• 인터넷정보학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.129-142
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• 2010

무선선서네트워크의 주요 응용분야 중 하나가 유비쿼터스 헬스케어 시스템이다. 하지만 무선센서네트워크가 가지고 있는 과제중의 하나는 데이터 중에 나타나는 높은 손실 율이다. 바이오 센서로부터 들어오는 데이터는 기지국에 도착되지 않을 수 있으며, 이 값은 손실 값(missing value)이 된다. 본 논문은 기지국에서 데이터를 수집하고, 손실 값을 처리한 후, 증상 패턴에 따라 건강상태를 분류하여, 비상시에 적절한 행동을 취할 수 있도록 하는 헬스케어 모니터 에이전트(HMA)를 제안한다. 이 에이전트는 유비쿼터스 헬스케어 환경에 적용되며, 건강상태를 인지하기 위한 증상패턴으로 바이오 센서 및 환자의 가족력으로 부터 생성된 데이터를 사용한다. 손실 값이 나타나면 HMA는 분류하기 전에 증상패턴의 손실 값을 채우기 위한 예측 알고리즘을 수행한다. 시뮬레이션 결과 HMA를 사용한 예측알고리즘이 다른 방법들에 비해 더 정확하게 증상패턴을 분류함을 보여주었다.

• 천문학회보
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• 제37권2호
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• pp.224.2-224.2
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• 2012

지상시험에서 위성 카메라의 규격에 정의된 모든 원격명령과 상태정보 인터페이스를 확인하고 카메라의 기능 시험을 수행해야 한다. 위성 카메라는 많은 원격명령 및 상태정보 인터페이스를 정의하여 사용하므로 수작업으로 이 모든 인터페이스 및 기능을 시험하는 것은 무리가 있다. 따라서 빠르고, 정확하고, 꼼꼼하게 이를 점검하기 위한 시험 소프트웨어가 필요하다. 시험 소프트웨어는 모든 원격 명령을 카메라에 전송하고, 원격상태정보를 수신하여 명령의 동작여부와 카메라의 상태를 확인한다. 소프트웨어는 명령마다 임의로 파라미터를 세팅할 수 있어 정상적인 명령에 대한 카메라의 동작뿐만 아니라, 비정상 명령에 대한 처리 능력까지 살필 수 있다. 또한 시스템의 메모리에 데이터를 업로드 혹은 다운로드할 때는 데이터의 양이 많기 때문에 소프트웨어는 여러 서브 명령으로 나누어 전송하거나 수신하는 것이 필요하다. 메모리 업로드 다운로드를 위해 소프트웨어는 인터페이스 규격에 맞추어 헤더 정보를 생성하고, 데이터 분석을 위해 별도의 기능을 갖는다. 소프트웨어는 비주얼 C++과 네트워크 기반의 데이터소켓버스를 이용하여 설계하였다. 메인 GUI는 데이터소켓버스를 이용하여 로컬컴퓨터의 서버를 구동하여 카메라를 제어하고 영상데이터를 수신한다. 소프트웨어는 유저가 운용하기 쉽고, 모든 명령과 상태정보 인터페이스를 빠짐없이 점검하기 위해 기능별로 분류하였으며 명령과 연관된 상태정보를 함께 체크할 수 있도록 하였다. 또한 시험시 카메라의 상태를 확인하기 위하여 전원상태, 온도, 기본 상태정보를 항상 모니터링하는 기능을 추가적으로 갖는다.

• 한국지하수토양환경학회:학술대회논문집
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• 한국지하수토양환경학회 2006년도 총회 및 춘계학술발표회
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• pp.379-382
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• 2006

본 연구에서는 다양한 토지이용의 불교란 토양칼럼 시료를 대상으로 토양 물리화학 특성 및 자연강우에 대한 토양배수 양상을 분석하였다. 공극률은 토양컬럼에서의 유효공극률과 투수계수 및 자연강우에 대한 배수율과 대체로 정의 상관관계를 보인다. 미국 통일분류법에 따라 토양을 분류하였을 때 소성성이 낮은 실트질 토양과 점토질 토양은 유효공극률이 낮으면서 배수율도 낮고, 소성성이 없는 실트질이 섞인 자갈(유구-논)과 실트질 모래는 유효공극률이 비교적 높으면서 배수율이 다소 높았다. 불교란 토양컬럼을 완전 포화상태에서 자연배수할 때 대부분의 토양은 50시간 전후로 거의 다. 배수되며 $150{\sim}200$시간 경과되면 거의 모든 토양에서 완전배수가 되었다. 일부 500여시간이 경과되어도 지속적으로 배수되는 토양이 있는데 이는 토양수분보유특성에 기인하는 것으로 사료된다. 배수량으로 가정한 함양량 실측실험에서는 오송(전의)임야 > 무주-밭, 무주-논 > 유구-임야 > 김해-밭 > 유구-논, 유구-밭 순으로 높았으며 이들 시료들의 함양률은 50% 이상이었다. 토성에 따른 자연강우 배수상태를 보면, 소성성이 낮은 실트질 토양의 배수율이 낮고, 실트질 모래는 다양한 배수상태를 보이나 대체로 배수율이 높다. 그리고 1차, 2차 실험에서 선행 강우 5mm 미만은 토양배수에 영향을 미치지 않았다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.153-159
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• 2009

본 논문에서는 지금까지 검사자에 의해 목시 검사로 이루어지고 있는 강구의 결함 여부를 자동으로 평가할 수 있는 새로운 시스템을 제안한다. 먼저 결함 종류 판별을 위하여 특징값 6가지를 결정하고 퍼지 추론과 Choquet 퍼지 적분을 사용한다. 결함정도에 따라 분류된 결함을 Choquet 퍼지 적분을 수행하게 되면 결과 값에서 서로 상쇄가 발생하여 원하지 않는 결과를 제시할 수 있다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 같은 특징을 갖는 계열들로 결함의 종류를 재분류하여 퍼지적분을 수행함으로서 상태 평가치의 상쇄를 최소화한다. 그리고 최종 상태 평가치와 계열의 평가치를 사용하여 결함 종류를 분류하는 하는 방법을 제시하며, 실제 실험 결과를 통해 제안된 시스템의 타당성을 평가한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.23-26
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• 2005

산업 시설 등에서 운전 중인 회전 기계의 동작, 감시, 진단은 설비의 효율적인 운용 및 사고 방지 등을 위해 매우 중요한 일이다. 이상 진단 기술은 기기에 설치된 센서로부터 취득된 데이터의 특징을 추출하는 것과 분류된 데이터를 이용해 정상 또는 이상으로 구분하거나 이상의 원인을 분석하는 두 가지 과정으로 진행할 수 있다. 기존의 기술들은 주파수 분석과 패턴 인식의 방법 등이 적용되어 왔다. 본 논문에서는 운전되고 있는 정상/비정상 상태를 분류하기 위하여 기기들의 사운드 정보를 획득하여 웨이블렛 변환을 거쳐 주파수 대역별 신호를 나누었다. 나누어진 대역별 신호의 RMS값으로 입력벡터를 구성하고 이 입력벡터에 K-means 방법을 적용하여 정상 및 비정상 상태의 모델을 결정한다. 결정된 정상 및 비정상 상태의 모델과 입력 벡터를 비교하여 입력 신호의 정상/비정상을 판단한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.1-10
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• 2021

본 연구에서는 EEG 신호를 기반으로 감정 인식에 유용한 딥러닝 기법을 제안한다. 감정이 시간에 따라 변화하는 특성을 반영하기 위해 Long-Short Term Memory 네트워크를 사용하였다. 또한, 특정 시점의 감정적 상태가 전체 감정 상태에 영향을 미친다는 이론을 기반으로 특정 순간의 감정 상태에 가중치를 주기 위해 어텐션 메커니즘을 적용했다. EEG 신호는 DEAP 데이터베이스를 사용하였으며, 감정은 긍정과 부정의 정도를 나타내는 정서가(Valence)와 감정의 정도를 나타내는 각성(Arousal) 모델을 사용하였다. 실험 결과 정서가(Valence)와 각성(Arousal)을 2단계(낮음, 높음)로 나누었을 때 분석 정확도는 정서가(Valence)의 경우 90.1%, 각성(Arousal)의 경우 88.1%이다. 낮음, 중간, 높음의 3단계로 감정을 구분한 경우 정서가(Valence)는 83.5%, 각성(Arousal)은 82.5%의 정확도를 보였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.301-301
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• 2022

본 연구는 운영 조건이 달라짐에 따라 회전수가 변하는 기기의 정상적 가동 여부와 고장 종류를 판별하기 위한 인공지능 알고리즘의 적용을 다루고 있다. 회전수가 변하는 장비로부터 계측된 상태 모니터링 센서의 신호는 비정상(non-stationary)적 특성이 있으므로, 상태 신호의 한계치가 고장 판별의 기준이 되기 어렵다는 점을 해결하고자 하였다. 정상 가동 여부는 이상 감지에 효율적인 오토인코더 및 기계학습 알고리즘을 적용하였으며, 고장 종류 판별에는 기계학습법과 합성곱 기반의 심층학습 방법을 적용하였다. 변하는 회전수와 연계된 주파수의 비정상적 시계열도 적절한 고장 특징 (Feature)로 대변될 수 있도록 시간 및 주파수 영역에서 특징 벡터를 구성할 수 있음을 예제로 설명하였다. 차원 축소 및 카이 제곱 기법을 적용하여 최적의 특징 벡터를 추출하여 기계학습의 분류 알고리즘이 비정상적 회전 신호를 가진 장비의 고장 예측에 활용될 수 있음을 보였다. 이 과정에서 k-NN(k-Nearest Neighbor), SVM(Support Vector Machine), Random Forest의 기계학습 알고리즘을 적용하였다. 또한 시계열 기반의 오토인코더 및 CNN (Convolution Neural Network) 적용하여 이상 감지와 고장진단을 수행한 결과를 비교하여 제시하였다.

• 풍력에너지저널
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• 제14권3호
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• pp.34-42
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• 2023

The reduction of operation and maintenance (O&M) costs is a critical factor in determining the competitiveness of wind energy. Predictive maintenance based on the estimation of remaining useful life (RUL) is a key technology to reduce logistic costs and increase the availability of wind turbines. Although a mechanical component usually has sudden changes during operation, most RUL estimation methods use the trend of a state index over the whole operation period. Therefore, overestimation of RUL causes confusion in O&M plans and reduces the effect of predictive maintenance. In this paper, two RUL estimation methods (load based and data driven) are proposed for the bearings of a wind turbine with the results of trend classification, which differentiates constant and increasing states of the state index. The proposed estimation method is applied to a bearing degradation test, which shows a conservative estimation of RUL.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.119-123
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• 2006

본 논문에서는, 주성분분석기법과 다층신경망에 기반을 유도전동기의 고장진단기법을 제안하고자 한다. 입력의 수가 많을 경우 다층신경망만을 이용하여 분류하는 데는 한계가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 주성분분석기법에 의해 입력특징의 수를 축약한 후, 비선형분류기인 다층신경망을 적용하였다. 또한, 주성 분석기법에 추출된 특징벡터가 고장상태별로 비선형성 특성을 보일 경우 기존의 거리척도 기반에 의한 분류방법으로 정확한 진단을 하는데 어려움이 있다. 이를 위해 비선형 분류기인 MLP를 적용함으로써 효과적인 고장진단을 하자 한다. 세안된 기법은 다양한 실험을 통해 기존의 선형분류기에 비해 우수한 겨과를 보임을 나타내고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2001년도 춘계종합학술대회
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• pp.720-723
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• 2001

현재 인터넷 환경에서 크래킹은 보편화되어 있다. 이러한 크래킹을 탐지하거나 방어하기 위한 기법들은 대부분 기존의 불법 침입 유형을 분석하여 대응 알고리즘을 개발하는 것이 대부분이다. 현재 알려진 침입 탐지 기법은 비정상 탐지(Anomaly Detection)와 오용 탐지(Misuse Detection)로 분류할 수 있는데, 전자는 통계적 방법, 특징 추출 등을 이용하며, 후자는 조건부 화률, 전문가 시스템, 상태 전이 분석, 패턴 매칭 둥을 적용한다. 본 연구에서는 상태전이 기반의 연관 마이닝 기법을 이용한 침입 시나리오 탐지 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 본 연구에서는 의사결정지원시스템에서 많이 적용한 연관 마이닝 기법을 여러 가지 불법 침입과 연관된 상태 정보를 분석할 수 있는 수정된 상태전이 알고리즘을 제시한다.