• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.463-467
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• 2002

In this paper, we construct the fault detection and diagnosis system based on fuzzy algorithm in the injection molding machine. Data of operating injection molding machine are acquired in database in order to raise the reliability of detection and diagnosis.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.11C
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• pp.75-84
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• 2001

In this paper, we propose an on-line FDD(Fault Detection and Diagnosis) system based on the three layer feed-forward neural network which is trained by the back-propagation teaming algorithm. We implement the on-line fault detection and diagnosis system by Visual C++ and Visual Basic. The proposed FDD system is applied to an air handling unit in operation. Experimental results show the high performance of our system in the task of fault detection and diagnosis.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.55 no.spc1
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• pp.1177-1185
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• 2022

The water and sewage system is an infrastructure that provides safe and clean water to people. In particular, since the water and sewage pipelines are buried underground, it is very difficult to detect system defects. For this reason, the diagnosis of pipelines is limited to post-defect detection, such as system diagnosis based on the images taken after taking pictures and videos with cameras and drones inside the pipelines. Therefore, real-time detection technology of pipelines is required. Recently, pipeline diagnosis technology using advanced equipment and artificial intelligence techniques is being developed, but AI-based defect detection technology requires a variety of learning data because the types and numbers of defect data affect the detection performance. Therefore, in this study, various defect scenarios are implemented using 3D printing model to improve the detection performance when detecting defects in pipelines. Afterwards, the collected images are performed to pre-processing such as classification according to the degree of risk and labeling of objects, and real-time defect detection is performed. The proposed technique can provide real-time feedback in the pipeline defect detection process, and it would be minimizing the possibility of missing diagnoses and improve the existing water and sewerage pipe diagnosis processing capability.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07c
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• pp.1861-1863
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• 2003

최근 국내 전력시장은 초고압 대전력기기 사용이 현저히 증가하고 있어 이에 따라 부분방전 예방진단 시스템의 필요성은 절대적이며 이러한 시스템의 국산화가 절실히 요구되고 있다. 예방 진단 시스템의 국산화에 있어 부분방전 신호 측정시 신호 대 잡음비(Signal to Noise ratio)를 높이기 위해 측정용 센서의 검출가능 주파수 대역을 높게 설정하여 설계되고 있는데, 따라서 센서에서 검출된 신호를 처리하기 위한 로컬유닛 또한 국산화시 외국 시스템보다 더욱 신뢰성을 가질 수 있도록 설계되어야 한다. 이를 위해서는 기존의 마이크로프로세서를 채용한 저속 시스템을 대체할 수 있도록 더욱 빠르고 높은 신뢰성의 디지털 신호처리 기술이 요구된다. 본 논문에서는 검출 센서의 아날로그 신호를 빠르게 디지털화 한 후 보다 정확한 데이터와 독립적 신호처리 그리고 네트워크를 통한 실시간 전송을 수행할 수 있는 부분방전 예방진단 시스템 로컬유닛의 프로토타입을 Digital Signal Processor (DSP)를 이용하여 구현하였다. 제작된 DSP 로컬유닛을 시험하기 위해 Real-Scale 170kV GIS Mock-up에서 부분방전 신호를 발생 시키고 센서를 통해 검출된 신호를 DSP가 처리하여 사용자의 네트워크를 통한 명령에 따른 실시간 전송모드, ${\Phi}$-q-n 진단모드로 자체 네트워크 기능을 이용하여 사용자에게 데이터를 실시간 전송하도록 하였다. 본 논문에서 구현한 DSP 로컬유닛은 대전력기기 부분방전 예방진단 시스템의 국산화에 있어 기존의 외국 시스템의 로컬유닛보다 구성이 간단하며, 실시간 신호처리 및 원거리 데이터 전송기능에서 우수한 성능을 보였다. 향후 연구에서는 다양한 분석 알고리즘을 탑재한 DSP를 개발하여 더욱 향상된 실시간 데이터 전송 및 분석기능이 우수한 DSP 로컬유닛을 개발하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of IIIuminating and Electrical Installation Engineers Conference
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• 2005.05a
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• pp.311-318
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• 2005

이 논문은 다른 종류의 유도전동기 구름베어링 손상을 유도전동기 고정자 전류신호해석을 통하여 검출하고 실시간으로 손상을 진단하는 알고리즘을 개발하였다. 유도전동기 구름베어링의 손상을 검출하기 위하여 정상적인 베어링을 갖는 유도전동기, 축정열에 불량을 가지고 있는 전동기와 베어링 외륜에 구멍을 가지고 있는 2가지 종류의 비정상 베어링을 갖는 유도전동기 3set를 실험시스템을 구축하였다. 또한 유도전동기의 구름베어링시스템의 비정상적인 상태에서 고정자전류을 검출하기 위하여 TMS320F2407 DSP 칩을 이용하여 데이터 획득보드를 개발하였다. 이 고정자전류신호를 해석을 통하여 베어링 손상을 검출하기 위한 방법으로 FPT, 웨이브렛 분석 및 내적에 의한 평균신호패던에 의한 분석결과를 제시하였다. 특히 내적에 의한 신호분석을 통하여 베어링 손상 여부를 실시간으로 진단할 수 있는 새로운 알고리즘과 분석방법을 제시하였다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.49 no.4
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• pp.311-320
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• 2021

A study is performed for the real time fault diagnosis during operation and health estimation relating to performance deterioration in a turbojet engine used for an unmanned air vehicle. For this study the real time dynamic model is derived from the transient thermodynamic gas path analysis. For real fault conditions which are manipulated for the simulation, the detection techniques are applied such as Kalman filter and probabilistic decision-making approach based on statistical hypothesis test. Thereby the effectiveness is verified by showing good fault detection and isolation performances. For the health estimation with measurement parameters, it shows using an assumed performance degradation that the method by adaptive Kalman filter is feasible in practice for a condition based diagnosis and maintenance.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2012.05a
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• pp.374-377
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• 2012

본 논문은 다양한 조명환경에서의 실시간 설진 진단을 위한 혀 영역 검출 및 영역 분할 방법을 제안한다. 임의의 환경에서 얻어낸 이미지에서 혀 영역의 추출과 추출된 영역에서의 혀의 상태를 진단하는 데는 많은 어려움이 있다. 다양한 조명환경에서의 영상으로부터 혀 영역을 추출하기 위하여 본 논문에서는 ASM을 이용한다. 검출된 영역을 6개의 영역으로 영역 분할한 다음 HSV영상으로 변환하고 색상 정보를 분석함으로써 신체의 건강상태를 판별하는 방법을 제한한다.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.24 no.5
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• pp.94-105
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• 2010

To detect faults in an inverter-fed permanent magnet synchronous motor (PMSM) drive under the circumstance having faults in a stator winding and inverter switch, an on-line basis fault detecting scheme during operation is presented. The proposed scheme is achieved by monitoring the second-order harmonic component in q-axis current and the fault is detected by comparing these components with those in normal conditions. The linear interpolation method is employed to determine the harmonic data in normal operating conditions. As soon as the fault is detected, the operating mode is changed to identify a fault type using the phase current waveform. To verify the effectiveness of the proposed fault detecting scheme, a test motor to allow inter-turn short in the stator winding has been built. The entire control algorithm is implemented using DSP TMS320F28335. Without requiring an additional hardware, the fault can be effectively detected by the proposed scheme during operation so long as the steady-state condition is satisfied.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1994.10a
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• pp.20-25
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• 1994

절삭공정의 자동화의 무인화를 달성하기 위해서는 경험을 가진 작업자의 역활이 컴퓨터에 의한 자동적인 감시 및 제어시스템으로 대체되어야 한다. 특히 공작기계에서 발생할 수 있는 자체의 고장이나 절삭과정중에 발생하는 이상상태를 실시간으로 검출하여 원인을 자동적으로 진달 할 수 있어야 한다. 절삭가공 공작기계의 이상상태 감시 및 진단의 현황을 살펴보면 주로 공구상태의 감시와 채터 감시가 연구의 대상 이 되고 있다. 공구상태의 감시는 공구의 마모와 파단을 검출하고 있다. 이 중에서 공구의 파단은 발생 즉시 실시간으로 감시되어야 한다. 밀링작업에서는 1회전 이내의 공구회전에 파단을 검출하고 기계를 정지시켜야 한다. 최근의 절삭가공에서는 절삭공구로 강력절삭을 위해 고경도 재료를 사용함에 따라 공구의 파단이 빈번하게 발생하고 있다. 정면밀링과 같은 단속절상에서는 절삭날이 큰 충격을 받으므로 더욱 파단에 대한 감시가 필요하다.

• Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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• v.35 no.3
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• pp.185-192
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• 2015

Since real-time monitoring systems, such as early fault detection, have been very important, an infrared thermography technique was proposed as a new diagnosis method. This study focused on damage detection and temperature characteristic analysis of ball bearings using the non-destructive, infrared thermography method. In this paper, for the reliability assessment, infrared experimental data were compared with finite element analysis (FEA) results from ANSYS. In this investigation, the temperature characteristics of ball bearing were analyzed under various loading conditions. Finally, it was confirmed that the infrared thermography technique was useful for the real-time detection of damage to bearings.