본 논문은 스마트 팩토리의 효율적인 오류 탐지를 위한 설비 시뮬레이션 시스템을 소개한다. 공장 설비들의 관계를 분석하여 설비오류 탐지시 오류를 자율적으로 추론하고 해결할 수 있는 설비 시뮬레이션 시스템은 높은 생산성을 가진 스마트 팩토리를 구성하는 데 중요한 기술 중 하나이다. 이러한 자율 제어 시스템 구현을 위해서는 공장 설비의 데이터를 통해 설비의 상태를 파악하고 설비 간 관계를 분석할 수 있어야 한다. 따라서 본 논문은 정의된 설비 상태를 이용하여 공정 시나리오를 기반으로 오류 발생시 공정 오류의 원인이 되는 설비를 쉽게 탐지할 수 있는 프로그램을 설계하고 개발한다. 시뮬레이션을 통해 공정 Map과 설비 상태 기반의 오류 추론 과정이 일반적인 오류 추론 과정보다 효율적임을 보였다. 본 시뮬레이션 프로그램을 통해 설비 오류 발생에 따른 추론 및 해결 과정을 직관적으로 볼 수 있도록 한다.
의학적 진단에서 검사결과가 연속형으로 측정되는 예는 매우 많다. 예를 들어 ELISA검사, 혈청화학적 검사, 방사선 검사 (이 경우에는 음성, 의양성, 양성등의 척도로 표현될 수 있음) 등에서는 적절한 기준을 설정한 후 이 기준점을 근거로 양성과 음성으로 판정하게 된다. 여기에서 한 가지 문제는 기준점 설정에 있다. 소위 정상 혹은 참고범위 (normal or reference range)가 분명히 있는 경우라고 실제 판정에 있어서는 질별이 없음에도 불구하고 검사결과 질병이 있는 것으로 판정할 오류 (혹은 그 반대)가 분명히 존재한다. 본 논문에서는 이러한 상황에서 접근할 수 있는 한가지 방법인 ROC 곡선에 대하여 설명하고자 한다.
수학은 계통성이 강한 학문이다. 이러한 수학의 특성은 학습의 결손이 있거나 학습속도가 느린 학생들에게 수학을 학습하는 데 어려움의 근원이 된다. 특히 중학교 수학에서는 처음으로 형식적인 수학이 도입되기 때문에, 중학교 1학년에서 수학을 제대로 이해하지 못할 경우 그 학생은 수학 장애아, 수학부진아로 전락할 가능성이 있다. 그러나 학교에서의 개별지도는 어려운 실정이다. 따라서 수학 부진아를 선정하여 수학학습에서의 어려움을 진단하고, 학생의 오개념과 오류를 분석한 후, 그 학생에게 맞는 학습전략을 선택하여 처방 지도하고자 한다. 이를 통해 학생의 이해와 사고과정을 알아보고 태도변화를 고찰하는 것을 목적으로 한다.
한의학의 증상을 파악하는 한의 변증 진단에서 혀의 형태와 색상을 파악하는 것에서 설질과 설태의 색상을 파악하는 것이 핵심이다. 혀 촬영 장치로 촬영하더라도 조명의 빛 종류와 빛 강도, 위치에 따라 컬러가 변환됨에 따라 혀 취득장치의 컬러교정이 필요하다. 컬러교정을 하지만, 오버피팅, 측정 오류와 노이즈 또는 색상 공간의 불균형으로 컬러의 왜곡이 발생할 수 있다. 이 연구에서는 24개의 patch 중에서 오류를 최소화할 수 있는 patch를 선정하는 최적화의 방법을 제시하려 하였다. 24개 patch 중 몇 개의 선택한 patch의 평균값을 구하여, 기준 값으로 변환시키는 변환 행렬을 구하고, 교정 값을 구하고, 교정된 24 patch 값의 평균과 기준 값과의 오차를 구하여 최소가 되는 변환 행렬을 구하였다. 이 방법은 컬러 챠트의 개수를 줄여 장치의 부피를 줄이는데 활용될 수 있다. 또한 이 방법은 외부의 빛이 차단된 촬영장치에서 활용되었지만, 조명조건이 안정된 개방된 공간에서도 스마트폰을 이용하여 촬영하는데 활용 가능할 것으로 예상된다.
본 논문에서는 TDX-10 데이터베이스 데이터의 고장을 주기적으로 진단하고 복구할 수 있는 고장진단 전문가 시스팀을 제안하고 구현하였다. 실시간 환경 및 분산구조를 갖는 데이터베이스 관리 시스팀에서 데이터베이스의 효과적인 접근을 위해서 필요한 데이터베이스의 데이터 즉, 디렉토리와 딕셔너리는 매우 중요하며 고장이 발생할 경우 데이터베이스 관리시스팀에 미치는 영향은 치명적이다. 따라서, 실시간 환경을 갖는 데이터베이스 관리 시스팀에서 데이터베이스 데이터에 대한 고장 진단 및 복구는 필수적이라고 할 수 있다. 본 논문에서 제안한 고장진단 전문가 시스팀은 데이터베이스 데이터를 운용중 변하는 부분과 변하지 않는 부분으로 분류하고 미리 주어진 고장진단 규칙에 따라 진단하는 방법이다. 데이터베이스 데이터의 고장진단 데이터, 고장진단 규칙, 고장진단 데이터 생성기, 고장진단 데이터 검증기, 그리고 고장진단기로 구성되어 있다. 고장진단 데이터는 고장진단기가 데이터베이스 데이터를 주기적으로 진단하기 위하여 사용하는 마스터 데이터로서 두개가 존재한다. 고장진단 데이터 생성기는 데이터베이스 데이터의 고장진단을 위한 데이터 구조를 생성하고 데이터베이스로부터 데이터베이스를 데이터를 중복하여 읽어들이는 역할을 한다. 이와 같은 과정은 시스팀이 초기에 동작을 시작하거나 운용중 운용자에 의해서 릴레이션의 추가 및 삭제, 그리고 튜플의 추가등과 같은 사건이 발생할 경우에 이루어진다. 데이터베이스 검증기는 고장진단 데이터 생성기가 중복하여 생성한 데이터에 대해서 데이터베이스 데이터의 제작시의 초기 오류를 검증해냄으로써 데이터베이스 관리 시스팀의 안전한 운용을 가능하게 하며 고장진단기가 데이터베이스 데이터를 주기적으로 진단할 데이터를 탄생시킨다. 마지막으로 고장진단기는 주기적으로 데이터베이스 데이터의 고장을 진단하여 고장이 발생한 데이터를 미리 분류한 규칙에 따라 원래의 데이터로 복구하거나 운용자에게 보고함으로써 고장에 대비하도록 한다. 그리고 데이터베이스 상의 운용자에 의한 변경을 감지하여 고장진단 데이터의 재생성을 지시한다. 본 논문에서 제시하고 구현한 데이터베이스 데이터의 고장진단 및 복구를 위한 전문가 시스팀은 실시간 환경과 고장허용 환경, 분산 구조 그리고 빈번한 접근을 갖는 데이터베이스 관리 시스팀에서 아주 중요한 역할을 할 수 있다.
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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제11권1호
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pp.91-99
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2000
목 적:주의력결핍 과잉운동 장애의 진단과 치료 효과를 평가하기 위해 전산화된 한국판 주의력 장애 진단 시스템(ADHD Diagnostic System:ADS)을 개발한 후, 연령별 규준을 산출하였다. 방 법:서울, 경기도, 강원도 지역의 유치원, 초등학교, 중학교에 재학중인 5세에서 15세 연령범위의 총 847명(남자 429명, 여자 418명)의 정상 아동 및 청소년이 규준집단으로 연구에 참여하였다. 또한 ADS의 신뢰도와 변별 타당도를 검증하기 위해 서울대학병원 소아정신과에서 DSM-IV 기준에 의해 ADHD로 진단받은 아동 30명이 본 연구에 포함되었다. 정상 집단의 아동들에게는 그들이 다니는 학교의 컴퓨터실에서 ADS를 실시하였고, ADHD 아동들에게는 소아정신과 외래 임상심리실에서 ADS를 실시한 후, 정상 아동의 자료에 입각해서 연령별 규준을 산출하였고, 신뢰도와 타당도 분석을 하였다. 결 과:ADS의 내적 일치도 계수(Cronbach's ${\alpha}$)는 .85이었다. 정상 집단과 ADHD 집단간에 오경보 오류를 제외한 모든 측정치에서 유의미한 차이가 있었다. 요인분석 결과, ADS 시각, 청각 검사에서 모두 3개의 요인이 산출되었다. 요인 1은 '주의력 요인'으로 누락오류, 오경보 오류, 민감도(d')가 포함되었고, 요인 2는 '정보처리 속도 요인'으로 정반응시간, 정반응시간의 표준편차가 여기에 해당되며, 요인 3은'충동성 요인'으로 반응기준(${\beta}$)이 포함되었다. 요인 1, 2, 3은 ADHD의 핵심적 증상과 정확하게 일치하므로, 이상과 같은 요인분석 결과는 ADS가 주의집중력 장애를 도구로써 구성 타당도가 있음을 입증해주었다. 판별분석 결과, 시각, 청각 ADS가 정상 아동과 ADHD 아동의 96.7%를 정확하게 변별해 주는 것으로 나타났다. 논 의:ADS가 주의력 결핍-과잉 운동 장애를 일관성이 있게 평가하는 신뢰롭고, 타당한 검사로 입증되었고, ADS를 통해 정상 집단과 ADHD 집단을 정확하게 분류할 수 있음이 시사되었다.
본 연구는 기존의 수학적 오류에 대한 연구들이 취했던 학생들의 현재 상태를 바탕으로 다양한 오류를 분석하는 방식이 아니라, 학생들의 문제해결과정에서 나타나는 수학적 오류를 인지심리학의 관점에서 분석가능한지를 탐색하는 것을 목적으로 한다. 이에, 본 연구는 Pauscal-Leone의 신피아제 이론을 중심으로 Schoenfeld의 구조 분석 단계(levels of analysis and structure)모형과 개념적, 인과적 관계의 이해를 형식화하는 도구로서 퍼지 인지 맵(Fuzzy Cognitive Map)을 활용하여 학생들의 증명 문제해결 과정에서 나타나는 오류를 분석하고 오도요인을 진단하였다. 연구 결과, 주어진 명제에서 정보를 해석할 때 F조작자가 강하게 활성화되어 나타나는 오도 요인으로 인하여 학생들은 증명에 필요한 개념노드를 충분하게 인출하지 못하거나 인과관계가 없는 개념노드를 나름대로 논리적으로 연결하여 잘못된 증명을 하고 있었다. 오류와 관련된 인지구조는 학생 나름대로의 논리적 알고리듬에 의한 LC 학습의 결과로 형성된 LC 학습구조로 볼 수 있다.
산업현장에서 최종 생산품의 신뢰성 검증단계에 사용되는 PC기반 테스트 장비들은 생산제품의 특성에 따라 인위적인 과전압 인가, 고/저온 테스트, 잦은 강제 셧다운 등 많은 스트레스로 인해 잦은 고장과 오동작을 일으킨다. 테스트 장비의 고장은 생산성 저하와 직결됨으로 신속한 고장원인의 파악을 위한 진단 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 테스트 장비의 하드웨어 상태를 효율적으로 진단할 수 있는 하드웨어와 지식정보기반 진단결과의 분석을 통한 오류원인 및 불량파트의 범위를 줄여줄 수 있는 분석 소프트웨어를 제안한다.
최근 차량에 대한 관심이 높아지면서 차량 내부에 추가되는 장치나 시스템들이 많아지고 있다. 엔터테인먼트 장치와 더불어 네비게이션, GPS, 블랙박스 등의 다양한 기기의 장착이 요구되어지고 있다. 이러한 차량 시스템들은 높은 대역폭을 지원하는 차량용 네트워크 기술을 요구한다. MOST는 최근 차량 멀티미디어 네트워크로 높은 인지도를 얻고 있다. 차량용 장치들의 증가는 사용자의 편의를 제공하지만 장치간의 연결 문제 발생과 노후화의 문제가 발생 시 심각한 오류를 발생 할 수 있다. 이러한 문제점들을 사전에 예방하기 위해서는 네트워크에 연결되어 있는 장치들의 상태를 실시간으로 점검하고 진단하여야 한다. 본 논문에서는 MOST를 기반으로 한 기존의 유선 방식의 진단시스템을 무선 방식으로 사용하여 사용자가 MOST 네트워크를 진단하고 제어하는데 있어 움직임의 제한이나 불편함에서 벗어나 편리성에 크게 기여할 것으로 판단된다.
지중전력케이블의 VLF PD 진단은 케이블의 절연체 공극이나 수투리가 진전되어 전기트리로 발전한 불량 부분에서 발생하는 부분방전량 및 발생 위치를 거리로 나타내 주는 방식이다. 케이블에 고전압을 인가하기 전 교정 작업을 시행하여 접속재의 위치, 긍장, 전파정수 등, 진단 구간에 대한 제반 정수를 장비에 입력하는 과정을 거친다. 지중케이블은 일반적으로 3상이 모두 동일한 길이로 포설되어 1상에 대해서만 교정 작업을 시행하고 있다. 교정 작업 시 입력하는 긍장 및 접속 재 위치는 3상 케이블에 대해 동일한 위치로 입력되기 때문에 과거에 어떠한 사정으로 상별 긍장이 상이 할 경우 PD 발생 위치가 다르게 나타날 수 있다. 이러한 오류를 범하지 않도록 하기 위하여 진단 중 발생하는 3상 케이블에 대한 단말 파형과 기타 위치를 알 수 있는 방법을 제시하여 PD 발생 위치를 수정하므로서 진단의 정확도를 높이는 방법이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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