상·하수도 시스템은 사람들에게 안전하고 깨끗한 물을 공급해주는 사회기반시설이며, 특히 상·하수도 관로는 지중에 매설되어 있기 때문에 시스템의 결함검출이 매우 어렵다. 이러한 이유로 상·하수도 관로의 진단은 관로 내부에 카메라 및 드론을 통한 촬영을 하여 사후에 촬영된 영상을 바탕으로 시스템 진단하는 등의 사후 결함검출로 제한되기 때문에, 작업자의 업무 효율 증대와 진단의 신속성을 위해서는 관로의 실시간 탐지기술이 필요하다. 최근 첨단장비 및 인공지능 기법을 활용한 시설물 진단 기술이 개발되고 있지만, 인공지능기반 결함검출 기술은 결함 데이터의 종류 및 형태, 수가 검출 성능에 영향을 주기 때문에 다양한 학습데이터가 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 상·하수도 관로의 결함검출 시 탐지 성능 향상을 위해 다양한 결함 시나리오를 3D 프린트를 이용하여 구현하고 이를 수집된 결함 데이터와 함께 학습데이터로 사용한다. 이후 수집된 이미지는 위험도에 따른 분류 및 객체의 라벨링 등의 전처리 작업이 수행되고 실시간 결함탐지를 수행한다. 제안된 기법은 상·하수도시스템 결함검출 시 실시간 피드백을 제공함으로써, 작업자의 진단 누락 가능성을 최소화하며 기존의 상·하수도관 진단업무 처리능력을 향상할 수 있다.
산업용 CRDI 엔진에서 센서의 정보를 분석하여 최적의 조건으로 엔진이 동작하도록 하기 위해 산업용 CRDI 시스템에 적합한 OBD-II 프로토콜을 설계하고 ECU의 센서 정보를 전문가 아닌 일반 사용자가 내용을 이해하기 쉽도록 사용자 중심의 진단기의 개발이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 자동차 고장진단 신호 및 센서 출력 신호를 유선시스템과 무선 시스템인 블루투스 모듈을 이용하여 실시간 통신이 제공 될 수 있는 OBD-II 진단기 S/W를 설계 및 구현하였다. 엔진이상으로 인한 사고의 예방이 가능하고, 최적의 조건으로 엔진이 동작하므로 과도한 배기가스 배출이나 불완전 연소가스 배출과 같은 대기환경오염을 예방할 수 있다.
본 논문에서는 반도체의 제조공정 중 작동되는 건식 전공펌프에서 측정한 다중변수들의 통계적, 물리적 특성을 소개한다. 흡기부 및 배기부 압력과 부스터/드라이펌프의 소비전류와 같은 상태변수의 변위 분포는 2개 이상의 특징적인 구간으로 나뉘는 특성을 가지고 있다. 특히 흡기부 압력 데이터는 펌프의 성능상태를 직접적으로 나타내는 배기 속도를 유추할 수 있는 특성을 내포하고 있다. 이러한 관측을 통해 발견한 통계학적 특성을 나타내기 위해 적응형 인자모델(APM)을 이용한 진공펌프 시스템의 실시간 진단 기법을 개발하였다. 동시에 공정 중에 배기속도를 유추 할 수 있는 배기속도지표(PSI)를 제안하여 펌프의 성능 상태를 간접적인 방법으로 관찰하는 기법을 개발하여, 두 기법을 통한 진공펌프 시스템의 상태변화 진단 결과의 경향이 동일함을 확인하였다.
본 논문은 현재 제품화 단계로 진행 중인 터보 분자펌프(turbo-molecular pump, TMP)와 극저온 펌프(cryopump)의 고장 방지 및 예지 보수를 위한 상태 진단 시스템에 대하여 소개를 한다. 본 상태 진단 시스템은 고진공 펌프들의 다중 상태변수 즉 흡/배기부의 진공 압력, 부위별 온도, 소비 전류(혹은 전력), 그리고 부위별 진동 신호들을 실시간으로 측정하는 상태변수 수집장치, 수집된 시계열 상태변수들이 저장된 database, 그리고 저장된 상태변수를 이용한 고진공펌프의 상태진단 프로그램으로 구성되어 있다. 금번 연구에서 구축한 상태변수 체계의 특징 중 하나는 진동신호를 상태변수로 측정하여 이를 상태진단에 활용하는 점이 기존의 접근방법과 상이한 점이다. 실시간 신호 수집장치는 NI사 PXI 시스템 기반의 16채널 24-bit 동시 전압신호 측정 모듈, 8부위의 온도 측정장치(Lakeshore 218S, RS-232C 통신), 그리고 펌프의 소비전류/전력 측정장치(Hioki 3169, RS-232C), 그리고 고진공 펌프의 흡입 및 배기구의 진공도 측정장치로 구성하였다. 신호 수집용 프로그램은 NI사 Labview를 이용하여 작성하였다. 본 장치는 Nano-Fab 센터의 협조 하에 turbo-molecular 펌프와 cryopump측정 단에 각각 1대를 설치 완료하였으며 현재까지 운용 중이다. PC에 저장된 시계열 상태변수 database는 기 개발된 적응형 인자모델을 이용한 매개변수로 변환되며, 상태진단은 변환된 매개변수를 이용하여 수행할 예정이다.
국내외 최첨단 반도체 및 평판 디스플레이 공정에서 필요한 개별 건식 진공펌프들의 자기진단을 통한 예지보수의 실시간 구현 장치 개발과제의 2차년 전반기 수행된 연구결과의 일부를 본 논문에서 소개한다. 본 연구에서 최종 목표로 설정하고 있는 "smart" 진공펌프란 운전상태에 관련된 변수들의 측정치를 기반으로 한 자기진단 (self-diagnostics) 기능을 내장한 차세대 공정용 진공펌프를 의미한다. 1차년에 선정된 상태진단용 진공펌프의 상태변수(state variable)들의 효과적인 수집을 구현하기 위한 연구가 진행되었다. 기존의 반도체 공정용 진공펌프들에서 측정하고 있는 상태변수로는 온도, 유량, 배기관 압력, 모터 소비전류 등과 같은 정적인 변수들뿐 아니라, 회전기계류의 상태진단에 필수적인 진동신호를 추가한 상태 변수 수집 장치를 개발하였다. 본 연구팀은 진공펌프의 회전진동을 유발하는 대표적인 부품은 회전체, 베어링, 그리고 치차로 이들 3 종의 회전진동성분들을 효과적으로 측정할 수 있는 신호처리 기법을 개발하였다. 금번 연구에서 채택한 진동신호 처리기법은 초고속 FFT 변환 기반의 주파수 대역 별 진동 레벨 환산과 더불어 다단계로 구성된 디지털 필터 (multi-staged decimation filter) 기법을 개발 적용하였다. 이러한 신호처리 기법을 통하여 측정된 진동 신호로부터 회전체, 베어링, 그리고 치차의 회전 진동성분을 효과적으로 측정하는 방법을 금번 학술대회에서 소개한다. 그리고, 진공펌프 상태진단에 필요한 상태변수의 실시간 backup 방법, 그리고 공정관리 server와 통신기능, 그리고 펌프 현장 관리자용 PC와 통신 기법 등 상태변수 측정 모듈의 확장성에 대한 기술적 내용을 소개한다.
본 논문에서는 LabVIEW를 이용한 휴대용 3상 유도전동기 회전자 바 고장 진단 시스템을 개발하였다. LabVIEW는 NI사에서 개발한 그래픽컬 프로그래밍 언어로서 VI(Virtual Instrument)기술을 이용하여 계측, 분석, 표현 프로그램에 최적화된 언어이다. 유도전동기의 입력단에 Current Probe를 연결하여 전류를 측정하였고, NI사의 USB-DAQ보드를 이용하여 데이터를 수집한 후 노트북 컴퓨터에서 실행되는 LabVIEW 프로그램에 의해 고장을 진단할 수 있는 실시간 휴대용 진단 시스템을 개발하였다. 회전자 바에 고장이 일어나면 선 전류의 불균형, 손실 증가, 토크맥동과 평균 토크의 감소를 가져올 수 있다. 고장 진단 방법으로는 회전자 바 고장의 특징 주파수를 찾아 진단하는 방법이 있다. 회전자 바 고장에 대하여 1개와 2개 바를 절단한 회전자를 사용하여 각각 실험하였으며, FFT 분석에 의하여 실시간으로 유도전동기 회전자 바 고장을 진단 할 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 개인 휴대통신 시스템에서 다수 기지국에 대해서 동시 진단 및 진단 이력 관리 기능을 가지는 Multi-Position 진단 시스템(MPDS)의 설계 및 구현 방법을 기술하고 앞으로의 발전 방향을 제시한다. MPDS는 Network을 통한 진단 기능의 분산 처리가 가능하고, 그에 따른 진단 결과 Message를 각 Client별로 실시간 분리 전달 기능을 가지며, RDBMS를 이용한 진단 결과 이력 관리 및 Graphic을 사용한 운용자 정합 기능을 수행한다.
배경: 신종 인플루엔자 A (H1N1)의 검사실 진단은 환자관리와 유행대책 수립에 매우 중요하다. 연구자들은 확진을 위해서 실시간 중합효소연쇄반응검사와 바이러스 감염질환의 표준검사로 사용되어 왔던 배양검사를 신속항원검사와 함께 비교하였다. 방법: 2009년 12월부터 2010년 1월에 걸쳐 얻어진 총 861예의 호흡기 검체를 이용하여 신속항원검사, R-mix 신속배양검사, 실시간 중합효소연쇄반응검사를 동시에 시행하여 그 성적을 구하였고, 배양결과 등급과 실시간 중합효소연쇄반응검사의 cycle threshold(Ct)값에 따른 신속항원검사 결과와의 관계를 조사하였다. 결과: 861명 중 308명(35.8%)이 신종 인플루엔자 A (H1N1)로 확진되었고, 이용된 검사들의 민감도, 특이도, 양성예측치, 음성예측치는 신속항원검사가 59.7%, 99.5%, 98.4%, 81.6%, R-mix 배양검사가 93.2%, 100%, 100%, 96.3%, 실시간 중합효소연쇄반응검사가 95.8%, 100%, 100%, 97.7%였다. 신속항원검사의 양성률은 배양이 약양성인 경우는 25.3%, 실시간 중합효소연쇄반응검사의 Ct값이 30-37인 경우에는 2.3%로 매우 낮았다. 신종 인플루엔자 확진환자 중 입원율은 3.2%였고, 사망률은 0.3%였고, 위장관 증상은 7.2%에서 관찰되었다. 결론: R-mix 배양검사와 실시간 중합효소연쇄반응검사는 신종 인플루엔자의 진단에 매우 좋은 성적을 보였으며, 특히 낮은 농도의 바이러스 검체에서 유용한 검사였다.
Fault트리를 기초로 하는 증상 트리 모델을 나프타 열분해로에 대한 지식 모델로 적용하여 이상 진단 전문가 시스템의 지식 베이스로 사용하였다. 이로서 전문가 시스템을 구현하여 실제 공정의 사고 사례와 가상 사고 사례에 적용한 결과 적절한 원인군의 신속한 제시와 각 원인들의 가능성 여부를 판단하는데 적은 시간이 소요되므로 실시간 이상 진단에 적합한 모델임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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