• Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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• v.15 no.4
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• pp.520-530
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• 1996

In this study, the artificial defects in rotary compressor are classified using pattern recognition of acoustic emission signal. For this purpose the computer program is developed. The neural network classifier is compared with the statistical classifier such as the linear discriminant function classifier and empirical Bayesian classifier. It is concluded that the former is better. It is possible to acquire the recognition rate of above 99% by neural network classifier.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.411-414
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• 2008

본 논문에서는 다중 출력을 가지는 퍼지 집합 기반 퍼지뉴럴네크워크(Fuzzy-Nueral Network; FNN)를 설계한다. 퍼지 집한 기반 퍼지뉴럴네트워크는 각 입력 변수에 따른 개별적인 입력 공간을 공간 분할함으로서 네트워크를 구성한다. 규칙의 전반부는 앞서 언급한 개별적인 입력 공간을 분할하여 표현하고, 규칙의 후반부는 다항식으로서 표현되며 오류역전파 알고리즘을 이용하여 연결가중치인 후반부 다항식의 계수를 학습한다. 또한, 각 입력에 대한 전반부 멤버쉽 함수의 정점과 학습률 및 모멤텀 계수를 유전자 알고리즘을 이용하여 최적 동조한다. 따라서 유전자 알고리즘을 이용하여 퍼지뉴럴네트워크를 최적 설계한다. 제안된 네트워크는 초고압 XLPE 케이블 절연접속함의 모의결함에 대해 부분방전 신호를 패턴인식한다. 부분방전 신호는 PRPDA 방법을 통해 200개의 입력 벡터와 4개의 출력 벡터를 가지며, 보이드 방전, 코로나 방전, 표면 방전, 노이즈의 4개 클래스를 분류한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.262-264
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• 2005

Radio Frequency Identification(RFID)시스템은 객체에 부착된 RFID 태그를 리더로 읽어 들여 정확하게 객체를 인식할 수 있어 상황 인지를 위한 중요한 정보를 제공할 수 있다. 그러나 태그와 리더간의 통신이 단일 홉으로 구성되어 있기 때문에 대상 지역의 전체를 인식하지 못하여, 상황인지를 위한 총체적 정보를 제공할 수 없는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 최근 제안되고 있는 무선 센서 네트워크와 RFID 시스템의 결함을 통하여 RFID시스템이 대상 지역 전체를 인식할 수 있게 하고, 이 정보를 센서 네트워크의 센싱 정보와 함께 활용하여 지능적인 상황 인지가 가능한 RFID 기반 우선 센서네트워크의 지능적 상황 인지 지원 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 RFID 시스템의 객체 인지 능력을 활용할 수 있을 뿐만 아니라, RFID 시스템에 네트워킹 기능을 제공하여 지능적 상황인지를 가능하게 한다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.20 no.2
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• pp.78-83
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• 2019

Sounds based machine fault diagnosis recovers all the studies that aim to detect automatically abnormal sound on machines using the acoustic emission by these machines. Conventional methods that use mathematical models have been found inaccurate because of the complexity of the industry machinery systems and the obvious existence of nonlinear factors such as noises. Therefore, any fault diagnosis issue can be treated as a pattern recognition problem. We propose here an automatic fault diagnosis method of hand drills using discrete wavelet transform(DWT) and pattern recognition techniques such as artificial neural networks(ANN). We first conduct a filtering analysis based on DWT. The power spectral density(PSD) is performed on the wavelet subband except for the highest and lowest low frequency subband. The PSD of the wavelet coefficients are extracted as our features for classifier based on ANN the pattern recognition part. The results show that the proposed method can be effectively used not only to detect defects but also to various automatic diagnosis system based on sound.

• Journal of the Microelectronics and Packaging Society
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• v.26 no.4
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• pp.157-161
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• 2019

Independent control of electronic and thermal transport behaviors is one of the most effective approaches to enhance the performance of thermoelectric materials. To address this, many researches on the relationship between defect structures and thermoelectric properties have been carried out since defects are intrinsic ingredients of polycrystalline materials. Recently, experimental results of simultaneously improved electronic and thermal transport properties have been reported via the formation of 0-dimensional point defects. Here, theoretical backgrounds to the engineering of electronic and thermal transport behaviors by the formation of point defects are discussed and related experimental considerations are also presented in order to provide a practical guide for the development of highperformance thermoelectric materials.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.15B no.2
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• pp.137-146
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• 2008

Fault localization plays a significant role in enormous distributed system because it can identify root cause of observed faults automatically, supporting self-managing which remains an open topic in managing and controlling complex distributed systems to improve system reliability. Although many Artificial Intelligent techniques have been introduced in support of fault localization in recent research especially in increasing complex ubiquitous environment, the provided functions such as diagnosis and prediction are limited. In this paper, we propose fault localization for self-managing in performance evaluation in order to improve system reliability via learning and analyzing real-time streams of system performance events. We use probabilistic reasoning functions based on the basic Bayes' rule to provide effective mechanism for managing and evaluating system performance parameters automatically, and hence the system reliability is improved. Moreover, due to large number of considered factors in diverse and complex fault reasoning domains, we develop an efficient method which extracts relevant parameters having high relationships with observing problems and ranks them orderly. The selected node ordering lists will be used in network modeling, and hence improving learning efficiency. Using the approach enables us to diagnose the most probable causal factor with responsibility for the underlying performance problems and predict system situation to avoid potential abnormities via posting treatments or pretreatments respectively. The experimental application of system performance analysis by using the proposed approach and various estimations on efficiency and accuracy show that the availability of the proposed approach in performance evaluation domain is optimistic.

• Journal of Internet of Things and Convergence
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• v.9 no.2
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• pp.61-69
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• 2023

In recent years, due to heightened environmental awareness, Electric Power Steering (EPS) has been increasingly adopted as the steering control unit in manufactured vehicles. This has had numerous benefits, such as improved steering power, elimination of hydraulic hose leaks and reduced fuel consumption. However, for EPS systems to respond to actions, sensors must be employed; this means that the consistency of the sensor's linear variation is integral to the stability of the steering response. To ensure quality control, a reliable method for detecting defects and assessing linearity is required to assess the sensitivity of the EPS sensor to changes in the internal design characters. This paper proposes a data-driven defect and linearity assessment monitoring system, which can be used to analyze EPS component defects and linearity based on vehicle speed interval division. The approach is validated experimentally using data collected from an EPS test jig and is further enhanced by the inclusion of a Graphical User Interface (GUI). Based on the design, the developed system effectively performs defect detection with an accuracy of 0.99 percent and obtains a linearity assessment score at varying vehicle speeds.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.277-279
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• 2001

VOD 서비스를 원활히 제공하기 위해서는, 대용량의 멀티미디어 데이터를 전송할 수 있는 고속의 네트워크의 구축과 더불어, 날로 증가하는 사용자들의 요구를 수용할 수 있는 서버가 요구된다. 그러나 단일서버의 VOD 시스템은 고장 발생 시, 서비스를 중단해야 할 뿐만 아니라, 늘어나는 서비스 요청에 효과적으로 대응할 수 있는 확장성 또한 유연하지 않아서, 클러스터링 기술을 적용한 VOD 서버가 그 대안으로 인식되고 있다. 본 논문에서는 리눅스를 이용한 클러스터링 VOD 서버와 관련하여, 미디어 스트라이핑 방법과 서버 설계 및 구현 과정에 대하여 기술한다.

• Proceedings of the CALSEC Conference
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• 2002.01a
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• pp.409-418
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• 2002

테스트의 목적은 소프트웨어 제품이 갖춰야 하는 품질에 대해 평가하고 문제점을 발견하는 것 -모든 요구사항은 올바르게 구현되었는가를 검증 -소프트웨어 배포 이전에 결함 인식하여 해결 테스트 웍플로우는 기타 웍플로우와 다음과 같은 관계를 가짐 -요구사항 웍플로우 : 테스트 요구사항 수집 -분석＆설계 웍플로우 : 시스템 설계 방법 결정 -구현 웍플로우 : 테스트 대상이 되는 구현모델 생성 -환경 웍플로우 : 테스트 지원 위한 산출물을 생성, 유지보수 -관리 웍플로우 : 전체 프로젝트의 반복 계획(중략)

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.535-537
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• 1998

본 논문에서는 이진화된 영상에서의 2차원 정보와 그레이 영상에서의 3차원 프로파일 정보를 이용하여 BGA의 불량 상태를 시각적으로 검사하는 시스템에 대해서 기술한다. BGA의 결함을 자동으로 판정하기 위해 사용된 알고리즘은 이진 영상에서의 특징점들과 그레이영상의 3차원 프로파일 정보를 이용한 모델 정합 기술을 이용한다. 두가지 단계를 분리 검사함으로써 생산라인에서 초기에 에러를 검출해낼 수 있는 잇점이 있다. 그러나 조명이 열악한 경우에는 에러 인식율이 낮아진다.