• 전기의세계
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• v.45 no.4
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• pp.5-12
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• 1996

지금까지 변압기의 유지보수는 일상순시와 전력설비를 일정기간 사용함에 따른 정기점검에 의하여 불량개소를 발견하고 보수하는 일정주기에 따른 예방보수를 하였으나, 경제적인 유지와 신뢰성 있는 전력공급을 위하여 변압기의 상태를 점검하여 정비하는 상태점검으로 전환하고 있다. 따라서 최근에는 변압기의 이상징후를 운전상태(on-line)에서 상시 감시하여 장래에 일어날 사태 등을 예측하고 그것이 치명적이기 이전에 처리하는 예측보전기술 중심으로 변하고 있다. 변압기의 내부이상을 진단하는 방법으로는 부분방전법, 절연유의 특성시험 및 가스분석법, 역률측정법, 저압서어지 시험법 등이 있으나, 진단방법의 특성 및 신뢰성을 고려할 때, 어느 한 방법으로는 불충분하므로 각종 진단 결과의 종합분석이 필요하다.

• Electric Engineers Magazine
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• v.265 no.9
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• pp.22-29
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• 2004

최근에는 설비의 이상징후를 포착함으로써 사고를 예지하고 치명적인 상태로 진전되기 전에 보완하는 이른바 예측 보전(또는 예지보전) 기술을 중심으로 하는 사고 예방 방향으로 변화되어 가고 있다. 이 예측보전기술은 기기의 상태를 정량적으로 파악하여 이상징후를 초기단계에서 검지하는 이상예지진단과 기기성능의 경년적인 변화에 착안한 노화진단 등을 중심으로 하고 있다. 이글에서는 변압기, 차단기, 단로기, 전력용 콘덴서, 피뢰기 등 수배전설비 진단 및 보수점검에 대해서 설명하고자 한다.

• Korean Journal of Head & Neck Oncology
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• v.26 no.2
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• pp.178-182
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• 2010

서 론 : 두경부암의 예후에 가장 중요한 인자는 진단시 병기와 치료 후 재발의 유무이다. 따라서, 재발 병변을 조기에 발견하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 두경부암 환자의 추적 관찰에서 $^{18}F$-FDG PET/CT의 유용성에 대해 알아보고자 하였다. 대상 및 방법 : 2004년 4월부터 2008년 8월까지 고려대 안암병원에서 두경부암으로 치료를 완료한 후 추적관찰이 가능하였던 88 예의 환자를 대상으로 하였다. 환자는 본원의 두경부암 추적관찰 양식에 따라 술 후 6, 12개월째 $^{18}F$-FDG PET/CT를 시행하였으며, 원발부위 및 경부 재발, 원격전이와 중복암의 진단에 있어 $^{18}F$-FDG PET/CT의 민감도, 특이도, 양성예측율, 음성예측율을 평가하였고, 기존의 추적관찰 방법과 이를 비교하였다. 결 과 : 원발부위 재발의 진단에 있어 민감도, 특이도, 양성예측율, 음성예측율은 각각 95%, 97%, 90%, 98% 였다. 경부전이 재발의 진단에 있어서는 각각 94%, 98%, 83%, 99%였으며, 원격전이 및 이차암 진단에 있어서는 94%, 100%, 100%, 99%였다. 원발부위 재발은 고식적인 진단 방법, 원격전이와 이차암은 $^{18}F$-FDG PET/CT가 진단에 의미있게 유리하였다. 결 론 : $^{18}F$-FDG PET/CT는 두경부암의 추적관찰 과정에서 재발 여부를 판정하는데 있어 매우 유용하며, 특히 원격전이 및 이차암의 발견에 있어 유용하다. 그러나, 위양성 및 위음성의 가능성으로 고식적인 진단 방법과 병행해야 진단의 효과를 높힐 것으로 생각된다.

• Magazine of the Korea Institute for Structural Maintenance and Inspection
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• v.16 no.1
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• pp.90-101
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• 2012

최근 일본의 설계규정(설계기준 내 재료모델)은 전 세계에서 수집된 실험 결과들을 바탕으로 개발된 것으로, 세계 최고 수준의 예측 방법으로 알려져 있다. 그럼에도 불구하고 장기간 관측된 실제 교량의 처짐은 예측결과와 많은 차이를 나타내고 있다. 이 논문에서는 콘크리트의 시간의 존적 거동에 대한 일본 설계규정의 주요 변천 과정을 소개하고, 실제 장기거동과 예측결과가 큰 차이를 보이는 원인에 대한 논의가 이루어질 것이다. 또한 내구성이 높고 경제적인 콘크리트 구조물 건설을 위한 앞으로의 연구방향이 제시될 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.248-248
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• 2016

본 연구에서는 동아시아 가뭄에 대한 발생원인과 예측가능성을 진단하기 위하여 대기순환패턴과의 상관성 분석을 실시하였으며, 원격상관 패턴에 의한 동아시아 가뭄의 시공간적 변화특성을 분석하였다. 또한 통계적 기법인 EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition) 분석을 적용하여 원격상관패턴과 동아시아 가뭄의 예측가능성을 검토하였다. 본 연구는 동아시아 가뭄특성을 진단하고 가뭄예측기법의 개발을 통하여 현실적인 적응전략 수립에 유용하게 활용 될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2021.11a
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• pp.212-213
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• 2021

자율운항선박 기술개발사업 중 2세부(자율운항선박 핵심 기관시스템 성능 모니터링 및 고장예측 진단 기술 개발) 과제는 자율운항선박의 추진 및 전력 생산을 담당하는 핵심 기관시스템의 운전 상태를 실시간 모니터링하여, 계측 데이터 기반의 고장 진단/예측을 수행하고 장애 발생 시 원격 지원체계를 통해 체계적/전문적 정비를 수행할 수 있도록 지원하는 기술이다. 자율운항선박은 선원이 없이 자율적으로 운항도 하지만, 핵심장비/기자재에 대해서도 실측 데이터를 기반으로 스스로 판단하여 고장여부에 대한 의사결정이 가능하여야 한다. 선박 기관시스템은 선박 운항의 안전과 정시 입·출항에 핵심이 되는 장비/기자재로써 자율운항선박 구현에 필요한 핵심 기술이다. 본 연구에서는 자율운항선박 핵심장비 중 보조기기 2종(Pump, Purifier), 배관(Seawater Pipe, Steam Pipe)의 성능 모니터링 및 고장예측/진단 소프트웨어를 개발하기 위한 연구를 수행한다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.16 no.5
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• pp.859-866
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• 2021

Agricultural Photovoltaic power generation is a new model that installs solar power generation facilities on top of farmland. Through this, it is possible to increase farm household income by producing crops and electricity at the same time. Recently, various attempts have been made to utilize agricultural solar power generation. Agricultural photovoltaic power generation has a disadvantage in that maintenance is relatively difficult because it is installed on a relatively high structure unlike conventional photovoltaic power generation. To solve these problems, intelligent and efficient operation and diagnostic functions are required. In this paper, we discuss the design and implementation of a prediction and diagnosis system to collect and store the power output of agricultural solar power generation facilities and implement an intelligent prediction model. The proposed system predicts the amount of power generation based on the amount of solar power generation and environmental sensor data, determines whether there is an abnormality in the facility, calculates the aging degree of the facility and provides it to the user.

• The Journal of Information Technology
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• v.2 no.2
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• pp.13-22
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• 1999

In this paper, we purpose automatic diagnosis in online, as the fundamental study to diagnose the partial discharge mechanism and to predict the lifetime by introduction a neural network. In the proposed method, we use AE(acoustic emission) sensing system and calculate a quantitative statistic parameter by pulse number and amplitude. Using statically parameters such as the center of gravity(G) and the gradient if the discharge distribute(C), we analyzed the early stage and the middle stage. the quantitative statistic parameters are learned by a neural network. The diagnosis of insulation degradation and a lifetime prediction by the early stage time are achieved. On the basis of revealed excellent diagnosis ability through the neural network learning for the patterns during degradation, it was proved that the neural network is appropriate for degradation diagnosis and lifetime prediction in partial discharge.

• Proceedings of the Korean Society of Marine Engineers Conference
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• 2005.06a
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• pp.321-325
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• 2005

These days, it is needed that more stability and reliability of Diesel engine. So it is essential that a systematic and comprehensive fault diagnosis analysis technology. this technology makes fault diagnosis analysis system more efficient. Expert System is required to make fault diagnosis analysis system. In this paper, fault and early diagnosis system is implemented to use Expert System development tools.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11c
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• pp.1371-1374
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• 2003

관계형 DBMS 질의 최적화기는 기본적으로 통계정보(statistics), 선택도(selectivity), 카디널리티(cardinality), 비용(cost) 순으로 특정 실행 계획(Execution Plan)의 수행비용을 예측한다. 질의 최적화기가 최적의 실행 계획을 선택하는데 있어서 정확한 통계정보 유지와 올바른 선택도 그리고 카디널리티 예측이 무엇 보다 중요하다. 이 논문에서는 관계형 DBMS의 질의 최적화기가 비용을 계산하는 과정에서 발생할 수 있는 오류의 종류와 원인을 밝히고 각각의 오류에 대한 해결 방안을 진단 도구를 통하여 제시하도록 하겠다. 질의 최적화기의 오류로 인해 발생하는 잘못된 선택도와 카디널리티 예측을 인지하고 사용자에게 적절한 해결책을 제시한 후 실행 계획이 어떻게 바뀌었는지, 성능이 얼마나 향상되었는지를 확인하기 위해 진단 도구를 개발하고 그 결과를 분석하였다. 실험을 통해 본 논문에서 제시하는 질의 최적화기의 오류로 인한 문제를 가시적으로 확인할 수 있었으며, 부정확한 통계정보 유지와 잘못된 선택도 예측으로 인해 발생하는 문제가 어느 정도 해결된 것을 확인할 수 있었다.