본 논문에서는 지그비(Zigbee) 센서 네트워크를 기반으로 하여 다중노드를 실시간으로 감시하고 진단하며, 다수의 다양한 센서로부터 발생하는 데이터를 통합적으로 제어할 수 있는 진단 및 통합 관리시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 대상시스템의 상태를 효율적으로 진단하고 제어하기 위해서 원격지의 센서들로부터 유선 및 무선으로 수집된 데이터를 실시간으로 서버에 전송하고, 이를 분석하여 필요한 동작이 실행되도록 설계되었다. 다수의 센서들은 클러스터 형태로 구성되고, 센서노드는 획득된 데이터에 대한 전송 및 제어 기능을 수행하며, 각 센서 노드로부터 수신된 데이터를 구분하여 처리한다. 구현된 시스템의 성능을 평가하기 위해서 전송거리에 따른 최소 전송 지연시간과 다수의 센서로부터 발생된 데이터 손실률 등을 측정하였고, 그 결과 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
플라즈마 진단법은 플라즈마를 분석 및 이해하는데 매우 중요하다. 최근 플라즈마 쉬스의 비선형성을 이용한 고조화파 분석법이 개발되었다. 플라즈마 쉬스에 정현 전압을 인가하면, 쉬스의 비선형성 때문에 고조화 전류들이 발생하게 되는데, 이 고조파 전류들을 분석하면 플라즈마밀도와 전자 온도를 측정할 수 있다. 이 방법은 실시간 또는 고속으로 플라즈마 측정이 가능하고, 부도체 탐침을 사용할 수 있기 때문에, 식각 또는 증착 플라즈마에서는 측정이 가능한 장점이 있다. 본 발표에서는 진단법의 원리와 공정 플라즈마 장비에서 진단 결과들을 소개하고자 한다.
IT의 발달로 인해 스마트폰의 다양한 기능을 이용하여 차량의 상태를 점검할 수 있게 되었다. 그러나 기존 스마트폰 자동차 진단 시스템은 자동차에 대한 전문적인 지식이 있어야 차량 상태를 알 수 있어 사용자에게 진단기의 필요성이 부각되지 않았다. 이런 불편한 점을 반영하여 스마트폰을 이용해 사용자들이 쉽게 사용할 수 있고 자신의 차량 상태를 한 번에 파악할 수 있는 시스템이 요구된다. 본 연구에서는 OBD-II 프로토콜 변환 와이파이 커넥터를 통해 받아오는 OBD-II 정보를 이용해 자동차 운전자에게 필요한 차량 소모품 교체주기, 차량 문제점 진단, 에코 드라이빙 판단 정보를 사용자에게 실시간으로 자동차 진단 시스템을 윈도우폰에서 설계하였다.
본 논문에서는 다수의 음향방출 센서로부터 취득한 원 데이터를 관리하고 보일러 튜브에 대한 상태를 실시간으로 진단하고 모니터링을 할 수 있는 네트워크 기반의 보일러 튜브 모니터링 시스템을 제안한다. 본 시스템을 화력발전소 보일러 튜브에 설치한다면 보일러의 불시정지를 예방하는데 효과적일 것으로 기대된다.
본 논문에서는 엘리베이터에서 발생할 수 있는 다양한 고장 요소들을 실시간으로 진단하고 일정시간 이상 운행이 정지된 경우 고장으로 판단하여 운행상태를 CAN 통신을 이용하여 원격으로 모니터링이 가능한 시스템을 설계하였다. 엘리베이터 내의 승객 탑승여부 확인, 현재 운행위치, 주요 고장내용을 실시간으로 진단하고 CAN 메시지를 이용 메인 컨트롤러에 송신하고 엔지니어는 서버기반의 어플리케이션을 통해 확인이 가능하도록 하였다. 또한 자동차, 선박 등 전장분야에 적용되고 있는 CAN 프로토콜을 이용하여 통신의 신뢰성을 확보하고 엘리베이터 관련 운행 및 고장 상태 등을 실시간을 파악할 수 있도록 하여 효율적인 엘리베이터 유지보수를 가능하도록 하였다. 설계된 시스템의 성능평가는 시뮬레이션 및 프로토콜 모니터링을 통해 수행하였다.
전통적으로 슬관절 질병은 주로 방사선 촬영과 자기 공명 영상에 근거하여 진단과 치료를 하고 있다. 그러나 방사선 진단은 골 내부의 변화에는 좋은 영상을 가져다 주지만 연부 조직의 영상은 잘 볼 수 없는 단점이 있고 외래 진료실에서 실시간으로 할 수 없는 단점이 있다. 또 자기 공명 영상은 고가이고 역시 실시간으로 볼 수 없으며 정적인 정보만 제공한다. 초음파는 동적인 영상을 실시간으로 외래 진료실에서 즉시 볼 수 있고 비용이 저렴하며 동적 영상을 제공하고 연조직 영상을 잘 보여준다. 슬관절에서는 연조직 및 골 표면의 변화까지 관찰이 가능하므로 진단에 중요한 역할을 한다. 이 글에서는 정상적인 구조물의 초음파 영상과 병적 소견을 방사선 또는 자기 공명 영상 소견과 연계하여 소개하고 그 용도의 개략적인 것들을 설명하였다.
이 논문은 브리시리스 직류전동기의 구동 인버터의 실시간 데이터를 이용한 고장진단에 관한 것이다. 구동 인버터의 고장유형을 파악하여 주요 고장증세별로 분류하고, 고장결과를 예측하여 ASCL로 시뮬레이션함으로써 지식 베이스로 구성하였다. 구동 인버터에 대해 실시간으로 감시된 데이터는 전문가 시스템의 추론기관에서 시뮬레이션된 지식베이스와 비교하게 된다. 고장이 발생하면, 운전을 중지시킨 후, 전문가 추론을 함으로써 고장원인을 진단한다. 이로써 구동 인버터에 대해 전문적인 지식을 갖고 있지 않는 사용자에게, 고장원인 제거 및 수리대책에 관한 전문가의 지식을 신속히 제공하는 것이다.
생체내부의 영상진단법 중에 진단시 인체에 무해, 무통하며 실시간 동적 영상을 제공해주는 치명적인 잇점을 갖고 있는 초음파영상 진단장치는 그 내부를 살펴보면 타 의용장치와는 달리 전기.전자공학의 결정체이다. 그러나 X선 CT에 비해 화질이 멀어지고 정량성 결여의 문제점을 안고 있다. 그러나, 소형, 저렴성은 그 이용도를 높혀주고 있으나 화질불량은 화상진단시 숙련을 요구하고 확실한 정보 제공의 장벽이 되고 있다. 따라서 상기의 문제점을 해결하기 위한 노력의 일환이 Tissue Characteization이다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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