- 화력 발전소 고장에 대한 혁신적인 예측 기술 제시
기계항공공학부 윤병동 교수
공대(학장 이건우)는 기계항공공학부 윤병동 교수 연구팀이 지난 7월 12일~15일 제주도에서 열린 고장 예지 및 건전성 관리 데이터 챌린지 국제대회에 참가해 1, 2위를 석권했다고 18일 밝혔다.
이 대회는 산업 현장에서 발생하는 실제 데이터를 통해 시스템의 가동을 예측하는 과정에서 우수한 성적을 도출한 팀을 가리는 국제대회다. 고장 예지 및 건전성 관리 협회(Prognostics and Health Management Society)에서 주관하고 있다.
윤 교수 연구팀은 2014년 국제전기전자공학회(IEEE) 분과 학술단체인 IEEE 신뢰성 협회에서 최고 논문상을 수상한 바 있으며, 2014년과 2015년 고장 예지 및 건전성 관리 데이터 챌린지에서 연속으로 우승했다.
올해도 윤 교수 연구팀은 시스템 건전성 및 리스크 관리 연구실을 기반으로 설립된 주식회사 OnePredict Inc.와 함께 출전해 치열한 경쟁 끝에 우승을 거머쥐며 세계적인 기술력을 입증했다.
1위로 선정된 SHRMer팀은 주파수 분석과 Cepstrum을 이용하여 시간에 따른 진동 특성 변화를 파악한 후에, Weighted Regression 기법을 통하여 정확한 고장 시점을 예측하는데 성공했다. 더불어 2위로 선정된 Starling팀은 Wavelet Decomposition Packet 기술을 이용하여 고장 신호들을 분리해내고, 자기상관함수(Autocorrelation Function)를 이용하여 다양한 조건에서의 고장을 예측하는 방법을 제안했다.
이번 대회에서는 화력 발전소의 미분기 시스템 내부 기어박스를 구성하는 부품들의 고장 종류 및 시점을 예측하는 문제가 출제됐다. 발전소 고장은 사상 최악의 전력난으로 이어지기 때문에 다양한 조건에서 고장을 예측하는 기술은 매우 주목할 만하다.
윤병동 교수는 “불시에 일어날 사고를 미리 막는 일은 기계공학도에 맡겨진 사회적 책임과 사명이라고 생각한다”며, “이번 대회의 성과가 우리나라 발전소의 정비 문화를 새롭게 인식시키는 중요한 전환점이 될 것”이라고 전했다.
이번 대회에서 제시한 운 교수 연구팀의 접근법 및 결과는 고장 예지 및 건전성 관리 관련 국제학술지에 초청 논문으로 출간될 예정이다.
[참고자료]
기계항공공학부 윤병동 교수팀의 고장 예지 및 건전성 관리 국제대회 1위 수상 현장
기계항공공학부 윤병동 교수팀의 고장 예지 및 건전성 관리 국제대회 2위 수상 현장
[문의사항]
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