• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.334-337
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• 2004

차세대 생산 시스템(Next Generation Manufacturing System： NGMS)의 핵심 개념은 분산 생산 시스템과 다품종 소량의 유연 생산 시스템의 지원이다. 이러한 시스템의 구성을 위하여 실시간 데이터에 기반한 예측 모델이 필수적인데, 이러한 예측 기능을 통하여 생산공정의 관리와 운영, 특히 전체 공정관리를 효율적으로 수행할 수 있다. 한편, 공정으로부터 전송된 데이터는 특정한 형태의 지식으로 표현된다. 이러한 지식들은 시스템에 대한 다양한 정보를 가지고 있으므로 정보를 이용하여 시스템 상태를 빠르고 쉽게 진단할 수 있다. 공정 진단은 현재 공정 상태에서 생산되는 제품의 품질을 추정할 수 있는 정보로 활용된다. 본 논문에서는 이러한 개념이 바탕이 되어 공정관리 시스템을 설계하였다. 제안된 시스템의 적용 대상은 반도체 제조 공정의 단위 공정인 에칭 공정이다. 에칭 공정은 공정 중에 연속적인 검사가 수행되지 않고 최종 제품에 대한 검사가 수행되므로 불량 원인을 찾는 것이 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 공정관리를 위한 의사지원시스템을 통해 공정의 연속적인 간접진단을 수행하고자 하였다. 본 연구에서 사용된 의사지원시스템은 각 공정에서 얻어지는 데이터와 경험적 지식을 토대로 공정시스템의 해석과 진단이 가능한 시스템이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (A)
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• pp.19-21
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• 2006

Single Nucleotide Polymorphism(SNP)는 인간 유전자 서열의 0.1%에 해당하는 부분으로 이는 각 개인의 체질 및 각종 유전질환과 밀접한 관련이 있다고 알려져 있다. 최근 이 SNP정보의 패턴을 이용 질병의 진단 및 치료에 연관지으려는 노력이 시도되고 있다. 그러나 아직 SNP를 이용한 효율적인 분석방법에 대한 전산학적 연구는 많지 않다. 본 논문에서는 대표적인 패턴인식기 중 하나인 Support Vector Machine(SVM)을 이용 한국인의 대표적인 유전질환으로 알려진 만성간염에 대해서 관련된 SNP에 대한 패턴 인식율 측정을 실험하였다. 실험 데이터는 간 및 소화기 질환 유전체 센터에서 얻어진 만성간염 환자와 관련 SNP정보를 사용하였으며, 실험 결과 전체 SNP 정보를 모두 가지는 환자그룹에 대한 학습인식율이 66.46%로 나타났으며, 부분그룹에서는 72.91%로 높은 인식율을 보였다. 이 결과는 SNP 정보를 이용한 만성간염의 초기진단예측에 SVM을 효율적으로 사용할 수 있음을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.19-21
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• 2021

인공지능 기술을 도입한 의료분야에서 진단 및 예측을 위한 관련 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히, 인공지능 기술 적용에 가장 많이 활용되고 있는 의료영상기반 질환 진단 및 예측 연구결과가 다양한 제품으로 출시되고 있다. 의료영상이 활용되는 다양한 질환 중 간 질환은 통증이 적어 조기진단이 어렵다. 본 논문에서는 인공지능을 기반 간 경화증 환자의 판독을 돕기 위한 웹 서비스기반 시스템을 구축하고 진단결과를 보인다. 이를 위해 웹서비스 프로세스를 보이고 각 프로세스의 구동 화면과 최종 결과화면을 보인다. 제안한 서비스를 통해 간 경화증을 조기에 진단하고, 빠른 치료를 통해 환자의 회복에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.34-34
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• 2011

최근 우리나라에서는 기상이변과 기후변화에 의한 국지성 집중호우의 발생으로 인해 인명 및 재산 피해가 증가하는 추세이다. 따라서 이러한 기상현상을 좀 더 정확하게 예측하고 이를 대응하고자 악기상 모형의 개발과 구축 및 활용에 대한 연구들이 활발하게 진행 중에 있다. GCM이 제공하고 있는 많은 유용한 정보에도 불구하고 대부분의 모델이 시 공간 분해능과 물리 과정의 한계점으로 인해 지역적인 기후 특성이나 변화를 예측하기에는 많은 문제점들이 나타나고 있다. GCM의 한계점을 극복하기 위한 방법으로 세밀한 규모의 기후 정보를 얻기 위해 복잡한 지형과 해안선, 호수, 식생, 지표특성과 같은 아격자 규모의 강제 효과를 반영할 수 있는 고해상도 지역 기후 모델(Regional Climate Model, RCM)의 필요성이 제기되었다. 본 연구에서는 전지구 20km 격자자료를 입력장으로 하여 8km 격자로 한반도를 포함하는 도메인에 대해 비정역학 완전 압축성 중규모 모델인 WRF를 이용하여 상세예측자료를 생산하고자 하였다. 강수 예측의 경우 돌발적으로 발생하는 경우가 많아, 이를 예측하기 위해서는 상세한 강수량 정보를 빠른 시간 내에 정확히 제공할 수 있는 모델을 사용하여야 한다. 강수의 경우 온도와는 달리 공간적 편차가 매우 커 지역적으로 정확한 강수량을 예측 하는데 어려움이 있다. 상세강수 예측을 위해 미세 격자 규모의 비 정역학 모형을 사용할 경우 계산양이 매우 늘어나기 때문에 장시간의 모형 적분 시간뿐 아니라, 상당한 컴퓨터 자원을 필요로 하므로 이에 대한 대안으로 지형효과를 포함한 강수량 진단 모형인 QPM(Quantitative Precipitation Model)을 사용하였다. 최종적으로 한반도의 복잡한 지형적 영향을 반영하기 위해 1 km의 수평해상도를 가지는 고해상도 강수량 진단 모형(QPM)과 상세한 지리적, 공간적 분석을 할 수 있는 ARCGIS를 이용하여 한반도 도별 상세 강수자료를 생산하고자 한다.

• 한국항공우주학회지
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• 제35권3호
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• pp.238-247
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• 2007

유전자 알고리즘은 자연선택과 유전법칙을 적용하여 최적해를 탐색하는 방법으로, 본 연구에서 항공기용 가스터빈 엔진의 결함 진단을 위한 학습 알고리즘으로 사용되었다. 성능 저하를 고려한 구성요소는 압축기, 가스발생기 터빈, 동력 터빈이며, 설계점에서 엔진의 단일 구성요소에 대하여 각각 성능 저하 예측을 수행한 후, 이를 바탕으로 결함 진단을 수행하였다. 학습데이터 수의 증가가 유전자 알고리즘을 이용한 성능 저하 예측 및 결함 진단에 미치는 영향을 분석하였으며, 결과적으로 결함치에 대한 RMS 오차율이 모두 3% 이내로 예측됨을 확인하였다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2005년도 제24회 춘계학술대회논문집
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• pp.248-251
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• 2005

본 연구에서는 가스 터빈 엔진의 결함에 의해 나타나는 엔진의 성능 저하를 진단하는 기법을 연구하였다. 대상 엔진을 모델화하기 위해 상용 프로그램 GSP를 이용하여 저하된 성능 진단을 위한 변수들을 추출하였으며 이를 바탕으로 Health Monitoring을 위한 Virtual Sensor Model을 구축하였다. 단일 결함과 복합 결함을 예측하기 위한 방법으로 Multiple Linear Regression기법과 가중치를 이용한 기법을 도입하여 엔진 구성품의 결함 위치 및 결함 정도를 예측하였다.

• 전기의세계
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• 제38권11호
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• pp.11-20
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• 1989

고압회전기의 고정자권선에는 열, 전기 및 기계적, 환경적 스트레스가 단독 또는 복합적으로 가해지며, 이러한 응력들은 기기의 크기, 정력, 동작상태 등에 따라서 변화된다. 따라서 주기적인 절연진단 시험을 통하여 절연상태를 평가하고 그 변화추이를 검토하여 잔여수명을 예측함으로써 보수 및 교체시기를 계획하여 절연파괴로 인한 대형사고를 예방하는 것이 가장 바람직하다. 본 논문에서는 대용량 회전기의 정지기간 동안 실시하는 진단시험 및 열화상태 판정법등에 관하여 서술하고자 한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.191-194
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• 2000

최근의 삼풍백화점 붕괴사고 및 성수대교사고 등 대형사고의 원인을 살펴보면 건물의 안전진단 미비와 구조물의 안전관리 진단판정미비로 건축물의 붕괴를 예측하지 못한 결과이다. 이는 모든 불확실 시스템의 상태를 적당한 항목으로 판정 정규화한 계수값으로 나타내어 예방하지 못한 결과이다. 비단건축물 시스템뿐 아니라 실존 가시물(可視物)과 비가시물(悲歌視物)에 대해서도 비결정 상황의 상태표시계수를 예측하여 정규값으로 나타낼 필요가 있다. 즉, 교통도로의 교통량 특정, 통신신호의 수신율 측정 등을 최적화 예측할 수가 있게된다. 본 논문에서는 환경 및 시스템 출력값에 표시하여 어떤 결과를 가져오는지 확인하기 위하여 평면 상의 임의의 데이터의 조합으로부터 특정 데이타를 선택 최적화하는 과정을 실험화 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.404-407
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• 2021

석유개발 현장에서 시추장비의 고장으로 인한 장비교체 및 시추시간 증가는 막대한 비용소모를 발생시킨다. 본 논문은 딥러닝 기반의 시추장비 중 드릴비트의 동력을 구동시키는 디젤엔진의 고장 요소를 분류하고 이 요소에 따른 고장여부를 판별하는 딥러닝 기반의 이상 예측 및 진단 모델을 개발하였다. 또한 제안한 모델의 우수성을 확인하기 위해 로지스틱 회귀분석 분류모델과의 예측성능 비교분석도 수행하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.438-440
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• 2022

자율운항선박 기술개발사업 중 2세부(자율운항선박 핵심 기관시스템 성능 모니터링 및 고장예측 진단 기술 개발)과제에서 자율운항선박 핵심장비 중 보조기기 2종(Pump, Purifier), 배관(Seawater Pipe, Steam Pipe)의 실시간 모니터링 및 고장예측 시스템의 연구 및 개발을 목표로 한다.