화학 공정을 계속적으로 감시함으로써 공정의 이상이 장치의 고장 또는 폭발에 이르지 않도록 조기에 이상을 감시하는 기술은 공장 조업의 안정성과 생산성의 측면에서 볼 때 매우 중요하다 최근, DCS와 같은 공정 정보 시스템이 널리 보급됨에 따라서 방대한 양의 데이터들을 해석해서 실시간으로 공정을 감시하고 진단할 수 있는 기반이 마련되었다. 본 연구에서는 계층적 분해 기법과 PCA에 기반을 둔 공장 규모의 실시간 감시 기법을 제안한다. 대형 공정을 효율적으로 모니터링 하기 위하여 전체 공정은 몇 개의 군으로 나뉘며 또한 이 군은 다시 몇 개의 하위 군으로 세분하게 된다. 이렇게 전체 공정을 분해하여 계층적인 공정 모델을 구성함으로써, 전체 공정의 조업 상황을 감시할 수 있을 뿐만 아니라 이상이 발생했을 시에는 하위 계층의 조업 상황을 고려하여 보다 자세한 이상 원인을 진단할 수 있다. 또한 각 세부 단위 공정들에 대한 조업 정보를 포함하고 있는 하위 모델들과 전체 조업 전반에 관한 정보를 지닌 전체 모델을 통하여 공정 이상을 조기에 감시함으로써 이상이 전파를 방지할 수 있다. 이러한 실시간 감시 및 진단 기법을 구현학 Idnl하여 기존의 SPC와 다변량 통계 기법의 하나인 PCA를 적용하였으며, 제안한 방법의 감시 및 진단 성능을 평가하기 위하여 41개의 측정 변수를 가진 Tennessee Eastman 공정에 대하여 전산 모사를 수행하였다. 세 가지 경우에 대하여 적용한 결과들은 이상의 신속한 감지와 믿을만한 원인 진단 능력을 보여 주었다.
자동차 진단을 위해서는 자동차 전자 장치인 ECU(Electronic Control Unit)로 구성된 전자 장치를 통해 다양한 통신방식을 활용하여 ECU 내 또는 ECU 간 진단 데이터를 수집하고 진단데이터를 관리하여 이뤄지고 있다. 통신 방식으로는 LIN, CAN, FlexRay 등이 주로 사용되고 있다. 최근에는 Ethernet 기반으로 유선/무선 통신을 활용하고 있다. 자동차 진단을 수행하려면 ECU에서 발생되는 진단코드를 알고 있어야 하고, 진단통신을 이용하여 진단 데이터를 수집할 수 있어야 가능하다. 또한, 자동차 진단에 필요한 응용소프트웨어가 구성되어야 ECU로부터 진단데이터를 관리할 수 있다. 많은 자동차 제조사가 자동차 전장 표준인 AUTOSAR 표준을 기반으로 ECU를 제작하고 있으면, 소프트웨어 구조 또한 표준에 따라 적용될 수 있도록 구성되어 있다. 본 논문에서는 AUTUSAR 표준의 자동차 진단 통신 방식을 이해하고 진단 데이터 구성과 처리 방식에 대해서 연구하였으며, 소프트웨어 컴포넌트와 진단통신, 진단 이벤트 처리에 대한 내용에 대해서 연구하였다.
본 논문은 퍼지 인지 맵과 퍼지 연상 메모리를 사용하여 열과 온도에 관한 학생들의 과학개념 이해에서 발생되는 오인을 진단할 수 있는 오인 진단 모델을 제시한다. 오인 진단 모델에서 퍼지 인지 맵은 과학현상에 대한 학생들이 가지는 선입개념들과 오인들을 인과관계로 표현할 수 있다. 또한 개념간의 인과관계를 기억할 수 있는 퍼지 연상 메모리를 통하여 오인의 원인들을 진단한다. 본 연구는 기존의 학습 오인을 진단하는 규칙기반 전문가 시스템의 한계성을 극복할 수 있는 새로운 방법을 제공하며, 교육분야의 다양한 영역에서 학습자들의 학습 진단을 위한 지능형 개인교수 시스템으로 적용될 수 있을 것이다.
오늘날의 산업용 로봇, CNC 공작기계 및 여러 산업설비들은 시스템간에 관계가 복잡하게 연결되어 높은 신뢰성(reliability)을 달성하여 왔다. 그러나 가동시 발생하는 결과의 고장 가능성은 적은 반면에, 고장 발생의 파급 효과는 매우 높은 것으로 나타났다. 따라서 복잡한 구조의 산업설비들에 대한 안전진단 결과들을 적절하게 분석하고 관리할 필요성이 크게 대두되고 있다. 이러한 안전진단 작업은 여러 가지 정량적ㆍ정성적인 방법들을 포함하는 전형적인 분석방법이 필요하다. 최근에는 고장탐색, 진단처리 작업 및 신뢰성 분석 작업에 지식기반(knowledge-based)을 기초로한 퍼지 전문가 시스템을 적용하고자 하는 시도가 많이 이루어지고 있다. 안전진단 분석에 관한 일반화된 지식은 이들 후속 단계들에서 상당히 효율적일 수 있다. 그러나 이러한 연구를 수행하기에는 지금까지 상대적으로 열악한 계산 도구들을 이용하였기 때문에 안전진단 분석을 행하기에는 한계가 있었다. 그러나 오늘날 컴퓨터를 이용하여 위의 여러 단계들의 수행과정에 안전진단 분석을 행할 수 있는 적절한 방법으로써, 지식-기반(knowledge-base) 전문가 시스템들을 이용하는 방법을 연구하고 있다. 이에 본 연구는 시스템의 설계단계 뿐만 아니라, 시스템의 가동ㆍ유지ㆍ보수ㆍ수리시에도 비전문가가 고장안전진단을 수행할 수 있도록 하는데 목표를 두었다.
산업체 공정의 실시간 공정 모니터링과 진단은 생산 제품의 품질과 안전을 보장하는데 반드시 필요한 활동들의 하나이다. 그중에서 공정 진단은 공정에 발생된 특정 이상상황의 원인을 밝혀내는 것으로서 조업자들이 이상상황의 근본원인을 보다 효과적으로 도출하는데 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서는 비선형 KFDA 기법과 데이터 전처리기법을 이용한 이상원인 진단방법을 적용하고 이의 진단 성능을 기존 선형 기법에 기반한 PCA 진단방법과 비교한다. 실제 공정을 모사한 Tennessee Eastman 공정 시뮬레이터의 공정 데이터를 통한 사례연구를 수행한 결과 기존 선형 진단 방법론 대비 신뢰할 수 있는 진단 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 다수의 음향방출 센서로부터 취득한 원 데이터를 관리하고 보일러 튜브에 대한 상태를 실시간으로 진단하고 모니터링을 할 수 있는 네트워크 기반의 보일러 튜브 모니터링 시스템을 제안한다. 본 시스템을 화력발전소 보일러 튜브에 설치한다면 보일러의 불시정지를 예방하는데 효과적일 것으로 기대된다.
본 논문에서는 엘리베이터에서 발생할 수 있는 다양한 고장 요소들을 실시간으로 진단하고 일정시간 이상 운행이 정지된 경우 고장으로 판단하여 운행상태를 CAN 통신을 이용하여 원격으로 모니터링이 가능한 시스템을 설계하였다. 엘리베이터 내의 승객 탑승여부 확인, 현재 운행위치, 주요 고장내용을 실시간으로 진단하고 CAN 메시지를 이용 메인 컨트롤러에 송신하고 엔지니어는 서버기반의 어플리케이션을 통해 확인이 가능하도록 하였다. 또한 자동차, 선박 등 전장분야에 적용되고 있는 CAN 프로토콜을 이용하여 통신의 신뢰성을 확보하고 엘리베이터 관련 운행 및 고장 상태 등을 실시간을 파악할 수 있도록 하여 효율적인 엘리베이터 유지보수를 가능하도록 하였다. 설계된 시스템의 성능평가는 시뮬레이션 및 프로토콜 모니터링을 통해 수행하였다.
저자들은 신생아 황달에서 간담도 스캔의 결과를 판정하는데 있어서 간 섭취율의 차이가 담도폐쇄증과 신생아 간염 감별진단에 도움이 되는지 여부를 평가하고자 하였다. 1) 신생아 황달로 간담도 스캔을 시행한 38명의 환아중 24시간 지연 영상에서도 장내 방사능이 관찰되지 않은 14명중 확진된 결과를 얻을 수 있었던 13명의 환아를 대상으로 하였다. 2) 13명의 대상 환아중 담도폐쇄증이 4명, 신생아간염이 9명이었다. 3) 담도폐쇄증과 신생아 간염을 감별진단하는데 있어서 간 섭취율의 차이를 살펴본 결과 두 질환간의 통계적으로 의의있는 간 섭취율의 차이는 없었다. 4) 간담도 스캔은 장내 방사능의 유무로 두 질환을 감별시 민감도가 100%인 우수한 검사법이지만, 지연영상에서도 장내 방사능이 관찰이 안되는 경우에 대하여서는 Jaw등12)과 같이 십이지장액의 방사능을 측정하거나 또는 다른 보조적인 검사에 대한 연구가 필요하리라 생각된다.
본 연구에서는 한국수자원공사 고압회전기 고정자권선 절연체의 진단데이터에 대한 통계적 분석연구에 관하여 설명하고 있다. 10년 이상 수집된 진단데이터를 사용하여 와이블 함수를 이용한 누적확률을 구하였으며, 그 결과로부터 각 진단항목에 대하여 형상모수와 절연상태를 판정하는 진단기준치를 제시하였다. 그 결과로 수력발전기의 대지간 전압에 대한 부분방전량의 기준값으로 10,000pC이하를 제시하였다.
이 논문에서는 질병관리청에서 제공한 코로나 진단검사 관련 자료를 이용하여 신속진단키트의 민감도 및 특이도에 따른 확진 비율과 신속검사에서 음성이 나왔을 때 실제로는 확진이었을 확률에 대해 알아본다. 또한 양성 반응 중 실제 확진의 확률을 알 때 민감도와 특이도 간의 관계를 유도하고 이를 통해 질병관리청의 자료에 따른 신속진단키트의 실제 민감도가 얼마나 되는지 알아 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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