Journal of the korean Society of Automotive Engineers
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v.14
no.3
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pp.12-25
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1992
본 연구에서는 우선 자동차 전장품 시장팽창의 배경과 요인을 추적함으로써 자동차 전장기능시스템과 센서의 중요성을 입증하고, 전장기능시스템 구성에 필요한 센서의 종류, 시장 및 요구특성을 분석한다. 그후, 자동차용 센서의 요구특성을 만족시킬수 있는 제작기술로써 두종류의 반도체 미세가공(micromachining) 기술을 소개하고, 이들 각각의 기술이 내포하고 있는 특성을 비교, 정리한다. 이어, 반도체 미세가공 기술에 의해 제작된 자동차용 반도체 센서와 마이크로 엑튜에이터들을 소개하고, 일련의 개발예를 통하여 각각의 형태와 기능면에서의 발전경향을 진단하며, 나아가 관련 핵심기술의 중요성과 기술발전의 방향의 전망을 통하여 조기기술 확보의 필요성과 관련업계의 역할, 그리고 기술 성숙요건을 제시한다.
차량 진단 기능이 탑재된 원격 서버, 제어신호 중계 기능을 가진 휴대폰용 어플, 그리고 신호 변환을 위한 converting 보드를 사용하여 기존의 차량진단기(scanner)와 동일한 기능을 가지는 원격차량진단 시스템을 제안한다. 원격 서버에서 직접 차량 진단 기능을 수행함으로써 진단 이력에 대한 자동 관리가 가능하며 다양한 부가 서비스를 연계하여 제공할 수 있다. 또한 신규 차종에 대하여 원격 서버 프로그램의 변경으로 대응이 가능하므로 기존 방식처럼 신규 차종에 대한 개별 upgrade가 필요 없다. 제안한 방식은 저가의 진단 시스템 구축이 가능하므로 영업소에서만 사용되던 차량진단기를 개별 사용자가 사용할 수 있게 해준다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04a
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pp.361-363
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2000
기존의 웹 기반 의료 서비스는 환자 자신이 직접 해당 사이트를 찾아 읽어보고 의사들과 e-mail로 상담하는 수준이었다. 환자는 자신의 증상과 유사한 정보가 어디에 있는지 알아야하고 의사들은 e-mail을 일일이 읽고 답해 주어야만 한다. 그러나 메일 에이전트, 진단 에이전트 등이 존재하는 멀티 에이전트 시스템이 개발된다면 기존의 web 기반 의료 서비스의 단점을 보완할 수 있다. 본 논문에서는 JATLite 기반의 멀티 에이전트 시스템을 설계하여 자동으로 e-mail을 분석, 분류, 전달, 진단하는 시스템을 설계하였다. 제안된 멀티 에이전트 메일 에이전트, 진단 에이전트, 중재 에이전트 등으로 구성된다. 메일 에이전트는 환자를 상담, 요청, 증상 등을 분석하여 해당하는 진단 에이전트에게 전달하는 일을 한다. 진단 에이전트는 지식베이스를 이용하여 환자의 요구사항에 적절한 진단을 하게 된다. 중재 에이전트는 에이전트의 상태를 파악하여 작업을 지시하고 메일 에이전트와 진단 에이전트간의 통신을 관리한다.
In this paper, we propose effecient methods to extract the femoral head region in MR images. The femoral head area in MRI is approximated using Hough transform and the anatomical features of the femoral heads. Then, modified region growing method is applied to extract the femoral head region. We measured the parameters for the diagnosis of the avascular necrosis of the femoral heads from the segmented femoral head region. The proposed methods are proved very effective to extract the femoral head of healthy volunteer and of the patient having heavy avascular necrosis. The measured parameters can be used very efficiently for the quantitative analysis and the diagnosis of the avascular necrosis of the femoral heads.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.10a
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pp.307-310
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2021
In the recent years, studies using Computer-Aided Diagnostics(CAD) have been actively conducted, such as signal and image processing technology using breast ultrasound images, automatic image optimization technology, and automatic detection and classification of breast masses. As computer diagnostic technology is developed, it is expected that early detection of cancer will proceed accurately and quickly, reducing health insurance and test ice for patients, and eliminating anxiety about biopsy. In this paper, a quantitative analysis of tumors was conducted in ultrasound images using a gray level co-occurrence matrix(GLCM) to experiment with the possibility of use for computer assistance diagnosis.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.20
no.2
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pp.78-83
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2019
Sounds based machine fault diagnosis recovers all the studies that aim to detect automatically abnormal sound on machines using the acoustic emission by these machines. Conventional methods that use mathematical models have been found inaccurate because of the complexity of the industry machinery systems and the obvious existence of nonlinear factors such as noises. Therefore, any fault diagnosis issue can be treated as a pattern recognition problem. We propose here an automatic fault diagnosis method of hand drills using discrete wavelet transform(DWT) and pattern recognition techniques such as artificial neural networks(ANN). We first conduct a filtering analysis based on DWT. The power spectral density(PSD) is performed on the wavelet subband except for the highest and lowest low frequency subband. The PSD of the wavelet coefficients are extracted as our features for classifier based on ANN the pattern recognition part. The results show that the proposed method can be effectively used not only to detect defects but also to various automatic diagnosis system based on sound.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.21
no.3
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pp.121-126
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2020
Sound-based machine fault diagnosis is the automatic detection of abnormal sound in the acoustic emission signals of the machines. Conventional methods of using mathematical models were difficult to diagnose machine failure due to the complexity of the industry machinery system and the existence of nonlinear factors such as noises. Therefore, we want to solve the problem of machine fault diagnosis as a deep learning-based image classification problem. In the paper, we propose a CNN-based automatic machine fault diagnosis method using Spectrogram images. The proposed method uses STFT to effectively extract feature vectors from frequencies generated by machine defects, and the feature vectors detected by STFT were converted into spectrogram images and classified by CNN by machine status. The results show that the proposed method can be effectively used not only to detect defects but also to various automatic diagnosis system based on sound.
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