안정적인 전력공급을 위해 전력설비 진단이 중요시 되고 있고 이를 위해 변전기기인 변압기의 초기고장 검출을 통한 예방진단 기술을 필요로 하고 있다. 변압기 예방진단 기술 중에서도 유중가스진단은 가장 오래되고 신뢰성이 입증된 기술이다. 기존의 유중가스진단법들은 가스비분석법을 이용하고 있는데 대상 가스들이 절연유에의 열화에 의해 발생하는 가스들이고 주위 운전환경에 대한 고려가 부족하여 진단이 불가능하거나 진단오류가 발생한다. 본 연구에서는 절연유뿐만 아니라 고체절연물에 대한 열화를 고려하기 위하여 변압기 내부 결함 모의 시험 쳄버를 제작하고 시험 결과를 바탕으로 진단 알고리즘을 개발하고자 한다.
22.9kV 가공배전설비 진단방법으로 고주파, 초음파, 열화상, 광학, 활선기별점검이 대표적으로 적용되고 있다. 진단장비로 적출된 가공 배전설비는 광학진단이나 활선기별점검을 통해 기자재의 외관상태등을 최종적으로 확인한다. 활선기별점검은 고(高)비용이며 활선작업차(화석에너지), 활선자격, 다수인원이 필요하고 하천횡단, 장경간, 장척전주, 진입곤란개소 등은 진단점검이 곤란하며 광학진단은 기자재 상부를 진단 할 수 없다는 제약이 있다. 본 논문에서는 항공 원격제어 헬기를 통해 22.9kV 가공배전선로에 근접하여 기자재 상태 확인 방법을 최초로 적용하여 기존의 활선기별 점검 및 광학진단 점검의 문제점을 해소하는데 효과적이었으며, 비용절감과 안전확보, 기존방법에서 점검이 곤란한 사항도 해소는 물론 Green Energy정책에 기여할 수 있었다.
본 논문에서는 원격지에 있는 사용자가 좀 더 쉽고 효율적으로 자가진단을 하고 진료를 받기 위한 의료정보시스템을 구현하였다. 사용자는 자가진단 프로그램을 통하여 난청 진단을 한 수 있고 진단 결과값을 DB에 저장한다. 그 결과 값을 가지고 사용자는 전문의에게 진단을 요청 할 수 있으며 전문의의 처방에 따라 교육을 받아 치료를 할 수 있다. 교육을 받은 결과 값은 다시 전문의에게 보여지고 전문의는 사용자의 교육 성과에 따라 어떤 교육이 필요한가를 사용자에게 알려 줄 수 있다. 본 시스템은 Web을 통한 인터페이스로 사용자는 원격진단을 쉽게 받을 수 있고 자신이 받은 진단에 대해서 전문의와 효율적인 의사소통이 이루어지므로 난청 치료에 도움이 된다.
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.
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.
KD는 아직 발병인자가 밝혀져 있지 않아 특별한 검사방법 없이 임상소견에 의존하여 진단하여야 하고 조기진단만이 CAD을 예방할 수 있는 중요한 후천성 심장질환이다. 그러나 발열과 5가지의 고전적인 진단기준에 부합되지 않고 발열과 4가지 미만의 진단기준 또는 전체 6가지 중 3-4가지 진단기준 만이 관찰되는 AKD는 조기진단이 어려워 전형적인 KD보다 CAL의 발생률이 높다. 특히 1세 미만의 영아에서는 모든 임상소견이 사라진 후 아급성기에 나타나는 손과 발의 낙설을 보고 후향적으로 진단을 하는 경우가 많다. 따라서 AKD에서 관상동맥합병증을 예방하려면 오랜 기간 동안 원인을 찾을 수 없고, 항생제에 반응하지 않는 발열이 있을 때에는 고전적인 진단기준에 얽매이지 말고 항상 high index of suspicion을 적용하여 필요할 때마다 CAL의 유무를 조사하고 가능한 빠른 시기에 치료하여야 할 것이다.
본 논문에서는 FPGA 연결선을 위한 고장 진단 방안을 제안한다. 제안된 고장 진단 방안은 FPGA의 연결선에 존재하는 모든 고장을 진단한다. 또한 이는 최신의 FPGA 장치인 Xilinx Virtex FPGA에 적용이 가능하다. 제안된 고장 진단 방안은 기존의 고장 진단 방안에 비하여 훨씬 짧은 시간동안 고장 진단을 수행한다.
한의학에서 안면은 인체 내부의 생리적, 병리적 변화를 반영하는 중요한 기관으로 망진을 통해 얻은 안면으로부터의 정보는 진단의 주요 요소로 이용되고 있다. 하지만 안면 진단의 편리함과 비침습적인 특성 및 결과의 효용성에도 불구하고 진단의 객관화, 표준화 문제로 인해 널리 사용되지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 안면 진단의 정량화, 과학화 연구의 일환으로서, 표준화 된 안면 영상을 획득하고 주변환경 및 광원의 영향을 최소화 할 수 있는 색상 보정 알고리즘을 제안한다. 또한, 보정된 영상을 이용하여 진단에 필요한 안면 영역을 추출하고 영역을 분할하여 각 분할된 안면 영역별 컬러 특징 및 변화 정도를 수치적으로 확인할 수 있는 알고리즘을 함께 제안하고 있다. 이는 자동화된 안면 진단 시스템을 만들기 위한 선행연구로서의 의미를 가지며, 객관적이고 표준화된 안면 진단을 가능하게 할 것이다.
배전기자재는 오래 사용하다 보면 열적, 전기적, 기계적, 환경적, 복합적 스트레스에 의해 절연성능이 떨어진다. 이때 발생하는 열화현상으로는 발열도 되고, 전자파, 빛, 균열, 침식, 진동음도 발생한다. 따라서 열화된 기자재를 검출하기 위해여 광학장비 또는 과학화 진단장비를 활용하여 고장예방을 하고 있다. 하지만 기자재가 열화되면서 발생하는 증상을 모르고 진단을 하면 투입된 인력과 예산에 비해 초라한 적출실적도 발생할 수 있다. 따라서 한해 동안 배전설비 진단에 가장 많이 활용하고 있는 열화상진단과 초음파 진단의 실적과 적출결과를 분석하여 기자재별 효과적인 진단방식을 제공하고자 한다.
디젤엔진에서 노킹 현상은 엔진의 성능 및 수명에 직접적인 영향을 주는 중요한 인자이며, 엔진 밸런스 또한 엔진 출력 및 내구성에 직접적인 영향을 미치는 중요한 인자이다. 따라서 노킹 진단 및 엔진 밸런스 보정 알고리즘을 적용하여 ECU를 최적화 하고자 한다. 또한 OBD-II 표준을 사용하여 차량 위주의 진단기를 개발하여 운전자 중심의 진단 서비스를 제공하며, 자동차 고장진단 신호 및 센서 출력 신호를 실시간 통신이 제공 될 수 있게 한다. 이를 위해 자동차 고장진단 신호 및 센서출력 신호를 유선시스템과 무선 시스템인 블루투스 모듈을 이용하여 실시간 통신이 제공 될 수 있는 OBD-II 진단기 S/W를 설계 및 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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