• 한국음향학회지
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• 제36권1호
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• pp.30-38
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• 2017

본 논문에서는 수동 소나 시스템을 위한 수중 음향 센서 결함 탐지 기법을 제안하였다. 일반적으로 수동 소나 시스템에서는 수십개의 음향 센서를 통해 얻은 음향 신호를 이용하여 배열 신호처리 기법을 이용해 처리된 신호를 협대역 또는 광대역 분석을 위한 2차원 영상 형태로 전시한다. 운용 소프트웨어에서 전시되는 탐지 결과는 배열 신호처리를 통해 누적된 결과값을 전시하기 때문에, 단일 센서 채널의 결함 또는 고장에 따른 신호의 이상 여부를 판단하는데 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 인접 채널간 실효치 비교 및 실효치교차율(Root Mean Square Crossing-Rate, RMSCR) 분석기반 센서 자동 결함 탐지 기법을 제안하고, 결함 센서 채널에 대한 처리 기법을 비교 분석하였다. 제안된 기법의 성능 분석을 위하여 일부 연안 지역에서 실제 운용 중인 센서 배열을 통해 획득된 신호를 이용하여 결함 탐지 정확도를 측정하고, 결함 처리 기법의 성능을 비교하였다. 실험을 통해 제안된 기법이 높은 RMS의 주변소음 환경에서도 높은 결함 탐지 정확도를 보였으며, 결함 처리 기법으로는 0으로 설정 처리 기법이 가장 높은 성능을 보였다.

• 터널과지하공간
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• 제5권2호
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• pp.114-122
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• 1995

The principle and applications of GPR(Ground Penetrating Radear) are familiar to engineering geologists and geophsicists as very attractive technique for continuous high resolution images of the subsurface. However, the main limitation of GPR is obviously related to presence of clayey or silty conductive soils, resulting in complete attenuation of radar signals. This difficulty gives hesitation for the exploration of the deeper targets for example detecting bedrock, particularly in Korean situation that most regions have conductive overburden. In order to prove usefulness of geological survey with GPR in that situation, the technique was tried to investigate depth of bedrock under thick conductive overburden and the other geolocgical informations for the constructionof foundation in the Dongbu apartment site, Kimhae. The reflection patterns on the processed GPR sections are well correlated with the geotechnical units-bedrock, alluvium, landfill unit and their internal layer-boundaries of boring data before GPR survey, except upper contact of bedrock. The isopach maps of the geotechnical units for the 3-D interpretations are made from GPR sections. The maps provided useful geological information that bedrock was distributed as plain and valley with 22~27m depth under alluvium unit (this depth is 5~8 m deeper than drill log) and sedimentary layers subsided and bended along growth fault with NNE strike/15$^{\circ}$SE dip in alluvium unit.

• 전기학회논문지
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• 제57권12호
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• pp.2300-2307
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• 2008

This study receives the noise transmitted in a constant audio frequency range through a microphone array in which the noise(like grease in a pan) occurs on the power supply line due to the troublesome partial discharge(arc). Then by going through a series of signal processing of removing noise, this study measures the distance and direction up to the noise caused by the troublesome partial discharge(arc) and monitors the result by displaying in the analog and digital method. After these, it determines the state of each size and judges the distance and direction of problematic part. When the signal sound transmitted by the signal source of bad insulator is received on each microphone, the signal comes only in the frequency range of 20 kHz by passing through the circuit of amplification and 6th low pass filter. Then, this signal is entered in a digital value of digital signal processing(TMS320F2812) through the 16-bit A/D conversion. By doing so, the sound distance, direction and coordinate of bad insulator can be detected by realizing the correlation method of detecting the arriving time difference occurring on each microphone and the algorithm of detecting maximum time difference.

• 대한산업공학회지
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• 제36권3호
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• pp.154-163
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• 2010

Process monitoring of output variables affecting final performance have been mainly executed in semiconductor manufacturing process. However, even earlier detection of causes of output variation cannot completely prevent yield loss because a number of wafers after detecting them must be re-processed or cast away. Semiconductor manufacturers have put more attention toward monitoring process inputs to prevent yield loss by early detecting change-point of the process. In the paper, we propose the method to efficiently monitor functional input variables in multi-phase semiconductor manufacturing process. Measured input variables in the multi-phase process tend to be of functional structured form. After data pre-processing for these functional input data, change-point analysis is practiced to the pre-processed data set. If process variation occurs, key variables affecting process variation are selected using contribution plot for monitoring efficiency. To evaluate the propriety of proposed monitoring method, we used real data set in semiconductor manufacturing process. The experiment shows that the proposed method has better performance than previous output monitoring method in terms of fault detection and process monitoring.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제39권11호
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• pp.44-52
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• 2002

반도체 기술의 발달로 인하여 메모리가 고집적화 됨에 따라 테스트의 복잡도와 시간도 같이 늘어나게 되었다. 실제로 널리 쓰이는 메모리 테스트 방법인 March 알고리듬은 DRAM에서 발생되는 고장을 검출하기 위해 고안된 것이다. 그러나 DRAM의 집적도가 증가함으로 반드시 고려해야 하는 이웃 패턴 감응 고장을 기존의 March 알고리듬으로는 테스트할 수 없고 DRAM의 이웃 패턴 감응 고장을 테스트하기 위한 기존 알고리듬들은 메모리 셀의 개수를 n이라고 할 때 $O(N^2)$의 복잡도를 갖기 때문에 테스트 시간을 많이 소요하게 된다. 본 논문에서는 메모리 테스트에 많이 쓰이는 March 알고리듬을 확장하여 메모리의 이웃 패턴 감응 고장 검출율을 효과적으로 높일 수 있는 알고리듬을 제안하였다.

• 한국신뢰성학회지:신뢰성응용연구
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• 제17권3호
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• pp.224-235
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• 2017

Purpose: Reliability is the most important factor to detect defects as wind turbines are deployed in large blades. The methods of detecting defects are various, such as non-destructive inspection and thermal imaging inspection. We propose the phased array ultrasonic testing method of non-destructive testing. Methods: We propose the active pressure mechanism for wind power blade. The phase array ultrasonic inspection method is used for fault detection inner blade surface. Controlled pressure of mechanism with respect to z-axis is important for guarantee the result of phase array ultrasonic inspection. The model based control and proposed mechanism are utilized for overall system stability and effectiveness of system. Result: The result of proposed pressure mechanism B is more stable than A. Convergence speed is also faster than A. Conclusion: We confirmed the performance of the proposed constant pressure mechanism through experiments. Non-destructive testing was applied to the specimen to confirm the reliability of detecting defects.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권2호
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• pp.506-515
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• 2023

This study is to find a method to learn engine sound after the start-up of a diesel generator installed in nuclear power plant with an unsupervised deep learning algorithm (CNN autoencoder) and a new method to predict the failure of a diesel generator using it. In order to learn the sound of a diesel generator with a deep learning algorithm, sound data recorded before and after the start-up of two diesel generators was used. The sound data of 20 min and 2 h were cut into 7 s, and the split sound was converted into a spectrogram image. 1200 and 7200 spectrogram images were created from sound data of 20 min and 2 h, respectively. Using two different deep learning algorithms (CNN autoencoder and binary classification), it was investigated whether the diesel generator post-start sounds were learned as normal. It was possible to accurately determine the post-start sounds as normal and the pre-start sounds as abnormal. It was also confirmed that the deep learning algorithm could detect the virtual abnormal sounds created by mixing the unusual sounds with the post-start sounds. This study showed that the unsupervised anomaly detection algorithm has a good accuracy increased about 3% with comparing to the binary classification algorithm.

• 대한전자공학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.17-22
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• 1974

본논문에서는 조합논리회로의 결함검출에 관한 문제를 취급하였는데 먼저 fan-out가 없는 회로에 대한 결함검출방법을 논하고 이 방법을 fan-out가 있는 회로에 확장하였다. Fan-out가 있는 회로에서는 내부 fan-out점을 전후하여 fan-out가 없는 부분회로로 분리구분하고 우선 각 부분회로에 대한 최소테스트집합을 구한다. 다음에 각 부분테스트집합사이에서 최대한으로 병립가능한 테스트를 조합하여 전체회로에 대한 종합적인 입력테스트벡터를 구한다. 이와같은 절차에 의하면 테스트수가 최소인 완전테스트집합이 용이하게 구해질 뿐만 아니라 검출가능한 결함 및 불가능한 결함이 명확하게 판가름 된다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.29-37
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• 2002

본 논문에서는 전자파 측정기법을 이용하여 부분방전 발생 전·후에 검출된 신호를 분석하여 폐쇄 배전반의 이상 징후를 상시 감시할 수 있는 사고 예방진단기법을 제시하였다. 폐쇄 배전반의 정상 및 이상상태 판단을 위해 배전반 내부 및 외부에 헬리컬 안테나를 설치하여 이들 안테나에서 검출된 부분방전 발생 전·후의 신호를 주파수 스펙트럼 분석을 통해 크기를 비교 분석하였다. 본 논문에서는 부분방전 발생 전·후에 폐쇄 배전반 내부 및 외부에 설치된 안테나에서 검출된 신호들을 이용하여 정상상태 및 이상상태를 판별하는 방법을 적용하여 좋은 결과를 얻었으며, 향후 폐쇄 배전반의 절연 상태 감시 및 사고예방에 효율적으로 적용할 수 있으리라 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.69-76
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• 1998

논리형 집적회로의 내부 결함을 검증하기 위해서는 설정된 초기 값을 전파하여 최종 출력 단에 나타난 값과 결함이 없을 경우의 출력 값을 비교함으로써 검증할 수 있다. 입력 단자의 수가 N인 회로에서 모든 내부신호 선의 결함을 검출하기 위해서는 최대 2N개의초기 입력 값들로 구성된 검증 패턴이 필요하다. 본 논문에서는 다 출력회로에서 2N개의 입력 패턴 중, 모든 신호선의 결함을 검출 할 수 있는 최소의 입력패턴 집합을 빠르고 정확하게 생성하기 위한 방법으로 다 출력회로를 출력과 연관된 세부회로로 분리하여 각각 검증함으로써 탐색공간을 줄이는 방법을 제안한다. 이는 입력 패턴의 길이가 상대적으로 줄어들 뿐 아니라 관련이 없는 신호 선을 탐색하지 않으므로 검증 패턴 생성 시간이 감소함으로써기존의 패턴 생성 알고리즘보다 효과적인 검증 패턴의 생성이 가능하다.