피부상태의 진단과 관리는 뷰티산업종사자와 화장품산업종사자에게 그 역할을 수행함에 있어서 매우 기초적이며 중요한 기능이다. 정확한 피부상태 진단과 관리를 위해서는 고객의 피부상태와 요구사항을 잘 파악하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 피부상태 진단 및 관리를 위해 소셜미디어의 빅데이터를 사용하여 피부상태 진단 및 관리를 지원하는 빅데이터기반 피부관리정보시스템 SCIS를 개발하였다. 개발된 시스템을 사용하여 텍스트 정보 중심의 피부상태 진단과 관리를 위한 핵심 정보를 분석하고 추출할 수 있다. 본 논문에서 개발된 피부관리정보시스템 SCIS는 빅데이터 수집단계, 텍스트전처리단계, 이미지전처리단계, 텍스트단어분석단계로 구성되어 있다. SCIS는 피부진단 및 관리에 필요한 빅데이터를 수집하고, 텍스트 정보를 대상으로 핵심단어의 단순빈도분석, 상대빈도분석, 동시출현분석, 상관성분석을 통해 핵심단어 및 주제를 추출하였다. 또한 추출된 핵심단어 및 정보를 분석하고 산포도, NetworkX, t-SNE 및 클러스터링 등의 다양한 시각화 처리를 함으로써 피부상태 진단 및 관리에 있어 이를 효율적으로 사용할 수 있도록 하였다.
By applying the digital sub-station, the change of various protect and measuring equipments has been applying. This paper is analyzed that the development of GIS partial discharge condition monitoring equipment is suited to the electricity IT technology and digital sub-station. It's constitution apply to be able to suit the data to high rank for GIS partial discharge condition monitoring equipment that is suited digital sub-station and Watch-dog module that be able to monitor the inner communication of the GIS partial discharge equipment. And then it also be able to apply of GIS partial discharge equipment when digital sub-station is applied.
Among the various pulse diagnosis contents in "Hwangjenaegyeong(黃帝內經)", we researched the pulse conditions that are belonged to Sameumsamyang(三陰三陽), and made a comparative study with pulse conditions of five organs[五臟], that of six meridians in "Sanghallon(傷寒論)". So from now on, this study would make help to understand standard pulse condition of Sameumsamyang(三陰三陽) diseases for clinical application. In "Hwangjenaegyeong(黃帝內經)", pulse condition of Taeyang(太陽) is expressed to be floating, Yangmyeong(陽明)'s condition to be strong but with a little bit weakness, Soyang(少陽)'s condition to be intermediate between Eum(陰) and Yang(陽), Taeeum(太陰)'s condition to be low and soft, So-eum(少陰)'s condition to be low and weak with some occasional upward tendency, Gweoleum(厥陰)'s condition to be mixed state of Eum and Yang.
This paper presents the technology of condition diagnosis & life estimation on insulation system of the traction motor. In the non-destructive methods for diagnosis of coil insulation state, residual dielectric strength is estimated by the D-map which consist of the partial discharge quantity Q and average degradation degree $\Delta$. In the operating history of machine, the N-Y life estimation method is based on the stop-starting numbers and operating times with considering each degradation factor by the thermal, electrical and heat-cycle stress. With the on-line conditioning monitoring on the currents of traction motors, detecting the abnormal operating state due to bearing faults, stator or armature faults, eccentricity related faults and broken rotor bars can be performed.
For the diagnosis of compressor abnormal condition in air-conditioner, AE signal which is derived from wear condition, compressed air and assembly error is analyzed experimentally. The burst and continuous type AE signal occurred by metal contact and compressed air and AE raw signal of compressors were directly acquired in production line. After extracting samples according to waveforms, Early Life Test(ELT) is conducted and classified to normal and abnormal waveform. The efficient parameters of waveform pattern are investigated in time and frequency domain and the diagnosis algorithm of air-conditioner by Neural Network estimation is suggested.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제27권1호
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pp.42-48
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2003
In general many engineers can diagnose the fault condition using the abnormal ones among data monitored from a diesel engine, but they don't need the system modelling or identification for the work. They check the abnormal data and the relationship and then catch the fault condition of the engine. This paper proposes the construction of a fault diagnosis engine through malfunction data gained from the data fault detection system of neural networks for diesel generator engine, and the rule inference method to induce the rule for fuzzy inference from the malfunction data of diesel engine like a site engineer with a fuzzy system. The proposed fault diagnosis system is constructed in the sense of the Malfunction Diagnosis Engine(MDE) and Hierarchy of Malfunction Hypotheses(HMH). The system is concerned with the rule reduction method of knowledge base for related data among the various interactive data.
This wear debris can be harvested from the lubricants of operating machinery and its morphology is directly related to the damage to the interacting surface from which the particles originated. The morphological identification of wear debris can therefore provide very early detection of a fault and can also often facilitate a diagnosis. The purpose of this study is to attempt the developement of intelligent system for moving condition diagnosis of the machine driving system. The four shape parameter(50% volumetric diameter, aspect, roundness and reflectivity) of war debris are used as inputs to the neural network and learned the moving condition of five values(material3, applied load 1, sliding distance 1). It is shown that identification results depend on the ranges of these shape parameter learned. The three kinds of the wear debris had a different pattern characteristics and recognized the moving condition and materials very well by neural network.
Object : Pulse feeling(脈診) belongs to pulse feeling or palpation(切診) of methods of diagnosis in oriental medical terminology. Pulse appears at bio-energy condition of body, so it is a important part of disease diagnosis but we have been trouble in diagnosis by difficulty of pulse feeling(脈診). Methods : We investigate the books about pulse feeling, which are involved "Hwangjenaegyong", "Nangyong", "Maggyeng" etc. Conclusion : According to these, this paper helps you understand pulse feeling(脈診) through comparision and studying pulse condition at clasics with electro pulse machine.
This paper describes MV switchgear technology trends and diagnosis technology. MV switchgear has been rapidly changed into compact, reliability and safety situation. And suggested road-map to implement condition assessment or condition based maintenance. On-line diagnosis technology, life evaluation technology and system technology are suggested.
The generator on-line diagnosis system has been developed. This system monitor the insulation condition of stator winding by on-line measurements of partial discharge and the shorted-turn condition of rotor winding by on-line measurements of slot leakage flux. Sensor, such as SSC(Stator Slot Coupler) and flux probe are used for generator on-line diagnosis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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