• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제15권5호
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• pp.160-168
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• 2011

성수대교 삼풍백화점 붕괴사고 등을 계기로 유지관리 분야의 중요성이 대두되면서 1995년 시설물의안전관리에관한특별법이 제정되어 점검 진단이 실시되는 등 본격적인 유지관리체제가 시작됐다. 그러나 점검 진단의 역사가 일천한 관계로 점검 진단에 대한 기술수준이 낮았고 연구 성과 또한 미흡하여 부실 점검 진단에 대한 우려가 상존해 있었다. 이에 2002년 평가제도가 도입되면서 부실 점검 진단 비율이 지속적으로 낮아져 왔다. 그러나 최근 점검 진단 실시결과 평가실적에 따르면 향후 부실 점검 진단비율이 더 이상 낮아지기 힘든 경향을 보이고 있다. 이를 계기로 부실 점검 진단과 관련하여 관련기관의 설문조사와 메커니즘 측면에서 고찰하므로서, 부실 점검 진단이 초래되는 근원적인 문제점을 나열하였고, 이를 바탕으로 현행 평가제도의 개선방향을 제시 하고자 하였다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.37-38
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• 2009

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2004년도 추계학술대회 논문집
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• pp.1319-1322
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• 2004

In this paper, a fault diagnosis system for ram in PHWR plant is developed. The developed diagnosis system can detect the ram stuck phenomena due to increased ball wear and damage in ball nut using discrete wavelet transform before the ram is stuck. The validity of developed diagnosis system is shown via experiments using ball nut characteristic test equipment.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2012년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1249-1250
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• 2012

• 한국윤활학회:학술대회논문집
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• 한국윤활학회 2002년도 proceedings of the second asia international conference on tribology
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• pp.455-456
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• 2002

Wear is one of the main factors causing breakdown and fault of machine, so ferrography technique analyzing wear particles can be an effective way for condition monitoring and fault diagnosis. On the base of the forward multilayer neural network, a nodes self-deleting neural network model is provided in this paper. This network can itself deletes the nodes to optimize its construction. On the basis of the nodes self-deleting neural network, an intelligent ferrography diagnosis expert system (IFDES) for wear particles recognition and wear diagnosis is described. This intelligent expert system can automatically slim lip knowledge by learning from samples and realize basically the entirely automatic processing from wear particles recognition to wear diagnosis.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2000년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1005-1010
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• 2000

Internet service has widely used in office automation such as, manufacturing management purchase, and material resource. Nowadays, factory automation and shop floor control system including CAD/CAM department need a web based monitoring and diagnosis to achieve global collaboration and tole-service. This raper deal with design of web based remote monitoring and diagnosis system which concerned with open architecture controller for machine tool.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2000년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.643-646
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• 2000

As many industrial systems become more complex, it becomes extremely difficult to diagnose the cause of failures. This paper presents a failure diagnosis approach based on discrete event system theory. In particular, the approach is a hybrid of event-based and state-based ones leading to a simpler failure diagnoser with supervisory control capability. The design procedure is presented along with a pump-valve system as an example.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2006년도 추계학술대회 논문집
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• pp.575-576
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• 2006

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제24권2호
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• pp.183-192
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• 2022

터널구조물의 기능 및 성능저하는 도로의 기능상실 등을 유발할 수 있으므로 초기 손상이 심화된 손상으로 진전되지 않도록 선제적 유지관리가 필요하다. 이에 관련 법령에 따라 정기적인 점검/진단이 시행되고 있으나, 점검/진단, 보수/보강 계획 수립 및 실시 등 일련의 과정을 충분히 반영하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 도로터널 1,728개소에 대해 시행한 5,540건의 정밀안전점검, 정밀안전진단 사례에 대한 조사/분석을 통하여 합리적인 유지관리 개선 방안을 제시하였다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2000년도 추계학술대회 논문집
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• pp.233-238
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• 2000

CNC machine tool is assembled by central processor, PLC(Programmable Logic Controller), and actuator. The sequential control of machine generally controlled by a PLC. The main fault occured at PLC in 3 control parts. In LC faults, operational fault is charged over 70%. This paper describes diagnosis model and data processing for remote monitoring and diagnosis system in machine tools with open architecture controller. Two diagnostic models based on the ladder diagram. Logical Diagnosis Model(LDM), Sequential Diagnosis Model(SDM), are proposed. Data processing structure is proposed ST(Structured Text) based on IEC1131-3. The faults from CNC are received message form open architecture controller and faults from PLC are gathered by sequential data.. To do this, CNC and PLC's logical and sequential data is constructed database.