• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.749-752
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• 2014

본 논문에서는 저속으로 동작하는 구름 베어링의 다중 결함 조기 검출을 위해 결함 특징 추출, 효과적인 특징 선택, 선택된 특징을 이용한 결함 분류의 세 단계로 구성된 결함 진단 기법을 제안한다. 1단계에서 이산 웨이블릿 변환을 이용하여 미세성분으로부터 통계적 결함 특징을 추출하고, DET(distance evaluation technique)를 이용하여 추출한 결함 특징 가운데 베어링 다중 결함 검출에 효과적인 특징을 선택한다. 마지막으로 선택된 특징을 k-NN(k-Nearest Neighbors) 분류기 입력으로 사용함으로써 결함을 진단한다. 본 논문에서는 제안한 결함 진단 기법의 성능을 분류 정확도 측면에서 평가한 결과 95.14%의 높은 분류 정확도를 보였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.518-523
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• 2023

고정자 권선단락은 미세한 턴이 단락되어 급격히 고장이 심각해짐에 따라 ITSC의 진단이 중요시되고 있다. 그러나, 3상 유도전동기의 노이즈 및 손실등과 유사한 특징을 가짐에 따라 ITSC진단에 많은 어려움이 있다. 이를 효율적으로 진단하기 위해서 인공지능 기법으로 연구되고 있으나, 현장에서는 모델기반 기법이 두루 활용되고 있음에 따라 모델기반 기법에 대한 진단 성능개선 연구가 필요한 실정이다. 이에 본 논문에서는 회전하고 있는 자속에 변화를 무시하며, 전류 성분만을 이용할 수 있도록 Clarke변환 방법을 응용하여 진단방법을 제안하였다. 이에 30분간의 정상 및 ITSC 상태의 측정 결과, 정상상태를 ITSC 상태로 오인식하는 경우 0.2[%], ITSC상태를 정상상태로 오거부하는 경우 0.26[%]로 효율적인 진단 방법임을 실험을 통해 알 수 있었다.

• 한국추진공학회지
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• 제5권1호
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• pp.69-75
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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. 엔진의 손상은 압축기 오염과 압축기 터빈 및 동력터빈의 부식이 동시에 발생하는 경우를 가정하였다. 먼저 비선형 GPA에서 반복기법에 대한 영향을 알아보기 위해 독립변수의 저하량을 등간격으로 나누어 반복 해석한 경우와 Newton-Raphson법을 이용하여 해석한 경우를 선형 GPA 해석 결과와 비교하였다. 해석 결과 비선형 GPA의 성능은 반복기법에 의해 많은 영향을 받음을 알 수 있었다. 다음 계측변수 수에 대한 영향을 알아보기 위해 계측변수를 6개, 8개, 10개로 달리하여 각각 선형 GPA 기법과 비선형 GPA 기법을 이용하여 해석을 수행한 후 RMS 오차를 비교하였다. 해석 결과 계측변수가 많으면 보다 정확한 진단 결과를 얻을 수 있으나 계측변수를 잘 선정한다면 보다 적은 계측변수로도 신뢰성 있는 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다. 또한 비선형 GPA 기법을 이용한 경우의 RMS 오차가 선형 GPA 기법을 이용한 경우보다 적어 비선형 GPA 기법의 유용성을 알 수 있었다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권2호
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• pp.511-516
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• 2024

최근 제정된 궤도시설의 성능평가에 관한 세부지침에서 궤도성능평가의 평가절차 및 실시방법 등에 관한 필요사항을 제시하였다. 그러나 외관조사(육안조사)에 의해 레일표면손상의 등급이 결정되며, 점검자의 주관적인 판단으로 정성적인 평가에만 의존할 수밖에 없는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 레일표면손상을 이용하여 레일내부결함까지 진단할 수 있는 진단애플리케이션을 개발하고자 하였다. 현장조사에서는 레일표면손상을 조사하고 패턴을 분석하였다. 또한 실내시험에서는 레일내부손상 이미지 데이터를 구축하기 위하여 SEM 시험을 이용하였으며, 균열 길이, 깊이 및 각도를 정량화하였다. 본 연구에서는 현장조사와 실내시험에서 구축한 이미지 데이터를 적용한 딥러닝 모델(Fast R-CNN)을 애플리케이션에 적용하였다, 스마트기기에서 사용이 가능한 딥러닝 모델을 이용한 레일표면손상 진단 애플리케이션(App)을 개발하여 향후 궤도진단 및 성능평가 업무에 활용 가능한 레일표면손상 스마트 진단시스템을 개발하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제17권5호
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• pp.553-561
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• 2015

본 연구에서는 국내에 활발히 적용되기 시작한 쉴드 TBM 터널의 합리적인 유지관리를 위한 성능평가 기준을 제시하였다. 이를 위해 국내 외 성능평가 기준을 분석하였고, 국내 시공된 쉴드 TBM 터널에 대한 현장조사 및 정밀안전진단 보고서 분석을 통한 변상사례를 조사하여 성능평가 항목을 균열, 누수, 파손, 박리, 층분리 및 박락, 백태, 품질상태, 철근노출, 탄산화, 단차, 볼트상태, 배수상태, 지반상태, 접속부상태, 공동구 상태로 선정하였다. 또한 다중의사결정기법인 AHP 기법을 활용하여 선정된 성능평가에 대한 합리적인 가중치를 산정하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.477-480
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• 2004

최근 생산 현장에 최종 제품의 성능 보장을 위해 사용될 소재의 특성을 검사하는 장비가 도입.운영되고 있다. 이들 장치 중 Rheotruder는 폴리머 소재의 품질 평가기준이 되는 점도를 측정하기 위해 제작되었으며 이는 지연시간 및 비선형적 특성을 갖게 되어 시스템의 분석이 용이하지 않다는 문제점을 갖는다. 본 연구에서는 비선형 특성을 갖는 측정 장치의 성능 평가를 용이하게 하기 위해 동적 시스템 모델링이 가능한 TDNN(Time Delay Neural Network)을 도입하여 실제 Rheotruder에 적용하여 봄으로써 그 유용성을 확인하고자 한다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 1999년도 추계학술대회 논문집
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• pp.133-137
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• 1999

STAREX 교환기의 DBMS는 교환기 시스템의 호처리, 운용, 보전 등에 관련된 모든 데이터를 유지하면서, 응용 프로그램 데이터의 효율적 지원, 데이터의 일관성 유지, 데이터의 백업, 데이터의 무결성 진단 및 복구 등의 종합적인 관리를 수행하는 시스템 소프트웨어이다. 또한, DBMS는 교환기의 실시간 처리 요구를 만족시키기 위하여 여러 가지 기능들을 제공한다. 그러나, 이러한 기능들은 응용 프로그램들이 얼마나 효율적으로 사용 하느냐에 따라 성능이 크게 좌우된다. 본 논문에서는 STAREX 교환기의 DBMS가 제공하는 실시간 처리 기능들을 소개하고, 교환기의 성능을 향상시키기 위하여 응용 프로그램들이 효율적으로 데이터베이스에 접근하는 방안을 제시한다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제27권5호
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• pp.553-560
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• 2003

On-site diagnosis of chiller performance is an essential step fur energy saving business. The main purpose of the on-site diagnosis is to predict the COP of a target chiller. Many models based on thermodynamics background have been proposed for this purpose. However, they have to be modified from chiller to chiller and require deep insight into thermodynamics that most of field engineers are often lacking in. This study focuses on developing an easy-to-use diagnostic technique that is based on adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS). Quality of the training data for ANFIS, sampled over June through September, is assessed by checking COP prediction errors. The architecture of the ANFIS, its error bounds, and collection of training data are described in detail.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.558-563
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• 2021

알츠하이머병 치매와 조현병 진단을 위한 2단계 분류 모델을 제안한다. 정상군과 환자군의 발화에 나타난 페어 언어 모델 간의 Perplexity 차이에 기반한 분류와 기존 단일 BERT 모델의 미세조정(fine-tuning)을 이용한 분류의 통합을 시도하였다. Perplexity 기반의 분류 성능이 알츠하이머병, 조현병 모두 우수한 결과를 보임을 확인 하였고, 조현병 분류 모델의 성능이 소폭 증가하였다. 향후 설명 가능한 인공지능 기법을 적용에 따른 성능 향상을 기대할 수 있었다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권7호
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• pp.1088-1097
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• 2021

기계 장비의 진동 데이터는 필연적으로 노이즈를 포함하고 있다. 이러한 노이즈는 기계 장비의 유지보수를 진행하는데 악영향을 끼친다. 그에 따라 데이터의 노이즈를 얼마나 효과적으로 제거해주냐에 따라 학습 모델의 성능을 좌우한다. 본 논문에서는 시계열 데이터를 전처리 함에 있어 특성추출 과정을 포함하지 않는 Denoising Auto Encoder 기법을 활용하여 데이터의 노이즈를 제거했다. 또한 기계 신호 처리에 널리 사용되는 Wavelet Transform과 성능 비교를 진행했다. 성능비교는 고장 탐지율을 계산하여 진행했으며 보다 정확한 비교를 위해 분류 성능 평가기준 중 하나인 F-1 Score를 계산하여 성능 비교를 진행했다. 고장을 탐지하는 과정에서는 One-Class SVM 기법을 활용하여 고장 데이터를 탐지했다. 성능 비교 결과 고장 진단율과 오차율 측면에서 Denoising Auto Encoder 기법이 Wavelet Transform 기법에 비해 보다 좋은 성능을 나타냈다.