산업화와 더불어 자동화의 요구에 따라 여러 분야에서 유도전동기의 응용 사례가 늘어나고 있다. 본 연구는 인버터단의 전류센서에서 실시간 얻어진 전류신호로 부터 대표적인 전기, 기계적인 4가지 고장(Bearing Fault, Broken Rotor bar, Misalignment, Unbalance)을 검출하여 예기치 못한 고장에 대비할 수 있는 실시간 진단 알고리듬을 제시한다. 실시간 진단의 핵심요소인 동기화 방법으로서 Hilbert Transform을 응용하였다. 총 40세트의 정상 모터 데이터를 임의로 선택하여 두 데이터의 차를 이용하여 0에 근사한 정상 모터 뎀플릿 값을 설정하였다. 이를 이용하여 진단 대상 전동기의 고장 유무를 미리 판단하게 된다. 만약 기준치 이상의 오차가 나타나게 되면, 이와 비교하기 위한 미리 수집된 각4가지 고장 전동기의 미소신호 템플릿 데이터와의 유사성을 비교하여 고장의 종류를 표시하며, 고장의 종류가 진단되지 않은 대상은 고장 유무만 표시된다.
본 논문에서, 부분방전 메카니즘을 진단하고 그리고 신경망을 도입하여 수명을 예측하기 위한 기초연구로서, 온라인상에서 자동진단을 제안했다. 제안한 방법에서 우리는 음향방출 감지시스템과 그리고 펄스 수와 펄스진폭에 의해서 정량적인 통계파라메타를 사용하였다. 통계적인 파라메타인 가령, 무게중심(G)와 방전분포 경도(C)를 이용하였고 그리고 초기단계와 중기단계에 대해서 분석하였다. 정량적인 통계파라메타들은 신경망에 의해서 학습되어졌다. 초기단계에 의해서 수명예측과 절연열화의 진단이 이루어졌다. 열화가 진행하는 동안 신경망 학습을 통한 휼륭한 진단능력이 있음이 근본적으로 드러났고, 신경망이 부분방전에 있어서 절연진단 및 수명예측을 위해서 적절하다는 것이 증명되었다.
최근 자신의 건강에 대한 관심이 고조되고 있는 반면, 현재 대부분 On-line에서 제공되는 진단 서비스 시스템은 질병 명을 이용하여 질병에 대한 처방이나 민간요법 등을 제시하고 있다. 이에 질병에 대해 전문지식이 부족한 일반인들이 이용하기에는 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 On-line에서 퍼지 ART 알고리즘을 이용하여 사용자가 제시한 증상을 바탕으로 이미 학습되어진 질병의 증상과 비교하여 신경망을 통해 유사도가 높은 상위 3개의 질병을 도출한다. 도출된 질병에 대해 질병의 전체적인 증상과 동의보감에서 제시한 민간요법을 결과로 출력한다. 질병 데이터베이스는 서울대학교에서 교육용으로 출판한 가정의학(家庭醫學)을 기초로 동의보감과 한방의학백과서적을 통해 한의학 전문의의 검증을 거쳐 생성하였다. 그리고 본 시스템은 전문의의 상담시스템을 지원한다. 전문의의 상담시스템을 이용하여 자택 및 직장에서 편리하게 전문의의 진료와 소견을 받을 수 있도록 하였다. 전문의 상담 시스템은 전문의가 서버에 접속한 상태에서 사용자의 진로 신청으로 연결되며, 텍스트 데이터 및 기존의 진료기록이 있다면 이를 기반으로 전문의의 진단을 유도하도록 한다. 제안된 한방 자가 진단 시스템을 한의학 전문의가 분석한 결과 기존의 질병 진단 시스템 보다 일반성이 개선된 것을 확인하였다.
본 논문에서는 투표의 본질적 속성인 4대 원칙을 기반으로 온라인투표시스템이 어떻게 신뢰를 구현할 수 있는지 기술적 관점에서 조망해 본다. 이는 오프라인투표가 온라인투표보다 더 안전하고 신뢰할 수 있다는 기존의 믿음을 투표 절차와 기술적 원리를 기반으로 정교하게 평가해 보려는 것이다. 많은 연구들이 온라인투표시스템을 위한 아이디어를 제시해왔지만 투표의 요구조건 관점에서 절차적으로 엄밀히 따져보지 않았고 또 현실적 수용의 측면에서 검증이 미진한 경우가 많았다. 이에 본 연구는 온라인투표시스템이 어떻게 투표라는 과정의 엄격한 요구조건을 충족시키고 있는지 현업에서 검증된 기술을 중심으로 분석해본다. 일반적 데이터 보안에 더하여 온라인투표는 데이터 위·변조 및 부정행위 방지와 검증을 위한 기술이 더 필요하다. 뿐만 아니라 외부자는 물론이고 관리자 및 시스템 자체에게도 투표데이터가 노출되면 안 되는 고도의 기밀성이 요구된다. 이를 위해 은닉서명, 비트위임, 키분할 등을 활용하며 블록체인 기반 투표일 경우 익명성을 보장하기 위해 믹스넷과 영지식증명이 필요하다. 본 연구에서는 이론적으로 설명되고 있는 보안기술들을 실제 서비스하고 있는 현업의 시스템을 기반으로 고찰해봄으로써 온라인투표시스템의 현황을 진단한다. 이러한 시도는 온라인투표 보안기술에 대한 이해를 높이고 온라인투표의 적용 확장성을 조망하여 보다 신뢰 기반 투표 메커니즘을 구축하는데 기여할 것이다.
한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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pp.435-442
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2000
만성질병, 식습관, 영양등 스트레스에 시달리는 현대인의 건강 상태를 파악하는 일은 매우 중요하며 또한 필요하다. 그러나 식이 섭취 평가는 많은 분야의 자료와 지식을 필요로 하기 때문에 손쉽게 일반인이 신뢰성 있는 평가는 얻기는 쉽지 않다. 본 연구는 식품, 영양, 조리, 만성질병, 식습관 등의 여러 전문 분야의 자료와 지식을 기반으로 한 웹 상에서의 영양 평가 시스템으로 '건강 관리를 위한 사이버 식생활 자가 진단 시스템(Cyber Food Self Diagnosis Program, 이하 Cyber-FSDP)'의 설계 및 구축에 관한 것이다. 바탕으로 한다. 초고속 통신망을 이용하여 사람들의 건강문제와 관련된 식생활 정보를 수집하고, 개인별 식생활을 사용자와 상호작용하게 온라인으로 평가·진단하여 이를 개선하고 궁극적으로는 만성질병 위험도를 감소시키고 건강을 증진시킬 수 있는 영양 및 만성 질병 평가 전문가 시스템을 구축한 사례에 대한 Web 응용 프로그램 개발을 소개하며, 개발환경으로는 서버를 엔터프라이즈 3000 Solaris 2.5.1을 사용했으며, DBMS는 IUS (Illustra Universal Server)를 사용하였고, APB(App Page Builder), JabaScript, HTML 등의 언어로 구현되었다.
최근 산업의 핵심 에너지원을 공급하고 있는 전력회사의 운영에서, 계통 사고시 대량의 경보 신호 발생으로 인하여 운전원의 혼란을 가져오게 되어, 사고후 복구시간의 지연을 초래하는 문제로 인한 해당산업체의 손실이 대형화하는 추세이다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하는 방안으로 사고시 보호시스템의 순차정보를 이용하여 단시간에 고장진단을 수행함으로서, 고장의 원인 파악과 정확한 고장발생지점 정보를 운전원에게 제공할 수 있는 방법을 제안하고 있다. 고장진단 기법은 고장 발생의 불확실성을 고려한 보호시스템의 모델링 방법과 퍼지 페트리네트 기법을 개발하여 적용하였다. 본 연구에서 개발한 방법을 사례연구를 통하여 모델 계통에 적응하고 그 유효성 여부를 확인한 결과 만족할 만한 성과를 얻을 수 있었다. 특히 보호시스템의 오동작이나 부동작 둥의 불확실한 정보를 처리하는 데 본 연구에서 개발한 퍼지 페트리네트 기법이 탁월한 성능을 발휘하므로 실제의 대형 전력계통에 적용 가능성을 확인할 수 있었다. 또한 본 방법은 SCADA로부터 전송되는 실시간 데이터의 온라인 처리도 가능하므로 그 유용성은 아주 높다고 볼 수 있다.
효과적인 교수활동을 위해서는 교수자가 학습자의 현 수준을 정확히 파악해야 한다. 학습자의 수준 파악을 위해서는 일반적으로 진단평가를 활용한다. 그러나 시간상의 제약으로 인해 교수자가 필요로 하는 모든 경우에 학습자의 수준 파악을 위한 진단평가를 실시하기는 어렵다. 이에 본 논문에서는 교수자 교수방법의 효율화를 위한 웹 기반 진단평가시스템을 제안한다. 제안하는 시스템에서는 교수자가 웹을 통해 원하는 평가문제를 수시로 입력하는 것이 가능하며 학습자는 자신의 수강과목의 일정에 따라 시공간 제약 없이 개별적으로 온라인 진단평가를 수행할 수 있다. 또한 제안하는 시스템에서는 각 학습자의 평가결과를 자동으로 처리하여 교수자가 학습자의 현재 수준을 분석하고 교육 수준을 결정할 수 있는 다양한 통계 자료를 제시해준다.
과거 2003년 북미 대 정전 이후 전력기기의 사고 발생 후 얼마나 빨리 사고를 제거하고 피해가 적도록 신속하게 복구하는 개념에서 사고이전에 사고를 미연에 방지하는 예방개념으로 관심이 높아지고 있다. 전력기기를 사고로부터 보호하는 보호기기도 중요하지만 사고이전의 상태를 감시하여 미연에 사고를 방지할 수 있도록 하는 예방진단시스템의 중요성도 높아지고 있다. 이렇듯 관심이 높아짐에 따라 각종 진단알고리즘의 개발이 신속히 이루어지고 있다. 보호기기처럼 어떤 설정된 정정 값 이상의 값이 입력되면 보호동작을 수행하는 단순 동작과는 달리 예방진단 시스템은 입력되는 신호의 패턴을 인식하여 열화/노화 등의 진행상황 및 정비조치에 대한 정보를 만들므로 인공지능적인 요소가 많이 적용되고 있다. 따라서 각종 Fuzzy, Neural Network, Expert 등 각종 판단 알고리즘과 패턴을 인식하는 확률통계, 프랙탈 기하학 등이 적용되고 있다. 모두가 틀리다는 것은 아니지만 보다 정확한 예방진단을 위해 각종 알고리즘이 추가 및 수정이 자주이루어지고 있는 실정이다. 그러나 새로운 알고리즘을 적용하기 위해서 기 개발되어 운영 중이거나 설치된 예방진단시스템을 멈추고 전반적으로 수정을 수행하는 것은 감시진단시스템의 본래 모습을 무시하는 행동이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 이런 문제를 해결하기 위하여 온라인 상태에서 장비를 감시하는 예방진단 시스템의 알고리즘 변형 시 시스템의 운영이 문제되지 않도록하는 다이나믹 인터페이스를 개발하였다.
본 연구자는 TOEIC 블렌디드 학습을 운영하면서 면대면 학습과 학습효과를 비교할 필요성을 느꼈다. 학습효과가 떨어질 경우에는 블렌디드 학습을 중단하기 위해서였다. 따라서 본 연구자는 학습자들의 한 학기 동안의 성적 향상도, 학습자들의 자가진단 점수, 온라인 과제 참여도와 문제풀이 평균점수를 활용하여 두 학습을 비교하였다. 이러한 비교를 하기 위해 t-test, 피어슨 상관관계, 회귀분석을 실시하였다. 그 결과 큰 차이는 아니라 할지라도 블렌디드 학습이 면대면 학습보다 효과가 있는 것으로 나타났다. 그 이유는 블렌디드 학습의 학습자들이 오프라인 수업과 수업 게시판을 통해 교수자와 소통할 수 있는 반면, 매주 온라인 수업의 출석을 독려하는 문자를 받았으며, 학습자들의 온라인 수업의 참여가 온라인 과제 또한 적극적으로 참여할 수 있게 영향을 끼친 탓이라고 분석하였다. 이러한 연구결과는 향후 TOEIC 블렌디드 학습을 운영하고자 하는 교수자들에게 많은 참고가 될 것이다.
항공기 추진시스템에 있어 내구성과 신뢰성을 향상하고 운용비용 절감을 위한 상태감시 및 진단 시스템의 개발 및 적용이 일반화되고 있다. 특히, 높은 고도에서 장시간 운용되는 추진시스템의 손상이나 성능저하에 대한 사전 대처를 위한 상태감시 시스템이 요구된다. 본 연구에서는 LabVIEW를 이용하여 PT6A-67 터보프롭 엔진의 GUI기반 온라인 상태감시 프로그램을 제안하였다. 제안된 온라인 상태감시 프로그램은 기준엔진 성능시뮬레이션 프로그램과 온라인 통신을 통한 실제 엔진계측 데이터의 비교를 통한 추진시스템의 경향을 감시할 수 있는 상태감시 프로그램을 연구 및 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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