최근에는 수요자 요구의 다양화, 전문인력의 부족, 고임금화, 열악한 작업장에서의 작업기피 현상 등의 영향으로 인해 생산 및 물류의 자동화가 활발히 추진되고 있다. 생산 및 물류시스템의 자동화가 진전됨에 따라 전체 시스템의 물류합리화에 중요한 역할을 담당하는 자동창고 시스템에 대한 설비관리 체계 구축이 필요하게 되었고, 그 일환으로 본 연구에서는 자동창고에 대한 예방보전 및 원인진단을 지원하는 자동창고의 예방보전 및 진단시스템을 개발하였다. 특히 자동창고의 이상을 진단하는데 과거의 트러블내용을 사례로 등록시키고, 전문가가 문제해결에 사용한 경험데이타, 즉 조사항목, 조사결과 및 대처내용을 진단용 사례기반 추론베이스로 구축하여 활용하는 사례기반추론(Case Based Reasoning)방법으로 접근시켰다. 또한 자동창고시스템의 예방보전, 사후보전, 이력관리 기능을 수행할 수 있는 운영소프트웨어를 개발하였다.
본 논문은 HELPS라는 반도체 검사 장비를 위한 전자성능지원시스템(Electronic Performance Support System)에 대하여 기술한다. 본 시스템의 목적은 운영 지원, 훈련, 지식 기반 고장 진단 및 수리를 위한 just-in time. on-the-job 멀티미디어에 기반을 둔 정보를 제공함으로써 오퍼레이터의 생산성을 향상시키는데 있다. HELPS는 운영 모듈과 고장 진단 모듈로 구성되어 있다. 운영 모듈은 사용자에게 장비에 관한 자세하고 쉽게 접근이 가능한 정보를 제공하기 위하여 멀티미디어와 하이퍼미디어를 사용한다. 멀티미디어는 정지 화상, 동화상, 에니메이션, 텍스트, 그래픽, 오디오를 포함하는 다매체 형식을 통합한다. 하이 퍼미디어는 계층적인 정보 구조를 통하여 숙련된 오퍼레이터에게는 작업을 수행하는데 필요한 특정한 정보만을 제공할 뿐만 아니라, 초보 오퍼레이터에게는 자세한 시스템 안내와 정보를 제공한다. 고장 진단 모듈은 오퍼레이터가 장비의 고장을 진단하고 수리하는 것을 자원하기 위하여 전문가 시스템과 멀티미디어를 통합하여 구성하였다. 전문가 시스템을 사용하여 진단한 다음, 멀티미디어에 의한 어드바이스가 텍스트를 포함한 정지 화상이나 음성을 포함한 동화상에 의해 제시된다. HELPS는 훈련 시간과 고장 진단 및 수리 시간의 측면에서 평가되었고, 본 시스템 사용 전에 비하여 약 30%이상의 시간을 절감함으로써 생산성 향상에 크게 도움이 된다는 것을 확인하였다. 앞으로 본 시스템은 ICAI와 가상현실 기법 등을 이용하여 확장된다면 더 많은 생산성 향상을 기대할 수 있을 것이다.
본 논문은 화력발전소 적용을 위한 경보처리 기반 고장진단 전문가 시스템(APDX(Alarm Processing and Diagnosis Expert System)개발에 관하여 논의한다. 본 연구에서 제시된 경보처리 알고리즘은 근본적으로는 경보 인과관계 트리를 사용하고 있으나 최종 원인 경보선택에 있어서는 경보 발생시간과 경보 우선순위 Meta-Rul를 활용한다. 경보처리 모듈에서 처리된 원인경보를 근거로 하여 본 원인경보와 관련된 고장부위를 진단하게 된다. 진단모듈에서는 경보에 관련된 센서들과 고장들 사이의 관계를 정상적으로 모델링하고 센서들의 트랜드를 정성적 해석기로 분석하여 증가, 정상, 감소의 세가지 상태에 대한 신뢰도를 출력한다. 또한 각 경보로부터 고장이 예상되는 고장타입을 센서 천이도로 모델링하여 진단에 활용된다. 최종적으로 추론모듈에서 퍼지(Fuzzy) 추론 알고리즘을 이용하여 모델된 고장 타입과 계산된 고장과의 매칭과정을 통하여 진단을 수행하게 되며, 계산 창 (Window)를 변경하면서 고장을 재 확인하게 된다.
현재 네트워크 환경과 컴퓨터시스템 환경에서의 고장 또는 장애에 의해서 통신이 않되는 경우에는 사용자들의 불편이 가중되고 있는 실정이다. 네트워크의 확장으로 인하여 네트워크를 관리하기 위한 도구들이 개발되어 왔다. 이 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 네트워크 및 컴퓨터시스템 환경에서 발생하는 장애에 대한 원인 분석과 이에 따른 장애의 진단과 처치를 위하여 전문가시스템의 기법을 도입하였다. 장애의 원인을 탐색하기 위하여서는 추론기관과 지식베이스를 구성하였으며, 장애요인에 대한 지식은 장애를 하나의 객체로 하는 기법을 사용하였다.
위성의 수와 복잡도가 증가함에 따라서 다양한 고장이 생기는 경우를 예측하고 고장이 발생한 경우 이를 감지하여 신속히 감지하여 처리하는 노력의 필요성이 증가하게 된다. 현재는 위성 관제소의 전문요원들이 이러한 작업을 수행하고 있지만, 많은 부분이 일상적인 작업이므로 이러한 진단 작업을 자동화할 필요성이 있다. 즉, 일상적인 작업은 전문가시스템이 수행하고, 보다 복잡하고 고차원적인 문제는 전문요원이 해결하는 방식이 바람직하다. 이 논문에서는 이러한 노력의 일환으로 인공지능의 사례기반 방식을 도입한 위성 고장진단 전문가시스템을 구축하기 위한 방법론과 이에 따른 프로토타입 시스템을 설계하고 구현하였다. 사례기반 시스템은 과거의 사례를 기억하고 있는 사례베이스를 구축하고 고장의 증상이 발생한 경우에 이러한 사례베이스로부터 가장 근사한 경우를 인덱스하여 처리하는 기능을 가지고 있다. 이 논문은 이러한 기능을 가지는 사례기반 시스템의 구조와 활용방안에 대해서 서술하고자 한다.
산업설비의 증대와 정밀기기 사용이 증대함에 따라 신뢰성 있고 안정된 전력 공급의 필요성이 점차로 증대함에 따라 전력 공급원인 발전기의 신뢰성 있고 경제적인 유지 보수가 필요하게 되었다. 이를 위해 여러 방법에 의해 절연 진단을 하고 있으나 적용범위에 따라 장점과 단점이 있다. 따라서 각 진단방법의 장단점을 상호 보완한 종합적인 진단 방법의 연구 개발이 앞으로 추진하여야 할 과제이다. 또한 계측기술의 진보와 Computer기술의 진보로 측정 정밀도의 향상이 가능하게 되었다. 이러한 기술의 진보는 Computer에 의한 고신뢰도 자동 측정기술의 개발과 절연 열화 진단 전문가 시스템의 개발이 가능하게 될 것이다.
자동차의 발전과 함께 유지 보수를 위한 사용자의 요구는 급증하고 있으나 정비사의 부족으로 인해 경제성 및 신속성 등 이 문제가 되고 있고 이를 해결하기 위해 현재 개발되고 있는 장치들은 대부분 전자 제어 유닛에서 발생시키는 신호를 분석하거나 운전자와의 대화를 통하여 진단하는 방식으로 고장으로 인한 소음이나 진동등 운전자들의 주관적인 평가대상에 대해서는 적절한 해결책으로 제시해 주지 못하고 있다. 그러므로 계측에 의한 소음과 진동 데이터를 이용하여 전문가의 판단을 가지고 고장의 원인을 규명하며 운전자를 위한 오디오적인 표현을 해 줄 수 있는 진단 전문가 시스템이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 자동차의 여러 단품중 쇼크 옵서버와 에어컨에 대하여 소음 진동 현상의 정상 및 이상 증상과 신호 계측 방법을 연구하였고 계측된 신호에 대해 패턴 화하여 인공 신경 회로망과 퍼지 추론을 통한 진단을 할 수 있는 알고리즘을 개발하였으며 차후 계속되는 연구에 사용될 정상 및 이상신호에 대한 기본적인 데이터 베이스를 구축하였다.
최근, 뷰티 산업 활성화와 더불어 소셜 미디어 확산으로 인해 아름다워지고자 하는 인간의 욕구가 과거보다 증대되어, 자신에게 어울리는 메이크업과 패션을 찾고자 하는 경향이 강해지고 있다. 이에 따라 자신을 돋보이게 하는 퍼스널 컬러가 주목받으면서 전문가에게 자신의 퍼스널 컬러를 진단받는 사람이 늘어나고 있다. 하지만 이러한 진단은 전문가의 주관적인 판단으로 결정되므로 정확한 진단을 받기 어려우며 진단에 따른 시간적, 비용적 소모가 발생하는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해, 온라인상에서 영상처리를 통해 효과적인 퍼스널 컬러 분석과 메이크업 추천이 가능한 시스템을 제안한다. 다양한 영상처리 방법을 통하여 사용자의 신체 영역을 추출하고, 색상 데이터 값을 이용하여 퍼스널 컬러를 분석하였으며 그에 따라 적절한 메이크업 콘텐츠를 추천하는 기법을 제안하였다. 마지막으로, 다양한 사용자로부터 만족도 실험을 통해 제안한 기법이 효과적임을 나타내었다.
본 논문에서는 컴퓨터 바이러스 정보 구축과 탐색에 학습기능을 도입함으로 새로 발생하는 바이러스를 찾아내어 대처할 수 있도록 설계된 퍼지 진단 시스템 FDS를 제안한다. FDS에서는 FCM 알고리즘을 사용하여 알려진 정보의 클러스터를 형성하고 이에 전문가의 지식을 포함하는 지식베이스를 구축한다. 진단을 위한 컴퓨터 파일에 대하여 그 파일의 결정 상태를 확인하고 이미 저장된 지식베이스를 바탕으로 바이러스 침입에 대한 정보를 보고하도록 설계되어있다. 이 시스템은 이미 알려진 테스트 데이터와 이전에 알려지지 않은 새로운 테스트 데이터를 실험데이터로 준비하여 그 성능을 테스트 한다. 제안된 시스템이 알려지지 않은 컴퓨터 바이러스의 경우도 효과적으로 진단할 수 있는 타당성을 보이고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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