• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.241-243
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• 2003

일반적으로 사용되는 반도체 공정에 대한 진단 기법은 한 공정을 진행하기 전에 테스트 공정을 수행하여 공정의 진행 여부를 결정하고, 한 공정의 진행을 완료한 후에 다시 테스트 공정을 수행하여 공정의 결과를 진단하는 방법이다. 본 논문에서 제안하는 실시간 자동 진단 시스템은 기존 방법의 문제점인 자원의 낭비를 막고, 실시간으로 진단함으로써 시간의 낭비를 막는 진단 시스템을 제안한다. 실시간 자동 진단 시스템은 크게 시스템 초기화 단계, 학습 단계 그리고 예측 단계로 나누어진다. 초기화 단계는 진단할 공정에 대한 사전 입력값을 받아 시스템을 초기화하는 과정으로 공정장비 파라미터별 중요도 자동 설정 과정과 초기화 클러스터링으로 이루어진다. 학습 단계는 실시간으로 저장된 공정장치별 데이터와 계측기로부터 획득된 데이터를 이용하여 최적의 유사 클래스를 결정하는 단계와 결정된 유사 클래스를 이용하여 가중치를 학습하는 단계로 나누어진다. 예측 단계는 공정 진행 중 획득된 실시간 데이터를 학습 단계에서 결정된 파라미터별 가중치를 사용하여 공정에 대한 진단을 한다. 본 시스템에서 사용하는 클러스터링 알고리즘은 DTW(Dynamic Time Warping)를 이용하여 파라미터 데이터에 대한 특징을 추출하고 LBG(Linde, Buzo and Gray) 알고리즘을 사용하여 데이터를 군집화 한다.

• 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.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 1994.10a
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• pp.138-143
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• 1994

기기의 결함을 진단하는데에 전문자동진단시스템(EADS)을 사용하는 것은 고도의 숙련된 진단요원 없이, 시스템저자와의 질의응답과 같은 일련의 회의를 갖지 않고도 정확하고 또한 믿을만하게 기기상태를 측정 분석할 수 있는 가장 효과적인 방법이다. 전문자동진단시스템(EADS)은 일분에 5개의 기기들을 분석하고 진동전문분석가에 버금가는(94%) 정확성으로 진단결과를 제공한다. 많은 전문진단시스템 중에서 DLI의 ExpertALERT[4]는 가장 정확하고 정교한 진단시스템으로 평가되고 있다. 전문자동진단시스템(EADS)의 시행으로 프렌트의 기기고장으로 인한 조업중단의 회수가 줄어지고 정비비용을 절감하며 불필요한 정기점검식정비(PM)을 없앤다면 관계기술요원들의 진동에 대한 이해와 기술습득으로 한차원 높은 기기 정비를 통해 효율적인 생산성증가, 정비비용감소[5], 안전사고 미연방지등 많은 것을 함께 얻을 수 있다. Expert System 기술의 성공적인 적용이라고 정의할 수 있겠다.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 1995.04a
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• pp.360-366
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• 1995

국내 발전소에서 사용하고 있는 대형 회전 기계인 터빈의 상태 진단 기능을 높이기 위하여 터빈에서 발생 될 수 있는 이상 진동의 특성을 파악하고 이를 이용하여 이상 진동의 발생 가능성을 확률적으로 출력하는 새로운 알고리즘을 개발하였으며, C-언어로 프로그램하여 이를 검증하였다. 이상과 같이 본 연구에서 제안한 알고리즘을 이용한 자동 진단 시스템을 통하여 각각의 이상 진동에 대한 진단을 수행한 결과 양호한 판정 결과를 보였으며, 터빈 이상 진동에 대한 자동 진단의 가능성을 입증하였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.758-761
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• 2000

노인인구의 증가로 이에 대한 건강문제와 성인병의 증대 및 바쁜 일상생활로 인하여 본인의 건강상태를 수시로 스스로 확인할 수 있는 방안으로 무선데이터를 이용한 원격진료 시스템에 대한 요구가 크게 일어나고 있다. 이를 위해서 양방향 데이터 전송이 가능한 기기 (예를 들어 무선호출기나 휴대폰을 개량한 기기)를 이용해 실시간으로 혈당치나 혈압 측정치 등 종합적인 건강정보를 전송하고 이를 자동진단프로그램으로 위험여부를 판별해 경고하는 동시에 자신의 주치의에게 통보되는 시스템을 구현하고자 한다. 본 논문에서는 혈당치와 혈압 측정치의 데이터에 대하여 자동진단프로그램을 이용하여 관리도를 자동 생성하고 이를 전 문의사의 지식에 의한 진단프로그램과 연계하여 관리 한계선을 벗어나면 위험을 알리게 되고, 전문가시스템을 도입한 1대 1 대화형으로 자체진단을 하게 하는 인터넷 기반 진단프로그램을 개발하여 고객의 건강상태를 진단하게 한다. 본 연구는 기존의 이동통신기술을 혈압측정기와 결합시켜 의료기관과 연결시키는 데이터 전송기술을 응용하고, 의사가 실제 환자 앞에서 행하는 진료 과정을 원격으로 실시하는 원격진료 시스템의 프로토타입 개발을 목표로 하고 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2006.11a
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• pp.609-612
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• 2006

본 연구는 진단용 DNA 칩의 자동판독 시스템을 제안하는 것을 목적으로 한다. 일반적인 자동판독 시스템의 사양을 정의하고 그 구현방법을 제안하였다. 응용 예로서 자궁경부암 진단용 DNA 칩을 대상으로 GenePix 스캐너 프로그램 환경에 적용하였다. 영상획득은 GenePix 의 라이브러리를 사용하여 HTML 언어로 구현하였고, 영상의 판단과 보고서 생성은 Microsoft Visual C++ 6.0를 사용하여 COM 형태로 구현하였다. 결과 보고서는 한글 2002 문서에 환자 정보와 결과 정보 등에 해당하는 곳에 미리 정의된 표지문자열들을 삽입하여 템플릿을 만들었다. 판독 시스템은 템플릿을 읽어들여 처리 결과의 내용으로 표지문자열들을 치환하여 보고서를 생성하였다. 제안한 시스템을 통해서 스캐닝을 통한 영상획득, 영상읠 판독, 결과 보고서 생성으로 구성된 전체 판독과정이 사용자의 개입 없이 자동으로 처리될 수 있었다. 본 시스템은 기존에 수작업을 자동화여 판독 시간을 단축하고 판독 기준을 정량화하여 진단용 DNA 칩이 대량검사 활용되는 공헌할 것으로 기대된다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2020.11a
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• pp.928-930
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• 2020

본 논문은 인공지능 플랫폼 기반의 요로결석 진단을 위한 CT 영상 데이터 자동판독 시스템에 대해 기술하고자 한다. 제안한 시스템은 웹 기반의 플랫폼을 기반으로 하며, 인공지능 기반의 진단 알고리즘을 장착하여 빠르게 요로결석 환자의 스크리닝에 목적을 두고 있다. 병원정보시스템의 PACS와 EMR과 연계와 Deep learning 진단 알고리즘을 적용한 요로결석 자동판독 시스템을 개발하였다. 특히, 기 구축된 인공지능 플랫폼을 통해 추출한 데이터셋을 기반으로 진단 알고리즘 개발 방법과 수행 결과를 보인다. 제안한 시스템은 요로결석 진단과 수술여부에 의사결정지원 시스템으로 임상에서 활용될 것으로 기대하고 있다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.19 no.5
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• pp.706-712
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• 2009

In this paper, a fault diagnosis method is proposed to detect and classifies faults that occur in press process line. An oil level automatic monitoring method is also presented to detect oil level. The FFT(fast fourier transform) frequency analysis and ART2 NN(adaptive resonance theory 2 neural network) with uneven vigilance parameters are used to achieve fault diagnosis in proposing method, and GUI(graphical user interface) program for fault diagnosis and oil level automatic monitoring using LabVIEW is produced and fault diagnosis was done. The experiment results demonstrate the effectiveness of the proposed fault diagnosis method of induction motors and oil level automatic monitor system.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.11 no.11
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• pp.185-193
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• 2011

There is no exact standard of detecting pulmonary tuberculosis(TB) in digital image of simple chest radiography. In this study, I experimented on the principal components analysis(PCA) algorithm in the past and suggested six other parameters as identification of TB lesions. The purpose of this study was to develop and test computer aided diagnosis(detection) method for the detection and measurement of pulmonary abnormalities on digital chest radiography. It showed comparatively low recognition diagnosis rate using PCA method, however, six kinds of texture features parameters algorithm showed similar or higher diagnosis rates of pulmonary disease than that of the clinical radiologists. Proposed algorithms using computer-aided of texture analysis can distinguish between areas of abnormality in the chest digital images, differentiate lesions having pulmonary disease. The method could be useful tool for classifying and measuring chest lesions, it would play a major role in radiologist's diagnosis of disease so as to help in pre-reading diagnosis and prevention of pulmonary tuberculosis.

• Annual Conference of KIPS
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• 2002.04a
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• pp.759-762
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• 2002

본 논문에서는 건축물의 안전 진단에 최우선 요소로 고려되는 크랙(Crack : 갈라진 틈)을 영상 처리에 의해 자동 검출하고 크랙의 여러 가지 특징들을 자동으로 추출하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이는 우선 카메라로 입력한 건축불의 영상에서 전처리과정을 통해 잡음제거를 행하고 이에 경계 추출과 세선화 과정을 통해 크랙의 영역을 검출한다. 이후 크랙들의 특징을 추출하기 위해 크랙들을 분할하며 분할된 크랙들에 대해 곡선 적합을 통해 크랙들의 방향과 길이 등과 같은 특징들을 추출해 낸다. 본 논문에서 개발코자 하는 시스템은 크랙들의 특징들을 자동으로 추출해 냄으로써 기초적인 건축물의 안전 진단을 자동으로 행하는 시스템이 되리라 여겨진다.