• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.1462-1468
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• 2022

송아지 질병 진단을 위해 사용되는 여러 데이터 중에서 분변은 질병 진단의 중요한 역할을 한다. 송아지 분변 이미지에서 형태, 색상, 질감으로 건강 상태를 알 수 있다. 건강 상태를 파악할 수 있는 분변 이미지는 분변 상태에 따라 정상 송아지 207개와 설사증 송아지 158개의 데이터를 전처리하여 사용하였다. 본 논문에서는 수집된 송아지 데이터 중에서 분변 변수의 이미지를 탐지하고 합성곱 네트워크 기술을 활용하여 질병 증상을 포함하고 있는 데이터 세트에 대해 CNN과 GLCM의 속성을 결합한 GLCM-CNN을 적용하여 이미지를 학습시켰다. CNN의 89.9% 정확도와 GLCM-CNN는 91.7%의 정확도를 보이는 GLCM-CNN는 1.8%의 높은 정확도를 나타내는 유의미한 차이가 있었다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.138-146
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• 2003

본 논문에서는 직접적인 방법으로는 산불로 인한 전선의 열화특성을 분석하기 어려우므로 인공화염장치를 이용하여 건전 전선을 일정 시간 간격으로 화염을 가하는 실험을 하였다. 기계적 실험은 인장강도, 연신율 및 비틀림 수 실험을 수행하였다. 또한, 포항지역에 가설되어 운전 중이던 ACSR 480[$\textrm{mm}^2$]가 산불 열화로 인하여 철거된 전선을 수거하여 기계적 특성 시험 및 분석결과와 인공화염장치를 이용한 실험결과를 비교$.$분석하였다. 이 두 개의 분석 자료를 이용하여 향후 산불에 의해 열화된 전선의 상태를 예측할 수 있는 데이터베이스를 만들고, 또한 산불로 인한 ACSR 전선의 수명 진단에 필요한 자료를 제공하고자 한다.

• Tribology and Lubricants
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• 제35권5호
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• pp.317-322
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• 2019

In spite of progress in tribological research, machine component failure due to friction and wear has been reported frequently. This failure may lead to secondary damage that can cause huge expense for maintenance and repair. To prevent economic loss, it is important to detect and predict the initial failure point. In this sense, various researchers have been tried to develop Condition Monitoring (CM) method using Acoustic Emission (AE) generated while the materials undergo failure. In this study, effect of particles on friction and wear was investigated using the pin-on-plate friction test and AE signal was recorded with a band-width type AE sensor. The experiments were performed in dry and lubricant conditions using steel and glass as specimens. After the experiment, 3D laser microscope image was captured to evaluate the wear behavior quantitatively. The AE signal was analyzed in time-domain and frequency-domain. The amplitude was compared with the frictional results. The results of this study showed that particle generation accelerate wear, generate high magnitude AE signal and change the frequency characteristics of the signal. Also, lubricant condition test results showed low coefficient of friction, low wear rate, and low magnitude of AE signal compared to the dry condition. It is expected that the results of this study will aid in better assessment of wear in CM technology

• 센서학회지
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• 제33권4호
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• pp.216-223
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• 2024

Electric propulsion systems, including electrothermal, electrostatic, and electromagnetic thrusters, are promising systems for producing thrust from satellites. These systems generally operate under vacuum plasma conditions and exhibit high specific impulses and thrust-to-weight ratios. Despite their high efficiencies, electric propulsion systems are susceptible to performance variations due to physical factors such as plasma instabilities, which require an accurate diagnosis of their status during operation. In this study, we review various measurement systems adopted to diagnose electric propulsion systems operating under vacuum conditions. Specifically, we review electrical, optical, and other methods that can directly or indirectly measure the status of a thruster, with a particular focus on Hall effect thrusters. The system configurations and fundamental mechanisms of the different measurement systems are described based on case studies of the diagnosis of propulsion systems. We anticipate that this study will contribute to the efficient development and safe operation of electric propulsion systems for use in artificial satellites.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2003년도 추계학술대회 논문요약집
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• pp.115-115
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• 2003

최근 회전기계에 대한 세계적인 기술추세를 볼 때 해를 거듭할수록 더욱 정밀해지고 고속화에 대한 요구가 한층 증대되고 있으며 이러한 측면에서 여러 분야에 우수한 장점을 지니고 있는 능동적 자기베어링의 회전축계 활용에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 프랑스를 중심으로 한 미국, 일본 등이 이에 대한 연구를 활발하게 수행하여 고속 공작기계 스핀들을 비롯한 고진공 펌프 및 각종 터어빈, 압축기 등에 실용화시키는 단계에 있다. 그러나 국내 관련기술에 대한 연구는 연구소, 학계를 중심으로 실험실적인 기초연구로서 부분적으로 수행하는 단계에 있으며 관련분야 활용을 위한 본격적인 연구는 수행되지 못하고 있는 실정이고 이를 실용화시키기 위한 일환으로 능동적 자기 베어링의 회전 축계를 구성하고 있는 요소기술 중 하나인 전력 증폭기의 개발이 이뤄져야 할 필요성이 있는데 본 논문에서는 네트웍 기반 전력 증폭기 개발을 시도하였다. 전력 증폭기는 크게 리니어 앰프와 스위칭 앰프로 구분된다. 리니어 앰프의 경우 회로가 간단하고 노이즈가 비교적 작다는 장점이 있지만 전력손실 및 발열이 크기 때문에 에너지 측면에서 저 효율이라는 점과 따로 방열판을 부착해야 한다는 단점을 가지고 있고, 스위칭 앰프의 경우 전력손실이 작은 반면, 회로가 비교적 복잡하고 노이즈의 발생 가능성이 높다는 단점이 있다. 본 논문에선 위 두 가지 방식을 혼합한 혼합형 전력 증폭기로 설계하였다. 또한 기존에 전력증폭기의 경우 상위 주제어기로부터 제어량을 아날로그 신호로 통신하기 때문에 발생할 수 있는 EMI 노이즈신호에 대한 대책을 세워야 하는데 본 연구를 통해 개발된 전력증폭기는 따로 보조제어기(TMS320LF2406A)를 두어 상위 주제어기에 전력증폭기의 상태값을 궤환할 수 있도록 명령 신호체계를 전체 시스템의 샘플링 시간을 고려하여 비교적 전송 속도가 빠른 CAN(Controller Area Network)으로 구축하여 주제어기와 전력 증폭기간에 양방향 통신이 가능하도록 하였다. 이로써 전력증폭기의 상태정보를 알 수 있다. 따라서 본 논문에서는 칩 설계기술의 발전으로 가격대 성능비가 우수한 DSP(TMS320LF2406A)를 이용하여 과거의 아날로그 방식의 명령신호체계를 디지털 신호체계로 바꿈으로써 네트웍을 통해 전력증폭기의 상태진단 가능성을 검증한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.511-511
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• 2023

기후변화로 동절기 기온 저하에 따른 수도계량기의 동파는 지속적으로 심화되고 있으며, 이는 계량기 교체 비용, 누수, 누수량 동결에 의한 2차 피해, 단수 등 사회적 문제를 야기한다. 이와같은 문제를 해결하고자 구조적 대책으로 개별 가정에서 동파 방지형 계량기를 설치할 수 있으나 이를 위한 비용발생이 상당하고, 비구조적 대책으로는 기상청의 동파 지도 알림 서비스를 활용하여 사전적으로 대응하고자 하나, 기상청자료는 대기 온도를 중심으로 제공하고 있기 때문에 해당서비스만으로는 계량기의 동파를 예측하는데 필요한 추가적인 다양한 변수를 활용하는데 한계가 있다. 최근 정부와 공공부문에서 22개 지역, 110개소 이상의 수도계량기함내 IoT 온도센서를 시범 설치하여 계량기 함내의 상태 등을 확인할 수 있는 사업을 수행했다. 전국적인 계량기 상태의 예측과 진단을 위해서는 추가적인 센서 설치가 필요할 것이나, IoT센서 설치 비용 등의 문제로 추가 설치가 더딘 실정이다. 본 연구에서는 겨울 동파 예방을 위해 실제 온도센서를 기반으로 가상센서를 구축하고, 이를 혼합한 하이브리드 방식으로 동파위험 기준에 따라 전국 동파위험 지도를 구축하였다. 가상센서 개발을 위해 독립변수로 위경도, 고도, 음·양지, 보온재 여부 및 기상정보(기온, 강수량, 풍속, 습도)를 활용하고, 종속변수로 실제 센서의 온도를 사용하여 기계학습 모델을 개발하였다. 지역 특성에 따라 정확한 모델을 구축하기 위해 위치정보 및 보온재여부 등의 변수를 활용하여 K-means 방법으로 군집화 하였으며, 각 군집별로 3가지의 기계학습 회귀모델을 적용하였다. 최적의 군집 수를 검토한 결과 4개가 적정한 것으로 판단되었다. 군집의 특성은 지역별 구분과 유사한 패턴을 보이며, 모든 군집에서 Gradient Boosting 회귀모델을 적용하는 것이 적합한 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발한 모델을 바탕으로 조건에 따라 동파 예측 알람서비스에 실무적으로 활용할 수 있도록 양호·주의·위험·매우위험 총 4개의 기준을 설정하였다. 실제 본 연구에서 개발된 알고리즘을 국가상수도정보 시스템에 반영하여 테스트 수행중에 있으며, 향후 지속 검증을 할 예정에 있다. 이를 통해 동파 예방 및 피해 최소화, 물절약 등 직간접적 편익이 기대된다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제34권11호
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• pp.1681-1689
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• 2010

Support Vector Machine(SVM)을 이용한 회전기계 진단 연구가 많이 수행되어 왔으나 결함 분류성능은 입력 특징과 더불어 다중 분류 방법, 이진분류기, 커널함수 등에 따라 다르다. SVM 을 이용한 대부분의 기존 연구들은 한번 입력 특징들을 선정하면 결함 분류시 동일한 특징데이터를 이용한다. 본 논문에서는 회전기계의 다양한 결함조건에서 측정한 진동신호로부터 추출한 통계적 특징들을 이용하여 각각의 결함을 분류하기 위한 최적 특징들을 선정한 후, 해당 결함상태를 분류하기 위한 SVM 학습과 분류에 각각 이용하였다. 실험자료를 이용한 검증 결과, 제안한 단계 분류 방법이 상대적으로 적은 학습시간으로 단일 다중 분류 방법과 유사한 분류 성능을 얻을 수 있었다.

• 소음진동
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• 제5권3호
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• pp.275-283
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• 1995

본 글에서는 지능구조물의 개념설명과 더불어 ERF의 특성, ERF를 함유란 함유 한 지능구조물 시스템의 구성, 동적 모델링과 진동제어 그리고 그 응용성에 관한 연구 현황과 방향에 대해 살펴보았다. 설명한 바와 같이 지능구조물은 새로운 차원의 신생 하는 첨단분야로서, 소음 및 진동에 관련된 무한한 잠재력과 다양한 응용성으로 미루 어 볼때 아주 매력적인 연구 분야이다. 그러나, 여러 응용 시스템의 상품화 단계로의 도약에 있어서 각 시스템 구성 요소 분야별 해결해야할 연구 사항들이 있다. 먼저, 액추에이팅을 수행하는 ERF 자체의 내구성 문제로서 고온에서 ERF의 효과 하락과 장시간 사용시 ERF에 의한 마멸, 고체 입자의 침전에 의한 초기 상태 불안정 등이 있다. 아울러 기존의 장치의 성능을 능가하기 위해 보다 큰 효과를 나타내는 새로운 차원의 ERF개발이 요구된다. 그리고 센서기술 분야에서는 호스트 재료에 보다 쉽게 결합이 되고 여러가지 형태의 요구조건을 만족시킬 수 있으며 외부 환경조건에 강건 하고 다양한 센서 개발이 요구된다. 또한, 보다 일번적인 동적 모델링을 통해 적용 시스템에 적합하고 강건한 제어기에 대한 연구가 진행되어야 한다. 마지막으로 능동 제어기를 실제로 구현하기 위한 호스트 재료 각 요소마다 센서의 설치, 페회로 피드백 시스템 장착, 상호간의 인터페이스 등의 기술 발전이 요구되며, 아울러 보다 효율적 인 시스템의 성능 특성을 실현할 수 있는 호스트 재료와 기계 메카니즘이 필요로 된다. 이상의 설명에서 알 수 있듯이 지능구조물에 대한 연구는 어느 한 분야에서만 아니라 기계, 전기전자, 토목, 물리, 재료과학 등 통합형식에 의한 접근 방향으로 추진되어야 할 것이다.서 세탁기의 진동 소음을 저감시키기 위해 진동 소음원에 대해 논술하고, 진동해석을 위해 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 이용한 저진동 기술 개발에 대하여 기술하고자 한다.rotary piston)식 압축기는 약 20여년 전 부터 냉방용 압축기에서부터 널리 쓰이게 되었다. 약 10여년전부터 상용화 된 스크롤(scroll) 형 압축기도 현재 상대적으로 용량이 큰 가정용 냉방기를 중심으로 많이 쓰이고 있다. 스크류형 압축기는 보통 중대형 상업용에 주로 쓰인다. 해결하려 하였고, 수치해석은 피스톤의 운동을 배제한 단순화한 흡배기계의 정상상태 유동해석이 주를 이루어왔다. Taghaui and Dupont 등[5]은 KIVA코드를 사용하여 흡기포트와 연소실 그리고 밸브의 움직임을 동시에 고려한 수치해석을 도입하였다. 하지만 이들이 밸브의 운동을 고려하기 위해 사용한 이동격자는 격자점은 시간에 따라 변화하지만 그 격자의 수가 일정하게 유지되어 있어서 밸브의 완전개폐를 해석할 수가 없다. 강희정[6]은 단일 실린더와 단일 배기밸브를 갖는 문제로 단순화하여 피스톤과 밸브의 움직임을 고려하므로써 배기행정 후 소음이 어떻게 전파해 나가는가를 연구하였다. 본 연구에서도 최소밸브간격과 최대밸브간격 사이에서만 계산이 가능하나 흡기의 경우는 밸브가 닫힐 때 생기는 압력파가 중요하므로 실린더와 밸브사이에 벽면조건을 주어 밸브의 개폐를 모사하였다.술을 보유하고자 한다. 이용한 해마의 부피측정은 해마경화증 환자의 진단에 있어 육안적인 MR 진단이 어려운 제한된 경우에만 실제적 도움을 줄 수 있는 보조적인 방법으로 생각된다.ofile whereas relaxivity at high field is not affected by τS.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.346-347
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• 2019

의료영상은 환자의 질병을 진단하고 치료방침을 결정하는데 중요한 도구로 자리매김하고 있다. 최근 의료영상을 인공지능 연구가 국내외에서 활발하게 진행되고 있다. 특히 대규모의 의료영상들을 학습시켜 질병과 상태를 정밀 진단할 뿐만 아니라 예측하는 소프트웨어를 개발 하는 상황이다. 그러나 의료영상은 DICOM 표준에 따르고 있지만 태그정보의 사용은 의료기기와 의료기관마다 상이하다. 따라서 의료영상에 대한 메타 데이터의 표준화에 어려움이 있다. 본 논문은 이러한 의료영상 데이터를 표준화 할 수 있는 방법을 제안한다. 그리고 제안한 표준화 데이터로 변환할 수 있는 ETL 소프트웨어의 수행결과를 보이고, 조건에 따라 머신러닝 학습 데이터셋을 생성하는 결과를 제공한다. 향후 제안한 의료영상 표준화와 ETL 소프트웨어는 다양한 수요자 중심의 표준화된 데이터셋을 제공할 수 있는 플랫폼의 주요기능으로 활용 될 것으로 기대한다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.166-166
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• 2017

모돈의 건강 상태를 정량 지수화 하기 위한 연구를 수행 중이다. 지제이상, 섭식 불량, 수면 패턴 등의 운동 특성 분석을 위하여 복수의 초음파 센서를 이용하였다. 시계열 계측 신호를 분석하여 정량 지수화를 수행하는 과정에서 주파수 도메인 분석을 시도하였다. 이 과정에서 주파수 도메인의 분해능에 따른 편차 극복을 위한 비선형 모델링을 수행하였다. 또한 인접한 시계열 데이터 구간 간의 상관성 분석이 가능하면 대용량 데이터의 실시간 처리로 인한 지연 시간 극복 및 기대되는 예후에 대한 조기 진단이 가능할 것이다. 본 연구에서는 구글에서 제공하는 Tensorflow와 NVIDIA에서 제공하는 CUDA 엔진을 동시 적용한 심층 학습 시스템을 이용하였다. 전 처리를 위하여 주파수 분해능 (2분, 3분, 5분, 7분, 11분, 13분, 17분, 19분)에 따른 데이터 집합을 1단계로 두고, 상위 10 순위 안에 드는 파워 스펙트럼 밀도의 크기를 2단계로 하여, 총 2~10개의 입력 노드를 순차적으로 선정하였고, 동일한 방식으로 인접한 시계열의 파워 스펙터럼 밀도를 순위를 변화시켜 지정하였다. 대표적인 심층학습 모델인 Softmax regression with a multilayer convolutional network를 이용하여 Recursive feature selection 경우의 수를 $8{\times}9{\times}9$로 총 648 가지 선정하고, Epoch는 10,000회로 지정하였다. Calibration 모델링의 경우 Cost function이 10% 이하인 경우 해당 경우의 학습을 중단하였으며, 모델 간 상호 교차 검증을 수행하기 위하여 $_8C_2{\times}_8C_2{\times}_8C_2$ 경우의 수에 대한 Verification test를 수행하였다. Calibration 과정 상 모든 경우에 대하여 10% 이하의 Cost function 값을 보였으나, 검증 테스트 과정에서 모든 경우에 대하여 $r^2$ < 0.5 인 결정 계수 값이 나타났다. 단적으로 심층학습 모델의 과도한 적합(Over fitting) 방식의 한계를 보인 것이라 판단할 수 있다. 적합한 Feature selection 및 심층 학습 모델에 대한 지속적이고 추가적인 고려를 통해 과도적합을 해소함과 동시에 실효적이고 활용 가능한 Classification을 위한 입, 출력 노드 단의 전후 Indexing, Quantization에 대한 고려가 필요할 것이다. 이를 통해 모돈 생체 정보 정량화를 위한 지능형 현장 진단 기술 연구를 지속할 것이다.