본 논문은 불확정 시스템의 견실한 이상검출기법의 적용을 위한 실시간 이상검출기법에 대하여 다루며 대상 시스템은 산업용보일러 시스템이다. 본 논문에서 기술된 이상검출기법은 Kwon (1994) 등에 의하여 이미 제시된바 있는 견실한 이상검출기법의 오프라인 배치 처리 알고리즘을 실시간 적용을 위해 확장된 것이며 모델링 오차에 의한 불확실성, 비선형 시스템을 특정 동작점에서 선형화 하는 과정에서 발생하는 선형화 오차, 잡음 등을 고려하였고, 보일러 시스템을 대상으로 한 모의 실험을 통해 본 알고리즘의 우수성을 보였다.
본 논문에서는 지능형 감시 시스템을 위한 3가지 이상행위 검출 방법을 제안한다. 단순히 직접 감시나 센서에 의존한 문제점 검출이 아닌 비전 기반 기술을 적용하여 특정지역 및 모든 감시구역에 대하여 객체의 이상 행동을 감지하는 방법들을 소개한다. 제안하는 이상행위의 분류는 배회, 도주, 특정 감시 지역 침입 3가지로 정의한다. 휘도 기반의 평균 배경 모델링 방법을 통하여 움직임 물체를 검출하고, 검출된 객체를 분석(위치, 크기, 방향, 속도) 및 정의한다. 이때 이상행위의 판단에 따라 정의된 시나리오 환경으로 구성하고 분석하였다. 제안하는 방법은 실험에 사용된 3가지 이상행위에 대해 1초 안에 검출되는 것을 보였다.
시계열 모형을 따르는 자료의 예측(Forecasting)이나 공정조정(Process Adjustment)의 경우, 자료의 마지막 부분에 발생한 이상치(Outlier)에 의해 크게 영향 받을 수 있다. 그러나 지금까지 제안된 이상치 탐지 방법은 주로 자료의 중간 부분에 발생한 이상치를 검출하는데 효율적이라고 알려져 왔다. 본 연구에서는 자료의 마지막 부분에 발생한 이상치에 대한 기존 탐지 방법의 검출력을 모의 실험을 통해 분석하였다 또한, 이를 개선할 수 있는 방안을 제시하고, 모의 실험을 통해 기존의 검출력과 비교하였다.
제어 시스템은 안전하고도 효율적으로 가동 시켜야 한다. 가동 효율을 향상시키기 위해서는 시스템의 이상 검출이나 감시를 행하여 고장의 조기 발견과 조기 복구를 하는 것이 중요하다. 따라서 제어 시스템을 평가하는데는 이상 검출이나 감시로 시스템의 정지를 사전에 방지하고 조기 복구를 가능하게 하는 일이 중요한 과제로 나타나고 있다. 본 논문에서는 PLC 제어 시스템을 적용하는데 있어서 PLC 외부에서 발생하는 이상 현상은 입력 신호의 이상, 출력의 이상 현상, 제어 동작의 이상 현상 등으로 분류 할 수 있으며 이러한 이상 현상을 PLC 프로그램으로 검출하는 방법을 적용코자 한다.
조기심실수축(PVC)은 가장 보편적인 부정맥으로 심실세동, 심실빈맥 등과 같은 위험한 상황을 유발할 수 있는 가능성을 가지고 있기 때문에 이의 조기 검출은 매우 중요하다. 하지만 ECG 신호의 개인 차이가 있음에도 불구하고, 일반적인 신호의 판단 규칙에 따라 진단을 수행함으로써 성능하락이 나타날 수 밖에 없다. 이러한 문제점을 극복하기 위해서는 개인에 따른 이상 신호를 검출한 후 다양한 QRS 패턴을 고려하여 PVC를 분류할 수 있는 알고리즘이 필요하다. 본 연구에서는 개인별 이상신호 검출과 QRS 패턴 변화에 따른 PVC 분류 기법을 제안한다. 이를 위해 전 처리 과정과 차감기법을 통해 R파를 검출하였으며, 개인별 이상신호를 검출하였다. 이후 QRS 패턴에 따른 QS 간격과 R파의 진폭 변화율에 따라 PVC를 분류하였다. 제안한 알고리즘의 이상 신호 검출 및 PVC 분류 성능을 평가하기 위해서 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 사용하였다. 성능평가 결과, 이상 신호 검출률은 98.33%, PVC는 각각 94.46%의 평균 분류율을 나타내었다.
번호판 인식 시스템은 일반적으로 한 차선에 한 카메라를 사용한다. 만약 2개의 차로를 동시에 촬영하도록 카메라를 설치한다면 시스템 구축 비용이 많이 감소할 것이다. 본 논문은 이러한 시스템의 구축에 필요한 기본적인 방법으로써 이미지에서 번호판이 2개 이상 존재할 경우에도 그 위치를 모두 검출할 수 있는 방법에 대하여 제안한다. 번호판 후보 영역 추출은 모폴로지 연산을 통해 검출하고 각 후보 영역은 이진화후 제안한 검증 방법을 통해 후보 영역을 제거하고 번호판인 후보 영역에 대하여 정확한 번호판 영역을 검출한다. 제안한 검출 방법은 일반 번호판과 영업용 번호판 모두 검출할수 있다.
본 연구는 속응형 단상 UPS(Uninterruptible Power Supply)를 위한 이상전원 검출 알고리즘에 관한 연구이다. 한국전력공사 등의 특수한 UPS 응용분야에서는 전원의 1/4주기 이내에 전원의 이상을 검출하고 UPS가 정상 기동할 필요가 있다. 본 연구에서는 가상DQ기반의 고성능 PLL(Phase Locked Loop)을 응용하여 별도의 전원검출 알고리즘 없이도 임의의 위상각에서 1/4주기이내에 전원의 크기 및 위상에 관한 오류를 검출할 수 있음을 보인다. 제시된 방법은 시뮬레이션 및 실험을 통해 검증하였다.
본 논문에서는 전압 불평형, 단상 전압 새그, 3상 정전 등의 비정상적인 계통에 대해서 적용 가능한 동기좌표 기반의 3상 새그 검출 방법을 제안하고 그 가능성을 비교하였다. 3상 새그 보상기는 계통 정상상태에서는 부하에 전력을 공급하고, 계통 새그나 사고 발생 시 이상상태를 검출하여 싸이리스터를 오프하여 계통과 부하를 분리하고 부하에 안정하고 연속적으로 정격 전압을 공급한다. 새그 보상기의 중요한 조건 중 하나는 얼마나 빨리 계통의 이상상태를 검출하여 중요부하와 계통을 분리시켜주는 것이다. 본 논문에서는 계통 불평형 상태에서 동기좌표계에서 발생하는 2고조파 성분을 빠르게 상쇄시키는 구조적으로 간단한 계통의 이상상태를 검출하는 방법을 제안하였다. 제안한 새그 검출기법의 타당성을 시뮬레이션을 통하여 검증 하였다.
이 절에서는 우선 공정의 모델을 사용하지 않고 이상검출 및 진단을 수행하는 기법을 살펴보기로 한다. 먼저 검출 및 진단 과정에서 사용되는 신호시험 기법을 살펴보고, 그 다음에는 관리도(Control chart)를 이용한 기법을 살펴보기로 한다. 그리고 회전기기 등의 기계분야에서 많이 사용되는 진동 계측을 이용하여 진단을 행하는 경우와 전문가시스템을 사용하는 기법에 대해 살펴본다.
전력선 신호는 다양한 원인으로 인하여 이상 현상을 보일 수 있다. 대표적인 이상 현상으로는 일시적인 진폭의 증가 혹은 감소(swell/sag), 클립핑에 따른 진폭의 일시적인 평탄화(flat top), 고조파 왜곡(harmonic distortion) 등이다. 고품질의 전력 신호를 위하여는 이러한 이상 현상의 검출 및 대응이 필요하다. 본 연구에서는 변곡점 검출법을 활용하여 전력선 신호의 이상 현상을 검출한다. 변곡점은 국부적인 최대값/최소값 그리고 기울기가 변하는 지점으로 정의된다. 전력선 신호는 정현파이기 때문에 최대값과 최소값 부근에서 변곡점이 존재하며 이상 현상이 발생하는 곳에서 추가적인 변곡점이 발생한다. 본 연구에서는 대상 신호에서 검출된 변곡점과 정상 신호의 변곡점을 비교하여 이상 현상을 판단한다. 아울러 비용함수를 정의하여 이상 현상이 발생하는 시점을 추정한다. 컴퓨터 모의실험으로 다양한 이상 현상에 대한 제안된 방법의 유용성을 검증한다. 일시적인 진폭의 증가/감소의 경우, 변곡점의 위치는 정상 신호와 동일하며, 변곡점에서의 진폭에서만 차이가 발생한다. 고조파 왜곡이나 평탄화된 진폭의 경우 추가적인 변곡점이 발생하여 비용함수가 큰 값을 보인다. 이러한 이상 현상 간의 차이를 이용하여 이상 현상을 분류할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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