조직학적으로 유용성이 입증된 산탈회법을 이용한 인접면 비교적 초기 치아 우식의 병소를 형성하여 진단율을 조사하였다. 산 용액을 이용하여 20개 인접면 치아우식을 20개 소구치에 형성하였고, 37개 인접면 치아우식을 30개 대구치에 형성하였다. 건전한 소구치 20개, 대구치 30개를 포함하여 총 96개 치아를 4개씩 나누어 24개의 블록을 형성하였고, 각각 2개 블록의 교합면을 교합시켜서, 교익촬영을 하였다. 촬영 결과를 36명의 치과의사들이인접면 치아우식의 유무를 기록하고, 동시에 및 ROC 분석을 위한 5 개 범주의 판독 기준으로 판독하여 기록하였다. 인접면 치아우식증 유, 무만으로 판독한 결과 진단의 sensitivity는 0.71, specificity는 0.78 이였다. ROC 분석 한 결과의 곡선도표 아래부분의 평균 면적은 약 0.806 이였다. 치아우식증 유무만으로 진단한 결과는 특정한 sensitivity와 specificity 만을 나타내지만, ROC 분석 결과는 주관적 진단 기준과 구별되는 고유의 진단 능력을 표시하는 1-specificity(False Positive)의 변화에 따른 sensitivity(True Positive)의 변화를 연속적으로 나타내어 주었다.
본 논문에서는 개인 휴대통신 시스템에서 다수 기지국에 대해서 동시 진단 및 진단 이력 관리 기능을 가지는 Multi-Position 진단 시스템(MPDS)의 설계 및 구현 방법을 기술하고 앞으로의 발전 방향을 제시한다. MPDS는 Network을 통한 진단 기능의 분산 처리가 가능하고, 그에 따른 진단 결과 Message를 각 Client별로 실시간 분리 전달 기능을 가지며, RDBMS를 이용한 진단 결과 이력 관리 및 Graphic을 사용한 운용자 정합 기능을 수행한다.
기계의 소음 및 진동은 환경요인과 함께 기계의 정밀도 향상 및 고장진단과 관련하여 가장 중요한 분야중 하나이다. 특히 기계의 구동원으로 가장 많이 사용되고 모터는 기계설비이면서도 전기적인 현상으로 작동하기 때문에 설비보전의 사각지대로 나타나고 있다. 또한, 진동으로 모터의 전기적인 결함을 분석하기에는 미흡한 부분이 나타나기 때문에 모터 전용분석 기법을 사용하여 전동기의 전기적 결함을 분석하면 보다 정확한 진단이 가능하다. 현재 일부 생산 현장에서는 모터를 진단하기 위해 진동, 온도, 전류 등의 측정기법 들을 이용하여 분석하고 있다.(중략)
본 논문에서는 애견 질병에 대한 전문적인 지식이 부족한 일반인들을 대상으로 자신의 애견 건강상태를 파악 할 수 있는 진단 시스템을 제안한다. 제안된 진단 시스템은 105가지 질병과 각 질병의 증상을 데이터베이스에 구축하여 입력된 증상을 통해서 애견의 질병을 도출한다. 본 논문에서는 신경망의 자율 학습 방법인 ART2 알고리즘을 적용하여 질병을 클러스터링 하고 그 결과 값인 클러스터의 출력값과 연결강도를 데이터베이스에 저장한다. 각 질병의 증상과 관련된 질의 결과를 입력 벡터로 제시하여 학습된 질병 정보와 비교하여 애견의 건강 상태를 진단한다. 애견의 건강 상태를 진단하는데 있어서 질병과 증상의 정확한 정보는 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 질병과 증상의 정보를 데이터베이스로 구축하고 질병과 증상 정보를 효율적으로 관리할 수 있도록 하였다. 제안된 진단 시스템을 구현하여 수의학 전문의가 분석한 결과, 본 논문에서 제안한 시스템이 애견 질병의 보조 진단 시스템으로서의 가능성을 확인하였다.
평면 능동위상배열안테나 시스템에 있어, 간소화된 방사특성 측정 절차를 가지는 방사소자 결함진단 기법을 제시하였다. 이를 위해 평면 배열 구성에 대한 방사특성을 기반으로 선형 배열 구성으로 근사화 분석할 수 있는 방법 및 방사소자 결함진단과정에서 발생할 수 있는 유일해 문제를 해소하기 위한 방법을 연구하였다. 본 논문에서 제시된 기법 및 유전 알고리즘을 기반으로 다양한 평면 능동위상배열안테나 구성에 따른 방사소자 결함진단에 대한 모의실험을 수행하였다. 모의실험 결과, 제시된 방사소자 결함진단 기법은 다양한 구성을 가지는 평면 능동위상안테나에 대해서도 적용가능함을 확인하였다.
엔진 구성품의 결함 및 열화 등의 건전성 진단을 위한 알고리즘을 구현하였다. 이를 위해서 터보팬엔진 모델로부터 성능 진단모델을 도출하고 진단변수 추적필터를 이용하여 실시간 결함 및 건전성을 추정한 후 효과적인 중간값 필터를 통해 이상 잡음을 제거함으로써 오경보 발생을 최소화하였다. 여기에 단차 결함 탐지 기법을 적용하여 결함과 열화를 식별하였고, 운전 중 구성품의 결함 및 건전성을 분명히 구분하여 진단할 수 있도록 하였다. 엔진 구성품의 결함 및 열화 발생의 모사를 통해서 구현된 알고리즘의 효용성을 확인하였다.
배경 : 체질의학에서 진단의 중요성에도 불구하고 팔체질의학의 맥진의 신뢰성에 대한 과거 연구가 거의 없었다. 목적 : 본 예비연구는 팔체질의학의 맥진에 대한 진단자 간의 신뢰성 및 진단자 내의 신뢰성을 검사하기 위함이다. 재료 및 방법 : 팔체질의학을 이용한 진료 경력이 3년 내지 5년 되는 한의사 두 명이 실험에 참여하였다. 31명의 건강한 대학생들의 팔체질을 맥진을 통해 진단하고 그 결과를 확신도와 함께 각각 기록하도록 하였으며 이 중 5명은 각각 진단자로부터 3회씩 진단을 받도록 하였다. 그 결과를 분석하여 진단자 간의 신뢰성과 진단자 내의 신뢰성을 검사하였다. 아울러 진단에 대한 확신도와 결과와의 상관성이 있는지도 조사하였다. 대상자와 진단자는 서로를 알 수 없도록 가리개를 하고 실험을 진행하였다. 결과 : 진단자 간의 일치도는 35.7%였으며 카파 계수는 0.232로 보통 이하 수준인 것으로 나타났다. 진단자 내 일치도는 진단자 별로 각각 89%, 66.83%로 나타났다. 다만 두 진단자 사이의 결과가 일치하는 경우 불일치하는 경우보다 진단자의 확신도가 높은 것으로 드러났다 결론 : 본 연구에서는 팔체질의학의 맥진의 진단자 간, 진단자 내의 신뢰성이 비교적 낮은 것으로 나타났다. 이는 진단의 변수가 많고 진단자의 숙련도나 대표성의 문제 등 여러 가지 요소들로 인한 결과로 파악된다. 팔체질의학의 진단자 간, 진단자 내의 신뢰성에 대한 향후 연구가 절실히 요구된다.
최근에는 협동 로봇의 데이터를 활용한 다양한 결함진단 연구가 수행되고 있다. 협동 로봇의 결함진단을 수행하는 기존 연구들은 기존 연구의 학습 데이터는 미리 정의된 기기의 동작을 가정하고 수집한 정적 데이터를 사용한다. 따라서 결함진단 모델은 학습한 데이터 패턴에 대한 의존성이 높아지는 한계가 있다. 또한 단일 모터를 사용한 실험으로 다관절이 동작하는 협동 로봇의 특성을 반영한 진단이 이루어지지 못했다는 한계가 있다. 본 논문에서는 앞서 언급한 두 가지 한계점을 해결할 수 있는 LSTM 진단 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 단일 축 및 다중 축 작업 환경에서의 진동 및 전류 데이터의 상관분석을 사용하여 정상 대표 패턴을 선정하고, 정상 대표 패턴과의 차이를 통해 잔차 패턴을 생성한다. 생성된 잔차 패턴을 입력으로 축별 기어 마모 진단을 수행할 수 있는 LSTM 모델을 생성한다. 해당 결함진단 모델은 동작별 대표 패턴을 통해 모델의 학습 데이터 패턴에 대한 의존성을 낮출 수 있을 뿐 아니라 다중 축 동작 수행 시 발생하는 결함을 진단할 수 있다. 마지막으로, 내부 및 외부 데이터의 특성을 모두 반영하여 결함진단 성능을 개선한 결과 98.57%의 높은 진단 성능을 보였다.
본 논문에서는 항공기용 터보 축 엔진의 결함 진단 알고리즘을 개발하지 위해 Support Vector Machine(SVM)과 인공신경망(ANN)을 이용하였다. SVM을 이용하여 결함 위치를 판별한 후 인공신경망이 선택적으로 학습하는 분할 학습 알고리즘(SLA)을 제안하였으며 이를 고도 변화에 따른 가스 터빈 엔진의 결함 진단에 적용하여 분류 속도 및 예측 정확률 개선 가능성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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