본 논문에서는 온실재배 토마토에서 수분 상태를 고려한 정밀한 관개를 위하여 경직경의 변화에 근거한 자동관개 시스템을 구현하고자 하였으며 이와 같은 작물적 지표에 의한 관개제어시스템을 포트재배(closed feeding system) 조건과 포장재배 조건의 재배에 적용하여 토마토의 수량과 과실의 품질에 대하여 그 적합도를 평가하였다. 작물적 지표에 의한 관개 자동화를 위하여 경직경 측정 센서를 이용하여 측정한 경직경 일증가량(DI)를 관개 개시점의 결정에 이용하고, 동시에 이때의 관개량을 결정하기 위하여 토마토 증산모델을 적용한 마이크로 컴퓨터 자동관개 시스템을 구현하고 그 성능을 평가하였는데, 이 자동 관개 시스템을 이용하여 관개처리한 결과 포트재배에서는 토양수분에 의한 관개방식보다 수량 및 과실의 당도가 증가하였으나 포장조건에서는 관개방법간에 큰 차이가 없었다. 따라서 경직경 증가에 근거한 관개 개시점을 판단하고 관계량을 결정하는 증산모델을 사용하는 컴퓨터 시스템은 특히 closed feeding System에서 유용하며 토양조건에서는 토양의 상태, 작물의 반응 등을 고려하여 적용하여야 할 것으로 판단되었다.
회전기계의 진동해석은 기계의 이상을 미리 판정하여 적절한 유지 보수를 수행하기 위한 지표로 팔용이 가능하다 현재 평택기지에 설치된 고장진단시스템은 LNG펌프의 진동수치가 위험수준에 도달시 기계적 결함부위 진단을 할 수 있다. 본 연구는 Windows NT환경에서 DSP보드를 사용한 자동진단시스템 개발에 대한 것이다. 펌프의 상태진단을 위해 2개의 가속도센서로부터의 속도신호를 해석하고 펌프의 상태에 대한 다양한 그래프를 보여주며 특정 진동값을 일정시간 간격마다 저장하여 펌프의 결함 발생시 운전자가 컴퓨터 모니터에서 전문가 시스템을 활용하여 자동으로 진단하고 경향을 감시함으로써 펌프의 상태를 점검할 수 있다.
TMI와 월성 사고 이후 PORV를 통한 Small LOCA는 원자력 발전소 리스크의 중요한 요소로 부각되었다. 본 논문에서는 이 계통을 통한 Pressurizer Surveillance System의 설제와 그에 따른 영향을 확률론적 리스크 평가(PBA) 방법으로 해석하였다. 마이크로 컴퓨터는 계통의 고장(Malfunction)을 공정 확인 방법(Process Checking Method)으로 진단하고 그 진단에 따른 후속 동작(Backup Action)을 자동으로 수행한다. 이러한 개선에 따라 운전원의 빠르고 정확한 판단이 어려웠던 “Spurious Opening”, “Fail to Reclose” 및 “Small Break LOCA” 등의 진상(Symptom) 이 정확히 진단되고, 후속 동작의 자동화로 인하여 인간 실수 확률이 기계적 실수 확률로 감소하게 되었다. 결국. 이러한 개선은 계통의 신뢰도 증가로 Small LOCA 확률의 감소를 가져다 준다.
구조물을 설계할 때 사용하는 컴퓨터 프로그램들은 구조물에 작용하는 각각의 조건을 고려한 최적의 설계를 할 수 있도록 도움을 준다. 하지만 컴퓨터 프로그램은 단순화시키고 일반화시킨 조건들을 적용하기 때문에 그 결과들은 실제 구조물의 거동을 정확히 설명할 수 없다. 이러한 문제점들을 극복하기 위해서 도입된 것이 스마트 구조이고 스마트 시스템을 통해 구조물을 상시 계측함으로서 실제 구조물의 정확한 거동을 파악할 수 있다. 본 연구는 실험을 통해 기존의 구조설계방법에 의한 구조물의 거동과 실제 구조물의 거동을 비교하여 계측시스템의 타당성 검토와 함께 앞으로의 발전가능성을 알아보고자 한다.
BIT(Built-In Test)란 S/W 또는 H/W 의 기능 및 상태를 진단하고 오류에 대응하기 위한 방법론으로 기능에 대한 신뢰성 및 빠른 오류 복구를 보장하기 때문에 다양한 분야에서 BIT 처리를 통해 시스템의 안정성을 높이고 있다. 현업에서의 BIT 는 도메인 특성에 따라 처리해야 하는 작업의 변화가 크기 때문에 구조화 되지 않은 형태로 각각 개발되고 있다. 따라서 BIT 개발 시 반복적인 작업이 수반되며 처리 과정의 수정 또는 처리 범위의 확장을 위해서는 많은 시간 및 인력이 요구된다. 이에 본 논문에서는 BIT 처리를 구조화하기 위하여 처리과정에 필요한 정보들을 일반화된 형태로 기록할 수 있도록 하는 BIT 처리 병세 방안과 BIT 처리 명세를 기반으로 한 자동 코드 생성 체계를 제안한다. 이를 통해 개발 과정의 편의성과 생산성을 향상하고 BIT 처리의 유연성과 확장성을 높일 수 있다.
의학분야에서 컴퓨터는 병원에서 발생하는 각종 업무데이터의 전산화에서 진단을 위해 사용하는 검사 의료기기들의 자동화, 그리고, 각종 의학영상들을 디지털화하여 처리하는 단계까지 활발하게 활용되고 있는 실정이다. 이러한 시점에서 본 논문에서는 병원의 임상병리과에서 늘어나고 있는 혈액검사를 자동화하기 위한 것으로 혈구영상으로부터 적혈구를 분석하여 정상세포를 비롯한 비정상세포를 16부류로 나누어 분류하였다. 이를위해 UNL푸리에 특징과 불변 모멘트 알고리즘을 사용하여 세그먼트된 적혈구 영상으로부터 특징을 추출하고 이를 인식하기 위한 다단계 신경망을 구축하였다. 실제 임상에서 10명의 환자를 대상으로 실험한 결과 검사자가 참조가능 형태의 결과를 얻을 수 있었다.
루푸스 신염을 정확히 진단하기 위해서는 신장의 침 생검을 통한 조직검사를 통해 사구체들을 찾아내고, 각각의 염증 정도를 분류해야 한다. 하지만 이에는 의료진의 많은 시간과 노력이 소요된다. 따라서 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 합성곱 신경망 (Convolutional neural network, CNN)에 기반한 검출 및 분할에 딥 러닝 접근법을 적용하는 YOLOv5 알고리즘을 통해 검체 이미지 내에서 사구체를 자동으로 검출해 내도록 하였다. 그리고 루푸스 신염 환자의 슬라이드 이미지에 대한 태깅 작업을 거쳐 학습을 위한 데이터와 테스트를 위한 데이터를 생성하여 학습 및 테스트에 활용하였다. 그 결과 고화질의 검체 이미지 내에서 대부분의 사구체를 0.9 이상의 높은 precision과 recall로 검출해 낼 수 있었다. 이를 통해 신장 내부의 사구체 검출을 자동화하고 추후 연구를 통해 사구체 염증 정도를 단계화 할 수 있는 발판을 마련하였다.
본 논문에서는 객관적이고 신뢰성있는 체질 식별을 위한 수단으로 기존의 O-링 테스트법의 단점을 보완한 O-링 경근력 계측시스템을 설계하여 임상에 적용하였다. 의사나 체질 식별 시술자의 손으로 행하던 O-Ring 측정을 공압 펌프와 액츄에이터를 이용하여 마이크로 컴퓨터로 제어함으로써 압력을 받은 실린더와 피스톤을 확장하게하여 고리모양으로 만든 피측정자의 손가락을 확장시키도록 설계하였다. 기존의 재래식 측정법이 단순히 측정자가 느끼는 주관적인 감각과 경험으로 피측정자의 경근력을 판단하므로 객관성이 결여되고 미세한 경근력의 변화는 판정이 불가능하였으나 O-링 경근력 계측시스템을 사용한 측정법은 미세한 경근력의 변화를 측정함은 물론 손가락의 확장거리 및 측정 시간까지 계측함으로써 경근력 변화를 판단하는 파라메터가 다양하고 신뢰성을 유지하게 하였다. 임상 실험 결과 O-링 경근력 계측시스템이 기존의 체질 진단법의 단점을 보완하고 보다 객관성있는 체질 진단의 가능성을 증가시키는 것으로 확인되었다. 차후 O-링 경근력 계측 시스템을 PC와 인터페이스시켜 측정된 임상 자료를 데이타베이스화 함으로써 많은 임상 자료를 기반으로 컴퓨터에서 전문가 시스템을 구축하여 체질 진단에 대한 보다 객관적이고 신뢰성이 높은 자동 진단 시스템으로 발전시키면 한의학적인 질변진단 분야에 기여할 수 있을것이다.
최근 들어 중대형 컴퓨터 시스템에서 결함 진단 구조를 필수적으로 구비하는 추세에 있다. 본 논문은 이러한 추세에 따라 시스템에서 발생되는 결함을 탐지, 분석 후 해결 방안을 자동으로 제시해주는 결함분석기를 개발하였다. 결함 해결 방안은 결함분석보고서 형태로 제시되는데, 시스템 관리자는 결함분석보고서를 통해 결함 원인을 파악하고, 결함을 해결한다, 한편, 결함분석기가 효과적으로 결함분석을 하기 위해서는 지식기반 데이터베이스의 지속적인 유지, 관리가 중요하다. 본 논문에서는 이러한 지식기반 데이터베이스의 관리방법도 개선하였다.
This paper presents a practical approach to develop computer algorithm for automatic diagnosis electrocardiogram(ECG) based on a decision table techniques.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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