• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2002년도 제18회 학술발표대회 논문초록집
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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.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 하계학술대회 논문집 D
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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.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제21권3호
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• pp.1-8
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• 2017

전 세계적으로 지진발생이 빈번하고 많은 인명피해와 사회기반시설물의 피해가 발생하고 있다. 지진에 대한 보수, 보강기법에 대한 연구가 많이 있었지만 대부분은 강성보강형태로 반복적인 하중이 구조물에 작용하면 2차적 피해가 발생할 수 있다. 따라서 강성보강이 아닌 연성보강형태의 보수, 보강기법이 필요하다. 본 연구에서는 철근 콘크리트 기둥 부재에 적용할 수 있는 보강 공법으로써 폴리머계의 고인성과 고연성 효과를 나타내는 경질형 폴리우레아를 내진보강용 재료로 선택하였고 재료의 열화 및 내화학적 특성에 대한 내구 성능을 평가하였다. 내구 성능 평가는 폴리우레아의 산 환경 및 자외선 노출 시험을 실시하였고, 폴리우레아를 도포한 콘크리트의 탄산화 노출 및 동결융해 시험을 실시하였다. 내진보강용 폴리우레아는 모든 시험을 통하여 내구성능과 저항능력이 우수한 것으로 판단되며 추후 내진 보강 재료로써 유용하게 사용될 것으로 사료된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.4455-4461
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• 2013

본 논문은 전력기기 열화의 주요한 원인으로 알려진 부분방전의 진단을 위해 널리 사용되는 인공신경망의 계층 구조 및 입력벡터의 구성 요소의 변화에 대한 진단 성능을 검토한다. 은닉층이 1개 또는 2개인 인공신경망의 계층구조 변화에 대한 진단 성능을 비교하였으며, 입력벡터는 세라믹 커플러를 이용하여 한주기에 2048번 샘플링한 시계열 신호를 직접 사용하는 경우와 특성벡터를 추출하여 사용하는 경우를 비교하였다. 침${\leftrightarrow}$평판, 구${\leftrightarrow}$구, 침${\leftrightarrow}$침, 평판${\leftrightarrow}$평판, 구${\leftrightarrow}$평판 형태의 5가지 전극조합의 부분방전 실험으로 학습데이타를 수집하고, 시뮬레이션 연구를 수행하여 인공신경망의 진단 성능을 평가하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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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.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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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.

• 문화기술의 융합
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• 제9권3호
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• pp.845-850
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• 2023

본 논문에서는 전이학습을 이용하여 볼베어링의 진동진단을 수행하는 방법을 제안한다. 고장을 진단하기 위해 진동신호를 시간-주파수로 분석할 수 있는 STFT을 CNN의 입력으로 이용하였다. CNN 기반의 딥러닝 인공신경망을 빠르게 학습하고 진단 성능을 높이기 위해 전이학습 기반의 딥러닝 학습 기법을 제안하였다. 전이학습은 VGG 기반의 영상 분류 모델을 이용하여 특징 추출기와 분류기를 선택적으로 학습하였고, 학습에 사용한 데이터 세트는 Case Western Reserve University 대학에서 제공하는 공개된 볼베어링 진동 데이터를 사용하였으며, 성능평가는 기존의 CNN 모델과 비교하는 방법으로 수행하였다. 실험 결과 전이학습이 볼베어링 진동 데이터에서 상태 진단에 유용하다는 것을 증명할 수 있을 뿐만 아니라 이를 통해 다른 산업에서도 전이학습을 사용하여 상태 진단을 개선할 수 있다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제7권3호
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• pp.167-174
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• 2003

우리나라 군 시설에서 조적조가 차지하는 비중은 매우 크며, 군 시설 현대화사업의 추진 등으로 성능에 대한 정확한 평가가 없이 노후 시설물을 철거하는 경우가 있어서 낭비를 초래하고 있다. 본 연구는 조적조 노후 군시설을 효율적으로 유지보수 하는데 도움을 주기 위해서 시설물의 기울기 및 침하, 내하력, 내구성 등을 조사하여 시설물 전반의 성능을 객관적으로 평가할 수 있는 기준을 제시하였다. 내하력은 조적상태, 줄눈모르터 상태, 긴결철물의 상태, 테두리보 상태, 하중상태 등으로 평가하고, 내구성은 균열, 표면노후화, 진동등의 항목으로 평가하도록 하였다. 평가항목의 중요도는 AHP 기법을 적용하여 산정한 가중치로 결정하였다. 조사대상 조적조 노후 군시설의 성능을 판정할 수 있는 절차도 제시하였으며, 사례연구를 통하여 본 연구에서 제시한 평가기준의 적용성을 확인할 수 있었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제49권2호
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• pp.7-12
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• 2012

최근 의료분야에서는 방대한 양의 정보를 효과적으로 처리하기 위하여 의사결정트리, 신경망, 베이지안망 등을 비롯한 각종 데이터마이닝 기법의 적용 방안을 연구하고 있다. 또한 환자의 기본적인 신상정보나 과거력, 가족력과 같은 정보 이외에도 MRI, HRCT 등의 영상정보를 추가적으로 수집하고 진단에 활용함으로써 질병진단의 정확도 향상을 도모하는 것이 일반적인 현황이다. 하지만 실제 상황에서는 결과에 영향을 미치는 다량의 변수가 존재하므로 특정 데이터마이닝 기법을 통하여 얻을 수 있는 정보가 상당히 제한적이라고 볼 수 있다. 그뿐만 아니라 촬영된 의료영상도 부수적으로 진단에 긍정적인 영향을 줄 수는 있지만, 주관적인 판단 비중이 높아 자동화된 시스템으로 처리하기가 난해한 문제이다. 이에 따라 현실의 복잡한 상황에서 상대적으로 대처가 유리하고 다변량 확률적인 모델을 기반으로 하는 베이지안망에서 K2나 TAN 등으로 탐색 알고리즘을 개선한 확장 모델이 제안되었다. 이 때, 적용되는 탐색 알고리즘의 종류에 따라 그 성능이 크게 좌우되는 확장 베이지안망의 특성상, 각 기법에 대한 성능과 적합성의 사실적인 평가가 요구된다. 따라서 본 논문에서는 확장 베이지안망에서 질병 진단에 대한 동일한 데이터를 이용하여 실험을 수행하였으며, K2, TAN과 같은 탐색 알고리즘에 변화를 주며 분류 정확도를 측정하였다. 실험에서는 10-fold 교차검증을 수행한 결과분석을 기반으로 성능을 비교평가하고, 발병 위험성이 높은 환자에 대한 HRCT 영상을 분류하여 고위험성의 데이터를 식별 가능하도록 하였다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2001년도 제16회 학술발표회 논문초록집
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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.