본 논문에서는, 주성분분석기법과 다층신경망에 기반을 둔 유도전동기의 고장진단기법을 제안하고자 한다. 입력의 수가 많을 경우 다층신경망만을 이용하여 분류하는 데는 한계가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 주성분분석기법에 의해 입력특징의 수를 축약한 후, 비선형분류기인 다층신경망을 적용하였다. 또한, 주성분 분석기법에 추출된 특징벡터가 고장상태별로 비선형성특성을 보일 경우 기존의 거리척도 기반에 의한 분류방법으로는 정확한 진단을 하는데 어려움이 있다. 이를 위해 비선형 분류기인 MLP를 적용함으로써 효과적인 고장진단을 하고자 한다. 제안된 기법은 다양한 실험을 통해 기존의 선형분류기에 비해 우수한 결과를 보임을 나타내고자 한다.
본 논문에서는, 주성분분석기법과 다층신경망에 기반을 유도전동기의 고장진단기법을 제안하고자 한다. 입력의 수가 많을 경우 다층신경망만을 이용하여 분류하는 데는 한계가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 주성분분석기법에 의해 입력특징의 수를 축약한 후, 비선형분류기인 다층신경망을 적용하였다. 또한, 주성 분석기법에 추출된 특징벡터가 고장상태별로 비선형성 특성을 보일 경우 기존의 거리척도 기반에 의한 분류방법으로 정확한 진단을 하는데 어려움이 있다. 이를 위해 비선형 분류기인 MLP를 적용함으로써 효과적인 고장진단을 하자 한다. 세안된 기법은 다양한 실험을 통해 기존의 선형분류기에 비해 우수한 겨과를 보임을 나타내고자 한다.
본 논문에서는 기계학습 기반의 효율적인 변압기 유중가스 분석 및 분류 방법을 제안하여 기존 IEC 60599 진단기준 기반의 문제점을 해결하고 진단 성능을 개선한다. 기존 IEC 60599 진단기준은 조성비가 진단 기준에 존재하지 않거나 경계조건에 있는 경우 진단 전문가에게 의뢰하지 않고는 해석에 어려움이 있으며 진단영역이 겹치는 부분이 존재하므로 정확한 원인분석을 수행하는 데에 한계가 있다. 따라서 IEC 60599 진단 기준만으로 변압기 유중가스 데이터를 분석 및 분류하는 경우 IEC 60599 기준에 만족하지 않는 데이터를 분류하지 못한다는 문제점이 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 기계학습 기반의 변압기 유중가스 분석 및 분류 방법을 제안하였다. 제안한 기계학습 기반의 변압기 유중가스 분석 방법은 IEC 60599 진단기준으로 판단이 불가능한 데이터를 서포트 벡터 머신을 통해 정확히 분류 할 수 있다. 제안한 방법의 성능을 검증하기 위해 실제 유중가스 데이터를 사용하여 기계학습 기반의 변압기 유중가스 분석 방법의 효율성을 검증하였다.
본 논문에서는 사상체질분류검사 설문지를 이용하여 사상체질을 진단할 때, 진단의 정확도를 향상시키기 위한 사상체질 분류 함수를 개발하기 위하여 퍼지 분류기를 이용한다. 본 연구에서 사용하는 데이터는 9개 한의과대학의 10개 부속한방병원에서 치료를 받은 환자들 중 각 병원의 사상체질전문의로부터 체질진단을 받고 최소한 4주 이상 사상체질 처방을 사용한 후 주 증상이 전반적으로 호전되어 체질이 확인된 환자 1,914명을 대상으로 하고 있다. 본 연구는 사상체질의학의 광제설을 토대로 환자의 성별을 분리 하였을 뿐만 아니라, 비만도를 추가적으로 분류하였으며, 체형기상, 용모사기, 성질재간, 병증약리 중 체형기상을 토대로 분류하였으며, 사상체질을 판별할 수 있도록 설계되고 구현되었다.
의료 진단 문제는 기정의된 특성치들로 표현되는 환자의 상태 데이터로부터 병의 유무를 판단하는 일종의 분류 문제로 간주할 수 있다. 본 연구는 혼용 유전자 알고리즘 기반의 분류방법을 도입함으로써 의료 진단 문제와 같은 다차원의 패턴 분류 문제를 해결할 수 있는 방안을 제안하고 있다. 일반적으로 분류 문제는 데이터 패턴에 존재하는 여러 클래스 간 구분경계를 생성하는 접근방법을 사용하는데, 이를 위해 본 연구에서는 일단의 영역 에이전트들을 도입하여 이들을 유전자 알고리즘 및 국소 적응조작을 혼용함으로써 데이터 패턴에 적응하도록 유도하고 있다. 일반적인 유전자 알고리즘의 진화단계를 거친 에이전트들에 적용되는 국소 적응조작은 영역 에이전트의 확장, 회피 및 재배치로 이루어지며, 각 에이전트의 적합도에 따라 이들 중 하나가 선택되어 해당 에이전트에 적용된다. 제안된 의료 진단용 분류 방법은 UCI 데이터베이스에 있는 잘 알려진 의료 데이터, 즉 간, 당뇨, 유방암 관련 진단 문제에 적용하여 검증하였다. 그 결과, 기존의 대표적인 분류기법인 최단거리이웃방법(the nearest neighbor), C4.5 알고리즘에 의한 의사 결정트리(decision tree) 및 신경망보다 우수한 진단 수행도를 나타내었다.
심혈관계 질환의 진단 위해서 복합 진단 지표를 이용한 출현 패턴 기반의 분류 기법을 제안하였다. 복합 진단 지표 적용을 위해서 심박동변이도의 선형/비선형적 특징들을 세 가지 누운 자세에 대해 분석하였고 ST-segments로부터 4개의 진단 지표를 추출하였다. 이 논문에서는 질환진단을 위해서 필수 출현 패턴을 이용한 분류 모델을 제안하였다. 이 분류 기법은 환자 그룹의 질환 패턴들을 발견하며, 이러한 출현 패턴은 심혈관계 질환 환자들에서는 빈발하지만 정상인 그룹에서는 빈발하지 않는 패턴들이다. 제안된 분류 알고리즘의 평가를 위해서 120명의 협심증(AP: angina pectrois) 환자, 13명의 급성관상동맥증후군(ACS: acute coronary syndrome) 환자 그리고 128명의 정상인 데이터를 사용하였다. 실험 결과 복합 지표를 사용하였을 때, 세 그룹의 분류에 대한 정확도는 약 88.3%였다.
스팀터빈 발전기의 주요 진동현상을 분석종합하여, 진동 진단 시스템을 개발하였다. 진동진단 특성매개변수를 주파수, 발생속도, 진폭, 위상, 그리고 운전조건/상태변화에 따라 체계적으로 분류하였으며, 이를 인과관계에 따른 대응 진도원인과 연계시켜 종합진동진단표를 구성하였다. 아울러, 진단 특성매개변수의 선정 및 진단결과의 검증과 현장에서의 응급조치시 도움이 될 수 있도록, 각 진동별 대표적 특성과 운전조작/대책을 표로 작성하였다. 구성된 진단표를 토대로, 현장에서 노트-북 PC등을 활용한 손쉬운 진단이 가능하도록, 대화식 스팀터빈 발전기 진동진단 시스템을 개발하였다. 개발된 진단시스템에서는 현장에서 입수가능한 일부 대표적 진동현황 또는 특성만을 입력하여도 진단이 가능하도록 로직이 구성되어 있다. 한편, 개발된 진단시스템을 실제 스팀터빈의 사고사례에 적용하여 시험운용하였으며, 시험결과가 보고서의 분석결과와 만족스럽게 일치하였다. 따라서, 개발된 진단시스템을 활용하여 스팀터빈 발전기의 가능한 진동원인들을 반복해서 분류하고 이들을 검토, 분석함으로써, 신속한 1차적인 진동진단이 가능한 것으로 판단된다.
본 논문에서는 사상체질분류검사 설문지를 이용하여 사상체질을 진단할 때 진단의 정확도를 향상시키기 위한 사상체질 분류모형을 개발하기 위하여 데이터마이닝의 주요 분류기법인 판별분석(discriminant analysis), 의사결정나무(decision tree analysis), 신경망분석(neural network analysis), 로지스틱 회귀분석(logistic regression analysis), 군집분석(clustering analysis) 등 다양한 분류분석모형을 이용한다. 본 연구에서는 분류의 비교적 정확도가 우수하며, 특히 분석과정을 쉽게 이해하고 설명할 수 있다는 점과 구현이 용이하다는 장점을 가지고 있는 판별분석모형과 의사결정나무분석모형을 기반으로 사상체질 분류모형을 개발하고, 두 분류모형을 적용한 사상체질 진단시스템을 구현하였다.
농작물 질병에 대한 조기 진단은 질병의 확산을 억제하고 농업 생산성을 증대하는 데에 있어 중요한 역할을 하고 있다. 최근 합성곱신경망(convolutional neural network, CNN)과 같은 딥러닝 기법을 활용하여 농작물 잎사귀 이미지 데이터세트를 분석하여 농작물 질병을 진단하는 다수의 연구가 진행되었다. 이와 같은 연구를 통해 농작물 질병을 90% 이상의 정확도로 분류할 수 있지만, 사전 학습된 농작물 질병 외에는 진단할 수 없다는 한계를 갖는다. 본 연구에서는 미학습 농작물에 대해 효율적으로 질병 여부를 진단하는 모델을 제안한다. 이를 위해, 먼저 VGG16을 활용한 농작물 질병 분류기(CDC)를 구축하고 PlantVillage 데이터세트을 통해 학습하였다. 이어 미학습 농작물의 질병 진단이 가능하도록 수정된 질병 분류기(mCDC)의 구축방안을 제안하였다. 실험을 통해 본 연구에서 제안한 수정된 질병 분류기(mCDC)가 미학습 농작물의 질병진단에 대해 기존 질병 분류기(CDC)보다 높은 성능을 보임을 확인하였다.
정확한 암의 분류는 암의 진단 및 치료에 있어 매우 중요하지만, 암을 진단하기 위한 기존의 여러 방법들은 종종 불완전한 결과를 도출한다. 최근의 마이크로어레이 기술에 기반한 분자 수준의 진단은 정확하고 객관적이며 체계적인 암의 분류를 위한 방법론을 제시해준다. 유전자 발현 데이터는 일반적으로 수천개 이상의 유전자를 포함하는데, 유전자 발현 데이터의 모든 유전자가 암과 관련이 있는 것이 아니므로 정확한 암을 분류하기 위하여 중요한 유전자만을 추출하는 것이 바람직하다. 본 논문에서 음의 상관관계를 갖는 두 개의 이상적인 유전자 벡터를 정의한 후 이와 유사한 정도를 기준으로 중요한 유전자 집단을 추출하고, 각각을 신경망으로 학습하여 결합하는 신경망 쌍을 제안한다. 실험 결과는 음의 상관관계를 갖는 두 개의 유전자 집단이 암의 클래스를 잘 구분할 수 있음을 보여주었다. 이 유전자 집단을 특징으로 하여 각각 학습한 신경망을 베이시안 방법으로 결합한 결과, 벤치마크 데이터에 대하여 신경망 쌍이 개별 분류기에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.