• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2000년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.717-720
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• 2000

베어링을 이용한 회전축은 모든 회전축의 근간을 이루고 있다. 이러한 회전축은 발전기 터어빈, 고정밀 공작기계 등에 많이 응용되고 있다. 그런데 이러한 대규모의 회전축에 이상이 생긴 경우, 이상을 방치하고 계속 사용하게 되면 기계전체의 파손을 가져올 수 있다. 이러한 기계전체의 파손이 일어나지 않도록 미리 이상을 진단할 수 있는 시스템을 구축하면 많은 비용을 절감할 수 있다. 지금까지 여러 종류 로터시스템 여러 종류의 이상진단을 시도하여 왔으며 앞으로도 많은 종류의 이상진단이 이루어지리라 생각한다. 다양한 형태의 이상진단은 시스템에서 추출되는 데이터를 통계적으로 처리하는 기법과 추출하는 센서의 특징을 파악하여 이상진단 알고리즘을 수립하는 과정을 망라하게 된다. 특히 이상진단 알고리즘에는 측정된 데이터의 불확실성을 감안한 이론이 적용되어야 한다. 본 논문에서는 로터시스템을 이용한 베어링 진단 유무에 대한 이상진단을 통계적 패턴인식 이용하여 정상과 비정상 상태를 구분하여 여러 종류의 이상을 구분하는 작업수행을 연구하고자한다.

• 오토저널
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• 제10권1호
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• pp.6-12
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• 1988

본 해설에는 종래의 통계적 방법을 기초로 한 각종 진단방법과 expert 시스템에 의한 진단방법을 비교하면서 구조 및 문제점, 앞으로의 연구방향에 대해서 기술하고자 한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.2027_2028
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• 2009

본 연구에서는 한국수자원공사 고압회전기 고정자권선 절연체의 진단데이터에 대한 통계적 분석연구에 관하여 설명하고 있다. 10년 이상 수집된 진단데이터를 사용하여 와이블 함수를 이용한 누적확률을 구하였으며, 그 결과로부터 각 진단항목에 대하여 형상모수와 절연상태를 판정하는 진단기준치를 제시하였다. 그 결과로 수력발전기의 대지간 전압에 대한 부분방전량의 기준값으로 10,000pC이하를 제시하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제13권2호통권54호
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• pp.231-242
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• 2009

통계적 구조물 손상진단에서 기저분포는 구조물에 손상이 없을 때 획득된 동적 응답 특성이 이루는 통계 분포이다. 일반적으로 구조물에 손상이 발생했을 때 손상에 민감한 구조물의 동적 응답 특성은 기저분포의 꼬리 부근에 주로 나타나게 된다. 최근 연구자들은 기저분포의 꼬리 부분을 정확하게 모사하기 위해 극치분포에 주목하고 있으나, 구조물 손상진단의 관점에서 극치분포의 이론적 이해에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 이 연구에서는 신뢰성 있는 통계적 구조물 손상진단을 위해 필요한 극치분포의 점근적 수렴성을 매개변수 추정법을 이용하여 규명한다. 특히, 극치 추출에 필요한 표본크기와 극치분포의 점근적 수렴성의 관계를 정량적으로 보인다. 또한, 극치분포 추정에서 표본크기와 통계적 구조물 손상진단에서 발생하는 손상오류경보 빈도에 대한 관계를 정량적으로 규명한다. 차량 이동하중을 받는 2경간 트러스 교량에서 수치해석 기법을 통해 모사된 가속도 데이터를 이용하여 제안된 기법의 타당성을 검증한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.18-24
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• 2011

본 논문은 선박 감시 시스템에서 수집된 데이터를 통계적 분석을 통해 고장유무를 진단할 수 있는 통계적 방법 기반의 고장진단시스템을 제안한다. 이를 위해 선박엔진데이터를 연소계통, 열교환계통, 그리고 전동기 및 펌프계통으로 분류하고 이들 데이터 간 상관계수를 분석하여 고장진단을 위해 필요한 전문가지식기반의 진단테이블을 도출한다. 고장진단성능을 테스트하기 위해 실제 운항데이터에 고장의 원인이 될 수 있는 외란을 삽입하여 고장유무를 판단하며 이를 사용자편의의 인터페이스로 제공하기 위해 VC++로 고장진단시스템을 구현한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.178-180
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• 2018

해상교통조사는 국내 해상교통안전진단 및 선박 통항과 관련한 안전성 평가에 혼잡도 평가 등 중요한 역할응 한다. 이 연구에서는 해상교통조사 기간에 대한 통계학적 검토를 통한 통계적 적정성과 선박 통항의 특성을 반영하여 부산항 북항의 PORT-MIS를 바탕으로 항만의 입출항 선박 통계를 바탕으로 일별, 월별, 특정 기간에 대하여 분석하고 현재 해상교통안전 진단 등에 규정된 해상교통안전기간에 대한 통계적 검토를 시행하였다. 월별 검토 결과 부산항은 12월에 0.88로 가장 적은 수의 선박이 입출항 하였고 8월에 1.13으로 가장 많은 수의 선박이 입출항 하였으며 약 22%많았다. 요일별로는 일요일에 가장 작은 수의 선박이 입출항 하였으며 관측 시기에 따라 3일에는 약 30%이내에 오차가 발생하였으며 7일에는 20%이내의 오차가 발생하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.835-838
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• 2010

본 논문에서는 공공기관의 효율적인 보안 진단을 위하여 금융 위험평가 시스템에 사용되는 통계적 CAEL 모델을 적용하여 보안평가 모델(SAM)을 설계하였다. SAM은 통계적 CAEL 모델을 기반으로 조직과 관련된 보안변수와 보안지표를 평가요소로 하여 요소별 평가등급 선정 방식과 최종 종합평점 산출 방법으로 보안평가 결과값을 도출한다. SAM은 조직의 보안수준 결과에 중요하게 영향을 미칠 수 있는 모든 요소들을 평가대상으로 하고 정량적인 방법인 보안평가 모델을 활용하여 결과를 산출한다. SAM은 조직의 규모, 특성 등에 따라 보안변수를 변경할 수 있으며, 각 보안 지표별 통계적 자료 값을 수집하여 요구되는 변수만 입력하면 되기 때문에 사용 용이성도 우수하다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.503-510
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• 2002

본 논문에서는 비선형시스템에서 발생한 고장을 감지하고 분류하기 위해 신경회로망기반 다중고장모델과 통계적기법에 의한 고장진단 방법을 제안한다. 제안한 알고리듬에서는 시스템의 출력과 신경회로망 공칭모델 출력 사이의 오차가 미리 설정한 문턱 값을 넘으면 고장을 감지한다. 고장이 감지되면 고장분류기에서는 각 신경회로망 고장모델 출력과 시스템 출력 사이의 오차를 이용하여 통계적 기법으로 고장을 분류한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과로부터 제안한 고장진단방법이 비선형 시스템에서의 고장감지 및 분류문제에 잘 적용됨을 알 수 있다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2002년도 춘계공동학술대회
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• pp.871-877
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• 2002

현재 공작기계의 상당부분에서 자동화 및 무인화가 이루어지고 있는 추세이며, 이러한 대부분의 산업시설들과 기계류에는 회전체 부품들을 가지고 있다. 이들 부품들에서 베어링(Bearing)은 절대적으로 매우 중요한 부분을 차지하고 있으며, 만일 회전축시스템(Rotor System)에 베어링의심각한 이상은 시스템이 정지되는 사태를 불러일으킬 수도 있다. 따라서 이상에 대한 조기 감지의 역할은 전체 시스템의 향상뿐만 아니라, 비용이나 시간적인 측면에서도 크나큰 이익을 가져다 줄 수 있다. 지금까지 이러한 회전축시스템에 대한 다양한 이상진단을 시도하여 왔으며 앞으로도 많은 종류의 이상진단이 이루어지리라 생각한다. 이런 다양한 형태의 이상진단은 시스템에서 추출되는 데이터를 여러 가지 기법과 추출하는 센서의 특징을 파악하여 이상진단 알고리즘을 수립하는 과정을 망라하게 된다. 특히 이상진단 알고리즘에는 측정된 데이터의 불확실성을 감안한 이론이 적용되어야 한다. 본 연구에서는 회전축시스템의 베어링에 대한 이상진단을 통계적 기법, Fuzzy Clustering, Neural network과 Neuro-fuzzy를 이용한 기법과의 상호비교를 통해서 여러 종류의 이상을 구분하는 작업수행을 연구하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.556-558
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• 2019

기존 초음파 지방간 분석은 Hepatorenal sonographic index(HI)를 사용하여 지방간을 진단하여 왔다. 이러한 HI 기법에서는 Hepato(간)과 Renal(신장), 두 부분의 영상데이터를 비교 활용하였다면, 본 논문에서는 신장의 영상데이터만을 이용하여, 이의 통계적 특징 벡터만을 활용하여 지방간을 진단을 함으로서 기존의 HI기반 분석대비 편리성과 정확도를 개선코자 Kidney Index(KI) 기반의 분석 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 KI는 정상간과 지방간을 가진 실제 환자의 초음파 사진(정상간, 지방간 각 30명)을 학습 데이터를 구성하고, 이들 데이터군으로부터 특징 벡터들을 선별하여 머신러닝 기법 중 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)을 통해 학습시켜, 제안된 알고리즘의 유효성을 입증하였다.