소성 영역(Sintering zone)에서 클링커(Clinker)의 형상 형성은 시멘트 생산 공정에서 가장 중요한 생산 공정중의 하나이다. 소성공정의 진단 및 최적 제어의 핵심은 써모그래프(Thermo graph), 즉 적외선 카메라를 이용한 온도 분포의 측정이다. 여기에서 다룰 ''PIT Indicator'' 시스템은 분진이 많은 열악한 산업 현장의 연소 시스템에 적용할 수 있도록 특별히 설계한 공냉식의 2개 채널을 가진 광학 장비에 기초하고 있다. 비디오 영상과 써모그래프 이미지 그리고 다양한 연소 특성이 카메라를 통하여 얻어지고 자기 학습 기능을 가진 소프트웨어에서 기록되고 분석된다. 이때 얻은 데이터는 수학적 모델에서 온라인으로 Free Lime 함유율을 예측하는데 이용된다. 열분포의 써모그래프 표시와 공정상의 다양한 운전 특성을 분석하여 주는 ''PIT Indicator'' 소프트웨어를 통하여 다른 공정 제어 시스템과 연결이 가능하다. 이와 같은 하드웨어와 소프트웨어를 이용하여 최적화가 필요한 여러요소들의 최적화를 동시에 그리고 온라인으로 수행할 수가 있다. Free Lime 함유율의 연속적인 온라인 연산을 통해 생산 설비 및 공정에 맞는 최소한의 에너지를 Kiln 에 공급함으로써 근본적으로 1차 연료의 절감이 가능하고 NOx와 같은 유해 가스의 배출량도 제어할 수 있다. 또한 별도로 NOx에 대한 모델을 개발하여 NOx를 정확하게 예측하는 것도 가능하다.
삼성생명의 지방을 비롯한 총 7개 의무실에서 1997년 11월 1일부터 11월 30일까지 동일 진단시에 5-10분 이상의 시간 간격을 두고 혈압측정을 2회 실시한 757예에 대해 측정치의 변화를 검토하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1) 진단시의 혈압은 1회 측정치 보다 2회 측정치가 낮게 나타났다. 2) 혈압치의 저하율은 조건체 상당의 혈압치를 나타낸 고혈압치군과 고연령층에서 높게 나타났다. 3) 고혈압치군 436예중에서는 170예(39.0%)가 무조건체로까지 혈압이 하강하였다. 4) 중증의 고혈압으로 보험가입이 거절된 27예의 경우는 현저한 혈압의 하강은 없었다. 이상의 결과로 진단시에 일정간격의 시간차를 둔 혈압의 재측정이 계약확대의 관점과 혈압측정의 정확성 측면에서 진사실무에 적용하는 것이 필요하다.
본 논문은, 전력계통 내의 순시 파형으로부터 전력품질 자동진단을 위한 인공지능형 단상전력품질 진단기를 제안한다. 진단하는 전력품질은 전압강하(Sag), 전압상승(Swell), 과도현상(Transient) 및 전고조파함유율(THD) 이다. 인공지능 구현을 위해서 인공신경망 이론을 이용하였으며, 시뮬레이션 및 TI DSP 320C6713 사용하여 하드웨어를 구현하였다. 인공신경망의 학습을 위하여, 00변전소에서 일년(2007년)동안 측정한 데이터 중에서 Sag, Swell, Transient 특성이 명확히 관측된 150주기의 파형과 정상상태의 50주기 파형으로 구성된 총 200주기의 데이터를 사용하였다. 측정된 파형을 1/60[sec.]마다 256번 샘플링하여, FFT 및 웨이블렛 변환을 시행하여 얻어진 값을 인공신경망 학습에 사용하였다. 상용프로그램 PSIM을 이용하여 인공신경망 학습을 시뮬레이션하였으며, DSP 프로세서를 이용하여 하드웨어로 구현하여 검증하였다.
축산폐수는 축사가 대부분 상수원보다 상류지역에 산재하고 있어 이를 효과적으로 관리하기 어려우나, 연속 회분식 반응기(Sequencing Batch Reactor, SBR)는 장치가 간단하고 경제성이 우수하여 축산폐수처리에서 효율적으로 적용될 수 있다. 본 연구에서는 DO(Dissolved Oxygen)과 ORP(Oxidation-Reduction Potential)을 이용하여 지식기반 고장진단 시스템을 제안하였다. 실시간으로 얻어진 ORP, DO값들을 전처리하여, [ORP], [DO]외에 [ORP DO]합성data와 ORP, DO의 특징백터의 합에서 얻어진 fusion data의 총 4개의 data set을 이용하여 각각에 대한 진단과 분류성능을 검토하였다. 이 값을 이용하여 FCM (fuzzy C-mean) 클러스터링 한 후, K-PCA과 LDA로 차원축소시켜 특징백터를 추출하였다. 그리고 Hamming distance로 test data와 특징백터의 거리를 계산하여 각 class를 F1에서 F8까지 분류하였다. 그 결과 데이터를 그대로 이용하는 것 보다 차분데이터형태로 이용하는 것이 우수했으며 그 중 fusion 데이터의 결과가 다른 것들보다 향상된 결과를 보였다. 그리고 K-PCA와 LDA를 결합한 결과가 다른 방법에 비해 우수한 결과를 보였으며 fusion method를 이용한 최고인식율은 98.02%를 나타내었다.
본 논문에서는 실제 물리적인 여유 센서를 가지지 않는 수중운동체의 센서 고장진단 및 극복에 관한 문제를 신경회로망을 사용하여 접근하였다. 이를 위하여 설계된 신경회로망은 센서 고장 진단을 위한 신경회로망과 고장 확인 및 대체정보 생성을 위한 신경회로망으로 구성하였으며, 온라인(on-line) 학습을 위하여 확장 역전(Extended Back-Propagation) 학습법을 사용하였다. 시뮬레이션은 수중운동체의 방위변화율 센서에 대하여 수행하였으며, 제안된 기법이 센서에 대한 고장진단기와 센서 추정기로 사용할 수 있음을 확인하였다.
심낭의 원발성 악성 중피종은심종양보다더 드문 질환으로 비록 와그너에 의해 1870년 처음 기술되었지만, 중피종이라는 용어는 아담에 의해 1910년 처음 사용되었다 대부분의 보고된 예들은 부검에 의해 진단 되었다. 생존시 진단은 세계적으로도 단지 40례 정도에 불과하다. 코헨에 의하면 부검한 예 중 500,000례에서 2.2례의 빈도를 보고하였다. 최근의 고찰된 분석을 보면 생존시 진단율은 전체 예 중 19-25%정도이다. 이 보고서는 심낭의 악성 중피종의 본 흉부외과학교실의 경험한 1예이다.
본 논문에서는 급성복통(acute abdominal pain)의 진단을 위하여 퍼지관계곱에서 이용하는 퍼지조건연산자와 알파절단(alpha-cut)의 적합한 선택에 관하여 논의한다. 퍼지관계곱은 퍼지조건연산자를 이용하여 적절히 처리되는데 퍼지조건연산자는 이진 조건 연산과는 달리 다양한 방법으로 구현이 가능하여 적용되는 분야에 연관되어 적절히 선택되어져야 한다. 본 논문에서는 급성복통 진단을 위한 휴리스틱 탐색기법을 설계하고 이에 가장 적합한 퍼지조건연산자와 알파절단을 제안한다. 제안된 퍼지조건연산자와 알파절단의 효율성을 증명하기 위하여 평균 진단성공율을 증가시키는 관점에서 모든 경우의 퍼지조건연산자와 알파절단에 대하여 시뮬레이션을 수행한다.
본 논문에서는 다양한 합병증의 원인인 형태 이상 적혈구로 인한 질환 진단의 정확도 및 오진율 감소를 위해 말초 혈액 도말 검사를 통한 혈액의 병리학적 이미지를 토대로 형태 이상 적혈구를 검출 및 계수하는 시스템을 구현하였다. 본 시스템은 혈액 분석 검사에 주로 사용되는 자동 혈구 분석기의 비용 및 인력, 시간의 부담을 줄이고, 수기법의 검출 소요시간 및 검사자의 주관적 진단 등 문제점을 개선시켜 단시간 내에 대량 분석을 할 수 있는 객관적인 진단 기구로 활용되어 정밀 의료 분야에 큰 기여를 할 수 있을 것으로 기대한다.
방사선 검사상 종격동 확장으로 나타나는 질환은 흉선종, 배아종, 신경원성 종양, 림프종 등의 원발성 종격동 종양 및 폐암의 림프절 전이 등으로 매우 다양하고 또 이들의 감별진단이 환자의 치료 방침을 정하는데 중요하나, 조직학적 진단을 하기 위해 외과적 생검을 하기에는 그 위험도가 높은 장기이므로 세침흡인 세포학적 생검이 아주 유용한 방법이 되고 있음에도, 그 세포병리학적 진단 기준은 아직 우리에게 친숙한 편이 아니다. 저자들은 1985년에서 1988년 3월까지 서울대학교 병원 병리과에서 검색된 종격동 병변의 세침흡인 생검 16예를 세포병리학적으로 관찰하고 그 결과를 검토하여 보았다. 판독 적절한 검체가 흡인되었던 15예 중 흉선종이 7예, 배아종이 2예, 신경원성 종양이 2예, 림프종이 1예 폐암의 림프절 전이 3예가 세포학적으로 진단 되었다. 조직학적이나 다른 세포학적 방법으로 확진된 예와 본 연구의 세포학적 진단이 비교 가능하였던 9예중 7예에서 진단이 일치하였는데, 그 중 5예는 흉선종, 1예는 배아종이었고 1예는 전이성 암으로 진단 일치율은 77%였다. 조직학적 진단과 세포학적 진단이 상이하였던 예는 2예로 1예는 흉선종이 림프종으로, 1예는 첨폐가 신경원성 종양으로 오진되었다. 흉선종은 세포학적으로 특징적인 소견을 보여, 대개의 경우 진단에 별 어려움이 없었으나 림프종과 소형세포암이 감별을 요하는 진단이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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