최근 4차 산업혁명의 핵심기술인 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷의 발전으로 산업 현장에서 가동되는 기계의 자동화 및 무인화에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 공정 기계들은 부착된 다양한 센서들로부터 수집된 데이터를 기반으로 제어되고 이를 통해 공정이 관리된다. 만약 센서에 고장이 발생한다면 센서 데이터 이상으로 인해 자동화 기계들이 오작동함으로써 공정 손실 발생뿐만 아니라 인명피해로도 이어질 수 있다. 전문가가 센서의 이상 여부를 주기적으로 확인하여 관리하고 있으나 산업 현장의 여러 가지 환경요인 및 상황으로 인하여 고장점검 시기를 놓치거나 고장을 발견하지 못하여 센서 고장으로 인한 피해를 막지 못하는 경우가 발생하고 있다. 또한 고장이 발생하여도 즉각 감지하지 못함으로써 공정 손실을 더욱 악화시키고 있는 실정이다. 따라서 이러한 돌발적인 센서 고장으로 인한 피해를 막기 위해 자체적으로 임베디드 시스템에서 센서의 고장 유무를 실시간으로 파악하고 빠른 대응을 위해 고장 진단 및 유형을 판별하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 대표적인 센서 고장 유형인 erratic fault, hard-over fault, spike fault, stuck fault를 분류하기 위해 딥 뉴럴 네트워크 기반의 고장 진단 시스템을 설계하고 라즈베리 파이를 활용하여 구현하였다. 센서 고장 진단을 위해 구글이 제안한 MobilieNetV2의 Inverted residual block 구조를 사용하여 네트워크를 구성하였다. 본 논문에서 제안하는 방식은 기존 CNN 기법을 사용한 경우보다 메모리 사용량이 줄고 성능이 향상되며, 입력 신호에 대해 구간별로 센서 고장을 분류하여 산업 현장에서 효과적으로 사용될 것으로 기대된다.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제14권4호
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pp.211-215
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2013
Partial discharge diagnosis techniques using ultra high frequencies do not affect load movement, because there is no interruption of power. Consequently, these techniques are popular among the prevention diagnosis methods. For the first time, this measurement technique has been applied to the GIS, and has been tested by applying an extra high voltage switchboard. This particular technique makes it easy to measure in the live state, and is not affected by the noise generated by analyzing the causes of faults ? thereby making risk analysis possible. It is reported that the analysis data and the evaluation of the risk level are improved, especially for poor location, and that the measurement of Ultra high frequency (UHF) partial discharge of the real live wire in industrial switchgear is spectacular. Partial discharge diagnosis techniques by using the Ultra High Frequency sensor have been recently highlighted, and it is verified by applying them to the GIS. This has become one of the new and various power equipment techniques. Diagnosis using a UHF sensor is easy to measure, and waveform analysis is already standardized, due to numerous past case experiments. This technique is currently active in research and development, and commercialization is becoming a reality. Another aspect of this technique is that it can determine the occurrences and types of partial discharge, by the application diagnosis for live wire of ultra high voltage switchgear. Measured data by using the UHF partial discharge techniques for ultra high voltage switchgear was obtained from 200 places in Gumi, Yeosu, Taiwan and China's semiconductor plants, and also the partial discharge signals at 15 other places were found. It was confirmed that the partial discharge signal was destroyed by improving the work of junction bolt tightening check, and the cable head reinforcement insulation at 8 places with a possibility for preventing the interruption of service. Also, it was confirmed that the UHF partial discharge measurement techniques are also a prevention diagnosis method in actual industrial sites. The measured field data and the usage of the research for risk assessment techniques of the live wire status of power equipment make a valuable database for future improvements.
뉴메모리는 차세대 메모리 기술로써 비휘발성과 바이트 단위의 임의 접근성을 가지고 있다. 뉴메모리의 이러한 특성들은 기존의 정형화된 컴퓨터 시스템 구조에 변화를 가져올 것으로 예상된다. 본 연구는 뉴메모리와 DRAM이 공존하는 하이브리드 메인 메모리 구조에서의 고속 부팅 기법을 제안한다. 고속부팅 기법은 본 연구에서 개발한 MMU 변환 테이블을 이용한 쓰기 추적 기술을 이용하였다. 쓰기 추적기술을 이용하여 부팅 이후의 업데이트를 감지할 수 있었고, 부팅 이후의 업데이트를 다른 곳에 저장함으로써 부팅 완료 이미지가 훼손되는 것을 막을 수 있었다. 실제 고속 부팅 시에는 보존된 부팅 완료 이미지를 이용하여 부팅된 상태로 돌아가기 때문에 빠른 부팅이 될 수 있다. 본 연구의 고속 부팅 기법의 성능을 측정하기 위하여 뉴메모리가 장착된 실제 임베디드 실험 보드에서 고속 부팅 시스템을 개발하였으며, 고속 부팅 시간은 0.5초 이내로 빠른 부팅이 가능하였다.
전기비저항은 이온의 이동성에 의존하며 전기비저항의 활용도는 지하공동, 단층조사, 지하오염도 측정 등 다양한 지반조사 분야에서 증가하고 있다. 본 연구의 목적은 흙의 온도변화에 의한 전기비저항의 변화를 파악하는 것이다. 모래와 실트가 혼합된 시료를 동결시키기 위해 나일론 셀을 제작하였으며 시료의 온도를 변화시키기 위해 시료를 냉동고에 고정하였다. 온도변화에 따른 시료의 전기저항을 측정하기 위해 네 개의 전극을 정사각형 배열로 셀의 옆면에 설치하였다. 시료의 온도가 $20^{\circ}C$에서 $-10^{\circ}C$까지 변화하는 동안 옴의 범칙을 이용하여 포화도가 다른 각 시료(0%, 5%, 10%, 15%, 20%, 40%, 60%, 100%)의 전기저항을 측정하였으며 측정된 전기저항은 보정과정을 거쳐 전기비저항으로 환산되었다. 실험결과, 실험 초기 $20^{\circ}C$에서는 시료의 포화도가 증가할수록 전기비저항은 감소하였다. 상온에서 온도가 감소함에 따라 전기비저항은 서서히 증가하였으며, 본 연구에서 사용된 시료의 경우 포화도가 15% 이상인 시료들의 전기비저항은 $0^{\circ}C$ 근처에서 급격히 증가하였다. 또한, 동결된 시료의 전기비저항은 포화도와 관계없이 매우 크게 나타났다. 본 연구는 흙의 온도변화와 동결에 따른 전기비저항의 기초적인 정보를 제공하며 동결 깊이 추정과 같은 지반조사 시 전기비저항은 효과적인 방법이 될 수 있음을 보여준다.
굴절법 토모그래피를 구현하는 대부분의 컴퓨터 프로그램은 타우-피 역산 알고리즘을 이용하여 초기 모델을 생성한다. 타우-피 역산 알고리즘은 지층의 수직 분해능에 초점을 맞추기 때문에 전단 영역의 존재를 지시하는 탄성파 속도의 감소와 같은 수평적인 변화를 탐지하는데 실패하는 경우가 자주 발생한다. 본 연구에서는 타우-피 역산 알고리즘이 50미터 혹은 10개 측점 너비의 주요 전단 영역을 탐지하거나 정의하는데 실패하는 사례를 보여준다. 그럼에도 불구하고 대다수의 굴절법 토모그래피 프로그램들이 각 지층의 수직 속도 구배로 탄성파 속도를 매개화한다. 이와는 달리, 일반상반성방법(Generalized Reciprocal Method; GRM) 역산 알고리즘은 개별 지층의 수평 분해능을 강조한다. 본 연구에서는 GRM 역산 알고리즘을 이용하여 50미터 폭의 전단 영역을 성공적으로 탐지하고 정의하는 사례를 보여준다. 전단 영역의 존재는 2차원 선두파 진폭분석과 이후의 3차원 굴절법 탐사의 일환으로 수행된 몇 개의 근거리 직교 탄성파 탐사에 의해 확인된다. 또한. 송신원 기록 진폭분석 결과는 풍화대에서 수직 속도 구배보다는 속도역전이 발생하는 것을 보여준다. 결론적으로 말하면, 모든 탄성파 굴절법 탐사가 실용적으로 정확한 심도추정 결과를 제공하는 것을 목적으로 하면서도 개별 지층의 수평 분해능을 강조하는 기법들이 지질환경공학적인 응용에 더 유용한 결과를 생성한다는 것이다. 향상된 수평 분해능의 장점은 구조적 특징이 탄성파 속도의 변화 크기로부터 인식될 수 있는 2차원 트래버스(tracverse)로 얻어질 수 있다. 또한, 3차원 탐사로부터 얻어진 공간 패턴은 탄성파 속도에서는 고유한 변화나 징후를 보이지 않는 단층과 같은 구조적 특징의 인식을 가능하게 한다.
와이어 로프는 엘리베이트, 건설현장의 리프트, 현수교 등 다양한 산업 현장에 응용되어 지고 있다. 특히, 크레인의 와이어 로프는 컨테이너 이송에 중용한 요소로서 컨테이너 이송 시 로프에 결함이 발생한다면 안전사고, 생산성 저하에 따른 경제력 손실 그리고 컨테이너 터미널의 경쟁력 손실 등 여러 가지 문제점이 초래된다. 이러한 문제점을 해결하기위해 원격 크레인 와이어 로프 결함 탐지 시스템을 개발하였으며, 본 시스템은 크게 결함 탐지부, 신호 처리부, 원격 모니터링부로 구성되어져 있다. 측정된 신호는 외부적 환경으로부터 노이즈를 가지게 되는데 원신호로부터 이러한 노이즈를 제거하기 위하여 이산 웨이브렛 변환을 적용하였다. 그 결과 와이어 로프 결함을 탐지하는데 있어서 좀더 쉽게 결함을 판별할 수 있었다. 결론적으로 이러한 시스템의 개발은 와이어로프의 교체 시기 연장으로 항만의 비용을 절감할 수 있으며, 경쟁력 향상 그리고 엘리베이터, 리프트 등 다양한 산업현장에 이러한 시스템을 적용할 수 있다.
분산 컴퓨팅 기술 발달과 인터넷 이용의 확산에 따라 고속의 멀티미디어 서비스에 대한 사용자의 욕구가 날로 증가하고 있다. 이에 따라 영상, 음성 등이 포함된 대용량 정보매체를 다루는 서비스가 주로 이루어지고 있으며 망 사업자들은 이러한 대용량 정보매체의 고속 전송이 가능하도록 초고속 네트워킹 설비에 끊임없이 투자하고 있다. 이와 같은 빠른 속도의 서비스뿐만 아니라 이와 동시에 만족되어야 하는 서비스의 요건은 안정성이다. 시스템 고장으로 인하여 기반 시설이 마비될 수 있는 전자 정보 시스템은 매우 높은 가용성 및 신뢰성을 가져야 한다. 이러한 고가용성과 고신뢰성을 얻기 위하여 본 논문에서는 핫 스탠바이 스페어링 기법을 이용한 고장 감내 다중화 시스템을 제안하고 구현한다. 제안된 시스템은 일반적인 단일 모듈 시스템을 다중화 하여 고장이 발생하면 유연하게 대처하도록 하고 고장 검출 버스를 적용하여 비교를 통한 고장 검출 기능이 가능하도록 하였다. 또한 제안된 구조는 단일 모듈 시스템에 버스 변환 장치를 도입하여 보다 쉽게 고장 감내 다중화 시스템을 구현할 수 있도록 하였다. 그리고 본 논문에서 제안한 하드웨어 시스템의 성능 평가를 위하여 마코프 프로세스를 이용한 모델링을 적용하여 고가용성 및 고신뢰성을 검증하였다.
냉동창고는 일반 창고와 달리 냉각설비를 갖춘 단열된 건물의 창고로서, $0^{\circ}C$이하의 다양한 유형의 냉장/냉동고에 물품들을 입고, 적재, 출고하는 일련의 업무가 운영된다. 최근 냉동창고에 RFID 기술이 도입됨으로써 창고 내 물품관리를 네트워크화, 지능화할 수 있게 되었다. 그러나 RFID 시스템으로 인한 물리적 인식 실패뿐만 아니라 논리적 인식 실패로 인한 물류정보 불일치가 발생하게 되면 RFID 냉동창고 관리시스템의 신뢰도가 떨어지고 업무의 효율이 감소하게 된다. 본 논문에서는 RFID 냉동창고 관리 시 발생하는 다양한 종류의 오류들을 즉각적으로 탐지할 수 있는 슈퍼바이저 시스템의 개발내용에 대해 기술한다. 이는 RFID 냉동창고 관리업무상 발생할 수 있는 오류들의 제약조건들을 미리 설정하고 오류의 알림을 받을 수 있는 마스터 슈퍼바이저와 냉동창고 내 업무를 처리하는 작업자가 오류에 대한 알림을 받고 그 자리에서 오류를 직접 확인하고 처리할 수 있는 모바일 슈퍼바이저로 구성된다. 본 논문에서는 슈퍼바이저 시스템이 RFID 냉동창고 관리시스템 상의 오류들을 탐지/분석하는 시간을 줄임으로써 신뢰성을 높이기 위한 평균복구시간을 줄일 수 있음을 보인다.
본 연구에서는 볼트 접합부 건전성 모니터링을 위하여 이중(dual) 압전재료 기법인 전달 임피던스 기법(transfer impedance technique)을 이용하여 볼트 이완을 탐지할 수 있는 기법을 연구한다. 전달 임피던스 기법에서는 하나의 압전재료가 탄성파를 가진하고 다른 압전재료가 이를 센싱함으로서 결함 등에 의한 탄성파 전파의 변화를 감지한다. 한편, 단일 압전재료 기법을 이용하기 위해서는 고가의 임피던스 분석기(impedance analyser)를 이용해야 하지만, 전달 임피던스 기법은 임피던스 분석기를 대체하여 일반적인 함수발생기(function generator)와 디지털 멀티미터(digital multimeter)를 이용한 결함탐지가 가능하기 때문에 저비용의 결함탐지를 수행할 수 있다. 고력볼트 접합부로 구성된 강판 프레임 실험체를 제작하고, 볼트의 조임력을 단계적으로 감소시키며 실험을 수행하였다. 전달 임피던스 기법을 이용하여 손상지수를 구하였고 이를 이용하여 결함 유무를 합리적으로 판정할 수 있었으며, 볼트 이완의 정도가 커질수록 손상지수가 증가함을 알 수 있었다. 동일한 실험체에 대하여 임피던스 분석기를 이용한 단일 압전재료 기법에 대한 실험을 수행하여 결과를 비교하였는데, 결함정도가 커질수록 손상지수가 모두 증가하는 유사한 경향을 보였다. 즉, 고가의 임피던스 분석기를 배제하고 저비용으로 볼트 접합부의 결함상태 추정이 가능한 것으로 판단된다. 향후 결함위치 및 정도를 판정할 수 있는 연구가 추가된다면 볼트 접합부 건전성 모니터링에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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