• 한국원자력학회:학술대회논문집
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• 한국원자력학회 1995년도 추계학술발표회논문집(1)
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• pp.153-158
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• 1995

All of the nuclear power plants in Korea we operating with analog instrumentation and control (I&C) equipment which are increasingly faced with frequent troubles, obsolescence and high maintenance expenses. Electrical and computer technology has improved rapidly in recent years and has been applied to other industries. So it is strongly recommended we adopt modern digital and computer technology to improve plant safety and availability. The advanced I&C system, namely, Integrated Intelligent Instrumentation and Control System (I$^3$CS) will be developed for beyond the next generation nuclear power plant. I$^3$CS consists of three major parts, the advanced compact workstation, distributed digital control and protection system including Automatic Start-up/shutdown Intelligent Control System (ASICS) and the computer-based alarm processing and operator support system, namely, Diagnosis, Response, and operator Aid Management System (DREAMS).

• 한국항해항만학회지
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• 제46권6호
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• pp.562-569
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• 2022

기존 운항선박에 적용되어 있는 알람 모니터링 기술은 온도, 압력 등의 데이터 항목을 AMS(Alarm Monitoring System)으로 관리하고 해당 센싱 데이터가 정상 수준 범위를 초과할 경우만 선원에게 알람을 제공한다. 또한 기존 선박의 정비는 PMS(Planned Maintenance System)를 따른다. 이는 장비로부터 측정된 센싱 데이터가 설정범위 이상으로 측정되어 이에 따른 알람을 통해 정비하거나, 대상 기기의 고장 유무에 관계없이 일정 시간 사용 후 해당 부품을 사전에 교체하는 방식으로 운영되고 있다. 하지만 선박 기관운영의 신뢰성과 운항 안전성을 확보하기 위해서는 실시간 상태 모니터링 데이터 기반의 사전적 진단 및 예측이 가능해야 한다. 그러기 위해서 실선 데이터를 종합적으로측정하여 데이터베이스화 하고 이를 선박의 보조기기와 배관의 상태기반 예지보전을 위한 상태 진단 모니터링 시스템을 구현하고자 한다. 특히 반응형 웹 기반으로 선박의 보조기기와 배관 상태 정보를 관리할 수 있도록 하였으며, 선내 개인용 컴퓨터(Personal Computer, PC)에서 보는 용도뿐만 아니라 스마트폰 등 다양한 모바일 기기의 접근 및 활용이 가능하도록 화면과 해상도에 맞춰 최적화된 상태 관리가 가능하도록 하여 업데이트 비용이 적게 들며, 관리 방법도 쉽다. 본 논문에서는 자율운항선박 핵심 기술인 상태기반정비(Condition Based Management, CBM) 기술력을 확보하기 위해 선박의 보조기기 중 펌프와 청정기, 그리고 배관 중 해수 및 스팀 배관의 상태 진단 모니터링을 통해 이상 현상을 파악하고, 이를 통해 융합 분석할 수 있도록 선박 보조기기 및 배관의 성능 진단 및 고장 예측에 활용하여 예방정비 의사결정을 지원하고자 한다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.22-27
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• 2014

본 논문에서 페이딩 환경에서 ATSC DTV 신호를 검출하기 위하여 센싱성능을 연구하였다. 연구에 앞서, ATSC DTV 신호를 연구하였으며, 이에 가우시안, Rayleigh, Rician 채널을 각각 적용하여 다중 환경에서 다양한 파라미터를 변화시켜 연구하였다. 신호 검출을 위해 적용된 센싱 이론은 FFT 기반 파일럿 센싱을 적용하여 신호를 검출하였다. 센싱이론을 통해 검출된 결과는 주파수 유무에 따라 비트화로 정의하여 판단하였으며, 신뢰적인 실험을 위해 ATSC DTV 신호를 생성하여 실험하였다. 실험에 있어 적용되는 임계값은 CFAR 이론을 참고하여 False alarm rate에 따라 유도하였으며, 임계값에 따른 결과를 얻을 수 있었다. 우리는 이번 신호검출 실험을 실제 ATSC DTV 환경에서 적용할 수 있도록 연구를 하였다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제38권4호
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• pp.456-462
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• 2014

본 논문에서는 시설물의 효율적인 유지보수를 지원하기 위하여 시설물을 구성하는 부품의 고장 영향 및 교체 주기 알람 기능을 제공하는 시설물 관리 시스템의 개발에 관한 내용을 다룬다. 이를 위해 시설물의 BOM을 활용하여 시설물을 구성하는 각 부품에 가중치를 부여하여 부품별 중요도를 계산하고 부품 간의 관계를 구조화하였다. 또한 BOM에 FMECA 기법을 도입하여 시설물을 구성하는 각 부품별 고장 원인 및 영향 등을 도출하였으며, 시설물에서의 위험 우선순위를 구하기 위한 심각도, 발생도, 검출도에 관한 기준을 정의하였다. 이러한 내용을 반영하여 웹 기반 시설물 관리 시스템을 개발하였으며 이를 통해 제안하는 방법의 유용성을 실험하였다. 개발한 시스템은 향후 시설물의 관리뿐만 아니라 선박 및 해양플랜트의 유지보수 등 여러 분야에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국원자력학회:학술대회논문집
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• 한국원자력학회 1997년도 추계학술발표회논문집(1)
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• pp.271-276
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• 1997

Verification is a process aimed at demonstrating whether a system meets it's specified requirements. As expert systems are used in various applications, the knowledge base verification of systems fakes an important position. The conventional Petri net approach that has been studied recently in order to verify the knowledge base is found that it is inadequate to verify the knowledge base of large and complex system, such as alarm processing system of nuclear power plant. Thus, we propose an improved method that models the knowledge base as enhanced colored Petri net. In this study. we analyze the reachability and the error characteristics of the knowledge base and apply the method to verification of simple knowledge base.

• 전기학회논문지P
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• 제66권4호
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• pp.213-218
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• 2017

The DC electrolytic capacitor for DC-link of power converter is widely used in various power electronic circuits and system application. Its functions include, DC Bus voltage stabilization, conduction of ripple current due to switching events, voltage smoothing, etc. Unfortunately, DC electrolytic capacitors are some of the weakest components in power electronics converters. Many papers have proposed different algorithms or diagnosis method to determinate the ESR and tan ${\delta}$ capacitance C for fault alarm system of the electrolytic capacitor. However, both ESR vary with frequency and temperature. Accurate knowledge of both parameters at the capacitors operating conditions is essential to achieve the best reference data of fault alarm. According to parameter analysis, the capacitance increases with temperature and the initial ESR decreases. Higher frequencies make the reference ESR with the initial ESRo value to decrease. Analysis results show that the proposed DC Bus electrolytic capacitor reference ESR model setting technique can be applied to advanced reference signal of capacitor diagnosis systems successfully.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제9권4호
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• pp.120-123
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• 2020

The surveillance system to prevent crime and accidents in advance has become a necessity, not an option in real life. Not only public institutions but also individuals are installing surveillance cameras to protect their property and privacy. However, since the installed surveillance camera cannot be monitored for 24 hours, the focus is on the technology that tracks the video after an accident occurs rather than prevention. In this paper, we propose a system model that monitors abnormal behaviors that may cause crimes through real-time video, and when a specific behavior occurs, the surveillance system automatically detects it and responds immediately through an alarm. We are a model that analyzes real-time images from surveillance cameras and uses I3D models from analysis servers to analyze abnormal behavior and deliver notifications to web servers and then to clients. If the system is implemented with the proposed model, immediate response can be expected when a crime occurs.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.23-27
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• 2006

최근 우리들의 삶은 첨단산업문명의 발전과 더불어 언제 어디서 일어날지 모르는 각종 재해에 대한 안전 불감증을 항상 내재하고 있으며, 나날이 증대되는 화재 및 재해피해 건수는 각종 매스컴을 통해 거의 매일 보도되고 있는 실정이다. 이에 각종 화재 및 재해에 대한 예방 대책마련이 사회적, 시대적 요구에서 무엇보다 시급한 현실이다. 본 논문에서는 이러한 대책의 일환으로 가정, 직장 또는 산업현장, 특히 인적이 없는 장소에서의 예기치 않은 불의의 화재 또는 재해발생시, 재해를 감지하고 기설치된 통신선로 및 무선통신망을 이용하여 사용자에게 긴급 경보신호를 자동으로 송출하는 시스템에 대해 제안된다. 제안된 자동송출시스템은 기존의 시스템과 비교되어 더욱 고정밀, 고속응성의 특성을 가지며 소형경량화에 따른 경제적 이점과 설치의 용이한 장점이 주어진다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.289-296
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• 2018

Drone detection in FMCW radar system needs complex techniques because a drone beat frequency is highly dynamic and unpredictable. Therefore, the current static signal processing algorithms cannot show appropriate detection accuracy. With dynamic signal fluctuation and environmental clutters, it can fail to detect a drone or make false detection. It affects to the radar system integrity and safety. Constant false alarm rate (CFAR), one of famous static signal process algorithm is effective for static environment. But for drone detection, it shows low detection accuracy. In this paper, we suggest neural network based FMCW radar system for detecting a drone. We use recurrent neural network (RNN) because it is the effective neural network for signal processing. In our FMCW radar system, one transmitter emits FMCW signal and four-way fixed receivers detect reflected drone beat frequency. The coordinate of the drone can be calculated with four receivers information by triangulation. Therefore, RNN only learns and inferences reflected drone beat frequency. It helps higher learning and detection accuracy. With several drone flight experiments, RNN shows false detection rate and detection accuracy as 21.1% and 96.4%, respectively.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.134-134
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• 2021

Precipitation is a crucial component of water cycle and play a key role in hydrological processes. Traditionally, gauge-based precipitation is the main method to achieve high accuracy of rainfall estimation, but its distribution is sparsely in mountainous areas. Recently, satellite-based precipitation products (SPPs) provide grid-based precipitation with spatio-temporal variability, but SPPs contain a lot of uncertainty in estimated precipitation, and the spatial resolution quite coarse. To overcome these limitations, this study aims to generate new grid-based daily precipitation using Automatic weather system (AWS) in Korea and multiple SPPs(i.e. CHIRPSv2, CMORPH, GSMaP, TRMMv7) during the period of 2003-2017. And this study used a machine learning based Random Forest (RF) model for generating new merging precipitation. In addition, several statistical linear merging methods are used to compare with the results of the RF model. In order to investigate the efficiency of RF, observed data from 64 observed Automated Synoptic Observation System (ASOS) were collected to evaluate the accuracy of the products through Kling-Gupta efficiency (KGE), probability of detection (POD), false alarm rate (FAR), and critical success index (CSI). As a result, the new precipitation generated through the random forest model showed higher accuracy than each satellite rainfall product and spatio-temporal variability was better reflected than other statistical merging methods. Therefore, a random forest-based ensemble satellite precipitation product can be efficiently used for hydrological simulations in ungauged basins such as the Mekong River.