Customer service process is one of the most important processes in today's competitive business environment. Among the various activities of customer service process, equipment malfunction diagnosis activity should be performed fast and accurately. When a customer calls the service center and reports the observed symptoms, he/she describes them in layman's terms. Therefore, the customer-reported symptoms have not been considered helpful information for service representatives. However, in order to perform diagnosis activity fast and accurately, we need to make use of the customer-reported symptoms actively. In this research, we developed three systems called R-EMD (Rule-based Equipment Malfunction Diagnostic system), C-EMD (Case-based Equipment Malfunction Diagnostic system) and R&C-EMD (Rule & Case-based Equipment Malfunction Diagnostic system), each of which diagnoses equipment malfunctions using the customer-reported symptoms. R&C-EMD is a hybrid system that utilizes both rule-based and case-based technologies. The diagnosis rules used in R&C-EMD and R-EMD were not acquired from service manuals or interviews with service representatives. Rater, we extracted them directly from the past diagnosis cases based on symptoms' frequencies. By this way, we were able to overcome the knowledge acquisition bottleneck. Using the real 100 malfunction diagnosis cases, we evaluated the performances of R&C-EMC, R-EMD and C-EMD in terms of speed and accuracy. In diagnosis time, R&C-EMD took longer than R-EMD and shorter than C-EMD. However, R&C-EMC was the best in accuracy.
It is very important to detect and identify small anomalies and component failures for the safe operation of complex and large-scale artifacts such as nuclear power plants. Each diagnostic technique has its own advantages and limitations. These facts inspire us not only to enhance the capability of diagnostic techniques but also to integrate the results of diagnostic subsystems in order to obtain more accurate diagnostic results. The article describes the outline of four diagnostic techniques developed for the condition monitoring of the fast breeder reactor "Monju". The techniques are (1) estimation technique of important state variables based on a physical model of the component, (2) a state identification technique by non-linear discrimination function applying SVM (Support Vector Machine), (3) a diagnostic technique applying WT (Wavelet Transformation) to detect changes in the characteristics of measurement signals, and (4) a state identification technique effectively using past cases. In addition, a hybrid diagnostic system in which a final diagnostic result is given by integrating the results from subsystems is introduced, where two sets of values called confidence values and trust values are used. A technique to determine the trust value is investigated under the condition that the confidence value is determined by each subsystem.
This paper presents the hybrid type based expert system for fault diagnosis in transformers. The proposed system uses the novel fault diagnostic technique based on dissolved gas analysis(DGA) in oil-immersed transformers. The uncertainty of key gas analysis, norm threshold, and gas ratio boundaries are managed by using a fuzzy set. Also, the uncertainty of the fault diagnostic rules are handled by using fuzzy measures. Finally, kohnen's feature map performs fault classification in transformers. To verify the effectiveness of the proposed diagnosis technique, the hybrid type based expert system for fault diagnosis has been tested by using KEPCO's transformer gas records.
Recently, the demand for fuel efficient electric vehicles (EVs) and hybrid electric vehicles (HEVs) has been growing globally. Due to the increased number of switching devices in the electrified vehicles, the probability of the semiconductor device failure is much higher than in other application areas. A sudden failure in one of the power switches and insufficient power management ability in the systems not only decreases system performance, but also leads to critical safety problems. In this paper, novel switch open circuit fault detection method is proposed, and the proposed approach is verified by experiments.
Objectives: The purpose of this survey was to investigate the need for new medical devices based on opinions of members of the Korean medical society. Methods: We distributed two independent questionnaires sequentially over two-week intervals to 16,510 doctors via the Korean Medical Society, and received replies from 888 and 928 doctors, respectively. The survey was carried out through a web-based questionnaire system. The first questionnaire focused on demand for new diagnostic and therapeutic medical devices that are specific for Korean medicine (KM). In contrast, the second questionnaire focused on demand for new hybrid medical devices which are useful both in Western medicine (WM) and KM. Results: In purchase intention of Korean medical devices (KMDs), demand for diagnostic devices was greater than for therapeutic ones. Among diagnostic devices, the purchase intention of 'imaging devices' ranked the highest and was followed by 'musculoskeletal diagnostic devices'. Among therapeutic KMDs, the purchase intention of 'musculoskeletal treatment devices' ranked the highest, followed by 'cranial nerve rehabilitation devices'. In the purchase intention of hybrid medical devices that can be used both in WM and KM, 'ultrasonic-based medical device' ranked the highest, followed by 'MRI-based medical device'. Conclusions: There is increasing demand for clinically useful medical devices among Korean medical doctors. Within demand for new devices, hybrid devices that can be used in both WM and KM were most strongly desired. This survey will be useful in establishing strategic plans for the development of medical devices in KM. Keywords: Korean medicine, medical device, demand survey, questionnaire.
This paper develops an OBD Diagnostic Program (Program) using Visual Studio (C#), which was used to diagnosis malfunction information from OBD-II system vehicles. We accomplished this using the Program, Diagnostic tests, Board (STN1110), FTDI Basic Cable, Mini USB Cable, OBD Data Cable, and both hybrid and regular vehicles. The Program tests real-time data output, DTC output, sensor value output, engine RPM, waveform data, OBD type check, PID inspection, and whole monitoring. We found vehicles used in this research had 19 PIDs, which was within OBD-II regulations. We also gathered data on control and diagnostic code regulated by OBD-II system, such as, sensor output value, engine RPM, DTC output, each PID analytic value, OBD type, fuel mode, and whole monitoring result value. Using the data collected through the Program appropriately can lead to more effective diagnostic practices and contribute to education.
An efficient diagnostic approach for real-time operation aiding expert system in chemical process plants is discussed. The approach is based on the hybrid of the simplified symptom tree(SST) and the fault consequence digraph(FCD), representation of propagation patterns of fault states. The SST generates fault hypothesis efficiently and the FCD resolve the real fault accurately. Frame based knowledge representation and object-oriented programming make diagnostic system general and efficient. Truth maintenance system enables robust pattern matching and provides enhanced explain facilities. A prototype expert system for supports operation of naphtha furnaces process, called OASYS, has been built and tested to demonstrate this methodology. Utilization of diversified process symbolic data, produced using dynamic normal standards, overcomes the problem of qualitative Boolean reasoning and enhance the applicability.
A diagnostic fluoroscopy X-ray system uses a 32kW or greater X-ray generator for obtaining real-time moving images and high-resolution images. Fluoroscopy X-ray systems have to use a high-capacity AC power source to perform long-time low-power fluoroscopy and short-time high-power spot exposure. In this paper, we propose a hybrid type X-ray generator for fluoroscopy X-ray system which can perform fluoroscopy and spot exposure with a low-capacity AC power source and an energy storage device. The characteristics of energy storage devices are compared and each energy storage device is modelled to equivalent circuit. And the characteristics of available energy are analyzed as a function of output voltage and power. A 32kW class hybrid X-ray generator with EDLC as an energy storage device for fluoroscopy X-ray system was constructed, and its validity was verified by means of simulations and experiments.
The detection of high-risk human papilloma virus (HPV) allows us to predict the presence and future development of cervical intraepitheliallesion. In this study, we compared Hybrid Capture II and DNA chip methods for detection of HPV in cervical swab samples. And we evaluated the clinical efficacy and diagnostic performance of HPV DNA chip and Hybrid Capture II for detecting HPV in cervical neoplastic lesions. Seventy four patients were classified into three groups according to their histologic diagnosis: Group I (nonspecific chronic cervicitis), Group II (low-grade squamous intraepithelial lesion (SIL); koilocytosis, and mild dysplasia), and Group III (high-grade SIL;, moderate, severe dysplasia and in situ carcinoma). Cytologic diagnosis were based on the Bethesda System. Hybrid Capture II and DNA chip methods were performed to detect HPV. In 41 of the 74 cervical samples $(55.4\%)$, HPV DNAs were detected by Hybrid Capture II. In Group III, HPV-positive cases were detected in 15 $(20.3\%)$ of 74 patients by Hybrid Capture II. 25 patients with ASCUS cytology were histopathologically examined: 9 cases $(36\%)$ were Group II. In 18 patients with low-grade SIL cytology, 13 cases $(72.2\%)$ were Group II and 3 cases $(16.7\%)$ were Group III. 12 cases $(92.3\%)$ were Group ill of 13 patients with high-grade SIL cytology. The sensitivity of each test was $82\%$ in Hybrid Capture II and $53.9\%$ in DNA chip test. And the specificity was $74.3\%,\;85.7\%$ in Hybrid Capture II and DNA chip. In conclusion, Hybrid Capture II test is more sensitive than DNA chip in detecting women with cervical neoplastic lesions. Especially, in diagnosing of ASCUS, Hybrid Capture II test is more sensitive. Therefore, Hybrid Capture II test for cancer-associated HPV DNA is a viable option in the management of women with ASCUS.
현재 산업의 고도상장과 함께 주기적으로 고장을 진단하여야 하는 기기의 수와 종류도 급속도로 증가하고 있다. 이에 따라 여러 산업 분야에서 고장진단 시스템의 이용이 늘고 있는 추세이다. 이러한 고장진단 시스템은 경험적 고장진단 방식과 모델기반 고장 진단 방식으로 크게 나눌 수 있다. 경험적 고장진단 방식은 전문가가 경험한 사실의 범주에서는 신속하게 고장의 원인을 진단할 수 있지만 전문가가 경험하지 못했던 상황에 대해서는 융통성 있게 진단하지 못한다. 한편 기기의 물리적 기능적 지식을 기반으로 하는 모델기반 고장진단 방식을 변화하는 상황에 적절하게 대처하여 고장의 원인을 진단할 수 있다. 그러나 모델기반 고장진단 방식을 기기의 구조로부터 증상들을 추론하여 원인을 파악하므로 탐색 범위가 넓어 진단속도가 늦다는 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 경험적 고장진단 방식과 기기의 모델기반 고장진단 방식의 장점을 결합하여 신속하고 정확하게 고장진단을 할 수 있는 통합방식 고장진단 시스템을 제시한다. 통합방식 고장진단 시스템은 대상 기기의 진단 상태에 따라서 동적으로 적절한 진단 방식을 선택하기 위해서 블랙보드 추론기관을 이용한다. 또한 각 진단방식이 생성하는 가설 및 사실들을 효과적으로 통합하여 추론하기 위해서 제어지식을 정의하여 적용한다. 그리고 사용자와 진단 시스템간에 원활한 의사소통을 위해서 멀티미디어 기반 인터페이스를 채용하여 통합방식 진단 시스템을 구축한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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