• 설비공학논문집
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• 제23권1호
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• pp.32-37
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• 2011

The present study has been conducted to propose an algorithm regarding real-time load estimation of a gas engine-driven heat pump. In the study, thermal load of an indoor unit is estimated in terms of air-side and refrigerant-side. The air-side estimation is based on a typical heat exchanger model and is found to be in good agreement with experimental data. When it comes to the refrigerant-side load, a pressure difference across a valve must be estimated. For the estimation, it is assumed to be proportional to a bigger pressure difference that is available either by measurement or by estimation. Relative good agreement between the air- and refrigerant-sides suggests that the assumption may be plausible for the load estimation. The summed flow rate of all of indoor units is in good agreement with the throughput of the compressor which are calculated from the manufacturer's software. Accordingly, estimated thermal loads are also in good agreement. The proposed algorithm may be further developed for improved control algorithm and fault diagnosis.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1989년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.233-236
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• 1989

This paper deals with the expert system using network configuration and input information composed of protective relays and tripped circuit breakers. This system has knowlegebase independent on network dimension because network representation consists of the type of the matrix. Therefore, the knowlege of network representation is simplified, the space of knowlege is reduced, the addition of facts to the knowlege is easy and the expansion of facts is possible. In this paper, the network representation is defined to system matrix. This expert system based on the system matrix diagnoses normal, abnormal operations of protective devices as well as possible fault sections. The brach and bound search technique is used: breadth first technique mixed with depth first technique of primitive PROLOG search technique. This system will be used for real time operations. This expert system obtaines the solution using the pattern matching in working memory without no listing approach for rule control. This paper is written in PROLOG, the A.I. language.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.55-67
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• 2022

센서 데이터를 활용하여 설비의 이상 진단이 가능해졌다. 하지만 설비 이상에 대한 원인 분석은 미비한 실정이다. 본 연구에서는 센서 기반 시계열 데이터 분류 모델을 위한 해석가능한 합성곱 신경망 프레임워크를 제안한다. 연구에서 사용된 센서 기반 시계열 데이터는 실제 차량에 부착된 센서를 통해 수집되었고, 반도체의 웨이퍼 데이터는 공정 과정에서 수집되었다. 추가로 실제 기계 설비에서 수집된 주기 신호 데이터를 이용 하였으며, 충분한 학습을 위해 Data augmentation 방법론인 Scaling과 Jittering을 적용하였다. 또한, 본 연구에서는 3가지 합성곱 신경망 기반 모델들을 제안하고 각각의 성능을 비교하였다. 본 연구에서는 ResNet에 Jittering을 적용한 결과 정확도 95%, F1 점수 95%로 가장 뛰어난 성능을 보였으며, 기존 연구 대비 3%의 성능 향상을 보였다. 더 나아가 결과의 해석을 위한 XAI 방법론으로 Class Activation Map과 Layer Visualization을 제안하였으며, 센서 데이터 분류에 중요 영향을 끼치는 시계열 구간을 시각적으로 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.63-68
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• 2017

무인 운전 도시 철도시스템은 기관사 없이 열차를 운행 할 수 있는 장점을 갖지만, 이례상황 발생 시 유인운전의 기관사처럼 즉각적인 고장상태 파악, 관제보고, 수동조치가 어렵다. 따라서, 본선 운행 동안 차량 고장 / 상태 정보를 실시간으로 검지하여 차량기지 입고 시에 효율적으로 정비할 수 있는 유지보수 정보시스템의 구축이 필요하다. 본 논문에서는 무선통신망을 활용한 열차제어시스템, 관제 - 열차제어 정보시스템 콘솔 및 차량기지 유지보수 정보시스템간의 인터페이스를 실시간으로 구현하는 개념설계 방안을 제안하였다. 우선적으로 운행 중 발생되는 800,000 건/일의 많은 열차 상태 정보를 전송하기 위하여 본 연구에서 제안한 데이터 처리 알고리즘을 이용하여 56byte의 데이터 테이블로 수집한다. 이러한 상태 정보를 4자리의 헥사 코드화하여 분류하고, 본선 운행 동안 실시간으로 전동차 상태와 고장정보를 맵핑함으로서, 차량기지 내에 차량 유지보수 정보시스템에 전송한다. 또한 열차제어 정보시스템과 차량기지 유지보수 정보시스템 간에 실시간으로 송 / 수신 데이터의 전송을 각각 확인하고, 이로부터 현장에서 사용하도록 고장정보 화면구현을 구현하였다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2011년도 정기총회 및 추계학술대회 논문집
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• pp.3073-3078
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• 2011

Driverless Train Control System has been recently introduced and commercialized in Korea. It is expected that the vehicle with driverless operation system will be used in new lines such as Sinbundang line soon. Therefore it is necessary to change the system operation and conception of the existing train operation system and the necessity of driverless vehicle monitoring system meeting a new paradigm is rising. In order to dispel concerning about safety issues caused by driverless train operation, the importance to establish vehicle error detection, useful fault diagnosis and rapid action plans is higher than ever. For this, efficient and higher level of vehicle supervision & control system should be essentially supported. In this study, remote driverless vehicle monitoring system using by radio communication is suggested to be used for monitoring and controlling important parts of the vehicle and diagnose and take quick actions when vehicles are in trouble at control tower at real time.

• 전자공학회논문지B
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• 제32B권12호
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• pp.1545-1551
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• 1995

As the modern industrial processes become more complex, it is getting more difficult to model and control the processes. Naturally, an advanced type of DCS(Distributed Control System) with higher level functions is being sought. Advanced DCS is a DCS with advanced functions such as fault diagnosis, GPC(Generalized Predictive Control), NN(Neural Network), and Fuzzy Control. In this thesis, we have studied a fuzzy control algorithm for realizing an advanced DCS. Its algorithm is implemented in a form of function code which is a process control language, being used by the industrial engineers. To verify the realized function code of the fuzzy control, the function code is applied to a continuous casting process of the Pohang Iron & Steel Works in Kwangyang. The rules of the fuzzy control were collected via interviews of the field operators and their operation documents. Finally under a real-time operating system environment, usability of the function code of the fuzzy control is shown via simulation for the continuous casting process.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.157-157
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• 1998

이 논문은 브리시리스 직류전동기의 구동 인버터의 실시간 데이터를 이용한 고장진단에 관한 것이다. 구동 인버터의 고장유형을 파악하여 주요 고장증세별로 분류하고, 고장결과를 예측하여 ASCL로 시뮬레이션함으로써 지식 베이스로 구성하였다. 구동 인버터에 대해 실시간으로 감시된 데이터는 전문가 시스템의 추론기관에서 시뮬레이션된 지식베이스와 비교하게 된다. 고장이 발생하면, 운전을 중지시킨 후, 전문가 추론을 함으로써 고장원인을 진단한다. 이로써 구동 인버터에 대해 전문적인 지식을 갖고 있지 않는 사용자에게, 고장원인 제거 및 수리대책에 관한 전문가의 지식을 신속히 제공하는 것이다.

• E2M - 전기 전자와 첨단 소재
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• 제11권11호
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• pp.1-8
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• 1998

This paper presents an arificial neuro-fuzzy technique based prtial discharge (PD) pattern classifier to power system application. This may require a complicated analysis method employ -ing an experts system due to very complex progressing discharge form under exter-nal stress. After referring briefly to the developments of artificical neural network based PD measurements, the paper outlines how the introduction of new emerging technology has resulted in the design of a number of PD diagnostic systems for practical applicaton of residual lifetime prediction. The appropriate PD data base structure and selection of learning data size of PD pattern based on fractal dimentsional and 3-D PD-normalization, extraction of relevant characteristic fea-ture of PD recognition are discussed. Some practical aspects encountered with unknown stress in the neuro-fuzzy techniques based real time PD recognition are also addressed.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.2169-2173
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• 2003

The development project of Korean High Speed Train (KHST) was started in 1996. As a national research project, the KHST project aims for a development of the next generation prototype train that has a maximum speed of 350 km/h. The development process of prototype KHST including 7 vehicles was completed last year and currently the prototype train is on its way of test running over the test track with gradually increased speed. The prototype KHST uses the real time network called TCN (Train Communication Network) for exchanging information between various onboard control equipments. After 10 years of development and modification period, TCN was confirmed as international standard (IEC61375-1) for the electrical railway equipment train bus. In the prototype KHST, all major control devices are connected by TCN and exchange their information. Such devices include SCU (Supervisory Control Unit), ATC (Automatic Train Control), TCU (Traction Control Unit), and so forth. For each device that sends and receives data using TCN, a device has to find out whether TCN is in normal or failure state before its data exchange. And also a device must have a proper method of data validation that was received in a normal TCN state. This is a one of the major important factors for devices using network. Some misleading information can lead the entire system to a catastrophic condition. This paper briefly explains how TCN was implemented in the prototype KHST train, and also shows what kind of the fault diagnosis method was adopted for a fail safe operation of TCN system

• 비파괴검사학회지
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• 제30권2호
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• pp.121-125
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• 2010

회전기기의 결함진단에 있어서 기존의 방법과 달리 적외선열화상기술은 회전기기의 결함진단에 대해 비접촉, 비파괴 및 상태감시 모니터링을 할 수 있다. 본 논문에서는 적외선열화상 상태진단을 기반으로 하는 회전기기의 결함진단에 대한 새로운 접근법을 제안한다. 따라서 회전기에서 가장 많이 사용되어지는 볼베어링을 이용하여 실험을 수행하였고, 진동 스펙트럼 분석과 적외선열화상을 이용하여 실시간 모니터링을 수행하였다. 적외선열화상기법을 이용하여 볼베어링의 윤활 불균형에 따른 온도 특성을 확인할 수 있었다. 이러한 실험을 통한 결과를 분석 검토하여 향후 산업전반의 회전기기의 상태감시연구에 있어서 다양한 분야에 사용되어 질 것으로 예상된다.