• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.1335-1337
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• 2003

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.

• 한국조명전기설비학회:학술대회논문집
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• 한국조명전기설비학회 2005년도 춘계학술대회논문집
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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.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2006년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.266-269
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• 2006

현대사회에서 축전지라 불리우는 2차 전지는 그 용도가 중요하지만, 비선형적이고 다양한 파라메타에 따른 복잡한 특성 때문에 그 사용법에 있어서 발전에 제한을 받아왔다 [1][2]. 각 배터리셀의 건강상태(SOH)를 실시간으로 정확히 파악하는 것은 장비의 안정된 운전과 원활한 축전지관리를 위하여 필수적이다. 본 논문에서는 축전지의 내부컨덕턴스를 측정하는 간접적인 방법에 의하여 장비의 운전이나 축전지의 수명에 영향을 주지 않고 축전지의 건강상태(SOH)를 실시간으로 진단하는 방법을 제시하고, 실제로 120개의 축전지에 대한 컨덕턴스 자료에 의하여 건강상태를 진단하고 교체시기를 판단한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2004년도 정기총회 및 학술대회
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• pp.305-308
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• 2004

텔레매틱스 시스템은 이동통신(CDMA)과 GPS를 기반으로 차량과 정보센터를 연결하여 차량 운행 중 요구되는 각종 정보를 실시간으로 제공하는 시스템이다 이러한 텔레매틱스 시스템의 주요 기능 중 하나가 차량 원격 진단 및 사고 통보시스템으로 차량 주행 중에 각각의 EMS. TMS. ABS/TCS. ABAG 등에서 진단된 차량의 이상 유무를 실시간으로 분석하고. 운전자 주행 패턴 및 차량 관리에 대한 사항을 점검하여 무선통신을 통해 정보센터로 전송하여 이를 D/B화함으로써 효율적 차량 관리가 가능하다. 또한 긴급 상황 발생 시 (차량사고 또는 고장) 센터로 자동 통보하여 빠른 인명 구조와 적절한 차량 견인 조치가 가능하다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 지능정보 및 응용 학술대회
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• pp.165-168
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• 2008

이 논문에서는 멀티미디어 컴퓨터에 연결된 미디키보드를 사용하여 피아노 연주를 혼자서 배우고 연습할 수 있도록 하기 위한 지능형 교습 시스템을 개발하기 위하여, 시스템 구조 및 모듈별 기능과 기본적인 사용자 인터페이스를 설계하였다. 시스템의 구조는 미디 키보드의 실시간 연주 샘플링 모듈, 미디 데이타의 시퀀싱 모듈, 사운드 합성 모듈과 연결된 지능형 교습 시스템이 된다. 세분화된 모듈별 기능에서는 학습 콘텐츠, 학습자 모델, 진단 평가 모듈, 진도 관리 모듈, 등의 세부적인 기능 설계가 필요하다. 학습자 모델을 기반으로 진단 편가 및 진도 관리를 지능적으로 처리하기 위해서 CLIPS를 사용한 전문가시스템 접근을 사용한다. 컴퓨터 화면상의 악보 디스플레이, 실시간 연주 화면, 진단 평가 디스플레이를 위한 GUI 설계가 필요하다. 그리고, 향후 콘텐츠 구축 및 시스템 구현 시에 예상되는 문제점과 해결 방안을 논의한다.

• 한국항공우주학회지
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• 제50권8호
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• pp.541-550
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• 2022

IMM 필터 및 GLRT 기법을 이용하여 무인기용 엔진의 효과적인 실시간 결함 진단 방안을 도출하였다. 이를 위해서 엔진 동적 사이클해석으로부터 선형 진단 모델을 유도하고 잔차 추정을 위한 칼만필터를 도입한 후 각 기법의 특성을 고찰하여 엔진 제어 구동기 및 센서의 결함 진단에 적용하였다. 이 과정에서 IMM 필터로부터 효과적인 FDI 방안을 도출하였고 구동기 결함으로 인한 상태변수의 반응값을 추정하였으며, GLRT로부터는 구동기 및 센서의 결함값 추정과 FDI 기능을 확인하였다. 수치 모의시험 결과를 통해서 FDI를 위한 IMM 필터의 효용성과 각 결함 모드의 결함값 추정을 위한 GLRT 기법의 효용성을 확인하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제50권10호
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• pp.717-727
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• 2022

엔진 구성품의 결함 및 열화 등의 건전성 진단을 위한 알고리즘을 구현하였다. 이를 위해서 터보팬엔진 모델로부터 성능 진단모델을 도출하고 진단변수 추적필터를 이용하여 실시간 결함 및 건전성을 추정한 후 효과적인 중간값 필터를 통해 이상 잡음을 제거함으로써 오경보 발생을 최소화하였다. 여기에 단차 결함 탐지 기법을 적용하여 결함과 열화를 식별하였고, 운전 중 구성품의 결함 및 건전성을 분명히 구분하여 진단할 수 있도록 하였다. 엔진 구성품의 결함 및 열화 발생의 모사를 통해서 구현된 알고리즘의 효용성을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.48-53
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• 1985

혈관조영 영상을 실시간으로 디지탈 처리 할 수 있는 시스템을 구성하고, 시스템의 결과영상을 개선시킬 수 있는 디지탈 영상처리기법에 대해 고찰해 보았다. 200명의 혈관관계질환을 가진 환자의 진단에 사용하여 실시간 디지탈 영상처리법의 유효성을 보여 주었다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권4호
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• pp.551-559
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• 2017

본 논문에서는 베어링 고장진단 성능을 개선하기 위해 실시간 학습 방법을 제안한다. 기존 베어링 고장진단의 문제점은 학습되지 않은 상태에 대해 올바른 분류를 할 수 없다는 점이다. 제안한 4단계 실시간 학습 방법은 새로운 상태를 실시간으로 인지 및 학습하여 새로운 상태의 데이터를 올바르게 분류할 수 있다. 1단계에서는 학습 정보에서 각 클래스의 무게중심과 그 클래스 내 각 특징벡터 사이의 유클리디안 거리를 계산하여 각 클래스별로 거리의 최대값을 계산한다. 2단계에서는 새로 취득된 데이터의 특징벡터와 각 클래스의 무게중심 사이의 유클리디안 거리를 계산하고 각 클래스별 최대 허용 거리와 비교한다. 3단계에서는 새로 취득된 데이터들과 각 클래스 내 무게중심 사이의 거리가 각 클래스의 최대 허용 거리보다 모두 클 경우 새로운 상태의 데이터로 인지하고 새로운 상태 인지 횟수를 증가시킨다. 마지막 4단계에서는 새로운 상태 인지 회수가 10보다 클 경우 새로운 상태의 클래스를 생성하기 위해 새로운 상태로 인지된 10개의 데이터를 새로운 상태의 클래스로 지정하고 분류기를 재학습시킨다. 제안한 방법의 성능을 검증하기 위해 실제 베어링 결함 데이터를 사용하여 제안한 실시간 학습 방법의 효율성을 검증하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1989년도 한국자동제어학술회의논문집; Seoul, Korea; 27-28 Oct. 1989
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• pp.389-394
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• 1989

본 연구에서는 화학공정의 자동화와 관련된 실시간 나프타 분해로 이상진단 시스템의 한 부분을 구성하고 있는 지식기반의 구현을 위하여 공정변수 상호간의 관계를 나타낸 signed directed graph(SDG)를 기반으로 이상에서 파급되는 증상들을 순서대로 나타내는 fault-consequence digraph(FCD)를 지식모델로 사용했고, 이를 사고사례를 이용하여 검토해본 결과 초기에 정확한 이상원인 후보를 찾아내므로써 이상진단 전문가 시스템의 지식모델로 적합함을 알 수 있었다.