Kim, H;Jhonson, R.;Zalewski, D.;Qu, Z.;Durrance, S.T.;Ham, C.
한국산학기술학회논문지
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제2권2호
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pp.81-89
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2001
우주 항공위성 시스템은 변하는 불확실한 우주항공 환경에(서) 운행되고 지상기지국으로부터의 원격통신 없이 장시간 동안 동작해야 할 자율적인 능력이 요구되고, 결함 없이 임무를 수행하여야 하며, 시스템에서 계측된 데이터의 신뢰성을 유지하기 위한 고장 상태 검출과 오류 수정 시스템을 차보하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 확장 칼만 필터 기법을 적용한 동적모델 시뮬레이션 기법(High Fidelity, Dynamic Model-based Simulation)을 제안하였으며, 제안된 시스템은 비정상적인 데이터의 효과적인 검출과 대응이 가능해짐으로써 신뢰성 있는 우주항공위성시스템을 구축하도록 자동 상태 진단/데이터 시스템에 고장검출/오류수정 시스템을 적용하는 것이다. (Autonomous Spacecraft Health Monitoring/Data Validation Control System : ASHMDVCS).
기존의 CAI나 ITS 연구물은 문제 해결 과정이 일반화되어 있어, 특별한 문제를 해결하기 위해서는 학습자가 수동적인 입장을 가지고 불필요한 과정을 거쳐서 시스템의 요구에 따라 해결할 수밖에 없었다. 결과적으로 본 연구와 같은 분수의 연산과 분야에서는 창의적이고 개별화된 문제 풀이 과정을 지원할 수 없었다. 본 연구는 보충학습자들을 위한 분수의 연산에 관한 ITS 시스템의 설계와 구현에 관한 연구이다. 본 연구는 학습 오류를 진단하고 학습 오류 상태를 학습자가 분명하게 인지할 수 있도록 안내한다. 또한 본 시스템은 학습자의 자기 주도적인 학습을 지원하며, 학습자 자신의 학습 결손을 보충할 수 있으며 또한 분수연산 과정을 학습자의 수준에서 창의적으로 스스로 조정이 가능하다. 우리는 이 시스템이 학교 교사 부족으로 인해 보충 학습자에 대한 배려가 소홀할 수밖에 없는 문제점이 개선됨을 보여주었고, 학습자도 이 시스템으로 인해 스스로 문제를 해결하는 능력이 신장되어 보다 높은 학습 효과를 얻는 것을 발견할 수 있었다.
예방정비는 대규모 산업시설에서 설비의 성능을 최적으로 유지하는 활동을 의미하며, 궁극적으로 고장을 미연에 방지하여 생산 효율을 극대화하는 것을 목적으로 한다. 일반적으로 인력에 의한 주기적인 정비가 이루어지지만, 지속적으로 발생하는 고장을 방지할 수 없는 문제가 있다. 또한, 문제를 조기에 해결하기 위한 고장에 대한 조치는 설비 전문가에 의존하기 때문에, 전문가의 부재 상황이나 미숙련된 전문가에 의한 진단 오류로 인한 대응의 한계가 있다. 인력에 의존한 설비 진단과 문제의 조기 발견을 돕기위해 알람 시스템이 활용되고 있지만, 단순 정보 수집을 위해 설계되고, 방대하게 알람을 발생시키므로 실제적인 효용성이 없다. 본 논문에서는 시스템에 의한 고장징후 포착과 문제의 원인 및 향후 발생할 문제를 파악하기 위해서, 전문가의 경험지식을 시스템 지식으로 구축을 통한 자동화된 예방정비시스템을 설계 및 개발하였으며, 전문가 지식을 재이용하기 위한 시스템의 구조와 활용 방안에 대해서 논한다.
BIT(Built-In Test)란 S/W 또는 H/W 의 기능 및 상태를 진단하고 오류에 대응하기 위한 방법론으로 기능에 대한 신뢰성 및 빠른 오류 복구를 보장하기 때문에 다양한 분야에서 BIT 처리를 통해 시스템의 안정성을 높이고 있다. 현업에서의 BIT 는 도메인 특성에 따라 처리해야 하는 작업의 변화가 크기 때문에 구조화 되지 않은 형태로 각각 개발되고 있다. 따라서 BIT 개발 시 반복적인 작업이 수반되며 처리 과정의 수정 또는 처리 범위의 확장을 위해서는 많은 시간 및 인력이 요구된다. 이에 본 논문에서는 BIT 처리를 구조화하기 위하여 처리과정에 필요한 정보들을 일반화된 형태로 기록할 수 있도록 하는 BIT 처리 병세 방안과 BIT 처리 명세를 기반으로 한 자동 코드 생성 체계를 제안한다. 이를 통해 개발 과정의 편의성과 생산성을 향상하고 BIT 처리의 유연성과 확장성을 높일 수 있다.
재생 에너지 생성에서 중요한 역할을 하는 풍력 터빈은 작동 상태를 정확하게 평가하는 것이 에너지 생산을 극대화하고 가동 중지 시간을 최소화하는 데 매우 중요하다. 이 연구는 풍력 터빈 상태 진단을 위한 다양한 신경망 모델의 비교 분석을 수행하고 센서 측정 및 과거 터빈 데이터가 포함된 데이터 세트를 사용하여 효율성을 평가하였다. 분석을 위해 2MW 이중 여자 유도 발전기 기반 풍력 터빈 시스템(모델 HQ2000)에서 수집된 감시 제어 및 데이터 수집 데이터를 활용했다. 활성화함수, 은닉층 등을 고려하여 인공신경망, 장단기기억, 순환신경망 등 다양한 신경망 모델을 구축하였다. 대칭 평균 절대 백분율 오류는 모델의 성능을 평가하는 데 사용되었다. 평가를 바탕으로 풍력 터빈 상태 진단을 위한 신경망 모델의 상대적 효율성에 관한 결론이 도출되었다. 본 연구결과는 풍력발전기의 상태진단을 위한 모델선정의 길잡이가 되며, 고도의 신경망 기반 기법을 통한 신뢰성 및 효율성 향상에 기여하고, 향후 관련연구의 방향을 제시하는데 기여한다.
진동 정보를 통해 기계 설비의 상태나 고장 유무를 판단하는 연구들이 다수 진행 중에 있는데, 대부분의 연구에서는 설비에 대한 진동을 모니터링하거나 고장 유무를 판별하여 사용자에게 알리는 수준이다. 본 논문에서는 진동에 의한 고장 진단과 판별을 보다 정교하게 수행하는 선박 엔진의 고장 감지 기법과 시스템을 제안하였다. 일차적으로 이중적 진동 정보 판별 기법을 적용하여 진동 정보를 확인한 다음에 고장 유무를 검사한다. 만일 고장이 발생한 경우에는 진동 정보의 오류 부분만을 이용하여 고장 진동 파형에 대한 오차 범위를 기준으로 어떤 유형의 고장인지를 판별할 수 있는 기법을 적용하였다. 또한 선박의 진동 경향 분석과 엔진 안전 보존을 목적으로 진동 정보를 데이터베이스에 저장하고 추적할 수 있도록 시스템을 구현하였다. 제안 시스템을 선박 엔진의 고장 판별 유무와 고장 진동 파형 감별 인자에 대해 실험을 수행한 결과 고장 유무 판별은 약 100% 정확성을 가졌고 고장 진동 파형의 유형 인식에서는 약 96% 정확성을 가졌다.
Automotive engineers involved in a new car project use various CAD systems that are chosen based on work requirements. For example, engineers in Hyundai Motors are using Pro/Designer and Alias fur the style design, but they use CATIA to design parts and assemblies, ANSYS for FEM analysis, and Pro/Engineer to design engines. Because they use different CAD systems, they have difficulties in collaborative design. Data, which contains errors, is transferred between CAD systems. It is difficult to find out such errors in a large CAD model. An evaluation method for CAD models has been developed in this study. This diagnosis tool analyses a STEP or an IGES file generated from a CAD system, and produces a quantitative error report. The tool has been tested with actual data sets. This paper proposes an algorithm that produces mathematical error values of entities of IGES models that have geometrical data, and entities of STEP models that have topological data, and inspects every part off model. To develop this system, we have used the OpenCASCADE kernel, which is an open source kernel developed by Matra Datavision of France.
목 적: 시각 주의력과 청각 주의력에서 차이를 보이는 주의력결핍 과잉활동장애(ADHD) 아동의 인지 기능 및 정서, 행동 문제에 대해 연구하고자 한다. 방 법: 동반 질환이 없는 ADHD 아동 98명을 대상으로 '주의력장애 진단시스템(ADS)' 을 실시하여 시각 주의력과 청각 주의력을 측정한 뒤, ADS의 누락 오류와 오경보 오류를 이용하여 이들을 1) 청각 누락 오류 및 오경보 오류가 시각 누락 오류 및 오경보 오류보다 높은 군(AA군) 2) 시각 누락 오류 및 오경보 오류가 청각 누락 오류 및 오경보 오류보다 높은 군(VV군) 3) 1), 2)에 해당하지 않는 군(M군)의 3개 군으로 분류하였다. 세 군 간에 '한국판 웩슬러 아동용 지능 검사(KEDI-WISC)' 의 소검사 결과와 '한국판 아동-청소년 행동평가척도(K-CBCL)' 의 여러 하위 소척도의 점수를 비교하였다. 또한, 전체 아동을 대상으로 시각 누락 오류, 청각 누락 오류, 시각 오경보 오류, 청각 오경보 오류와 KEDI-WISC의 소검사 점수, K-CBCL의 하위 영역 점수 간의 상관관계를 조사하였다. 결 과: 다음의 결과를 얻었다. 1) AA군은 10명, M군은 32명, VV군은 56명이었다. 2) KEDI-WISC의 소검사 점수 비교에서는 VV군의 점수가 나머지 두 군보다 높았다. 특히 언어성 지능(p=.039)에서는 VV군이 AA군보다 유의하게 높았고 토막짜기(p=.015), Kaufman의 요인 2(p=.045), 동작성 지능(p=.004)에서는 VV군이 M군보다 유의하게 높았으며 전체 지능(p=.004)에서는 VV군이 M군 및 AA군보다 유의하게 높았다. 3) K-CBCL의 하위 소척도 점수 비교에서는 신체증상 소척도 점수를 제외한 전 영역에서 VV군의 점수가 나머지 두 군보다 높았다. 특히 사회성 소척도(p=.041)에서는 VV군이 AA군보다 유의하게 높았으며 위축 소척도(p=.021)에서는 VV군이 AA군보다 유의하게 낮았다. 4) 시각 누락 오류, 시각 오경보 오류와 KEDI-WISC의 소검사 점수 간에는 유의한 상관관계가 존재하지 않았다. 한편 청각 누락 오류, 청각 오경보 오류와 KEDI-WISC의 소검사 점수 간에는 유의한 상관관계를 보이는 영역이 매우 많았다. 5) 시각 누락 오류, 시각 오경보 오류와 K-CBCL의 소검사 점수 간에는 시각 누락 오류와 사고의 문제 소척도(r=.205, p=.043) 간에만 유의한 상관관계가 존재하였다. 청각 누락 오류와는 사회성 소척도(r=-.319, p=.001), 사회적 미성숙 소척도(r=.206, p=.042), 사고의 문제 소척도(r=.235, p=.021) 간에 유의한 상관관계가 있었다. 청각 오경보 오류와는 사회성 소척도(r=-.241, p=.017) 및 주의집중문제 소척도(r=.235, p=.020) 간에 유의한 상관관계가 있었다. 결 론: 청각 주의력이 상대적으로 더 나은 ADHD 아동이 다른 아동에 비해 인지 기능이 더 좋고 정서 및 행동 문제가 적었다. 향후 시각 주의력과 청각 주의력에 차이를 보이는 ADHD 아동에 대해 보다 체계적인 연구가 필요할 것이다.
본 개발은 2016년부터 착수한 한국형 e-Navigation 사업 중 한화시스템의 대용량 데이터 처리 플랫폼(Data Service Platform, 이하 DSP)의 현장 운용성을 증대시키기 위해 실시간 및 원격으로 DSP 상태를 진단하는 시스템이다. 항해 중인 선박이 DSP에 요청하는 다양한 서비스에 즉시 응답을 하기 위해서는 DSP의 논리적, 물리적 오류 발생 시 이를 즉각 발견하고 신속히 조치하여 MTTR을 최소화함으로써 DSP의 현장 운용성을 극대화하는 것이 필요하다. 따라서 DSP의 자원 및 동작 상태를 실시간으로 감시하여 운용자에게 즉시 피드백하고 DSP의 정상상태를 유지하도록 하는 기능을 구현함으로써 DSP의 비약적인 MTTR의 감소 및 선박 서비스의 제공 성공률 향상을 가져올 수 있게 하였다.
본 논문에서는 쿼드콥터 편대비행 중 오류로 인해 높은 공중에서 추락할 경우 발생 가능한 문제들을 예방하는 방법을 제안한다. 기존 연구에서는 쿼드콥터 편대비행을 실내에서 구현하기 때문에 추락할 경우를 생각할 필요가 없었다. 본 연구는 비행 중 헤더노드의 Proportional-Integral-Derivative(PID) 값과 일치하지 않거나 쿼드콥터에 부착된 센서나 통신모듈 이상이 생길시 자가진단을 한 뒤 비행을 중지하여 2차 사고를 방지한다. 제안하는 방안은 쿼드콥터 편대비행 중 한 노드에 문제가 발생했을 시 추락을 방지하기 위해 헤드노드가 현재 상태를 서버로 전송하고 자가 진단하여 고도를 조절하는 시스템이다. 따라서 헤더노드와 비교한 PID 값의 차이가 지정된 값 이상이거나 센서나 통신모듈을 진단을 하여 결함을 발견했을 시 정지하여 안전한 곳으로 이동한다. 이 시스템은 가속도센서, 자이로센서, 다양한 센서들의 결함을 자가진단을 통해 발견하며 고도를 조절함으로 추가적인 피해를 최소화할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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