배관 구조물에서는 내부 미세 균열에서부터 국부 좌굴, 볼트 풀림, 피로 균열 등과 같이 다양한 형태의 손상이 복합적으로 발생 가능하다. 이러한 복합 손상은 배관 구조물의 누수, 누유 등의 사고를 야기할 수 있다. 하지만 기존의 단일 스케일 계측 시스템으로부터 복합 손상에 의한 실시간 누수를 진단하기는 매우 어렵다. 본 연구 단계에서는 누수를 야기하는 복합 손상을 효율적으로 진단하기 위하여 선행 연구에서 제안된 압전센서를 이용한 자가 계측 회로 기반의 다중 스케일 계측 시스템을 구조물의 복합 손상 진단에 적용하였다. 자가 계측 회로 기반 다중 스케일 계측 시스템은 크게 두 가지 형태의 신호를 계측한다. 첫 번째 스케일은 임피던스 계측으로부터 특정 주파수 대역폭에 대한 구조 응답을 계측하며, 두 번째 스케일은 유도 초음파 계측으로부터 단일 중심 주파수에 해당하는 구조물의 응답을 계측한다. 복합 손상을 손상 유형별로 분류하기 위하여 E/M 임피던스(Electro-mechanical impedance)및 유도 초음파(Guided wave) 계측으로부터 추출한 특성을 이용하여 2차원 손상지수를 계산하고 이를 지도학습 기반 패턴인식 기법(Supervised learning based pattern recognition) 중 확률론적 신경망 기법(Probabilistic Neural Network, PNN)에 적용한다. 제안된 기법의 적용성 검토를 위하여 파이프 구조물에 인위적으로 다중 손상을 생성시켜 시험을 수행하였다. 본 연구에서 제안된 기법이 실제 배관 구조물에 성공적으로 적용된다면 손상 부재의 거동 및 구조물 성능의 손상에 대한 영향을 효율적으로 진단하고 평가함으로써 배관 구조물의 효과적인 유지관리가 가능할 것으로 예상된다.
본 연구는 III급 부정 교합을 판별하는데 있어, 수평 부조화의 진단에 이용되는 여러 진단 항목들의 진단학적 효율과 타당성을 ROC analysis로 비교하는데 그 목적이 있다. ROC(Receiver Operating Characteristic) analysis는 연속적으로 변하는 cut-off value에서의 sensitivity와 1-specificity에 의해 그려지는 곡선으로서 진단 방법의 타당성을 결정하고, 여러 진단 방법들을 비교하는 분석법으로 알려져 있다. 부정교합자 496명을 대상으로 측모 두부 X-선 계측사진과 진단모형을 이용하여, 진단모형 계측을 통해 부정교합군을 분류하였으며, 이중 III급 부정 교합자는 245명이었다. 측모 두부 X-선계측사진에서 16개의 계측항목을 선정하였으며, 이 계측항목들과 III급 부정교합의 관계를 알아보고자 각도 계측항목에서는 $1^{\circ}$ 간격으로, 선계측항목에서는 1mm의 간격으로 sensitivity와 specificity를 구해 ROC curve를 그렸다. 그리고, 이 계측항목들의 직접적인 비교를 위해 ROC curve 아래의 면적을 계산해냈다. 결과는 다음과 같다. 1. III급 부정교합을 판별하는데 있어, "Wits" appraisal이 다른 계측 항목에 비해 더 나은 진단 효율을 보였다. 2. AB plane angle, ANB angle, App-Bpp distance, AF-BF distance, APDI, N perpendicular to A 와 Pog to N perpendicular의 차이, maxillomandibular differential도 높은 진단 가치를 보였다. 3. 하악골의 위치를 평가하는 계측항목은 중정도의 진단 효율을 보였다. 4. 상악골에 대한 계측항목은 III급 부정교합의 판별에 대한 진단 가치가 낮았다.
반도체와 네트워크 기술의 발전은 산업분야에서의 각종 컴퓨팅 환경을 독립형 시스템에서 네트워크 시스템으로 변화시키고 있다. 본 논문에서는 임베디드 시스템 기반 산업용 계측 및 진단 시스템을 네트워크 환경하에서 보다 능동적으로 상호 작용하기 위한 미들웨어 수준의 임베디드 시스템 실행환경을 구성하고, 시스템 플랫폼으로는 자바를 사용한다. 자바 임베디드 기반 계측 및 진단 네트워크 미들웨어 시스템은 각 대상기기들의 고유작업들을 처리할 뿐만 아니라 이들 대상기기간의 계측 및 진단 정보를 서로 공유함으로써 보다 다양한 상황에 유연하게 대처하고, 효율적인 시스템 관리를 위한 능동 계측 진단 미들웨어 시스템 실행환경을 구성하고자 한다.
이상지질혈증의 발병에 대한 조기 진단 및 관리하는 것은 중요한 문제이다. 이상지질혈증의 진단은 혈액계측 정보 중에서 네 가지 LDL, HDL, TG, 그리고 TC를 이용하여 진단하며, 이상지질혈증 관리를 위해서는 LDL을 추정하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 나이, 성별, 그리고 BMI와 같은 신체계측 정보를 학습하여 LDL-콜레스테롤을 예측하기 위한 준지도학습(Semi-supervised learning) 기반 기계학습 방법을 제안한다. 제안 방법은 얕은 학습(Shallow Learning)기반의 MLP(Multi-Layer Perceptron)을 이용하고, 이상지질혈증 진단인자간의 상관관계를 고려하여 신체계측 정보로 예측된 HDL, TG, 그리고 TC을 이용하여 일반적인 기계학습을 이용한 예측방법의 정확도를 개선한다. 즉, 제안방법은 신체계측 정보를 이용하여 혈액계측 정보의 LDL, HDL, TG, 그리고 TC을 각각 예측하고, 신체계측에 혈액계측의 예측 정보를 추가하여 학습한 준지도학습 기반 얕은 네트워크를 설계한다. 실험결과, HDL, TG, 그리고 TC의 혈액예측 정보를 이용한 준지도학습 기반 LDL 예측 정확도는 71.4%로 신체계측 정보만을 이용한 예측 방법의 67.0% 보다 약 4.4% 개선할 수 있음을 확인한다.
본 논문은 저전력 무선 임피던스 기반 구조물 건전성 감시 USN 시스템을 활용하여 electro-mechanical Impedance 센서의 일종인 PZT센서를 부착한 배관 구조물의 건전성을 진단하는 방법과 그 실험 결과에 대해 소개 한다. 기존에는 건설구조물에 가해지는 전기적인 입출력비에 해당하는 임피던스를 계측하기 위해서 비교적 고가의 대형 계측 장비가 필요로 했으며, 구조물에 설치된 센서를 계측장비에 연결하기 위한 유선의 케이블 작업 역시 추가로 필요했었다. 대형 배관 구조물의 경우에는 이러한 문제점 때문에 임피던스를 이용한 능동형 센서가 제대로 활용되지 못하고 있고 비정기적인 비파괴검사에만 국한되어 사용되어 왔다. USN기술은 저전력 소출력 무선통신을 통해 기존의 계측시스템과는 다른 상시모니터링의 장점을 가지고 있는 기술로서 최근 토목/건설 분야에서 적극적으로 활용이 되는 융합기술이다. 본 논문에서 구조물 건전성 감시 분야와 저전력 무선 계측 기술의 통합을 통해 얻어진 최적화된 배관 건전도 진단 센서 노드의 효율성을 정량적 실험 데이터를 통해 입증하고, 앞으로의 연구 방향에 대한 제안으로 끝을 맺는다.
한방의학의 기초 진단요소로 활용할 수 있도록 인체 체질에 따른 전기전도 특성을 분류하기 위해, 생체신호 특성을 정량적으로 계측할 수 있는 방법에 대한 선행 기초연구를 수행하였다. 특정 "경혈"에서의 생체전기전도 특성을 통해 한의학적 진단에 필요한 생체신호의 종류와 병에 따른 신호를 객관적이고 정량적, 가시적으로 나타내기 위한 것이 본 연구의 목적이다. 전기전도성 측정은 양도락[7]의 계측원리를 사용하였으며, 기존 양도락 시스템의 계측 시 발생되는 제반 문제점을 보완하여 의학적 생체정보의 정량적, 가시적 획득을 위한 인체 전기전도 특성 계측 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템을 통한 기초 실험 연구 결과에 대한 분석으로 한의학에서 필요로 하는 진단요소 획득 가능성을 알아보았다.
본 논문에서는 사출 성형기 Barrel 부분에 인공지능 알고리즘을 적용하여 고장 검출 및 진단 시스템을 구성하였다. 고장 검출 및 진단을 위한 실시간 계측 시스템을 구축하였고, 계측된 데이터를 SQL-2000 Server를 사용하여 사출 성형기 Barrel의 이력 데이터베이스를 구축하였다 기존의 시스템이 단 시간의 시스템 정보를 습득하여 고장을 검출하고 진단한 것에 비해 본 연구에서는 장시간의 데이터를 습득하여 고장 검출 및 진단에 신뢰성을 높일 수있었다 고장 진단에 필요한 데이터는 실제 시스템의 운전에서 실시간으로 습득하였고, 데이터의 신뢰성을 높이기 위해 사출 성형기의 데이터와 정밀 계측기의 데이터를 Database에 저장하였다. 고장 검출 및 진단을 위하여 Fuzzy 알고리즘을 사용하여 신뢰성 있는 진단을 수행하였다.
고속철도는 수많은 하이테크 기술의 결정체이며, 이 중에서도 주변압기, 주전력변환장치 및 주전동기는 차량의 성능을 결정하는 매우 중요한 요소이다. 이러한 전장품들에 대한 다양한 성능을 평가하고 진단하기 위해 상시계측시스템을 구축하여 활용하고 있다. 이러한 계측장비들은 여러 전장품에 대한 계측 및 분석을 통한 시험평가와 동시에 완성차시험이나 본선시운전 시험시에 발생할 수 있는 고장원인을 찾아내고 해결하는데 많은 도움을 주고 있다. 본 논문에서는 상시계측시스템을 통해 주변압기, 주전력변환장치, 전동기 등에 대한 고장진단을 실시한 내용에 대하여 연구하였다.
주전력변환장치 및 보조전원장치는 철도차량의 전체 성능을 좌우하는 매우 중요한 요소이다. 두 장치에 대한 다양한 성능을 평가하고 진단하기 위해 상시계측시스템을 구축하였다. 상시계측시스템을 통해 두 전장품에 대한 계측 및 분석을 통한 시험평가와 동시에 완성차시험이나 본선시운전 시험시에 발생할 수 있는 고장원인을 찾아내고 해결하는데 많은 도움을 주고 있다. 본 논문에서는 상시계측시스템을 통해 주전력변환장치, 보조전원장치 등에 대한 고장진단을 실시한 내용에 대하여 연구하였다.
본 논문에서는 객관적이고 신뢰성있는 체질 식별을 위한 수단으로 기존의 O-링 테스트법의 단점을 보완한 O-링 경근력 계측시스템을 설계하여 임상에 적용하였다. 의사나 체질 식별 시술자의 손으로 행하던 O-Ring 측정을 공압 펌프와 액츄에이터를 이용하여 마이크로 컴퓨터로 제어함으로써 압력을 받은 실린더와 피스톤을 확장하게하여 고리모양으로 만든 피측정자의 손가락을 확장시키도록 설계하였다. 기존의 재래식 측정법이 단순히 측정자가 느끼는 주관적인 감각과 경험으로 피측정자의 경근력을 판단하므로 객관성이 결여되고 미세한 경근력의 변화는 판정이 불가능하였으나 O-링 경근력 계측시스템을 사용한 측정법은 미세한 경근력의 변화를 측정함은 물론 손가락의 확장거리 및 측정 시간까지 계측함으로써 경근력 변화를 판단하는 파라메터가 다양하고 신뢰성을 유지하게 하였다. 임상 실험 결과 O-링 경근력 계측시스템이 기존의 체질 진단법의 단점을 보완하고 보다 객관성있는 체질 진단의 가능성을 증가시키는 것으로 확인되었다. 차후 O-링 경근력 계측 시스템을 PC와 인터페이스시켜 측정된 임상 자료를 데이타베이스화 함으로써 많은 임상 자료를 기반으로 컴퓨터에서 전문가 시스템을 구축하여 체질 진단에 대한 보다 객관적이고 신뢰성이 높은 자동 진단 시스템으로 발전시키면 한의학적인 질변진단 분야에 기여할 수 있을것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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