본 논문에서는 화학공정의 이상 진단을 위한 지식 기반 조업 지원 시스템의 개발에 관하여 살펴보고자 한다. 조업지원 시스템에서 가장 핵심적인 부분은 공정에 비정상 상황이 발생한 경우 이를 감지하고, 공정에 발생한 증상들을 분석하여 이상의 근본 원인을 찾아내는 작업-이상 진단이다. 이상 진단을 효과적으로 수행하기 위해서는 적절한 데이터의 해석이 매우 중요한데, 기존의 데이터 해석법들은 정상상태에 기반한 방법들을 동적거동을 효과적으로 표현하기에는 어려움이 많다. 본 연구에서는 RBF에 기반한 신경망을 사용하여 동적을 효과적으로 표현할 수 있는 정성적인 데이터 해석 모듈을 구축하였으며, 이 모듈에서는 공정에서 측정된 정략적인 센서값들을 정성적인 정보로 가공하여 이상진단 모듈에 제공한다. 본 연구에서는 효과적인 이상진단을 위하여 기존의 인과관계 그래프 모델(Cause Effect DiGraph)에 기반한 두가지 그래프 모델을 개발하였다. RCED(Reduced Caue Effect Digraph)는 공정의 측정 변수만으로 공정의 인과관계를 표현하는 오프라인으로 구축된 지식베이스 모델이며, PGTT(Pattern Graph Through Time)는 공정에서 발생한 증상간의 인과관계를 실시간으로 나타내는 동적인 모델이다. 이상, 신경망에 기반한 정성적인 데이터 해석 모듈과 이상진단 모듈을 전문가 시스템 도구인 G2를 DEC AlphaStation 상에서 폴리프로필렌 공정에 대한 조업지원전문가 시스템을 구축하고 이를 적용하여보았다.
가스터빈 엔진의 높은 신뢰성과 운용비의 최소화는 제작자나 사용자 모두에게 중요한 문제이며, 정성적, 정량적 성능저하 예측을 포함한 다양한 성능진단기법이 시도되고 있다. 탈설계점에서의 성능진단은 설계점 성능진단에 비해 학습, 또는 처리해야 할 데이터 규모가 방대함에 따라 예측오차와 수렴도면에서 해결되어야 할 문제점들을 안고 있다. 따라서 이를 위해 본 연구에서는 가스경로해석 기법을 적용한 엔진성능진단코드를 개발하였으며, 이를 스마트 무인기용 터보축 엔진에 적용하여 설계점 및 고도 변화에 따른 탈설계점 영역에 대하여 단일 성능저하를 정량적으로 예측하여 GSP를 통한 예측결과와 비교하였다.
A fault diagnosis method is developed in this study using automaton through quantization of vibration signals for normal and faulty conditions, respectively. Automaton is a kind of qualitative model which describes the system behaviour at the level of abstraction. The system behavior was extracted from the probability of the output sequence of vibration signals. The sequence was made as vibration levels by reconstructing the originally measured vibration signals. As an example, a fault diagnosis for the bearing of ATM machine was done, which detected the bearing fault with confident level compared to any other existing methods of kurtosis or spectrum analysis.
Knowledge based fault diagnosis has a limitation in determining the cause and scheme for the fault, because it detects faults from signal pattern only Therefore, model-based fault diagnosis is requested to determine the fault by analyzing output of the equipment from its dynamic model. This research shows a method how to devise the automaton of system as a model for normal and faulty condition through the reduction of handling data by quantization of vibration signals and the example which is concerning to the bearing of ATM. The developed model based fault diagnosis was applied to detect the faulty bearing of ATM, which results.
불안정성 견관절에 대한 진단과 치료는 정형외과 영역에서 가장 어려운 분야 중에 하나이다. 관절와 위에서 움직이는 상완골두의 아탈구와 정상적인 전이, 통증과 기능 저하를 일으키는 이완의 정도는 구별하기가 용이하지 않는 경우가 많다. 불행하게도 이 불안정성을 일으키는 모든 병변에 시행할 수 있는 가장 좋은 한가지의 치료법은 개발되어 있지 않다. 그러므로 불안정성의 방향과 정도뿐만 아니라 동반된 문제까지도 정확히 진단하는 것이 절대 필요하다. 해부학적 결손은 반드시 확인해야 한다. 불안정성에 대한 봉합술의 실패에 영향을 미칠 수 잇는 흔한 요인은 다음과 같다. 정확한 해부학적 병리소견을 확인하는 올바른 진단, 올바른 치료 방법에 대한 이유, 필요 없는 내고정물의 사용이나 불안정성, 관절염, 신경 및 혈관 손상 등을 남길 수 있는 도달법의 사용과 같은 기술적 결함 등이 있다. 술후 견관절의 안정성, 유연성, 지구력을 회복시켜 강도높은 스포츠나 노동에 복귀할 수 있는 잘 준비된 재활을 통해 추가적인 손상을 막아야 한다.
시내버스 준공영제 시행이 시민들의 수송에 좋은 성과를 거두고 있지만 교통사망사고 증가에 따른 부작용이 발생하고 있다. 따라서 본 연구에서는 시내버스 준공영제 시행에 따른 교통사고 저감대책의 의사결정 모델 개발을 시도하였으며, 자료조사 및 분석방법은 교통전문가 설문과 계층분석법(AHP)을 활용하였다. 계층분석법(AHP)의 상위평가항목으로는 정량적 대책과 정성적 대책을 제시하였다. 하위평가항목 중 정량적 대책으로는 버스증차 및 안전장치 설치, 정류소 시설물 보완, 보행자 보호 시설물 보완, 교통안전 진단평가 및 보완으로 구성되어 있으며, 정성적 대책으로는 제도정비, 노선설계 보완, 교육 캠페인강화, 단속강화로 구성되었다. 분석결과를 살펴보면 첫째, 정성적 대책보다 정량적 대책에서 더 높은 가중치 결과가 나타났으며, 둘째, 정량적 대책으로는 정류소 시설물보완, 교통안전 진단평가 및 보완 순으로 나타났고, 셋째, 정성적 대책으로는 제도정비, 노선설계 보완 순으로 나타났다. 이런 결과는 향후 타시도의 교통사고 저감대책을 수립 시행할 경우 참고할 수 있는 기초 자료가 될 것이라고 사료된다.
어류의 edwardsiellosis를 진단하기 위한 solid phase ELISA법에 대한 최적화 분석을 실시하였다. 부분 정제한 E. tarda Edk-2에 대한 토끼 항혈청을 sodium bicarbonate 완충용액에 $50{\mu}g/ml$ 농도로 희석하여 overnight 반응시켜 주었을 때 polystyrene bead 표면의 항체 immobilization이 최적화되었다. $50{\mu}g/ml$의 biotin 표지화 항체와 1:2000으로 희석된 extravidin-peroxidase를 차례로 처리하였을 때 최적의 반응을 나타내었으며 이렇게 최적화시킨 정성적 solid phase ELISA법은 EDTA 추출법으로 조제된 항원에 대해서는 $1{\times}10^5$ cells/ml, 열 추출법으로 조제된 항원에 대해서는 $1{\times}10^5$ cells/ml의 검출한계를 나타내었다. E. tarda Edk-2에 대한 토끼 항혈청을 이용한 본 연구의 solid phase ELISA법은 우리나라 양어장의 넙치 병어로부터 분리한 여러 한국형 E. tarda 균주와도 높은 교차반응을 나타내었다. 이러한 것은 본 기법을 다른 지역에서 분리한 여러 strain의 E. tarda에 대한 진단을 위하여 본 실험의 항혈청을 사용하여 가능하다는 것을 보여 주었다.
회전체 베어링 상태진단에 신뢰성을 갖기 위하여 여러 가지 진단 방법이 연구되고 있으며, 이때 이용하는 변수는 온도와 소음, 진동 그리고 윤활유가 있으며 분석 방법으로는 온도추이분석, 소음분석, 진동분석, 윤활제 분석방법이 주로 이용되고 있다. 본 연구에서는 압연기 베어링의 상태진단 변수로 베어링의 진동 신호를 선택하고 이 진동신호에서 비선형성이 강한 신호 즉 카오스적 거동이 있음을 정성적인 방법으로 타켄스의 매립법에 의한 상태공간 재구성과 포엔카레 단면, FFT, 히스토그램을 이용하고, 정량적인 방법으로 프랙탈 차원, 리아프노프 지수를 이용하여 확인하였다.
배전 케이블 부분방전 측정에서는 외부노이즈, 코로나가 동반되어 검출되고 있다. 특히, 단말부의 부분방전측정에서는 부분방전 현상이 크게 발생하여 측정될 경우 다른 상에서도 유입되어 검출되는데 코로나나 외부의 노이즈가 크게 유입될 경우 진단의 어려움이 있다. 더불어 각 상의 위상을 직접검출이 어려운 송배전 케이블의 단말에서는 유기된 신호의 상을 찾는데도 어려움을 주고 있다. 이러한 문제를 반영하여 현장 측정이 용의하도록 이동형 포터블 진단장치를 개발하였다. 3개의 HFCT 센서를 사용하여 3상을 동시 측정할 수 있도록 하였다. 전원 분압 트리거 회로와 전류 변류 트리거 회로를 사용하여 위상 분석을 병행하였다. 실선로의 배전 케이블 부분방전 진단의 효율적 수행을 위해 개발된 본 장비를 현장 적용하였으며 내장된 PRPD 분석법이 가능하였으며 S/W 노이즈 게이팅을 적용하여 다른상에서 유기되는 신호를 제거하여 진단결과의 신뢰성을 높일 수 있었다.
해마다 증가하는 알츠하이머 질병에 걸린 환자 수는 전체 노인 인구의 15%에 다다르고 있다. 인지장애를 유발하는 심각한 알츠하이머 질병을 조기에 진단하는 것은 중요한 일이지만 MRI, PET, 척수액 진단법과 같은 기존 진단법은 고비용뿐만 아니라 장시간의 진단으로 환자에게 부담을 줄 수 있다. 이러한 기존 알츠하이머 질병 진단법의 단점을 극복하기 위하여 소량의 환자 시료(예 : 혈액)만으로 신속하게 알츠하이머 질병을 조기에 진단할 수 있는 다양한 바이오센싱 기술을 개발하는 연구가 지속되고 있다. 본 미니총설에서는 알츠하이머 질병 진단에 유용하게 활용될 수 있는 혈액 바이오마커를 정성 및 정량적으로 검출할 수 있는 바이오칩 기반의 센서 기술과 이를 통한 조기진단 기술에 대해 간략하게 서술하고, 이와 관련한 최신 연구현황과 발전방향에 대해 논의하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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