• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.61-62
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• 2008

기존에는 보호 계전기가 어떠한 상황이 되어 동작을 하게 되면 그 당시의 기록을 직접 인터페이스 하여 계전기 동작원인에 대해 분석을 하였다. 하지만 최근 변전소 자동화시스템이 도입되어 세계적으로 변전소 자동화 시스템이 구축되어 가고 있다. 이에 따라 업체들 또한 변전소 자동화 국제 표준 프로토콜인 IEC 61850규격에 맞추어 장비들을 개발함으로서 변전소 자동화가 진전되고 있다. 본 연구에서는 변전소 자동화용 IED들이 이벤트가 발생했을 때 IED들이 제대로 동작하였는가에 대한 평가를 하는 진단 모듈을 IEC 61850 기반으로 개발하여 변전소 자동화용으로 개발된 보호 계전 IED들에 대한 진단을 IEC 61850에서 정의하고 있는 서비스들을 이용하여 기존방식 보다 편리하고 좀 더 정확하게 보호 계전 IED들을 진단 및 검증하는 방법을 제안한다.

• ICROS
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• v.1 no.1
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• pp.39-45
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• 1995

생산량의 증대, 품질의 균일화, 생산 원가의 절감, 조업인원의 합리화를 위한 기술개발경쟁에서 기술우위를 확보하는 것이 국경을 초월한 무한경쟁체제에서 포항제철소가 국제경쟁력을 확보할 수 있으며, 포항제철 기술연구소가 앞으로 추진해 나아가야 할 방향일 것이다. 이를 위해서 우리 연구소, 특히 제어.계측.자동화 연구에 치중하고 있는 시스템연구팀은 공정 라인의 "no touch operation"을 구현하기 위해 artificial intelligence 등의 기술을 바탕으로 전 공정의 자동화, EIC 통합, 설비진단 자동화, 품질진단 자동화를 이루어 나가는 방향으로 나가고 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.05a
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• pp.355-357
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• 2017

With the development of automation technology and the increase of large-scale automation projects, sensors used for state monitor and parameter measurement have become more and more important. Once the sensor faults occur, which will lead to the degradation of automation system's performance, and even disastrous consequences. In this paper, sensor output value modeling is performed using Kung's Algorithm for direct fault diagnosis of sensor, and fault diagnosis method based on decision theory is presented.

• The Journal of Bigdata
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• v.2 no.2
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• pp.75-86
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• 2017

In this study, I propose a method to automate the method to diagnose the quality of big data. The reason for automating the quality diagnosis of Big Data is that as the Fourth Industrial Revolution becomes a issue, there is a growing demand for more volumes of data to be generated and utilized. Data is growing rapidly. However, if it takes a lot of time to diagnose the quality of the data, it can take a long time to utilize the data or the quality of the data may be lowered. If you make decisions or predictions from these low-quality data, then the results will also give you the wrong direction. To solve this problem, I have developed a model that can automate diagnosis for improving the quality of Big Data using machine learning which can quickly diagnose and improve the data. Machine learning is used to automate domain classification tasks to prevent errors that may occur during domain classification and reduce work time. Based on the results of the research, I can contribute to the improvement of data quality to utilize big data by continuing research on the importance of data conversion, learning methods for unlearned data, and development of classification models for each domain.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.513-515
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• 2012

본 논문은 간의 비침습성 점액성 낭성종양의 자동화된 진단을 위한 정량적인 형태학적 추출방법에 대하여 설명한다. 본 논문에서 제안된 형태학적 추출방법은 간의 비침습성 점액성 낭성종양 진단을 위한 병리적인 특징들에 기반을 둔 상피세포 형태학적 특징(원주형과 입방형)과 악성 직전에 나타나는 배상세포 출연을 판단하는 특징, 그리고 주변상피 조직에서 나타나는 기질 여부를 조사하기 위한 핵-비율의 측정방법을 소개한다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1993.10a
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• pp.351-356
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• 1993

최근의 프로세스 공업화에 있어서 생산Line의 장치나 기계류는 점차 대형화, 고속화,연속화,복잡화되고 있다. 또한, 기계가공공업,자동차공업,기계,전자부품의 가공조립등의 생산설비는 각설비가 고도로 자동화되고 있는 실정으로 공장 전체의 유기체적인 제어 및 감독을 필요로 하고 있다. 마찬가지로 기계부품제작산업도 CNC.FMS등으로 점차 조작화,자동화됨에 따라 공작기계 장치나 기계류등의 이상이나 고장으로 생산 및 품질에 미치는 영향도 종래와 비교할 수 없을 정도로 중요시 되고 있는 실정이다, 이와같이 설비의 안전성을 도모하고 고신뢰도를 부여하기위해서는 기계설비의 이상 및 고장진단이 필수적이며, 공장 자동화와 함께 공작기계자체의 고장 및 이상진단을 실시하고, 검출된 신호의 크기등으로 고장상태를 판정해야만 한다. 공작기계에서 동적인 회전시스템을 이루는 주축용베어링의 손상은 제작하고자 하는 제품의 정밀도 표면거칠기등의 저하 뿐만아니라 시스템 전체의 기능까지도 떨어뜨리는 요인이 될수 있으므로 베어링 상태를 진단하여 송상유무를 판단하는것은 필수적이라 생각된다.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.22 no.2
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• pp.21-31
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• 2013

There is a high demand for the diagnostic medical blood analyzer in the global medical device market. The domestic market is in infant stage, but expected to grow very fast. In this study, we attempt to provide several ways for production improvement in order to secure price competitiveness of domestic medical blood analyzer. For this purpose we identify the problems of current production process using ARENA simulation and suggest several alternatives for productivity improvement.. Five steps of TOC (Theory of Constraints) and ARENA simulation are employed to predict productivity of each alternative and to suggest further improvement.

• Journal of KSNVE
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• v.6 no.4
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• pp.387-393
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• 1996

진단 시스템에 대한 필요성과 관심이 높아가고 있는 가운데 진단 방법의 수준과 진단 시스템의 조건 등을 살펴보았다. 물론 언급되어진 사항들이 일률적으로 모든 진단 시스템에 적용이 된다고는 말할 수는 없다. 왜냐하면 진단 시스템은 진단 의 대상, 진단의 종류 등에 따라서 각각 최선의 방법이 따로 존재하기 때문이다. 그러나 고통적인 사항은 진단 신호를 얼마나 잘 재생해 내는가에 따라 진단의 성공 여부가 달려 있다는 사실이다. 기계진단 신호 처리의 예에서 살펴보았듯이 신호 처리 방법에 따라 재생된 신호의 정확도는 달라질 수 있다. 계속적인 새로운 진단 기술의 개발과 응용으로 안전적이고 경제적인 공장 운영과 공장의 자동화에 크게 기여할 수 있기를 바라며, 좀 더 많은 관심을 갖고 기계 진단의 기술을 활용할 수 있기를 기대한다.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 1999.11a
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• pp.123-131
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• 1999

최근에는 수요자 요구의 다양화, 전문인력의 부족, 고임금화, 열악한 작업장에서의 작업기피 현상 등의 영향으로 인해 생산 및 물류의 자동화가 활발히 추진되고 있다. 생산 및 물류시스템의 자동화가 진전됨에 따라 전체 시스템의 물류합리화에 중요한 역할을 담당하는 자동창고 시스템에 대한 설비관리 체계 구축이 필요하게 되었고, 그 일환으로 본 연구에서는 자동창고에 대한 예방보전 및 원인진단을 지원하는 자동창고의 예방보전 및 진단시스템을 개발하였다. 특히 자동창고의 이상을 진단하는데 과거의 트러블내용을 사례로 등록시키고, 전문가가 문제해결에 사용한 경험데이타, 즉 조사항목, 조사결과 및 대처내용을 진단용 사례기반 추론베이스로 구축하여 활용하는 사례기반추론(Case Based Reasoning)방법으로 접근시켰다. 또한 자동창고시스템의 예방보전, 사후보전, 이력관리 기능을 수행할 수 있는 운영소프트웨어를 개발하였다.

• Electric Engineers Magazine
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• v.183 no.11
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• pp.49-53
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• 1997

산업의 발전과 자동화, 자동화에 따라 전력설비도 점차 대형화 초고입화되고 있는 추세에 있어 전력설비 사고시 그 피해도 막대해지고 있으나 주기적으로 점검을 하여 사고를 사전에 예방하기에는 매우 어려운 것이 현실이다.