• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(D)
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• pp.388-392
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• 2010

지하 배관 구조물은 국가 주요 자원의 수송망을 책임지는 핵심적인 기능을 수행하는 시설물로써, 배관구조물의 노후화와 부식, 균열, 조인트 풀림 등의 손상으로 인한 누출사고 발생 시 막대한 사회 경제적 손실을 초래할 우려가 있다. 특히, 지중배관 및 노출배관 경우에는, 현장 작업상황이 지속적으로 변화하고 있는 상황에서 24시간 안전관리에 대한 감시체계가 미흡한 것이 현실이다. 고가의 센서설치 및 배관의 유지관리 비용 등의 문제를 극복하려는 센서개발 연구 및 센서로부터 취득된 계측데이터를 현장에서 분석하여 실시간으로 배관의 이상상태를 판정하여 원격으로 그 판정결과를 알려주는 유비쿼터스 원격감시기법에 대한 연구 및 기술개발이 요구된다. 본 논문에서는 USN 기술을 활용한 배관안전진단 기술을 소개하고 임피던스 기반의 자가 감지 기법을 활용한 다양한 구조의 배관에 대해 진단 연구를 수행 하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (A)
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• pp.19-21
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• 2006

Single Nucleotide Polymorphism(SNP)는 인간 유전자 서열의 0.1%에 해당하는 부분으로 이는 각 개인의 체질 및 각종 유전질환과 밀접한 관련이 있다고 알려져 있다. 최근 이 SNP정보의 패턴을 이용 질병의 진단 및 치료에 연관지으려는 노력이 시도되고 있다. 그러나 아직 SNP를 이용한 효율적인 분석방법에 대한 전산학적 연구는 많지 않다. 본 논문에서는 대표적인 패턴인식기 중 하나인 Support Vector Machine(SVM)을 이용 한국인의 대표적인 유전질환으로 알려진 만성간염에 대해서 관련된 SNP에 대한 패턴 인식율 측정을 실험하였다. 실험 데이터는 간 및 소화기 질환 유전체 센터에서 얻어진 만성간염 환자와 관련 SNP정보를 사용하였으며, 실험 결과 전체 SNP 정보를 모두 가지는 환자그룹에 대한 학습인식율이 66.46%로 나타났으며, 부분그룹에서는 72.91%로 높은 인식율을 보였다. 이 결과는 SNP 정보를 이용한 만성간염의 초기진단예측에 SVM을 효율적으로 사용할 수 있음을 보인다.

• 설비공학논문집
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• 제13권8호
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• pp.787-795
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• 2001

An experimentation on the on-line fault detection and diagnosis(FDD) system has been performed with HVAC system in he experimental building constructed inside the large scale environmental chamber. Personal computer with a home-made FDD program by pattern recognition method utilizing artificial neural network was connected on-line via Ether-net TCP/IP to the supervisory control server for HVAC system. The FDD program monitored the HVAC system by 1 minuted interval. The results showed that he FDD program detected the sudden or abrupt faults such s those in fans, sensors and heater, etc.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2011년도 정기 학술대회
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• pp.32-35
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• 2011

전기역학적 임피던스(electromechanical impedance)를 이용한 구조물 건전성 모니터링(structural health monitoring; SHM) 기술은 구조물의 주요 부재에 압전센서를 부착하여 이로부터 획득한 임피던스 신호의 변화를 관찰함으로써 구조물의 국부적 상태를 실시간으로 진단하는 것이다. 임피던스는 손상뿐만 아니라 외부 온도에도 민감하게 반응하기 때문에 구조물 진단 결과에 상당한 오차를 유발할 수 있으므로 이에 대한 보상을 수행해야 한다. 따라서 본 논문에서는 온도변화가 임피던스 기반 진단 결과에 미치는 영향을 PZT 센서를 사용하여 실험적으로 연구하였다. 리액턴스(reactance)의 주성분 분석(Principal Component Analysis; PCA)을 통해 도출된 첫번째 주성분과 저항(resistance)으로부터 계산된 손상지수 사이의 관계를 분석함으로써, 온도변화에 의해 구별되지 않았던 손상을 보다 확연하게 구별 할 수 있음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제56차 하계학술대회논문집 25권2호
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• pp.9-10
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• 2017

본 논문에서 소음, 진동을 이용한 딥러닝 기반 기계 고장진단 임베디드 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 기계로부터 취득된 소리와 진동을 바탕으로 학습한 DNN모델을 통해 실시간으로 기계 고장을 진단한다. 딥러닝 기술을 사용하여 학습에 따라 적용대상이 변경될 수 있도록 함으로써 특정 기계에 종속적이지 않고 가변적으로 다양한 기계에 대해 고장 예지 및 건전성 관리를 제공하도록 설계하였으며, 이를 증명하기 위해 액추에이터를 환풍기로 설정하여 정상상태와 4가지 비정상상태의 5가지상태를 학습하여 실험한 결과 93%의 정확도를 얻었다.

• 한국임상수의학회지
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• 제17권2호
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• pp.490-494
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• 2000

2달령의 수컷 로트와 일러가 4일간 설사와 통증.보행 실조 등의 증상을 보여 (주)해 마루 소동물 임상 의자 연구소에 의뢰되었다 흉부 방사선 검사에서 폐야 전반에 걸친 페포성 침윤과 흉벽의 심란 비후가 관찰되어 흉막폐렴으로 진단하였으며 복강 초음파 검사에서 상 복부에서 소량의 복수가 관찰되었고 전반적인 간 echogenicity가 증가되어 있었다. 치료 후 설사 증상은 사라지고 전신 상태가 다소 호전되어 내원 후 7일째에 흉부 방사선 검사를 재 실시하였다. 흉막과 폐의 병변은 변화가 없었으나 상완골과 요골의 골간단 부분에 이상 소견 이 발견되어 골격계 방사선 검사를 실시한 결과 상완골, 요골, 대퇴골 그리고 경골의 골간단에 경화성 변화와 무정형의 골막 반응이 관찰되었고 요골, 척골과 경골의 골간단 부분에 성 장판 외의 방사선 투과성 선이 관찰되었다. 이상의 특이적인 방사선 소견을 바탕으로 비록 본 질환의 정확한 원인은 밝힐 수 없었으나, 감염성 원인에 의한 비대성 골이형성증으로 진단하였다.

• 한국조명전기설비학회지:조명전기설비
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• 제10권1호
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• pp.46-55
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• 1996

본 논문에서는 변전소의 변전설비에 대한 고장진단을 위한 전문가 시스템을 개발하였다. 제안된 전문가 시스템에서는 변전소의 구조적 특성을 효과적으로 이용하기 위하여 두 종류의 새로운 자료 구조를 제안하였다. 먼저 설비 연결자료로, 이는 변전소의 수전단에서 배전단으로 이어지는 계층적 구조를 이용하여 소내 설비들의 전기적 연결상태 인식을 효과적으로 수행할 수 있도록 한다. 다음으로, 각 보호 계전기의 보호 영역 자료를 제안하였는데, 이것은 전문가 시스템 가동시에 자동으로 구성되면, 보호계전기의 주보호 설비 뿐만 아니라 후비보호와 2차 후비보호 등의 설비들을 탐색하여 자료구조에 포함함으로써 추론의 효율을 높였다. 본 전문가 시스템에서는 2단계 추론을 수행하는데, 1단계에서는 설비 연결자료와 보호 영역 자료를 이용하여 고장 후보들을 선정하고 2단계에서는 보호기기 동작간의 인과관계를 이용하여 고장 위치를 파악하고 동작한 보호기기들에 대한 설명을 하도록 하였다. 제안한 전문가 시스템은 실제 154[kV]급 변전소 모형에 적용하여 도출된 결과의 타당성과 수행시간의 실효성을 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2986-2988
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• 2000

현재의 네트웍 환경은 다양한 통신 장비와 서비스들의 개발로 망 구성 요소간 이질적인 특성이 증가함에 따라 복잡해지고 어려워진 반면 사용자의 네트웍에 대한 품질 요구는 점점 더 증가하고 있다. 이러한 환경은 고성능의 네트웍 관리시스템과 전문적인 네트웍 진단기술을 필요로 한다. 하지만 기존의 관리시스템들은 네트웍 트래픽 모니터링에 의한 단순 평면적인 통계 기능을 가지고 있을 뿐만 아니라 네트웍 진단 기술 또한 체계화 되지 못하였다. 따라서 본 논문은 전력통신망에서 네트웍 전체를 대상으로 네트웍 성능, 장애 상태를 분석하여 네트웍의 현황을 진단하고 트래픽 특성을 통한 문제자원을 파악한 후 원인과 해결책을 제공하도록 지능적인 네트웍 분석기법을 통한 효과적인 전력통신망 운용 관리 방안을 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제57차 동계학술대회논문집 26권1호
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• pp.7-8
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• 2018

본 논문에서는 CNN 기반의 소음을 이용한 원동 구동장치 진단시스템(PHM)을 제안한다. 이 시스템은 구동장치로부터 발생된 소리로부터 특징데이터를 추출하여 이를 학습한 후 실시간으로 구동장치의 상태를 진단하는 것을 목적으로 하며, 딥러닝 기술을 이용하여 특정 장치에 종속되지 않고 학습할 데이터에 따라 적용 대상이 쉽게 가변 할 수 있도록 설계하였다. 본 논문에서는 실제 적용될 현장에서 발생할 수 있는 예측외의 소음환경에 유연하게 대처하기 위해 딥러닝 모델 중 CNN을 적용한 시스템을 설계하였으며, 제안된 시스템과 이전 연구에서 제안된 DNN 기반의 기계진단시스템을 학습데이터의 환경과 다른 처리배제가 필요한 소음환경에서 비교 실험하여 제안된 시스템이 새로운 환경적응 성능향상에 대하여 우수한 결과를 얻었음을 확인하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2002년도 하계학술발표대회 논문집 제21권 1호
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• pp.349-352
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• 2002

초음파 진단용으로 널리 사용되는 1차원 배열 압전형 초음파 변환기는 변환기내의 인접한 소자들간의 간섭에 의해 그 특성에 많은 영향을 받는다. 특히 각 소자 사이에 위치한 커프 및 음향 벽의 형상은 변환기 내 음향 간섭에 매우 큰 영향을 미친다. 그러므로 본 연구에서는 일반적으로 복부진단용으로 사용되는 압전형 1차원 배열 의료용 초음파 변환기에서 커프 및 음향 벽의 형상에 따른 음향간섭 레벨의 변화 경향을 유한 요소 해석법을 이용하여 분석하였다. 해석 결과를 바탕으로 소자간 음향간섭을 일으키는 원인을 규명하고, 나아가 음향 간섭레벨을 최소화하기 위한 구조적 방안을 도출하였다. 이러한 연구 결과는 향후 진단용 초음파 변환기의 최적 설계를 위해 중요한 자료가 될 것이며, 의료 치료용, 비파괴 검사용, 그리고 수중 초음파 변환기에도 적용이 가능할 것이다.