• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권2호
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• pp.137-146
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• 2008

결함 지역화는 관찰된 결함의 근본 원인을 자동 인식 하는 것이 가능하기 때문에 규모가 큰 분산시스템에서 중요 역할 수행하며 시스템의 신뢰성 개선을 위해 시스템의 관리와 제어가 가능한 자가 관리를 지원한다. 결함 지역화를 지원하는 기존 연구들은 유비쿼터스 환경에서 베이지안 네트워크와 같은 인공지능 기술들을 주로 사용하여 진단과 예측 기능 중 하나만을 고려하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 시스템의 신뢰성 개선을 위해 실시간 시스템 성능 스트림에 대한 학습을 통해 자가관리를 위한 확률적 의존 분석을 기반으로 하는 결함 지역화 방법을 제안하여 진단과 예측기능을 동시 제공한다. 학습 방법으로 베이지안 네트워크 알고리즘을 사용하여 각종 관련된 요소들을 연결함으로써 네트워크를 생성하고 확률적 의존 관계를 통해 귀납적과 연역적 추론기능을 제공한다. 베이지안 네트워크의 구성은 노드들간의 연관성을 찾아내는 것이 중요하기 때문에 그것을 구성하는 인자의 개수가 많은 경우 노드 순서 리스트를 추출하는 사전처리 과정이 필요하다. 따라서 전체 모델링 프로세스에 대한 개선이 요구된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 발생한 문제와 관련성이 높은 노드 순서 리스트를 추출하는 방법을 제공한다. 구조 학습을 지원 하는 사전처리 방법을 통해 다양한 문제 영역에서의 학습 효율성을 높이며 학습에 필요로 되는 시간을 줄인다. 제안 방법론을 통해서 시스템의 자원 문제를 신속하고 정확하게 진단하는 것이 가능하며, 관찰된 정보를 기반으로 실행 중에 발생되는 잠재적인 문제를 예측하는 것이 가능하다. 시스템 성능 평가 영역에서 제안 방법론을 적용한 시스템 성능 분석을 기반으로 진단, 예측의 효율성과 정확성을 평가하여 제안 방법론의 유효성을 입증하였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1995년도 춘계공동학술대회논문집; 전남대학교; 28-29 Apr. 1995
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• pp.504-509
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• 1995

컴퓨터에 의한 생산시스템의 통합체계화와 온-라인화에 따라 자동화된 설비진단 방법이 요구되어지고 있다. 이에 따라 기계설비에 각종 센서를 부착하여 실시간으로 수집된 출력신호를 이용하여 기계설비를 온-라인으로 감시하는 여러가지 기법들이 제시되고 있다. 본 연구에서는 진동센서로부터의 신호를 radial 함수에 근거한 다단계 뉴럴 네트워크(Neural Network)로 모형화하여 기계설비 상태를 감시하는 방법을 제시한다. 또한 다단계 모델링 분석을 통하여 신호를 예측하고 설비고장 원인을 분류하며, 다른 모형과의 비교를 통하여 효율성 평가와 최적 단계수를 결정하였다. 온라인 학습 알고리즘은 recursive least squares와 clustering 방법을 이용한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.279-280
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• 2015

본 연구는 건물 에너지 효율 향상을 위한 단기 저비용 건물 에너지 통합 평가 진단 시스템 기술을 지원하는 스마트 미터링 인프라 구축 기술 개발에 대한 연구로, 단기 저비용 네트워크 구축을 위해 통신 라인을 신설하지 않는 PLC 기술 및 무선 통신 기술을 적용하여 빌딩내 스마트 미터링 인프라 구축에 대한 적용 사례에 대한 연구이다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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• pp.689-690
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• 2007

전력 텔레매트릭스 시스템은 전력계통의 사고에 신속하게 대처하고 계통설비의 합리적인 유지보수 및 운영을 통해 계통의 신뢰도를 높이고자 고안된 시스템이다. 이 시스템은 전력기반설비들에 다양한 센서 및 센서네트워크를 구성하여 전력설비를 통합적으로 감시하고 변전소 보호IED의 데이터들과 함께 전력계통의 유지보수 스케쥴링 및 설비건전성평가와 더불어 고장시에 신속한 고장복구를 위해 고장정보를 운영자에게 보여주는 구조를 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 전력 텔레매트릭스 시스템중에서 하부 센서및 센서네트워크의 데이터와 보호IED의 데이터를 중간처리하고 상위 시스템으로 전송하는 역할을 하는 진단IED의 개발에 관한 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.614-617
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• 2022

인공지능의 발전으로 의료영상 분야에서 딥러닝 기반 질병 진단 연구가 활발하다. 그러나 모델 개발 시 학습 데이터의 개수와 품질은 매우 중요한데, 의료 분야 특성상 접근 가능한 데이터셋이 적으며 오픈 데이터셋은 서로 다른 기관에서 배포되거나 웹상에서 수집된 것으로 진단에 적합한 품질을 기대하기 어렵다. 또한, 기존 연구는 데이터셋이 학습에 적합한지에 대한 품질검증 없이 사용한다. 따라서 본 논문에서는 임상에서 사용하는 화질 평가 요소에 근거를 두고 영역별 화소값 분석을 통한 흉부 X선 영상 품질 평가 기법을 제안한다. 오픈 데이터셋 JSRT, Chest14와 국내 A 병원 데이터셋 AUH에 제안한 기법을 적용한 결과 민감도 91.5%, 특이도 96.1%의 우수한 성능을 확인하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권6호
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• pp.152-161
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• 2014

본 논문에서는 지그비(Zigbee) 센서 네트워크를 기반으로 하여 다중노드를 실시간으로 감시하고 진단하며, 다수의 다양한 센서로부터 발생하는 데이터를 통합적으로 제어할 수 있는 진단 및 통합 관리시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 대상시스템의 상태를 효율적으로 진단하고 제어하기 위해서 원격지의 센서들로부터 유선 및 무선으로 수집된 데이터를 실시간으로 서버에 전송하고, 이를 분석하여 필요한 동작이 실행되도록 설계되었다. 다수의 센서들은 클러스터 형태로 구성되고, 센서노드는 획득된 데이터에 대한 전송 및 제어 기능을 수행하며, 각 센서 노드로부터 수신된 데이터를 구분하여 처리한다. 구현된 시스템의 성능을 평가하기 위해서 전송거리에 따른 최소 전송 지연시간과 다수의 센서로부터 발생된 데이터 손실률 등을 측정하였고, 그 결과 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제20권3호
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• pp.42-48
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• 2016

사회기반시설물의 안전성을 효과적으로 평가하고 모니터링하기 위해 무선 스마트 센서가 개발되어 전 세계적으로 연구가 진행되고 있다. 무선 스마트 센서는 통상 계측 및 임베디드 데이터 연산, 무선 통신이 가능한 공통점을 갖고 있어 기존의 유선 기반 센서가 가진 단점을 극복할 수 있을 것으로 기대되고 있다. 그러나 구조물의 장기 모니터링의 경우 내구성이 충분하지 못해 발생하는 센서 고장이나, 환경적 이유로 인한 무선 통신이 불안정할 경우 계측 데이터를 가져올 수 없는 문제가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 무선 스마트 센서 기반의 네트워크에서 이와 같은 문제로 센서 노드에 무선 통신으로 접근할 수 없는 경우를 대처하기 위해, 칼만 필터 기반의 데이터 복구를 수행하여 무선 스마트 센서 네트워크의 신뢰성을 향상시키는 기법을 제안한다. 본 논문에서는 무선 스마트 센서의 연산 기능을 활용하여 네트워크 내에서 계측된 가속도 데이터를 바탕으로 유실된 센서의 가속도 계측 데이터를 추정한다. 개발된 무선 스마트 센서 네트워크 시스템의 성능을 확인하기 위해 단순보 구조에서 실험을 수행하여 추정된 가속도 응답과 계측 값을 비교하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.1135-1139
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• 2007

청계천 복원의 효과가 하천의 형상, 종 조성, 종 다양성 변화의 유연성 및 환경 개선 효과 측면에서 검토되었다. 복원된 청계천은 하천의 종단 및 횡단 형상에서 모두 낮은 자연성을 나타내었다. 종 조성은 부분적으로 자연하천과 유사한 조성을 보였으나 전반적으로 낮은 자연성을 보였다. 종 다양성은 비교적 낮았지만 복원의 역사를 고려할 때 양호한 것으로 평가되었다. 하류와 수변에서는 홍수 후 많은 변화를 가져와 자연으로 회귀할 가능성도 보였지만 상류와 홍수터 이상에서는 변화의 유연성이 낮아 자연으로 회귀하는데 많은 시간이 소요될 것으로 평가되었다. 인공위성 영상 분석 결과, 복원된 청계천은 기온 완화 효과를 나타내었다. 그 밖에 복원된 청계천은 그 주변의 분산된 녹지를 연결하여 그린네트워크를 구축하고자 할 때 핵심적 역할을 할 것으로 기대되어 경관생태적 측면에서의 환경개선효과도 기대되었다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권6호
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• pp.393-402
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• 2015

조직을 구성하는 인적자원은 조직의 중요한 구성요소 중 하나다. 특히 통제된 조직일수록 인적자원의 가치는 조직의 목표 달성을 위해 더욱 중요하다. 현재까지의 조직 구성원 진단은 과거 병력과 같은 외연적인 개인의 특성 및 인성검사와 같은 자발적 진단결과를 통해서 이루어지고 있다. 그러나 구성원 개인단위에 대한 진단방법은 설문 내용이 방대하고 본인의 응답에 전적으로 의존하는 것이어서 거짓 응답 및 은폐 등의 단점이 있으며 소요되는 시간 또한 길다. 이러한 단점을 극복할 수 있는 객관적 진단방법으로 구성원 상호간 진단방법이 있으나, 사람과 사람사이의 눈에 보이지 않는 관계를 표현하고 분석하기 어렵다는 제한사항이 있다. 본 논문에서는 구성원 상호간 진단방법을 통한 조직 진단 모델인 다면평가 모델을 제안한다. 이 모델은 10분 내외의 설문으로 조직의 사회 연결망을 구성한 후 소셜 네트워크 분석 기법을 이용한 제안된 알고리즘을 통해 조직을 진단한다. 실험결과 표본 집단에서 특별 관리하는 인원과 비교하여 Weighted Precision 0.62를 보였으며, 기존 방법으로 식별되지 않는 인원들을 식별할 수 있었다. 본 연구에서 제안하는 모델을 기반으로 조직 진단 시각화 시스템을 구성한다면 인적자원을 관리하는 모든 조직 관리자에게 유용한 시스템이 될 것이다.

• 융합보안논문지
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• 제13권4호
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• pp.11-17
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• 2013

모든 u-헬스케어 시스템은 보안 취약점을 가지고 있다. 이 취약점은 로컬(local) 또는 네트워크(network) 상에서 잠재적인 위험이 된다. 의료정보 기술의 Smart 환경, Ad-hoc networking, 무선통신 환경은, u-헬스케어 보안 취약성을 증가시키는 주요 요인이다. u-헬스케어 의료정보시스템 도메인은 사용자단말 구간, 공중통신망 인프라구간, 네트워킹구간, 인트라넷구간으로 구분된다. 의료정보시스템 도메인별을 구분하여 취약점을 평가하는 이유는 도메인별로 취약점에 대한 대처방법이 다르기 때문이다. u-헬스케어시스템 5단계의 보안위험도 평가체계는 도메인별 보안취약성 진단체계를 설계하여 보안대책을 강구하기 위해 필요하다. 제안하는 모델을 사용할 경우 현재까지 막연하게 진행 되어온 USN 기반 의료정보네트워크 보안취약성 진단대책을 좀 더 체계적으로 수행할 수 있는 모형을 제공한다.