• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.2052-2060
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• 2017

SOLAS 선박은 SFI group 코드 기준으로 적어도 83종의 장비를 탑재해야 하고, 각각의 장비는 다시 수 개에서 수십 개의 컴포넌트로 구성이 된다. 선박 운항 중에는 이러한 장비의 정상적인 운영이 보장되어야 하고, 문제 발생시 즉각적인 수리를 위하여 원격유지보수의 요구사항이 높다. 본 연구는 항해통신장비의 원격유지보수에 적합한 장비의 분류체계를 제시하고, 적절한 데이터베이스 구조를 도출하고자 했다. 연구 결과, 선박 항해통신장비의 원격유지보수를 위하여, 장비의 분류체계는 장비의 종류, 모델, 컴포넌트로 계층화되어야 하고, 고장모드와 영향분석, 질의응답, 수리이력, 상태정보와 예방정비 등의 테이블을 장비 모델 기준으로 구축하는 것이 효과적임을 알게 되었다. 140개의 항해통신장비 모델과 750개의 컴포넌트에 대하여 데이터베이스를 구축하였고, 실질적인 효과를 평가하기 위하여 선박장비 수리전문가가 클라우드 앱을 이용하여 검색 결과의 유용성을 평가하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.84-90
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• 2022

공작기계 상태 진단은 기계의 상태를 자동으로 감지하는 프로세스이다. 실제로 가공의 효율과 제조공정에서 제품의 품질은 공구 상태에 영향을 받으며 마모 및 파손된 공구는 공정 성능에 보다 심각한 문제를 일으키고 제품의 품질 저하를 일으킬 수 있다. 따라서 적절한 시기에 공구가 교체될 수 있도록 공구 마모 진행 및 공정 중 파손 방지 시스템 개발이 필요하다. 본 논문에서는 공구의 적절한 교체 시기 등을 진단하기 위해 딥러닝 기반의 계층적 컨볼루션 신경망을 이용하여 5가지 공구 상태를 진단하는 방법을 제안한다. 기계가 공작물을 절삭할 때 발생하는 1차원 음향 신호를 주파수 기반의 전력스펙트럼밀도 2차원 영상으로 변환하여 컨볼루션 신경망의 입력으로 사용한다. 학습 모델은 계층적 3단계를 거쳐 5가지 공구 상태를 진단한다. 제안한 방법은 기존의 방법과 비교하여 높은 정확도를 보였고, 실시간 연동을 통해 다양한 공작기계를 모니터링할 수 있는 스마트팩토리 고장 진단 시스템에 활용할 수 있을 것이다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2008년도 추계학술대회 논문집
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• pp.687-694
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• 2008

일반적으로 열차경합은 사고나 인프라고장(선로, 신호기, 선로전환기 등) 등의 외란 발생으로 인하여 본래의 스케줄에 따라 열차운영을 할 수 없는 상황으로 정의 되어진다. 열차경합관리의 주요 목적은 열차 운영 중에 발생하는 열차경합을 사전에 검지하고 해소하는 것이다. 경합의 검지 방법은 선후행 열차간 운행시격과 최소 열차운행시격, 허용가능 지연시간초과, 선로 폐쇄상태의 시스템 자동검지 등 다양하며 해소 방안 역시 속도조절, 대기시간변경, 교행/대피 순서변경, 플랫폼 사용 변경 등 여러 가지가 복합적으로 적용된다. 현재 대부분의 열차운행제어체계는 중앙집중방식이며 소규모 역에서의 경합관리역시 원격으로 중앙에서 하고 있으나 CTC 차원에서 모든 역 상황을 최적으로 통제하는 것은 무리가 있다. 또한, 입환과 같은 구체적인 작업들은 CTC차원에서 파악조차 힘들기 때문에 로컬에서 수행하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 경합관리를 계층적으로 라인경합관리, 역경합관리 2가지로 구분하고 경합검지 및 해소에서 각각의 역할분담 및 협조체계를 설계하였다. 또한, 각각의 경합관리에서는 수리모형에 기반한 최적화모델을 적용하여 현실적이고 합리적인 경합관리모델 구현방법을 제시한다.

• 한국가스학회지
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• 제1권1호
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• pp.27-32
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• 1997

화학 공정을 계속적으로 감시함으로써 공정의 이상이 장치의 고장 또는 폭발에 이르지 않도록 조기에 이상을 감시하는 기술은 공장 조업의 안정성과 생산성의 측면에서 볼 때 매우 중요하다 최근, DCS와 같은 공정 정보 시스템이 널리 보급됨에 따라서 방대한 양의 데이터들을 해석해서 실시간으로 공정을 감시하고 진단할 수 있는 기반이 마련되었다. 본 연구에서는 계층적 분해 기법과 PCA에 기반을 둔 공장 규모의 실시간 감시 기법을 제안한다. 대형 공정을 효율적으로 모니터링 하기 위하여 전체 공정은 몇 개의 군으로 나뉘며 또한 이 군은 다시 몇 개의 하위 군으로 세분하게 된다. 이렇게 전체 공정을 분해하여 계층적인 공정 모델을 구성함으로써, 전체 공정의 조업 상황을 감시할 수 있을 뿐만 아니라 이상이 발생했을 시에는 하위 계층의 조업 상황을 고려하여 보다 자세한 이상 원인을 진단할 수 있다. 또한 각 세부 단위 공정들에 대한 조업 정보를 포함하고 있는 하위 모델들과 전체 조업 전반에 관한 정보를 지닌 전체 모델을 통하여 공정 이상을 조기에 감시함으로써 이상이 전파를 방지할 수 있다. 이러한 실시간 감시 및 진단 기법을 구현학 Idnl하여 기존의 SPC와 다변량 통계 기법의 하나인 PCA를 적용하였으며, 제안한 방법의 감시 및 진단 성능을 평가하기 위하여 41개의 측정 변수를 가진 Tennessee Eastman 공정에 대하여 전산 모사를 수행하였다. 세 가지 경우에 대하여 적용한 결과들은 이상의 신속한 감지와 믿을만한 원인 진단 능력을 보여 주었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권8호
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• pp.363-368
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• 2016

고장으로 인한 사고 등으로 막대한 피해를 초래할 수 있어 안전성이 중요시 되는 시스템을 안전중시 시스템이라고 한다. 시스템의 대형화, 복잡도 증가 및 무인화 운영 등으로 인해서 안전 위해 요소가 증가하고 있기 때문에 안전성 확보는 국방 및 다양한 산업분야에서 중요한 문제가 되었다. 이러한 이유로 미 국방부와 IEC 등 국제표준기구 등에서는 안전 관련 표준을 만들어서 안전성 확보의 강조 및 시스템 설계와 안전성 분석의 연계를 제시하고 있다. 또한 많은 연구들에서 안전성 분석 활동이 반영된 시스템 설계 프로세스, 방법론 및 도구가 개발되고 있다. 하지만 현재까지 제시된 시스템 설계와 안전성 분석의 통합 프로세스는 각 계층 수준에 존재하는 시스템 설계 정보를 어떻게 활용하는지 명확하게 제시하지 하지 못했다. 그 결과, 체계적인 방식으로 위험원을 식별하는데 어려움이 따르게 되었다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해서 본 연구에서는 각 계층 수준의 시스템 설계 정보를 기반으로 위험원을 식별하여 안전성을 향상 시키고, 여러 산업 분야에 적용 가능한 시스템 설계와 안전성 분석 활동의 통합 모델을 생성했다. 통합 모델이 체계적으로 안전성 분석을 수행할 수 있는 것을 보여주기 위해서 자동차 시스템을 대상으로 적용한 연구결과를 제시하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.374-382
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• 2020

본 연구에서 저장탄약 신뢰성평가(ASRP: Ammunition Stockpile Reliability Program)의 데이터 특성을 고려하여 입력변수를 줄이는 정규화기법을 제안함으로써 분류성능의 저하 없이 저장탄약 신뢰성분류 인경신경망모델의 학습 속도향상을 목표로 하였다. 탄약의 성능에 대한 기준은 국방규격(KDS: Korea Defense Specification)과 저장탄약 시험절차서(ASTP: Ammunition Stockpile reliability Test Procedure)에 규정되어 있으며, 평가결과 데이터는 이산형과 연속형 데이터가 복합적으로 구성되어 있다. 이러한 저장탄약 신뢰성평가의 데이터 특성을 고려하여 입력변수는 로트 추정 불량률(estimated lot percent nonconforming) 또는 고장률로 정규화 하였다. 또한 입력변수의 unitary hypercube를 유지하기 위하여 최소-최대 정규화를 2차로 수행하는 2단계 정규화 기법을 제안하였다. 제안된 2단계 정규화 기법은 저장탄약 신뢰성평가 데이터를 이용하여 비교한 결과 최소-최대 정규화와 유사하게 AUC(Area Under the ROC Curve)는 0.95 이상이었으며 학습속도는 학습 데이터 수와 은닉 계층의 노드 수에 따라 1.74 ~ 1.99 배 향상되었다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2000년도 추계정기학술대회:지능형기술과 CRM
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• pp.247-256
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• 2000

오늘날의 기업은 상품을 판매하는 것 뿐만 아니라 기업의 신용과 이미지를 위해 그 상품에 대한 사후처리(After Service) 업무에 많은 투자를 하고 있다. 이러한 양질의 사후서비스를 고객에게 공급하기 위해서는 많은 인력을 합리적으로 관리해야 하고 요청되는 고장수리 서비스 업무를 빠르게 해결하기 위해서는 업무를 인력들에게 합리적으로 배정을 하고 회사의 비용을 최소화하면서 정해진 시간에 요청된 작업을 처리하기 위해서는 인력들에게 작업을 배정하고 스케줄링하는 문제가 발생된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 화학계기의 A/S 작업을 인력에게 합리적으로 배정하는 스케줄링 시스템에 관한 연구이다. 먼저 스케줄링 모델을 HP 사의 화학분석 및 시스템을 판매, 유지보수 해 주는 "영진과학(주)"회사의 작업 스케줄을 분석하여 필요한 도메인과 고객서비스전략과 인력관리전략에서 제약조건을 추출하였고 여기에 스케줄링 문제를 해결하기 위한 방법으로 제약만족문제(CSP) 해결기법인 도메인 여과기법을 적용하였다. 도메인 여과기법은 제약조건에 의해 변수가 갖는 도메인의 불필요한 부분을 여과하는 것으로 제약조건과 관련되어 있는 변수의 도메인이 축소되는 것이다. 또한, 스케줄링을 하는데에 있어서 비용적인 측면에서의 스케줄링방법과 고객 만족도에서의 스케줄링 방법을 비교하여 가장 이상적인 해를 찾는데 트래이드오프(Trade-off)를 이용하여 최적의 해를 구했으며 실험을 통해 인력에게 더욱 효율적으로 작업들을 배정 할 수 있었고 또한, 정해진 시간에 많은 작업을 처리 할 수 있었으며 작업을 처리하는데 있어 소요되는 비용을 감소하는 결과를 얻을 수 있었다. 검증하였다.를, 지지도(support), 신뢰도(confidence), 리프트(lift), 컨빅션(conviction)등의 관계를 통해 다양한 방법으로 모색해본다. 이 연구에서 제안하는 이러한 개념계층상의 흥미로운 부분의 탐색은, 전자 상거래에서의 CRM(Customer Relationship Management)나 틈새시장(niche market) 마케팅 등에 적용가능하리라 여겨진다.선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity