• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1993년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.902-904
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• 1993

This paper contains the terminal developement for the feeder remote unit in Korea Distribution Automation System. This terminal unit has serval functions in order to do feeder auotmation as following, the open/close controls and gathering status informations of switchgears, getting line currents and voltages, distribution fault. So FRU has four modules to do those functions-Logic Controller, Relay Controller, Data Acquisition, Display, Power Supply etc. The FRU should be on allays, so AC power is supplied before & behind the switchgear. Power Supply is made up with AC/DC, DC/DC, Battery and/or SOLAR CELLS & CONTROLLER. It is important for the supply to protect against some Surges, because surges are happened so many times. Surge test is fellowing the standard IEC 801-5 or IEEE 587.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1998년도 추계학술대회 논문집 학회본부A
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• pp.229-231
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• 1998

One of the most important requirements for the development of computerized relay setting system is its openness to accommodate the various changes like new panel additions. This paper describes the relay setting system(PROSET2000), which has an open system architecture and adopts the object oriented programming paradigm. Its main features include the intelligent fault type identification, automatic running of the short circuit analysis, run-time rulebase modification, automatic documentation, etc.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.200-201
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• 2010

본 논문에서는 매트릭스 컨버터(matrix converter)의 스위치 개방사고를 감지하는 기법을 제안한다. 매트릭스 컨버터는 크게 두 가지의 형태로 구현할 수 있는데 그 중 간접 매트릭스 컨버터(indirect matrix converter) 구조에서의 개방사고를 살펴보기로 한다. 제안된 고장진단 기법은 측정된 각 상의 전류를 기반으로 만들어진 패턴과 비교하여 고장상태를 판단하고 고장 스위치의 위치를 판별한다. 시뮬레이션을 통해 제안한 개방사고 고장진단 기법의 타당성을 검증한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.132-135
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• 2021

국내에서 유통되는 일회용 가스라이터 점유율의 약 절반은 국내 유일의 한 공장에서 생산하고 있다. 저렴한 외국산 가스라이터로부터 국내 사업을 보호하기 위해 품질 향상과 원가경쟁력 확보의 중요성이 매우 커진 것이 현실이다. 본 논문에서는 YOLOv4 머신러닝 객체인식 모델과 OpenCV 실시간 이미지 처리 오픈소스를 활용해 개발한 불량품 자동 검출 시스템을 제안한다. 대표적인 불량인 '액화가스 부피 불량품'을 검출하는 시스템을 개발하고 실험을 통해 그 정확성을 검증하였다. 제안한 시스템은 97%의 정확도로 상태를 분류하였으며, 이를 통해 100%의 불량을 검출할 수 있었다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2020년도 전력전자학술대회
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• pp.52-54
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• 2020

다상 BLDC 모니터는 높은 효율, 단위 전류당 높은 토크 밀도 및 비교적 쉬운 제어 특성으로 인해 동일 크기, 동일 무게에서 더 높은 출력을 요구하는 대형 트랙션 또는 선박 추진 응용 분야에서 점점 더 많이 사용되고 있다. 선박 등의 대용량 추진 시스템은 안정적인 운전 성능을 위해 모터의 일부 상 고장의 경우에도 시스템의 안정적인 동작이 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 모터의 한 상에서 고장이 발생한 경우 BLDC 모터의 정상인 상 전류의 위상각을 제어하여 토크 리플을 저감하는 제어 방법을 제안한다. 제안된 방법은 토크 리플에 큰 영향을 미치는 출력 토크의 2차 고조파 성분의 합이 영이 되도록 정상인 상 전류의 위상각을 제어하여 가능한 범위 내에서 최대 출력 토크를 얻음과 동시에 토크 리플 성분을 최소화한다. 본 논문에서 제안한 방법은 12상 BLDC 모터의 HILs 시뮬레이션을 통해 검증하였다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2020년도 전력전자학술대회
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• pp.282-283
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• 2020

3상 컨버터에서 스위치의 개방고장이 발생한 경우 고장 전류에 직류 및 고조파 성분이 발생할 수 있으며, 보호회로에 의한 고장 감지가 어려우므로 주변 기기에 2차 고장이 발생할 수 있다. 단일 및 이중 스위치 개방고장의 경우 21가지 고장 모드가 존재한다. 본 논문에서는 이러한 고장 모드를 진단하기 위해 정지 좌표계 d-q축 전류의 직류 및 고조파 성분을 활용하는 two-step 구조의 ANN(Artificial Neural Network)을 제안한다. 고장 시에 발생된 직류 및 고조파 성분 전류는 ADALINE(Adaptive-Linear Neuron)을 통해 얻는다. 고장 진단의 첫 번째 단계에서는 직류 성분을 기반으로 ANN을 이용하여 고장모드를 6개 영역으로 분류한다. 두 번째 단계에서는 6개의 각 영역에서 직류 성분과 전류의 THD(Total Harmonics Distortion)를 기반으로 ANN을 이용하여 개방고장이 발생한 스위치를 진단한다. 제안된 Two-step 방법으로 고장을 진단하므로써 간단한 구조로 ANN의 설계가 가능하다. 3.7kW급 3상 PWM 컨버터로 실험을 통해 제안된 방법의 효용성을 검증하였다.

• 자원환경지질
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• 제54권2호
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• pp.177-186
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• 2021

한반도 지진 재해 대비를 위해 지난 5년간 활성 단층 조사가 수행되어 왔다. 특히 피복 활성단층 조사는 항공 LiDAR 기반 지형 분석, 지표 지질 조사, 지구 물리 탐사 결과를 종합하여 피복된 단층면에 대한 트렌치 조사를 수반한다. 하지만 이러한 트렌치 조사에 의해 발견된 단층면은 한시적으로 연구된 후 복구되기 때문에 트렌치 단층면 현장에 대한 정보는 논문 및 보고서 등과 같은 정성 자료로 남게 된다. 이와 같은 한시적 지질 연구의 한계를 보완하기 위하여 이 연구에서는 지상 LiDAR를 활용하여 트렌치 단층면에 대한 3차원 점군 자료를 생성하고 디지털 공간상에서 트렌치 현장을 복원하였다. 지상 LiDAR 탐사는 양산 단층 지역에서 수행된 두 곳의 트렌치 조사 지점에서 수행되었으며, LiDAR 점군의 기본 속성값인 진폭과 반사도 이외에도 디지털 카메라를 활용하여 트렌치 단층면의 색상 정보도 측정하였다. 측정된 자료는 평균 0.003 m의 정합 오차를 가지는 3차원 점군 자료로 변환되어 트렌치 형상을 정교하게 복원하였다. 하지만 LiDAR 스캔 위치에 따라 점군의 진폭과 반사도 값이 변화되었으며, 햇빛 노출 정도에 따라서 트렌치 단면의 색상 정보가 다르게 형상화 되어 후처리 과정의 고도화가 필요함을 시사하였다. 이러한 점군 자료는 대용량 파일로 존재하고 점군 자료 가시화 방법 또한 제한적이기 때문에 3차원 점군 자료에 대한 연구자 간 공유가 어렵다. 이에 대한 대안으로 오픈소스 플랫폼인 Potree를 활용하여 트렌치 점군 자료를 웹 상에서 가시화하는 방법을 제안하였다. 이와 같이 우리는 시간적 그리고 공간적 제약 조건이 따르는 지질 현장 조사에서 지상 LiDAR 자료가 주요 지질 대상에 대한 재현성을 높일 수 있는 동시에 연구자 및 미래 후속 세대에 의해 손쉽게 활용될 수 있음을 보여주고자 한다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2015년도 제49회 하계 정기학술대회 초록집
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• pp.142.2-142.2
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• 2015

Plasma etch endpoint detection (EPD) of SiO2 and PR layer is demonstrated by plasma impedance monitoring in this work. Plasma etching process is the core process for making fine pattern devices in semiconductor fabrication, and the etching endpoint detection is one of the essential FDC (Fault Detection and Classification) for yield management and mass production. In general, Optical emission spectrocopy (OES) has been used to detect endpoint because OES can be a simple, non-invasive and real-time plasma monitoring tool. In OES, the trend of a few sensitive wavelengths is traced. However, in case of small-open area etch endpoint detection (ex. contact etch), it is at the boundary of the detection limit because of weak signal intensities of reaction reactants and products. Furthemore, the various materials covering the wafer such as photoresist (PR), dielectric materials, and metals make the analysis of OES signals complicated. In this study, full spectra of optical emission signals were collected and the data were analyzed by a data-mining approach, modified K-means cluster analysis. The K-means cluster analysis is modified suitably to analyze a thousand of wavelength variables from OES. This technique can improve the sensitivity of EPD for small area oxide layer etching processes: about 1.0 % oxide area. This technique is expected to be applied to various plasma monitoring applications including fault detections as well as EPD.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제4권2호
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• pp.219-228
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• 2009

The growing application and the numerous qualities of induction motors (1M) in industrial processes that require high security and reliability levels has led to the development of multiple methods for early fault detection. However, various faults can occur, such as stator short-circuits and rotor failures. Traditionally the diagnosis machine is done through a sinusoidal power supply, in the present paper we study experimentally the effects of the rotor failures, such as broken rotor bars in function of the ac supplying, the load and show the impact of the converter from diagnosis of the machine. The technique diagnosis used is based on the spectral analysis of stator currents or stator voltages respectively according to the types of induction motor ac supplying. So, four different ac supplying are considered: ${\odot}$ the IM is directly by the balanced three-phase network voltage source, ${\odot}$ the IM is fed by a sinusoidal current source given the controlled by hysteresis, ${\odot}$ the IM is fed (in open loop) by a scalar control imposing through ratio V/f=constant, ${\odot}$ the IM is controlled through a vector control using space vector pulse width modulation (SVPWM) technique inverter with an outer speed loop.

• 산업경영시스템학회지
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• 제39권2호
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• pp.129-137
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• 2016

To identify the cause of the error and maintain the health of system, an administrator usually analyzes event log data since it contains useful information to infer the cause of the error. However, because today's systems are huge and complex, it is almost impossible for administrators to manually analyze event log files to identify the cause of an error. In particular, as OpenStack, which is being widely used as cloud management system, operates with various service modules being linked to multiple servers, it is hard to access each node and analyze event log messages for each service module in the case of an error. For this, in this paper, we propose a novel message-based log analysis method that enables the administrator to find the cause of an error quickly. Specifically, the proposed method 1) consolidates event log data generated from system level and application service level, 2) clusters the consolidated data based on messages, and 3) analyzes interrelations among message groups in order to promptly identify the cause of a system error. This study has great significance in the following three aspects. First, the root cause of the error can be identified by collecting event logs of both system level and application service level and analyzing interrelations among the logs. Second, administrators do not need to classify messages for training since unsupervised learning of event log messages is applied. Third, using Dynamic Time Warping, an algorithm for measuring similarity of dynamic patterns over time increases accuracy of analysis on patterns generated from distributed system in which time synchronization is not exactly consistent.