IIoT는 IoT를 산업현장에 적용하여 생산, 제조, 안전 등의 요소를 모니터링하며, 작업자가 쉽게 현장을 관리하게 해주는 솔루션이다. 이러한 IIoT에서 중요한 기술요소는 센서를 이용하여 산업현장의 정보수집과 관리자에게 신뢰성 있는 정보를 전달하는 기술이 요구된다. 따라서 일반적인 산업현장에는 Ethernet과 RS485 등의 유선 네트워크 방식을 이용해 정보를 전달한다. 하지만 네트워크 구축에 있어 기반비용의 문제와 넓은 범위의 회선구축에 있어 한계가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 공작기계가 즐비해있는 생산라인에 IEEE 802.15.4 Ad-Hoc 무선 센서 네트워크를 구축한다. 또한 공작기계의 배치형태를 고려한 라우팅 방식과 센서노드 고장을 감지하는 알고리즘을 설명한다.
항공기 엔진, 풍력발전기, 모터 등 회전기기에서 발생하는 많은 문제들은 진동이나 소음과 같은 신호 데이터를 측정하여 이상감지를 할 수 있으며, 주파수 분석 등 여러 가지 신호처리가 데이터 전처리 단계에서 필요하다. 본 논문에서는 진동 데이터를 분석하여 설비 이상상태를 감지하는 기법을 소개한다. 정상상태 데이터를 기반으로 마할라노비스 거리를 측정하여 이상상태 유무를 모니터링 하는 방식을 사용한다. 특히 신호 데이터의 전처리 기법들을 도입하여 이상상태 감지의 성능을 개선할 수 있음을 보여준다. 전처리 단계에서 신호 데이터 수집 과정에서 발생한 누설오차(leakage)를 없애기 위해 해밍 윈도우(Hamming window)를 적용하고, 신호 데이터의 원신호인 포먼트(formant)를 분리하기 위하여 켑스트럼(cepstrum) 분석을 실시한다. IMS 베어링 진동 공개데이터를 대상으로 시간 구간별로 6가지 통계지표를 추출한 후 마할라노비스 거리 분류기를 적용하여 성능을 검증하였다. 제시된 신호처리 전처리 기법을 적용함으로써 성능이 획기적으로 향상되는 것을 실험에서 보여주었다.
본 논문에서는 소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 하는 시행에서 소프트웨어 운용자들이 소프트웨어 검사 도구에 적용할 수 있는 학습기법에 근거한 NHPP 소프트웨어 모형에 대하여 비교 연구 하였다. 수명분포는 Makeham 분포를 이용하고 유한고장 NHPP모형을 적용하였다. 소프트웨어 오류 탐색 방법은 미리 인지하지 못하지만 자동적으로 발견되는 에러에 영향을 주는 영향요인과 사전경험에 기초하여 에러를 관찰하기 위하여 테스팅 운용자가 미리 설정해놓은 요인인 학습효과의 영향에 대한 문제를 비교 분석하였다. 그 결과 학습요인이 자동 에러 탐색요인보다 큰 경우가 일반적으로 효율적인 모형으로 나타났다. 본 논문의 신뢰특성분석에서는 소프트웨어고장시간을 적용하고 모수추정 방법은 최우추정법을 적용하고 추세분석을 통하여 자료의 신뢰성을 확보한 이후에 평균제곱오차와 $R^2$ (결정계수)를 적용하여 효율적인 모형을 선택 비교 분석하였다. 이 연구를 통하여 소프트웨어 운영자들은 다양한 학습효과를 고려함으로서 소프트웨어 고장추세에 대한 기본지식을 파악하는데 하나의 지침으로 사용가능함을 보여주고 있다.
비행조종컴퓨터 하드웨어 개발은 상용 툴 및 전용 개발치구가 전무하여 전 근대적인 방법으로 개발하고 있어 개발 기간을 단축하기가 용이하지 않다. 모델링 및 시뮬레이션과 가상현실 기술을 이용하여 비행조종컴퓨터 하드웨어 개발에 적용하는 프로세스 개선 툴이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 비행조종컴퓨터 입/출력 신호 흐름, 입력 신호의 고장모니터 및 고장 관리 알고리즘, 논리 회로의 작동, 회로기판 조립체의 형상 및 장착 등과 같은 비행조종컴퓨터의 설계특성을 가상의 공간에 시각화 하고 모사할 수 있는 프로세스 개선 툴을 제안한다. 프로세스 개선 툴 사용자는 open flight format의 3차원 모델링 데이터를 이용하여 구성된 비행조종컴퓨터 모델을 사용하여 회로기판 조립체까지 분해/조립을 할 수 있으며 다양한 비행조종컴퓨터 설계 형상을 시뮬레이션 할 수 있다.
스마트 그리드(smart grid) 기술은 전력 공급자와 소비자 사이를 실시간으로 전력정보를 교환함으로써 전력의 효율성을 높이는 전력망 관리 기술이다. 최근에는 유지보수 및 설치가 용이한 태양광 발전시스템에 대한 적용이 늘고 있다. 그러나 태양광 발전 시스템은 고장진단이 어려우며, PV(PhotoVoltaics) 어레이 및 인버터(inverter) 등의 결함과 기타 잠재적인 출력저하 요소로 인하여 발전량이 감소하기도 한다. 이처럼 태양광 발전 시스템을 통하여 안정적인 에너지 포집과 관리 및 조속한 고장 검출이 필수 요구사항이라 할 수 있다. 본 논문에서는 태양광 발전 시스템을 대상으로 전력 생산량 및 이상 동작 현상을 모니터링하고 외부 환경을 계측하는 계측모듈을 개발하고, 계측된 정보 데이터를 전송할 수 있는 통신모듈을 통하여 원격지에서 태양광 발전 시스템의 동작 상태를 모니터링 하도록 설계하였다. 또한 스마트폰을 기반으로 구축된 태양광 발전 시스템을 실시간으로 관리하고 모니터링 할 수 있는 모바일 관리 시스템을 제시하고자 한다.
적응적 랜덤 테스팅 (Adaptive Random Testing, ART)은 입력 도메인 내의 오류 패턴을 순수 랜덤 테스팅 (Random Testing, RT)보다 좋은 효율로 찾아내기 위해 고안된 테스트 케이스 선택 알고리즘이다. 대표적인 ART 기법인 거리 기반 ART (Distance-based ART, D-ART)와 제한 영역 기반 ART (Restricted Random Testing, RRT) 둥은 좋은 성능을 보이기는 하지만, 테스트 케이스 선택에 필요한 많은 양의 거리 계산으로 인한 느린 테스트 케이스 생성과 거리 기반 방식의 사용으로 인한 테스트 케이스 분포의 불균일성이라는 단점을 가진다. 반복 분할 기반 ART (ART through Iterative Partitioning, IP-ART)는 입력 도메인을 반복 분할하는 방식을 통해 D-ART와 RRT가 가진 계산 부하를 크게 감소시켰다. 하지만 IP-ART의 경우에도 테스트 케이스 분포 문제는 여전히 존재하여 기법의 확장 적용에 대한 장애 요소로 작용하고 있다. 따라서 본 논문에서는 이와 같은 IP-ART의 단점 완화 및 성능 개선을 위한 방법을 제안하고, 실험을 통해 평균 9% 정도의 성능 향상을 확인하였다.
우주발사체는 군용 미사일이나 과학로켓에 비해 크기가 크고 비행거리가 멀어 고장상황 발생 시 매우 위험하다. 따라서 비행시험 시 사고의 위험을 최소화시키기 위해 비행안전시스템의 운용이 필수적으로 요구된다. 이 때, 비행안전시스템에 적용되는 추적 필터는 일반적인 필터와는 달리 필터의 정확성보다는 안정성이 우선 시 된다. 본 논문에서는 전 비행 구간에 걸쳐 안정적으로 비행 정보를 획득하기 위해서 다중센서를 이용하여 융합필터를 구성하였다. 추정된 위치 및 순간낙하점 오차를 분석하여 구현된 융합필터의 성능을 분석하였다. 또한 각 센서에 연결된 부필터에 고장검출 알고리듬을 적용함으로써 비정상 상태일 경우 융합에서 제외하여 전체 필터의 신뢰성을 유지하게 됨을 검증하였다.
국내 도시철도차량의 유지보수는 대부분 예방정비에 기초하고 있다. 기존 유지보수 방법의 한계를 극복하기 위해, 상태기반 유지보수기법을 철도차량에 적용하려는 움직임이 최근 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 도시철도차량 제동장치의 핵심 고장부품인 솔레노이드 밸브에 대하여 전류기반 고장진단기법 개발을 시도하였다. 주요 고장부품으로 선정된 솔레노이드 밸브에 대하여, 등가회로모델 및 온도 보상된 전류 감시에 기반한 고장 진단법을 제안하였다. 제안한 고장 진단법의 유효성을 검증하기 위해 실제 도시철도차량에 사용되는 솔레노이드 밸브(상용제동 전자밸브)를 이용하여 사례연구를 진행했다. 본 연구는 철도차량 제동장치의 솔레노이드 밸브 고장진단이 추가 센서의 장착 없이 가능함을 보여주었고, 철도차량의 안전성 및 신뢰성 향상에 도움을 줄 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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