Fault diagnosis technique in machining system which is one of engineering techniques absolutely necessary to automation of manufacturing system has been proposed. As a whole, diagnosis process is explained by two steps: sensor data acquisition and reasoning current state of system with the given sensor data. Flexible disk grinding process implemented in milling machine was employed in order to obtain empirical manufacturing process information. Resistance force data during machining were acquired using tool dynamometer known as sensor which is comparably accurate and reliable in operation. Tool status during the process was analyzed using influnece diagram assigning probability from the statistical analysis procedure.
선형 로봇은 자동화 시스템에서 부품의 이송이나 위치 결정에 널리 사용되며 보통 높은 정밀도가 요구된다. 선형 로봇을 응용한 시스템의 제작회사에서는 로봇의 이상 유무를 작업자가 판단하는데, 작업자의 숙련도에 따라 이상 상태를 판단하는 정확도가 달라진다. 최근에는 인공지능 등의 기술을 사용하여 로봇 스스로 이상을 검출하는 방법에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 전이 학습을 이용하여 선형 로봇의 볼 스크류 정렬 이상과 선형 레일 정렬 이상을 검출하는 시스템을 제안하고 가속도 센서와 토크 센서 정보를 이용한 별개의 실험을 통해 제안한 시스템의 이상 검출 성능을 검증 및 비교한다. 센서로부터 얻어진 신호를 스펙트로그램 이미지로 변환한 후, 영상 인식 인공지능 분류기를 사용하여 이상의 종류를 진단하였다. 제안한 방법은 선형 로봇뿐만 아니라 일반적인 산업용 로봇에도 적용할 수 있을 것으로 기대한다.
화학 공정을 계속적으로 감시함으로써 공정의 이상이 장치의 고장 또는 폭발에 이르지 않도록 조기에 이상을 감시하는 기술은 공장 조업의 안정성과 생산성의 측면에서 볼 때 매우 중요하다 최근, DCS와 같은 공정 정보 시스템이 널리 보급됨에 따라서 방대한 양의 데이터들을 해석해서 실시간으로 공정을 감시하고 진단할 수 있는 기반이 마련되었다. 본 연구에서는 계층적 분해 기법과 PCA에 기반을 둔 공장 규모의 실시간 감시 기법을 제안한다. 대형 공정을 효율적으로 모니터링 하기 위하여 전체 공정은 몇 개의 군으로 나뉘며 또한 이 군은 다시 몇 개의 하위 군으로 세분하게 된다. 이렇게 전체 공정을 분해하여 계층적인 공정 모델을 구성함으로써, 전체 공정의 조업 상황을 감시할 수 있을 뿐만 아니라 이상이 발생했을 시에는 하위 계층의 조업 상황을 고려하여 보다 자세한 이상 원인을 진단할 수 있다. 또한 각 세부 단위 공정들에 대한 조업 정보를 포함하고 있는 하위 모델들과 전체 조업 전반에 관한 정보를 지닌 전체 모델을 통하여 공정 이상을 조기에 감시함으로써 이상이 전파를 방지할 수 있다. 이러한 실시간 감시 및 진단 기법을 구현학 Idnl하여 기존의 SPC와 다변량 통계 기법의 하나인 PCA를 적용하였으며, 제안한 방법의 감시 및 진단 성능을 평가하기 위하여 41개의 측정 변수를 가진 Tennessee Eastman 공정에 대하여 전산 모사를 수행하였다. 세 가지 경우에 대하여 적용한 결과들은 이상의 신속한 감지와 믿을만한 원인 진단 능력을 보여 주었다.
최근들어, 도시철도 전력설비에는 온라인 상태진단이 가능한 센서를 설치하여 각 기기의 상태를 상시 감시하는 시스템이 도입되고 있다. 이러한 기술이 적용됨으로써 전력설비의 교체 주기를 판단하고, 사고를 미연에 방지 하는 등의 최적의 관리를 할 수 있게 되었다. 그러나 운영기관에 따라 다양한 방법의 진단설비가 설치되어 있어 유지보수가 어려워, 도시철도에 적합한 진단시스템의 개발이 요구되어 지고 있다. 도시철도 주요 전기설비로는 변압기, 단로기, 차단기, 정류기 등이 있다. 현재 이를 진단하기 위한 방법으로는 각 장치에 따라 부분방전시험, 유전정접시험, 절연유분석시험, 차단기동작시험 등이 있다. 본 연구에서는 현재 국내 외에서 제시되고 있는 전기설비의 온라인 상태진단 기술을 조사하고, 상용화된 온라인 상태진단 시스템을 분석하여 도시철도 전기설비에 적용 가능한 상태진단 항목과 상태진단 기법을 조사, 분석하였다.
조현병(정신분열증)은 사고, 감정, 지각, 행동 등 인격의 여러 측면에 걸쳐 광범위한 임상적 이상 증상을 일으키는 정신 질환이다. 심각한 정신 질환임에도 불구하고 여전히 과학적 진단 체계가 갖춰져 있지 않아 진단의 많은 부분을 환자의 진술에 의존하고 있으며, 이로 인해 조현병이라는 진단을 받고 치료방법을 찾는데 까지 오랜 시간이 걸린다. 이에 본 연구는 EEG, MRI 데이터와 조현병의 상관관계를 이용한 조현병 진단 시스템을 제안하고자 한다. 본 시스템은 MRI 데이터와 머신러닝 알고리즘을 통한 조현병의 확률적 진단과 함께, EEG 데이터의 시각화 기능을 제공하는 소프트웨어를 개발함으로써 조현병 진단의 과학적 근거를 의사에게 제공하여 정확한 병의 진단을 목표로 한다. 진단 후에는 환자 데이터의 체계적 관리를 통해 머신러닝 알고리즘의 학습 데이터 확보 및 환자의 상태를 지속적으로 관리·관찰 할 수 있도록 하여 의료 소프트웨어로서 조현병의 체계적 진단 및 관리 시스템을 구축한다.
I형 타이로신혈증은 타이로신의 분해 과정 중 최종단계에 관여하는 효소인 fumarylacetoacetate hydrolase(FAH)의 결핍에 의한 대사 이상질환이다. 급성 I형 타이로신혈증은 치명적인 간부전이나 혈액응고장애와 같은 급성 임상증상이 나타난 이후에는 예후가 불량하였으나 최근에는 신생아 대사이상 선별검사를 통해 조기 진단이 가능해졌고 2-(2-nitro-4-trifluoro-methylbenzyol)-1,3 cyclohexanedione nitisinone (NTBC) 약물 치료로 타이로신혈증의 치료 성적이 향상됨에 따라 신생아 대사이사 선별검사를 통한 조기 진단과 조기 치료가 더욱 중요해졌다고 할 수 있다. 이에 저자들은 심각한 출혈이나 간부전과 같은 급성 이상 증상이 나타나기 전 신생아 대사이상 선별검사로 조기 진단 및 조기 중재적 치료로 양호한 경과를 보이고 있는 I형 타이로신혈증 1례를 경험하였기에 문헌 고찰과 함께 보고하는 바이다.
본 43세 여환은 심장판막질환으로 진단 받은 후 별다른 치료 없이 지내던 중 내원 전 심해진 호흡곤란으로 입원 치료중 신경학적 이상이 발생되어 중복판막협착 및 폐쇄부전증, 뇌동맥 색전증의 진단 하에 수술 시행하였다. 수술시 좌심실 배부와 승모판막륜 주변에 유두상의 조직들이 다수 발견되었다. 술후 신경학적 이상은 더 이상 보이지 않았고 병리조직학적 검사상 류마치스성 판막소엽에 동반된 유두상 섬유탄력종이 진단되었다. 환자는 수술 후에 잘 회복하였으며, 현재 외래에서 추적 관찰중이다.
자동차 동력전달계통의 중요부분을 이루고 있는 치차장치는 고장의 영향도가 대단히 높은 장치일 뿐만 아니라 점검과 열화, 손상검지가 곤란한 장치이다. 지금까지, 치차진단기술의 연구는, 구미 에서는 성행하고 있음에도 불구하고, 국내에서는 그다지 되고있지 않다. 이와 같은 상황을 근거로 하여, 본 연구실에서는 치차진단기술의 연구개발에 착수하여, 그 첫 번째 단계로서, 현상의 기술 및 연구내용을 조사하였다. 그들중에서 중요하다고 생각되는 것을 여기에 소개한다. 치차장치의 내부에 이상이 생기면, 진동과 이음이 생기기도 하고 속도변동 등을 일으킨다. 또, 윤활유 중의 금속분이 증가하거나, 온도가 상승하기도 한다. 이와같은 이상의 정보를 포함하는 것을 징후 parameter라고 말한다. 이들 몇 개인가의 parameter중, 치차결함의 검출은, 진동과 음이 가장 좋은 parameter라고 생각되고 있다. 따라서 진단기술의 연구는, 거의 대개가 치차로부터 나오는 진동과 음의 발생기구와 신호처리에 관한 것이다. 전자로는 (1) 치차의 마모모델과 발생진동수 (2) 각종 결함고 발생진동수 후자로는 (3) 시간평균화처리 (4) Cepstrum (5) fluctuation 분석 등이 있다.
현재까지의 연료전지 스택 고장 진단 방법은 스택의 전류와 각 셀 전압값을 측정하고 그 측정된 값을 계산함으로써 스택의 고장 여부를 판단하는 것이었다. 이러한 방법은 수백개 이상의 스택의 셀 전압을 2~4개 단위로 측정하기 때문에 백개 이상의 측정 채널이 필요하다. 또한, 스택 진단 시스템을 복잡하게 하여 신뢰성을 저하시킬 뿐만 아니라 가격 상승을 유발한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 THDA(전고조파왜율 분석) 방법을 제안하였다. THDA는 스택에 교류 전류를 주입하고 스택 양단의 전압을 측정하여 주입된 교류 전류의 THD를 구함으로써 연료전지 스택의 상태를 진단하는 방법이다.
삼성생명의 지방을 비롯한 총 7개 의무실에서 1997년 11월 1일부터 11월 30일까지 동일 진단시에 5-10분 이상의 시간 간격을 두고 혈압측정을 2회 실시한 757예에 대해 측정치의 변화를 검토하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1) 진단시의 혈압은 1회 측정치 보다 2회 측정치가 낮게 나타났다. 2) 혈압치의 저하율은 조건체 상당의 혈압치를 나타낸 고혈압치군과 고연령층에서 높게 나타났다. 3) 고혈압치군 436예중에서는 170예(39.0%)가 무조건체로까지 혈압이 하강하였다. 4) 중증의 고혈압으로 보험가입이 거절된 27예의 경우는 현저한 혈압의 하강은 없었다. 이상의 결과로 진단시에 일정간격의 시간차를 둔 혈압의 재측정이 계약확대의 관점과 혈압측정의 정확성 측면에서 진사실무에 적용하는 것이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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