• 지능정보연구
• /
• 제2권1호
• /
• pp.11-26
• /
• 1996

본 논문에서는 화학공정의 이상 진단을 위한 지식 기반 조업 지원 시스템의 개발에 관하여 살펴보고자 한다. 조업지원 시스템에서 가장 핵심적인 부분은 공정에 비정상 상황이 발생한 경우 이를 감지하고, 공정에 발생한 증상들을 분석하여 이상의 근본 원인을 찾아내는 작업-이상 진단이다. 이상 진단을 효과적으로 수행하기 위해서는 적절한 데이터의 해석이 매우 중요한데, 기존의 데이터 해석법들은 정상상태에 기반한 방법들을 동적거동을 효과적으로 표현하기에는 어려움이 많다. 본 연구에서는 RBF에 기반한 신경망을 사용하여 동적을 효과적으로 표현할 수 있는 정성적인 데이터 해석 모듈을 구축하였으며, 이 모듈에서는 공정에서 측정된 정략적인 센서값들을 정성적인 정보로 가공하여 이상진단 모듈에 제공한다. 본 연구에서는 효과적인 이상진단을 위하여 기존의 인과관계 그래프 모델(Cause Effect DiGraph)에 기반한 두가지 그래프 모델을 개발하였다. RCED(Reduced Caue Effect Digraph)는 공정의 측정 변수만으로 공정의 인과관계를 표현하는 오프라인으로 구축된 지식베이스 모델이며, PGTT(Pattern Graph Through Time)는 공정에서 발생한 증상간의 인과관계를 실시간으로 나타내는 동적인 모델이다. 이상, 신경망에 기반한 정성적인 데이터 해석 모듈과 이상진단 모듈을 전문가 시스템 도구인 G2를 DEC AlphaStation 상에서 폴리프로필렌 공정에 대한 조업지원전문가 시스템을 구축하고 이를 적용하여보았다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
• /
• pp.557-558
• /
• 2007

변화, 발전하는 IT기술과 디지털 기술, 그리고 네트워킹 기술 등에 따라 변전소의 운용 및 자동화 부문에 있어서도 적지 않은 변화가 일어나고 있다. 변전소의 건설 및 운용 면에 있어서도 예외가 아니며, 관련된 관심 사항으로는 시스템 구축 및 운용 시의 경제적인 측면, 시스템의 신뢰성, 그리고 유지보수 및 설비 관리의 효율성 등을 언급할 수 있다. 최근의 기술 추세는 Ethernet 통신 기반의 Network Device를 근간으로 하는 시스템으로의 변신을 주장하고 있으며, 세계 유수의 전력 설비 Maker에서도 이에 부응하기 위한 Network Device를 개발, 출시하고 있는 실정이다. 당소에서도 이와 같은 기술 추세에 부응하여 소위 미래형 변전소에서 요구되는 각종 ND의 개발을 추진하고 있으며, 그 첫번째 결과물로 154kV GIS의 운용 시에 요구되는 각종 제어 및 감시를 위한 Digital Control Unit(이하 DCU)을 개발하였다. 두 번째로 이와 같은 DCU와 연계하여 기존의 Remote Control 기능을 구비하고 상위시스템과 연결되며 변전실내에서 운용되는 Remote Control Unit(이하 RCU)을 개발하였다. 마지막으로 예방진단 시스템과 관련하여 주요 전력 설비의 상태 정보를 취합하는 Serial 통신 기반의 Static Type의 Diagnostic Analysis Unit(이하 DAU)을 하나의 Network Device로 개발함으로써 감시, 진단, 제어 등의 요구기능이 일체화 된 네트워크 기반의 미래형 변전소 자동화 시스템 구축에 한걸음 다가가는 기반을 마련하였다.

• Journal of Platform Technology
• /
• 제10권1호
• /
• pp.20-28
• /
• 2022

인공지능기반의 건강 데이터 검증은 임상 연구에 도움을 줄 뿐만 아니라, 새로운 치료법을 개발하는데 필수 요소가 되었다. 미국 식품의약 관리국이 의학진단 분야 중 인공지능을 이용하여 성인 당뇨병 환자의 경증 이상 당뇨병성 망막증을 감지하는 의료기기 마케팅을 승인한 이래, 인공지능을 이용한 테스트가 증가하고 있다. 본 연구에서는 구글에서 지원하는 Teachable Machine 을 이용하여 이미지 분류 기반의 인공지능모델을 생성하고, 학습을 통한 예측 모델을 완성하였다. 이는 현재 만성질환의 환자들 중 발생하는 안구 질환 중 백내장의 조기 발견하는데 용이하게 할 뿐만 아니라, 눈 건강을 위해 헬스케어 프로그램으로 안 질환 예방을 위한 디지털 개인건강 헬스케어 앱을 개발하기 위한 기초 연구로 진행되었다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
• /
• pp.343-351
• /
• 2001

World practice is evidence of that computer systems of an intellectual support of medical activities bound up with examination of patients, their diagnosis, therapy and so on are the most effective means for attainment of a high level of physician\`s qualification. Such systems must contain large knowledge bases consistent with the modern level of science and practice. To from large knowledge bases for such systems it is necessary to have a medical ontology model reflecting contemporary notions of medicine. This paper presents a description of an observation ontology, knowledge base for the physician of general tipe, architecture, functions and implementation of problem independent shell of the system for intellectual supporting patient examination and mathematical model of the dialog. The system can be used by the following specialist: therapeutist, surgeon, gynecologist, urologist, otolaryngologist, ophthalmologist, endocrinologist, neuropathologist and immunologist. The system supports a high level of examination of patients, delivers doctors from routine work upon filling in case records and also automatically forms a computer archives of case records. The archives can be used for any statistical data processing, for producing accounts and also for debugging of knowledge bases of expert systems. Besides that, the system can be used for rise of medical education level of students, doctors in internship, staff physicians and postgraduate students.

• Journal of applied mathematics & informatics
• /
• 제41권6호
• /
• pp.1257-1274
• /
• 2023

Rotating machines heavily rely on an intricate network of interconnected sub-components, with bearing failures accounting for a substantial proportion (40% to 90%) of all such failures. To address this issue, intelligent algorithms have been developed to evaluate vibrational signals and accurately detect faults, thereby reducing the reliance on expert knowledge and lowering maintenance costs. Within the field of machine learning, Artificial Immune Systems (AIS) have exhibited notable potential, with applications ranging from malware detection in computer systems to fault detection in bearings, which is the primary focus of this study. In pursuit of this objective, we propose a novel procedure for detecting novel instances of anomalies in varying operating conditions, utilizing only the signals derived from the healthy state of the analyzed machine. Our approach incorporates AIS augmented by Dynamic Time Warping (DTW). The experimental outcomes demonstrate that the AIS-DTW method yields a considerable improvement in anomaly detection rates (up to 53.83%) compared to the conventional AIS. In summary, our findings indicate that our method represents a significant advancement in enhancing the resilience of AIS-based novelty detection, thereby bolstering the reliability of rotating machines and reducing the need for expertise in bearing fault detection.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제5권2호
• /
• pp.69-78
• /
• 2016

허혈성 뇌졸중은 뇌혈관의 혈전이나 색전에 의해 뇌 혈류가 감소하게 되어 뇌 조직이 기능을 못하는 질환으로, 질환의 특성상 뇌혈관의 폐색 여부를 확인하는 것이 중요하기 때문에 질환의 진단에 있어서 의료 영상이 필수적으로 활용된다. 그 중에서도 뇌 자기공명영상은 뇌의 구조적인 정보들을 얻을 수 있어 질환을 진단하는데 그 지표로 널리 활용되고 있다. 하지만 허혈성 뇌졸중과 같은 응급 질환의 경우 빠른 진단과 처치에 도움이 될 수 있는 지능적인 시스템이 요구됨에 비해, 기존의 의료 영상 저장 시스템으로는 신속하고 직관적인 영상 정보 제공이 어렵다. 즉, 기존의 시스템은 피상적인 메타 데이터를 이용하여 의료 영상을 관리하고 있어 의료 영상에 내재된 주요 의미적 정보를 고려하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 뇌 자기공명영상이 내포하고 있는 주요 의미적인 정보인 뇌의 해부학적 구조와 같은 영상 정보를 제공할 수 있도록 하는 템플릿 중심의 영상 매핑 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 기법은 방대한 양의 영상을 대표할 수 있는 대표 영상(템플릿)을 선정하여 의미적 특징과 대표 영상(템플릿) 사이의 대응성을 정립하고, 전문가(의사)에 의해서만 분석될 수 있는 영상 사이의 의미적 연관성을 표면화 시켜 의미 기반의 영상 관리를 가능케 한다.

• 융합정보논문지
• /
• 제11권12호
• /
• pp.1-13
• /
• 2021

개인정보보호위원회에서 공공기관을 대상으로 시행하고 있는 개인정보 관리수준 진단제도의 지표체계는 「개인정보 보호법」의 법적 준수사항을 점검하지만, 새로운 IT기술의 도입에 따르는 개인정보보호사항을 기준으로 적용하는 데 한계가 있었다. 따라서, 본 연구에서는 제4차 산업혁명의 핵심기술인 빅데이터, 클라우드, 사물인터넷, 인공지능을 특정IT기술의 도입에 따라, 개인정보보호가 강화될 수 있도록 별도의 지표체계가 운영될 수 있도록 지표체계의 개선방안을 제안하고자 한다. 이를 위해서 선정한 특정IT기술의 개인정보보호사항에 관한 국내외 문헌조사를 통해 지표체계의 구성요소를 도출하고, 공공기관의 개인정보 보호담당자 대상으로 한 설문조사 및 개인정보보호 전문가대상으로 FGI/Delphi분석을 통해 진단지표로 선정하였다. 이렇게 선정한 지표체계는 먼저, 모든 특정IT기술의 기획 및 설계단계에서부터 개인정보보호원칙(PbD)과 가명정보처리 및 비식별 조치에 관한 기준의 적용여부를 점검하는 공통지표를 선정하였다. 이외에 빅데이터에 관한 2개 점검항목, 클라우드에 관한 개인정보 처리방침 게재 사항 등 5개 점검항목, 사물인터넷관련 원칙적용, 로그기록 관리 등 5개 점검항목, 인공지능에 관한 원칙 적용 등 4개 점검항목을 선정하였다. 이처럼 본 연구는 개인정보 관리수준 진단제도의 발전을 위해 새로운 IT기술변화에 대응할 수 있도록 개인정보보호의 신속한 대응을 유도하는 진단제도가 되도록 제언하고자 하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제24권4호
• /
• pp.372-378
• /
• 2014

방사선 의료영상의 잡음은 화질을 떨어트리며, 진단의 정확성을 낮추는 원인이 된다. 특별히 환자보호를 목적으로 방사선 피폭량을 줄인 저선량 의료영상은 잡음 수준이 높아 잡음 제거 기술이 더욱 중요하다. 본 논문에서는 다양한 해상도에서 경계선 특징을 보존하며 잡음을 효과적으로 제거하는 잡음제거 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 영상을 여러 개의 해상도의 피라미드 영상으로 분해하고, 각각의 분해된 영상으로 부터 퍼지 규칙기반 경계선 검출기를 통하여 안정된 경계 신뢰도 맵을 얻는다. 이들 다해상도 영상의 경계 신뢰도 맵은 유도 필터의 파라메터를 적응적으로 결정하며, 이를 이용하여 해당 영상의 경계를 보전하며 잡음을 제거한다. 이렇게 잡음이 제거된 다해상도 영상은 보간법을 통하여 확장되고 합성되어 결과영상을 얻는다. 제안된 방법은 미디언 필터, 양방향 필터, 유도 필터 등과 비교하여 경계선을 잘 보존하며, 잡음제거 능력이 우수함을 실험을 통해 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제16권2호
• /
• pp.128-139
• /
• 2017

철도는 항공기, 선박 등과 더불어 대표적 대중교통 수단으로서 최근 고속 철도의 등장으로 인해 그 비중이 점점 더 높아지고 있으며, 아울러 대형사고의 위험 또한 증가하고 있다. 이중에서 철도 차량의 차축 베어링은 높은 안전성이 요구되는 부품으로서 최근 이의 고장예측을 위한 건전성 관리기술(Prognostics and Health Management, PHM)에 많은 연구가 집중되고 있다. PHM은 센서를 통해 얻은 데이터로부터 결함관련 특징신호를 추출하고 현재의 고장수준 진단과 미래의 고장싯점을 예측하는 기술로서, 이중에서 가장 중요한 부분은 올바른 특징신호를 추출하는 것이다. 그러나 지금까지의 특징신호들은 잡음으로 인한 심한 변동이나 비단조 경향으로 인해 고장예측에 이용하기에 부족한 점이 있었다. 본 연구에서는 이를 극복하기 위해 주파수 에너지 이동현상을 기반으로 정보 엔트로피를 특징신호로 사용하는 새로운 특징신호 추출법을 개발하고 IEEE 2012 PHM 경진대회에서 공개된 FEMTO 베어링 수명시험 데이터를 대상으로 기존의 특징신호들과 고장예측 성능비교를 함으로써 그 우수성을 검증하였다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.649-655
• /
• 2020

본 연구는 제4차 산업혁명기반 스마트팜 분야의 중소·중견기업 종사자를 대상으로 관련 교육 수요를 조사·분석하여 효과적인 교육전략을 제시하는 데 목적이 있다. 교육전략 도출을 위해 스마트팜 기술 분야 도출, 교육수요조사 실시, 교육수요조사 결과를 바탕으로 IPA 분석과 Borich 요구도 분석을 시행하였다. 연구결과, 교육수요조사에서는 생산시스템 분야와 지능형 농작업기에 대한 요구가 높게 나타났다. 세부적으로 Borich 요구도 분석에서 병충해 방지 및 진단기술(8.03), 네트워크 및 분석SW 연계기술(7.83), 지능형 농작업기-농업동력 기계시스템-전기에너지 하이브리드 기술(7.43)의 순으로 높게 나타났다. 반면, 스마트 식물 공장(4.09), 생육조절을 위한 조명기술(4.46), 구조물 건설기술(4.62)은 낮은 요구도를 보였다. 이를 기반으로 한 IPA 포트폴리오 분석 결과는 집중노력영역의 네트워크 및 분석SW연계기술, CAN기반 복합센터 활용 기술은 시급히 교육이 이루어져야 하는 분야로 나타났다. 그러나 스마트공장플랫폼개발, 생육조절조명기술, 구조물건설기술 등과 같이 이미 상용화된 기술에 대해서는 과잉영역으로 나타났다. 본 연구결과를 바탕으로 스마트팜 분야의 수요를 반영하여 중소·중견기업 산업현장 맞춤형 교육 프로그램을 전략적으로 제시하고, 교육프로그램 운영방안의 제안이 가능하다.