• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.665-667
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• 1999

An adaptive algorithm is presented for diagnosis of actuator faults. The concept of unknown input decoupling is combined with an adaptive observer, leading to an adaptive diagnostic observer, which has the robustness property in the presence of an unmeasurable term such as uncertainties. The observation error equation for the adaptive diagnostic observer does not depend on the effect of uncertainties and used to construct an adaptive diagnostic algorithm that provides the estimates of the gains of actuators, which can be obtained directly via the use of the augmented error technique. The simulation results indicate that the proposed algorithm is more realistic in the sense that better robustness properties can be assured without knowledge about uncertainties and is potentially useful in the development of a fault tolerant control system.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2182-2184
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• 2004

This paper presents a systematic and straightforward fault estimation approach for process fault detection. isolation and accommodation. The approach includes the design of a reduced-order observer and an algebraic-fault estimator. The observer is designed for an unknown input and fault-free system, which is obtained by coordinate transformations of original systems with unknown inputs and faults. The observer information is devoted to- the fault estimation for fault detection and isolation. The fault estimates can be used to form an additional control input to accommodate the fault. The suggested scheme is verified through simulation studies performed on the control of a vertical takeoff and landing (VTOL) aircraft in the vertical plane.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제52권10호
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• pp.575-582
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• 2003

A new FDOs (fault diagnostic observers) and the residual generation schemes using the FDOs are suggested for the process fault detection and isolation of linear (control) systems. The design method of the FDO is described, first, for the full measurement systems. Then it is extended for the systems with unmeasurable state variables. An unknown input observer is proposed and applied for the extension. The size of the observer bank may be the smallest, specially in full measurement systems, because the order of the proposed FDO is very low. In spite of the simplicity, the scheme provides the same information for the detection and isolation of the anticipated faults as the conventional multiple observer based schemes. The residuals may be structured so that fault isolation can be performed by pre-selected logic. An FDIS using the proposed scheme is constructed for the model of the four-tank system. Simulation results show the practical feasibility of the proposed scheme.

• 대한전기학회논문지
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• 제45권2호
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• pp.175-184
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• 1996

In this paper the newly developed discrete-time adaptive sliding mode control method is proposed and applied to the power system stabilization problem. In contrast to the conventional continuous-time sliding mode controller, the proposed method is developed in the discrete-time domain and based on the input/output measurements instead of the continuous-time and the full-states feedback, respectively. Because the proposed control method has the adaptivity property in addition to the natural robustness property of the sliding mode control, it is possible to design the power system stabilizer which can overcome both the minor variations of the parameters of the power system and the diverse operating conditions and faults of the power system. Mathematical proof and the various computer simulations are done to verify the performance and stability of the proposed method.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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• pp.969-970
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• 2007

In this thesis, an algorithm of fault detection and diagnosis during operation for induction motors under the condition of various loads and rates is investigated. For this purpose, the spectrum pattern of input cutterrents was used to monitor the state of induction motors, and by clustering the spectrum pattern of input currents, the newly occurrence of spectrums pattern caused by faults were detected. For diagnosis of the fault detected, the fuzzy fault tree was designed, and the fuzzy relation equation representing the relation between an induction motor fault and each fault type, was solved. The solution of the fuzzy relation equation shows the possibility of each fault's occurring.

• 정보처리학회논문지C
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• 제19C권3호
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• pp.167-172
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• 2012

스마트폰의 특성상 이용자의 부주의로 인해 기기 및 메모리카드 등을 도난, 분실 할 수 있으며, 이에 따른 개인 정보 유출과 기업의 기밀정보 유출의 위험성이 높다. 현재 널리 사용되고 있는 스마트폰 사용자 인증방법은 개인 식별 번호 입력 방법 또는 패스워드 입력 방법이며 이것은 엿보기 공격(Shoulder Surfing Attack: SSA)에 안전하지 않기 때문에 공격자는 쉽게 사용자의 정보를 얻을 수 있다. 기존의 엿보기 공격을 막기 위한 방법으로 키스트로크 인증 방식들이 제안되어 왔으나 사용 편의성이 떨어지고 모바일 환경에서 사용하기 힘든 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 키스트로크 인증의 단점을 보안하기 위해 모바일 환경에 적합할 수 있도록 패스워드와 리듬 즉, 보이지 않는 null 문자를 입력하여 모바일 사용자 인증을 제안함으로써 보다 강화된 사용자 인증 서비스를 제공한다. 인증의 정확성을 높이기 위해 패턴의 규칙을 인지시켜 줄 수 있는 시각 큐와 청각 큐를 본인만 알 수 있는 템포 큐인 진동 큐를 제안하여 보안성을 강화시킨다. 마지막으로 실험평가를 수행하여 본 연구의 효율성 및 타당성을 입증하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제23권3호
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• pp.149-156
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• 2020

복잡하고 다양한 광상 생성 과정과 부존 위치의 심부화로 인하여 광물자원 탐사의 효율을 높일 수 있는 예측탐사의 필요성이 점차 높아지고 있다. 최근의 머신러닝 기법의 활용성 증가와 광역 지질 데이터베이스의 구축 상황을 고려하면, 예측탐사의 기반인 광상 배태 가능성 평가 기술의 신뢰도는 점차 높아질 것으로 예상된다. 이번 연구에서는 심층신경망을 이용하여 화성암과 단층 및 자력탐사 정보의 광화 인자로의 활용 가능성을 확인하였다. 지질 정보의 수치화 기법으로 단층, 화성암, 자력 정보를 입력 자료로 구성하여 0.9 이상의 정확도를 가지며 예측 값이 안정적으로 수렴하는 금속 광상 예측 모델을 구축할 수 있었다. 이 기술은 추후 정밀한 지질 조사 결과와 물리탐사 정보가 확보된다면, 광화대 규모에서의 예측 탐사에도 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 이 연구를 통해 지하의 화성암 정보를 제공하는 자력자료를 활용할 경우 지표의 화성암 정보를 보완하여 보다 높은 성능의 모델을 구축할 수 있는 것으로 확인되었다. 즉, 단순히 많은 자료를 융합하는 것 보다는 광체 성인과의 지질학적 상관관계를 고려하여 입력 자료를 구성하는 것이 보다 중요하다.

• 한국해양공학회지
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• 제35권4호
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• pp.287-295
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• 2021

This paper describes a recurrent neural network (RNN) for the fault classification of a blade pitch system of a spar-type floating wind turbine. An artificial neural network (ANN) can effectively recognize multiple faults of a system and build a training model with training data for decision-making. The ANN comprises an encoder and a decoder. The encoder uses a gated recurrent unit, which is a recurrent neural network, for dimensionality reduction of the input data. The decoder uses a multilayer perceptron (MLP) for diagnosis decision-making. To create data, we use a wind turbine simulator that enables fully coupled nonlinear time-domain numerical simulations of offshore wind turbines considering six fault types including biases and fixed outputs in pitch sensors and excessive friction, slit lock, incorrect voltage, and short circuits in actuators. The input data are time-series data collected by two sensors and two control inputs under the condition that of one fault of the six types occurs. A gated recurrent unit (GRU) that is one of the RNNs classifies the suggested faults of the blade pitch system. The performance of fault classification based on the gate recurrent unit is evaluated by a test procedure, and the results indicate that the proposed scheme works effectively. The proposed ANN shows a 1.4% improvement in its performance compared to an MLP-based approach.

• 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.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.151-157
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• 2018

소프트웨어 결함 예측에 관한 기존의 연구들은 대부분 모델의 입력 모듈이 결함을 가지고 있는지 여부를 판단하는 이진 감독형 분류 모델들에 관한 것들이었다. 하지만 이진 분류 모델은 결함의 복잡한 특성들을 고려하지 않고 단순히 입력 모듈의 결함 유무만을 판단한다는 문제점이 있고, 감독형 모델은 대부분의 개발 집단이 보유하고 있지 않은 훈련 데이터 집합을 필요로 한다는 한계점이 있다. 본 논문은 이러한 두 가지 문제점을 해결하기 위해 비감독형 알고리즘을 사용한 심각도 기반 삼진 분류 모델을 제안하였으며, 평가 실험 결과 제안 모델이 감독형 모델들에 필적하는 예측 성능을 보였다.