• 한국조명전기설비학회지:조명전기설비
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• 제28권4호
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• pp.32-37
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• 2014

• 대한설비공학회지:설비저널
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• 제44권1호
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• pp.22-27
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• 2015

• 대한설비공학회지:설비저널
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• 제43권12호
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• pp.54-58
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• 2014

• 대한설비공학회지:설비저널
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• 제20권5호
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• pp.329-337
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• 1991

• 대한설비공학회지:설비저널
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• 제18권1호
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• pp.45-50
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• 1989

• 한국가스학회지
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• 제9권4호
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• pp.44-49
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• 2005

본 연구에서는 Steam Reforming수소 제조설비에 대한 안전성 평가를 수행하여 설비의 위험성을 체계적으로 검토하였다 안전성 평가 방법으로는 정성적 안전성 기법인 Hazard & Operability Analysis와 Failure Mode & Effect Analysis를 사용하였다. HAZOP을 통하여 수소 제조설비의 flow, pressure, temperature 등의 주요 parameter들에 대하여 의미 있는 guide word를 적용하여 비정상 상태(deviation)를 만들어 단계별로 공정상의 인간 실수나 잘못된 운전 등의 잠재 위험을 분석하였다. FMEA를 이용하여 설비 내 장치의 파손 및 기능 실패 등 주로 부품의 불량이나 고장 등에 대한 분석을 하여 그에 따른 영향 및 대처방안을 제시하였고, RPN값 계산을 통하여 상대적 위험순위를 결정하여 보았다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.78-81
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• 2021

스마트공장 구축사업을 통해 제조업의 생산설비에 센서가 설치되고 각종 공정데이터를 실시간으로 수집할 수 있게 되었다. 이를 통해 제조공정의 설비이상으로 인한 생산중단을 줄이기 위해 실시간 설비 이상 탐지에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 생산설비의 이상탐지를 위해 제조데이터를 딥러닝 모델인 Autoencoder(AE), VAE(Variational Autoencoder), AAE(Adversarial Autoencoder)에 적용하여 그 결과를 도출하였다. 제조데이터는 단순 이동 평균 기법과 전처리 과정을 거쳐 입력데이터로 사용하였으며, 단순이동평균 기법의 윈도우 크기와 AE 모델의 특징벡터 크기에 따른 성능분석을 실시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.1163-1166
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• 2014

태양광 시장이 증가되면서 데이터가 표준화되지 않고 다양한 태양광 인버터 등의 설비들이 설치되어 운영되고 있다. 또한 현재 인버터 제조업체가 태양광 모니터링을 주도하고 있으나 인버터 제조업체 입장에서는 돈이 되지 않는 서비스 품목으로 인식하고 있으며, 다양한 태양광 설비들의 유지보수를 위해서는 각 설비마다 태양광 발전상태 모니터링이 절실히 필요하다. 본 논문에서는 다양한 태양광 설비들을 위한 멀티프로토콜 파서를 갖는 DAD(Data Acquisition Device)설계하고자 한다.

• 콘크리트학회지
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• 제5권3호
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• pp.10-18
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• 1993

• 전기의세계
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• 제28권7호
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• pp.9-13
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• 1979

이글은 다음과 같이 구성되어 있다. 1. 전선의 제조공정 2. 자동제어의 현황과 전망 3. 계장설비의 현황과 전망 4. 기타