본 논문에서는 아나로그 파형분석의 파형추적기술을 이용하여 전자기기의 고장진단을 용이하게 할 수 있는 회로분석 시스템을 설계하고 구현하였다. 회로분석기는 CMOS, MOS 회로와 같은 신기술 전자부품들을 간단하게 검사할 수 있는 개선된 능력을 가지며, 내장된 펄스 구동기를 사용하여 SCR, TRIAC 그리고 Optocoupler와 같은 게이트 구동소자들을 고장진단하게 한다. 회로분석기는 측정하고자 하는 부품 및 기판에 전원을 인가하지 않고 측정하도록 하여 측정하는 중에 발생 가능성 있는 일시적인 Short로 인한 회로의 추가적인 손상을 방지하고 반도체소자의 임피던스 상태를 분석하며 시스템 또는 PCB기판의 영구적인 고장을 일으키는 누액 또는 기판손상으로 인한 문제를 완벽하게 찾아낼 수 있었다. 이상이 의심되는 부품과 정상 부품간의 상호 비교할 수 있기 때문에 부품 식별 번호가 없거나 알아보기 힘든 부품의 고장진단에 이상적으로 응용할 수 있는 방안을 제시하도록 한다.
전기역학적 임피던스(electromechanical impedance)를 이용한 구조물 건전성 모니터링(structural health monitoring; SHM) 기술은 구조물의 주요 부재에 압전센서를 부착하여 이로부터 획득한 임피던스 신호의 변화를 관찰함으로써 구조물의 국부적 상태를 실시간으로 진단하는 것이다. 임피던스는 손상뿐만 아니라 외부 온도에도 민감하게 반응하기 때문에 구조물 진단 결과에 상당한 오차를 유발할 수 있으므로 이에 대한 보상을 수행해야 한다. 따라서 본 논문에서는 온도변화가 임피던스 기반 진단 결과에 미치는 영향을 PZT 센서를 사용하여 실험적으로 연구하였다. 리액턴스(reactance)의 주성분 분석(Principal Component Analysis; PCA)을 통해 도출된 첫번째 주성분과 저항(resistance)으로부터 계산된 손상지수 사이의 관계를 분석함으로써, 온도변화에 의해 구별되지 않았던 손상을 보다 확연하게 구별 할 수 있음을 확인하였다.
최근 영상 분석을 기반으로 한 서비스 어플리케이션의 공급량이 증가하는 추세이다. 특히, 피부 영상 분석 서비스의 경우 주목할 만한 이슈는 접근의 용이함과 편리성을 갖춘 서비스 어플리케이션의 개발이다. 본 논문에서는 사용자의 피부 상태 진단 서비스를 손쉽게 웹 상으로 제공받을 수 있는 어플리케이션 개발에 주안점을 둔다. 이를 위해 피부 현미경으로 촬영된 이미지에 이진화 및 질감 대비 향상, 노이즈 제거 등의 전처리 과정과 Watershed 알고리즘, 외곽선 검출 등의 과정을 거쳐 수치화된 데이터를 산출한다. 최종적으로 피부 주름, 거칠기, 유분, 톤, 민감성 정보를 검출하며 분석 결과를 사용자에게 보여준다. 분석된 피부 영상 정보를 통해 사용자는 쉽게 자신의 피부 상태를 진단 받을 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 전문적인 지식이 부족한 일반인들을 대상으로 자신의 건강 상태를 파악 할 수 있는 자가 진단 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 68가지 질병과 각 질병에 대한 대표 증상 데이터 베이스를 이용하여 사용자의 질병을 도출한다. 본 논문에서는 사용자가 자신의 대표증상을 입력하면 해당 증상과 관련 있는 질병만을 자율 학습 방법 신경망인 ART2 알고리즘을 적용하여 클러스터링하고 각 질병의 증상과 관련된 질의 결과를 입력 벡터로 적용하여 사용자의 건강 상태를 진단한다. 사용자의 건강 상태를 진단하는데 있어서 질병과 증상의 정확한 정보는 매우 중요하다. 따라서 데이터베이스를 이용하여 질병과 증상의 정보관리를 유용하게 할 수 있도록 하였다. 제안된 자가 진단시스템을 구현하여 간호학 전문의가 분석한 결과, 본 논문에서 제안한 시스템이 질병의 보조 진단 시스템의 도구로서의 가능성을 확인하였다.
케이블 시스템의 사고는 예방 진단에 근거한 정확한 진단으로 피할 수 있으며, 잔여수명 예측 기술은 진단 방법의 체계적인 적용에 의해 향상될 수 있다. 따라서 본 고에서는 케이블 시스템 진단 방법의 체계적인 개발을 위해서 60 kV급 이상의 종이 절연 혹은 고분자 절연 전력 케이블과 그 접속 자재에 대해서만 진단 방법을 개략적으로 소개만하고 있으며 수트리에 관련된 열화, 절연체의 열화를 제외한 모든 열화현상과 DC 케이블에 대해서는 언급을 하지 않았다. 회전기 고체절연체의 열화에 의해 야기되는 변화는 회전기 진동을 발생 시키고, 진동은 기계에 심각한 손상을 발생시킨다. 회전기의 절연열화 진단은 유전손실, 유전율, 음향 등의 측정/분석으로 가능하고 적용 방법은 on-line/off-line으로 가능하다. 절연 시스템의 열화정도 판정은 회전기의 적절한 보수시기의 판단을 가능하게 하여 유지 보수비의 절감 및 회전기의 수명연장을 가능하게 할 것이다.
본 논문에서는, 주성분분석기법과 다층신경망에 기반을 유도전동기의 고장진단기법을 제안하고자 한다. 입력의 수가 많을 경우 다층신경망만을 이용하여 분류하는 데는 한계가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 주성분분석기법에 의해 입력특징의 수를 축약한 후, 비선형분류기인 다층신경망을 적용하였다. 또한, 주성 분석기법에 추출된 특징벡터가 고장상태별로 비선형성 특성을 보일 경우 기존의 거리척도 기반에 의한 분류방법으로 정확한 진단을 하는데 어려움이 있다. 이를 위해 비선형 분류기인 MLP를 적용함으로써 효과적인 고장진단을 하자 한다. 세안된 기법은 다양한 실험을 통해 기존의 선형분류기에 비해 우수한 겨과를 보임을 나타내고자 한다.
인체 생리의 부조화에 의한 기능적 이상 진단이 가시화 장비나 임상병리 소견으로도 진단할 수 없는 경우가 있기 때문에, 현대과학과 의공학의 특성을 접목한 EFG(Electro Functio Gram:기능전도) 측정 개념의 진단기술 개발이 요구되고 있다. 따라서 이러한 기능적 진단기술을 이용하여 양ㆍ한방 모든 분야에서 기초 진단기로 사용할 수 있는 재현성과 신뢰성, 편리성을 갖춘 범용의 진단시스템으로 개발하였다. 또한, 한의학적진단 및 치료를 위한 기와 혈의 인체 순환을 진단할 수 있는 사지 8CH(양,음경락), 두부 2CH 동시계측 방법 및 일괄 부착식 전극을 개발하였다. 성인 남자 20명(정상인)을 대상으로 한 임상데이터 분석결과, 인체의 12경락의 상태 및 자율신경계통의 상태를 진단할 수 있어서, 진단장비로써의 유의성을 확인하였다. 따라서, 본 논문에서는 인체 12부위의 음경락 양경락을 측정할 수 있는 H/W 및 S/W을 구현하고, EFG 체계를 구축하여 생체-전기적 반응에 의한 한의학적 진단 시스템을 설계하였다.
최근 국내에서도 발병률이 증가하고 있는 크론병은 위장관의 모든 부위에서 발병할 수 있으며, 나타나는 증상도 다양하다. 특히, 크론병은 다른 궤양성 대장질환과 유사한 증상을 보일 수 있어 크론병을 진단하는데 어려움을 겪는다. 이로 인해 크론병 진단 가이드라인이나 크론병과 유사한 증상을 보이는 질병의 감별에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 기존 연구에는 크론병에 대한 순차적인 진단 과정이 기술되지 않아, 크론병 진단을 위한 검사 과정에서 과다한 검사가 시행될 우려가 있다. 따라서 본 논문에서는 크론병과 유사한 증상을 보이는 궤양성 대장 질환을 감별하기 위해 중복성 및 순차적인 연관성, 질병의 진단 조건을 분석하여 감별 규칙으로 정의하고, 이를 기반으로 크론병 진단 프로세스를 제안한다. 또한, 제안하는 프로세스 중심의 연관성을 온톨로지로 정의함으로써 크론병과 유사한 증상을 보이는 대장 질환을 감별하고, 효과적으로 크론병을 진단하는데 도움을 줄 수 있다. 제안한 온톨로지를 5개의 사례에 적용해 본 결과, 모두 올바른 진단을 내렸으며 1개의 사례에서 더 적은 수의 검사로 진단할 수 있었다.
운전 중인 유도전동기에 고장이 발생하면, 구동장치 등 전체 시스템에 2차적인 고장을 유발 시킬 수 있다. 이 경우 구동시스템의 신뢰도와 안전성이 저하되고, 경제적인 손실을 초래할 뿐만 아니라, 인명 피해의 위험 등 많은 문제가 발생할 수 있다. 따라서 유도전동기의 고장징후를 조기 감지하여 전체 시스템 고장을 방지할 수 있도록 하는 유도전동기 고장진단 방법이 필요하다. 본 논문은 유도전동기에서 고정자권선의 부분 단락과 회전자 바의 균열이 발생하는 경우, 인버터 입력전류를 분석하여 고장징후를 조기 감지하는 유도전동기 고장진단 방법을 제안한다. 제안한 고장진단 방법은 고정자 전류 3개를 모두 센싱해야 하는 기존 고장진단 방법과 달리, 인버터 입력전류 센서 한 개만으로 유도전동기 고장진단이 가능하다. 또한, 정상전류 주파수성분과 고장전류 주파수성분이 서로 분리되어 나타나는 인버터 입력전류 특성을 통해 기존 고장진단 방법보다 비교적 쉽고 확실한 고장진단이 가능하다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 유도전동기 고장진단 방법의 우수성과 유효성을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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