Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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2006.05a
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pp.218-221
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2006
High reliability and minimization of operating cost are important problems for both engine-manufacturer and user in operation of gas-turbine engine, for which various performance diagnostics including a fault identification have been a major issue nowadays. Performance estimation in the off-design conditions, however, encounters problems of large errors and of poor convergence because of much required data to be evaluated. In this study, a diagnostics code of engine performance has been developed by using GPA(Gas Path Analysis). Quantitative performance deterioration of the turbo-shaft engine for SUAV has been estimated with altitude variation and is compared with that obtained by GSP code.
Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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v.17
no.1
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pp.80-88
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2013
In currently developed engine condition monitoring systems, most field engine maintenance engineers have difficulties to use them in fields due to complexity, unpractical use, lack of understanding, etc. Therefore a practical usable engine condition monitoring system must be needed. This work proposes a practical performance condition monitoring of a small turbojet engine through comparing between the on-line performance monitoring data and the initial clean performance data calculated by the base engine performance model. Moreover the proposed monitoring system checks the gas path components' on-line health condition through comparing the component performance characteristics between the running engine represented as a deteriorated engine or a degraded engine and the base engine performance model represented as a clean engine. The proposed condition monitoring system is coded in a friendly GUI type program for easy practical application by a commercial tool, MATLAB/SIMULINK and LabVIEW.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.3
no.10
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pp.421-428
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2014
Like Alzheimer's disease, Parkinson's Disease(PD) is one of the most common neurodegenerative brain disorders. PD results from the deterioration of dopaminergic neurons in the brain region called the substantia nigra. Currently there is no cure for PD, but diagnosing in its early stage is important to provide treatments for relieving the symptoms and maintaining quality of life. Unlike many diagnosis methods of PD which use a single biomarker, we developed a diagnosis method that uses both biochemical biomarkers and imaging biomarkers. Our method uses ${\alpha}$-synuclein protein levels in the cerebrospinal fluid and diffusion tensor images(DTI). It achieved an accuracy over 91.3% in the 10-fold cross validation, and the best accuracy of 72% in an independent testing, which suggests a possibility for early detection of PD. We also analyzed the characteristics of the brain fiber pathways of Parkinson's disease patients and normal elderly people.
태양광 발전소에 대한 성능을 평가하기 위해서는 IEC 61724-1에 적합한 계측장치를 설치하고 데이터를 수집하여 평가하는 것이 일반적인 방법이다. 본 논문에서는 태양광발전소 현장에서 DC 어레이 성능을 평가하기 위한 방법을 제시하였다. 측정 일사량과 같은 환경정보 값과 태양광 DC 어레이 전압-전류 특성 곡선을 이용해 일사량에 따른 출력모델 식을 도출하였다. 도출된 모델 식은 태양전지 셀의 종류나 버스바에 따라서 차이가 발생되므로 기존의 태양전지 셀 등가회로 수식을 반영한 시뮬레이션 모델식이 적절히 변경되어야 함을 실험을 통해 검증하였다. 주기적인 진단 평가를 실시하지 않는 국내외 태양광 발전소는 성능저하가 발생된 상태로 운전되는 경우가 다수 일 것이다. 대부분의 관제모니터링을 시스템은 미쓰매칭 손실 평가분석이 불가능하며 운전상태 모니터링 하는 시스템이 대부분이다. 이에 태양광 발전소의 효율적 운영을 위해서는 현장진단 장치를 이용한 주기적 성능진단 평가나 발전소 데이터의 손실평가 분석 기술의 개발이 필요할 것이다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37
no.4C
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pp.313-320
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2012
An ECG(Electrocardiogram) compression can increase the processing speed of system as well as reduce amount of signal transmission and data storage of long-term records. Whereas conventional performance evaluations of loss or lossless compression algorithms measure PRD(Percent RMS Difference) and CR(Compression Ratio) in the viewpoint of engineers, this paper focused on the performance evaluations of compression algorithms in the viewpoint of diagnostician who diagnosis ECG. Generally, for not effecting the diagnosis in the ECG compression, the position, length, amplitude and waveform of the restored signal of PQRST wave should not be damaged. AZTEC, a typical ECG compression algorithm, is validated its effectiveness in conventional performance evaluation. In this paper, we propose novel performance evaluation of AZTEC in the viewpoint of diagnostician.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.05a
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pp.55-58
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2021
PFCM-R 알고리즘을 적용한 기존의 반려견 진단 방법에서는 클러스터링에서 사용되는 파라미터 값을 경험적으로 설정하고 견주가 입력하는 증상들 사이에서 관련성이 낮은 증상이 필터링 되지 않아서 질병의 도출 성능을 저하시키는 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 노드 활성 함수를 적용하여 증상간의 관련성이 적은 증상 데이터를 제거하여 학습 데이터를 구성한 후, 연상 메모리 알고리즘에 적용하여 반려견의 질병에 대한 진단 성능을 개선시키는 하이브리드 기반 다층 학습 구조를 제안하여 반려견 진단에 적용한다. 기존의 PFCM-R 알고리즘 진단 방법과 제안된 하이브리드 다층 구조 진단 방법을 비교분석한 결과, 기존의 방법보다 제안된 방법이 입력된 증상들에 대해서 기존의 방법보다 관련성이 있는 질병 도출 성능이 23.7%가 개선되었다.
Yeji Kim;Jong-Min Lee;Seung-Jin Yoo;Bo-Guen Kim;Hyun Lee;Yun Young Choi;Soo Jin Lee
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2024.01a
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pp.17-18
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2024
악성 흉수의 진단은 세포학적 검사로 암세포를 확인하는 것이 필수적이며 진단율은 50~80%로 나타난다. 양성자 단층 촬영은 비침습적으로 암 병기를 평가하는 유용한 방법이다. 하지만 암이 아닌 다른 원인으로 인한 포도당 대사로 인하여 양전자 단층 촬영만으로 악성 흉수를 진단하는 데 어려움이 있다. 악성 흉수 자동 진단 모델은 암세포를 진단하는데 있어서 보조적인 역할이 가능하다. 이에 따라 본 연구는 컨볼루션 신경망 기반의 딥러닝 모델을 개발하여 악성 흉수 진단 성능을 확인하고 진단의 보조적 목적으로써 딥러닝의 사용 가능성을 확인하고자 하였다. 결과적으로 모델 전반적으로 accuracy 0.7~0.86의 높은 성능을 보였다. 본 연구의 결과를 통해 실제 의료 환경에서 악성 흉수를 진단하는데 딥러닝 모델이 보조적인 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.11
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pp.4576-4582
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2010
Because most of vehicle provide users with the very limited information regarding the performance of vehicle, it is quite difficult for users to drive vehicles safe, and to maintain and repair vehicles properly. In order to solve the above-mentioned problems, several ways of research and development for the vehicle control and diagnosis system have been recently carried out. However, a lot of complicated problems and difficulties were arising due to the complexity of the developed system, degradation of the reliability for the vehicle performance control system, operational malfunction and so on. In this paper, for the purpose of solving the difficult problems and technical limitations, a system for vehicle performance which might be able to diagnose the reliability of vehicle performance by measuring and analyzing the real time performance of vehicle using the satellite telemetry technology was conmance oly defined and deehiced.hihe results derived from the cormance ofdvehiclactivities in this study shall be used as not only fundamental data but also materials for the detailed design for the implementation of vehicle performance diagnosis system in the near future.
일본에서는 경제의 고도 성장기인 1960년대에서 1970년대의 중반에 걸쳐서 대량의 전력설비가 설치되고 1980년대에 들어서는 보다 고도의 기술을 이용한 고성능의 대용량 전력기기.시스템이 도입되어 현재에 이르고 있다. 일본의 9개 전력회사의 수요 최대 전력은 1995년 여름에 약 1억 6천만 kW에 달하였다. 이와 같이 대용량에서 고성능의 전력설비를 고신뢰도로 효율 좋게 운용하기 위해서 일본에서는 다음과 같이 중점을 두고 전력설비의 절연진단기술의 개발을 행해 오고 있다. 1) 절연열화기구의 해명과 열화판정기준의 명확화 2) 절연진단계측에 있어서 노이즈의 저감과 제거 3) 절연열화진단의 on-line화 4) 절연잔존수명추정법의 개발 5) 절연진단에 컴퓨터 AI의 이용 절연진단은 그림 1에 나타낸 바와 같이 전력설비의 예방보전 중의 일부분으로서 위치하고 있다. 그림 1에 있어서 전력설비의 절연체에 가해지는 전기적, 열.기계적, 환경적 스트레스의 종류와 크기, 또 그것들에 의한 절연열화의 양상은 전력설비의 종류 즉 회전기, 정지기, 선로 각각에 따라 다르다. 따라서 다음에 전력설비의 종류별로 일본에 있어서 절연열화 진단기술의 현황과 연구개발 동향을 소개한다.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.9
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pp.551-557
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2019
Diagnosis of abnormal faults is essential for producing high quality products. The role of real-time diagnosis is quite increasing in the batch processes of producing high value-added products such as semiconductors, pharmaceuticals, and so forth. In this study, we evaluate the effect of variable selection and future-value estimation techniques on the performance of the diagnosis system, which is based on nonlinear classification and measurement data. The diagnostic performance can be improved by selecting only the variables that are important and have high contribution for diagnosis. Thus, the diagnostic performance of several variable selection techniques is compared and evaluated. In addition, missing data of a new batch, called future observations, should be estimated because the full data of a new batch is not available before the end of the cycle. In this work the use of different estimation techniques is analyzed. A case study on the polyvinyl chloride batch process was carried out so that optimal variable selection and estimation methods were obtained: maximum 21.9% and 13.3% improvement by variable selection and maximum 25.8% and 15.2% improvement by estimation methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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