• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2010년도 제35회 추계학술대회논문집
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• pp.499-505
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• 2010

다양한 비행환경에서 장시간 체공하며 운용되는 UAV에서 추진시스템을 신뢰성 있게 운용하는 것은 매우 중요하다. 이런 UAV에 사용되는 터보프롭 엔진의 정확한 손상진단은 신뢰성과 이용률을 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 엔진 측정 파라미터들의 변화로부터 퍼지 이론을 적용하여 손상된 구성품을 식별한 후 훈련된 신경망 알고리즘을 식별된 손상 패턴에 적용하여 손상된 양을 정확히 진단할 수 있는 방법을 제안하였다. 이렇게 제안된 진단 방법은 단일손상과 다중손상 모두 진단할 수 있다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제37권2호
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• pp.189-195
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• 2024

Buried pipelines can be classified as continuous and segmented pipelines. These infrastructures can be damaged either by ground movement or by seismic wave propagation during an earthquake. Permanent ground deformations (PGD) include surface faulting, liquefaction-induced lateral spreading and landslide. Liquefaction is a major problem for both superstructures and infrastructures. Buyukcekmece lake zone, which is the studied region in this paper, is a liquefaction prone area located near the North Anatolian Fault Line. It is an active fault line in Turkey and a major earthquake with a magnitude of around 7.5 is expected in this investigated region in Istanbul. It is planned to be constructed a new 12" steel natural gas pipeline from one side of the lake to the other side. In this study, this case has been examined in terms of two different support conditions. Firstly, it has been defined as a beam in liquefied soil and has built-in supports at both ends. In the other approach, this case has been modeled as a beam in liquefied soil and has vertical elastic pinned supports at both ends. These models have been examined and some solution proposals have been produced according to the obtained results. In this study, based on this sample, it is aimed to determine the behaviors of buried continuous pipelines subject to liquefaction effects in terms of buoyancy.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제1권1호
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• pp.82-91
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• 1998

본 논문에서는 실제 물리적인 여유 센서를 가지지 않는 수중운동체의 센서 고장진단 및 극복에 관한 문제를 신경회로망을 사용하여 접근하였다. 이를 위하여 설계된 신경회로망은 센서 고장 진단을 위한 신경회로망과 고장 확인 및 대체정보 생성을 위한 신경회로망으로 구성하였으며, 온라인(on-line) 학습을 위하여 확장 역전(Extended Back-Propagation) 학습법을 사용하였다. 시뮬레이션은 수중운동체의 방위변화율 센서에 대하여 수행하였으며, 제안된 기법이 센서에 대한 고장진단기와 센서 추정기로 사용할 수 있음을 확인하였다.

• Progress in Superconductivity
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• 제9권2호
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• pp.188-192
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• 2008

We investigated the size effect on quench development in $Au/YBa_2Cu_3O_7$ (YBCO) thin film meander lines on sapphire substrates. The meander lines were fabricated by patterning YBCO films coated with gold layers. The lines were subjected to simulated AC fault current, and immersed in liquid nitrogen during the experiment. After the initial rapid rise, the resistance increased moderately and then slowly. In 4 inch-diameter meander lines, the period during which the resistance increased moderately was considerably longer than in 2 inch-diameter line. Moderate increase of resistance was originated from quench propagation. The film temperature was about 180 K at the point when the propagation was completed. The rate of resistance increase after the quench completion was not affected by the film size.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.965-975
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• 2005

In the case of the fault in stator windings of a high voltage motor. it facilitates certain destructive characteristics in insulations. This will result in a decreased reliability in power supplies and will prevent the generation of electricity, which will result in huge economic losses. This study simulates motor windings using normal windings and four faulty windings for an actual fault in stator winding of a high voltage motor. The partial discharge signals produced in each faulty winding were measured using an 80 PF epoxy/mica coupler sensor. In order to quantified signal waves its a way of feature extraction for each faulty signal, the signal wave of winding was quantified to measure the degree of skewness shape and kurtosis, which are both types of statistical parameters, using a discrete wavelet transformation method for each faulty type. Wave types present different types lot each faulty type, and the skewness and kurtosis also present different quantified values. The result of feature extraction was used as a preprocessing stage to identify a certain fault in stater windings. It is evident that the type of faulty signals can be classified from the test results using faulty signals that were randomly selected from the signal, which was not applied in the training after the training and learning period, by applying it to a back-propagation algorithm due to the supervising and learning method in a neural network in order to classify the faulty type. This becomes an important basis for studying diagnosis methods using the classification of faulty signals with a feature extraction algorithm, which can diagnose the fault of stator windings in the future.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.129-137
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• 2005

설계 명세를 이용하여 결함경향성이 많은 부분을 예측하는 위험도 예측 모델은 대형 통신 시스템 같이 결과 산물이 매우 큰 시스템의 개발비용을 낮추는데 중요한 역할을 하고 있다. 복잡도 메트릭에 기반한 많은 위험도 예측 모델들이 제안되었지만 그들 대부분은 모델 훈련을 위한 훈련 데이터 집합을 필요로 하고, 설계 개체들을 위험 그룹과 비위험 그룹으로 나누는 기능만 지닌 분류 모델들이었다. 본 논문에서는 두가지 형태의 검증된 혼성 메트릭들을 사용하는 새로운 예측 모델 HMM을 제안한다. HMM의 장점은 설계 개체의 위험도를 정량화함으로써 모델 훈련을 위한 훈련 데이터 집합이 필요 없다는 것과 개체 간에 위험도 비교가 가능하다는 것이다. HMM의 유용성을 보이기 위해 여러 내부 특성들과 예측 정확도 비교를 통해 잘 알려진 예측 모델인 역전파 신경망 모델(BPM)과 HMM을 비교하였다.

• 전기학회논문지
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• 제65권5호
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• pp.836-842
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• 2016

When an accident occurs in the nuclear power plant, the faulted information might mislead to the high possibility of aggravating the accident. At the Fukushima accident, the operators misunderstood that there was no core exposure despite in the processing of core damage, because the instrument information of the reactor water level was provided to the operators optimistically other than the actual situation. Thus, this misunderstanding actually caused to much confusions on the rapid countermeasure on the accident, and then resulted in multiplying the accident propagation. It is necessary to be equipped with the function that informs operators the status of instrument integrity in real time. If plant operators verify that the instruments are working properly during accident conditions, they are able to make a decision more safely. In this study, we have performed various tests for the fault detection sensitivity of an data-driven empirical model to review the usability of the model in the accident conditions. The test was performed by using simulation data from the compact nuclear simulator that is numerically simulated to PWR type nuclear power plant. As a result of the test, the proposed model has shown good performance for detecting the specified instrument faults during normal plant conditions. Although the instrument fault detection sensitivity during plant accident conditions is lower than that during normal condition, the data-drive empirical model can be detected an instrument fault during early stage of plant accidents.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제43권3호
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• pp.271-278
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• 2011

When performing fire PSA in a nuclear power plant, an event mapping method, using an internal event PSA model, is widely used to reduce the resources used by fire PSA model development. Feasible initiating events and component failure events due to fire are identified to transform the fault tree (FT) for an internal event PSA into one for a fire PSA using the event mapping method. A surrogate event or damage term method is used to condition the FT of the internal PSA. The surrogate event or the damage term plays the role of flagging whether the system/component in a fire compartment is damaged or not, depending on the fire being initiated from a specified compartment. These methods usually require explicit states of all compartments to be modeled in a fire area. Fire event scenarios, when using explicit identification, such as surrogate or damage terms, have two problems: (1) there is no consideration of multiple fire propagation beyond a single propagation to an adjacent compartment, and (2) there is no consideration of simultaneous fire propagations in which an initiating fire event is propagated to multiple paths simultaneously. The present paper suggests a fire propagation equation to identify all possible fire event scenarios for an explicitly treated fire event scenario in the fire PSA. Also, a method for separating fire events was developed to make all fire events a set of mutually exclusive events, which can facilitate arithmetic summation in fire risk quantification. A simple example is given to confirm the applicability of the present method for a $2{\times}3$ rectangular fire area. Also, a feasible asymptotic approach is discussed to reduce the computational burden for fire risk quantification.

• 터널과지하공간
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• 제29권3호
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• pp.197-213
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• 2019

본 연구에서는 TOUGH-FLAC 연동해석기법을 이용하여 Mont Terri 지하연구시설에서 수행된 단층 내 물 주입시험을 수치적으로 모델링하고, 단층의 재활성과 수리역학적 거동 특성을 살펴보았다. TOUGH2 해석에서는 단층을 Darcy의 법칙과 삼승법칙(Cubic law)을 따르는 연속체 요소로 모델링하였으며, FLAC3D 해석에서는 미끄러짐과 개폐가 허용되는 불연속 인터페이스 요소를 통해 모사하였다. 현장에서 획득한 단층의 균열개방압력(fracture opening pressure), 주입율, 모니터링 압력, 변위 곡선 등을 바탕으로, 단층의 탄성적 변형과 파괴에 의한 수직팽창 특성을 반영할 수 있는 수리간극모델과 수리역학 커플링 관계를 해석모델에 반영하였다. 한편, 현지응력 조건, 단층의 강도 및 변형 특성에 따른 파라미터 해석을 실시하여 각 입력변수가 해석 결과에 미치는 영향을 분석하였으며, 이를 통해 현장시험 결과를 가장 잘 재현할 수 있는 파라미터 조합을 선정하였다. 해석 결과, 균열개방압력에서 단층의 주입율과 모니터링 압력이 크게 증가하는 현상을 합리적으로 재현할 수 있었다. 하지만, 동일한 입력 변수 조건에서 단층의 전단변위와 파괴영역의 범위는 현장시험 결과에 비해 과대평가되는 결과를 보였다. 이는 해석모델에서는 고압의 주입조건에서 단층의 지속적인 전단파괴가 유도되는 반면, 현장에서는 수리간극의 변화가 전단 미끄러짐보다는 인장력에 의한 단층면의 개방(tensile opening)에 크게 의존하는 것으로 추정되기 때문이다.

• 한국음향학회지
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• 제30권8호
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• pp.446-460
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• 2011

최근 항공 산업, 자동차 산업 등의 산업 현장에서 유도 전동기의 사용이 증대되고 있으며, 유도 전동기는 산업 현장에서 중요한 역할을 하고 있다. 따라서 유도 전동기의 고장으로 인한 피해를 최소화하기 위해 유도 전동기의 고장 검출 및 분류 시스템의 개발이 중요한 문제로 대두되고 있다. 이와 같은 이유로 본 논문에서는 유도 전동기의 고장을 조기에 검출하고 진단하기 위해 에너지 (short-time energy)와 특이치 분해와 이산 코사인 변환과 특이치 분해를 이용한 특징 벡터 추출 방법을 제안하였고, 이를 역 전파 신경 회로망과 다층 서포트 벡터 머신의 입력으로 이용하여 유도 전동기의 고장을 유형별로 분류하였다. 하지만 본 논문에서는 역 전파 신경 회로망과 다층 서포트 벡터 머신을 분류기로 사용함에 있어 역 전파 신경 회로망은 신경망을 구성하는 입력 뉴런 수, 은닉 뉴런 수, 학습 알고리즘에 의해 분류 성능이 달라지며, 다층 서포트 벡터 머신은 커널 함수로 사용한 가우시안 방사 기저 함수의 표준 편차 값에 따라 분류 성능이 달라지는 점을 고려하여 여러 가지 조건하에서의 실험을 통해 높은 분류 성능을 보이는 설정 방법을 제시하였다.