• Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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• 2003.07a
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• pp.92-95
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• 2003

본 논문에서는 철도차량 견인전동기에 대한 상태진단 및 상시감시 기술에 관하여 소개하였다. 권선의 절연상태 진단을 위한 비파괴 시험법에서는 부분방전량 Q에 대한 평균열화도 $\Delta$로 표현되는 D-Map에 의해 잔여 절연내력(residual dielectric strength)을 예측하고, 기기의 운전이력측면에서 기동-정지 횟수와 열적, 전기적 및 열싸이클 스트레스 등에 의해 각 열화 인자를 고려한 운전시간에 기반한 N-Y 수명예측을 수행한다. 그리고 견인전동기의 전류에 대한 온라인 상태감시를 통해 베어링 고장, 고정자 및 전기자 고장, 고장 또는 전동기축 손상에 기인하는 비정상 운전상태 의 감지를 수행한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.16 no.3
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• pp.141-147
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• 2011

This paper proposes an efficient two-stage fault prediction algorithm for fault detection and diagnosis of induction motors. In the first phase, we use a linear predictive coding (LPC) method to extract fault patterns. In the second phase, we use a dynamic time warping (DTW) method to match fault patterns. Experiment results using eight vibration data, which were collected from an induction motor of normal fault states with sampling frequency of 8 kHz and sampling time of 2.2 second, showed that our proposed fault prediction algorithm provides about 45% better accuracy than a conventional fault diagnosis algorithm. In addition, we implemented and tested the proposed fault prediction algorithm on a testbed system including TI's TMS320F2812 DSP that we developed.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.18 no.4
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• pp.80-95
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• 2019

Recently, with the development of sensor and communication technology, researchers at home and abroad have actively conducted research on methodologies for determining maintenance through diagnosis and prediction techniques by collecting information on the status of equipment or systems. Based on the status of vehicle parts at this point in time, this study presented a system framework for making maintenance decisions by predicting the change in vehicle part status to a future date based on the current state of vehicle parts. In addition, condition diagnosis and predictive data adjustment was configured through tracking the status of vehicle parts before and after maintenance activities. We hope that the application of the results of this study will contribute a little to the safety of citizens using public buses and to the activation of the condition-based maintenance system of vehicles.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2014.11a
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• pp.55-56
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• 2014

치쿤구니아열은 치쿤구니아 바이러스(chikungu- nya virus)에 감염된 매개 모기(열대숲모기 및 흰줄숲모기)에 물려 감염되는 급성 열성 질환으로 잠복기가 짧고 치료제가 없기 때문에 조기 진단이 매우 중요한 급성전염병이다. 아열대기후로 진입하는 우리나라에서도 흰줄숲모기가 자주 발견되기 때문에 이 질병으로부터 결코 자유롭지가 않다. 치쿤구니아 바이러스 감염을 진단하기 위한 진단키트를 개발하기 위해 먼저 타깃 유전자 부위 선정이 매우 중요하다. 본 연구에서는 생명정보학을 기반으로 이 바이러스 만을 검출할 수 있는 epitope를 예측하고자 한다. 이 바이러스의 capsid 유전자를 찾고 유사한 바이러스의 유전자들과 multiple alignment를 수행하여 이 바이러스만이 가지고 있는 독특한 부위를 추출하였다. 이후 ProtScale Tool 프로그램으로 선택한 단백질의 친수성(hydrophilicity), 접근성(accessi- bility), 유연성(flexibility), 회전(${\beta}$-turns) 등의 특성을 모두 만족하는 부위를 선별하여 진단키트 제작을 위한 epitope를 제시하고자 한다.

• Electric Engineers Magazine
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• v.184 no.12
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• pp.41-46
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• 1997

본 시스템은 전기사용상태에서 컴퓨터를 통하여 변압기를 상시 감시할 수 있는 진단방법으로 절연유열화센서를 이용한 열화측정용 진단시스템으로서 절연유속에 절연유열화센서를 설치하고 DC2kV 전압을 센서 양단에 인가한 후 누설전류를 nA단위로 측정하고 현재온도 상태를 측정하여 이 신호를 진단장치에서 A/D변환, 증폭, 제어하여 컴퓨터로 전송함으로써 파형감시, 데이터저장, 분석, 진단결과 분석기록표 출력 등이 가능하며 이 데이터를 이용하여 절연유의 열화정도를 예측하거나 판정할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 1995.04a
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• pp.350-353
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• 1995

본 연구에서는 회전기계의 진동신호를 검출, 신호처리, 이상판별, 이상진단 및 경향 예측을 수행하는 이상진동진단 시스템을 개발하였다. 이 시스템의 특징은 GUI를 지원하고 풀다운 메뉴방식을 통한 일관된 환경을 제공하며, 키보드 사용이 거의 없이 마우스만으로 모든 처리가 가능하다. 또한 각 모듈을 하나의 통합환경 내에서 처리된다. 금후 이상진단부분을 보다 개선하여 정밀진단이 이루어지도록 확장하여 갈 예정이다.

• Magazine of the Korea Institute for Structural Maintenance and Inspection
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• v.17 no.3
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• pp.62-66
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• 2013

• Magazine of the Korea Institute for Structural Maintenance and Inspection
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• v.19 no.2
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• pp.28-31
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• 2015

• Magazine of the Korea Institute for Structural Maintenance and Inspection
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• v.20 no.4
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• pp.39-44
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• 2016

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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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.