본 논문에서는 미지의 비선형 계통에 대한 동적 퍼지모델 기반 고장 검출 및 진단(FDI) 계통 설계 기법을 제시한다. 비선형 계통에 대한 일반적인 모델 기반 FDI 계통에서는 선형화된 모델을 이용하고 있다 이러한 방법은 계통에 대한 정확한 수학적 모델을 요구하게 되어 복잡한 비선형 계통에의 적용시 많은 어려움이 있다 제안되는 FDI계통에서는 미지의 비선형 계통을 다수의 선형 모델을 갖는 동적 퍼지모델 형태로 식별한다. 잔차벡터는 온라인 알고리즘에 의해 추정되는 파라미터의 변동치와 비선형 계통의 동작 영역을 나타내는 퍼지 규칙들의 소속값들로 구성된다. 계통의 고장 검출 및 진단은 잔차벡터와 고장종류간의 관계를 학습한 신경망 분류기에 의해 수행된다. 제안된 FDI 계통 설계법을 이용하여 2 탱크 계통에 대한 FDI 계통을 설계하고 시뮬레이션 연구를 통하여 그 유용성을 보였다.
현대 전력산업은 IEC61850의 표준화작업이 한창 진행중이다. IEC61850-7-4는 전력설비 요소마다 Logical Node를 선언해 놓았다. 현재의 Logical Node는 보호, 제어, 인터페이스, 기록, 자동, 측정, 센서 & 모니터링, 변전기기 등의 그룹으로 나뉘어져 있다. 그러나 본 논문에서 대상으로 하는 GIS 예방진단 시스템에 관한 Logical Node와 공통 데이터 클레스(CDC: Common Data Class)가 명확히 선언되지 않았다. 1993년 IEC61850의 객체모델이 제안될 때부터 변전소의 다양한 설비를 완벽하게 객체화 할 수 있는가에 대한 의문이 있었으며 현재에서 이런 의문점을 개선하기 위하여 TC57위원회에서는 지속적인 모델 수정 및 정비 작업을 수행하였다. 실제로 현재에도 전력품질에 대한 logical node가 'Q'그룹으로 새롭게 제시되고 있고 풍력발전이나 분산전원에 대한 logical node가 추가되거나 기존의 IEC61850-7-4의 내용이 수정되고 있는 실정이다. 본 연구는 이와 같이 변전설비 자동화에 필요하지만 IEC TC57에서 표준화되지 않은 온라인 GIS 예방진단용 설비에 대한 표준모델을 제시하였고 모델에 대한 logical node나 CDC를 구성하였다.
본 논문에서는 웹상에서 학습자의 학습능력을 진단하기 위하여 각 단계별로 질문을 제시하고 질문의 응답여부에 따라 자신의 학습 능력을 평가받고 향후 자신의 능력을 좀 더 향상시킬 수 있는 지침을 제공하는 학습능력 진단시스템을 개발하였다. 본 시스템에서는 소프트웨어 프로세스를 향상시키기 위해 사용되고 있는 능력성숙 모델(CMM)을 기반으로 질문 리스트를 구성하였으며 다양한 학습자의 학습능력을 전단할 수 있도록 학습자의 직업에 따라 별도의 질문 리스트를 준비하였고 질문 리스트와 메시지 및 가산점을 조정한다면 다양한 분야에서도 활용될 수 있을 것이다.
이 절에서는 우선 공정의 모델을 사용하지 않고 이상검출 및 진단을 수행하는 기법을 살펴보기로 한다. 먼저 검출 및 진단 과정에서 사용되는 신호시험 기법을 살펴보고, 그 다음에는 관리도(Control chart)를 이용한 기법을 살펴보기로 한다. 그리고 회전기기 등의 기계분야에서 많이 사용되는 진동 계측을 이용하여 진단을 행하는 경우와 전문가시스템을 사용하는 기법에 대해 살펴본다.
본 연구는 능동적이고 선제적인 진단제도의 안정적 효율적 관리를 위하여 진단제도상공단의 중장기 대응전략을 수립하고자 한다. 특히, 현재 진단제도의 운영현황, 문제점 분석을 통하여 진단제도의 개선방안을 도출하고 의견수렴을 통한 개선방안에 따른 공단 대응전략을 수립하여 국내유일의 진단제도 전문기관 역할수행 및 수익모델 발굴을 위한 로드맵으로서 활용하고자 한다.
본 논문은 75톤급 액체로켓엔진의 상태진단을 위해 칼만 필터를 이용한 고장진단 연구를 수행하였다. 칼만 필터 설계를 위해 75톤급 액체로켓엔진 비선형 시뮬레이션 모델을 공칭 작동점에서 선형화하였으며, 정상 모델의 상태량 변수 4가지를 이용하여 측정값과 추정값 비교를 통해 칼만 필터의 성능을 확인하였다. 이를 이용한 고장진단 알고리즘의 성능을 확인하기 위하여 터보펌프 고장을 모사하였으며 정상 모델의 잔차 변화를 비교하여 칼만 필터를 이용한 고장진단이 가능함을 확인하였다.
본 연구는 TMS 분석기의 성능 상태를 판정하기 위한 지능형 진단기 설계 방법을 제안하였다. NOn와 SOx를 계측하는 TH 분석기의 입, 출력 신호와 설비의 유지보수 경험을 이용하여 분석기의 동작 상태를 진단하는 Neuro-Fuzzy 진단 모델을 설계하는 방법을 제안하고, 실험 데이터로 시뮬레이션을 통해, 그 타당성을 입증하였다.
본 논문에서는 규칙 기반 추론 기법을 이용하여 LAN 상의 지연 장애 검출 알고리즘과 장애를 유발시킨 호스트에 대한 위치 확인 알고리즘 및 장애 원인 분석 알고리즘을 제시하고자 한다. 이를 위해 지연 장애 검출 모델과 RBR 기반 장애 검출 규칙 모델을 제시하고 있다. 또한 충돌율 검출 규칙과 이용률 검출 규칙을 적용하여 지연 장애 검출 알고리즘을 설계하였고, 최대 패킷 출력 호스트 파악 규칙을 적용하여 장애 위치 탐색 알고리즘을 설계하였다. 그리고 패킷 유형 분석 규칙과 장애 원인 파악 규칙을 적용하여 장애 원인 분석 알고리즘을 설계하였다. 이를 통하여 LAN 상의 지연 장애를 검출하고 진단하는 기법을 제시하고자 한다. 이와 같이 제시한 지연 장애 검출 및 진단 기법을 실제 네트워크 환경에 직접 적용시켜 봄으로써 본 논문에서 제시한 장애 검출 및 진단 기법의 정확성과 적용성을 확인하였다. 이러한 기법은 네트워크 관리자가 LAN 상의 장애를 진단하고 원인을 해결하는데 큰 도움을 줄 것으로 기대된다.
뷰티테크시장에서 출시하는 제품 중 영상처리기술을 반영한 다양한 뷰티디바이스가 증가하는 추세이다. 특히 스마트패키징의 경우 주목할 만한 이슈로 뷰티디바이스와 연계된 사용성 및 편리성을 갖춘 애플리케이션 개발이 중요해지고 있으며 사용자가 맞춤형 피부진단 관리 방법에 대한 뷰티정보, 분석리포트, 피부케어샵, 화장품 등을 추천받을 수 있는 뷰티솔루션이 설계되어야 한다. 본 연구는 뷰티케어시장의 전문서비스 영역과 경계를 대중화하여 사용자가 맞춤형 피부진단 관리를 할 수 있는 애플리케이션 설계에 주안점을 둔다. 이를 위해 피부진단 관리 데이터 수집방법의 변수를 정의하고 사용자에게 제안, 모니터링, 뷰티 홈케어 정보, 전문서비스와의 연계방안 등 맞춤형솔루션을 제공할 수 있는 비즈니스플랫폼모델을 제안하고자 한다.
본 연구는 TMS 분석기의 성능 상태를 판정하기 위한 지능형 진단기 설계 방법을 제안하였다. NOx와 SOx를 계측하는 TMS 분석기의 입, 출력 신호와 설비의 유지보수 경험을 이용하여 분석기의 동작 상태를 진단하는 Neruo-Fuzzy 진단 모델을 설계하는 방법을 제안하고, 실험 데이터로 시뮬레이션을 통해, 그 타당성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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