• Computers and Concrete
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• 제6권4호
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• pp.281-303
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• 2009

The lack of safety of bridge deck structures causes frequent repair and strengthening of such structures. The repair induces great loss of economy, not only due to direct cost by repair, but also due to stopping the public use of such structures during repair. The major reason for this frequent repair is mainly due to the lack of realistic and accurate assessment system for the bridge decks. The purpose of the present research was to develop a realistic expert system, called Bridge Slab-Expert which can evaluate reasonably the condition as well as the service life of concrete bridge decks, based on the deterioration models that are derived from both the structural and environmental effects. The diagnosis assessment of deck slabs due to structural and environmental effects are developed based on the cracking in concrete, surface distress and structural distress. Fuzzy logic is utilized to handle uncertainties and imprecision involved. Finally, Bridge Slab-Expert is developed for prediction of safety and remaining service life based on the chloride ions penetration and fick's second law. Proposed expert system is based on user-friendly GUI environment. The developed expert system will allow the correct diagnosis of concrete decks, realistic prediction of service life, the determination of confidence level, the description of condition and the proposed action for repair.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권1호
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• pp.59-64
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• 2007

중요한 정보를 저장하고 있는 컴퓨터를 위협하는 바이러스는 점점 현실적인 문제로 대두되고 있다. 이를 위하여 바이러스 침입 발견을 위한 소프트웨어 기술 또한 계속 발전되고 있으나, 현재까지의 표준 기술은 알려진 바이러스의 시그내쳐 패턴을 저장하여 이를 매치 검색하면서 바이러스를 찾아내는 방식을 채택하고 있다. 이는 알려진 바이러스에 대해서는 효과적이지만 새로운 바이러스를 찾아내지 못하고 손실을 당한 후 에야 찾을 수 있는 단점을 가지고 있다. 이를 위하여 바이러스 정보 구축과 탐색에 학습기능을 도입함으로 새로 발생하는 바이러스를 찾아내어 대처할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 컴퓨터 바이러스를 위한 퍼지 진단 시스템 FDS를 제안한다. FDS에서는 FCM 알고리즘을 사용하여 알려진 정보의 클러스터를 형성하고 대표정보를 추출하고 여기에 전문가의 지식을 포함하는 지식베이스를 구축한다. 진단을 위한 컴퓨터 파일에 대하여 그 파일의 결정 상태를 확인하고 이미 저장된 지식베이스를 바탕으로 바이러스 침입에 대한 정보를 보고하도록 설계되어있다. 이 시스템은 이미 알려진 테스트 데이터와 이전에 알려지지 않은 새로운 테스트 데이터를 실험데이터로 준비하여 널리 알려진 분류 알고리즘-KNN, RF, SVM-과 함께 성능을 비교하였다. 제안된 시스템이 알려지지 않은 컴퓨터 바이러스를 효과적으로 진단할 수 있는 타당성을 보이고 있다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제13권5호
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• pp.35-44
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• 2012

건축물 유지관리 단계에서의 안전점검 및 정밀안전진단은 1, 2종 시설물에만 국한되어 있으나 중소규모 건축물이 전체 건축물의 99.4%를 차지할 정도로 많다는 점을 고려할 때, 중소규모 건축물의 안전진단은 반드시 필요하다. 이 연구에서는 현행 안전점검 및 정밀안전진단 체계의 문제점을 고찰하고, 중소규모 건축물에 적용할 수 있는 안전진단 모델을 개발하였다. 현행 평가방식을 고찰하고 설문조사를 통해 기존 상태평가 항목을 중소규모 건축물에 적합하게 조정하였다. 안전진단 모델 개발에 퍼지이론이 적용되었으며, 평가를 용이하게 하기 위해 웹기반 프로그램을 개발하였다. 이 연구의 결과를 실무에 적용한다면 1, 2종 이외의 중소규모 건축물도 안전점검 및 정밀안전진단을 효율적으로 수행할 수 있을 것이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.695-700
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• 2001

본 연구는 TMS 분석기의 성능 상태를 판정하기 위한 지능형 진단기 설계 방법을 제안하였다. NOx와 SOx를 계측하는 TMS 분석기의 입, 출력 신호와 설비의 유지보수 경험을 이용하여 분석기의 동작 상태를 진단하는 Neruo-Fuzzy 진단 모델을 설계하는 방법을 제안하고, 실험 데이터로 시뮬레이션을 통해, 그 타당성을 입증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.11-18
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• 2014

본 논문에서는 ART2 알고리즘을 이용하여 질병을 도출하고 증상의 차이를 구분하기 위해서 애매한 증상의 정도를 퍼지 추론 방법에 적용하여 더욱더 정확한 질병 상세를 도출할 수 있는 개선된 자가진단 시스템을 제시한다. 본 논문에서 제안한 방법을 전문의에게 분석을 의뢰한 결과, 본 논문에서 제안된 자가진단 시스템 방법이 이전의 방법보다, 지능형 자가 보조 진단 시스템으로서 사용자에게 더욱 효과적인 도움을 줄 수 있는 가능성을 확인하였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제35권5호
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• pp.454-470
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• 2003

In this paper, a preliminary study for development of a fault diagnosis is presented for monitoring and diagnosing faults in the agitator driving system of a high temperature reduction reactor. In order to identify a fault occurrence and classify the fault cause, vibration signals measured by accelerometers on the outer shroud of the agitator driving system are firstly decomposed by wavelet transform (WT) and the features corresponding to each fault type are extracted. For the diagnosis, the fuzzy ARTMAP is employed and thereby, based on the features extracted from the WT, the robust fault classifier can be implemented with a very short training time - a single training epoch and a single learning iteration is sufficient for training the fault classifier. The test results demonstrate satisfactory classification for the faults pre-categorized from considerations of possible occurrence during experiments on a small-scale reduction reactor.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.849-855
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• 2008

The Diagnostic Unit of CLINAID can infer working diagnoses for general diseases from the information provided by a user. This user-provided information in the form of signs and symptoms, however, is usually not sufficient to make a final decision on a working diagnosis. In order for the Diagnostic Unit to reach a diagnostic conclusion, it needs to select suitable clinical investigations for the patients. Because different investigations can be selected for the same patient, we need a process that can optimize the selection procedure employed by the Diagnostic Unit. This process, called a selection algorithm, must work with the fuzzy relational method because CLINAID uses fuzzy relational structures extensively for its knowledge bases and inference mechanism. In this paper we present steps of the selection algorithm along with simulation results on this algorithm using fuzzy relational products, both harsh product and mean product. The computation results of applying several different fuzzy implication operators are compared and analyzed.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1998년도 하계학술대회 논문집 C
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• pp.1039-1041
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• 1998

This paper presents a practical fuzzy expert system to diagnose various faults occurred in local power systems. This integrated system can diagnose all faults occurred in a transmission network and substations. In this paper. the fuzzy reasoning of the diagnostic process is discussed in detail. The discrimination of false operations and non-operations of protective devices as well as the fault identification scheme are also analyzed together with the fuzzy inference process.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.70-77
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• 2004

산업 응용분야에서 유도전동기 구동시스템의 예상치 않은 고장은 전체 계통의 정지, 막대한 손실 등을 가져올 수 있다. 이러한 문제점을 해결하는 방법 중에 하나로서 본 논문은 유도전동기 구동을 위한3상 전압형 PWM 인버터에 개방-스위치 손상의 고장진단에 대하여 연구한다. 고장진단 방법으로는, 먼저 고장의 특징추출을 위하여 3상 전류를 d-q 전류로 변환한 후 평균 전류벡터를 구한다. 다음으로 여러 종류의 고장 패턴을 진단하기 위하여 한 인공지능 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법은 일반적인 뉴로-퍼지 시스템(adaptive neuro-fuzzy algorithm)의 전제 부에 클러스터링을 도입한 기법으로 적은 계산 양과 좋은 성능을 갖는다. 최종적으로, 여러 불확실한 요소를 가진 고장계통에 대하여 제안된 알고리즘의 유용성을 모의실험에 의해 검증하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.78-82
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• 2001

Electronic Weighting Machine is used an electronic scale which has many trouble because of broken load cells. In this paper, we propose an intelligent Diagnosis System will for an electronic weighting machine using fuzzy logic. It's purpose be detect of the load cell's trouble. The electronic circuit of system, which call 'junction box', will be connected resistances in a series at circuit of Wheatstone Bridge for monitoring the condition of load cells.