전력계통에서 안정적인 전력공급을 하는 고압 가공 배전선로의 사고 발생으로 생활의 불편과 더불어 기업의 생산 차질을 초래하게 된다. 22.9[kV] 고압 가공 배전선은 평소 비, 눈, 바람 등에 의한 피해나 감전방지 등의 신뢰성 및 안정성의 향상을 목적으로 하고 있다. 이에 가공 배전선로의 부식으로 인한 전선의 도전율을 저하시키거나 인장강도가 저하되어 단선 사고를 미연에 방지하기 위하여 평소에 점검과 보수를 통하여 미래의 예기치 못한 사고를 미리 방지하여야 한다. 배전선로의 부식으로 인한 열화진단을 하기 위하여 전선에 진단시스템(계측기)를 설치하여 전선의 상태를 모니터링한다. 측정된 데이터를 ZigBee 무선통신으로 지상의 관리자가 받아 진단시스템 프로그램을 통하여 진단시스템의 제어와 측정된 데이터 및 촬영된 사진을 통하여 가공 배전선로의 상태를 파악하여 육안 검사 방법과 더불어 전선의 수명을 예측하는 프로그램을 개발하였다.
In this paper, an information management system is developed to systematically maintain facilities which include AS/RS(Automatic Storage & Retrieval System). Stacker Crane, Tool Transport system and Machining Center in FMS pilot plant. It supports various activities such as periodical inspection, maintenance, management of daily operation time, analysis of existing condition and management of information related to facilities.
최근 제정된 궤도시설의 성능평가에 관한 세부지침에서 궤도성능평가의 평가절차 및 실시방법 등에 관한 필요사항을 제시하였다. 그러나 외관조사(육안조사)에 의해 레일표면손상의 등급이 결정되며, 점검자의 주관적인 판단으로 정성적인 평가에만 의존할 수밖에 없는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 레일표면손상을 이용하여 레일내부결함까지 진단할 수 있는 진단애플리케이션을 개발하고자 하였다. 현장조사에서는 레일표면손상을 조사하고 패턴을 분석하였다. 또한 실내시험에서는 레일내부손상 이미지 데이터를 구축하기 위하여 SEM 시험을 이용하였으며, 균열 길이, 깊이 및 각도를 정량화하였다. 본 연구에서는 현장조사와 실내시험에서 구축한 이미지 데이터를 적용한 딥러닝 모델(Fast R-CNN)을 애플리케이션에 적용하였다, 스마트기기에서 사용이 가능한 딥러닝 모델을 이용한 레일표면손상 진단 애플리케이션(App)을 개발하여 향후 궤도진단 및 성능평가 업무에 활용 가능한 레일표면손상 스마트 진단시스템을 개발하였다.
This paper suggests wireless diagnosis and monitoring system using SMS mode of mobile communication network for distribution transformer which could prevent electrical accident in the near future. Data are acquired by measuring the temperature of insulator oil in the distribution transformer and load current. Data acquisition of sensor using mobile communication network carried out filtering of sensor's output to optimize the size of send data Merit of this inspection method is that management, control and monitoring some transformers can be carried out using only one server. This inspection method will be the way of inspection to be worth spotlight in the near future because it is able to solve easily with the minimum facility inspection about state of transformer which is operating, to wide coverage about machine's wrong operation in other field.
Recently, interest in ground subsidence in urban areas has increased after a large sinkhole occurred near the high-story building area in Jamsil, Seoul, Korea, in 2014. If a massive sinkhole occurs in an urban area, it is crucial to assess its risk rapidly. Access to humans for on-site safety diagnosis may be difficult because of the additional risk of collapse in the disaster area. Generally, inspection using drones equipped with high-speed lidar sensors can be utilized. However, if the sinkhole is created vertically to a depth of 100 m, similar to the sinkhole in Guatemala, the drone cannot be applied because of the wireless communication limit and turbulence inside the sinkhole. In this study, a three-dimensional (3D) scanning system was fabricated and operated using a towed cable in a massive vertical sinkhole to a depth of 200 m. A high-speed lidar sensor was used to obtain a continuous cross-sectional shape at a certain depth. An inertial-measuring unit was applied to compensate for the error owing to the rotation and pendulum movement of the measuring unit. A reconstruction algorithm, including the compensation scheme, was developed. In a vertical hole with a depth of 180 m in the mining area, the fabricated system was applied to scan 0-165 m depth. The reconstructed shape was depicted in a 3D graph.
Wiharto, Wiharto;Suryani, Esti;Setyawan, Sigit;Putra, Bintang PE
Journal of information and communication convergence engineering
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제20권1호
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pp.31-40
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2022
Coronary heart disease (CHD) is a comorbidity of COVID-19; therefore, routine early diagnosis is crucial. A large number of examination attributes in the context of diagnosing CHD is a distinct obstacle during the pandemic when the number of health service users is significant. The development of a precise machine learning model for diagnosis with a minimum number of examination attributes can allow examinations and healthcare actions to be undertaken quickly. This study proposes a CHD diagnosis model based on feature selection, data balancing, and ensemble-based classification methods. In the feature selection stage, a hybrid SVM-GA combined with fast correlation-based filter (FCBF) is used. The proposed system achieved an accuracy of 94.60% and area under the curve (AUC) of 97.5% when tested on the z-Alizadeh Sani dataset and used only 8 of 54 inspection attributes. In terms of performance, the proposed model can be placed in the very good category.
In oriental medicine, diagnostic method was the four examination(四診) which was composed of inspection(望診), inquiring(問診), listening and smelling(聞診), palpation(切診). Inspection of skin color(望色) indicated the observation of patient's complexion(色診). In oriental medical theory, complexion of face was related to meridians(經絡) and zang-fu(贓腑). The change of complexion was reflected the ups and downs of qi(氣) and blood(血), the relative seriousness of an illness. especially, observation of complexion was essential in children, because of diagnostic difficulty and positive change according to each disease. The purpose of this study was to construct for standard measurement and invent for computerizing diagnostic system which was based on observation of complexion. It was objectively measured complexion using spectrophotometer and chroma meter. Measurement of complexion should make an offer the index of diagnosis.
Large scale plants are equipped with a number of the rotating machineries which ocuupy important positions in the plant system. Therefore, the most important one is a vibraiton diagnostic thchnology which can detect quickly any abnormal symptom of operating malfunction and guve operational and inspection guides adequately. A new diagnosis method is developed in this paper, in which the fuzzy set theory is introduced to diagnose the defects of ratating machinery. The selection of memgership function and the fuzzy operation model are discussed in datail here. The systme is sucessfully used for various defacts diagnosis of rotating machinery. The result indicate that realixtic application can be builtusing this approach.
향상된 MMS (Mobile Mapping System)를 이용하여 도로터널 정밀안전진단 항목을 검토하고 분석하였다. MMS에 의한 적용 가능한 항목은 외관조사, 조사 및 비파괴시험, 구조안전성, 유지관리방안일 것이다. MMS의 차량속도가 너무 빠르면 점군데이터의 해상도가 낮아지고 너무 느리면 보정값 오차가 증가하는 경향을 보인다. 본 연구에 적용된 장비에서는 50 km/h 속도에서 측정이 효과적이다. MMS의 점군 자료에 근거한 균열폭을 판단하기에는 한계가 있으나 터널내 설비 현황과 방재관리기준과 부합되는지를 검토할 수있다. MMS의 3차원 점군은 횡단면 측량의 검토 및 종단면 측량의 변화에 적용될 수 있는데 이는 터널 전체에 대해 차량 한계를 직관적으로 검토할 수 있을 것이다. 시험 개수와 조사 위치를 무작위로 선정하는 현재 정밀안전진단의 측정과 비교하여 MMS의 연속된 환경조건 측정은 정밀도 높은 분석에서 효과적이며 의미가 있을 것이다.
The inspection of track irregularity, which is the most important index for the evaluation of the dynamic safety of the rolling stock, is performed by setting up the testing train set. The self-diagnosis for the various rolling stocks and railways can be obtained if it is possible to take the simultaneous inspection of track irregularity for the commercial vehicle while it is running and to build up a dynamic safety evaluation system. It is expected to have some good effects, such as preventing accident with the low dynamic safety, cutting cost for the testing train set and evaluating the exact influence on the rolling stock and railway. In this study, innertial measuring method, which allows us to directly measure the track irregularity from the commercial vehicle, will be considered and some overseas cases will be explored as well.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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