• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권2호
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• pp.129-143
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• 2019

자율주행자동차의 안전에 대한 중요성이 강조되면서 안전성 및 신뢰성 향상을 위한 개발 검증 지침인 ISO-26262의 적용과 자율주행자동차의 안전성 검증에 대한 중요성이 높아지고 있다. 특히 미국자동차공학회 기준 Level 3 이상의 자율주행자동차는 운전자 대신 주변 환경을 감지하고 판단한다. 따라서 자율주행 기능에 이상이 생기거나 오작동 발생 시 안전에 심각한 영향을 미칠 수 있으므로 자율주행자동차는 고장 및 오작동에 대비하여 안전개념을 적용하고 이를 검증해야 한다. 본 연구에서는 ISO-26262 Part3 프로세스와 시스템 이론적 프로세스 분석 방법론인 STPA를 활용하여 자율주행자동차의 안전성 평가 및 검증을 위한 오류 주입 시나리오를 연구하고 시뮬레이션 기반의 오류 주입 테스트를 통해 안전개념 설계를 위한 안전조치 시간을 연구하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제34권1호
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• pp.25-33
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• 2021

머신러닝 기법의 발달과 함께 기계에서 발생하는 다양한 종류(진동, 온도, 유량 등)의 데이터를 활용하여 기계의 상태를 진단하고 이상 탐지 및 비정상 분류 연구도 활발히 진행되고 있다. 특히 진동 데이터를 활용한 회전 기계의 상태 진단은 전통적인 기계 상태 모니터링 분야로 오랜 기간 동안 연구가 진행되었고, 연구 방법 또한 매우 다양하다. 본 연구에서는 가정용 에어컨에 사용되는 로터리 압축기에 가속도계를 직접 설치하여 진동 데이터를 수집하는 실험을 진행하였다. 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 데이터 분할을 수행하였으며, 시간 영역에서의 진동 데이터로부터 통계적, 물리적 특징들을 추출한 후, Chi-square 검증을 통해 고장 분류 모델의 주요 특징을 추출하였다. SVM(Support Vector Machine) 모델은 압축기의 정상 혹은 이상 유무를 분류하기 위해 개발되었으며, 파라미터 최적화를 통해 분류 정확도를 개선하였다.

• 응용통계연구
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• 제29권7호
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• pp.1385-1398
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• 2016

원자력 발전소의 가압기는 1차 계통의 냉각재가 고온에서도 기화되지 않도록 압력을 가해주는 장치이다. 즉, 가압기의 고장은 원자력 발전소에 큰 영향을 미칠 수 있으며, 따라서, 가압기의 조기 고장 감지는 원자력 발전소의 안전에 매우 중요하다. 이를 위해, 본 연구에서는 마할라노비스 거리 개념과 다구찌 품질 공학 이론에 기반한 패턴 분류 인식 알고리즘 중 하나인 마할라노비스 다구찌 시스템(MTS)을 가압기 압력 제어 계통의 조기 고장 감지에 적용하였다. MTS의 고장 감지 성능을 검증하기 위해, 실제 원자력 발전소에서 발생하고 있는 가압기 압력전송기 고장 시나리오를 대상으로 하여, Full Scope 시뮬레이터를 통해 모사된 데이터에 적용하였다. 실험 결과, MTS는 단일 센서모니터링 기반의 전통적인 고장 감지에 비하여 매우 빠르게 고장을 감지할 수 있었다.

• 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.

• 한국생산제조학회지
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• 제22권3호
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• pp.343-348
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• 2013

In line with the advances in factory automation, various pieces of equipment are now operated in batch processes controlled by computers. However, many kinds of faults can occur in complicated and large systems, which can result in low productivity and economic loss. The reliability and safety of systems have been studied because of the difficulty of determining the severity and location of faults. Therefore, it is necessary to detect and diagnose such faults in order to guarantee the reliability and safety of the equipment. In this paper, a diagnosis method for the ball bearings of a hydraulic pump is applied using a vibration signal for the maintenance of injection molding equipment. The bearings' defects are selected as a main failure mode through a failure mode and effect analysis (FMEA). Usually, there are nonlinear and impulse components of vibration in a ball bearing with faults. For the effective fault diagnosis of a ball bearing, nonlinear diagnostic methods and time-frequency analysis are applied, in addition to the methods currently used, such as power spectrum, time series analysis, and statistical methods. As a result of this study, a failure diagnosis system is provided that is useful even for non-experts. This is a condition-based method that makes it possible to resolve problems in a timely and economical way, in contrast to the prior method, which required regular but wasteful maintenance based on the experience of expensive external experts.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.492-498
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• 2016

운전 중인 유도전동기에 고장이 발생하면, 구동장치 등 전체 시스템에 2차적인 고장을 유발 시킬 수 있다. 이 경우 구동시스템의 신뢰도와 안전성이 저하되고, 경제적인 손실을 초래할 뿐만 아니라, 인명 피해의 위험 등 많은 문제가 발생할 수 있다. 따라서 유도전동기의 고장징후를 조기 감지하여 전체 시스템 고장을 방지할 수 있도록 하는 유도전동기 고장진단 방법이 필요하다. 본 논문은 유도전동기에서 고정자권선의 부분 단락과 회전자 바의 균열이 발생하는 경우, 인버터 입력전류를 분석하여 고장징후를 조기 감지하는 유도전동기 고장진단 방법을 제안한다. 제안한 고장진단 방법은 고정자 전류 3개를 모두 센싱해야 하는 기존 고장진단 방법과 달리, 인버터 입력전류 센서 한 개만으로 유도전동기 고장진단이 가능하다. 또한, 정상전류 주파수성분과 고장전류 주파수성분이 서로 분리되어 나타나는 인버터 입력전류 특성을 통해 기존 고장진단 방법보다 비교적 쉽고 확실한 고장진단이 가능하다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 유도전동기 고장진단 방법의 우수성과 유효성을 확인한다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2006년도 제27회 추계학술대회논문집
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• pp.281-284
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• 2006

PW206C 터보 축 엔진을 위해 신경회로망을 이용한 지능형 성능 진단 프로그램이 제안되었다. 이 엔진은 항공우주연구원에서 개발 중에 있는 틸트 로터 타입 스마트 무인기의 추진시스템으로 선정되었다. 스마트 무인기 추진시스템에서 계측되는 성능변수는 가스발생기 회전속도, 동력터빈 회전속도, 배기가스 온도, 토크 등 4개이다. 그러나 이러한 4개 계측변수로는 각 구성품의 손상 진단이 어려운 관계로 압축기 출구 압력 및 압축기 터빈 출구 온도를 포함한 6개의 계측변수를 진단에 이용하였다. 구성품 성능저하량을 판단하는 성능파라미터는 압축기, 압축기 터빈, 동력 터빈의 유량함수 및 효율이다. 신경망을 훈련하고 테스트하기 위한 데이터베이스는 가스터빈 성능모사 프로그램을 이용하여 구성하였다. 훈련된 신경망을 PW206C 터보 축 엔진의 진단에 적용한 결과 제안된 진단 알고리즘이 압축기 오염과 압축기 터빈의 침식과 같은 단일 손상을 탐지하는데 유용함을 확인하였다.

• 전자공학회논문지C
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• 제35C권12호
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• pp.13-22
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• 1998

본 논문에서는 CMOS VLSI 회로의 IDDQ 테스팅을 위한 0.8㎛ single-poly two-metal CMOS 공정으로 제작된 고성능 내장형 전류감지기를 제안한다. 테스트 대상회로는 브리징 고장이 존재하는 4 비트 전가산기를 사용하였다. 크기가 다른 두 개의 nMOS를 사용하여 저항값이 다른 두 개의 브리징 고장을 삽입하였다. 그리고 게이트 단자를 제어하여 다양한 고장효과를 실험하였다. 제안된 내장형 전류감지기는 테스트 대상회로에 사용되는 클럭의 주기 끝에서 고장전류를 검사하여 기존에 설계된 내장형 전류감지기 보다 긴 임계전파지연 시간과 큰 면적을 가지는 테스트 대상회로를 테스트 할 수 있다. HSPICE 모의실험과 같이 제작 칩의 실험결과 제안한 내장형 전류감지기가 회로 내에 삽입된 브리징 고장을 정확하게 검출함을 확인하였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제44권1호
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• pp.12-18
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• 2007

본 연구에서 설계한 AFCI는 Arc 고장 차단기로서 종속된 전기 배선상의 노화, 절연 및 배선 파괴, 연결 고장, 절연과 배선에 과도한 기계적 손상으로 인한 아크고장을 검출하여 차단하는 기능을 가지고 있으며 기존 차단기가 가지고 있던 과전류에 의한 바이메탈의 만곡 특성에 의한 동작으로 차단하는 방식은 차단에 긴 시간이 걸리나 설계한 AFCI는 전자방식으로서 과부하, 과전류에 의한 기계적 , 전기적인 스트레스를 검출하여 차단하는 기능을 가진 제품으로 차단시간이 100% 이상 단축되어 전기 화재의 발생률을 낮추도록 하였다.

• 한국수소및신에너지학회논문집
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• 제28권3호
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• pp.252-272
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• 2017

Fuel cell systems have to satisfy acceptable operating reliability, sufficient lifetime and price to enter the market in competition with existing products. Fuel cells are made up of complex element technologies and various problems related to the failure of the components can affect the reliability and safety of the system. This problem can be overcome by introducing a monitoring and supervisory control system in addition to automatic control to detect the failure of the fuel cell quickly and properly diagnose the performance degradation. For the fault detection and diagnosis of polymer electrolyte fuel cells, the model based method using the theoretical superposition value and the non-model based method of checking the signal tendency or the converted signal characteristic can be applied. The methods analyzed in this paper can contribute to the development of integrated monitoring and control technology for the whole system as well as the stack.