• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.1628-1629
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• 2011

산업현장에서는 회전기기의 고체절연시스템(solid insulation system)의 열화정도를 평가하기 위하여 일정 진단주기에 맞춰 Off-line 상태에서 직류시험 및 교류시험을 통하여 효과적으로 절연물에 대한 상태평가를 시행하고 있다. 직류시험으로는 절연저항, 성극지수(PI) 시험 등이 있으며 교류시험으로는 교류전류시험(${\Delta}I$), 유전정접시험(${\Delta}tan{\delta}$), 부분방전(PD)시험이 있다. 여기서 부분방전은 절연체의 국부적인 열화현상을 추정할 수 있는 중요한 파라미터로, 부분방전시험(PD test)을 통하여 고정자권선(stator winding)에 대한 절연특성을 효과적으로 진단할 수 있다. 고압 전동기는 기동정지의 빈번함과 장기간 운전에 의해 열적, 전기적, 기계적 스트레스를 받게 되고, 이로 인해 과열, 진동, 절연파괴에 이르는 문제점이 발생되어 결국 시스템의 운전정지를 초래하는 심각한 사고로 이어질 수 있다. 따라서 고압 전동기의 절연상태를 주기적으로 감시하고 사고 징후를 검출하여 시스템을 안정적으로 운영하기 위한 고압 전동기 Off-line 절연진단에 대하여 기술하고 수차발전기에 대한 절연상태진단 결과를 바탕으로 절연시스템의 신뢰성 평가 방법에 대하여 고찰하고자 한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권8호
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• pp.999-1009
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• 2004

최근 생물정보 기술이 암 진단의 새로운 방법으로 관심을 모으고 있다. 다양한 기계학습 기법이 적용되어 우수한 결과를 얻고 있지만 의학 분야에서는 정확률이 높은 분류기뿐만 아니라 획득된 분류규칙을 사람이 분석하고 이해할 수 있어야 한다. 생물정보 기술에서 많이 이용되는 유전자 발현 데이터는 데이타 내에 수천 내지 수만의 변수가 존재하며, 직접 이들 사이의 복잡한 관계를 표현하고 이해하는 것은 매우 어렵다. 본 논문에서는 이러한 어려움을 극복하기 위해 유전자 발현 데이타에서 분류에 유용한 특징들을 추출하고 산술 연산자 기반 유전자 프로그래밍으로 암 분류규칙을 생성하는 방법을 제안한다. 림프종 유전자 발현 데이타에 대하여 실험하여 96.6%의 인식률을 얻었으며, 획득된 분류 규칙을 분석하여 다양한 지식을 발견할 수 있었다.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제12권10호
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• pp.799-807
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• 2002

The vibration signal can give an indication of the condition of rotating machinery, highlighting potential faults such as unbalance, misalignment and bearing defects. The features in the vibration signal provide an important source of information for the faults diagnosis of rotating machinery. When additional training data become available after the initial training is completed, the conventional neural networks (NNs) must be retrained by applying total data including additional training data. This paper proposes the fault diagnostics algorithm using the ART-Kohonen network which does not destroy the initial training and can adapt additional training data that is suitable for the classification of machine condition. The results of the experiments confirm that the proposed algorithm performs better than other NNs as the self-organizing feature maps (SOFM) , learning vector quantization (LYQ) and radial basis function (RBF) NNs with respect to classification quality. The classification success rate for the ART-Kohonen network was 94 o/o and for the SOFM, LYQ and RBF network were 93 %, 93 % and 89 % respectively.

• 비파괴검사학회지
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• 제31권5호
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• pp.508-515
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• 2011

보빈 치아 균열을 능동형 적외선 열화상 기술을 이용하여 가시화 하였다. 보빈 치아에 인공 크랙을 발생시킨 후, 외부에서 사인파 형태의 열을 가하면서 보빈 치아에서 방사되는 적외선을 적외선 카메라로 측정하여 이미지화 하였다. 열원의 조화주기와 동기시켜 순차적으로 측정한 보빈 치아의 이미지로부터 열원과 의 위상정보를 추출한 후 이를 다시 영상화 하여 위상 이미지를 생성하였다. 실험 결과로부터 육안이나 종래의 수동형 적외선 이미지에서는 검출하기 어려웠던 치아 크랙이 본 연구와 같은 능동적 적외선 검사방법을 통하여 보다 효과적으로 검사 할 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 정보과학회지
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• 제35권7호
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• pp.9-25
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• 2017

In this paper, we surveyed state-of-the-art health and wellness platforms. The motivation of this paper is to review the state-of-the-art health and wellness platforms and their maturity with respect to adoption of latest enabling technologies. The is review is classified into four categories: healthcare systems, AI-assisted healthcare, wellness platforms, and open source health and wellness initiatives. From this comprehensive review, it can be stated that the contemporary healthcare systems are well-adopting wellness due to the concentration shift towards prevention. Thus, the gap between health and wellness is slowly yet carefully entering gray area. Where both the domains can freely invoke each other's services, and supporting enabling technologies. Furthermore, the biomedical researchers and physicians are no longer carrying the myopic views of trusting their knowledge for diagnosis. AI-assisted technologies based on machine learning and big data are influencing today's prognosis with trust and confidence.

• 한국소성가공학회:학술대회논문집
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• 한국소성가공학회 2003년도 The 8th Asian Symposium on Precision Forging ASPF
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• pp.115-122
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• 2003

This paper presents the development of a virtual forging factory framework. The technologies of virtual reality and relational database had been integrated in the developed framework using Microsoft $Windows^{(R)}$ programming as the main technique so as to emulate a physical forging factory. The developed virtual forging factory consists of forging cells and a forging cell is comprised of forging machine, forging die, and forging operations forming a forging production line. The technology of virtual reality had been successfully adopted in the production simulation of manufacturing such as CNC and robotics. However, the application in virtual forging factory seems to have not been studied yet. Potential application of a virtual forging factory can be beneficial to (1) computer aided instruction, (2) shorten the learning curve of a novice, (3) remote diagnosis and monitoring when remote monitoring and control technology and signal inspection is considered, (4) improve adverse forging environment when remote forging technology is applied, and (5) virtual reality application.

• 한국생산제조학회지
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• 제9권3호
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• pp.150-159
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• 2000

In-process diagnosis of the cutting state is essential for the automation of manufacturing systems. Especially when the cutting process becomes unstable it induces self-exited vibrations a frequent case of poor tool life rough surface finish damage to the workpiece and the machine tool itself and excessive down time. To ensure that the cutting process main-tains stable it is highly desirable to have the capability of real-time. To ensure that the cutting process main-tains stable it is highly desirable to have the capability of real-time monitoring and controlling chatter. This paper describes the detection method of chatter vibration using cutting force in turning process. In order to detect a chatter vibra-tion the dynamic fluctuation of radial force is analyzed since this components is sensitive to the chatter. The envelope sig-nal of radial force has been calculated by the use of FIR Hilbert transformer and it was useful to classify the chatter signal from the dynamically unstable circumstances. It was found that the mode and the mode width were closely correlated with the chatter amplitude was well. Finally back propagation(BP) neural network have been applied to the pattern recognition for the classification of chatter signal in various cutting conditions. The validity of this systed was confirmed by the experiments under the various cutting conditions.

• 한국공작기계학회논문집
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• 제15권3호
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• pp.73-81
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• 2006

This paper describes our primary study for a new method of recognizing materials, which is need for precision work system. This is a study of dynamic characteristics of smart sensors, new method$(R_{SAI})$ has the sensing ability of distinguishing materials. Experiment and analysis are executed for finding the proper dynamic sensing condition. First, we developed advanced smart sensor. We made smart sensors for experiment. The type of smart sensor is HH type. The smart sensor was developed for recognition of material. Second, we develop new estimation methods that have a sensing ability of distinguish materials. Dynamic characteristics of sensor are evaluated through new recognition index$(R_{SAI})$ that ratio of sensing ability index. Distinguish of object is executed with $R_{SAI}$ method relatively. We can use the $R_{SAI}$ method for finding materials. Applications of this method are finding abnormal condition of object (auto-manufacturing), feeling of object(medical product), robotics, safety diagnosis of structure, etc.

• 대한전기학회논문지:전기물성ㆍ응용부문C
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• 제50권11호
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• pp.562-568
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• 2001

In this paper, we described the export system to monitor and diagnose 765KV power apparatus. To develop this expert system, we studied the knowledge bases and data bases for 765KV transformer and GIS. In order to make the reliable inference of knowledge base and the good MMI(Man Machine Interface), the data bases were consisted of the tables of power apparatus information, limit level value, measured input data, inference result and diagnosis result. The knowledge base had various rules to infer the conditions of transformer and GIS. We applied both the forward chaining and backward chaining methods to these rules of system for good inferences. This paper describes the applied methods for expert system. Also, this developed system was tested with dissolved gas analyzing result and the result was shown.

• 화약ㆍ발파
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• 제22권3호
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• pp.43-55
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• 2004

최근 들어 타워형 구조물의 사용 연한이 초과함에 따라 구조물 안전 진단 결과에 따라 철거 작업 혹은 국부적인 성능개선 공사론 수행하고 있다. 그러나 철거 작업시 가능한 한 휴지기간(Shut down)을 단축하여야 한다는 측면 및 경제성 측면에서 발파해체공법은 매우 매력적인 철거수단으로 관심이 증대되고 있으나, 철거시 발생되는 진동으로 인해 인접한 정밀 기기류에 대한 영향을 우려하여 철거 기간과 비용측면에서 상대적으로 불리한 기계식 철거공법을 선호하고 있다. 따라서, 본 연구는 연돌과 같은 타워형 구조물의 발파해체시 붕괴된 부재가 지면과 충돌시 발생되는 지반진동 수준을 예측하는 기법과 진동을 저감할 수 있는 각종 방법에 대한 효과를 축소모형시험을 통해 도출하였다.