• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 전기설비
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• pp.57-58
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• 2006

과거 2003년 북미 대 정전 이후 전력기기의 사고 발생 후 얼마나 빨리 사고를 제거하고 피해가 적도록 신속하게 복구하는 개념에서 사고이전에 사고를 미연에 방지하는 예방개념으로 관심이 높아지고 있다. 전력기기를 사고로부터 보호하는 보호기기도 중요하지만 사고이전의 상태를 감시하여 미연에 사고를 방지할 수 있도록 하는 예방진단시스템의 중요성도 높아지고 있다. 이렇듯 관심이 높아짐에 따라 각종 진단알고리즘의 개발이 신속히 이루어지고 있다. 보호기기처럼 어떤 설정된 정정 값 이상의 값이 입력되면 보호동작을 수행하는 단순 동작과는 달리 예방진단 시스템은 입력되는 신호의 패턴을 인식하여 열화/노화 등의 진행상황 및 정비조치에 대한 정보를 만들므로 인공지능적인 요소가 많이 적용되고 있다. 따라서 각종 Fuzzy, Neural Network, Expert 등 각종 판단 알고리즘과 패턴을 인식하는 확률통계, 프랙탈 기하학 등이 적용되고 있다. 모두가 틀리다는 것은 아니지만 보다 정확한 예방진단을 위해 각종 알고리즘이 추가 및 수정이 자주이루어지고 있는 실정이다. 그러나 새로운 알고리즘을 적용하기 위해서 기 개발되어 운영 중이거나 설치된 예방진단시스템을 멈추고 전반적으로 수정을 수행하는 것은 감시진단시스템의 본래 모습을 무시하는 행동이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 이런 문제를 해결하기 위하여 온라인 상태에서 장비를 감시하는 예방진단 시스템의 알고리즘 변형 시 시스템의 운영이 문제되지 않도록하는 다이나믹 인터페이스를 개발하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.387-392
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• 2007

본 논문에서는 질병에 대한 전문적인 지식이 부족한 일반인들을 대상으로 스스로 자신의 건강 상태를 쉽게 파악하고, 조금씩 진화하는 질병 바이러스에 따른 증상의 변화를 진단할 수 있는 퍼지 ART 알고리즘을 이용한 한방 자가 진단 및 학습 시스템을 제안한다. 제안된 한방 자가 진단 및 학습 시스템은 72가지 한방 질병과 각 질병에 대한 증상을 분석하여 데이터베이스로 구축하고 구축된 데이터베이스 정보를 기반으로 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 사용자의 질병을 도출한다. 본 논문에서는 사용자가 자신의 대표 증상을 제시하면 해당 증상을 포함하는 질병들을 도출한다. 도출된 질병들의 세부 증상들을 사용자가 입력 벡터로 제시하면 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 세부 증상에 대한 질병들을 클러스터링한 후, 세부 증상에 대한 질병의 소속 정도를 제공한다. 본 논문에서 제시한 시스템을 한의학 전문의가 분석한 결과, 본 논문에서 제사한 시스템이 한방 질병의 보조 진단으로서의 가능성을 확인하였다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2011년도 제41회 하계 정기 학술대회 초록집
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• pp.94-94
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• 2011

본 논문은 "차세대 반도체용 진공공정의 실시간 측정/진단/제어 기술개발"과제의 제 3 세부과제 "스마트형 진공 배기 진단 제어 시스템 개발"의 주요 연구 실적을 소개한다. 본 세부과제는 (1)진공펌프 및 배기 시스템의 다중 상태변수 측정 장치 개발, (2)공정별 펌프 상태 및 공정 조건 data base 구축 및 진단 알고리즘 개발(e-Diagnostics Level 2 FDC 수준), (3)공정별 펌프 상태 변수 측정을 통한 자기 진단 기술 개발(e-Diagnostics Level 2 FDC 수준), 그리고 (4)측정/통신 PMS (Pump Monitoring System) 개발(통신속도 56k bps 이상, e-Diagnostics Level 0~1)을 최종 목표로 추진되어 왔다. 첫 번째 주요실적은 진공배기시스템의 다중 상태변수 측정 및 평가 장치를 성공적으로 개발하였다. 본 장치는 현장에서 진공펌프의 배기속도를 3% 이내로 정밀하게 측정할 수 있는 소닉 노즐을 이용한 배기속도 측정 장치 및 기술을 성공적으로 개발 완료하였다. 그리고 측정 가능한 상태변수는 20종에 달하며 이들을 이용하여 진공펌프의 성능인자 15종과 특성치 9종을 종합적으로 평가할 수 있는 능력을 갖추었다. 두 번째 주요실적은 공정별 진공배기시스템의 자기진단 및 예지보수 기수 개발이다. 연구에서 개발된 적응형 인자모델을 이용한 상태진단 기술은 이미 학회 논문으로 소개되었으며 본 기법은 기존의 시계열 상태변수를 이용한 기존의 상태진단 기법보다 메모리 소요량을 100배로 줄였으며 그리고 연산양은 10% 이하로 줄인 획기적인 기법이라 할 수 있다. 세 번째 주요실적은 상태변수 측정, 통신, 제어 및 공정적응 기능 통합형(smart) PMS(pumper monitoring system) 개발이다. 본 장치는 CAN통신 기법을 새로이 채택하였으며 한 대의 PC로 64대의 단위 진공펌프들의 운전 상태변수를 실시간으로 수집할 수 있도록 하였다. 그리고 운전 중인 개별 진공펌프들의 운전 상태진단은 적응형 인자모델을 이용한 상태진단 기술을 응적용함으로써 매우 정확한 상태진단을 매 batch마다 수행할 수 있는 기능을 제공한다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 1995년도 춘계학술대회논문집; 전남대학교, 19 May 1995
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• pp.360-366
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• 1995

국내 발전소에서 사용하고 있는 대형 회전 기계인 터빈의 상태 진단 기능을 높이기 위하여 터빈에서 발생 될 수 있는 이상 진동의 특성을 파악하고 이를 이용하여 이상 진동의 발생 가능성을 확률적으로 출력하는 새로운 알고리즘을 개발하였으며, C-언어로 프로그램하여 이를 검증하였다. 이상과 같이 본 연구에서 제안한 알고리즘을 이용한 자동 진단 시스템을 통하여 각각의 이상 진동에 대한 진단을 수행한 결과 양호한 판정 결과를 보였으며, 터빈 이상 진동에 대한 자동 진단의 가능성을 입증하였다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2011년도 추계학술대회 논문집
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• pp.471-474
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• 2011

본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 발전기 고정자의 가진 주파수의 거동패턴을 모델링하고 거동패턴의 위상변화를 학습패턴으로 만들어 오류 역전파 알고리즘으로 학습시킴으로써 고정자 권선 단말부에 대한 상태 감시한다. 고정자 모사장치를 구성하고 장치로부터 가진 데이터를 획득하여 실험한 결과 가진 주파수에서 일정한 형태의 거동패턴을 보였으며, 거동을 학습패턴으로 만들어 오류 역전파 알고리즘에 적용한 결과 뛰어난 성능을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.283-288
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• 2007

본 논문에서는 전문적인 지식이 부족한 일반인들을 대상으로 자신의 건강 상태를 파악 할 수 있는 자가 진단 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 68가지 질병과 각 질병에 대한 대표 증상 데이터 베이스를 이용하여 사용자의 질병을 도출한다. 본 논문에서는 사용자가 자신의 대표증상을 입력하면 해당 증상과 관련 있는 질병만을 자율 학습 방법 신경망인 ART2 알고리즘을 적용하여 클러스터링하고 각 질병의 증상과 관련된 질의 결과를 입력 벡터로 적용하여 사용자의 건강 상태를 진단한다. 사용자의 건강 상태를 진단하는데 있어서 질병과 증상의 정확한 정보는 매우 중요하다. 따라서 데이터베이스를 이용하여 질병과 증상의 정보관리를 유용하게 할 수 있도록 하였다. 제안된 자가 진단시스템을 구현하여 간호학 전문의가 분석한 결과, 본 논문에서 제안한 시스템이 질병의 보조 진단 시스템의 도구로서의 가능성을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.355-360
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• 2005

본 논문에서는 임베디드 리눅스와 유전자 알고리즘을 이용한 교량 진단 시스템의 설계에 대하여 기술한다. 제안된 시스템은 임베디드 리눅스 환경 하에서 동작하며, 교량의 상태는 인터넷을 통해 원격으로 모니터링을 한다. 그리고 다양한 교량 진단용 센서에 대해서 최적의 이득과 오프셋을 찾기 위해 유전자 알고리즘을 내장하고 있어 계측의 측정 범위가 크다. 제안된 방법의 검증은 시스템 기반에서 이루어졌다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권1호
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• pp.13-22
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• 2013

무선으로 응용 프로그램을 다운받아 실행하고 수많은 응용 프로그램들을 통신 접속이 없어도 실행이 가능하다는 점으로 인해 스마트폰 중독이 인터넷 중독보다 심각한 상태이지만 아직까지 스마트폰 중독과 관련된 연구가 부족한 상태이다. 한국정보화진흥원에서 개발한 스마트폰 중독 검사 척도인 S-척도는 문항수가 많아 응답자들이 진단 자체를 회피할 수도 있으며 인구통계학적 변인도 고려하지 않은 상태에서 체크한 문항들에 대한 총점만으로 중독여부를 진단하므로 정확하게 진단하는데 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 인구통계학적 변인을 포함한 여러 문항들을 추가한 자료들을 대상으로 먼저 스마트폰 중독에 영향을 미치는 중요한 요인들을 추출해 보았다. 추출한 축소문항을 대상으로 데이터마이닝기법 중 하나인 신경망을 이용하여 분류를 하였다. 신경망 학습알고리즘 중에서 BP학습 알고리즘과 다중 SVM을 이용하여 학습을 시켜 비교, 분석 해 본 결과 다중 SVM의 학습율이 조금 더 높게 나타났다. 본 논문에서 제안한 다중 SVM을 이용하여 학습을 한 자가진단 시스템을 이용하면 자료들의 급격한 변화에 대해 뛰어난 적응성을 가지므로 빠른 시간 내에 자신의 중독여부를 정확하게 자가진단 할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.464-467
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• 2020

조현병(정신분열증)은 사고, 감정, 지각, 행동 등 인격의 여러 측면에 걸쳐 광범위한 임상적 이상 증상을 일으키는 정신 질환이다. 심각한 정신 질환임에도 불구하고 여전히 과학적 진단 체계가 갖춰져 있지 않아 진단의 많은 부분을 환자의 진술에 의존하고 있으며, 이로 인해 조현병이라는 진단을 받고 치료방법을 찾는데 까지 오랜 시간이 걸린다. 이에 본 연구는 EEG, MRI 데이터와 조현병의 상관관계를 이용한 조현병 진단 시스템을 제안하고자 한다. 본 시스템은 MRI 데이터와 머신러닝 알고리즘을 통한 조현병의 확률적 진단과 함께, EEG 데이터의 시각화 기능을 제공하는 소프트웨어를 개발함으로써 조현병 진단의 과학적 근거를 의사에게 제공하여 정확한 병의 진단을 목표로 한다. 진단 후에는 환자 데이터의 체계적 관리를 통해 머신러닝 알고리즘의 학습 데이터 확보 및 환자의 상태를 지속적으로 관리·관찰 할 수 있도록 하여 의료 소프트웨어로서 조현병의 체계적 진단 및 관리 시스템을 구축한다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2000년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.717-720
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• 2000

베어링을 이용한 회전축은 모든 회전축의 근간을 이루고 있다. 이러한 회전축은 발전기 터어빈, 고정밀 공작기계 등에 많이 응용되고 있다. 그런데 이러한 대규모의 회전축에 이상이 생긴 경우, 이상을 방치하고 계속 사용하게 되면 기계전체의 파손을 가져올 수 있다. 이러한 기계전체의 파손이 일어나지 않도록 미리 이상을 진단할 수 있는 시스템을 구축하면 많은 비용을 절감할 수 있다. 지금까지 여러 종류 로터시스템 여러 종류의 이상진단을 시도하여 왔으며 앞으로도 많은 종류의 이상진단이 이루어지리라 생각한다. 다양한 형태의 이상진단은 시스템에서 추출되는 데이터를 통계적으로 처리하는 기법과 추출하는 센서의 특징을 파악하여 이상진단 알고리즘을 수립하는 과정을 망라하게 된다. 특히 이상진단 알고리즘에는 측정된 데이터의 불확실성을 감안한 이론이 적용되어야 한다. 본 논문에서는 로터시스템을 이용한 베어링 진단 유무에 대한 이상진단을 통계적 패턴인식 이용하여 정상과 비정상 상태를 구분하여 여러 종류의 이상을 구분하는 작업수행을 연구하고자한다.