• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제22권2호
• /
• pp.125-134
• /
• 2022

스마트폰 기술의 발전으로 인하여 2020년 기준 전 국민의 91.9%가 인터넷 이용[1]하여 수시로 홈페이지와 모바일 앱을 통해 정보를 습득하고 있다. 정보제공을 담당하는 홈페이지의 수가 점점 늘어남에 따라 홈페이지의 안전성을 진단하는 웹취약점 진단 신청수도 매년마다 증가하고 있는 상황이다. 기존 웹취약점 점검은 진단원이 수작업으로 홈페이지를 모의 해킹하여 취약점을 진단했기 때문에 진단대상 홈페이지 수에 비례하여 진단인력이 늘어나야한다. 하지만 현실적으로 웹취약점 진단인력 확보에 한계가 있고, 진단인력을 늘렸을 경우 많은 비용이 발생한다. 이러한 문제점 해결을 위해 자동진단 도구를 사용하여 수동진단의 일부를 대체하고 있다. 본 논문에서는 현재의 자동진단 범위를 확대하기 위한 방안을 새롭게 제안하였다. 즉, 웹취약점 진단항목의 영향도를 분석하여 자동진단 가능 항목을 도출하고, 실제 운영 중인 홈페이지에 수동 및 자동진단을 수행하여 진단결과에 대한 비교 분석을 통해 자동진단 가능항목을 파악하였다. 또한 자동진단 개선방안을 제시하여 자동진단 도구 개선을 통해 모든 취약점 항목은 아니지만 가능한 항목에 대해서 수동진단을 대체할 수 있다. 이를 통해서 진단 및 정밀진단이 필요한 부분에 집중하여 안전한 홈페이지 운영환경 조성에 기여할 수 있을 것이다.

• 대한기계학회논문집
• /
• 제19권8호
• /
• pp.1787-1798
• /
• 1995

Monitoring and diagnosis of the operating machine mean evaluating the condition of a machine such as the detection of the defects and the prediction of the time to failure in the machine elements, while it is running. In this study, a technique of automatic diagnosis using probability concept is studied and the analyses of the pattern comparison are introduced. An expert system, which is able to analyze the automatic identification of the multiple defects in the ball bearings, is also developed. Finally, to confirm the effectiveness of the programmed algorithms, some tests were made with specimens of the ball bearings involving the multiple defects. The proposed system reasonably predicts the defects.

• 소음진동
• /
• 제5권3호
• /
• pp.353-360
• /
• 1995

A new automatic diagnostic system for predicting multiple defects in rolling element bearings is developed by taking probbability into account. A database is constructed from the frequency characteristics of tested bearings with various types of defects. The proposed algorithms for the automatic diagnosis of bearing defects are shown to be satisfactory through the experiments. This method can be effectively used for quality control of the rolling bearing in plants.

• 전기학회논문지
• /
• 제65권6호
• /
• pp.1103-1107
• /
• 2016

The automatic tensioning device of the catenary system constantly maintains the tension of the trolley wire by absorbing the variations due to the elasticity of the line caused by temperature variation. The tension plays an important role in affecting the electric motorcar operation directly. This paper suggests the methodology of the life cycle extension and the maintenance of the automatic tensioning device by means of performance diagnosis of the pulley type automatic tensioning device which has been commonly used for the electric railway system. Through conducting performance diagnosis and comparative test for the wornout pulley type automatic tensioning device by replacing the components such as the bearing and the bearing shaft without replacing all the assembly, the tensioning device is analyzed whether it is properly functioned. Provided that the maintenance regulation is reinforced so as to implement the bearing replacement through periodical precise inspection along with random check-up inspection which is now carried out by the operating organizations, it is ensured that the life cycle extension and the reduction of maintenance cost of the tensioning device could be achieved.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 1988년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); 한국전력공사연수원, 서울; 21-22 Oct. 1988
• /
• pp.349-352
• /
• 1988

In this study, a structured supervisory control for automatic assembly system is developed. And also diagnosis and fault-recovery capability of this supervisory control are discussed. This structured supervisory control is actually applied to Die Bonding Machine and is proved to be useful and to work well.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제19권5호
• /
• pp.706-712
• /
• 2009

본 논문에서는 프레스공정라인에서 발생하는 고장을 감지하고 분류하기 위한 고장진단기법을 제안한다. 또한 윤활유 레벨을 자동감지 하기 위한 방법도 제안하다. 제안한 방법에서는 FFT 주파수해석과 여러 경계인수를 갖는 ART2 신경회로망을 사용하며, LabVIEW를 이용하여 고장진단 및 윤활유 레벨 자동감시를 위한 GUI(Graphical User Interface) 프로그램을 제작하여 고장진단을 수행하였다. 실험결과들로부터 제안한 유도전동기 고장진단 및 윤활유 레벨 자동감시시스템의 성능을 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제21권3호
• /
• pp.121-126
• /
• 2020

소리 기반 기계 고장 진단은 기계의 음향 방출 신호에서 비정상적인 소리를 자동으로 감지하는 것이다. 수학적 모델을 사용하는 기존의 방법은 기계 시스템의 복잡성과 잡음과 같은 비선형 요인이 존재하기 때문에 기계 고장 진단이 어려웠다. 따라서 기계 고장 진단의 문제를 딥러닝 기반 이미지 분류 문제로 해결하고자 한다. 본 논문에서 스펙트로그램 이미지를 이용한 CNN 기반 자동화 기계 고장 진단 기법을 제안한다. 제안한 방법은 기계의 결함 시 발생하는 주파수상의 특징 벡터를 효과적으로 추출하기 위해 STFT를 사용하였으며, STFT에 의해 검출된 특징 벡터들은 스펙트로그램 이미지로 변환하여 CNN을 이용해 기계의 상태별로 분류한다. 그 결과는 제안한 방법은 효과적으로 결함을 탐지할 뿐만 아니라 소리 기반의 다양한 자동 진단 시스템에도 효과적으로 활용될 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 1987년도 전기.전자공학 학술대회 논문집(II)
• /
• pp.1326-1328
• /
• 1987

This paper describes the design of digital signal processing system for the automatic diagnosis of ECG. The system comprises analog hardware, digital hardware, and control system by microcomputer. Also, since digital signal processing system can be equipped easily in microcomputer for the compact size(Single board), We expect to develop the Portable ECG Automatic Diagnosis System using this System.

• 말소리와 음성과학
• /
• 제2권2호
• /
• pp.69-75
• /
• 2010

We propose an automatic pronunciation diagnosis system to evaluate the pronunciation of a foreign language without the uttered text. We recorded English utterances spoken by native and Korean speakers, and utterances spoken by Koreans are evaluated by native speakers based on three criteria: fluency, accuracy of phones and intonation. The system evaluates the utterances of test Korean speakers based on the differences of log-likelihood given two models: one is trained by English speech uttered by native speakers, and the other is trained by English speech uttered by Korean speakers. We also applied purification algorithm to increase class differentiability. The purification can detect and eliminate the non-speech frames such as short pauses, occlusive silences that do not help to discriminate between utterances. As the results, our proposed system has higher correlation with the human scores than the baseline system.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
• /
• 제7권4호
• /
• pp.279-284
• /
• 2007

Nowadays, due to development of automatic control devices and various sensors, one operator can freely handle several remote plants and processes. Automatic diagnosis and warning systems have been adopted in various fields, in order to prepare an operator's absence for patrolling plants. In this paper, a Bayesian networks based on-line diagnosis system is proposed for a wastewater treatment process. Especially, the suggested system is included learning structure, which can continuosly update conditional probabilities in the networks. To evaluate performance of proposed model, we made a lab-scale five-stage step-feed enhanced biological phosphorous removal process plant and applied on-line diagnosis system to this plant in the summer.