• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.377-382
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• 2007

본 논문에서는 애견 질병에 대한 전문적인 지식이 부족한 일반인들을 대상으로 자신의 애견 건강상태를 파악 할 수 있는 진단 시스템을 제안한다. 제안된 진단 시스템은 105가지 질병과 각 질병의 증상을 데이터베이스에 구축하여 입력된 증상을 통해서 애견의 질병을 도출한다. 본 논문에서는 신경망의 자율 학습 방법인 ART2 알고리즘을 적용하여 질병을 클러스터링 하고 그 결과 값인 클러스터의 출력값과 연결강도를 데이터베이스에 저장한다. 각 질병의 증상과 관련된 질의 결과를 입력 벡터로 제시하여 학습된 질병 정보와 비교하여 애견의 건강 상태를 진단한다. 애견의 건강 상태를 진단하는데 있어서 질병과 증상의 정확한 정보는 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 질병과 증상의 정보를 데이터베이스로 구축하고 질병과 증상 정보를 효율적으로 관리할 수 있도록 하였다. 제안된 진단 시스템을 구현하여 수의학 전문의가 분석한 결과, 본 논문에서 제안한 시스템이 애견 질병의 보조 진단 시스템으로서의 가능성을 확인하였다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제8권3호
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• pp.571-578
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• 2018

노후된 배관은 예기치 못한 누수나 균열을 발생시킨다. 이를 방치하거나 늦게 대응하면 지속적인 가스자원, 수자원 등의 막대한 손실을 발생시킨다. 본 논문에서는 배관의 결함을 검출하기 위해 음향방출 신호를 사용하는 배관 조기 결함 검출 방법과 진단 알고리즘을 제안한다. 배관의 결함으로 인해 변형이 생길 경우 배관의 고유진동수가 변화하므로 이를 관찰함으로써 배관의 이상 유무를 판단할 수 있다. 배관 조기결함 검출 방법은 정상상태의 스펙트럼과 취득된 신호의 스펙트럼을 주파수 성분의 크기에 대해 비교함으로써 배관의 결함 유무를 판단한다. 배관 조기 결함 진단 알고리즘은 정상상태와 결함상태를 기계학습 알고리즘인 서포트 벡터 머신(SVM)으로 학습하고 실제 취득된 배관 음향방출 신호를 입력하여 배관 상태를 진단한다. 실험에서는 제작된 배관 테스트베드를 사용하여 정상상태, 5mm 균열 상태, 10mm 균열 및 파공 상태를 가공하여 제안 방법을 테스트하였다. 실험 결과에서는 제안한 검출 방법 및 진단 알고리즘의 배관 조기 결함 검출 성능의 우수성을 검증하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.301-301
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• 2022

본 연구는 운영 조건이 달라짐에 따라 회전수가 변하는 기기의 정상적 가동 여부와 고장 종류를 판별하기 위한 인공지능 알고리즘의 적용을 다루고 있다. 회전수가 변하는 장비로부터 계측된 상태 모니터링 센서의 신호는 비정상(non-stationary)적 특성이 있으므로, 상태 신호의 한계치가 고장 판별의 기준이 되기 어렵다는 점을 해결하고자 하였다. 정상 가동 여부는 이상 감지에 효율적인 오토인코더 및 기계학습 알고리즘을 적용하였으며, 고장 종류 판별에는 기계학습법과 합성곱 기반의 심층학습 방법을 적용하였다. 변하는 회전수와 연계된 주파수의 비정상적 시계열도 적절한 고장 특징 (Feature)로 대변될 수 있도록 시간 및 주파수 영역에서 특징 벡터를 구성할 수 있음을 예제로 설명하였다. 차원 축소 및 카이 제곱 기법을 적용하여 최적의 특징 벡터를 추출하여 기계학습의 분류 알고리즘이 비정상적 회전 신호를 가진 장비의 고장 예측에 활용될 수 있음을 보였다. 이 과정에서 k-NN(k-Nearest Neighbor), SVM(Support Vector Machine), Random Forest의 기계학습 알고리즘을 적용하였다. 또한 시계열 기반의 오토인코더 및 CNN (Convolution Neural Network) 적용하여 이상 감지와 고장진단을 수행한 결과를 비교하여 제시하였다.

• 한국추진공학회지
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• 제17권2호
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• pp.71-83
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• 2013

항공기 가스터빈의 운용율을 극대화 하고 정비 비용을 최소화하기 위해 최근 모델기반방법이나 인공지능방법을 이용한 첨단상태진단기법들을 적용하고 있다. 이 진단 방법들 중 비선형 GPA방법과 유전자 알고리즘을 이용한 엔진 진단방법들이 선형 GPA, 퍼지 로직 및 신경망 이론 등의 타 방법들에 비해 장점을 가지고 있는 것으로 알려졌다. 이에 본 연구에서는 항공기용 AE3007H 터보팬엔진의 상태진단에 비선형 GPA기법과 유전자 알고리즘을 적용한 후 비교를 통해 센서 노이즈와 바이어스가 있는 경우 유전자 알고리즘이 보다 우수한 진단 기법임을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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• pp.200-204
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• 2007

최근 유비쿼터스 환경의 발달로 인해 사용자 중심의 유비쿼터스 기술이 활발히 연구되고 있다. 이에 따른 각종 응용 분야가 활발히 연구 중이며, 그 중에서 특히 U-Health 기술이 주목받고 있다. U-Health 기술은 질병의 치료라는 전통적인 관점의 의료 서비스에서 벗어나 건강한 상태의 지속적인 관리와 질병의 예방이라는 적극적이고 확장된 개념으로 발전해가고 있다. 건강상태를 관리하고 진단하기 위해서는 기존의 진단데이터를 효율적으로 관리하고, 그것을 토대로 하여 유용한 정보를 얻어 낼 수 있는 방법이 필요하다. 지금까지는 데이터를 처리하기 위하여 통계적인 수치나 전문가에 의한 전문지식을 토대로 하는 방법을 사용하고 있다. 그러나, 건강상태를 관리하고 진단을 목적으로 하는 시스템에서는 높은 정확성이 보장되어야 한다. 또한 유비쿼터스 환경의 특성상 적은 메모리의 사용과 빠른 마이닝 속도가 수반되어야 한다. 본 논문에서는 튜플기반의 진단데이터들을 마이닝하여 진단패턴을 뽑아내는 의료 진단 마이닝 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 진단패턴정보의 정확성을 높일 수 있는 장점을 가지며, 튜플기반의 데이터들을 트리 구조로 구성함으로써 마이닝 속도를 향상시킨다. 더 나아가 트리 구조의 컴팩트한 데이터 구조로 메모리 적재가 용이하다. 이는 센서가 부착된 개별 사용자로부터 실시간으로 들어오는 건강상태와 진단패턴과의 비교, 분석을 가능하게 함으로써 보다 정확하고 빠른 진단결과를 내려줄 수 있는 의사결정시스템의 사용에 적합하다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.265-267
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• 2022

선박 기관시스템이 효율적이고 안이정적인 운용을 위해서는 실시간 상태 모니터링 기반의 이상탐지, 고장진단 더 나아가 고장예측에 따른 대응조치를 할 수 있는 기술이 필요하며 이를 상태기반 유지관리(Condition Based Maintenance, CBM)이라 지칭한다. 해당 기술을 개발 및 확보하기 위해서는 가장 우선적으로 기관시스템에 대한 다양한 고장 데이터가 확보되어야 하며 이후, 확보된 데이터에 대한 특징추출 등 전처리 알고리즘, 고장 진단 및 예측 알고리즘 등을 개발하여야 한다. 본 연구에서는 선박 추진용 엔진 및 발전기 엔진에 대한 상태기반 유지관리 기술의 개발현황과 향후 지속적인 연구 추진방향을 소개하고자 한다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2019년도 전력전자학술대회
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• pp.204-206
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• 2019

본 논문은 이중 확장 칼만 필터를 통한 SOC (State of charge) 및 용량 추정과 배터리 모델 파라미터를 이용한 폐배터리의 최대 출력을 추정하는 방법을 연구 및 제안한다. 배터리의 단순 전압 측정을 통해 상태를 진단할 경우, 부하 조건에 따라 급격한 전압 상승 및 강하로 인해 정밀한 안전 진단 및 운용에 어려움이 따르지만, 폐배터리는 일반 배터리에 비해 전압 변동율이 크기 때문에 상태 진단에 큰 어려움이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 폐배터리의 정밀한 안전진단을 하기 위해 SOC 영역 및 충/방전에 따른 최대 출력을 계산하여 사전에 배터리의 상태를 진단할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 또한, 배터리의 노화도에 따른 최대 출력을 실험 및 시뮬레이션을 통해 결과를 제시하여 유효한 방식임을 검증한다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제17권5호
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• pp.113-121
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• 2013

본 연구의 복합 센서의 상태 판정 알고리즘을 적용한 노면결빙 예측 및 강설 감지 시스템은 기존 단일 센서 만을 이용하던 기존 방식에서 벗어나, 접촉식/비접촉식 센서 및 적외선 카메라를 통합 운영하여 분사 시스템의 분사 시기와 융설액 분사량을 최적 제어한다. 시스템에 적용된 상태 판정 알고리즘은 취득한 온/습도 데이터와 수분 감지 데이터, 관측된 도로 영상의 영상처리기술 등을 이용하여 노면결빙 위험상태와 강설 상태 뿐만 아니라 강설 강도까지 구분하여 판정을 수행한다. 제작된 시스템의 현장 적용 실험에서는 강설 상태 감지율 89% 습윤 상태 감지율 94%의 우수한 판정 결과와 신뢰성을 검증하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.1249-1256
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• 2018

최근 인공지능에 대한 연구가 진단과 예측 분야에서 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 산업 현장에 설치되어 있는 모터와 펌프에서 발생하는 진동, 회전 수, 전류 데이터 취득한다. 취득한 데이터로부터 k-최근접 이웃(k-nearest neighbors) 알고리즘을 적용하여 이들 데이터를 학습하고, 학습한 데이터를 이용하여 펌프와 모터의 이상상태와 건전 상태를 판단하는 상태진단법을 제안한다. 제안 결과 정상상태와 이상상태가 잘 구분됨을 확인할 수 있었다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2011년도 제40회 동계학술대회 초록집
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• pp.31-31
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• 2011

식각, 증착 등의 플라즈마 활용 공정에서 공정 결과들이 예상치 못한 편차를 보이거나 시간에 따른 공정 결과의 드리프트가 발생하는 등의 문제는 공정 수율 향상 뿐 아니라 공정 결과 생산하게 되는 제품의 성능을 결정짓는다는 점에서 중요하다. 그 결과 공정의 이상이 발생 되는 것을 감지하기 위한 다양한 장치 및 알고리즘들이 등장하고 있으나, 현재 공정 상태 변화를 진단하는 것은 공정 장치에서 발생된 신호 변동을 통계적으로 처리하는 수준에 머무르거나 플라즈마 인자들의 값 자체를 진단하는 정도에 그치고 있다. 본 연구에서는, 향후 물리적 해석을 기반으로 한 공정 진단을 위한 알고리즘을 세우는 것을 목표로 하여 공정 결과에 민감하게 영향을 주는 플라즈마 내부 전자의 열평형 상태의 미세한 변동을 감지하고 이를 통하여 공정 결과에 영향을 주게 되는 장치 내 물리적, 화학적 반응들의 변동 메커니즘을 이해하고자 하였다. 외부에서 감지하기 힘들기 때문에 장치 상태에 변동이 없는 것으로 보이지만 실제로는 변동하고 있는 플라즈마의 미세한 상태 변화를 보여줄 수 있는 물리 인자로는 잦은 충돌로 인하여 빠르게 변동에 대응할 수 있는 전자들의 열평형 특성을 살펴보는 것이 적합하다고 판단하여 광신호를 통해 전자 에너지 분포함수를 진단할 수 있는 모델을 수립하였다. 이 모델의 적용 결과를 활용하면 전자들의 열평형이 주변 가스 종의 반응율 변동에 주게 되는 영향을 해석할 수 있다. 실제로 ICP-Oxide Etcher 장치에서 장치 내벽 오염물질 유입 및 공정 부산물의 장치 내 잔여로 인하여 식각율로 표현되는 공정 결과에 최대 6%의 편차가 발생하게 되는 메커니즘을 해석할 수 있었다.