• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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• 2002.04a
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• pp.25-26
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• 2002

가스터빈 엔진의 성능모사는 개발단계에서의 개발위험도 감소나 개발비용 절감의 목적뿐만 아니라 운용단계에서 최적의 정비를 위한 엔진의 상태 진단을 위해서도 그 필요성이 매우 크다. 가스터빈 엔진의 성능모사를 위해서는 "각 구성품의 성능은 구성품 성능선도를 따라야 한다"는 제약조건을 만족해야 하며 이를 위해서는 구성품의 특성을 나타내는 성능선도가 매우 중요하다. 구성품 성능선도는 다양한 조건에서의 성능시험을 통해 얻는 것이 당연하나 이는 엔진 개발사에서나 가능하며 대부분 공개를 기피한다. 따라서 일반 구매자나 가스터빈 엔진의 성능을 연구하는 사람들은 일부 공개된 성능도를 축척하여 이용하고 있다.여 이용하고 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2004.07d
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• pp.2158-2160
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• 2004

본 논문에서는 불확실한 비선형 시스템에 대하여 새로운 고장진단 방법을 이용한 고장 허용 제어기를 설계한다. 잔류 신호는 비선형 관측기 구조를 이용하여 얻을 수 있다. 고장 성분은 neuro-fuzzy 근사기로 추정한다. 제안된 고장 허용 제어기는 강인 제어기와 고장 성분을 보상할 수 있는 보상제어기로 구성된다. 여기서 제안된 고장진단 방법은 고장으로 인해 발생되는 보상제어기의 크기로 고장을 진단함으로써 고장 전후의 강인 제어기의 특성을 계속유지 할 수 있게 설계하였다. 본 논문에서 제안한 고장 허용 제어기의 성능은 컴퓨터 모의실험을 통하여 증명하였다.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.21 no.3
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• pp.1-8
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• 2017

An experimental study is needed a reinforcing method for seismic load to apply for RC structures because a lot of earthquakes have frequently happened in the world and those also collapsed infrastructures or damaged human lives. The reinforcing effect of PolyUrea (PU) appeared to be excellent under blast and impact about RC structures. In this study, Stiff Type PolyUrea (STPU) had developed by manipulating the ratio of the components of prepolymer and hardener of PU. And the durability performance evaluation of STPU for deterioration and chemical resistance has been performed. Acid environmental exposure test and ultraviolet (UV) exposure test have been performed as the durability performance evaluation for STPU. Concrete carbonation exposure test and freezing and thawing test for concrete coated with STPU have been performed. The experimental result showed that STPU has high resisting capacity and durability in all tests. Therefore, STPU would be used as seismic reinforcement materials.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.14 no.9
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• pp.4455-4461
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• 2013

This paper investigates the diagnosis performance of Artificial Neural Network (ANN) depending on the structure and the input vector type of ANN, which has been used to detect the partial discharge to lead to the electric machinery deterioration. The diagnosis performance of one hidden layer and two hidden layer in ANN are compared. The performance using the 2048 time-series data and the performance using the feature input vector are compared. For measuring the partial discharge signal, the tip-to-plate, the sphere-to-sphere, the tip-to-tip, the tip-to-sphere and the sphere-to-plate electrodes are used respectively. For ANN's learning, Matlab and C-code program are used. For evaluating the diagnosis performance of ANNs, the simulation studies are performed.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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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.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.221-222
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• 2022

본 논문에서는 모발 정밀검사(Phototrichogram)를 통해 일정 간격을 두고 촬영된 환자의 모발 두피 사진을 이용하여 머리카락 검출 및 머리카락의 개수 변화 추이에 따른 환자의 탈모 진단에 도움을 줄 방법을 제안하였다. 모발 정밀검사를 진행하여 촬영된 환자의 모발 사진으로부터 딥러닝 기반의 영상 분할 기법(Image Segmentation)의 하나인 DetectoRS 모델을 활용하여 머리카락을 자동 검출한다. 실험 결과 DetectoRS 모델의 분할 성능은 74.74%로 효과적으로 머리카락을 검출하였음을 확인할 수 있었다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.9 no.3
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• pp.845-850
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• 2023

In this paper, we propose a method for diagnosing ball bearing vibration using transfer learning. STFT, which can analyze vibration signals in time-frequency, was used as input to CNN to diagnose failures. In order to rapidly learn CNN-based deep artificial neural networks and improve diagnostic performance, we proposed a transfer learning-based deep learning learning technique. For transfer learning, the feature extractor and classifier were selectively learned using a VGG-based image classification model, the data set for learning was publicly available ball bearing vibration data provided by Case Western Reserve University, and performance was evaluated by comparing the proposed method with the existing CNN model. Experimental results not only prove that transfer learning is useful for condition diagnosis in ball bearing vibration data, but also allow other industries to use transfer learning to improve condition diagnosis.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.7 no.3
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• pp.167-174
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• 2003

Military facilities with masonry have a great portion in the whole military facilities. But lots of them have been used for more than 20 years, the degree of deterioration of the facilities are serious. Futhermore, as insufficient budget for the facilities maintenance and poor maintenance, the performance of the aged masonry facilities have continually decreased. We suggest a structural performance assessment criteria for the military facility through literature review, interview with experts and questionnaire. The major assessment factors for the structural performance include the inclining and sinking degree of the facilities, durability of materials and resisting force of the structural members.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.49 no.2
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• pp.7-12
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• 2012

Recently the medical field to efficiently process the vast amounts of information to decision trees, neural networks, Bayesian Networks, including the application method of various data mining techniques are investigated. In addition, the basic personal information or patient history, family history, in addition to information such as MRI, HRCT images and additional information to collect and leverage in the diagnosis of disease, improved diagnostic accuracy is to promote a common status. But in real world situations that affect the results much because of the variable exists for a particular data mining techniques to obtain information through the enemy can be seen fairly limited. Medical images were taken as well as a minor can not give a positive impact on the diagnosis, but the proportion increased subjective judgments by the automated system is to deal with difficult issues. As a result of a complex reality, the situation is more advantageous to deal with the relative probability of the multivariate model based on Bayesian network, or TAN in the K2 search algorithm improves due to expansion model has been proposed. At this point, depending on the type of search algorithm applied significantly influenced the performance characteristics of the extended Bayesian network, the performance and suitability of each technique for evaluation of the facts is required. In this paper, we extend the Bayesian network for diagnosis of diseases using the same data were carried out, K2, TAN and changes in search algorithms such as classification accuracy was measured. In the 10-fold cross-validation experiment was performed to compare the performance evaluation based on the analysis and the onset of high-risk classification for patients with HRCT images could be possible to identify high-risk data.

• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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• 2001.04a
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• pp.49-53
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• 2001

터보프롭 엔진의 성능진단을 위한 선형 GPA(Gas Path Analysis) 및 비선형 GPA 프로그램을 개발하고 최적 계측 변수 선정을 위한 해석을 수행하였다. 압축기 오염과 압축기 터빈 및 동력터빈의 부식에 의한 손상을 가정하고 계측변수를 6개, 8개, 10개로 달리하여 각각 선형 GPA 기법과 비선형 GPA 기법을 이용하여 해석을 수행한 후 RMS 오차를 비교하였다. 해석 결과 비선형 GPA 기법을 이용한 경우의 RMS 오차가 선형 GPA 기법을 이용한 경우보다 적어 비선형 GPA 기법의 유용성을 확인할 수 있었다. 또한 적절한 계측변수의 선정을 통해 보다 적은 계측 장비로 더 신뢰성 있는 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.