• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.13 no.6
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• pp.1249-1256
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• 2018

Recently the research on artificial intelligence is actively processing in the fields of diagnosis and prediction. In this paper, we acquire the data of electrical current, revolution per minute (RPM) and vibration that is occurred in the motor and pump where hey are installed in the industrial fields. We train the acquired data by using the k-nearest neighbors. Also, we propose the status diagnosis methods that judges normal and abnormal status of motor and pump by using the trained data. As a proposed result, we confirm that normal status and abnormal status are well judged.

• Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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• v.10 no.3
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• pp.82-89
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• 2006

Recently operation and maintenance cost of gas turbine engines has been issued as a major parameter in terms of designing and manufacturing. Accordingly, the conception that the maintenance and repair of an engine has to be conducted in assembled condition has been spreaded out. However, it is possible only if the prediction of the engine performance is clearly identified. In this study, therefore, a diagnostic code of the engine performance has been developed by using GPA(Gas Path Analysis) and Fuzzy Logic which can analyze the engine performance and estimate the health parameters. The prediction of the quantitative performance deterioration of the established model of the turbo-shaft engine for SUAV has been achieved in a satisfied level compared to that obtained by GSP code.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.21-21
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• 2015

가뭄은 다른 어떤 기상재해보다 광범위하고 긴 시간에 걸쳐 큰 피해를 초래할 뿐만 아니라 많은 변수들이 복합적으로 작용하여 발생한다. 가뭄에 의한 피해를 최소화하기 위해서는 중, 장기적인 가뭄의 예측이 필요하며, 가뭄을 예측한다는 것은 가뭄의 발생 원인을 정확히 이해하는데서 시작할 수 있다. 통계적 모형기반의 한계를 극복하기 위한 방법으로서 가뭄의 발생원인을 규명하여 가뭄예측에 활용하는 연구가 시도되고 있으며, 그중 하나의 시도로서 광범위한 지역에 걸쳐서 나타나는 대기순환이 지역별 강수량에 미치는 영향을 분석함으로써 가뭄과의 상관관계를 규명하는 것이다. 따라서 본 연구에서는 한반도 봄 가뭄에 대한 발생 원인과 예측 가능성을 진단하기 위하여 서울, 대전, 광주 및 밀양관측소의 강수량과 북반구 대기순환 패턴과의 상관분석을 실시하였으며, 동시상관 및 지연상관 패턴에 의한 한반도 가뭄의 시공간적 변화특성을 분석함으로써 대기패턴에 의한 한반도 가뭄과의 원격상관을 분석하여 가뭄을 예측할 수 있는 인자로서의 활용가능성에 대해서 분석하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.577-579
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• 2021

의료영상기반의 인공지능 연구는 질환의 조기진단 및 예측 분야에 눈부신 기술발전이 되어왔다. 근감소증 질환은 다양한 기저질환을 기반으로 발생하며, 특히 60대 이상은 30%의 유병율을 갖는다. 해당 질환은 임상적인 진단 방법의 발달과 임상 결과가 알려지면서 관심이 증가하고 있다. 최근 근감소증 진단방법 중의 하나로 CT 또는 MR 의료영상을 통한 진단방법이 제시되었다. 본 논문에서는 인공지능을 기반으로 하여, 근감소증을 진단하기 위해 척추부위 중 Lumbar 3 영역의 근육, 지방 영역의 영상분할 모델을 제시하고자 한다. 이를 위해 인공지능 영상분할 모델을 개발하는 과정과 그 근육과 지방의 영상분할 결과를 보인다. 본 논문에서 제시한 영상분할모델을 통해 근감소증을 빠르게 진단할 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07e
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• pp.17-18
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• 2006

최근 전기설비의 용량이 커짐에 따라 전기설비와 송전설비 및 배전설비 등에서 발생되는 사고는 '2003년 코로나 방전에 의한 미국 동북부 정전사고와 같은 대형사고로 직결될 수 있기 때문에 전기설비에서 발생되는 코로나방전 검출을 통한 기간시설 및 송배전 설비에 대한 사고 원인을 사전 도출하여 전기설비의 장기간에 걸친 원활한 운용과 신뢰성 확보가 매우 중요하다. 이를 위해서 최적의 무정전 첨단계측장비의 필요성이 대두되고 있다. 현재 전력공급의 중단없이 설비의 이상유무를 진단, 감시하기 위한 기술이 활발히 진행되고 있으며 전기설비의 예고 없는 고장발생시 파생되는 악영향은 매우 심각하며, 국내의 경우 전기설비의 노후화로 대형 사고의 위험성이 매우 높아 이러한 사고의 예방을 위한 예지보전(예측보전)을 위한 기술에 대한 도입이 필요하다. 최근 미국전기연구원(EPRI)의 주도로 코로나가 전기설비에 미치는 부정적 영향에 대한 연구가 활발하게 진행되었으며 그 결과 코로나 방전으로부터 전기설비의 안정성과 신뢰성을 확보하고 사고를 방지하기 위한 진단기술로서 OFIL사(社)의 DayCorII가 개발되었다. 이 논문에서는 전력설비와 송전 및 배전분야에 있어 발생하는 코로나 방전의 영향과 이를 탐지하는 진단기술에 대하여 초점을 맞추고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2013.10a
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• pp.133-135
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• 2013

장래의 해상교통량에 대한 정확한 예측은 항로설계 및 해상교통의 안전성 평가 측면에서 중요한 요소이다. 본 연구는 신뢰성 있는 해상교통량을 추정하기 위해 시계열 모델의 지수평활법과 ARIMA 모형을 이용하여 모형의 식별 및 진단 방안을 제시하였다. 제시된 방법의 효과를 검증하기 위하여 주요항만인 부산항, 광양항, 인천항, 평택항의 해상교통량을 예측하였다. 그 결과로 부산항은 ARIMA 모형, 광양항은 Winters 승법 모형, 인천항은 단순계절 모형, 평택항은 ARIMA 모형이 더 적합한 모형으로 알 수 있었으며, 각 항만별 계절에 따라 월별 교통량의 차이를 보이는 것으로 분석되었다. 본 연구 결과는 향후 항로 및 항만설계 또는 해상교통 안전성 평가에 보다 신뢰성 있는 추정치를 제공할 수 있을 것으로 보인다.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.8 no.3
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• pp.169-176
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• 2004

The Mechanistic model, considering expansion stress, coefficient of diffusion etc. to time, is applied to predict the deterioration of concrete structures of the nuclear power plant(NPP) due to sulfate attack. Mix design for the test was three kinds of specified compressive strength 385, 280 and $210kgf/cm^2$ which are used to construct NPPs and cement was type I and V. The immersion test was performed with 10% $Na_2SO_4$ solution to cement type and strength for a year. The coefficient of diffusion on each concrete mix is calculated based on the results of immersion test, and it is used for predicting the sulfate attack of the concrete structures of NPP. The coefficient of diffusion of the target concrete ranged $0.5763{\sim}3.9002{\times}10^{-12}m^2/sec.$, and the sulfate attack rate of concrete structures of the NPP was predicted as 0.1~7.1 mm/year.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.20 no.6
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• pp.113-119
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• 2016

In this study, the method to predict the lateral response by using strain data is presented on the steel moment frame. For this, the reliability of the proposed method by applying the example of five-story frame structure were verified. Using the strain value of columns, it predicted the lateral response of structure. It is assumed that all of four strain sensors for one column set up and the strain responses of both end of the column are utilized. The lateral response of member is calculated by using the slope deflection method. Also, using the acceleration response of the one layer, the stiffness of the rotation spring located in the supporting point is predicted. As a result, it was effective to understand the lateral displacement and acceleration responses and to predict local damage and location.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.19 no.3
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• pp.122-129
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• 2015

In this study, a prediction model for the effective compressive strength of corner columns with intervening normal strength concrete slabs was developed. A structural analogy between high-strength concrete column-normal strength concrete slab joint and brick masonry was used to develop the prediction model. In addition, the aspect ratio of slab thickness to column dimension was considered in the models. The reliability of the new prediction model was evaluated by comparison with experimental results and its superiority was demonstrated by comparison with previous models proposed by design codes and other researchers. As a result, with average test-to-predicted ratios of 1.09, a standard deviation of 0.15, the newly developed equation provided superior predictions in terms of accuracy and consistency over all of the existing effective strength prediction approaches including KCI structural concrete design code (2012).

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.14 no.4
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• pp.154-159
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• 2010

Recent concrete structures have been being constructed with higher strength concrete than normal strength concrete. Therefore, it is necessary to review the applicabilities of current design codes and models for the prediction of mechanical behaviors of concrete materials such as creep. To investigate the applicability of creep model with the consideration of the strength level of concrete, three current models (ACI 209R, CEB-FIP MC90 and EC2) were studied and compared with series of experimental results. It was shown that EC2 model which is the updated model of CEB-FIP MC90 better predicts creep coefficient for high strength level concretes and showed relatively good agreements with experimental data.