• 한국농업기계학회:학술대회논문집
• /
• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
• /
• pp.163-163
• /
• 2017

모돈은 교배, 임신, 분만, 포유, 이유를 순환적 반복을 요구하는 개체로서 스마트 농장 시스템의 생산성 향상에 있어서 중요한 요소이다. 본 연구에서는 모돈 능력의 극대화 및 최적의 시스템 관리를 위해서 초음파 센서를 활용한 모돈의 지제 이상 징후를 실시간으로 계측할 수 있는 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 높이에 따라 상-중-하(30 cm 간격), 위치에 따라 전면부-후면부에 초음파 센서를 설치하고 이를 마이크로 컨트롤러에 연결하여 모돈의 지제 이상 유무 측정이 가능하도록 하였다. 모돈의 체형과 위치를 고려하여 설치된 초음파 센서의 위치 조절이 가능하도록 하였다. 또한 소형 LCD 모듈을 내장하여 실시간 모니터링이 가능하도록 하였으며, 측정된 데이터는 저장장치인 microSD 카드에 저장되도록 하였다. 모돈사의 환경을 고려하여 방밀형 구조로 하우징 마감하였다. 이 모돈 지체 이상 분석 시스템에 사용된 툴은 C언어를 이용하였다. 건강한 모돈을 대상으로 모돈의 지제의 관찰을 위하여 총 12회의 현장 실증실험이 수행되었으며, 현장 실증 시험 중 소요된 시간은 현장의 상황에 따라 다소 상이하였다 (8시간-28일). 높이 상에 위치한 전면부 및 후면부 초음파 센서 모두에서 모돈이 검출이 된 경우 정상 기립으로 간주하였고, 높이 상에 위치한 전면-후면부 초음파 센서 모두에서 모돈이 검출이 되지 않은 경우 정상적으로 누워 있는 걸로 간주하였다. 높이 하에 위치한 전면부 혹은 후면부 초음파 센서 한곳만 모돈이 검출된 경우 비정상적인 기립으로 간주하였다. 취득된 데이터를 분석한 결과 모돈의 정상적 상태 (기립상태, 누운 상태, 앉은 상태)와 그 외의 비정상적 상태로 분류가 가능하다. 또한 측정된 초음파 센서의 진동의 유무 및 파동형태에 따라서 모돈의 상태 예측이 가능하다. 초음파 센서의 진동 파동이 크고 안정된 상태인 경우 정상적인 활동 상태로 판단하였으며, 진동 파동이 작고 안정적인 경우는 수면 상태로 분류하였다. 실시간으로 지속적인 데이터 획득을 위하여 차후 초음파 센서 및 시스템의 보완작업이 필요하다. 이와같은 모돈의 행동 패턴에 따른 취득된 데이터를 분류하여 모돈의 발정에 의한 행동 특성(기립시간) 분석에 따른 발정 적기 발견 및 정량화 기술 개발에 활용이 가능하다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제23권10호
• /
• pp.1311-1319
• /
• 2019

현재 웹 환경은 정보 공유와 비즈니스 수행을 위해 보편적으로 사용되고 있는 영역으로 개인 정보 유출이나 시스템 장애 등을 목표로 하는 외부 해킹의 공격 타켓이 되고 있다. 기존의 사이버 공격 탐지 기술은 일반적으로 시그니처 기반 분석으로 공격 패턴의 변경이 발생할 경우 탐지가 어렵다는 한계가 있다. 특히 웹 취약점 기반 공격 중 삽입 공격은 가장 빈번히 발생하는 공격이고 다양한 변형 공격이 언제든 가능하다. 본 논문에서는 웹서버 로그에서 정상상태를 벗어나는 비정상 상태를 탐지하는 이상상태 탐지 기법을 제안한다. 제안된 방법은 웹서버 로그 내 문자열 항목을 머신러닝 기반 임베딩 기법으로 벡터로 치환한 후 다수의 정상 데이터와 상이한 경향성을 보이는 비정상 데이터를 탐지하는 머신러닝 기반 이상상태 탐지 기법이다.

• 좋은식품
• /
• 통권4호
• /
• pp.10-13
• /
• 1971

한국인의 일반적인 영양실태는 어떻한가? 영양소섭취상태, 단백질섭취상태, 지방섭취상태, 칼슘섭취상태등 우리의 영양소섭취상태는 식물성식품에 의존하고 있으며 곡류에서 전체 80$\%$이상의 영양소를 섭취하고 있어 국민체위는 크게 발전을 못하고 있다

• 한국산업안전학회:학술대회논문집
• /
• 한국안전학회 2002년도 춘계 학술논문발표회 논문집
• /
• pp.413-418
• /
• 2002

베어링은 산업현장에서 널리 쓰여지는 중요 부품이다. 따라서 이의 결함에 따른 손실을 예방하기 위해서는 이상을 진단하고 검지하는 기법이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 저속회전하므로 노이즈가 많이 포함되어 절상상태의 신호검출이 어려운 저속회전베어링의 외륜이상을 웨이브렛의 Denoising 기법을 적용하여 정량적으로 진단하고 패턴인식법 중의 하나인 KDI(Kullback Discrimination Information)를 적용하여 이상상태의 진단/검지능력을 시험해 보았다. 웨이브랫의 Denoising 기법은 노이즈 캔셀링(Noise canceling)이 능력이 뛰어났고, HDI기법은 저속회전베어링의 정상과 이상의 분류에 뛰어난 검지능력이 있음을 알 수 있었다.(중략)

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
• /
• 한국정밀공학회 1994년도 추계학술대회 논문집
• /
• pp.20-25
• /
• 1994

절삭공정의 자동화의 무인화를 달성하기 위해서는 경험을 가진 작업자의 역활이 컴퓨터에 의한 자동적인 감시 및 제어시스템으로 대체되어야 한다. 특히 공작기계에서 발생할 수 있는 자체의 고장이나 절삭과정중에 발생하는 이상상태를 실시간으로 검출하여 원인을 자동적으로 진달 할 수 있어야 한다. 절삭가공 공작기계의 이상상태 감시 및 진단의 현황을 살펴보면 주로 공구상태의 감시와 채터 감시가 연구의 대상 이 되고 있다. 공구상태의 감시는 공구의 마모와 파단을 검출하고 있다. 이 중에서 공구의 파단은 발생 즉시 실시간으로 감시되어야 한다. 밀링작업에서는 1회전 이내의 공구회전에 파단을 검출하고 기계를 정지시켜야 한다. 최근의 절삭가공에서는 절삭공구로 강력절삭을 위해 고경도 재료를 사용함에 따라 공구의 파단이 빈번하게 발생하고 있다. 정면밀링과 같은 단속절상에서는 절삭날이 큰 충격을 받으므로 더욱 파단에 대한 감시가 필요하다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
• /
• 한국시뮬레이션학회 2002년도 추계학술대회 논문집
• /
• pp.59-64
• /
• 2002

위성의 자세 및 궤도, 추진기 등 상태의 동적 반응과 위성체 내부의 원격 명령 및 원격측정 처리 과정을 시뮬레이션하여 관제시스템의 운용자 교육 및 위성 이상상태 분석을 위한 위성 다목적실용위성 2호 시뮬레이터을 객체지향설계기법을 이용하여 설계한 내용을 기술한다.

• 전기기술인
• /
• 제267권11호
• /
• pp.30-34
• /
• 2004

최근에는 설비의 이상징후를 포착함으로써 사고를 예지하고 치명적인 상태로 진전되기 전에 보완하는 이른바 예측보전 기술을 중심으로 하는 사고예방 방향으로 변화되어 가고 있다. 이 예측보전기술은 기기의 상태를 정량적으로 파악하여 이상징후를 초기단계에서 검지하는 이상예지진단과 기기성능의 경녕적인 변화에 착안한 노화진단 등을 중심으로 하고 있다.

• 응용통계연구
• /
• 제26권2호
• /
• pp.281-290
• /
• 2013

DD-plot은 분류문제를 풀기 위한 유용한 비모수적 방법이다. 우리는 이러한 DD-plot을 다변량공정에서 이상상태를 탐지하기 위한 그래픽 방법으로 사용할 수 있다. 본 논문을 통하여 이상상태를 탐지하기 위한 그래픽 방법으로서 동적 DD-plot과 동적 품질지수그림을 제시하고자 한다.

• 산업경영시스템학회지
• /
• 제20권43호
• /
• pp.119-126
• /
• 1997

본 논문에서는 제품을 생산하는 도중에 생산체계의 상태가 관리상태에서 이상상태로 전이될 수 있는 불완전한 생산체계에 있어서의 경제적 생산주기 결정모형을 다룬다. 생산체계가 관리 상태에 머무는 생산시간이 지수분포를 따른다는 가정하에서 전체 현금흐름의 현재가치를 생산 주기의 함수로 유도하고, 이 함수를 최대화하는 경제적 생산주기의 근사해를 구한다. 근사해에서 출발하여 최적해를 찾아 내는 간단한 알고리즘을 개발하고, 이를 적용한 수치예를 보인다.

• KEPCO Journal on Electric Power and Energy
• /
• 제4권2호
• /
• pp.101-105
• /
• 2018

본 논문에서는 가스 터빈 축 진동 신호 비정상 상태 분석의 사례 연구를 위해 커널 회귀 모델을 적용한다. 원격으로 전송되는 발전소 가스터빈의 진동데이터에 커널 회귀 모델을 적용하여 설비를 실시간으로 감시 및 분석 외에도, 축진동 신호의 비정상 상태를 분석하기 위하여 활용될 수 있다. 정상운전 중에 측정한 가스터빈의 정상적인 축진동 데이터 기반의 훈련데이터를 사용하여 생성한 자동연관커널회귀의 경험적 모델을 생성하고 적용할 수 있다. 이 데이터 기반 모델의 예측치를 실시간 데이터와 비교하여 신호의 상태를 분석하고 잔차를 감시하여 이상상태에 대한 분석 정보를 제공할 수 있다. 이상상태에서 발생하는 잔차는 비정상적으로 변화됨으로서 비정상 상태를 분석 할 수 있다. 본 논문에서 커널회귀모델은 축진동 센서의 신호 이상의 원인 분석 사례에서 고장을 구분할 수 있는 정보를 제공한다.