본 연구는 운용중인 항공기의 가스터빈엔진을 유전 알고리즘을 이용한 실시간 결함진단을 통해 엔진 운용의 안정성과 신뢰성을 확보하는 것이 목적이다. 대상엔진인 터보샤프트엔진의 구성품 중 성능 저하는 압축기, 가스발생기 터빈, 동력 터빈 중 한 구성품에서만 발생한다고 가정하였다. 설계점에 비해 탈 설계영역에서의 학습 데이터는 약 200배 이상으로 증가하였으며, 따라서 요구 수렴도를 만족시키기 위한 방대한 학습시간이 요구된다. 진단오차를 만족시키고 학습시간을 단축시키기 위해 최적분할을 사용하였고 그 결과, 오차범위 5% 이내로 진단됨을 확인하였다.
노년기에 접어들면서 알츠하이머 다음으로 흔한 퇴행성 뇌 질환은 파킨슨병이다. 파킨슨병의 증상은 손 떨림, 행동의 느려짐, 인지기능의 저하 등 일상생활의 삶의 질을 저하시키는 요인이 된다. 파킨슨병은 조기진단을 통하여 병의 진행 속도를 늦출 수 있는 질환이다. 파킨슨병의 조기진단을 위해 오디오 음성 파일 입력으로 wav2vec을 이용하여 특징을 추출하고 딥러닝(ANN)으로 파킨슨병의 유무를 진단하는 알고리즘을 구현하였다. 오디오 음성 파일을 이용하여 파킨슨병을 진단하는 실험 결과 정확도는 97.47%로 나타났다. 기존의 뉴럴네트워크를 이용하여 파킨슨병을 진단하는 결과보다 좋은 결과를 나타냈다. 오디오 음성 파일을 wav2vec 이용으로 간단하게 실험을 과정을 줄일 수 있었으며, 실험 결과 향상된 결과를 얻을 수 있었다.
한정된 기간과 비용 하에 높은 신뢰도와 안전성을 갖는 엔진을 완성하기 위해서는 엔진 개발과 병행하여 엔진에 최적화된 진단시스템의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 진단시스템의 개발방향을 정립하기 위하여 해외문헌을 바탕으로 엔진에서 발생 가능한 고장들, 상태진단을 위한 검사파라미터의 특성, 진단방법들(실시간 진단법, 사후 진단법, 사고원인 분석법, 파라미터 계통법, 시험진단법)을 고찰하였고, 엔진 개발단계 및 운용단계에서 수행해야할 진단관련 과제들을 제시하였으며, 해외의 액체로켓엔진 진단 사례를 정리하였다.
본 연구에서는 가스 터빈 엔진의 결함에 의해 나타나는 엔진의 성능 저하를 진단하는 기법을 연구하였다. 대상 엔진을 모델화하기 위해 상용 프로그램 GSP를 이용하여 저하된 성능 진단을 위한 변수들을 추출하였으며 이를 바탕으로 Health Monitoring을 위한 Virtual Sensor Model을 구축하였다. 단일 결함과 복합 결함을 예측하기 위한 방법으로 Multiple Linear Regression기법과 가중치를 이용한 기법을 도입하여 엔진 구성품의 결함 위치 및 결함 정도를 예측하였다.
본 논문에서는 고도 변화만을 고려한 탈설계 영역에서 항공기용 터보 축 엔진의 결함 진단을 위해 지지 벡터 장치(SVM)과 인공신경망(ANN)을 Hybrid로 사용한 분할 학습 알고리즘을 사용하였다. 지상 정지 상태에서보다 학습 데이터와 테스트 데이터 수가 크게 증가하지만, 분할 학습 알고리즘을 이용한 가스터빈 엔진의 결함 진단이 고도 변화를 고려한 탈설계 영역에서도 높은 결함 예측 정확성을 가짐을 확인하였다.
본 연구에서는 항공기용 가스터빈 엔진의 운용에 있어 실시간 결함 진단을 위해 유전 알고리즘을 사용하였다. 탈 설계 영역에서 성능 저하를 고려한 가스터빈 엔진의 구성요소는 압축기, 가스발생기 터빈, 동력 터빈이다. 지상정지 상태인 설계점에 비해 고도, 비행 마하수, 연료유량에 대한 탈 설계 진단의 경우 학습 데이터는 약 200배 이상으로 증가하였으며, 요구 수렴도를 만족시키기 위해 방대한 학습시간이 요구된다. 탈 설계 영역에서 단일결함에 관한 진단오차를 만족시키고 학습시간을 단축시키기 위해 최적분할을 사용하였고 그 결과, 오차범위 5% 이내로 진단됨을 확인하였다.
본 논문에서는 전문적인 지식이 부족한 일반인들을 대상으로 자신의 건강 상태를 파악 할 수 있는 자가 진단 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 68가지 질병과 각 질병에 대한 대표 증상 데이터 베이스를 이용하여 사용자의 질병을 도출한다. 본 논문에서는 사용자가 자신의 대표증상을 입력하면 해당 증상과 관련 있는 질병만을 자율 학습 방법 신경망인 ART2 알고리즘을 적용하여 클러스터링하고 각 질병의 증상과 관련된 질의 결과를 입력 벡터로 적용하여 사용자의 건강 상태를 진단한다. 사용자의 건강 상태를 진단하는데 있어서 질병과 증상의 정확한 정보는 매우 중요하다. 따라서 데이터베이스를 이용하여 질병과 증상의 정보관리를 유용하게 할 수 있도록 하였다. 제안된 자가 진단시스템을 구현하여 간호학 전문의가 분석한 결과, 본 논문에서 제안한 시스템이 질병의 보조 진단 시스템의 도구로서의 가능성을 확인하였다.
1986년 제조되어 국내 지중배전계통의 관로에서 20년간 사용된 CNCV케이블에 대하여 IRC(Iso-thermal Relaxation Current) 측벙법을 사용하는 진단장비와 0.1Hz 극저주파 Tan-delta 측정법을 사용하는 진단장비로 케이블의 수트리 열화 진단을 시행하고 철거한 후 교류파괴전압시험을 수행하였다 각 진단장비의 진단결과와 교류파괴전압시험 결과, 수트리의 존재여부를 비교하였다. VLF Tan-delta 측정법을 사용하는 진단장비가 교류파괴전압시험결과, 수트리의 유무 둥과 상관성이 비교적 높게 나타났다. 통계적으로 신뢰성을 확보할 수 있도록 지속적인 비교 검증시험을 추진할 계획이다.
본 논문에서는 중수로 원자력발전소에서 사용되는 핵연료 교환기 브리지의 상태를 감시하는데 필요한 진단 방법을 도출하였다. 핵연료 교환기는 고방사능 지역에서 작동하기 때문에 신호의 취득은 원격에서 비침투적으로 이뤄져야한다는 제약이 있다. 따라서 비침투적으로 원격에서 측정 가능한 신호들이 선정되었고 선정된 신호를 이용하여 정확한 진단을 위해서 필요한 여러 가지 진단 신호들의 장단점을 비교하였다. 진단 신호로는 모터의 출력 토크를 선정하였고 진단 신호의 타당성을 모형 브리지를 대상으로 수행한 실험을 통하여 검증하였다. 그리고 마지막으로 다양한 환경에서 실험을 하여 브리지의 작동 특성과 결함과 진단 신호와의 관계를 살펴보았다.
기계판막의 가장 빈번하고 치명적인 결함이 판막혈전이다. 판막혈정의 적절한 조기 치료를 위해서는 조기진단이 선행되어야만 한다. Cineradiography는 조기에 손쉽고, 빠르게 기계판막의 기능장애를 진단하는 방법으로 사료되며 저자들은 42세된 남자 환자에서 29mm Carbomedics 판막으로 승모판막 치환술을 시행한 1례와 58세된 여자 환자에서 승모판막 및 대동맥판막에 각각 25mm, 19mm Carbomedics 판막으로 치환술 후 각각 18개월, 20개월 후 기계판막 혈전이 발생하여 cineradiography로 손쉽게 진단하여 치료하였으므로 보고하는 바이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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