• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2006년도 제26회 춘계학술대회논문집
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• pp.218-221
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• 2006

가스터빈 엔진의 높은 신뢰성과 운용비의 최소화는 제작자나 사용자 모두에게 중요한 문제이며, 정성적, 정량적 성능저하 예측을 포함한 다양한 성능진단기법이 시도되고 있다. 탈설계점에서의 성능진단은 설계점 성능진단에 비해 학습, 또는 처리해야 할 데이터 규모가 방대함에 따라 예측오차와 수렴도면에서 해결되어야 할 문제점들을 안고 있다. 따라서 이를 위해 본 연구에서는 가스경로해석 기법을 적용한 엔진성능진단코드를 개발하였으며, 이를 스마트 무인기용 터보축 엔진에 적용하여 설계점 및 고도 변화에 따른 탈설계점 영역에 대하여 단일 성능저하를 정량적으로 예측하여 GSP를 통한 예측결과와 비교하였다.

• 한국추진공학회지
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• 제17권1호
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• pp.80-88
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• 2013

최근 개발되는 엔진 진단 시스템들은 현장에서 일하는 엔진 정비사들이 이들 시스템들의 복잡성, 비실용성, 공학적 이해부족으로 사용하기가 매우 어렵다. 따라서 실용성 있는 엔진 진단시스템이 요구된다. 본 연구는 작동중인 온라인 성능진단 자료와 기본엔진 성능모델에 의해 계산된 초기고장이 없는 엔진 성능자료와의 비교를 통한 소형엔진의 실용적 성능진단 시스템 개발에 관한 것이다. 또한 제안된 성능진단 시스템은 성능이 저하되거나 고장이 난 엔진으로 간주되는 작동 중 엔진과 고장이 없는 엔진으로 간주되는 기본 엔진 성능모델 사이의 구성품 성능특성을 비교함으로서 가스경로 구성품의 온라인 진단을 확인할 수 있다. 개발된 상태진단시스템은 실제 적용을 용이하게 하기위해 SIMULINK와 LabVIEW프로그램을 이용하여 사용자조건의 GUI형 프로그램으로 작성하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권10호
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• pp.421-428
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• 2014

파킨슨병은 뇌의 흑질 영역에서 도파민계 신경이 파괴되는 질병으로 알츠하이머병과 함께 대표적인 퇴행성 뇌 질환이다. 현재까지 병을 완치시킬 수 있는 치료법은 없지만 병의 진행을 완화시킬 수 있는 치료법이 존재하기 때문에 병의 진단이 굉장히 중요하다. 파킨슨병을 진단하기 위한 과거의 연구는 대부분 단일 바이오마커를 이용한 것으로 이러한 방법은 파킨슨병 환자를 높은 정확도로 진단할 수 있지만 정상인에 대한 진단은 상대적으로 낮은 성능의 한계성이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 생화학적 바이오마커인 뇌척수액 내의 ${\alpha}$-synuclein 단백질 수치와 영상학적 바이오마커인 확산 텐서 영상의 여러 모수들을 결합하여 특징으로 사용하는 파킨슨병 진단 모델을 개발하고 성능을 평가하였다. 진단을 위해 개발된 모든 모델은 10-fold cross validation 성능평가에서 정확도가 최고 91.3%의 높은 성능을 보였으며, test 성능평가에서는 확산 텐서 영상의 모수들 중 FA와 ${\alpha}$-synuclein 단백질 수치가 결합된 모델, MO와 ${\alpha}$-synuclein 단백질 수치가 결합된 두 모델에서 최고 72%의 정확도 성능을 보여 파킨슨병의 진단에 유용하게 사용될 수 있는 가능성을 제시하였다. 파킨슨병의 진단을 위해 개발된 모델의 영상학적 특징 벡터를 통하여 파킨슨병 환자와 정상인의 신경섬유 경로의 특징을 분석하였다.

• 한국태양광발전학회지
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• 제7권2호
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• pp.7-15
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• 2021

태양광 발전소에 대한 성능을 평가하기 위해서는 IEC 61724-1에 적합한 계측장치를 설치하고 데이터를 수집하여 평가하는 것이 일반적인 방법이다. 본 논문에서는 태양광발전소 현장에서 DC 어레이 성능을 평가하기 위한 방법을 제시하였다. 측정 일사량과 같은 환경정보 값과 태양광 DC 어레이 전압-전류 특성 곡선을 이용해 일사량에 따른 출력모델 식을 도출하였다. 도출된 모델 식은 태양전지 셀의 종류나 버스바에 따라서 차이가 발생되므로 기존의 태양전지 셀 등가회로 수식을 반영한 시뮬레이션 모델식이 적절히 변경되어야 함을 실험을 통해 검증하였다. 주기적인 진단 평가를 실시하지 않는 국내외 태양광 발전소는 성능저하가 발생된 상태로 운전되는 경우가 다수 일 것이다. 대부분의 관제모니터링을 시스템은 미쓰매칭 손실 평가분석이 불가능하며 운전상태 모니터링 하는 시스템이 대부분이다. 이에 태양광 발전소의 효율적 운영을 위해서는 현장진단 장치를 이용한 주기적 성능진단 평가나 발전소 데이터의 손실평가 분석 기술의 개발이 필요할 것이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권4C호
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• pp.313-320
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• 2012

심전도의 압축은 시스템의 처리 속도를 높일 뿐만 아니라 신호의 전송량, 장기적인 기록 데이터 저장량을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 기존의 심전도 데이터의 손실 혹은 무 손실 압축 알고리즘에 대한 성능 평가가 엔지니어의 관점에서 PRD(Percent RMS Difference)와 CR(Compression Ratio)을 측정하였다면 심전도를 진단하는 진단자의 관점에서 압축의 성능 평가에 대한 연구를 하였다. 일반적으로 심전도 데이터의 압축이 진단에 영향을 미치지 않게 하기위해서는 압축 후 복원된 PQRST파의 위치, 길이, 진폭, 파의 형태 등 진단에 필요한 것들이 손상되어선 안 된다. 대표적인 심전도 압축 알고리즘 AZTEC은 기존의 성능평가에 그 효율성이 검증되었지만 진단자의 관점에서 새로운 성능평가를 제시한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.55-58
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• 2021

PFCM-R 알고리즘을 적용한 기존의 반려견 진단 방법에서는 클러스터링에서 사용되는 파라미터 값을 경험적으로 설정하고 견주가 입력하는 증상들 사이에서 관련성이 낮은 증상이 필터링 되지 않아서 질병의 도출 성능을 저하시키는 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 노드 활성 함수를 적용하여 증상간의 관련성이 적은 증상 데이터를 제거하여 학습 데이터를 구성한 후, 연상 메모리 알고리즘에 적용하여 반려견의 질병에 대한 진단 성능을 개선시키는 하이브리드 기반 다층 학습 구조를 제안하여 반려견 진단에 적용한다. 기존의 PFCM-R 알고리즘 진단 방법과 제안된 하이브리드 다층 구조 진단 방법을 비교분석한 결과, 기존의 방법보다 제안된 방법이 입력된 증상들에 대해서 기존의 방법보다 관련성이 있는 질병 도출 성능이 23.7%가 개선되었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.17-18
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• 2024

악성 흉수의 진단은 세포학적 검사로 암세포를 확인하는 것이 필수적이며 진단율은 50~80%로 나타난다. 양성자 단층 촬영은 비침습적으로 암 병기를 평가하는 유용한 방법이다. 하지만 암이 아닌 다른 원인으로 인한 포도당 대사로 인하여 양전자 단층 촬영만으로 악성 흉수를 진단하는 데 어려움이 있다. 악성 흉수 자동 진단 모델은 암세포를 진단하는데 있어서 보조적인 역할이 가능하다. 이에 따라 본 연구는 컨볼루션 신경망 기반의 딥러닝 모델을 개발하여 악성 흉수 진단 성능을 확인하고 진단의 보조적 목적으로써 딥러닝의 사용 가능성을 확인하고자 하였다. 결과적으로 모델 전반적으로 accuracy 0.7~0.86의 높은 성능을 보였다. 본 연구의 결과를 통해 실제 의료 환경에서 악성 흉수를 진단하는데 딥러닝 모델이 보조적인 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.4576-4582
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• 2010

현재 대부분의 차량은 사용자에게 차량 성능에 관한 일부 정보만을 제공하기 때문에 차량의 안전 운행 및 유지 보수에 어려움이 따른다. 이러한 문제점 등을 해결하기 위하여 최근에 차량 제어 및 진단시스템에 대한 다양한 방식의 연구개발이 진행되고 있지만, 시스템 구현의 복잡성, 성능진단의 신뢰성 저하, 오동작 등 여러 가지 문제점이 나타나고 있다. 본 논문에서는 위에서 언급한 문제점을 해결할 목적으로 위성 원격측정기술을 이용하여 차량 성능을 실시간으로 측정하고 분석하여 차량 성능의 신뢰성을 진단할 수 있는 차량 성능진단시스템에 관한 개념 설계를 수행하였다. 본 연구에서 도출된 개념 설계 결과는 향후 차량 성능진단시스템 구현을 위한 상세설계의 기반 데이터 및 자료로 이용될 것이다.

• 전기의세계
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• 제45권4호
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• pp.30-35
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• 1996

일본에서는 경제의 고도 성장기인 1960년대에서 1970년대의 중반에 걸쳐서 대량의 전력설비가 설치되고 1980년대에 들어서는 보다 고도의 기술을 이용한 고성능의 대용량 전력기기.시스템이 도입되어 현재에 이르고 있다. 일본의 9개 전력회사의 수요 최대 전력은 1995년 여름에 약 1억 6천만 kW에 달하였다. 이와 같이 대용량에서 고성능의 전력설비를 고신뢰도로 효율 좋게 운용하기 위해서 일본에서는 다음과 같이 중점을 두고 전력설비의 절연진단기술의 개발을 행해 오고 있다. 1) 절연열화기구의 해명과 열화판정기준의 명확화 2) 절연진단계측에 있어서 노이즈의 저감과 제거 3) 절연열화진단의 on-line화 4) 절연잔존수명추정법의 개발 5) 절연진단에 컴퓨터 AI의 이용 절연진단은 그림 1에 나타낸 바와 같이 전력설비의 예방보전 중의 일부분으로서 위치하고 있다. 그림 1에 있어서 전력설비의 절연체에 가해지는 전기적, 열.기계적, 환경적 스트레스의 종류와 크기, 또 그것들에 의한 절연열화의 양상은 전력설비의 종류 즉 회전기, 정지기, 선로 각각에 따라 다르다. 따라서 다음에 전력설비의 종류별로 일본에 있어서 절연열화 진단기술의 현황과 연구개발 동향을 소개한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.551-557
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• 2019

생산 공정에서 발생하는 비정상적인 이상 (fault)의 진단 (diagnosis)은 고품질의 제품을 생산함에 있어 필수적이라 할 수 있다. 회분식 공정 (batch process)과 같이 부가가치가 큰 반도체나 의약품 등의 첨단 제품을 생산하는 공정에서는 더욱 실시간 진단의 역할이 커지고 있다. 본 연구에서는 회분식 공정으로부터 얻은 측정 데이터와 비선형 분류(nonlinear classification)에 기초한 실시간 이상 진단 체계에 있어서 변수선택과 미래값 추정 기법이 진단 성능에 미치는 영향을 평가한다. 공정 변수 중 진단에 필수적이며 기여도가 높은 변수만을 선택하여 진단 모델 (diagnosis model)을 구성함으로써 진단 성능의 향상을 기대할 수 있다. 본 연구에서는 여러 변수선택 (variable selection) 기법들의 진단 성능을 비교 평가한다. 또한, 현재 진행 중인 회분식 조업 데이터는 종료되기 이전에는 진단에 필요한 전체 데이터를 얻을 수 없으므로 현재 시점에서 측정되지 못한 미래 측정값 (future observations)이 추정되어야 한다. 미래값 추정방법들의 선택이 변수선택과 분류기반 진단 관점에서 진단 성능에 어떻게 영향을 주는지 평가한다. 폴리염화비닐 회분식 공정에 대한 사례 연구를 수행하여 최적의 변수선택과 미래값 추정방법을 도출하였다. 변수선택 방법에 따라 최대 21.9%와 13.3%의 성능 향상을 보였으며 미래값 추정방법에 따라서는 최대 25.8%와 15.2% 향상됨을 알 수 있었다.