Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2020.05a
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pp.428-430
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2020
이상 진단은 주어진 데이터의 정상 유무를 진단하는 방법으로써 다양한 분야에 걸쳐 요구되는 기능이다. 이상 진단은 대상 환경에서 발생하는 데이터의 특성 등에 따라 다양한 방법으로 구현이 될 수 있는데, 본 연구에서는 정상 데이터가 다수의 클래스로 구분될 수 있는 상황에서의 이상 진단을 효과적으로 할 수 있는 방법에 대해서 다루고자 한다. 특히, 실험을 통해 정상 데이터를 유사한 데이터들끼리 구분하여 처리하는 경우와 그렇지 않은 경우의 비교를 통해서, 정상 데이터를 유사한 데이터들끼리 구분하여 이상 진단을 진행하는 방법의 타당성을 검증한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.18
no.2
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pp.171-177
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2011
In order to construct approximation functions for real data, it is necessary to remove the outliers from the measured raw data before constructing the model. Conventionally, visualization and maximum residual error have been used for outlier detection, but they often fail to detect outliers for nonlinear functions with multidimensional input. Although the standard support vector regression based outlier detection methods for nonlinear function with multidimensional input have achieved good performance, they have practical issues in computational cost and parameter adjustments. In this paper we propose a practical approach to outlier detection using support vector regression that reduces computational time and defines outlier threshold suitably. We apply this approach to real data examples for validity.
Ji, Hae Young;Lee, Kang Ho;Kim, Jae Chul;Lee, Dong Hyoung;Moon, Kyoung Ho
Journal of the Korean Society for Railway
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v.16
no.1
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pp.26-31
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2013
The reduction unit is one of the most important components for railway vehicles because the torque of the motor must be transmitted to the wheels of the vehicle by the reduction unit. The faults in the reduction units of high-speed trains are caused by damage such as gear, fatigue. These have serious impacts on safety of the train during operation. To address this development of a system for monitoring, fault diagnosis of the reduction unit is needed to keep the vehicle running safely. Before that can be accomplished, it is most important to understand the vibration characteristics of the reduction unit in a normal state. Vibration diagnosis technology using characteristic-analysis of vibration waveform and frequency is known to be the most effective method for fault diagnosis. In this paper, we analyzed the vibration characteristics of the reduction units two Korean high-speed trains (KTX and KTX II), under normal conditions, by two test methods (driving gear test, full-vehicle test).
The Journal of the Korean life insurance medical association
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v.26
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pp.13-20
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2007
대사증후군은 비만, 이상지혈증, 고혈압, 당뇨병이나 내당능 장애가 동반되어 나타나는 증후군이다. 근래 들어 우리나라도 점차 비만 인구가 증가함에 따라 대사증후군의 유병률이 빠르게 증가하는 추세를 보여. 대사증후군에 대한 간단한 개념 정리를 하였다. 먼저 대사증후군의 정의와 진단기준을 살펴보았다. 1998년 대사증후군을 명명하고 진안기준을 제시한 WHO 진단기준, NCEP-ATP III 진단기준, 인슐린 저항성 증후군의 진단기준을 살펴보고, 기타 인종에 따른 허리 둘레 기준 및 IDF 정의를 살펴 보았다. 또한 대사증후군과 관련된 여러 인자들도 다시 확인해보고, AHA/NHLBI 진단 기준도 살펴 보았다. 우리나라는 대부분 연구에서 NCEP-ATP III 기준을 적용하고 있는데, 그 내용은 복부 비만 허리둘레 남자 102cm 이상, 여자 88cm 이상, 중성 지방 150mg/dl 이상, HDL-콜레스테롤 남자 40mg/dl 미만, 여자 50mg/dl 미만, 혈압 130/85 mmHg 이상, 공복 혈당 110mg/dl 이상이다. 복부 비만의 경우는 2000년 제정된 WHO 서태평양 지역 기준인 남자 90cm, 여자 80cm 이상으로 적용하고 있다. 다음 치료의 기본 개념을 간단히 언급 하였는데, 가장 중요한 치료는 우선적으로 생활 습관의 개선을 꼽을 수 있으며, 기타 약물요법 및 인슐린 저항성 개선제 등이 있다. 우리나라 에서도 심혈관계 질환과 당뇨병이 점차 사망 원인의 우위를 차지 하고 있으므로 대사증후군을 초기에 진단하고 관리하는 노력이 매우 필요할 것으로 생각되며, 생명보험사도 대사증후군을 하나의 증후군으로 인식하여 대사증후군의 전반적인 이해가 필요할 것으로 생각된다.
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.
최근에는 설비의 이상징후를 포착함으로써 사고를 예지하고 치명적인 상태로 진전되기 전에 보완하는 이른바 예측보전 기술을 중심으로 하는 사고예방 방향으로 변화되어 가고 있다. 이 예측보전기술은 기기의 상태를 정량적으로 파악하여 이상징후를 초기단계에서 검지하는 이상예지진단과 기기성능의 경녕적인 변화에 착안한 노화진단 등을 중심으로 하고 있다.
이 절에서는 우선 공정의 모델을 사용하지 않고 이상검출 및 진단을 수행하는 기법을 살펴보기로 한다. 먼저 검출 및 진단 과정에서 사용되는 신호시험 기법을 살펴보고, 그 다음에는 관리도(Control chart)를 이용한 기법을 살펴보기로 한다. 그리고 회전기기 등의 기계분야에서 많이 사용되는 진동 계측을 이용하여 진단을 행하는 경우와 전문가시스템을 사용하는 기법에 대해 살펴본다.
In chemical processes, unintended faults can make serious accidents. To tackle them, proper fault diagnosis models should be designed to identify the root cause of faults. To design a fault diagnosis model, a process and its data should be analyzed. However, most previous researches in the field of fault diagnosis just handle the data set of benchmark processes simulated on commercial programs. It indicates that it is really hard to get fresh data sets on real processes. In this study, real faulty conditions of an industrial polystyrene process are tested. In this process, a runaway reaction occurred and this caused a large loss since operators were late aware of the occurrence of this accident. To design a proper fault diagnosis model, we analyzed this process and a real accident data set. At first, a mode classification model based on support vector machine (SVM) was trained and principal component analysis (PCA) model for each mode was constructed under normal operation conditions. The results show that a proposed model can quickly diagnose the occurrence of a fault and they indicate that this model is able to reduce the potential loss.
Due to their size and complexity, it is very difficult to make diagnostic system for the whole chemical processes. Therefore, a systematic approach is required to decompose larpge-scale process into sub-processes and then diagnose them. This paper suggests a method for the minimization of knowledge base and flexible diagnosis to be used in qualitative fault diagnosis based on Fault-Effect Tree model. The system can be decomposed for flexible diagnosis, size reduction of knowledge base, and consistent construction of complex knowledge base. The new node, gate-variable, is introduced to connect the cause-effect relationships of each sub-process. For on-line diagnosis, off-line analysis is performed to construct Fault-Effect Trees of gate-variables as well as activation conditions of gate-variables. On-line diagnosis strategy is modified to get the same diagnosis result without system decomposition. The proposed method is illustrated with a fault diagnosis system for a large-scale boiler plant.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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