항공기 사고가 발생하면 항공기 동체가 파손되어 물질 및 인명의 피해 규모가 매우 크다. 이러한 사고를 방지하기 위한 기술적인 접근 방법으로서 실시간 안전진단시스템이 전 세계적으로 개발되고 있으며, 우리나라에서도 국토해양부 사업의 일환으로 소형항공기용 실시간 안전진단시스템이 개발되고 있다. 본 논문에서는 항공기 사고의 예방을 위한 실시간 안전진단시스템의 국내외 기술개발 동향에 대하여 기술하고자 한다. 또한 국내에서 수행 중인 연구개발 과제에 대하여 살펴보고, 해당 시스템의 구성 및 기능과 예상 성과에 대하여 살펴본다.
본 논문에서는 TDX-10 데이터베이스 데이터의 고장을 주기적으로 진단하고 복구할 수 있는 고장진단 전문가 시스팀을 제안하고 구현하였다. 실시간 환경 및 분산구조를 갖는 데이터베이스 관리 시스팀에서 데이터베이스의 효과적인 접근을 위해서 필요한 데이터베이스의 데이터 즉, 디렉토리와 딕셔너리는 매우 중요하며 고장이 발생할 경우 데이터베이스 관리시스팀에 미치는 영향은 치명적이다. 따라서, 실시간 환경을 갖는 데이터베이스 관리 시스팀에서 데이터베이스 데이터에 대한 고장 진단 및 복구는 필수적이라고 할 수 있다. 본 논문에서 제안한 고장진단 전문가 시스팀은 데이터베이스 데이터를 운용중 변하는 부분과 변하지 않는 부분으로 분류하고 미리 주어진 고장진단 규칙에 따라 진단하는 방법이다. 데이터베이스 데이터의 고장진단 데이터, 고장진단 규칙, 고장진단 데이터 생성기, 고장진단 데이터 검증기, 그리고 고장진단기로 구성되어 있다. 고장진단 데이터는 고장진단기가 데이터베이스 데이터를 주기적으로 진단하기 위하여 사용하는 마스터 데이터로서 두개가 존재한다. 고장진단 데이터 생성기는 데이터베이스 데이터의 고장진단을 위한 데이터 구조를 생성하고 데이터베이스로부터 데이터베이스를 데이터를 중복하여 읽어들이는 역할을 한다. 이와 같은 과정은 시스팀이 초기에 동작을 시작하거나 운용중 운용자에 의해서 릴레이션의 추가 및 삭제, 그리고 튜플의 추가등과 같은 사건이 발생할 경우에 이루어진다. 데이터베이스 검증기는 고장진단 데이터 생성기가 중복하여 생성한 데이터에 대해서 데이터베이스 데이터의 제작시의 초기 오류를 검증해냄으로써 데이터베이스 관리 시스팀의 안전한 운용을 가능하게 하며 고장진단기가 데이터베이스 데이터를 주기적으로 진단할 데이터를 탄생시킨다. 마지막으로 고장진단기는 주기적으로 데이터베이스 데이터의 고장을 진단하여 고장이 발생한 데이터를 미리 분류한 규칙에 따라 원래의 데이터로 복구하거나 운용자에게 보고함으로써 고장에 대비하도록 한다. 그리고 데이터베이스 상의 운용자에 의한 변경을 감지하여 고장진단 데이터의 재생성을 지시한다. 본 논문에서 제시하고 구현한 데이터베이스 데이터의 고장진단 및 복구를 위한 전문가 시스팀은 실시간 환경과 고장허용 환경, 분산 구조 그리고 빈번한 접근을 갖는 데이터베이스 관리 시스팀에서 아주 중요한 역할을 할 수 있다.
자율운항선박을 IMO 자율화등급 3단계 이상으로 운용하기 위해서는 내·외부 통신시스템의 사이버보안뿐만 아니라 실시간으로 데이터를 교환하는 데이터 및 시스템 사이버안전에 대한 고려가 필수적으로 요구된다. 본 연구에서는 자율운항선박 사이버안전체계 구축방안에 대해서 살펴본다. 자율운항선박 사이버안전체계 구축을 위해서는 선박 내 사이버위협을 실시간으로 탐지하고 영향을 모니터링하는 통합 보안 시스템 구축이 필요하며, 선박 사이버안전 설계 타당성을 검증하는 사이버리스크평가 기술, 사이버안전체계를 검증하기 위한 CVE(Common Vulnerabilities Enumeration)기반 취약성 진단 및 침투테스트 기술, V-Model을 활용한 통합 소프트웨어 품질인증 기술, ISO 25024 기반 데이터 무결성 검증 기술 적용이 필요하다.
최근 전기기기로 인한 화재발생이 급증함에 따라 기기에 대한 안전진단의 필요성이 높아지고 있다. 본 연구는 지능형의 Fuzzy기술을 이용한 전기기기의 안전진단에 관한 것으로 기기의 사용전류특성, 누적사용시간, 열화특성 및 Arc특성 등의 복합적인 전기안전 요인을 검출하여 진단한다. 이들 안전요인을 실시간으로 추출하기 위하여 각종 Sensor회로, DSP(Digital Signal Processor) 신호처리회로, 무선통신회로 등으로 구성된 Board를 설계하였고, 추출된 4가지 진단정보를 이용하여, 기기의 안전정도를 퍼지수치 값으로 표시하기 위하여 각 정보마다 Gaussian function을 사용한 퍼지 알고리즘을 설계하고 DSP에 실장 하였다. 지능적인 퍼지알고리즘은 4가지의 진단정보를 입력받아 퍼지엔진으로 추론하고 해당기기의 종합적인 안전 상태를 사람의 감성에 익숙한 100단계의 아날로그 퍼지 값으로 출력한다. 본 연구에서 구현된 DSP 하드웨어와 퍼지 알고리즘을 융합한 보드의 실험을 통하여, 전기기기의 운전 중 실시간 안전 상태를 복합적으로 검출하고, 사람에게 친화적인 감성적 퍼지 값으로 진단결과를 출력하는 기능을 소형의 DSP Board에서 구현할 수 있음을 입증하였다. 향후 인공지능 전용 Micom이 출시된다면 지능을 바탕으로 보다 진보된 진단 시스템을 연구할 수 있을 것으로 기대한다.
고품질의 제품과 조업 안전을 확보하기 위해서는 적절한 실시간 공정 감시 및 진단 시스템이 설치되어있는 것이 무엇보다 중요하다. 공정 감시 시스템과 결합된 신뢰도 높은 진단 시스템은 공정에서 발생한 특별한 사건이나 사고의 근본적인 원인과 공정 변수를 알려준다. 본 연구에서는 다변량 통계 분석과 분류기법에 기반한 공정진단 체계를 제시한다. 이 진단시스템은 비선형 데이터 표현과 필터링을 통한 지능적 데이터 표현으로 구성되어 있다. 진단 성능을 평가하기 위해 사례연구를 수행하였으며 다른 방법론과의 결과를 비교하기 위하여 진단 결과와 미래값 추정 방법을 평가하였다. 그 결과 본 연구에서 비교된 진단 방법론들에 비해 신뢰도 높은 진단 결과를 얻을 수 있었다.
지하 배관 구조물은 국가 주요 자원의 수송망을 책임지는 핵심적인 기능을 수행하는 시설물로써, 배관구조물의 노후화와 부식, 균열, 조인트 풀림 등의 손상으로 인한 누출사고 발생 시 막대한 사회 경제적 손실을 초래할 우려가 있다. 특히, 지중배관 및 노출배관 경우에는, 현장 작업상황이 지속적으로 변화하고 있는 상황에서 24시간 안전관리에 대한 감시체계가 미흡한 것이 현실이다. 고가의 센서설치 및 배관의 유지관리 비용 등의 문제를 극복하려는 센서개발 연구 및 센서로부터 취득된 계측데이터를 현장에서 분석하여 실시간으로 배관의 이상상태를 판정하여 원격으로 그 판정결과를 알려주는 유비쿼터스 원격감시기법에 대한 연구 및 기술개발이 요구된다. 본 논문에서는 USN 기술을 활용한 배관안전진단 기술을 소개하고 임피던스 기반의 자가 감지 기법을 활용한 다양한 구조의 배관에 대해 진단 연구를 수행 하였다.
한국형 고속 전철 과제는 6년의 과제 기간을 가시는 국가 연구 사업으로, 한국 실정에 적합한 차세대 고속 전철을 시험 제작하여 운용하는 것이 목적이다. 시속 350 km/h의 운행 속도를 목표로 하는 한국형 고속 전철은 현재 개발이 완료되어, 시험 주행 트랙에서 증속을 위한 시험 운행을 계속하고 있다. 한국형 고속 전철은 열차 내 각종 제어 장치들 간의 데이터 교환를 위해서 실시간 네트워크인 열차통신 네트워크(Train Communication Network; TCN)를 사용한다. 약 10년간의 표준 보완 기간을 거쳐서 1999년 국제 표준으로 확정된 TCN(IEC61373)은 열차 전용의 실시간 통신 네트워크로 열차 장치의 제어 및 진단에 적합한 다양한 기능과 특징을 가지고 있다. 한국형 고속전철은 열차의 주 제어 및 감시를 담당하는 주관 제어장치(SCU, Supervisory Control Unit)와 열차 안전에 중요한 역할을 하는 자동 열차 제어 장치(ATC, Automatic Train Control)을 포함하는 55개의 제어 장치들이 TCN으로 연결되어서 상호간의 데이터 교환을 수행하도록 구성되어 있다. 본 논문에서는 한국형 고속전철에 사용될 TCN의 구조와 실제 필드에 사용되어지기 위해서 필수적으로 필요한 네트워크의 고장 진단 기법에 대해서 설명한다.
본 연구에서는 케이블의 손상에 대한 사장교의 실시간 손상평가를 진행하였다. 사장교의 실시간 손상평가를 위한 센서는 가속도 센서를 사용하였으며, KEOT(Kinetic Energy Optimization Techniques)를 이용하여 센서의 위치와 수량에 대한 최적의 조건을 선정했다. KEOT는 구조물이 외력에 의해서 진동할 때, 최대변형에너지의 값을 계측하여 최적 계측 위치와 센서의 수량을 결정한다. 본 연구에서의 손상 조건은 케이블의 파단으로 제한하였으며 사장교를 4개의 구간으로 나누어 구간별 케이블 손상을 주었다. 사장교 케이블의 실시간 손상평가 방법은 FE 구조해석을 통하여 실제 모델과 유사한 가상의 모델을 만들었다. 생성된 가상 모델과 모형 구조물에 랜덤 가진파를 가한 이후 모형 구조물의 케이블 손상을 주었다. 가상 모델에서 출력되는 응답을 무손상 상태의 응답으로 정의하고 실제 모델에서 계측되는 응답을 손상 상태의 데이터로 정의하여 두 데이터를 비교하였다. 무손상 상태의 사장교의 데이터로부터 손상 상태의 사장교의 데이터를 IMD(Improved Mahalanobis Distance) 이론에 적용하여 손상의 정도를 평가하였다. IMD 이론으로 손상을 평가한 결과 구간별 손상을 실시간으로 적절하게 찾아내어 실시간 모니터링에 적용할 수 있는 유용한 손상평가 기술로 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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