• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.74-77
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• 2001

One of the most important technology in PA(Factory Automation) is to construct the diagnostic system for manufacturing process. To improve the productibility in the factory, the state of tools such as bite, drill, endmill should be monitored continuously. In this study, fuzzy logic was used to check the wear of drill in drilling process. The input variables to construct the fuzzy rules are cutting force and the rate of cutting force's change. The experiment was done with the fixed spindle speed and feed rate in cutting condition.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.742-746
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• 2006

학습자에 대한 학습능력의 평가는 진단평가, 형성평가와 총괄평가 단계로 구분할 수 있다. 이러한 단계적 평가는 학습자의 사전 학습 준비상태부터 학습 과정의 충실성 및 학습 결과까지를 종합적으로 판단할 수 있는 기준이 된다. 본 논문에서는 퍼지추론을 이용하여 각 단계의 평가를 모두 고려한 종합학습평가 방법을 제안하였다. 학습 수행능력에 대한 객관적인 평가를 위하여 각 평가 단계별로 가중치를 부여하였고, 진단, 형성 및 총괄 평가에 대한 퍼지추론에서 획득한 비퍼지화 값을 최종평가의 소속함수 구간으로 적용하였다. 그 결과 객관성을 보장할 수 있는 명확한 추론을 수행할 수 있었으며, 종합적인 학습평가 방법의 타당성을 보였다.

• 대한기계학회논문집
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• 제18권2호
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• pp.323-338
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• 1994

This paper outlines a framework for performing intelligent sensor validation for a diagnostic expert system while reasoning under uncertainty. The emphasis is on the algorithmic preprocess technique. A companion paper focusses on heuristic post-processing. Sensor validation plays a vital role in the ability of the overall system to correctly detemine the state of a plant monitored by imperfect sensors. Especially, several theoretical developments were made in understanding uncertain sensory data in statistical aspect. Uncertain information in sensory values is represented through probability assignments on three discrete states, "high", "normal", and "low", and additional sensor confidence measures in Algorithmic Sv.Upper and lower warning limits are generated from the historical learning sets, which represents the borderlines for heat rate degradation generated in the Algorithmic SV initiates a historic data base for better reference in future use. All the information generated in the Algorithmic SV initiate a session to differentiate the sensor fault from the process fault and to make an inference on the system performance. This framework for a diagnostic expert system with sensor validation and reasonig under uncertainty applies in HEATXPRT$^{TM}$, a data-driven on-line expert system for diagnosing heat rate degradation problems in fossil power plants.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.288-291
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• 2003

For the purpose of building the more efficient knowledge learning system, it is very important to make a good structure of the knowledge system first of all. The well designed knowledge system can make the stored knowledge to be easily accessed for knowledge acquisition and extraction. Expert knowledge can also play a good role for controlling. Accordingly, in this paper we propose the Hierarchical modular system with expert knowledge gating mechanism. This system consists of the mechanisms for knowledge acquisition, constructing the associative memory, knowledge inference and extraction according to the expert knowledge gating mechanism. We applied this system to the medical diagnostic area for classifying Virus(coxackie virus, echovirus, cold), Rhinitis(Nonallergic, allergic) and tested with symptom data

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1990년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); KOEX, Seoul; 26-27 Oct. 1990
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• pp.1399-1404
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• 1990

There is an increasing need to apply artificial intelligence to the real application fields of industry. These include an intelligent process control, an expert machine and a diagnostic and/or maintenance machine. These applications are implemented in AI Languages. It is commonly recognized that AI Languages, such as Common Lisp or Prolog, require a workstation. This is mainly due to the fact that both languages need a large amount of memory space and disk storage space. Workstations are appropriate for a laboratory or office environment. However, they are too bulky to use in the real application fields of industry or business. Also users who apply artificial intelligence to these fields wish to have their own operating systems. We propose a new design method of an intelligent controller which is embedded within equipment and provides easy-to-use tools for artificial intelligence applications. In this paper we describe the new design method of a VMEbus based intelligent controller for artificial intelligence applications and a small operating system which supports Common Lisp and Prolog.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1992년도 추계학술대회 논문집
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• pp.325-329
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• 1992

The development of automatic production system have required intelligent diagnostic and monitoring function to repair system failure and reduce production loss by the failure. In order to perform accurate functions of intelligent system, inference about total system failure and fault analysis due to each mechanical component failures are required. Also the solution about repair and maintenance can be suggested from these analysis results. Generally, bearing is a essential mechanical component in the machinery. The bearing failure is caused by lubricant system failure, metallurgical defficiency, mechanical condition(vibration overloading misalignment), environmental effect. This study described roller bearing fault train due to stress variation and metallurgical defficiency from lubricant failure by using FTA.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.833-836
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• 2001

공장 자동화 및 무인 자동화를 실현하기 위해 가장 기본적이며 중요한 기술은 제조공정에 대한 감시 기술이다. 특히 절삭공정에서 생산성을 향상시키기 위해서는 절삭 과정 중 드릴이나 앤드밀 등과 같은 공구의 마모상태가 실시간으로 감시되어야 한다. 본 논문은 드릴 공정에서 퍼지 논리를 도입하여 마모진단 시스템을 구성하였다. 실시간 마모진단을 위해서 절삭력과 절삭력의 변화량을 퍼지 입력 변수로 하여 컴퓨터를 이용한 드릴의 마모상태를 판단하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 퍼지 마모진단 시스템을 평가하기 위하여 퍼지 마모량과 드릴의 실제 마모량을 측정하여 그 결과를 비교하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 추계학술대회 논문집 전기기기 및 에너지변환시스템부문
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• pp.68-70
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• 2007

본 논문에서는 전력용변압기의 예방진단 IED(Intelligent Electronic Devices) 개발에 대하여 기술하였다. 유입식 전력용변압기의 예방진단을 위한 IED 및 제반 시스템 구성, IED에 탑재된 알고리즘에 대하여 설명한다. 또한 시스템내부의 통신형태 및 HMI 화면구성에 대하여 소개한다.

• 지능정보연구
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• 제6권1호
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• pp.51-64
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• 2000

사회 기간산업이라 할수 있는 전기, 가스 석유등의 대단위 산업설비들은 사고 발생시 대량의 인명, 재산 피해를 가져오기 때문에 고도의 안전관리 시스템 하에서 운용되고 있다 이러한 기존 산업설비들의 안전관리는 서로 분산, 독립적인 안전관리 시스템들을 사용하고 있다 분산, 독립적인 안전관리 시스템은 산업설비에 대한 사고나 고장발생시 대부분 사람에 의존한 상황처리 작업을 수행하게 된다. 즉 사고가 발생하면 다른 안전관리 시스템들을 확인하고 그 결과를 통합하는 과정을 거처 상황처리에 대한 대책을 세우게 된다 이러한 과정은 추가적인 인력소모와 시간소모가 발생하게 되고 상황처리자의 미숙한 상황처리로 인한 사고가 발생하기도 한다. 본논문에서는 이러한 독립 안전관리 시스템의 단점을 극복하고 사고 발생시 신속, 정확하고 효율적인 상황처리를 위해 개별적인 안전관리 모니터 시스템들을 통합하는 방법을 제시한다. 또한 기존의 독립적이고 단편적인 상황추론을 국복하고자 통합된 지식베이스와 모니터 시스템들의 실시간 자료에 근거한 블랙보드 기반의 제어지식을 이용하여 종합적인 상황추론을 수행한다. 이를 위하여 각 시설물들에 대한 고장진단 시스템을 포함하는 지능형 원격감시 제어 통합시스템을 제안한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.211-217
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• 2000

A main contribution of this paper is the development of a Hopfield network-based algorithm for the fault diagnosis of the actuators in linear system with uncertainties. An unknown input decoupling approach is introduced to the design of an adaptive observer so that the observer is insensitive to uncertainties. As a result, the output observation error equation does not depend on the effect of uncertainties. Simultaneous energy minimization by the Hopfield network is used to minimize the least mean square of errors of errors of estimates of output variables. The Hopfield network provides an estimate of the gains of the actuators. When the system dynamics changes, identified gains go through a transient period and this period is used to detect faults. The proposed scheme is demonstrated through its application to a simulated second-order system.