• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.717-720
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• 2000

베어링을 이용한 회전축은 모든 회전축의 근간을 이루고 있다. 이러한 회전축은 발전기 터어빈, 고정밀 공작기계 등에 많이 응용되고 있다. 그런데 이러한 대규모의 회전축에 이상이 생긴 경우, 이상을 방치하고 계속 사용하게 되면 기계전체의 파손을 가져올 수 있다. 이러한 기계전체의 파손이 일어나지 않도록 미리 이상을 진단할 수 있는 시스템을 구축하면 많은 비용을 절감할 수 있다. 지금까지 여러 종류 로터시스템 여러 종류의 이상진단을 시도하여 왔으며 앞으로도 많은 종류의 이상진단이 이루어지리라 생각한다. 다양한 형태의 이상진단은 시스템에서 추출되는 데이터를 통계적으로 처리하는 기법과 추출하는 센서의 특징을 파악하여 이상진단 알고리즘을 수립하는 과정을 망라하게 된다. 특히 이상진단 알고리즘에는 측정된 데이터의 불확실성을 감안한 이론이 적용되어야 한다. 본 논문에서는 로터시스템을 이용한 베어링 진단 유무에 대한 이상진단을 통계적 패턴인식 이용하여 정상과 비정상 상태를 구분하여 여러 종류의 이상을 구분하는 작업수행을 연구하고자한다.

• Journal of the korean Society of Automotive Engineers
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• v.10 no.1
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• pp.6-12
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• 1988

본 해설에는 종래의 통계적 방법을 기초로 한 각종 진단방법과 expert 시스템에 의한 진단방법을 비교하면서 구조 및 문제점, 앞으로의 연구방향에 대해서 기술하고자 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.2027_2028
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• 2009

본 연구에서는 한국수자원공사 고압회전기 고정자권선 절연체의 진단데이터에 대한 통계적 분석연구에 관하여 설명하고 있다. 10년 이상 수집된 진단데이터를 사용하여 와이블 함수를 이용한 누적확률을 구하였으며, 그 결과로부터 각 진단항목에 대하여 형상모수와 절연상태를 판정하는 진단기준치를 제시하였다. 그 결과로 수력발전기의 대지간 전압에 대한 부분방전량의 기준값으로 10,000pC이하를 제시하였다.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.13 no.2 s.54
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• pp.231-242
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• 2009

The baseline distribution of a structure represents the statistical distribution of dynamic response feature from the healthy state of the structure. Generally, damage-sensitive dynamic response feature of a structure manifest themselves near the tail of a baseline statistical distribution. In this regard, some researchers have paid attention to extreme value distribution for modeling the tail of a baseline distribution. However, few researches have been conducted to theoretically understand the extreme value distribution from a perspective of statistical damage assessment. This study investigates the asymptotic convergence of domain of attraction in extreme value distribution through parameter estimation, which is needed for reliable statistical damage assessment. In particular, the asymptotic convergence of a domain of attraction is quantified with respect to the sample size out of which each extreme value is extracted. The effect of the sample size on false positive alarms in statistical damage assessment is quantitatively investigated as well. The validity of the proposed method is demonstrated through numerically simulated acceleration data on a two span continuous truss bridge.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.15 no.1
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• pp.18-24
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• 2011

This paper proposes fault diagnosis system which is able to diagnose the fault from present operating condition by analyzing monitored signals with present ship monitoring system without additional sensors. For this all kinds of ship's engine room monitored data are classified with combustion subsystem, heat exchange subsystem and electric motor and pump subsystem by analyzing ship's operation data. To extract dynamic characteristics of these subsystems, log book data of container ship of H shipping company are used.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2018.05a
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• pp.178-180
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• 2018

해상교통조사는 국내 해상교통안전진단 및 선박 통항과 관련한 안전성 평가에 혼잡도 평가 등 중요한 역할응 한다. 이 연구에서는 해상교통조사 기간에 대한 통계학적 검토를 통한 통계적 적정성과 선박 통항의 특성을 반영하여 부산항 북항의 PORT-MIS를 바탕으로 항만의 입출항 선박 통계를 바탕으로 일별, 월별, 특정 기간에 대하여 분석하고 현재 해상교통안전 진단 등에 규정된 해상교통안전기간에 대한 통계적 검토를 시행하였다. 월별 검토 결과 부산항은 12월에 0.88로 가장 적은 수의 선박이 입출항 하였고 8월에 1.13으로 가장 많은 수의 선박이 입출항 하였으며 약 22%많았다. 요일별로는 일요일에 가장 작은 수의 선박이 입출항 하였으며 관측 시기에 따라 3일에는 약 30%이내에 오차가 발생하였으며 7일에는 20%이내의 오차가 발생하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.835-838
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• 2010

본 논문에서는 공공기관의 효율적인 보안 진단을 위하여 금융 위험평가 시스템에 사용되는 통계적 CAEL 모델을 적용하여 보안평가 모델(SAM)을 설계하였다. SAM은 통계적 CAEL 모델을 기반으로 조직과 관련된 보안변수와 보안지표를 평가요소로 하여 요소별 평가등급 선정 방식과 최종 종합평점 산출 방법으로 보안평가 결과값을 도출한다. SAM은 조직의 보안수준 결과에 중요하게 영향을 미칠 수 있는 모든 요소들을 평가대상으로 하고 정량적인 방법인 보안평가 모델을 활용하여 결과를 산출한다. SAM은 조직의 규모, 특성 등에 따라 보안변수를 변경할 수 있으며, 각 보안 지표별 통계적 자료 값을 수집하여 요구되는 변수만 입력하면 되기 때문에 사용 용이성도 우수하다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.12 no.6
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• pp.503-510
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• 2002

This paper presents a fault diagnosis method using neural network-based multi-fault models and statistical method to detect and isolate faults in nonlinear systems. In the proposed method, faults are detected when the errors between the system output and the neural network nominal system output cross a predetermined threshold. Once a fault in the system is detected, the fault classifier statistically isolates the fault by using the error between each neural network-based fault model output and the system output. From the computer simulation results, it is verified that the proposed fault diagonal method can be performed successfully to detect and isolate faults in a nonlinear system.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.871-877
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• 2002

현재 공작기계의 상당부분에서 자동화 및 무인화가 이루어지고 있는 추세이며, 이러한 대부분의 산업시설들과 기계류에는 회전체 부품들을 가지고 있다. 이들 부품들에서 베어링(Bearing)은 절대적으로 매우 중요한 부분을 차지하고 있으며, 만일 회전축시스템(Rotor System)에 베어링의심각한 이상은 시스템이 정지되는 사태를 불러일으킬 수도 있다. 따라서 이상에 대한 조기 감지의 역할은 전체 시스템의 향상뿐만 아니라, 비용이나 시간적인 측면에서도 크나큰 이익을 가져다 줄 수 있다. 지금까지 이러한 회전축시스템에 대한 다양한 이상진단을 시도하여 왔으며 앞으로도 많은 종류의 이상진단이 이루어지리라 생각한다. 이런 다양한 형태의 이상진단은 시스템에서 추출되는 데이터를 여러 가지 기법과 추출하는 센서의 특징을 파악하여 이상진단 알고리즘을 수립하는 과정을 망라하게 된다. 특히 이상진단 알고리즘에는 측정된 데이터의 불확실성을 감안한 이론이 적용되어야 한다. 본 연구에서는 회전축시스템의 베어링에 대한 이상진단을 통계적 기법, Fuzzy Clustering, Neural network과 Neuro-fuzzy를 이용한 기법과의 상호비교를 통해서 여러 종류의 이상을 구분하는 작업수행을 연구하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.556-558
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• 2019

기존 초음파 지방간 분석은 Hepatorenal sonographic index(HI)를 사용하여 지방간을 진단하여 왔다. 이러한 HI 기법에서는 Hepato(간)과 Renal(신장), 두 부분의 영상데이터를 비교 활용하였다면, 본 논문에서는 신장의 영상데이터만을 이용하여, 이의 통계적 특징 벡터만을 활용하여 지방간을 진단을 함으로서 기존의 HI기반 분석대비 편리성과 정확도를 개선코자 Kidney Index(KI) 기반의 분석 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 KI는 정상간과 지방간을 가진 실제 환자의 초음파 사진(정상간, 지방간 각 30명)을 학습 데이터를 구성하고, 이들 데이터군으로부터 특징 벡터들을 선별하여 머신러닝 기법 중 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)을 통해 학습시켜, 제안된 알고리즘의 유효성을 입증하였다.