• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2006.11a
• /
• pp.365-368
• /
• 2006

심장의 활동을 기록한 심전도는 심장의 상태에 대한 가치 있는 임상 정보를 제공한다. 지금까지 심전도를 이용한 심장 질환 진단 알고리즘에 대한 많은 연구가 진행되어 왔으나, 심장 질환에 대한 진단 결과의 부 정확성으로 인해 외국의 진단 알고리즘을 사용하고 있다. 이 논문에서는 원시 심전도 데이터로부터 심장 질환 진단의 파라미터인 ST-segment 추출 방법을 제안한다. ST-segment는 관상동맥질환 예측에 활용되므로 데이터마이닝의 분류기법을 적용하여 질환을 예측한다. 또한 연관규칙 마이닝을 통해 환자들의 임상 데이터로부터 심장 질환자들의 임상적 특징을 예측한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.15 no.1
• /
• pp.241-248
• /
• 2011

In this paper we proposed and implemented a diagnosis system to control nuclear fuel handling machine. The proposed system consists of data acquisition system, diagnosis algorithm and faults simulator. Since the test on real operation of the fuel handling machine is impossible, we evaluated the proposed system by diagnosis experiments using the faults simulator, with which test signals on abnormal states of the bearing ball and the inner race of the bearing are generated. The experiments showed that resulting diagnosis analysis are consistent with the theoretical expectations.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2014.11a
• /
• pp.958-961
• /
• 2014

최근 영상 분석을 기반으로 한 서비스 어플리케이션의 공급량이 증가하는 추세이다. 특히, 피부 영상 분석 서비스의 경우 주목할 만한 이슈는 접근의 용이함과 편리성을 갖춘 서비스 어플리케이션의 개발이다. 본 논문에서는 사용자의 피부 상태 진단 서비스를 손쉽게 웹 상으로 제공받을 수 있는 어플리케이션 개발에 주안점을 둔다. 이를 위해 피부 현미경으로 촬영된 이미지에 이진화 및 질감 대비 향상, 노이즈 제거 등의 전처리 과정과 Watershed 알고리즘, 외곽선 검출 등의 과정을 거쳐 수치화된 데이터를 산출한다. 최종적으로 피부 주름, 거칠기, 유분, 톤, 민감성 정보를 검출하며 분석 결과를 사용자에게 보여준다. 분석된 피부 영상 정보를 통해 사용자는 쉽게 자신의 피부 상태를 진단 받을 수 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2022.06a
• /
• pp.110-110
• /
• 2022

본 연구는 자율운항 선박의 원격 고장 진단 기법 개발의 일부로 수행되었다. 특히, 엔진 연료 계통 장비로부터 계측된 시계열 데이터로부터 상태 진단을 위한 알고리즘 구현 결과를 제시하였다. 엔진 연료 펌프와 청정기를 가진 육상 실험 장비로부터 진동 시계열 데이터 계측하였으며, 이상 감지, 고장 분류 및 고장 예측이 가능한 심층 학습(Deep Learning) 및 기계 학습(Machine Learning) 알고리즘을 구현하였다. 육상 실험 장비에 고장 유형 별로 인위적인 고장을 발생시켜 특징적인 진동 신호를 계측하여, 인공 지능 학습에 이용하였다. 계측된 신호 데이터는 선행 발생한 사건의 신호가 후행 사건에 영향을 미치는 특성을 가지고 있으므로, 시계열에 내포된 고장 상태는 시간 간의 선후 종속성을 반영할 수 있는 학습 알고리즘을 제시하였다. 고장 사건의 시간 종속성을 반영할 수 있도록 순환(Recurrent) 계열의 RNN(Recurrent Neural Networks), LSTM(Long Short-Term Memory models)의 모델과 합성곱 연산 (Convolution Neural Network)을 기반으로 하는 Conv1D 모델을 적용하여 예측 정확성을 비교하였다. 특히, 합성곱 계열의 RNN LSTM 모델이 고차원의 순차적 자연어 언어 처리에 장점을 보이는 모델임을 착안하여, 신호의 시간 종속성을 학습에 반영할 수 있는 합성곱 계열의 Conv1 알고리즘을 고장 예측에 사용하였다. 또한 기계 학습 모델의 효율성을 감안하여 XGBoost를 추가로 적용하여 고장 예측을 시도하였다. 최종적으로 연료 펌프와 청정기의 진동 신호로부터 Conv1D 모델과 XGBoost 모델의 고장 예측 성능 결과를 비교하였다

• Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
• /
• v.11 no.1
• /
• pp.43-50
• /
• 2007

In this study, Hybrid Separate Learning Algorithm(SLA) consisting of Support Vector Machine(SVM) and Artificial Neural Network(ANN) has been used for developing the defect diagnostic algorithm of the aircraft turbo-shaft engine in the off-design range considering altitude variation. Although the number of teaming data and test data highly increases more than 6 times compared with those required for the design condition, the proposed defect diagnostics of gas turbine engine using SLA was verified to give the high defect classification accuracy in the off-design range considering altitude variation.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.11 no.11
• /
• pp.2150-2157
• /
• 2007

In this paper, we have proposed a self disease diagnosis system for ordinary persons to help the decision of access methods to a specialized medical management, and for medical specialities to discover new diseases and their symptoms easily, using verification of an individual#s health status by a series of processes performed by oneself. In the proposed self disease diagnosis system, illness is decided by 60 kinds of diseases selected using the report called #Diseases that Koreans take seriously# published by Ministry of Health & Welfare and medical contents called #Engel Pharm#, and also using 161 representative symptoms for the 60 kinds of diseases. An individual#s health information is extracted by diagnosis of one#s health status by a clustering of the 60 kinds of diseases using enhanced ART2 algorithm and input vectors from the results of questions for symptoms of each disease.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2009.11a
• /
• pp.213-214
• /
• 2009

무선 센서들의 진보에 따라 환자의 상태를 모니터링 하거나 정보를 저장 후 원거리에 있는 의사들의 진단 제공이 가능하게 되었다. 하지만 환자의 데이터의 양에 비해 의사의 수가 적으므로 환자가 진단을 제공 받는데 시간적인 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 환자의 상태를 1 차적으로 자동 진단하는 시스템을 제안한다. 전체 데이터의 적용을 위해 Circadian rhythm에 기반한 데이터 직접방법을 제안하고 데이터를 효율적으로 분류하기 위해 PSO(Particle Swarm Optimization)을 기반으로 하는 분류화 알고리즘을 적용하여 시스템의 수행속도 향상을 도모하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.20 no.3
• /
• pp.380-387
• /
• 2010

For the fault diagnosis of three-phase induction motors, we propose a diagnosis algorithm based on mutual information and linear discriminant analysis (LDA). The experimental unit consists of machinery module for induction motor drive and data acquisition module to obtain the fault signal. As the first step for diagnosis procedure, DFT is performed to transform the acquired current signal into frequency domain. And then, frequency components are selected according to discriminate order calculated by mutual information As the next step, feature extraction is performed by LDA, and then diagnosis is evaluated by k-NN classifier. The results to verify the usability of the proposed algorithm showed better performance than various conventional methods.

• Journal of Digital Convergence
• /
• v.16 no.7
• /
• pp.223-229
• /
• 2018

Recently, the necessity of safety diagnosis of electrical devices has been increasing as the fire caused by electric devices has increased rapidly. This study is concerned with the safety diagnosis of electric equipment using intelligent Fuzzy technology. It is used as a diagnostic input for the multiple electrical safety factors such as the use current, cumulative use time, deterioration and arc characteristics inherent to the equipment. In order to extract these information in real time, a device composed of various sensor circuits, DSP signal processing, and communication circuit is implemented. The fuzzy logic algorithm using the Gaussian function for each information is designed and compiled to be implemented on a small DSP board. The fuzzy logic receives the four diagnostic information, deduces it by the fuzzy engine, and outputs the overall safety status of the device as a 100-step analog fuzzy value familiar to human sensibility. By experiments of a device that combines hardware and fuzzy algorithm implemented in this study, it is verified that it can be implemented in a small DSP board with human-friendly fuzzy value, diagnosing real-time safety conditions during operation of electric equipment. In the future, we expect to be able to study more intelligent diagnostic systems based on artificial intelligent with AI dedicated Micom.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2007.07a
• /
• pp.356-357
• /
• 2007

본 논문은 3상 교류기기 고정자 권선의 주절연과 상간 절연의 절연 상태 진단에 대한 연구이다. 각 상의 차동 누설 전류 측정을 이용하여 교류기기의 운전 중에 절연 상태를 나타내는 인자인 커패시턴스와 Dissipation Factor($tan{\delta}$)를 계산한다. 이를 위해 오프라인과 온라인 테스트를 위한 3상 절연 시스템 모델을 유도하고, 알고리즘을 통해 각 상의 고정자 권선의 주절연과 상간 절연의 상태를 나타내는 인자를 정량화한다. 15hp의 유도 전동기를 이용하여 주절연과 상간 절연의 고의적인 열화 아래 실험을 하였다.