• 한국정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국정보시스템학회 2000년도 추계학술대회
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• pp.1.2-24
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• 2000

본연구에서는 단순신경망의 구조와 특성을 이해하기 위해 신경회로망의 알고리듬을 이론적으로 분석하고 이를 토대로 프로그램을 설계 실행하여 신경망의 학습과정을 실험하였다. 본연구에서 채택한 학습알고리듬은 3계층구조의 역전파알고리듬이며 신경망의 모형은 단순의료전문가시스템모형을 입력치로 채택하였다. 계층수, 노드수, 학습사이클 수, 학습율, 모멘텀항등의 모수를 입력한 실험의 결과는 입력치에 대한 출력이 기대목표와 거의 일치하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권1호
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• pp.275-281
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• 2013

점검 장비 S/W의 기존 방식 중에서 Visual C++등과 같은 RAD도구를 사용한 S/W 설계 기술은 간단한 메뉴의 변경 및 점검항목의 추가 등이 필요한 경우 매번 수많은 지휘단계와 코딩 및 플래시 디자인 수정, 재 컴파일, 배포 등과 같은 복잡한 단계를 거쳐야 하는 번거로움과 시간낭비를 초래한다. 또한 구현 시 수 많은 보안사항들이 포함되어 있어 작업자에 의한 기밀 유출이 우려되며 각종 무기체계 정비유지를 위한 점검 장비는 신속하고 정확하며, 효율적인 고도의 진단 능력이 요구되고 있다. 본 논문에서는 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 상용의 RIA기술과 진단 지식 기반 XML데이터로 구현한 COTS 고장진단시스템 설계기술을 제안한다. 제안된 방식은 기존 방식의 문제점을 보완하고, 점검시간 단축 및 성능 향상, 사용성, 유지보수의 용이성을 향상시킨다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권2호
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• pp.171-180
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• 2021

Currently, hospitals and medical practices have a large amount of unstructured information, gathered in time at each ward or practice by physicians in a wide range of medical branches. The data requires processing in order to be able to extract relevant information, which can be used to improve the medical system. It is useful for a physician to have access to a patient's entire medical history when he or she is in an emergency situation, as relevant information can be found about the patient's problems such as: allergies to various medications, personal history, or hereditary collateral conditions etc. If the information exists in a structured form, the detection of diseases based on specific symptoms is much easier, faster and with a higher degree of accuracy. Thus, physicians may investigate certain pathological profiles and conduct cohort clinical trials, including comparing the profile of a particular patient with other similar profiles that already have a confirmed diagnosis. Involving information technology in this field will change so the time which the physicians should spend in front of the computer into a much more beneficial one, providing them with the possibility for more interaction with the patient while listening to the patient's needs. The expert system, described in the paper, is an application for medical diagnostic of the most frequently met conditions, based on logical programming and on the theory of probabilities. The system rationale is a search item in the field basic knowledge on the condition. The web application described in the paper is implemented for the ward of pathological anatomy of a hospital in Romania. It aims to ease the healthcare staff's work, to create a connection of communication at one click between the necessary wards and to reduce the time lost with bureaucratic proceedings. The software (made in PHP programming language, by writing directly in the source code) is developed in order to ease the healthcare staff's activity, being created in a simpler and as elegant way as possible.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2008년 영문 학술대회
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• pp.16-21
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• 2008

Aero-engine, as one kind of rotating machinery with complex structure and high rotating speed, has complicated vibration faults. Therefore, condition monitoring and fault diagnosis system is very important for airplane security. In this paper, a vibration data acquisition and intelligent fault diagnosis system is introduced. First, the vibration data acquisition part is described in detail. This part consists of hardware acquisition modules and software analysis modules which can realize real-time data acquisition and analysis, off-line data analysis, trend analysis, fault simulation and graphical result display. The acquisition vibration data are prepared for the following intelligent fault diagnosis. Secondly, two advanced artificial intelligent(AI) methods, mapping-based and rule-based, are discussed. One is artificial neural network(ANN) which is an ideal tool for aero-engine fault diagnosis and has strong ability to learn complex nonlinear functions. The other is data mining, another AI method, has advantages of discovering knowledge from massive data and automatically extracting diagnostic rules. Thirdly, lots of historical data are used for training the ANN and extracting rules by data mining. Then, real-time data are input into the trained ANN for mapping-based fault diagnosis. At the same time, extracted rules are revised by expert experience and used for rule-based fault diagnosis. From the results of the experiments, the conclusion is obvious that both the two AI methods are effective on aero-engine vibration fault diagnosis, while each of them has its individual quality. The whole system can be developed in local vibration monitoring and real-time fault diagnosis for aero-engine.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제32권3호
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• pp.261-273
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• 2000

During an extensive review made as part of the Integrated Diagnosis System project of the Maiden Reactor Project, MOAS (Maryland Operator Advisory System) was identified as one of the most thorough systems developed thus far. MOAS is an integrated on-line diagnosis system that encompasses diverse functional aspects that are required for an effective process disturbance management: (1) intelligent process monitoring and alarming, (2) on-line sensor data validation and sensor failure diagnosis, (3) on-line hardware (besides sensors) failure diagnosis, and (4) real-time corrective measure synthesis. The MOAS methodology was used at the Maiden Man-Machine Laboratory HAMMLAB of the OECD Maiden Reactor Project. The performance of MOAS, developed in G2 real-time expert system shell for the high-pressure preheaters of the NORS process in the HAMMLAB, was tested against a variety of transient scenarios, including failures of the control valves and sensors, and tube leakage of the preheaters. These tests showed that MOAS successfully carried out its intended functions, i.e., quickly recognizing an occurring disturbance, correctly diagnosing its cause, and presenting advice on its control to the operator. The lessons learned and insights gained during the implementation and performance tests also are discussed.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1990년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); KOEX, Seoul; 26-27 Oct. 1990
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• pp.1399-1404
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• 1990

There is an increasing need to apply artificial intelligence to the real application fields of industry. These include an intelligent process control, an expert machine and a diagnostic and/or maintenance machine. These applications are implemented in AI Languages. It is commonly recognized that AI Languages, such as Common Lisp or Prolog, require a workstation. This is mainly due to the fact that both languages need a large amount of memory space and disk storage space. Workstations are appropriate for a laboratory or office environment. However, they are too bulky to use in the real application fields of industry or business. Also users who apply artificial intelligence to these fields wish to have their own operating systems. We propose a new design method of an intelligent controller which is embedded within equipment and provides easy-to-use tools for artificial intelligence applications. In this paper we describe the new design method of a VMEbus based intelligent controller for artificial intelligence applications and a small operating system which supports Common Lisp and Prolog.

• 한국안전학회지
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• 제35권2호
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• pp.34-46
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• 2020

Unlike research focused on existing technologies and individual errors to analyze the causes of incidents, this study approached them from an organization and culture. And this study is not a one way study but cyclical study what can track cause down using causal loop diagram methodology. Four diagnostic criteria for the negative state of the safety culture : secretive, blame, failure to learning, and incremental learning, combine literature study and expert opinion to derive 41 variables. Connecting these variable make 4 causal loop diagrams and total causal loop diagram. Case accumulation in secretive, accident report in blame, knowledge accumulation in failure to learning, near miss discovery in incremental learning are the main variables. Safety incident is the objective variable by classifying them into 4 stages in total loop, leading track as the most affect is case accumulation, and Step 4 as you can see accident report and near miss discovery are the result of tracking down the cause. This study can be used as a basis for improving the management priority and the system in incident prevention.

• 대한핵의학회지
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• 제33권3호
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• pp.282-288
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• 1999

목적: 골밀도는 DXA 기종에 따라 그 측정치의 차이가 발생하는 것으로 알려져 있어 현재 널리 사용중인 Lunar EXPERT-XL과 Hologic QDR 4500-A에서 측정된 골밀도의 차이를 비교하고 그 차이를 보정할 수 있는 교차보정식을 구하고자 하였다. 대상 및 방법: 109명의 여성(평균 나이; $55{\pm}11$년)을 대상으로, 같은 날 대상 환자의 제2-4 요추와 대퇴골 경부를 Lunar EXPERT-XL과 Hologic QDR 4500-A로 각각 촬영하여 얻어진 측정 영역(area)과 골무기질양(BMC), 골밀도(BMD)와 정상 골밀도 참고치에 대한 백분율의 차이를 분석하였다. 또한 측정영역, 골무기질양, 골밀도와 정상 골밀도 참고치에 대한 백분율에 대해 각각 선형 회귀 분석으로 교차 보정식(cross-calibration equation)과 상관 계수(R), 표준 예측 오차(SEE)를 구하였다. 결과: Lunar 기종으로 측정한 제2-4 요추와 대퇴골경부의 골밀도(각각 평균 $0.955{\pm}0.17g/cm^2$, $0.767{\pm}0.131g/cm^2$)가 Hologic 기종으로 측정한 값보다(각각 $0.851{\pm}0.144g/cm^2$, $0.649{\pm}0.108g/cm^2$) 각각 평균 13%와 19% 높았다. 골무기질양과 정상 골밀도 참고치에 대한 백분율도 Lunar 기종에서 모두 유의하게 높았으나(p<0.001), 측정영역은 두 기종간의 차이가 없었다(p>0.05), 두 기종간 골밀도는 높은 상관관계(r>0.95)를 보였고 교차 보정식은 제2-4 요추에서 Lunar=1.1297${\times}$Hologic-0.0027, 대퇴골 경부에서 Lunar=1.1556${\times}$Hologic+0.0182 이었다. 결론 두 DXA 기종간의 골밀도 측정치는 서로 차이가 있었으나 높은 상관 관계를 보여 교차 보정식을 얻을 수 있었다. 이 교차 보정식은 환자의 추적 검사상 불가피하게 다른 기종으로 검사를 받은 경우나 하나의 기종으로 검사를 받은 연구 집단의 결과를 다른 기종으로 검사한 연구 집단의 결과와 비교 분석시 유용하리라 생각한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1998년도 제13차 학술회의논문집
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• pp.295-300
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• 1998

In this paper, a real time diagnostic algorithm fur estimating the impact location by loose parts is proposed. It is composed of two modules such as the alarm discrimination module (ADM) and the impact-location estimation module(IEM). ADM decides whether the detected signal that triggers the alarm is the impact signal by loose parts or the noise signal. When the decision from ADM is concluded as the impact signal, the beginning time of burst-type signal, which the impact signal has usually such a form in time domain, provides the necessary data fur IEM. IEM by use of the arrival time method estimates the impact location of loose parts. The overall results of the estimated impact location are displayed on a computer monitor by the graphical mode and numerical data composed of the impact point, and thereby a plant operator can recognize easily the status of the impact event. This algorithm can perform the diagnosis process automatically and hence the operator's burden and the possible operator's error due to lack of expert knowledge of impact signals can be reduced remarkably. In order to validate the application of this method, the test experiment with a mock-up (flat board and reactor) system is performed. The experimental results show the efficiency of this algorithm even under high level noise and potential application to Loose Part Monitoring System (LPMS) for improving diagnosis capability in nuclear power plants.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.47-73
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• 2020

KTX 차량은 수많은 기계, 전기 장치 및 부품들로 구성되어 있는 하나의 시스템으로 차량의 유지보수에는 상당히 많은 전문성과 유지보수 작업자들의 경험을 필요로 한다. 차량 고장발생 시 유지보수자의 지식과 경험에 따라 문제 해결의 시간과 작업의 질적 차이가 발생하며 그에 따른 차량의 가용율이 달라진다. 일반적으로 문제해결은 고장 매뉴얼을 기반으로 하지만 경험이 많고 능숙한 전문가의 경우는 이와 더불어 개인의 노하우를 접목하여 신속하게 진단하고 조치를 취한다. 이러한 지식은 암묵지 형태로 존재하기 때문에 후임자에게 완전히 전수되기 어려우며, 이를 위해 사례기반의 철도차량 전문가시스템을 개발하여 데이터화된 지식으로 바꾸려고 하는 연구들이 있어왔다. 하지만, 간선에 가장 많이 투입되고 있는 KTX 차량에 대한 연구나 텍스트의 특징을 추출하여 유사사례를 검색하는 시스템 개발은 아직 미비하다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 차량 유지보수 전문가들의 노하우를 통해 수행된 고장들에 대한 진단과 조치 이력을 문제 해결의 사례로 활용하여 새롭게 발생하는 고장에 대한 조치가이드를 제공하는 지능형 조치지원시스템을 제안하고자 한다. 이를 위하여, 2015년부터 2017년동안 생성된 차량고장 데이터를 수집하여 사례베이스를 구축하였고, 차원축소 기법인 비음수 행렬 인수분해(NMF), 잠재의미분석(LSA), Doc2Vec을 통해 고장의 특징을 추출하여 벡터 간의 코사인 거리를 측정하는 방식으로 유사 사례를 검색하였으며, 위의 알고리즘에 의해 제안된 조치내역들 간 성능을 비교하였다. 분석결과, 고장 내역의 키워드가 적은 경우의 유사 사례 검색과 조치 제안은 코사인 유사도를 직접 적용하는 경우에도 좋은 성능을 낸다는 것을 알 수 있었고 차원 축소 기법들의 성능 비교를 통해 문맥적 의미를 보존하는 차원 축소 방식 중 Doc2Vec을 적용하는 것이 가장 좋은 성능을 나타낸다는 것을 알 수 있었다. 텍스트 마이닝 기술은 여러 분야에서 활용을 위한 연구들이 이루어지고 있는 추세이나, 본 연구에서 활용하고자 하는 분야처럼 전문적인 용어들이 다수이고 데이터에 대한 접근이 제한적인 환경에서 이러한 텍스트 데이터를 활용한 연구는 아직 부족한 실정이다. 본 연구는 이러한 관점에서 키워드 기반의 사례 검색을 보완하고자 텍스트 마이닝 기법을 접목하여 고장의 특징을 추출하는 방식으로 사례를 검색해 조치를 제안하는 지능형 진단시스템을 제시하였다는 데에 의의가 있다. 이를 통해 현장에서 바로 사용 가능한 진단시스템을 단계적으로 개발하는데 기초자료로써 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.