• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.10a
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• pp.387-392
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• 2007

본 논문에서는 질병에 대한 전문적인 지식이 부족한 일반인들을 대상으로 스스로 자신의 건강 상태를 쉽게 파악하고, 조금씩 진화하는 질병 바이러스에 따른 증상의 변화를 진단할 수 있는 퍼지 ART 알고리즘을 이용한 한방 자가 진단 및 학습 시스템을 제안한다. 제안된 한방 자가 진단 및 학습 시스템은 72가지 한방 질병과 각 질병에 대한 증상을 분석하여 데이터베이스로 구축하고 구축된 데이터베이스 정보를 기반으로 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 사용자의 질병을 도출한다. 본 논문에서는 사용자가 자신의 대표 증상을 제시하면 해당 증상을 포함하는 질병들을 도출한다. 도출된 질병들의 세부 증상들을 사용자가 입력 벡터로 제시하면 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 세부 증상에 대한 질병들을 클러스터링한 후, 세부 증상에 대한 질병의 소속 정도를 제공한다. 본 논문에서 제시한 시스템을 한의학 전문의가 분석한 결과, 본 논문에서 제사한 시스템이 한방 질병의 보조 진단으로서의 가능성을 확인하였다.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 1999.11a
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• pp.109-121
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• 1999

플랜트 및 설비가 대규모, 정교화, 복잡화 될수록 이로 인한 고장 및 오류에 의한 피해가 막대하기 때문에, 시스템의 신뢰성, 보전성 및 안전성 향상과 제품 품질 향상을 추구 및 안전성 유지에 대한 관심이 고조되고 있다. 고장진단은 잠재적으로 노이즈를 가지고 있다고 생각되는 데이터의 해석에 근거하여 시스템의 고장을 찾는 일련의 체계적이고 통합된 방법이다. 그러나 대부분의 방법들이 이진 논리에 기초를 둔 추론으로 불확실성을 제대로 결과에 반영하지 못하고 있다. 본 논문에서는 예방정비의 관점에서 시스템에 내재된 다양한 불확실성을 효율적으로 처리하기 위해 전문가의 직관과 경험등을 기초로 하여 언어학적 변량을 취하고, 이를 퍼지 기법을 이용하여 정량화 함으로써 불확실성을 고려한 판단이 가능하게 하는 퍼지 전문가 시스템을 제안한다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• v.9 no.4
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• pp.255-260
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• 2009

Multimedia interpretation describes a high level of ion of multimedia content like interrelations and coherencies. In this paper, we describe a multimedia interpretation component from human-centered perspective. In this context, we see the role of the multimedia interpretation component as a liaison between the psychological apparatuses and computer-based artifact. We emphasize this role of multimedia interpretation by outlining a mapping process of the psychological apparatuses and computer-based artifact. This mapping process needs to be transparent to its user so that effective human-centered systems can be achieved. This transparency will provide an immersive environment for the users and enable uninhibited interaction between the users and the artifact. Furthermore, we illustrate how the multimedia interpretation component can be utilized in the medical diagnosis and treatment support application.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.1558-1559
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• 2007

This study is an application field by using optical fiber. The system to measure sBs from optical fiber is designed, So it can be used as a temperature sensor. by using frequency shift, resulting from temperature changes. the frequency shift is checked by changing temperature from $25^{\circ}C$ to $69^{\circ}C$ with chamber in the laboratory and using 40Km optical fiber. It's also measured by varying the length of optical fiber The program to do the real-time monitoring and analyze the measured data is created to find accurate frequency. It can be used as an optical fiber sensor, which is capable of measuring temperature and distance by using sBs.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• v.2 no.2
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• pp.95-99
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• 2002

The Loose Part Monitoring System(LPMS) has been designed to detect. locate and evaluate detached or loosened parts and foreign objects in the reactor coolant system. In this paper, at first, we presents an application of the back propagation neural network. At the preprocessing step, the moving window average filter is adopted to reject the reject the low frequency background noise components. And then, extracting the acoustic signature such as Starting point of impact signal. Rising time. Half period. and Global time, they are used as the inputs to neural network . Secondly, we applied the neural network algorithm to LPMS in order to estimate the mass of loose parts. We trained the impact test data of YGN3 using the backpropagation method. The input parameter for training is Rising clime. Half Period amplitude. The result shored that the neural network would be applied to LPMS. Also, applying the neural network to thin practical false alarm data during startup and impact test signal at nuclear power plant, the false alarms are reduced effectively.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• v.10 no.1
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• pp.65-72
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• 2010

For developing navigation system of total hip arthroplasty (THA) and evaluating hip joint kinematics, 3-D pose position of the femur and acetabulum in the pelvic coordinate system has been quantified. The pelvic coordinate system is determined by manually indicating pelvic landmarks in multidetector-row computed tomography (MDCT) images. It includes intra- and inter-observer variability, and may result in a variability of THA operation or diagnosis. To reduce the variability of pelvic coordinate system determination, this paper proposes an automated method in MDCT images. The proposed method determines pelvic coordinate system automatically by detecting pelvic landmarks on anterior pelvic plane (APP) from MDCT images. The method calibrates pelvic pose by using silhouette images to suppress the affect of pelvic pose change. As a result of comparing with manual determination, the proposed method determined the coordinate system with a mean displacement of $2.6\;{\pm}\;1.6$ mm and a mean angle error of $0.78\;{\pm}\;0.34$ deg on 5 THA subjects. For changes of pelvic pose position within 10 deg, standard deviation of displacement was 3.7 mm, and of pose was 1.28 deg. We confirmed the proposed method was robust for pelvic pose changes.

• Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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• v.20 no.1
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• pp.57-64
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• 2007

One of the cause of insulation failure in power cable is well known by electrical treeing discharge. This is occurred for imposed continuous stress at cable. And this event is related to safety, reliability and maintenance. In this paper, throughout analysis of partial discharge(PD) distribution when occurring the electrical tree, is studied for the purpose of knowing of electrical treeing discharge characteristics according to defects. Own characteristic of tree will be differently processed in each defect and this reason is the first purpose of this paper. To acquire PD data, three defective tree models were made. And their own data is shown by the phase-resolved partial discharge method (PRPD). As a result of PRPD, tree discharge sources have their own characteristics. And if other defects (void, metal particle) exist internal power cable then their characteristics are shown very different. This result Is related to the time of breakdown and this is importance of cable diagnosis. And classification method of PD sources was studied in this paper. It needs select the most useful method to apply PD data classification one of the proposed method. To meet the requirement, we select methods of different type. That is, neural network(NN-BP), adaptive neuro-fuzzy inference system and PCA-LDA were applied to result. As a result of, ANFIS shows the highest rate which value is 98 %. Generally, PCA-LDA and ANFIS are better than BP. Finally, we performed classification of tree progress using ANFIS and that result is 92 %.

• Nuclear Engineering and Technology
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• v.28 no.1
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• pp.36-43
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• 1996

In this work, a PC-based thermal performance monitoring system is developed for the nuclear power plants. The system performs real-time thermal performance monitoring and diagnosis during plant operation. Specifically, a prototype for the KORI-2 nuclear power unit is developed and examined in this work. The analysis and the fault identification of the thermal cycle of a nuclear power plant is very difficult because the system structure is highly complex and the components are very much inter-related. In this study, some major diagnostic performance parameters are selected in order to represent the thermal cycle effectively and to reduce the computing time. The Fuzzy ARTMAP, a self-organizing neural network, is used to recognize the characteristic pattern change of the performance parameters in abnormal situation. By examination, this algorithm is shown to be able to detect abnormality and to identify the fault component or the change of system operation condition successfully. For the convenience of operators, a graphical user interface is also constructed in this work.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.107-110
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• 2003

산업의 발달과 인구의 증가로 인한 물 사용량 증가와 다양한 폐수들이 끊임없이 발생하고 있다. 회사나 공장들은 이러한 폐수를 처리하기 위한 하ㆍ폐수처리장의 효율적인 운전을 위하여 관리ㆍ제어 시스템을 도입하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 김해에 설치되어 있는 축산 폐수를 처리하는 파일럿 플랜트의 공정상태를 원격으로 관리할 수 있는 모니터링 시스템을 바탕으로 퍼지와 신경망을 이용한 실시간 원격 진단 및 제어 시스템을 설계하였다. 또한 여러 경우의 고장 사례를 원격 진단ㆍ제어 시스템에 접목시킴으로써 진단시스템의 성능을 더욱 향상 시켰다. 이러한 진단ㆍ제어 시스템을 이용하여 관리자는 공정상태를 항상 모니터링 할 수 있으며, 진단ㆍ제어 시스템에서 제공하는 경고 및 제어 값을 축산폐수플랜트에 전송함으로써 공정을 보다 효율적이고 안정적으로 진단ㆍ제어할 수 있다.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 1999.11a
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• pp.133-146
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• 1999

오늘날의 산업용 로봇, CNC 공작기계 및 여러 산업설비들은 시스템간에 관계가 복잡하게 연결되어 높은 신뢰성(reliability)을 달성하여 왔다. 그러나 가동시 발생하는 결과의 고장 가능성은 적은 반면에, 고장 발생의 파급 효과는 매우 높은 것으로 나타났다. 따라서 복잡한 구조의 산업설비들에 대한 안전진단 결과들을 적절하게 분석하고 관리할 필요성이 크게 대두되고 있다. 이러한 안전진단 작업은 여러 가지 정량적ㆍ정성적인 방법들을 포함하는 전형적인 분석방법이 필요하다. 최근에는 고장탐색, 진단처리 작업 및 신뢰성 분석 작업에 지식기반(knowledge-based)을 기초로한 퍼지 전문가 시스템을 적용하고자 하는 시도가 많이 이루어지고 있다. 안전진단 분석에 관한 일반화된 지식은 이들 후속 단계들에서 상당히 효율적일 수 있다. 그러나 이러한 연구를 수행하기에는 지금까지 상대적으로 열악한 계산 도구들을 이용하였기 때문에 안전진단 분석을 행하기에는 한계가 있었다. 그러나 오늘날 컴퓨터를 이용하여 위의 여러 단계들의 수행과정에 안전진단 분석을 행할 수 있는 적절한 방법으로써, 지식-기반(knowledge-base) 전문가 시스템들을 이용하는 방법을 연구하고 있다. 이에 본 연구는 시스템의 설계단계 뿐만 아니라, 시스템의 가동ㆍ유지ㆍ보수ㆍ수리시에도 비전문가가 고장안전진단을 수행할 수 있도록 하는데 목표를 두었다.