최근 모니터링 및 예측 시스템을 이용하여 사전에 결함을 발견하고 이를 경고하는 시스템이 활발히 연구되고 있다. 차량 안전 관리에 있어서도 예측 결함 분석 기술을 적용하여 자동차 휠 베어링의 고장 유무 및 고장 유형을 조기에 경고하는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 휠 베어링과 결합 된 센서 모듈과 각 센서 모듈에서 차량 가속 정보 및 진동 정보를 수집, 저장 및 분석하는 진단 시스템을 제시하였다. 제안된 센서 모듈은 저비용으로 차량의 휠 베어링 상태를 모니터링하며, 이렇게 수집된 데이터를 활용하여 진단 및 고장 예측 기능을 수행하는 방안을 연구하였다. 개발된 센서 모듈과 예측 분석 시스템은 가진 테스트 장비 및 실제 차량을 이용하여 테스트하고 그 유효성을 평가하였다.
본 연구는 웹기반 교수 시스템을 이용하는 학습자의 지식 수준을 지능적으로 진단하기 위하여 문항 반응을 이용한 진단 모듈의 설계와 구현에 관하여 다룬다. 문항 반응 이론은 기존의 학습자 검사 방법처럼 전체 문항에서 정답 문항의 총점에 근거를 두고 학습자를 진단하는 것이 아니라 문항 하나 하나에 근거를 두고 학습자의 지식 수준을 검사하는 것이다. 기존의 웹기반 교수 시스템의 경우 학습자의 지식 수준은 고려하지 않고 검사의 총점 결과만을 가지고 진단한 뒤 그 결과를 토대로 이분법적인 학습을 진행하는 오류를 범하고 있다. 이는 학습자의 올바른 진단이 될 수 없으며 학습자 모델을 구성하기가 어려워 진보한 지능형 교수 학습 시스템에 적용하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 기존에 연구된 문항 반응 이론을 수학 학습에 응용하여 학습자의 지식 수준을 진단하기 위한 학습자 진단 모듈의 설계 및 구현에 대한 방향을 제시하고자 한다.
전립선 비대증은 고령 남성의 대표적 만성질환으로서 간단하면서도 비침습적인 방법인 요류검사를 수행하여 진단한다. 이러한 전립선 비대증을 진단하기 위한 제품들이 사용되고 있으나, 기존 제품은 특징되는 파라미터의 결과만 제공할 뿐 시간에 따른 오류의 변화, 데이터베이스 기능 등 환자의 정보를 제공하지 못하는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 유비쿼터스환경을 고려한 무선모듈과 LabVIEW 기반의 윈도우 프로그램을 이용하여 전립선 진단을 위한 특징 파라미터 추출 프로그램의 개발뿐만 아니라 환자 정보의 데이터베이스가 가능한 시스템을 개발하였다.
정적인 CAI 테크닉에 의해 개발된 기존의 프로그램들은 고정된 교육과정과 내용을 가지고 있기 때문에 다양한 수준의 학습자에게 적합한 학습을 하기에는 어려운 점이 매우 많다. 또한 학습자들 개개의 독특한 학습에 대해 적절한 교육방법을 제공하기 위한 보조 기능에 대해 그 유연성이 부족하다. 이러한 문제들을 해결하기 위하여 본 논문에서는 분수 연산을 위한 지식 기반의 교수 시스템의 설계 및 구현을 하였다. 분수 연산에 관련된 지식들을 분석하여 학습자의 이해 수준과 잘못 인식하고 있는 버그, 상호 관련된 오류를 진단하고 학습자에게 적합한 교수학습 모듈을 구현한다. 학습자의 이해 수준과 오류를 진단하기 위한 진단 모듈과 학습자 인터페이스 모듈을 실험을 하여 기존 분수학습 CAI보다 지능형 분수 교수 시스템의 학습 성취도가 높아짐을 살펴보았다.
미만성 갑상샘 질환은 그 진단 기준이 모호하고 숙련자의 주관적인 진단에 따라 오류가 많이 발생한다. 초음파 영상에 영상처리기술을 적용하고 정량적 데이터를 추출하여 컴퓨터 보조 진단 시스템에 적용하게 되면 보다 정확하고 정략적인 진단이 가능하다. 본 논문에서는 갑상샘 질환 환자를 정상, 경도, 중등도로 분류된 초음파 영상에 GLCM 알고리즘을 적용하여 19개의 파라미터를 추출하였다. 이들 파라미터를 이용하여 인공신경망을 적용하여 미만성 갑상샘 초음파 영상을 분류하여 최종 96.9%의 분류율을 얻었다. 본 연구의 결과를 이용하여 갑상샘 질환의 진단에 있어 육안 판독에 따른 오류를 감소시키고, 미만성 갑상샘 질환 진단의 2차적인 수단으로 활용 가능할 것으로 기대된다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제38권6호
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pp.744-750
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2014
선박용 디젤엔진의 상태 감시 및 이상 경보에 대한 신속하고 적절한 조치는 선박 운항에 있어서 안전성 및 경제성을 위해서 매우 중요하다. 만약 유지보수 업무를 담당하는 엔지니어의 고장원인에 대한 진단 오류 등으로 인하여 적절한 조치를 취하지 못하게 되면 이는 곧 대형 사고로 이어질 수 있다. 따라서 선박용 디젤엔진의 객관적인 진단에 도움을 주는 통합 감시 및 진단 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 실시간으로 측정된 시계열 데이터를 분석한 후, 분석된 데이터의 상태 및 변화 추이를 감시하고 이를 기반으로 진단에 도움을 주기 위한 목적을 가진 시스템의 개발에 관한 내용을 다룬다. 이러한 감시 및 진단을 수행함으로써 이상이 발생하면 신속하게 경보를 제공하여 적절한 조치를 취할 수 있게 되어 선박용 디젤엔진의 안정성이 향상된다.
기존의 루프탑 태양광 발전 시스템들은 안전성 문제와 더불어 시스템상의 오류 때문에 주로 고정형 시스템 개발 초점이 맞추어져 있었다. 이에 기존 고정식 루프탑 태양광 발전 기술에 태양광 추적 시스템과 모니터링 시스템을 추가하여 루프탑 설치형 스마트 태양광 발전 시스템을 개발하고자 한다. 이는 태양광 추적시스템 접목, 안전진단 및 대처시스템 접목, 이상진단 및 알람 시스템 접목, 외부기기 제어 및 모니터링 시스템 접목으로 "루프탑 설치형 스마트 태양광 발전시스템" 개발 및 사업화에 활용 계획이다.
본 연구에서는 지진가속도계측시스템의 정상 운영여부를 판단하고 지진가속도 계측자료의 유효성을 검증할 수 있는 알고리즘을 개발하기 위하여 현재 운영 중인 공공건축물 지진가속도계측시스템 계측자료를 이용한 조사·분석을 수행하였다. 연구 결과를 통해 시스템에서 생성하는 주요 자료인 실시간 데이터(MMA/sec) 자료와 이벤트 계측자료(MiniSEED)의 생성 절차에서 발생하는 오류와 계측자료 자체의 이상 여부를 감지할 수 있는 알고리즘을 개발하였으며, 오류 유형을 분석하여 계측 데이터 분석을 통한 점검 방향 판단의 기초자료를 마련하였다. 이를 통해 수신/미수신으로 관리되던 지진가속도계측시스템의 점검 여부 및 이상 종류를 판단할 수 있는 가이드라인으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
점검 장비 S/W의 기존 방식 중에서 Visual C++등과 같은 RAD도구를 사용한 S/W 설계 기술은 간단한 메뉴의 변경 및 점검항목의 추가 등이 필요한 경우 매번 수많은 지휘단계와 코딩 및 플래시 디자인 수정, 재 컴파일, 배포 등과 같은 복잡한 단계를 거쳐야 하는 번거로움과 시간낭비를 초래한다. 또한 구현 시 수 많은 보안사항들이 포함되어 있어 작업자에 의한 기밀 유출이 우려되며 각종 무기체계 정비유지를 위한 점검 장비는 신속하고 정확하며, 효율적인 고도의 진단 능력이 요구되고 있다. 본 논문에서는 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 상용의 RIA기술과 진단 지식 기반 XML데이터로 구현한 COTS 고장진단시스템 설계기술을 제안한다. 제안된 방식은 기존 방식의 문제점을 보완하고, 점검시간 단축 및 성능 향상, 사용성, 유지보수의 용이성을 향상시킨다.
질병 치료에 대한 패러다임이 과거 치료 위주에서 조기진단 및 예방의 개념으로 전환되고 있으며 진단용 마커와 단클론 항체 제작은 핵심 기술로 부각되고 있다. 현재까지의 항원결정부위(epitope) 예측은 단백질의 1차구조인 아미노산 배열 순서를 바탕으로 추출되어 진다. 하지만 항원결정부위는 수용성의 항체와 직접 결합하기 때문에 친수성 잔기가 차지하는 비율이 높아야 하며, 면역계가 쉽게 인지할 수 있도록 노출되어 있어야하고, 긴 선상의 폴리펩티드 단백질이 3차원 구조를 형성하기 위해 회전, 유연성 등이 요구된다. 따라서 한 가지 성질 중심으로 할 경우 오류가 나올 가능성이 있다. 이를 보완하기 위하여 본 연구에서는 친수성(hydrophilicity), 극성(polarity), 파묻힘성(buried residues), 접근성(accessibility), 회전성(${\beta}-turns$), 유연성(flexibility), 굴절성(refractivity) 등을 분석한 후 통합 예측시스템을 개발하였다. 이를 검증하기 위해 고양이 백혈병 바이러스의 항원결정부위를 예측해보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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