• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.11b
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• pp.279-281
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• 2007

본 논문에서는 계층적 SVM을 이용한 전력용 변압기의 고장진단 기법을 제안한다. 제안된 기법은 전처리 과정, 정상/고장판별 부, 고장원인판별부, 열화추이분석부로 구성된다. 제안한 고장진단과정을 보면, 전처리부에서는 DGA에 의해 얻어진 가스 데이터의 특징벡터를 산출한다. 그 다음단계로 정상/고장 판별부에서는 얻어진 특징벡터를 이용하여 SVM에 의해 정상/고장 여부를 진단한다. 고장원인 판별부에서는 진단하고자 하는 변압기가 고장으로 판정이 난 경우에 다중-클래스 SVM에 의해 고장원인을 판정한다. 또한 정상/고장판별에서 정상이라 판정할 지라도 열화추이분석부에서 FCM에 의해 구축된 고장모델과 정상데이터간의 거리척도를 이용하여 고장추이론 분서한다. 제안된 방법의 유용성을 보이기 위한 실험결과에서 기존의 방법들에 비해서 향상된 진단결과를 보임을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 1989.10a
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• pp.383-388
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• 1989

Fault트리를 기초로 하는 증상 트리 모델을 나프타 열분해로에 대한 지식 모델로 적용하여 이상 진단 전문가 시스템의 지식 베이스로 사용하였다. 이로서 전문가 시스템을 구현하여 실제 공정의 사고 사례와 가상 사고 사례에 적용한 결과 적절한 원인군의 신속한 제시와 각 원인들의 가능성 여부를 판단하는데 적은 시간이 소요되므로 실시간 이상 진단에 적합한 모델임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.10a
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• pp.393-396
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• 2008

의료 분야의 정보화 움직임으로 인해 단순한 정보저장과 검색시스템에서 벗어나 지능화된 서비스를 제공해주는 시멘틱 웹 기반의 의료 시스템이 요구되고 있다. 이에 한의학 분야도 한의사의 진단을 보조할 수 있는 지식기반시스템에 대한 요구가 증대되고 있다. 온톨로지는 시멘틱 웹의 핵심적인 지식체계로 지식의 처리와 추론이 가능하므로 질의 및 논리 추론을 통하여 진단을 내리는 한의학 지식 데이터베이스 구축에 적합하다. 따라서 본 연구에서는 한의학 진단의 기반이 되는 환자의 질병, 증상, 원인, 처방 등의 관계를 온톨로지로 구축하여 한의학 분야의 지식을 표현하기 위한 기본 지식 체계를 제시하고 구축된 한의학 온톨로지를 기반으로 한의학 진단보조시스템을 개발한다. 구축 된 시스템은 한의사 진단을 보조하여 줄뿐만 아니라 한의학의 진단 결과를 객관적으로 점검할 수 있게 해준다. 또한, 진단보조시스템과 온톨로지 관리시스템을 결합함으로써 컴퓨터 비전문가에 의한 한의학 온톨로지의 확장 및 수정이 가능하도록 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.740_741
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• 2009

발전소에 설치된 대용량 변압기의 고장사례에 절연유 온도에 따른 가스발생 형태, 가연성가스 성분비를 이용한 Rogers Ratio 법, 발생가스별 고장형태 및 원인분석 방법을 적용하여 고장원인을 진단하고 실제 확인된 고장원인을 고찰하였다. 사례 1은 저압측 탭권선이 과열로 손상된 사례로 온도에 따른 가스발생 형태 및 발생 가스별 고장 형태를 이용한 진단결과는 $300^{\circ}C$이상에서 과열이 된 것으로 진단되어 거의 일치하나 Rogers Ratio 법을 적용하면 $150^{\circ}C$ 정도에서 저온과열된 것으로 진단되어 약간의 차이를 보였다. 사례 2는 변압기 철심의 Burr 발생, 철심간 단락으로 인한 과열 및 아크가 발생된 고장으로 가스발생 패턴이 절연유 온도에 따른 가스발생 형태 및 사례 1과는 차이가 있고 특히, 내부 아크에 의해 발생되는 아세틸렌($C_2H_2$)은 계속 증가하는 반면 "Hot Metal Gas"중의 하나인 에탄($C_2H_6$)은 미량으로 특이한 가스발생형태를 보였다. Rogers Ratio 법과 발생가스별 고장 형태 및 원인분석법에 의한 진단결과는 일치하였다.

• Journal of the Korean Child Neurology Society
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• v.26 no.4
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• pp.189-196
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• 2018

Purpose: Floppy infants or congenital hypotonia indicates decreased muscle tone in infants secondary to abnormalities of the central or the peripheral nervous system, or both. Previous literature classified its causes as those attributable to a central vs. peripheral origin; however, recent studies have introduced a newer classification describing a combined origin. We invenstigated floppy infants by applying the new etiological classification and reviewed the most common etiologies based on the age of presentation. We additionally reviewed the clinical characteristics, diagnoses, and the developmental outcomes in these infants. Methods: We retrospectively reviewed the electronic medical charts and recruited 116 infants diagnosed with floppy infant syndrome between January 2005 and December 2016 at Severance Children's Hospital. Among these infants, 66 with a confirmed diagnosis were reviewed for the etiological classification. Information regarding developmental outcomes was obtained via phone interviews with the infants' families. Results: Based on the new etiological classification, among 69 infants with a confirmed diagnosis, in 40 (34.5%) this syndrome was of central origin, in 19 (16.4%) of peripheral origin, and in 10 (8.6%) of combined origin. Prader-Willi syndrome, myotonic dystrophy, and spinal muscular atrophy were the most common disorders observed and combined hypotonia showed the poorest developmental outcome. Conclusion: The study states the importance of proper evaluation of etiological diagnosis and optimal intervention for developmental prognosis. The introduction of a new etiological group of combined hypotonia especially emphasizes regular monitoring and timely rehabilitative intervention in patients for the better quality of life in them as well as their caregivers.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.23 no.9
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• pp.91-97
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• 2009

We have constructed the it's cause diagnosis system of power cable by Failure Mode Effect Analysis(FMEA) method because we have to cause analysis when the cable accident happened. This system was composed of data input of accident condition, presentation of the shape through pictograph and accident probability by FMEA method. According to each selection, the accident cause comments are showed by the accident occurrence possibility. Also, the verification of the it's diagnosis system through the cause analysis of the cable accident cases, the system agreed well with results that analyzed actual state.

• Journal of KSNVE
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• v.8 no.4
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• pp.723-732
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• 1998

원자력 발전소에서 운전되고 있는 원자로 냉각재 펌프는 대형 수직 펌프로서 증기 발생기로부터 원자로에 냉각재를 순환시키는 중요한 역할을 담당하고 있다. 원자로 냉각재 펌프는 운전 조건 및 각종 결함에 따라 진동, 열적 변형, 마모 등의 비정상 상태에서 운전될 수 있으며, 이로 인한 발전소 신뢰성 저하의 원인이 된다. 따라서 이 펌프의 감시 및 진단에 대한 연구가 계속되어 왔으며 각종 시스템이 설치 운용되고 있다. 그러나 미국내의 거의 모든 냉각재 펌프 감시 시스템은 펌프의 고진동 여부만을 나타내며 진동의 원인을 진단하기 어렵다. 본 연구에서는 최근까지 주로 발생되었던 미국내 원자로 냉각재 펌프의 문제점을 분석하고 이들의 원인별 진동 특성을 지식베이스화 하였으며, 진단시스템 개발을 위한 알고리즘을 제안하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2002.07c
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• pp.1843-1845
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• 2002

유입식변압기 내부고장의 조기발견을 위하여 유중가스분석법이 가장 일반적으로 사용되고 있다. 본 연구에서는 변압기 내부이상의 종류에 따른 발생가스의 특성과 유중가스분석법으로 사용되고 있는 key gas법 Donenburg법, Rosers법, IEC법에 대한 특성을 비교분석하였다. 동일한 가스성분에 의해서도 각 진단법이 의한 진단결과가 다르고, 또한 진단결과가 발생하지 않는 경우가 발생하고 있으며, 고장원인이 2가지 이상으로 복합되어 있는 경우 모든 고장원인을 밝혀낼 수 없는 것으로 나타났다.

• Magazine of the Korea Institute for Structural Maintenance and Inspection
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• v.19 no.2
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• pp.39-43
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• 2015

• Fire Science and Engineering
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• v.21 no.2 s.66
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• pp.42-47
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• 2007

This paper presents the development of a case-based system for an electrical fire cause diagnosis system using the entity relation database. The relation database which provides a very simple but powerful way of representing data is widely used. The system focused on database construction and cause diagnosis can diagnose the causes of electrical fires easily and efficiently. In order to store and access to the information concerned with electrical fires, the key index items which identify electrical fires uniquely are derived out. The case-based system consists of a case which contains information from the past fires. The case-based system could present the cause of a newly occurred fire to be diagnosed by searching the case-based database for reasonable matching. The case-based system has not only searching functions with multiple attributes by using the collected various information(such as fire evidence, structure, and weather of a fire scene) but also more improved diagnosis functions which can be easily used for the electrical fire cause diagnosis system.