본 논문은 "차세대 반도체용 진공공정의 실시간 측정/진단/제어 기술개발"과제의 제 3 세부과제 "스마트형 진공 배기 진단 제어 시스템 개발"의 주요 연구 실적을 소개한다. 본 세부과제는 (1)진공펌프 및 배기 시스템의 다중 상태변수 측정 장치 개발, (2)공정별 펌프 상태 및 공정 조건 data base 구축 및 진단 알고리즘 개발(e-Diagnostics Level 2 FDC 수준), (3)공정별 펌프 상태 변수 측정을 통한 자기 진단 기술 개발(e-Diagnostics Level 2 FDC 수준), 그리고 (4)측정/통신 PMS (Pump Monitoring System) 개발(통신속도 56k bps 이상, e-Diagnostics Level 0~1)을 최종 목표로 추진되어 왔다. 첫 번째 주요실적은 진공배기시스템의 다중 상태변수 측정 및 평가 장치를 성공적으로 개발하였다. 본 장치는 현장에서 진공펌프의 배기속도를 3% 이내로 정밀하게 측정할 수 있는 소닉 노즐을 이용한 배기속도 측정 장치 및 기술을 성공적으로 개발 완료하였다. 그리고 측정 가능한 상태변수는 20종에 달하며 이들을 이용하여 진공펌프의 성능인자 15종과 특성치 9종을 종합적으로 평가할 수 있는 능력을 갖추었다. 두 번째 주요실적은 공정별 진공배기시스템의 자기진단 및 예지보수 기수 개발이다. 연구에서 개발된 적응형 인자모델을 이용한 상태진단 기술은 이미 학회 논문으로 소개되었으며 본 기법은 기존의 시계열 상태변수를 이용한 기존의 상태진단 기법보다 메모리 소요량을 100배로 줄였으며 그리고 연산양은 10% 이하로 줄인 획기적인 기법이라 할 수 있다. 세 번째 주요실적은 상태변수 측정, 통신, 제어 및 공정적응 기능 통합형(smart) PMS(pumper monitoring system) 개발이다. 본 장치는 CAN통신 기법을 새로이 채택하였으며 한 대의 PC로 64대의 단위 진공펌프들의 운전 상태변수를 실시간으로 수집할 수 있도록 하였다. 그리고 운전 중인 개별 진공펌프들의 운전 상태진단은 적응형 인자모델을 이용한 상태진단 기술을 응적용함으로써 매우 정확한 상태진단을 매 batch마다 수행할 수 있는 기능을 제공한다.
본 논문에서는 지능형 디지털 선박의 추진 시스템에서 요구되는 임베디드 원격 모니터링 진단 시스템 개발에 관하여 기술하였다. 원격 모니터링 진단 시스템은 크게 선박 통합 관리시스템, 서버, 원격 모니터링을 담당하는 전용 휴대용 단말기와 상용 스마트폰으로 구성되며, 이를 위하여 사용자 중심의 UI 환경을 가진 통신 프로토콜을 설계하였다. 제안된 시스템은 효율적인 이중구조 통신채널로서 원격 모니터링 시스템에서 간편하면서도 효율적인 통신 프로토콜을 제공하며, 오작동하는 무선통신 채널은 즉시 교체된다. 본 시스템에서는 LCD 화면을 위해 효율적인 임베디드 리눅스 UI를 개발하였으며, 개발된 무선 모니터링 시스템을 평가하기 위하여 실제로 디지털 선박에서 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 질병에 대한 전문적인 지식이 부족한 일반인들을 대상으로 스스로 자신의 건강 상태를 쉽게 파악하고, 조금씩 진화하는 질병 바이러스에 따른 증상의 변화를 진단할 수 있는 퍼지 ART 알고리즘을 이용한 한방 자가 진단 및 학습 시스템을 제안한다. 제안된 한방 자가 진단 및 학습 시스템은 72가지 한방 질병과 각 질병에 대한 증상을 분석하여 데이터베이스로 구축하고 구축된 데이터베이스 정보를 기반으로 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 사용자의 질병을 도출한다. 본 논문에서는 사용자가 자신의 대표 증상을 제시하면 해당 증상을 포함하는 질병들을 도출한다. 도출된 질병들의 세부 증상들을 사용자가 입력 벡터로 제시하면 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 세부 증상에 대한 질병들을 클러스터링한 후, 세부 증상에 대한 질병의 소속 정도를 제공한다. 본 논문에서 제시한 시스템을 한의학 전문의가 분석한 결과, 본 논문에서 제사한 시스템이 한방 질병의 보조 진단으로서의 가능성을 확인하였다.
본 논문에서는 m개의 고장까지 극복할 수 있는 기능적 m-리던던트(Functional m-redundant)시스템을 그래프 이론에 바탕을 두고 정의하였다. 이 시스템은 리던던시를 효과적으로 이용하여 추가적인 테스트 기능없이 각 부시스템의 출력을 서로 비교함으로써 t(t$\geq$m)고장진단 가능하고 진단을 위한 시스템 정지가 필요없도록 설계되었다. 또한 이 시스템에 대한 진단 모델을 제시하였고 이 모델이 preparata의 진단 모델로 바뀌어질 수 있음을 보였으며 이를 이용하여 기능적 m-리던던트 시스템의 진단 특성을 Preparata에 의해 제시된 방법으로 해석하였다.
현재 전력설비는 디지털 변전소 국제 표준 통신 규격인 IEC61850을 채택하고 있는 추세에 있으며, 온라인 GIS (Gas Insulated Switchgear) 예방진단 시스템의 고객 요구 사양도 IEC61850을 이용하여 외부 인터페이스가 가능한 구조를 포함하고 있다. 본 연구에서는 온라인 GIS 예방진단 시스템에 대한 IEC61850 모델을 제시하고 Logical Node를 구성하였다. 부분방전 데이터를 비롯한 실시간 감시 데이터는 IEC61850의 fixed report 기능으로 구현하였고, 부분방전 이벤트 및 이력 정보는 파일로 저장하여 IEC61850의 file transfer 기능으로 구현하였다. 기능 검증을 위하여 온라인 GIS 예방진단 시스템 서버에 IEC61850 서버 기능을 탑재하였고 상용의 IEC61850 클라이언트 소프트웨어를 이용하여 데이터 통신 및 파일 전송 기능을 확인하였다
산업용 CRDI 엔진에서 센서의 정보를 분석하여 최적의 조건으로 엔진이 동작하도록 하기 위해 산업용 CRDI 시스템에 적합한 OBD-II 프로토콜을 설계하고 ECU의 센서 정보를 전문가 아닌 일반 사용자가 내용을 이해하기 쉽도록 사용자 중심의 진단기의 개발이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 자동차 고장진단 신호 및 센서 출력 신호를 유선시스템과 무선 시스템인 블루투스 모듈을 이용하여 실시간 통신이 제공 될 수 있는 OBD-II 진단기 S/W를 설계 및 구현하였다. 엔진이상으로 인한 사고의 예방이 가능하고, 최적의 조건으로 엔진이 동작하므로 과도한 배기가스 배출이나 불완전 연소가스 배출과 같은 대기환경오염을 예방할 수 있다.
가스절연개폐장치(Gas Insulated Switchgear:GIS)는 SF6가스를 절연 매체로 하는 대용량 전력 차단기기이다. GIS는 단순한 구조로 고장이 적고 신뢰성이 높은 편이지만 내부를 볼 수 없어 고장 확인이 어렵고 고장이 발생하면 파급 효과가 크고 복구가 어렵다. 따라서 GIS 내부의 이상 징후를 초기에 찾아낼 수 있도록 GIS 예방진단시스템이 도입되었다. GIS 예방진단시스템은 센서에서 수집, 분석한 정보로 이상 징후를 판 단하기 때문에 데이터의 신뢰성과 적시성이 중요하다. 하지만 기존 시스템은 중앙 집중 데이터 수집 방식으로 효율이 낮고 신뢰성과 적시성의 보장이 어렵다. 이러한 신뢰성과 적시성을 보장하기 위하여 GIS 예방진단시스템은 실시간성을 보장하는 미들웨어를 탑재해야 한다. 따라서 본 논문에서는 GIS 예방진단시스템의 신뢰성 향상을 위하여 실시간 분산 컴퓨팅의 적시성 보장을 위해 제안된 TMO를 적용한 미들웨어를 사용한 다. 그리고 TMO를 적용한 데이터 수집 및 감시, 제어 방법을 적용한 새로운 GIS 예방진단 시스템을 제안한다. 논문에서 제안하는 시스템은 TMO의 실시간 기능을 활용하여 데이터의 분산 처리가 가능한 통신제어장치를 개발하여 사용한다. 통신제어장치는 TMO를 통해 실시간 데이 터 수집 및 처리 과정의 적시성을 보장하고 데이터의 신뢰성을 높여 시스템의 성능 향상에 기여한다. 또한, 기존의 서버의 데이터 수집 및 처 리 과정을 통신제어장치가 부담하여 서버의 부하를 줄이고 향후 분산 환경을 지원할 수 있도록 설계하였다. 따라서 제안하는 시스템은 통신제 어장치의 적시성 보장을 통해 GIS 예방진단시스템의 신뢰성과 성능을 향상시키고 GIS의 안정적인 운영을 보장할 수 있다.
본 논문에서는 그리드 기반 워크플로우 시스템을 심혈관계 질환 진단 시스템에 적용하고 그 성능을 평가하였다. 논문은 그리드 기반 워크플로우의 정책을 정의하고 CIM기반의 표준 모델로 구현하였다. 또한 정의된 정책은 기존의 그리드 기반 자원 관리 시스템의 정책과 통합하기 위한 정책 결정자를 제안하였으며 이를 Pegasus와 Kepler기반으로 구현하였다. 응용 및 성능 평가를 위하여 제안하는 시스템은 심혈관계 질환 진단 시스템에 적용 되었으며 사용자의 SLA를 시간과 비용관점에서 효과적인 수행을 만족시킬 수 있음을 실험을 확인하였다.
최근 자신의 건강에 대한 관심이 고조되고 있는 반면, 현재 대부분 On-line에서 제공되는 진단 서비스 시스템은 질병 명을 이용하여 질병에 대한 처방이나 민간요법 등을 제시하고 있다. 이에 질병에 대해 전문지식이 부족한 일반인들이 이용하기에는 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 On-line에서 퍼지 ART 알고리즘을 이용하여 사용자가 제시한 증상을 바탕으로 이미 학습되어진 질병의 증상과 비교하여 신경망을 통해 유사도가 높은 상위 3개의 질병을 도출한다. 도출된 질병에 대해 질병의 전체적인 증상과 동의보감에서 제시한 민간요법을 결과로 출력한다. 질병 데이터베이스는 서울대학교에서 교육용으로 출판한 가정의학(家庭醫學)을 기초로 동의보감과 한방의학백과서적을 통해 한의학 전문의의 검증을 거쳐 생성하였다. 그리고 본 시스템은 전문의의 상담시스템을 지원한다. 전문의의 상담시스템을 이용하여 자택 및 직장에서 편리하게 전문의의 진료와 소견을 받을 수 있도록 하였다. 전문의 상담 시스템은 전문의가 서버에 접속한 상태에서 사용자의 진로 신청으로 연결되며, 텍스트 데이터 및 기존의 진료기록이 있다면 이를 기반으로 전문의의 진단을 유도하도록 한다. 제안된 한방 자가 진단 시스템을 한의학 전문의가 분석한 결과 기존의 질병 진단 시스템 보다 일반성이 개선된 것을 확인하였다.
본 논문은 홍채영상에 대한 에지를 검출하고 홍채진단을 위한 에지영상패턴 매칭을 이용하여 홍채의 진단영역을 인식하는 연구이다. 에지검출기법은 8방향 키어쉬-라프라시언 기법을 적용하고 진단영역인식은 진단기준패턴과 입력에지영상패턴과 오버레이 패턴매칭으로 진단영역을 인식하였다. 그 결과 적용한 에지검출영상의 PSNR이 131정도이며 패턴매칭 영역인식결과는 86%정도로 홍채에 의한 인체의 상태를 추정하는 자동진단시스템으로 환용 가능성을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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