• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.106-109
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• 2005

산업화와 더불어 자동화의 요구에 따라 여러 분야에서 유도전동기의 응용 사례가 늘어나고 있다. 본 연구는 인버터단의 전류센서에서 실시간 얻어진 전류신호로 부터 대표적인 전기, 기계적인 4가지 고장(Bearing Fault, Broken Rotor bar, Misalignment, Unbalance)을 검출하여 예기치 못한 고장에 대비할 수 있는 실시간 진단 알고리듬을 제시한다. 실시간 진단의 핵심요소인 동기화 방법으로서 Hilbert Transform을 응용하였다. 총 40세트의 정상 모터 데이터를 임의로 선택하여 두 데이터의 차를 이용하여 0에 근사한 정상 모터 뎀플릿 값을 설정하였다. 이를 이용하여 진단 대상 전동기의 고장 유무를 미리 판단하게 된다. 만약 기준치 이상의 오차가 나타나게 되면, 이와 비교하기 위한 미리 수집된 각4가지 고장 전동기의 미소신호 템플릿 데이터와의 유사성을 비교하여 고장의 종류를 표시하며, 고장의 종류가 진단되지 않은 대상은 고장 유무만 표시된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.87-94
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• 2008

골반저근은 골반기관을 지지하여 요자제를 유지하는 여성의 주요 하부조직으로 수축압력을 평가함으로써 복압성 요실금의 정도를 진단할 수 있다. 본 연구에서는 생체신호 측정 시스템을 개발하여 골반저근의 수축압력을 측정하였으며, 데이터 분석을 통하여 진단 파라메터를 추출하였다. 진단 파라메터의 통계적 분석을 수행하여 특성이 유사한 피험자를 다섯 개의 군집으로 분류하였으며, 군집으로 분류된 데이터가 중첩되지 않도록 복압성요실금 진단 알고리즘을 구현하였다. 임상시험 결과 진단 알고리즘의 정확성이 약 78.9%로 나타났으며 그 유용성이 확인되었다.

• 정보학연구
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• 제2권2호
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• pp.13-22
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• 1999

본 논문에서, 부분방전 메카니즘을 진단하고 그리고 신경망을 도입하여 수명을 예측하기 위한 기초연구로서, 온라인상에서 자동진단을 제안했다. 제안한 방법에서 우리는 음향방출 감지시스템과 그리고 펄스 수와 펄스진폭에 의해서 정량적인 통계파라메타를 사용하였다. 통계적인 파라메타인 가령, 무게중심(G)와 방전분포 경도(C)를 이용하였고 그리고 초기단계와 중기단계에 대해서 분석하였다. 정량적인 통계파라메타들은 신경망에 의해서 학습되어졌다. 초기단계에 의해서 수명예측과 절연열화의 진단이 이루어졌다. 열화가 진행하는 동안 신경망 학습을 통한 휼륭한 진단능력이 있음이 근본적으로 드러났고, 신경망이 부분방전에 있어서 절연진단 및 수명예측을 위해서 적절하다는 것이 증명되었다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권4호
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• pp.663-668
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• 2024

본 논문에서는 웨이퍼 이송 로봇의 고장 진단에 시간 영역에서의 통계적 분석 방법을 적용하고, 진동 및 토크 신호의 중요 특성을 파악하는 방법을 제안한다. 이를 기반으로 데이터의 차원을 축소하기 위해 주성분 분석을 사용하고, 유클리드 거리와 Hotelling의 T-제곱 통계량을 활용하여 고장 진단 알고리즘을 개발했다. 이 알고리즘은 관측된 데이터에 대해 고장 상태를 분류하는 결정 경계를 형성한다. 속도 파라미터를 고려한 데이터 분류는 진단 정확도를 향상시킴을 확인했다. 이러한 접근 방식은 고장 진단의 정확성과 효율성을 개선하는 데 기여한다.

• 한국초등수학교육학회지
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• 제21권2호
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• pp.391-414
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• 2017

본 연구에서는 초등학교 6학년 학생들이 교육과정에서 제시하는 확률과 통계에 대해 얼마나 이해하고 있는지 진단하고 통계적 소양과 어떻게 관련되는지에 대해 알아보았다. 그래서 통계적 소양의 이론적 틀을 분석하고, 교과서 내용과 연관되는 요소를 찾아보고 이를 바탕으로 확률과 통계의 내용에 대한 성취 정도와 통계적 소양을 측정하였다. 이를 통해 초등 6학년의 통계적 소양과 관련하여 우리나라 교육과정에서 보완해야 될 요소를 알아보았다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 E
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• pp.2311-2313
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• 1999

웨이블렛 기법은 비주기적 신호의 해석에 있어 새롭게 적용되고 있는 방법이다. 이 방법은 Fourier Transform(FT), the Fast Fourier Transform(FFT), Least Square Method 방법과는 달리 시간 -주파수 분석을 통해 비주기적 과도 신호의 감지와 특징 추출이 용이하다. 이에 본 연구에서는 이러한 통계적 기법과는 달리 부분 방전 발생 신호를 시간-주파수 영역에서 연속적으로 분석 가능한 웨이블렛 기법을 이용하여 시간에 따른 절연체의 열화를 해석 및 진단하기로 한다. 부분 방전 현상을 나타내는 데이터는 방대하므로 진단을 위해 해석 정보에서 특정한 특징을 추출하며 이를 바탕으로 체계화된 데이터 베이스를 구성하는 기반을 마련한다. 해석에 필요한 신호는 복합감지 시스템(부분방전 시스템, 음향방출 시스템)을 이용하여 수집하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.749-752
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• 2014

본 논문에서는 저속으로 동작하는 구름 베어링의 다중 결함 조기 검출을 위해 결함 특징 추출, 효과적인 특징 선택, 선택된 특징을 이용한 결함 분류의 세 단계로 구성된 결함 진단 기법을 제안한다. 1단계에서 이산 웨이블릿 변환을 이용하여 미세성분으로부터 통계적 결함 특징을 추출하고, DET(distance evaluation technique)를 이용하여 추출한 결함 특징 가운데 베어링 다중 결함 검출에 효과적인 특징을 선택한다. 마지막으로 선택된 특징을 k-NN(k-Nearest Neighbors) 분류기 입력으로 사용함으로써 결함을 진단한다. 본 논문에서는 제안한 결함 진단 기법의 성능을 분류 정확도 측면에서 평가한 결과 95.14%의 높은 분류 정확도를 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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• pp.221-223
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• 2002

최근 정보통신산업의 발전 및 생활수준의 향상에 따라 정보통신기기, 정밀제어기기 등의 보급이 확산되면서 안정적이면서도 신뢰성을 갖춘 양질의 전력에 대한 수용가 측의 관심 및 요구가 급격히 증가하고 있고, 이에 파라 전력품질 모니터링. 진단 향상 시스템에 대한 연구 및 개발이 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 LG산전과 서울대학교가 공동 개발한 전력품질 모니터링 시스템에 연계되어 전력품질 오염위치 추정, 오염원 판별 통계적 추이 분석, 전력품질 인덱싱, 확률론적 분석을 수행하는 전력품질 진단시스템에 대해 소개한다. 전 세계적으로 상용화되어 있는 전력품질 진단시스템을 살펴보고, 현재 LG산전과 서울대학교가 공동 개발하고 있는 전력품질 진단시스템의 구조 및 기능에 대해 소개한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.107-116
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• 2009

본 논문에서는 심전도 신호로부터 부정맥을 진단하는 방법으로 심박수 변이도와 퍼지 신경망을 이용하는 방안을 제시하고 있다. 제안한 부정맥 진단 알고리즘은 32개 RR 간격의 심박수 변이도, 즉 평균 25초 내외의 심박수 변화를 이용하여 부정맥을 진단하는 알고리즘이다. 부정맥 진단 알고리즘은 32개 RR 간격을 이용하여, 통계적 특징 6개를 추출한 후, 가중 퍼지소속함수 기반 신경망으로 학습하여 정상 구간과 부정맥 구간을 분류한다. 부정맥 진단 알고리즘은 Tsipouras 논문군(48개 레코드)에서 SE와 SP 각각 80% 이하의 성능을 보이는 기존연구와는 달리, SE는 88.75%, SP는 82.28%, 전체 분류율은 86.31%의 신뢰성 있는 결과를 나타낸다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.254-256
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• 2009

최근 민간사업분야에서도 GIS를 응용하려는 시도가 많아지고 있다. 몇몇 도전적인 기업들은 수년 전부터 GIS를 도입하여 주요의사결정에 활용하고 있으며, 매년 GIS 활용도를 높여가고 있다. 실제 본 연구도 경쟁이 치열한 국내 할인점 시장에서 GIS 도입을 통해 근본적인 경쟁력 확보를 희망하는 기업의 경영과제를 해결하는 것으로 시작됐다. 이러한 기업들은 지역의 특성을 단편적으로 파악하는 것에 만족하지 않고 지역별로 어떠한 전략을 수립할 것인지에 대한 해법을 요구하며, 이를 통해 새로운 수요창출을 기대하고 있다. 매출을 높이는 것은 모든 기업의 주요 경영목표이다. 이러한 점을 고려할 때 GIS를 이용한 매출예측은 기업들에 큰 의미가 있다. 특히 백화점이나 할인점 등의 점포를 운영하는 기업들에는 객관적인 경영전략을 지원하는 도구로 활용할 수 있다. 그래서 단순한 예측 수준을 뛰어 넘어 매출 향상을 위한 방안 마련까지 요구되고 있다. 기존의 GIS를 이용한 매출예측은 특정 반경 내 인문사회적 통계자료를 추출하여 통계적 방법에 의해 매출을 추정하는 과정을 통해 이뤄진다. 이는 과거의 정보를 기반으로 현재를 진단하는 효율적인 방법이다. 하지만, 어떠한 전략으로 내일을 준비해야 하는지에 대한 해법을 제시하기에는 한계가 있다. 이러한 이유로 기존방법론은 예측에 대한 통계적 설명력이 높다 하더라도 기업들의 현장업무에서 활용되지 못하고 있다. GIS를 이용한 매출예측 방법이 기업활동에 활용되려면 과거의 매출정보를 기반으로 현재를 진단하는 역할, 지역별로 차별화된 마케팅 전략 수립, 국지적 단위의 시장 진단과 매출 향상 방안 등을 지원하여야 한다. 본 연구는 매출발생이 예상되는 지역의 경계를 설정하여 상권영역을 생성하는 방법론이 핵심이다. 다시 말해 예상되는 매출 영역을 폴리곤 단위로 추출한다는 것이다. 기업들에 어느 정도의 매출이 어떤 지역에서 발생할 것인지에 대한 정보를 제공하면 지역별 매출 향상을 위한 전략 마련이 가능하다. 수치만을 제공하는 매출 예측방법과 비교하면 구체적인 마케팅 활동을 지원할 수 있는 특징이 있다. 이러한 방법론은 기업의 마케팅 활동에 실질적인 도움을 줄 것으로 판단된다.