• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.1200-1201
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• 2015

고전압 전력설비 진단은 기기의 열화 상태를 측정하여 이상 사고를 미리 예측하여 방지하는 것을 목적으로 실시한다. 고전압 전력설비의 유지관리 방안은 일정 시간 경과후 보수하는 개념(TBM: Time Based Maintenance) 이후 설비의 상태를 진단하여 유지보수 방안을 결정하는 개념(CBM: Condition Based Maintenance)으로 진보해 감에 따라 전력설비의 상태진단 기술의 중요성은 증대될 전망이다. 고전압 전력설비의 절연진단은 직류시험(절연저항, PI)과 교류시험($tan{\delta}$, PD)이 실시되며 과거 진단 데이터의 추세분석을 통한 정확한 상태진단이 요구되고 있다. 고압 유도 전동기 절연진단 데이터 관리 전산화 모델은 고전압 전력기기(발전기, 변압기, 전동기, 케이블 등)의 절연진단 및 유지보수 이력에 관한 자료들을 저장, 조회 및 검색을 하기 위한 데이터베이스를 구축하고 구축된 데이터를 활용하여 과거 이력조회, 추이분석, 진단 데이터의 분석기법을 통한 전력기기의 상태평가로 합리적인 개 대체 의사결정을 지원한다. 또한, 유입식 변압기의 절연유 가스분석 알고리즘을 전산화 하여 10종 가연성 가스에 따른 Gas Pattern 평가로 고장 원인, 현상 및 조치 등에 대한 출력이 가능한 프로그램의 개발로 고전압 전력설비 진단기술과 IT기술의 융 복합 기술로서 고전압 전력설비의 유지관리 기술을 한 차원 더 진보시킬 것으로 판단된다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.336_337
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• 2009

전력용 변압기 운반, 설치, 고장전류 유입 등으로 권선 및 철심의 접지, 권선의 층간단락, 개방, 기계적 변형, 이탈, 구조물의 기계적 손상, 이완 등이 발생해도 현재 보유하고 있는 진단장비만으로는 정확한 이상 판단이 불가하여 변압기 해체 후 확인 하는 현실을 감안하여 변압기 기계적 변형 고장분석이 가능한 장비 도입이 필요한 시점이다. 또한 변압기 등 변전기기 고장 발생시 광범위한 고객 정전 및 복구비용이 발생(년 평균 3건)하고 있어 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 2003년 한전에 도입된 SFRA(Sweep Frequency Response Analyzer) 주파수 반응 분석기의 진단 원리 및 권선변형 진단사례를 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2013.07a
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• pp.103-104
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• 2013

본 논문에서는 시스템 분야별로 현황을 파악하여 Implication을 도출하며 상세진단 및 분석을 통한 개선방향을 도출하고자 하였다. 또한 시스템에 대한 As-Is의 사용량을 분석하여 현재 System Survivability를 파악하며 향후 System 증설/Upgrade를 고려한 To-Be Model을 제시하고자 한다. 시스템 진단 결과에서 도출된 개선 방향을 추진과제로 전환하여 고객사 협의 후 추진 할 계획이다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2004.07d
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• pp.2158-2160
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• 2004

본 논문에서는 불확실한 비선형 시스템에 대하여 새로운 고장진단 방법을 이용한 고장 허용 제어기를 설계한다. 잔류 신호는 비선형 관측기 구조를 이용하여 얻을 수 있다. 고장 성분은 neuro-fuzzy 근사기로 추정한다. 제안된 고장 허용 제어기는 강인 제어기와 고장 성분을 보상할 수 있는 보상제어기로 구성된다. 여기서 제안된 고장진단 방법은 고장으로 인해 발생되는 보상제어기의 크기로 고장을 진단함으로써 고장 전후의 강인 제어기의 특성을 계속유지 할 수 있게 설계하였다. 본 논문에서 제안한 고장 허용 제어기의 성능은 컴퓨터 모의실험을 통하여 증명하였다.

• Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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• 1995.06a
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• pp.169-175
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• 1995

레이저 계측기술의 일반적인 장점인 비접촉방식에 의한 측정 가능, 측정의 정밀 정확도 향상, 높은 검지도 등의 장점으로 연소현상을 진단하기 위하여 여러 가지 레이저 게측지술이 사용되고 있다. 레이저를 이용한 연소진단 기술 중 가장 널리 사용되고 있는 CARS, 레이저 형광유도 기술, 축퇴사광파 혼합기술에 대한 연구를 수행하였다. CARS 기술은 관련 측정기술과 실제 화염의 구조를 분석하는 응용연구를 하였으며, 산업적인 응용을 위한 장비를개발하였다. 그리고, 레이저 형광 유도 기술을 적용하여 화염 내부에서의 OH 농도를 측정하였다. 최근 활발히 연구되고 있는 축퇴사광파 혼합기술을 이용한 연소기체 진단법을 연구하기 위하여, 분광기를 구성하고 화염 내에서 OH 농도를 측정하여 레이저 유도형광법으로 측정한 결과와 비교 하여 서로 일치하는 결과를 얻었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.07a
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• pp.153-155
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• 2017

최근 건강관리 및 질병관리 등에 대한 관심이 증가하면서 유비쿼터스 헬스케어 서비스와 관련 기기에 대한 개발이 활발히 진행 중이다. 또한, 관련 기기가 단순히 건강진단 및 질병진단과 더불어서 치료까지 하나의 기기에서 이루어지는 테라그노시스 방향으로 개발되고 있다. 또한 치료를 위해 광유전학 기술을 이용하여 광반응성 단백질인 ChR2로 뇌세포의 자극을 조절할 수 있다. 뇌세포의 자극을 조절함으로써 뇌 질환의 발현 시 유용하게 대처할 수 있다. 본 논문에서 뇌의 전기적 신호를 획득하는 기기와 연동되는 IoT 시스템을 통해서 유비쿼터스 헬스케어에 대한 방법론에 대해서 서술한다. 특히, 뇌의 전기적 신호를 획득하는 장치를 통한 뇌, 신경 질환인 뇌전증에 대한 진단과 치료의 유무를 판단하는 유비쿼터스 헬스케어 시스템에 대해서 서술한다. 이처럼 웨어러블 뇌파 신호 측정 장치와 연동되는 IoT 시스템을 통해 뇌파 신호를 지속적으로 모니터함으로써 사용자의 뇌전증의 발현 시 진단 및 치료, 긴급연락 서비스를 통해 사용자의 돌발 사태에 대해서 대처할 수 있는 방법론을 제시한다.

• The Journal of Korean Orthopaedic Ultrasound Society
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• v.2 no.1
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• pp.27-36
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• 2009

Musculoskeletal sonography is rapidly developing due to the merits such as relatively low cost and possibility of dynamic study. Sonography can be helpful and easily introduced for the diagnosis of the foot and ankle disease. This review tried to clarify the cause and sonographic diagnosis of common foot and ankle diseases.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.597-598
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• 2023

X-ray는 촬영 방식의 한계로 진단하기 어려운, 품질 낮은 영상을 다수 발생시킨다. 이러한 저품질 영상은 임상 현장에서의 진단이 어려울 뿐만 아니라, 진단 보조 도구를 개발함에 모델의 성능과 신뢰도를 떨어뜨리는 주요 요소가 된다. 특히 투과도가 낮은 영상은 학습 성능에 악영향을 미친다는 것이 입증된 바 있다. 따라서 본 연구는 투과도가 낮은 영상을 진단에 부적합한 영상으로 정의하여, 이를 분류하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 민감도 94.9%. 특이도 96.0%의 높은 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.1061-1062
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• 2023

양자 CMOS 이미지와 QD-OLED 하이드로겔 저온 증폭 기술을 활용하여 기존 코로나 진단법의 한계를 극복하고, Machine Learning 모델을 통해 자동화된 바이러스 검출 시스템을 개발하는 것이다. 이를 통해 전문가 개입 없이도 높은 정확도로 질병 진단을 수행하는 웹 서비스를 구축함으로써, 코로나와 같은 전염병의 조기 진단과 효율적인 대응을 위한 새로운 도구를 제공하는 것이 목표이다. 이를 통해 의료 분야에서의 혁신과 질병관리의 향상에 기여할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.595-596
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• 2023

스마트팩토리의 핵심 설비 기기인 협동로봇의 유지보수를 위해 다양한 센서 데이터를 활용한 딥러닝 기반 결함 진단 연구가 확대되고 있다. 하지만 협동로봇은 기계적 특성과 수행하는 작업의 다양성으로 인해 내부 센서 데이터의 복잡도가 매우 높아 고정적인 결함 진단 기법을 적용하기 어렵다. 따라서 본 논문은 협동로봇의 동작 패턴을 직관적이고 신속하게 인지할 수 있는 비전 기술을 활용하여, 동작 오류 진단을 기반으로 원인이 되는 조인트 결함 위치를 추적하는 딥러닝 기법을 제안한다.