• 한국정밀공학회지
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• 제13권11호
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• pp.57-63
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• 1996

Monitoring of grinding troble occurring during the process is classified into the quantitative data which depends upon a sensor and the qualitative knowledge which relies upon an empirical knowledge. Since grinding operation is highly related with a large amount of functional parameters, it is actually deficulty in copying wiht the grinding troubles through the process. To cope with grinding trouble, it is an effective monitoring systems when occurring the grinding process. The use of neural networks is an effective method of detection and/or monitroing on the grinding trouble. In this paper, four parameters which are derived from the AE(Acoustic Emission) signatures are identified, and grinding monitoring system utilized a back propagation learning algorithm of PDP neural networks is presented.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.208-211
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• 2021

본 논문에서는 합성곱 신경망을 활용하여 영상에서 마스크 착용 및 미착용 상태를 탐지하는 방법을 제안한다. 코로나바이러스감염증-19(COVID-19)의 유행에 따라 감염 및 확산방지를 위해 마스크 정상적 착용이 요구되는데 몇몇 사람들은 이를 지키지 않고 있으며 현재의 감시 시스템은 입구에서 마스크 착용 여부를 검사하는 방식으로 작동될 뿐 공간에 입장한 다음 착용 여부를 알 수 없다. 제안하는 방법은 합성곱 신경망을 통해 영상에서 얼굴을 탐지하여 얻은 데이터를 이용하여 다수사람들의 마스크 착용 및 미착용 상태를 판별하는 방법으로 설계하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.2622-2627
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• 2010

24시간 무인 감시 시스템에서 정확한 얼굴 인식은 절대적으로 필요한 요소이다. 그러나 얼굴 인식은 얼굴 영상의 왜곡, 조명, 얼굴의 크기, 얼굴 표정, 배경 영상 등의 변화로 인해 많은 제약이 있다. 본 연구에서는 얼굴 인식의 성능 향상을 위하여 혼합형 신경회로망을 제안한다. 제안한 방식은 신경회로망의 비지도학습 방식인 SOM과 LVQ 알고리즘을 이용하여 구성한다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위하여 고유얼굴 방식, 은닉 마코프 모델 방식, 다층 신경회로망 방식과 비교한다.

• 한국가스학회지
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• 제7권3호
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• pp.24-31
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• 2003

화학공장은 수많은 장치들로 구성되어 있고 매우 복잡한 구조를 가지고 있다. 특히 분산 제어 시스템(Distributed Control System, DCS)이나 공정 정보 시스템(Process Information System, PIS) 등을 설치하여 매분 또는 매초 단위로 공정 데이터를 얻고 있다. 화학공장의 경우, 데이터들의 방대한 양 뿐 만 아니라 데이터들간의 상호 연관성이 크고 재순환이나 화학 반응 등으로 인하여 막대한 계산량 및 비선형성을 지니기 때문에 효과적 분석에 곤란한 점이 있다. 따라서 본 연구에서는 함수연결연상 신경망을 이용하여 입력변수들을 확장함으로써 신경망의 비선형성 표현능력과 학습능력이 뛰어난 프로그램의 개발에 주안점을 두고 있다. REFA (Real Time Fault Analyzer)는 실시간으로 공정정보를 입력받은 후 입력값을 PC로 매핑하고, 이를 다시 역으로 매핑하여 입력값을 예측하여 공정을 감시하는 시스템으로 개발되었으며, Tennessee Eastman 공정에 적용해 우수성을 입증하였다.

• International journal of thyroidology
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• 제11권2호
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• pp.130-136
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• 2018

Background and Objectives: Intraoperative neural monitoring (IONM) of recurrent laryngeal nerve (RLN) in thyroid surgery has been employed worldwide to identify and preserve the nerve as an adjunct to visual identification. The aims of this study was to evaluate the efficacy of IONM and difficulties in the learning curve. Materials and Methods: We studied 63 patients who underwent thyroidectomy with IONM during last 2 years. The standard IONM procedure was performed using NIM 3.0 or C2 Nerve Monitoring System. Patients were divided into two chronological groups based on the success rate of IONM (33 cases in the early period and 30 cases in the late period), and the outcomes were compared between the two groups. Results: Of 63 patients, 32 underwent total thyroidectomy and 31 thyroid lobectomy. Failure of IONM occurred in 9 cases: 8 cases in the early period and 1 case in the late period. Loss of signal occurred in 8 nerves of 82 nerves at risk. The positive predictive value increased from 16.7% in the early period to 50% in the late period. The mean amplitude of the late period was higher than that of the early period (p<0.001). Conclusion: IONM in thyroid surgery is effective to preserve the RLN and to predict postoperative nerve function. However, failure of IONM and high false positive rate can occur in the learning curve, and the learning curve was about 30 cases based on the results of this study.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신설비학회 2007년도 학술대회
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• pp.306-309
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• 2007

지하구에는 국 가의 신경이라 할 수 있 는 전력, 통신, 상수도 등 주요시설물들이 수용되어 있으며, 지 하구는 화재, 집중호우에 의한 침수, 외부침입 등의 재난에 항상노출되어 있다. 2006년 12월에 발생된 구리 전력구 화재와 2000년 여의도 공동구 화재 등에서 보듯이 화재가 발생하면 화염과 연기, 유독가스로 인해 내부로 진입할 수 없으므로 조기경보 및 조기 대처가 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 지하구 중에서 통신케이블을 수용하는 통신구의 재난에 조기 대처할 수 있는 통신구 원격감시 시스템에 대해 기술하고자 한다. 통신구 원격감시 시스템은 통신구내의 침입, 침수, 화재 등을 모니터링하여 재난을 미연에 방지할 수 있도록 하고, 각 감지기 및 장치에 설정된 임계치를 초과한 경우 경보 현황을 운용자에게 알려 신속하게 조치할 수 있도록 하였으며, 시스템의 안정성과 확장성, 유지보수의 용이성 등을 고려하여 통합/분산 서버, 데이터 수집장치, 감지기 등 으로 구성 하였고, 시스템간의 연동과 호환성을 위해 표준화된 통신 프로토콜을 사용하였으며, 필요에 따라 감지기 및 장치를 수정, 추가할 수 있도록 개발하였다. 그리고 이를 검증하기 위해 부산지역의 지하철병행통신구 3.8km에 대해 시범설치하여 운용함으로써 시스템의 안정성, 운용성 등에 대해 검증하였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2000년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.171-174
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• 2000

원자력발전소에서 디지털 컴퓨터의 사용이 증가함에 따라 관련 시스템의 안전성, 신뢰성, 무결성, 가용성, 완전성 등을 충족시키기 위한 방안들이 현안으로 대두되고 있다. 특히 원자력발전소의 신경계통이라 할 수 있는 계측제어 계통의 디지털화로 인하여, 기존의 아날로그 하드웨어의 기능을 향상시킨 소프트웨어가 디지털 시스템에 사용되게 됨으로서, 디지털 시스템에 사용되는 상용 소프트웨어 제품의 신뢰도가 원자력발전소의 안전 및 안정 운영과 직결되므로 상용 소프트웨어에 대한 평가 문제가 중요한 관심사로 대두되었다. 본 논문의 서론에서는 원자력발전소에서 상용 소프트웨어제품을 사용하게 된 배경과 감시 및 제어를 위한 상용 실시간 운영체제를 사용하기 위한 고려사항을 기술하고, 본론에서는 상용 실시간 운영체제 선정시 제공하여야 할 기능에 대한 고려사항과, 상용 소프트웨어 제품 선정에 관한 규제 현황 및 규제 요건에 대한 고려사항을 해결하기 위한 선정 및 평가 절차를 수립하고, 이를 평가에 반영하는 방법과 절차를 제시한다. 결론에서는 원자력발전소 감시제어를 위한 상용 실시간 운영체제 평가시 고려사항의 해결에 대한 문제점과 해결 방안, 그리고 선정 절차 및 평가방안을 적용하는 데 따른 문제점과 해결 방안을 제시한다.

• 한국정밀공학회지
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• 제13권6호
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• pp.168-176
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• 1996

A diagnosis system which can monitor tool breakage and chipping in real time was developed using a DSP(Digital Signal Processor) board in face milling operation. AR modelling and band energy method were used to extract the feature of tool states from cutting force signals. Artificial neural network embedded on DSP board discriminates different patterns from features got after signal processing. The features extracted from AR modelling are more accurate for the malfunction of a process than those from band energy method, even though the computing speed of the former is slow. From the processed features, we can construct the real time diagnosis system which monitors malfunction by using a DSP board having a parallel processing capability.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1995년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.353-357
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• 1995

교반기나 펌프등의 회전기계에서의 트러블은 베어링 부분의 파손이나 결함보다는 미케니컬시일(이하 시일이라 한다)의 이상상태로 인한 액이나 기체의 누설에 의한 경우가 많다. 기계 또는 설비의 가동중에 이 실일의 고장은 단순히 시일 자체뿐만 아니라 설비 전체의 파손을 야기하고 시스템의 가동 중단으로 생산 계획에 막대한 차질을 가져오기 때문에 시일이 장착된 시스템에서는 시일의 이상상태에 대한 관리, 감시가 중요한 문제가 되고 있다. 본 연구에서는 온도와 토오크의 출력변화를 온라인 센싱 하고이들 센싱정보를 통합처리하여 시일의 이상 상태를 진단하는 방법에 대해 검토하였다. 센싱정보의 통합처리 모델로는 예측기능을 갖는 다충신경회로망을 이용하였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제15권11호
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• pp.189-198
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• 1998

Recently, monitoring of tool life is a matter of common interesting because tool life affects precision, productivity and cost in machining process. Especially flank wear has a direct effect on cutting mechanism, so the various pattern of cutting force is obtained experimentally according to variation of wear condition. By investigating cutting force signal, AR(Autoregressive) modeling and correlation dimension analysis is conducted in turning operation. In this modeling and analysis, we extract features through 6th AR model, correlation integral and normalized correlation integral. After the back-propagation model of the neural network is utilized to monitor tool life according to flank wear. As a result. a very reliable classification of tool life was obtained.