열펌프의 고장감지 및 진단을 위하여 측정값에 대한 분석은 필수적이다. 열펌프의 고장감지는 열전대 등의 온도센서로 수행되는데, 재연성과 센서자체의 오차에 의해 시스템의 정상상태 측정값들은 통상 백색 노이즈의 형태로 존재한다. 고장감지 및 진단시스템을 구축하기 위하여 이상적인 정상상태를 정의하는 기준모델을 추출하게 되는데, 실제 측정값과 모델에 의한 기대값은 수학적 편차, 즉 잔차가 필연적으로 존재하게 된다. 이러한 잔차는 운전조건에 따라 변화하며, 다양한 불확실도를 포함한 확률분포를 갖게 된다. 본 연구에서는 온도센서를 활용하여 정상상태 진단을 수행하고 이를 기반으로 기준모델을 도출하였다. 이후 실측값과 기준모델과의 잔차를 통계적으로 분석하여 고장여부를 판단하는 경계값을 산출하였다. 본 분석에 의하여 열펌프의 고장감지 및 진단시스템의 개발을 위한 불확실도와 경계값을 통계적으로 계산함으로써 진단결과의 확률적 신뢰성을 보장할 수 있는 방법론을 제공하였다.
기계시스템의 파괴 마멸 진단을 위한 Condition Nonitoring 기술은 기계류의 작동 상태를 계속적$\cdot$정기적으로 검지하여 failure 발생을 사전에 예방$\cdot$조치하는데 중요성이 있으며, 계속적으로 기계시스템의 상태를 파악함으로써 차후 시스템 개선 및 윤활시스템의 최적화를 위한 data base를 구축함에 기술적용의 의의를 가지고 있다. 본 연구에서는 Condition Monitoring 기술중 Contaminant Inspection Method를 이용하여 볼베어링의 정상 마모상태에서 변화되어 가는 마모상태를 규명하며, 통계적 처리에 의해 시간의 추이에 따라 통계 변수들의 경향을 분석하며 마모 상태의 경향을 정량적으로 분석하였다.
본 연구에서는 동적 가속도 데이터를 사용하는 신호기반 손상진단 알고리즘으로 ARX 모델을 제시하였다. ARX 모델은 구조물의 두 지점에서 계측된 가속도 데이터를 입력과 출력의 두 세트 신호로 보고, 두 세트 가속도 데이터의 상관관계를 설정한다. 구조물 손상은 계측한 데이터와 전달함수인 ARX 모델로 예측한 데이터의 차이인 시간이력 잔차를 사용하여 통계적으로 탐색하였다. 시간이력 잔차의 정규분포함수를 구하고, 그 통계적 특성치를 계산하여 손상 평가에 사용하였다. 손상 전후의 정규분포함수를 비교하여 손상을 탐색하기 위하여 세 가지 손상지수를 제시하였다. 손상지수의 통계적 평가를 위해 실내실험을 수행하였고, 제안한 알고리즘의 효율성을 검증하고 제한점을 검토하였다.
본 연구는 실제 구조진단 사례에 기초하여 재료와 형식 및 공용기간에 따라 교량의 응답, 충격계수, 고유진동수 및 각 특성의 해석값/계측값 비 등에 관한 기술통계를 분석하고 주재료에 따른 T-검정과 구조형식 및 공용기간에 따른 분산분석을 통해서 요인 부집단 수준 간동질성 검정 및 다중비교분석을 수행하였다. 본 연구 결과는 응답 분포의 중심값, 산포도, 대칭성 등 통계적 특성 및 비교분석 집단 간 동질성 식별을 위한 참조값을 제공하며, 이것은 내하력 평가 등 구조 진단과 설계에서 엔지니어들이 취득한 계산 또는 계측값의 타당성을 비교검토하고 데이터베이스를 활용하는 등의 공학적 판단을 하는데 실제적으로 유용한 정보를 제공할 것으로 기대된다.
수의사의 의사결정 과정에는 모든 의료행위에 내재된 본질적인 특성인 불확실성 (uncertainty)이라는 문제가 필연적으로 개입되는데 특히 진단검사와 관련된 신뢰도와 정확도 측면에서는 더욱 그러하다. 기존의 진단방법에 대체할만한 새로운 검사법이 개발되었을 때 실제로 이를 임상적 진단에 활용하기 위해서는 이 검사의 민감도와 특이도를 추정하는 작업은 필수적이다. 예컨대 표준검사법 (gold standard)이 제시되어 잇을 경우 비교적 간단한 계산으로 추정이 가능하지만 대부분의 질병에서와 같이 표준검사법이 없을 경우에는 상당한 통계적 지식을 요구한다. 또한 소위 표준검사법이라고 하는 검사도 실제로 질병에 이환된 집단과 이환되지 않은 집단을 완벽히 이분해주는 (dichotomize) 능력을 가진 것이라고는 볼 수 없기 때문에 추정과정에 신중을 기해야 한다. 본 원고에서는 다양한 상황에서의 진단검사의 민감도와 특이도를 추정하는 방법에 대하여 기술하며 본 원고에서 설명한 내용과 유사한 자료에 대하여 분석을 원하는 독자는 저자에게 연락을 주면 자세한 분석절차에 대하여 논의가 가능하다.
수력발전기의 운전중 신뢰성 및 장기 사용된 발전기의 경우 노후도 평가를 위한 지표로 고정자권선의 물리적 절연상태를 평가하는 방법이 일반적으로 이용되고 있다. 시험방법은 크게 부분방전 특성을 검출하는 운전중(On-line) 진단기법과 정지중(Off-line) 진단기법이 있다. 운전중 진단기법은 발전기의 정지없이 상시 상태를 감시할 수 있는 장점이 있으므로 활용도가 증가되고 있고 정지중 진단기법은 고정자권선 절연상태를 정밀하게 평가할 수 있는 잘 알려진 시험법으로 권선의 절연상태를 모니터링하여 운영자에게 고장징후를 알려주고, 예측보전이 가능하도록 도움을 주고 있다. 이 논문에서는 장기간 운영된 대용량 수력발전기의 정지중 절연진단기법(성극지수, 교류전류, 유전정접, 부분방전) 결과의 통계적 추이변화 고찰을 통하여 대용량 수력발전기 고정자 권선의 신뢰성평가를 실시하였다.
최근 유비쿼터스 환경의 발달로 인해 사용자 중심의 유비쿼터스 기술이 활발히 연구되고 있다. 이에 따른 각종 응용 분야가 활발히 연구 중이며, 그 중에서 특히 U-Health 기술이 주목받고 있다. U-Health 기술은 질병의 치료라는 전통적인 관점의 의료 서비스에서 벗어나 건강한 상태의 지속적인 관리와 질병의 예방이라는 적극적이고 확장된 개념으로 발전해가고 있다. 건강상태를 관리하고 진단하기 위해서는 기존의 진단데이터를 효율적으로 관리하고, 그것을 토대로 하여 유용한 정보를 얻어 낼 수 있는 방법이 필요하다. 지금까지는 데이터를 처리하기 위하여 통계적인 수치나 전문가에 의한 전문지식을 토대로 하는 방법을 사용하고 있다. 그러나, 건강상태를 관리하고 진단을 목적으로 하는 시스템에서는 높은 정확성이 보장되어야 한다. 또한 유비쿼터스 환경의 특성상 적은 메모리의 사용과 빠른 마이닝 속도가 수반되어야 한다. 본 논문에서는 튜플기반의 진단데이터들을 마이닝하여 진단패턴을 뽑아내는 의료 진단 마이닝 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 진단패턴정보의 정확성을 높일 수 있는 장점을 가지며, 튜플기반의 데이터들을 트리 구조로 구성함으로써 마이닝 속도를 향상시킨다. 더 나아가 트리 구조의 컴팩트한 데이터 구조로 메모리 적재가 용이하다. 이는 센서가 부착된 개별 사용자로부터 실시간으로 들어오는 건강상태와 진단패턴과의 비교, 분석을 가능하게 함으로써 보다 정확하고 빠른 진단결과를 내려줄 수 있는 의사결정시스템의 사용에 적합하다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.388-391
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1998
jitter, shimmer 및 켑스트럼 방식의 음원분석에 의한 파라미터를 이용하여 장애음성을 진단, 식별하는 방법을 제안한다. 먼저 통계적 처리결과르 바탕으로 식별에 유효한 파라미터들을 선택하고 이들 파라미터들을 이용하여 최종 진단한다. 식별방법으로는 신경회로망을 이용한다. 입력파라미터로는 jitter, shimmer, HNRR을 사용한다. 신경회로망은 1 은닉층을 갖는 3- layer 신경회로망을 사용한다. 실험결과 효과적으로 정상음성과 장애음성의구분이 가능해졌다.
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.
산업체 공정의 실시간 공정 모니터링과 진단은 생산 제품의 품질과 안전을 보장하는데 반드시 필요한 활동들의 하나이다. 그중에서 공정 진단은 공정에 발생된 특정 이상상황의 원인을 밝혀내는 것으로서 조업자들이 이상상황의 근본원인을 보다 효과적으로 도출하는데 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서는 비선형 KFDA 기법과 데이터 전처리기법을 이용한 이상원인 진단방법을 적용하고 이의 진단 성능을 기존 선형 기법에 기반한 PCA 진단방법과 비교한다. 실제 공정을 모사한 Tennessee Eastman 공정 시뮬레이터의 공정 데이터를 통한 사례연구를 수행한 결과 기존 선형 진단 방법론 대비 신뢰할 수 있는 진단 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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