근접도 평가시 충돌(침범)확률이 0.0001이하면 안전하다고 판단한다. 하지만 안전진단서상 수치가 0에 수렴하는 경우가 많아 간과하기 쉬우며 이 값을 이해하기 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 근접도 평가 결과를 손쉽게 평가하는 방법을 제안하고 평균값과 표준편차값이 갖는 의미를 해석하여 안전진단 검토 및 사전검토서 작성시 도움이 되고자 한다.
본 연구는 표면 파라미터 추정시 고려하는 주요 인자별로 각 조정모델들을 분류하고 그들의 추정정확도를 사전분석함으로써 이들 모델링 인자들이 각 대상파라미터의 추정에 주는 영향을 정량적으로 분석하였다. 현재 지표면형상에 대한 정보를 취득하기 위하여 라이다영상, 항공영상, SAR영상 등 다양한 자료가 활용되고 있고, 이들로부터 지표면 형상을 정량적으로 분석하기 위해서는 임의지점 주위의 관측값들을 이용하여 해당 지점의 형상을 구체적으로 파악하게 된다. 이러한 형상정보는 관측값 범위지정, 가중치방식, 그리고 수학적모델링 등 여러 인자들을 선정하여 산정할 수 있지만, 각 선정인자에 따라 표면의 형상정보는 다르게 산정되고 또한 그 정확도도 상이하게 된다. 따라서, 본 연구에서는 표면의 형상정보추출시 조정계산 인자들 따른 이러한 정확도를 비교함으로써 인자별 추정 정확도 변화 경향에 대한 진단을 실시하였다. 본 연구에서는 표면형상정보로 표고, 경사, 곡면의 2차계수를 대상으로 하고, 수학적함수, 커널크기, 가중유형별로 조정계산모델들을 구성하여 사전통계량을 계산하였고, 이에 따라 전통계량 변화를 비교 분석함으로써, 각 조정모델의 추정성능을 조정계산인자에 따라 정량적으로 비교분석하였다.
급속도로 발전하는 첨단 사회에서는 다양한 기술로 많은 혜택과 풍요로움을 누리지만 급속히 변화하는 시대에 적응하기 위한 노력으로 많은 사람들은 각종 스트레스와 질병에 쉽게 노출되어 있다. 그래서 현대인의 건강은 우리 생활의 주된 관심사이며 필수적인 사항이라고 할 수 있다. 변화하는 시대와 환경에 맞는 자신만의 건강 체크 도우미와 과학적이고 객관적인 지식으로 전문가의 도움을 받는 것과 동일한 효과를 얻을 수 있는 체계적이고 지능적인 의료진단 전문가 시스템을 제안하고자 한다. 이 논문에서 제안하는 시스템은 지식베이스를 기반으로 자신의 건강 상태를 파악한 후 사전 및 사후 관리 및 적절한 치료 방법을 제시해주는 지능형 의료전문가 시스템이다. 경험에서 나오는 의사에 전문적인 지식과 의학 및 식품영양학 지식을 융합하여 편리하고 간단하게 현대인에 건강을 진단을 하고 치료방법을 조언해 줄 수 있는 시스템이다.
최근 모니터링 및 예측 시스템을 이용하여 사전에 결함을 발견하고 이를 경고하는 시스템이 활발히 연구되고 있다. 차량 안전 관리에 있어서도 예측 결함 분석 기술을 적용하여 자동차 휠 베어링의 고장 유무 및 고장 유형을 조기에 경고하는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 휠 베어링과 결합 된 센서 모듈과 각 센서 모듈에서 차량 가속 정보 및 진동 정보를 수집, 저장 및 분석하는 진단 시스템을 제시하였다. 제안된 센서 모듈은 저비용으로 차량의 휠 베어링 상태를 모니터링하며, 이렇게 수집된 데이터를 활용하여 진단 및 고장 예측 기능을 수행하는 방안을 연구하였다. 개발된 센서 모듈과 예측 분석 시스템은 가진 테스트 장비 및 실제 차량을 이용하여 테스트하고 그 유효성을 평가하였다.
본 논문에서는 이동통신망의 SMS 방식을 이용하여 소용량 변전기기인 주상 변압기의 상태를 진단함으로써 발생 가능한 변압기의 사고를 사전에 방지할 수 있는 시스템에 관하여 연구하였다. 변압기의 전류와 온도를 취득하여, 과부하 상태의 값들을 평균과 표준편차로 정리하여 보내는 방식의 무선진단에 적합한 알고리즘 및 프로토콜을 설계하였다. 이동통신망의 SMS방식을 이용하여 유선의 단점인 설치장소에 대한 장애를 없앴다. 또한, 1대의 서버로 많은 수의 변압기를 관리, 제어, 모니터링이 가능하도록 하였다.
국제적으로 지속적인 이슈가 되고 있는 에너지 절감에 대한 대책으로 다양한 에너지 절감 기술들이 연구 개발되고 있다. 특히 전체 에너지 사용량의 약 20%이상을 차지하는 건물(가정/상업/공공)부문에서는 에너지 진단 및 분석을 수행하기 위해 건물 에너지 관리 시스템(BEMS: Building Energy Management System)과 건물 자동화 시스템(BAS: Building Automation System) 그리고 다양한 환경정보들을 수집하여 활용한다. 하지만 기존 분석 방식은 결과의 신뢰성에 최소한의 영향을 주면서 데이터 관리 효율을 높이는 방법에 초점을 맞춰 연구가 진행되었으며, 이를 위해 기존에 수집된 데이터를 압축하거나 샘플링하는 사전 정제 과정을 거치게 되었다. 하지만 빅데이터 플랫폼을 활용하면 더 이상 신뢰성을 낮추면서까지 데이터를 정제할 필요가 없어지고, 수집되는 모든 데이터에 대한 다차원 분석을 빠르게 수행할 수 있게 된다. 따라서 본 논문에서는 하드웨어의 한계로 기존 건물에너지 진단 및 분석 시스템에서 제공하지 못했던 다양한 분석 및 진단 서비스들을 빠르고 정확하게 제공하도록 하는 빅데이터 플랫폼 기반 건물 에너지 통합 관리 시스템 설계에 대해 서술한다.
학습자에 대한 학습능력의 평가는 진단평가, 형성평가와 총괄평가 단계로 구분할 수 있다. 이러한 단계적 평가는 학습자의 사전 학습 준비상태부터 학습 과정의 충실성 및 학습 결과까지를 종합적으로 판단할 수 있는 기준이 된다. 본 논문에서는 퍼지추론을 이용하여 각 단계의 평가를 모두 고려한 종합학습평가 방법을 제안하였다. 학습 수행능력에 대한 객관적인 평가를 위하여 각 평가 단계별로 가중치를 부여하였고, 진단, 형성 및 총괄 평가에 대한 퍼지추론에서 획득한 비퍼지화 값을 최종평가의 소속함수 구간으로 적용하였다. 그 결과 객관성을 보장할 수 있는 명확한 추론을 수행할 수 있었으며, 종합적인 학습평가 방법의 타당성을 보였다.
환자와 주변인들에게 다양한 문제를 야기하는 치매와 조현병 진단을 위한 모델을 제안한다. 치매와 조현병 진단을 위해 프로토콜에 따라 녹음한 의사와 내담자 음성 시료를 전사 작업하여 분류 태스크를 수행하였다. 사전 학습한 언어 모델의 MLM Head를 이용해 분류 태스크를 수행하는 Prompt 기반의 분류 모델을 제안하였다. 또한 많은 수의 데이터 수를 확보하기 어려운 의료 분야에 효율적인 Few-Shot 학습 방식을 이용하였다. CLS 토큰을 미세조정하는 일반적 학습 방식의 Baseline과 비교해 Full-Shot 실험에서 7개 태스크 중 1개 태스크에서 macro, micro-F1 점수 모두 향상되었고, 3개 태스크에서 하나의 F1 점수만 향샹된 것을 확인 하였다. 반면, Few-Shot 실험에서는 7개 태스크 중 2개 태스크에서 macro, micro-F1 점수가 모두 향상되었고, 2개 태스크에서 하나의 F1 점수만 향상되었다.
진단방사선 검사 시 환자선량을 감소하기 위한 목적으로 진단용 다엽콜리메이터를 제작하고자 하며, 제작 전 사전연구로서 진단용 다엽콜리메이터에 사용되는 차폐물질 및 차폐효율에 대한 몬테칼로 시뮬레이션을 수행하였다. 몬테칼로 시뮬레이션 코드(MCNPX, LANL, USA)를 이용하여 진단방사선 기기(ReX-650R, Listem, Korea)을 모델링하기 위하여, SRS-78 프로그램을 이용하여 관전압(80, 100, 120 kVp)에 따라 에너지 스펙트럼을 획득하였다. 진단용 다엽콜리메이터의 제작을 위하여 사용된 재료는 SKD-11(탄소 : 1.6%, 규소 : 0.4%, 망간 : 0.6%, 크롬 : 5%, 몰리브덴 : 1%, 바나듐 : 0.3%, 밀도: $7.87g/cm^3$)이며 이를 진단방사선 기기에 진단용 다엽콜리메이터($10{\times}0.5{\times}0.5cm^3$, 좌우 20개씩) 형태로 전산 모사하였다. 진단용 다엽콜리메이터의 차폐효율을 확인하기 위하여 MCNPX 코드의 tally6을 이용하여 에너지별로 차폐효율을 계산하였다. 에너지에 따른 차폐효율은 80 kVp 일 때, 98.3% 차폐되었으며, 100 kVp는 95.7%, 마지막으로 120 kVp는 93.6%가 차폐되는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구결과를 기반으로 MLC형태 및, 누설선량에 대한 연구를 진행하여 진단방사선 기기에서 사용 가능한 진단용 다엽콜리메이터 개발에 필요한 정보를 제공할 수 있을 것이라 사료된다.
본 연구는 석탄화력 탈황설비인 흡수탑 교반기용 유도전동기의 베어링 결함진단을 토대로 전류 스펙트럼 해석이 예측정비 수단으로서 활용할 수 있는지를 논하고자 하였다. 베어링의 교체 전과 후의 전류스펙트럼 해석을 하고 베어링을 육안 점검하여 비교 분석함으로써 실제 발전 산업현장에서 부하운전중인 유도전동기의 베어링의 결함진단을 하였다. 분석 결과, 볼과 외륜의 베어링 결함에 해당하는 주파수성분이 예측한 값으로 검출되었고 전압기준의 진폭크기로 환산하여 베어링 교체하기 전과 후를 비교하면 결함이 진행될 경우 볼 결함에서는 약 2.9배 증가되고 외륜 결함에서는 약 2.24배 증가 되었음을 확인할 수 있었다. 이 같은 결론으로 인위적인 고장요소에 의한 베어링 결함진단 뿐만 아니라 산업현장에서 부하 운전되고 있는 유도전동기의 베어링 결함을 사전에 예측하는데 있어서도 매우 유용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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