• Proceedings of the Korean Institute of Industrial Safety Conference
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• 2002.05a
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• pp.413-418
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• 2002

베어링은 산업현장에서 널리 쓰여지는 중요 부품이다. 따라서 이의 결함에 따른 손실을 예방하기 위해서는 이상을 진단하고 검지하는 기법이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 저속회전하므로 노이즈가 많이 포함되어 절상상태의 신호검출이 어려운 저속회전베어링의 외륜이상을 웨이브렛의 Denoising 기법을 적용하여 정량적으로 진단하고 패턴인식법 중의 하나인 KDI(Kullback Discrimination Information)를 적용하여 이상상태의 진단/검지능력을 시험해 보았다. 웨이브랫의 Denoising 기법은 노이즈 캔셀링(Noise canceling)이 능력이 뛰어났고, HDI기법은 저속회전베어링의 정상과 이상의 분류에 뛰어난 검지능력이 있음을 알 수 있었다.(중략)

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.359-364
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• 2008

인터넷 중독이란 인터넷의 게임, 음란물, 커뮤니티, 쇼핑 등을 무절제하게 과다하게 사용하므로 자율적인 통제가 불가능한 증세를 의미하며 최근 성인은 물론이고 청소년 계층의 인터넷 중독 인구가 증가되고 있다. 기존 인터넷 진단 도구는 설문조사를 이용한 것으로 설문 응답자의 주관적 판단이나 고의적인 거짓 등으로 응답오차가 생기며, 이로 인한 진단 결과 및 분석 결과의 신뢰성이 낮다. 본 연구에서는 사용자의 인터넷 사용 데이터를 바탕으로 인터넷 중독을 진단하는 데이터 마이닝을 이용한 인터넷 중독 진단기법을 개발하고, 시뮬레이션 데이터를 이용하여 성능평가를 수행하였다. 성능평가 결과 인터넷 중독 분류 및 중독 점수 예측 모두 MLP를 이용한 경우가 우수한 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.337-339
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• 2001

간호진단, 중재, 결과로 이어지는 간호 프로세스에서 가장 전문적인 지식을 요구하는 간호진단 업무를 지원하는 전산시스템에 대해 우리나라에서도 많은 연구와 시도가 있었다. 그러나 기록만 전산화되었거나 부분적으로 표준화된 데이터를 이용함에 따라 간호진단업무에 능숙하지 않은 간호사의 경우 전산화를 통한 진단업무효율 향상을 기대하기 어렵다. 이에 우리는 간호진단의 적중률을 높이기 위해서 간호 프로세스의 표준데이터와 사례를 기반으로 추론하는 간호진단시스템을 제안한다. 표준 데이터를 이용하여 예상되는 간호진단을 1차적으로 검색한 후, 다시 사례데이터베이스를 기반으로 하여 1차 검색의 결과를 보완하는 방법을 이용하고 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.53-54
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• 2018

최근 화력 발전소 보일러 튜브의 노후화로 인해서 불시정지 빈도수 및 재가동 시간이 늦춰지고 있다. 이는 막대한 경제적, 사회적 손실로 이어지며, 이를 예방하기 위해서는 상태기반 정비가 필요하다. 현재의 상태기반 정비는 센서, 신호 수집장치, 신호 분석단계를 거쳐 전문가가 진단하기 때문에 즉각적으로 대응하기 어려운 문제점이 있어서 설비의 재가동 시간이 늦춰지고 있다. 따라서 본 논문에서는 전문가의 도움 없이 자동으로 상태를 진단하기 위해서 머신러닝 기법 중 하나인 서포트 벡터 머신(SVM)을 이용한 진단 알고리즘을 구현하고, 이를 탑재한 진단장치를 개발하여 비전문가들도 즉각적으로 대응할 수 있게 하여 불시정지 시간과 빈도수를 줄이고자 한다.

• Journal of Yeungnam Medical Science
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• v.15 no.2
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• pp.195-207
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• 1998

폐암을 집단 검진으로 조기 진단하려는 노력은 현재까지 뚜렷한 성과를 얻지 못하고 있는 실정이다. 미국의 국립암연구소에서 실시한 흉부엑스선 촬영과 객담세포진 검사를 이용한 폐암의 집단 검진 결과는 검진군에서 대조군보다 유의하게 진단율이 높았으며 절제율도 더 높았고 5년 생존율도 향상시킬 수 있었다. 그러나 폐암을 조기 진단하기 위한 집단 검진의 궁극적인 목표인 사망률을 감소시키지는 못하였다. 최근에는 미국 국립암 연구기관에서 실시했던 결과에 대한 해석이 다양하여 아직까지도 폐암 조기 진단에 있어서 흉부액스선촬영과 객담세포진검사의 의의에 관한 결론에 대해서는 논란이 되고 있다. 1993년부터 새로운 집단 검진에 관한 연구가 진행중에 있어서 그 결과가 나올 때까지는 흉부엑스선촬영과 객담세포진검사를 이용한 집단 검진의 의의에 대한 결과는 기다려 보아야 할 것이다. 분자생물학적으로 폐암을 조기 검진하기 위한 검체로는 혈액보다는 객담이 훨씬 적절하고 합리적인 검체이다. 폐암의 발생은 가장 먼저 기관지 상피 세포에서 일어나서 암화 과정의 여러 단계에서 다양한 종양 표지자가 객담에 섞여 나오기 때문에 이 표지자를 객담에서 측정하는 것이 훨씬 합리적인 조기 진단법이 될 수 있다. 동시에 폐암을 집단 검진으로 조기 진단하기 위해서는 종양 표지자를 대량으로 측정하기 위한 자동측정법도 개발되어야 할 것이다. 암을 예방하기 위하여는 여러면에서 방안이 연구되어야 한다. 즉 암발생의 가능성이 높은 대상을 선태하여야 하며 초기에 집단 검진으로 진단을 할 수 있어야 하고, 이러한 검진으로 추적 검사가 가능하여야 하며 마지막으로 결과를 판정할 수 있어야 한다. 이 가운데 현재까지 유일하게 실시할 수 없는 것은 조기 진단으로 사용할 수 있는 뚜렷한 종양 표지자가 없는 것이다. 이와 같이 현재까지는 폐암을 조기 진단하기 위한 특이한 표지자는 없으나 앞으로 폐암 발생 기전의 여러 단계가 체계적으로 밝혀진다면 그 과정에서 중요한 표지자들이 밝혀질 것이다. 그리고 이들을 간단하게 검사할 수 있는 검사법도 밝혀져 폐암 조기 진단의 궁극적 목적인 폐암으로 인한 사망률을 감소시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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• 2006.11a
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• pp.285-288
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• 2006

Genetic Algorithms(GA) which searches optimum solution using natural selection and the law of heredity has been applied to teaming algorithms in order to estimate performance deterioration of the aircraft gas turbine engine. The compressor, gas generation turbine and power turbine are considered for estimation for performance deterioration of a complex component at design point was conducted. As a result of that, complex defect diagnostics has been conducted. As a result, the accuracy of diagnostics were verified with its relative error with in 10% at each component.

• Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.39 no.2
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• pp.19-27
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• 2002

The early damage detection of large structures is very important to prevent the disaster due to its global failure. In this paper, a crack detection method of the beam-analogy structure based on the wavelet transformation of mode shape is presented. The method can effectively detect the singularity of mode shape caused to the inconsistency of bending moment and shear force at the damaged part using the discrete wavelet of mode shape and its inverse transforms of detail components. To investigate the validity and the applicability of the presented damage detection method, numerical simulation and experiment are carried out for the idealized beam and the real ship structures.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2010.08a
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• pp.100-100
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• 2010

토모그래피는 플라즈마 물리학뿐만 아니라 의료영상이나 천문학 등의 분야에서 오랫동안 이용되어 온 기법으로 직접 들여다 볼 수 없는 단면을 선적분된 데이터를 이용하여 국지적인 데이터를 재구성해내는 영상진단 방법이다. 플라즈마 물리학의 경우 공간적으로 검출기 배열을 균일하게 배치할 수 없으므로 토모그래피 기법에 균일화는 필수적이다. 이를 위해 본 연구에서는 Phillips-Tikhonov 균일화 방법을 사용하였다. Phillip-Tikhonov 균일화 방법은 인접한 픽셀 사이의 구배(gradient)를 최소화하는 방향으로 단면영상을 재구성하는 방식으로, 다른 토모그래피 알고리듬에 비해 훨씬 더 정확한 결과를 보여준다. 본 연구에서는 플라즈마의 공간분포 진단을 위하여 토모그래피 진단법과 부유탐침 진단법을 사용하였다. 플라즈마의 선적분된 방출광을 디지털카메라로 측정한 후 Phillips-Tikhonov 토모그래피 방법으로 재구성하여 플라즈마의 국지적인 공간분포를 알아내었다. 결과의 타당성을 확보하기 위해 부유탐침 진단결과와 비교 분석하여, 전자온도가 위치에 따라 일정한 상태에서 부유탐침을 통한 밀도분포와 토모그래피 진단법에 의한 플라즈마 방출광 세기의 공간분포가 거의 일치함을 확인할 수 있었다. 이를 통해 플라즈마의 국지적인 공간분포 진단을 위한 디지털카메라를 이용한 토모그래피 진단법의 타당성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.586-588
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• 2022

산업용 설비의 결함을 예측하기 위해 기기에 탑재된 다양한 센서의 시계열 데이터를 이용한 결함 진단 연구가 확대되고 있다. 센서의 시계열 데이터는 값의 특성이 명확하지 않을 경우, 특징 추출이 제한적이지만, 주파수 영역으로 변환하면 진폭, 피크 주파수 등 데이터의 정보를 다각도로 담고 있어 특성을 추출하는 데에 이점이 있다. 따라서, 본 논문은 FFT(Fast Fourier Transform) 기법을 이용해 분해된 데이터를 조합하여 학습에 적용하는 선택적 FFT 기법을 제안한다. 제안 기법은 협동 로봇의 진동 신호를 이용한 결함 진단에 적용하였으며, 기존 결함 진단 정확도 대비 최대 41.81% 향상된 성능을 보였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.55 no.spc1
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• pp.1177-1185
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• 2022

The water and sewage system is an infrastructure that provides safe and clean water to people. In particular, since the water and sewage pipelines are buried underground, it is very difficult to detect system defects. For this reason, the diagnosis of pipelines is limited to post-defect detection, such as system diagnosis based on the images taken after taking pictures and videos with cameras and drones inside the pipelines. Therefore, real-time detection technology of pipelines is required. Recently, pipeline diagnosis technology using advanced equipment and artificial intelligence techniques is being developed, but AI-based defect detection technology requires a variety of learning data because the types and numbers of defect data affect the detection performance. Therefore, in this study, various defect scenarios are implemented using 3D printing model to improve the detection performance when detecting defects in pipelines. Afterwards, the collected images are performed to pre-processing such as classification according to the degree of risk and labeling of objects, and real-time defect detection is performed. The proposed technique can provide real-time feedback in the pipeline defect detection process, and it would be minimizing the possibility of missing diagnoses and improve the existing water and sewerage pipe diagnosis processing capability.