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서울대학교 시스템 건전성 및 리스크 관리 연구실(SHRM) |
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< 학술지 논문 게재> |
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● Shin Y.C., Yoon H., Jo S.-H., Choi W., Park C., Kim M., and Youn B.D., “Phononic Band Gap of a Quarter-Wave Stack for Enhanced Piezoelectric Energy Harvesting,” International Journal of Mechanical Sciences, v189, p106003, January, 2021
● Jung W.K., Kim D.R., Lee H., Lee T.H., Yang I., Youn B.D., Zontar D., Brockmann M., Brecher C., and Ahn S.H., “Appropriate Smart Factory for SMEs: Concept, Application and Perspective,” International Journal of Precision Engineering and Manufacturing, v22, p201-215, January 2021
● Jo S.-H., Xia Y., Moura A.G., Yoon H., Shin Y.C., Erturk A., and Youn B.D., “Experimentally Validated Broadband Self-Collimation of Elastic Waves,” International Journal of Mechanical Sciences, v192, p106131, February, 2021
● Ko J.U., Jung J.H., Kim M., Kong H.B., Lee J., and Youn B.D., “Multi-Task Learning of Classification and Denoising (MLCD) for Noise-Robust Rotor System Diagnosis,” Computers in Industry, v125,
p103385, February 2021
● Jo S.-H., Yoon H., Shin Y.C., and Youn B.D., “An Analytical Model of a Phononic Crystal with a Piezoelectric Defect for Energy Harvesting Using an Electroelastically Coupled Transfer Matrix,”
International Journal of of Mechanical Sciences, v193, p106160, March 2021 |
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< 특허 등록 > |
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●Youn B.D., Park J.H., Kim Y., Na G.M., Fault Detection Apparatus and Method for Gears under Variable-Speed Condition Using Short-Time Fourier Transform, 10-2077298, February 07, 2020
● Youn B.D, Song Y.C, Hwang T.W, Apparatus and Method for Predicting Breakdown of the Bearing, 10-2103331, April 16, 2020
●Youn B.D., Kim S., Kim S., Kim H.J., Park J., and Kim W., Fault Diagnosis Method of Transformer. 10-2128460, June 24, 2020
●Youn B.D., Song Y., Jang B.C., Apparatus and Method for Presenting Status of the Turbine, 10-2132258, July 03, 2020
●Youn B.D., Park J., Kim Y., Na K., Apparatus and Method for Detecting Fault Using Time-Frequency Image, 10-2161577, September 24, 2020
●Youn B.D., Jo S.-H., Yoon H., and Shin Y.C., Gradient Phononic Crystal-based Broadband Energy Harvester, 10-2212083, January 01, 2021
●Youn B.D., Jo S.-H., Seo B., Lee D., and Oh H., Fault Diagnosis Method of Synchronous Motor,
10-2212084, January 29, 2021 |
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< 특허 출원 > |
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● Youn B.D., Lee J., Park C.H., Ahn G., Youn M., Fault Diagnosis Method of Synchronous Motor, 10-2020-0026727, March 09, 2020
● Youn B.D., Ko J.U., Kim M., Lee J., Shin Y., and Kong H.B., Fault Diagnosis Method for Rotor System Using Multi Task Learning, 10-2020-0050937, April 27, 2020
● Youn B.D., Kim M., Ko J.U., Lee J., Shin Y., and Kong H.B., Fault Diagnosis Method of Rotating System Based on Transfer Learning, 10-2020-0052671, April 29, 2020
● Youn B.D., Jo S.-H., Kong H.B., Jung J.H., Ha J.M., Yoon H., and Shin Y.C., Hybrid Fatigue Crack Growth Prediction Method, 10-2020-006927, June 09, 2020
● Youn B.D., Kim Y., Na K., and Park J., Apparatus and Method for Detecting Fault of Gearbox Using Phase Information, 10-2020-0093508, July 28, 2020
● Youn B.D., Park J., and Kim S., System and Method for monitoring partial discharge using sensor data, 10-2020-0118344, September 15, 2020
● Youn B.D., Park C. H., Lee J., Shin Y., Ahn G., and Youn M., Apparatus and Method for Determining Fault of Motor in Variable Driving Environment, 10-2020-0159884, November 25, 2020
●Youn B.D., Kim S., Jo S.-H., Kim W., and Park J., “Method and Apparatus for Diagnosing Power Transformer Using Health Feature Space,” 10-2020-0187980, December 30, 2020
●Youn B.D., Kim S., Jo S.-H., Kim W., and Park J., “Fault Diagnosis Device of Fusion Transformer and Fault Diagnosis Method Using the Same,” 10-2020-0187981, December 30, 2020
● Youn B.D., Kim H., Park C., Suh C., Chae M., Error Detection Apparatus and Method of Motor,
10-2021-0002614, Jan 8, 2021
● Youn B.D., Kim Y., Na K., Apparatus and method for detecting fault of planetary gearbox using cepstrum-based signal analysis, 10-2021-0013583, January 29, 2021 |
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< 수상 > |
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● 이진욱,최종현,이현찬,이인찬,김도완,서채현,김형민,김성종 Industrial AI Hackathon Factory Hack Kore 2021 - 1 Grand Award, 2 Encouragement Awards, 2021-01-26 |
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< 뉴스 > |
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● [기후위기 톡] "코로나보다 더
큰 재앙은 기후변화
윤병동 서울대학교 교수:
코로나보다 훨씬 큰 재앙은 기후변화이다. 지금이 그 대재앙을 막을 수 있는 마지막 기회이다.
환경일보는 2021년 신축년(辛丑年) 새해를
맞이해 더없이 가혹하게 치닫는 기후위기에 대한 경각심을 높이고자 정부, 지자체, 기업, 시민단체, 학계, 청소년·청년들에게 이르기까지 ‘기후위기 대응’에 관한 각계의 소중한 의견 및 제안을 들어봤습니다. 더불어 보내주신 소중한 의견들을 독자 여러분들과 공유하기 위해 ‘기후위기
톡’을 마련했습니다. 이번 연재로 기후위기 시대 깊은
공감과 개인적·사회적 변화 및 실천의 한 해가 될 수 있도록 여러분들의 많은 관심 부탁드립니다.>
기사원문: http://www.hkbs.co.kr/news/articleView.html?idxno=611307
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● "베어링 3개월 내 교체하세요" 서부발전, 산업AI 기반 원격 풍력발전
충남 태안
본사에서 전남 화순 풍력발전단지 원격 확인
'원프레딕트'와 협업해 3~6개월 전 주요
부품 고장 예측
이는 서부발전 본사에
산업 인공지능(Industrial AI)·사물인터넷(IoT)·빅데이터를
결합한 주요 부품 예측·진단 솔루션인 ‘가디원 윈드(GuradiOne Wind)’가 있기 때문이다. 이 솔루션은 3~6개월 전에 주 베어링·기어박스·발전기 등 풍력단지 주요 핵심 부품의 고장 여부를 예측해 가동률 극대화를 꾀하기 위한 것이다.
이 솔루션은 윤병동
서울대학교 기계항공공학부 교수가 창업한 원프레딕트(OnePredict)와의 협업으로 가능했다. 특히 저속으로 운전하는 주 베어링의 고장은 글로벌 기업들의 솔루션으로도 예측·진단이 쉽지 않았다는 게 양측의 설명이다. 만약 주 베어링 고장
예측에 성공하지 못했다면 약 150일 가량을 시스템을 이용하지 못하는 사태가 발생하게 된다는 것이다. 윤 교수는 “서부발전이 지난 1년 간 가디원 윈드를 운영해 주베어링에서 2건, 기어박스 1건, 발전기 1건의
고장을 예측해 총 8억원 이상의 비용을 절감했다”고 설명했다.
원프레딕트는 화순
풍력단지의 운용 데이터를 바탕으로 재학습 기능을 강화해 주요 부품의 잔여 수명을 한층 정확하게 예측할 방침이다. 이를 위해 기존 진동 데이터뿐 아니라 온도·속도·발전량 등 SCADA 데이터를 활용하고 센서·계측기 자가진단 기능 등 다양한 신기술을 탑재하기로 했다. 윤
교수는 “코로나 바이러스 감염증(코로나19) 사태를 맞아 얼굴을 맞대지 않고도 풍력단지를 운영할 수 있다”며 “풍력발전과 송·변전 등 에너지 분야는 물론 스마트팩토리, 국방 등으로 사업 영역을 확대하고 있다”고 소개했다.
기사 원문 :
http://news.naver.com/main/read.nhn?mode=LSD&mid=sec&sid1=001&oid=011&aid=0003720638
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