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    이벤트 기반 지능형 선박엔진 결함분석

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    국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

    본 논문은 운항중인 선박에서 기록되어지는 운항정보 및 엔진 가동정보 등을 실시간으로 모니터링하고, 문제 발생 시에 그 근본원인을 찾아내어 민첩하게 대응할 수 있는 일련의 결함원인 분석 및 예방시스템 개발을 목적으로 한다. 결함분석을 위해서는 선박엔진의 주요기관에 부착된 센서들로부터 장기간 수집된 정보를 사용하게 되는데, 이 양이 매우 방대하며, 잡음 및 중복정보(Redundancy)가 너무 많이 포함되어, 수집된 센서 데이터를 바로 고장분석에 사용하기에는 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 방대한 양의 데이터 중, 정보의 손실을 최소화하고 중요한 정보만을 추출하기 위해 "Equal-frequency binning"과 "Entropy" 기반의 데이터 필터링 방법에 관해 연구하였다. 실제로 시험운용 중인 선박엔진 데이터를 개발된 선박엔진 고장분석 소프트웨어를 이용하여 결함분석을 수행하여, 제안된 방법의 효용성을 검증한다.
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    본 논문은 운항중인 선박에서 기록되어지는 운항정보 및 엔진 가동정보 등을 실시간으로 모니터링하고, 문제 발생 시에 그 근본원인을 찾아내어 민첩하게 대응할 수 있는 일련의 결함원인 ...

    본 논문은 운항중인 선박에서 기록되어지는 운항정보 및 엔진 가동정보 등을 실시간으로 모니터링하고, 문제 발생 시에 그 근본원인을 찾아내어 민첩하게 대응할 수 있는 일련의 결함원인 분석 및 예방시스템 개발을 목적으로 한다. 결함분석을 위해서는 선박엔진의 주요기관에 부착된 센서들로부터 장기간 수집된 정보를 사용하게 되는데, 이 양이 매우 방대하며, 잡음 및 중복정보(Redundancy)가 너무 많이 포함되어, 수집된 센서 데이터를 바로 고장분석에 사용하기에는 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 방대한 양의 데이터 중, 정보의 손실을 최소화하고 중요한 정보만을 추출하기 위해 "Equal-frequency binning"과 "Entropy" 기반의 데이터 필터링 방법에 관해 연구하였다. 실제로 시험운용 중인 선박엔진 데이터를 개발된 선박엔진 고장분석 소프트웨어를 이용하여 결함분석을 수행하여, 제안된 방법의 효용성을 검증한다.

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    다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

    This paper aims to develop an event-driven failure analysis and prognosis system that is able to monitor ship status in real time, and efficiently react unforeseen system failures. In general, huge amount of recorded sensor data must be effectively interpreted for failure analysis, but unfortunately noise and redundant information in the gathered sensor data are obstacles to a successful analysis. This paper therefore applies "Equal-frequency binning" and "Entropy" techniques to extract only important information from the raw sensor data while minimizing information loss. The efficiency of the developed failure analysis system is demonstrated with the collected sensor data from a marine diesel engine.
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    This paper aims to develop an event-driven failure analysis and prognosis system that is able to monitor ship status in real time, and efficiently react unforeseen system failures. In general, huge amount of recorded sensor data must be effectively in...

    This paper aims to develop an event-driven failure analysis and prognosis system that is able to monitor ship status in real time, and efficiently react unforeseen system failures. In general, huge amount of recorded sensor data must be effectively interpreted for failure analysis, but unfortunately noise and redundant information in the gathered sensor data are obstacles to a successful analysis. This paper therefore applies "Equal-frequency binning" and "Entropy" techniques to extract only important information from the raw sensor data while minimizing information loss. The efficiency of the developed failure analysis system is demonstrated with the collected sensor data from a marine diesel engine.

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    목차 (Table of Contents)

    • 요약
    • Abstract
    • 1. 서론
    • 2. 관련연구
    • 3. 데이터 필터링의 필요성 및 데이터 이산화
    • 요약
    • Abstract
    • 1. 서론
    • 2. 관련연구
    • 3. 데이터 필터링의 필요성 및 데이터 이산화
    • 4. 선박엔진 결함진단시스템
    • 5. 결론 및 향후 연구
    • 참고문헌
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    참고문헌 (Reference)

    1 김영일, "통계적 분석기법을 이용한 디젤기관의 고장진단 방법에 관한 연구" 한국마린엔지니어링학회 30 (30): 247-252, 2006

    2 전병환, "연속적인 값을 갖는 속성의 이산화를 위한 상대적인 엔트로피의 소개" 대한전자공학회 9 : 1210-1213, 1995

    3 서재학, "연관마이닝에 의한 데이터베이스캐시 설계" 7 : 16-32, 2002

    4 천행춘, "신경회로망을 이용한 디젤기관의 데이터 이상감지 시스템에 관한 연구" 한국마린엔지니어링학회 26 (26): 493-500, 2002

    5 이양지, "시스템 결함원인분석을 위한 데이터 로그 전처리 기법 연구" 한국CAD/CAM학회 17 (17): 97-110, 2012

    6 이상훈, "수치형 속성을 이산화 하기 위한 밀도 기반의 접근 방법" 서강대학교 대학원 2003

    7 이순섭, "손상선박의 안전성 평가를 위한 통합시스템 개발" 한국CAD/CAM학회 13 (13): 227-234, 2008

    8 이기동, "소형선박용 고속디젤기관의 고장 예측 진단 시스템 연구" 26 : 24-35, 2009

    9 이경호, "선박의 안전성 평가를 위한 네트워크 기반의 시뮬레이션 시스템 프레임워크" 한국CAD/CAM학회 10 (10): 356-364, 2005

    10 김달현, "선박엔진용 실시간 고장진단시스템의 구현에 관한 연구" 한국해양대학교 대학원 2001

    1 김영일, "통계적 분석기법을 이용한 디젤기관의 고장진단 방법에 관한 연구" 한국마린엔지니어링학회 30 (30): 247-252, 2006

    2 전병환, "연속적인 값을 갖는 속성의 이산화를 위한 상대적인 엔트로피의 소개" 대한전자공학회 9 : 1210-1213, 1995

    3 서재학, "연관마이닝에 의한 데이터베이스캐시 설계" 7 : 16-32, 2002

    4 천행춘, "신경회로망을 이용한 디젤기관의 데이터 이상감지 시스템에 관한 연구" 한국마린엔지니어링학회 26 (26): 493-500, 2002

    5 이양지, "시스템 결함원인분석을 위한 데이터 로그 전처리 기법 연구" 한국CAD/CAM학회 17 (17): 97-110, 2012

    6 이상훈, "수치형 속성을 이산화 하기 위한 밀도 기반의 접근 방법" 서강대학교 대학원 2003

    7 이순섭, "손상선박의 안전성 평가를 위한 통합시스템 개발" 한국CAD/CAM학회 13 (13): 227-234, 2008

    8 이기동, "소형선박용 고속디젤기관의 고장 예측 진단 시스템 연구" 26 : 24-35, 2009

    9 이경호, "선박의 안전성 평가를 위한 네트워크 기반의 시뮬레이션 시스템 프레임워크" 한국CAD/CAM학회 10 (10): 356-364, 2005

    10 김달현, "선박엔진용 실시간 고장진단시스템의 구현에 관한 연구" 한국해양대학교 대학원 2001

    11 배정철, "선박 엔진관리를 위한 무선 센서 네트워크 기초 특성 연구" 27 : 53-62, 2009

    12 김영일, "상관분석법에 의한 선박기관실 고장진단 시스템 개발" 한국마린엔지니어링학회 30 (30): 253-259, 2006

    13 이양민, "다채널 진동 센서를 이용한 선박 엔진의 진동 감지 및 고장 분류 시스템" 한국정보처리학회 17 (17): 81-92, 2010

    14 오상현, "네트워크 패킷에 대한 연관 마이닝 기법을 적용한 네트워크 비정상 행위 탐지" 한국산업정보학회 14 (14): 22-29, 2009

    15 K.M Ho, "Zeta: A Global Method for Discretization of Continuous Variables" 191-194, 1997

    16 Bill Chiu, "Probabilistic discovery of time series motifs" 493-498, 2003

    17 Jiawei Han, "Mining frequent patterns without candidate generation: A Frequent-Pattern Tree Approach" 8 : 53-81, 2004

    18 배정철, "IEEE 802. 15. 4 기반의 선박엔진 모니터링 시스템에 관한 연구" 한국마린엔지니어링 학회 383-385, 2010

    19 Tapio Elomaa, "General and Efficient Multisplitting of Numerical Attributes" 36 : 201-244, 1999

    20 R. Isermann, "Fault-Diagnosis Systems : introduction from Fault Detection to Fault Tolerance" Springer 475-, 2006

    21 Yu-Long, "Fault Diagnosis of Marine Main Engine Cylinder Cover Based on Vibration Signal" 2 : 3018-3022, 2007

    22 Huan Liu, "Discretization: An Enabling Technique" 6 : 393-423, 2002

    23 Eamonn J. Keogh, "A Simple Dimensionality Reduction Technique for Fast Similarity Search in Large Time Series Databases" 122-133, 2000

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    2013-01-01 등재 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
    2010-01-01 등재 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
    2009-01-01 등재 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
    2008-01-01 등재 신청제한 (등재후보1차)
    2007-01-01 등재 등재후보학술지 유지 (등재후보1차) KCI등재후보
    2005-01-01 등재 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
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    기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
    2016 0.57 0.57 0.58
    KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
    0.6 0.6 0.796 0.32
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