• 전기기술인
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• 제265권9호
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• pp.22-29
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• 2004

최근에는 설비의 이상징후를 포착함으로써 사고를 예지하고 치명적인 상태로 진전되기 전에 보완하는 이른바 예측 보전(또는 예지보전) 기술을 중심으로 하는 사고 예방 방향으로 변화되어 가고 있다. 이 예측보전기술은 기기의 상태를 정량적으로 파악하여 이상징후를 초기단계에서 검지하는 이상예지진단과 기기성능의 경년적인 변화에 착안한 노화진단 등을 중심으로 하고 있다. 이글에서는 변압기, 차단기, 단로기, 전력용 콘덴서, 피뢰기 등 수배전설비 진단 및 보수점검에 대해서 설명하고자 한다.

• 대한두경부종양학회지
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• 제26권2호
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• pp.178-182
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• 2010

서 론 : 두경부암의 예후에 가장 중요한 인자는 진단시 병기와 치료 후 재발의 유무이다. 따라서, 재발 병변을 조기에 발견하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 두경부암 환자의 추적 관찰에서 $^{18}F$-FDG PET/CT의 유용성에 대해 알아보고자 하였다. 대상 및 방법 : 2004년 4월부터 2008년 8월까지 고려대 안암병원에서 두경부암으로 치료를 완료한 후 추적관찰이 가능하였던 88 예의 환자를 대상으로 하였다. 환자는 본원의 두경부암 추적관찰 양식에 따라 술 후 6, 12개월째 $^{18}F$-FDG PET/CT를 시행하였으며, 원발부위 및 경부 재발, 원격전이와 중복암의 진단에 있어 $^{18}F$-FDG PET/CT의 민감도, 특이도, 양성예측율, 음성예측율을 평가하였고, 기존의 추적관찰 방법과 이를 비교하였다. 결 과 : 원발부위 재발의 진단에 있어 민감도, 특이도, 양성예측율, 음성예측율은 각각 95%, 97%, 90%, 98% 였다. 경부전이 재발의 진단에 있어서는 각각 94%, 98%, 83%, 99%였으며, 원격전이 및 이차암 진단에 있어서는 94%, 100%, 100%, 99%였다. 원발부위 재발은 고식적인 진단 방법, 원격전이와 이차암은 $^{18}F$-FDG PET/CT가 진단에 의미있게 유리하였다. 결 론 : $^{18}F$-FDG PET/CT는 두경부암의 추적관찰 과정에서 재발 여부를 판정하는데 있어 매우 유용하며, 특히 원격전이 및 이차암의 발견에 있어 유용하다. 그러나, 위양성 및 위음성의 가능성으로 고식적인 진단 방법과 병행해야 진단의 효과를 높힐 것으로 생각된다.

• 한국구조물진단유지관리공학회지
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• 제16권1호
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• pp.90-101
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• 2012

최근 일본의 설계규정(설계기준 내 재료모델)은 전 세계에서 수집된 실험 결과들을 바탕으로 개발된 것으로, 세계 최고 수준의 예측 방법으로 알려져 있다. 그럼에도 불구하고 장기간 관측된 실제 교량의 처짐은 예측결과와 많은 차이를 나타내고 있다. 이 논문에서는 콘크리트의 시간의 존적 거동에 대한 일본 설계규정의 주요 변천 과정을 소개하고, 실제 장기거동과 예측결과가 큰 차이를 보이는 원인에 대한 논의가 이루어질 것이다. 또한 내구성이 높고 경제적인 콘크리트 구조물 건설을 위한 앞으로의 연구방향이 제시될 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.248-248
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• 2016

본 연구에서는 동아시아 가뭄에 대한 발생원인과 예측가능성을 진단하기 위하여 대기순환패턴과의 상관성 분석을 실시하였으며, 원격상관 패턴에 의한 동아시아 가뭄의 시공간적 변화특성을 분석하였다. 또한 통계적 기법인 EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition) 분석을 적용하여 원격상관패턴과 동아시아 가뭄의 예측가능성을 검토하였다. 본 연구는 동아시아 가뭄특성을 진단하고 가뭄예측기법의 개발을 통하여 현실적인 적응전략 수립에 유용하게 활용 될 것으로 기대된다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제37권8호
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• pp.1021-1027
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• 2013

원심펌프의 캐비테이션 침식에 대한 예측진단 기법을 본 연구에서 제시했다. 펌프의 침식 상태를 추정하기 위해 캐비테이션 소음을 측정하여 손상률을 계산하고 누적 손상은 특정 운전 상태에 따라 추정한 손상과 Miner의 법칙을 이용하여 계산했다. 펌프 임펠러의 잔존 유효 수명은 미래의 운전 조건을 가정한 누적 손상 예측치에 따라 계산하고 예측 불확도는 몬테카를로 모의를 통해 얻었다. 예측 및 시험 결과를 비교해 본 결과 개발된 방법이 캐비테이션 침식 상태와 잔존 유효 수명을 예측하는 데 적용될 수 있음을 확인할 수 있다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.212-213
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• 2021

자율운항선박 기술개발사업 중 2세부(자율운항선박 핵심 기관시스템 성능 모니터링 및 고장예측 진단 기술 개발) 과제는 자율운항선박의 추진 및 전력 생산을 담당하는 핵심 기관시스템의 운전 상태를 실시간 모니터링하여, 계측 데이터 기반의 고장 진단/예측을 수행하고 장애 발생 시 원격 지원체계를 통해 체계적/전문적 정비를 수행할 수 있도록 지원하는 기술이다. 자율운항선박은 선원이 없이 자율적으로 운항도 하지만, 핵심장비/기자재에 대해서도 실측 데이터를 기반으로 스스로 판단하여 고장여부에 대한 의사결정이 가능하여야 한다. 선박 기관시스템은 선박 운항의 안전과 정시 입·출항에 핵심이 되는 장비/기자재로써 자율운항선박 구현에 필요한 핵심 기술이다. 본 연구에서는 자율운항선박 핵심장비 중 보조기기 2종(Pump, Purifier), 배관(Seawater Pipe, Steam Pipe)의 성능 모니터링 및 고장예측/진단 소프트웨어를 개발하기 위한 연구를 수행한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.859-866
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• 2021

영농형 태양광 발전은 농지 상부에 태양광 발전 설비를 설치하는 방식으로 농작물과 전기를 동시에 생산함으로써 농가 소득을 증대시키는 새로운 모델이다. 최근 영농형 태양광 발전을 활용하는 다양한 시도들이 이루어지고 있다. 영농형 태양광 발전은 기존의 태양광 발전과는 달리 비교적 높은 구조물 상부에 설치하게 되므로 유지 보수가 상대적으로 어렵다는 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 지능적이고 효율적인 운용 및 진단 기능이 요구된다. 본 논문에서는 영농형 태양광 발전 설비의 전력 생산량을 수집, 저장하여 지능적인 예측 모델을 구현하기 위한 예측 및 진단 시스템의 설계 및 구현에 대해 논한다. 제안된 시스템은 태양광 발전량과 환경 센서 데이터를 기반으로 발전량을 예측하여 설비의 이상 유무를 판별하며 설비의 노화 정도를 산출하여 사용자에게 제공한다.

• 정보학연구
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• 제2권2호
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• pp.13-22
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• 1999

본 논문에서, 부분방전 메카니즘을 진단하고 그리고 신경망을 도입하여 수명을 예측하기 위한 기초연구로서, 온라인상에서 자동진단을 제안했다. 제안한 방법에서 우리는 음향방출 감지시스템과 그리고 펄스 수와 펄스진폭에 의해서 정량적인 통계파라메타를 사용하였다. 통계적인 파라메타인 가령, 무게중심(G)와 방전분포 경도(C)를 이용하였고 그리고 초기단계와 중기단계에 대해서 분석하였다. 정량적인 통계파라메타들은 신경망에 의해서 학습되어졌다. 초기단계에 의해서 수명예측과 절연열화의 진단이 이루어졌다. 열화가 진행하는 동안 신경망 학습을 통한 휼륭한 진단능력이 있음이 근본적으로 드러났고, 신경망이 부분방전에 있어서 절연진단 및 수명예측을 위해서 적절하다는 것이 증명되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.1371-1374
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• 2003

관계형 DBMS 질의 최적화기는 기본적으로 통계정보(statistics), 선택도(selectivity), 카디널리티(cardinality), 비용(cost) 순으로 특정 실행 계획(Execution Plan)의 수행비용을 예측한다. 질의 최적화기가 최적의 실행 계획을 선택하는데 있어서 정확한 통계정보 유지와 올바른 선택도 그리고 카디널리티 예측이 무엇 보다 중요하다. 이 논문에서는 관계형 DBMS의 질의 최적화기가 비용을 계산하는 과정에서 발생할 수 있는 오류의 종류와 원인을 밝히고 각각의 오류에 대한 해결 방안을 진단 도구를 통하여 제시하도록 하겠다. 질의 최적화기의 오류로 인해 발생하는 잘못된 선택도와 카디널리티 예측을 인지하고 사용자에게 적절한 해결책을 제시한 후 실행 계획이 어떻게 바뀌었는지, 성능이 얼마나 향상되었는지를 확인하기 위해 진단 도구를 개발하고 그 결과를 분석하였다. 실험을 통해 본 논문에서 제시하는 질의 최적화기의 오류로 인한 문제를 가시적으로 확인할 수 있었으며, 부정확한 통계정보 유지와 잘못된 선택도 예측으로 인해 발생하는 문제가 어느 정도 해결된 것을 확인할 수 있었다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.54-56
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• 2021

다양한 소스로부터 수집되고 연동되는 데이터를 모델링하는 기술로 그래프 데이터베이스를 활용한 분석 기법이 각광받고 있다. 이 연구에서는 항로표지에서 관측되는 상태 및 주변 정보를 모델링하고, 고장진단 및 예측에 적용할 수 있는 기계학습 기법을 소개한다.