• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -1
• /
• pp.500-503
• /
• 2002

Biomedical signals are ubiquitously contaminated and degraded by background noise which span nearly all frequency bandwidths. This paper proposes the MADF (multiplication free adaptive digital filter) algorithm to cancel the noise. And the convergence characteristics of the algorithm is analyzed. In the experimental results, the MADF algorithm has the advantage in which has superior to a condition of low-frequency and slow data speed. This application gives an important significance in ensuring the objectivity of clinical information and in promoting the representation and the disease diagnosis.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제31권11C호
• /
• pp.1044-1051
• /
• 2006

시스템-레벨 진단 알고리즘은 결함의 개수가 t개를 초과하지 않는다는 t-진단가능 시스템의 특성을 이용한다. 기존의 진단 알고리즘으로 대형 멀티프로세서 시스템에서의 보다 많은 수의 결함을 처리하기에는 한계가 있다. Somani와 Peleg은 진단의 정확 여부를 판단할 수 없는 충분히 작은 개수의 노드가 존재한다는 것을 허용으로써 결함의 갯수가 t개를 초과할 경우에도 시스템을 진단하는 t/k-diagnosable 시스템을 제안하였다. 본 논문에서는 t/k-diagnosable 시스템을 이용한 적응적 방법에 의한 하이퍼큐브 진단 알고리즘을 제안한다. 결함의 개수가 t개를 초과하는 경우에 대하여, k개의 부정확한 진단을 허용한다. 성능 실험 결과 제안 알고리즘은 HADA알고리즘보다 우수함을 보여 주었다. 제안한 알고리즘은 RGC-Ring들의 신드롬을 분석하여 기존의 HADA/IHADA의 기법보다 테스트 라운드를 줄이는 보다 개선된 방법을 제안하였다. 또한 제안 알고리즘은 HYP-DIAG알고리즘과의 성능 비교에서도 유사한 결과를 보여 준다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제25권10호
• /
• pp.1279-1286
• /
• 2021

Electrocardiogram (ECG) 신호는 심장의 이상을 조기에 진단하기 위한 좋은 지표이다. ECG 신호는 사람마다 기준이 되는 정상 신호의 형태가 다르고, 진단에 많은 데이터가 필요하다. 본 논문에서는 ECG 신호 진단을 효율적으로 가속하기 위한 OpenCL을 기반 FPGA-GPU 혼합 계층 적응형 플랫폼을 제안한다. 플랫폼에서 MIT-BIH 부정맥 신호데이터의 19870개 ECG 신호를 진단한 결과 FPGA 가속기는 진단 시간이 1.15s로 소프트웨어로 실행했을 때보다 89.94% 감소하였고, 전력 소모는 84.0% 감소하였다. GPU 가속기는 실행 시간이 소프트웨어 대비 83.56% 감소한 1.87s였으며, 전력 소모는 62.3% 감소하였다. 제안하는 FPGA-GPU 혼합 플랫폼은 FPGA 가속기보다 진단 속도가 느리지만 GPU를 이용하여 상황에 따라 유연한 알고리즘을 동작할 수 있다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
• /
• pp.87-87
• /
• 2000

In this paper, an integrated design of fault detection, diagnosis and reconfigurable control tot multi-input and multi-output system is proposed. It is based on the interacting multiple model estimation algorithm, which is one of the most cost-effective adaptive estimation techniques for systems involving structural and/or parametric changes. This research focuses on the method to recover the performance of a system with failed actuators by switching plant models and controllers appropriately. The proposed scheme is applied to a fault tolerant control design for flight control system.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제10권1호
• /
• pp.77-84
• /
• 2017

회전하는 기계시스템에서는 일반적으로 시변 진동신호가 발생되며, 회전기에 고장이 있는 경우 이 신호에 잡음이 포함된다. 본 논문에서는 잡음이 포함된 시변 진동신호를 분해하기 위한 적응예측기와 이진트리구조 필터뱅크로 구성되는 시스템을 제안한다. 그리고 이 시스템에서 분석된 진동신호 결과를 회전기 고장진단에 활용할 수 있음을 보인다. 제안 시스템 적응 예측기는 주기신호성분을 예측하며, 필터뱅크 시스템에서는 입력신호와 예측된 주기신호와의 차 신호를 부밴드 대역으로 분해한다. 각 부밴드 신호에는 고장에 따른 잡음 신호성분이 포함되므로, 이를 이용 회전기의 고장진단이 가능하다. 제안한 신동신호분석 방법의 타당성을 시뮬레이션에서 보이며, 시뮬레이션에서는 주기신호 성분이 제거된 진동신호를 32 부밴드로 분해하여 고장관련 신호 특성을 분석한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
• /
• pp.1727-1731
• /
• 2004

We propose an ART2 neural network-based fault diagnosis method to diagnose of sensor in the gas monitoring system. In the proposed method, using thermal modulation of operating temperature of sensor, the signal patterns are extracted from the voltage of load resistance. Also, fault classifier by ART2 NN (adaptive resonance theory 2 neural network) with uneven vigilance parameters is used for fault isolation. The performances of the proposed fault diagnosis method are shown by simulation results using real data obtained from the gas monitoring system.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
• /
• 대한산업공학회/한국경영과학회 2004년도 춘계공동학술대회 논문집
• /
• pp.13-18
• /
• 2004

최근 몇 년간 방사선 의학진단과 관련된 연구가 한층 높아진 가운데 유방암은 여성의 암 중에서 1위를 차지하고 조기에 진단하고 치료하기 위한 국가적인 노력이 필요한 시점이다. 이렇듯 여성들의 유방암 발생빈도수가 급증하면서 대두 되고 있는 것이 조기 진단방법인 Mammography와 초음파 진단이며 그로인하여 발생하는 오진률 역시 많은 연구가 진행 되고 있다. 먼저 Mammography 및 초음파 진단의 문제점 보면 첫째 촬영과정에서의 오차, 둘째 영상의 선명도 ,셋째 전문의의 판독에 대한오차, 넷째 의사의 경험으로 진단함으로 표준화가 존재하지 않는다는 공통적인 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 CAD 시스템의 프레임웍 및 요소 기술을 제시하여 의사의 진단을 보조적 수행이 보다 수월하도록 하고자 한다. 본 연구에서는 CAD시스템의 기능은 Detection기능(Image enhancement, Morphology, segment detection)과 Diagnosis기능( Neural Natwork등을 이용하여 증상을 판단)이다. 또한 과거 자료를 이용한 변이 및 변화를 예측함으로써 향후 있을 위험요소에 대비가 가능한 모듈과 전문의사가 대화형으로 빠르게 진단지식을 구축할 수 있는 지능형, 대화형 온라인 진단기능을 추가함으로써 외국의 CAD시스템과는 많은 차이가 있다고 볼 수 있다.

• 한국생산제조학회지
• /
• 제22권2호
• /
• pp.287-291
• /
• 2013

Fault Diagnosis is a process of detecting and isolating faults in a system. On demanding for safety and high reliability systems make it important for some reasons such as economical and environmental incentives. Especially embedded technology and IT technology combined with precise sensing techniques has been doing well developed and applied to fault diagnosis and prognosis in industrial systems like as automotive, ship, heavy industry and aerospace as well. This paper, as an empirical application of diesel engine, presents a method how to get raw data from physical systems, what to consider for successful implementation and which theoretic mathematical models should be applied. In a sense of system level Adaptive Filtering (we call Modified Kalman Filter) and a unit of part level Hidden Markov Process was developed and applied.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제7권6호
• /
• pp.494-501
• /
• 2001

In this paper an ANFIS(Adativo Neuro-Fuzzy Inference System)- based fault detection and diagnosis for a closed loop control system is proposed. The proposed diagnostic system contains two ANFIS. One is run as a parallel model within the model in closed loop control(MCL) and the other is run as a series-parallel model within the process in closed loop(PCL) for the generation of relevant symptoms for fault diagnosis. These symptoms are further processed by another classification logic with simple rules and neural network for process and controller fault diagnosis. Experimental results for a DC shunt motor control system illustrate the effectiveness of the proposed diagnostic scheme.

• Journal of Mechanical Science and Technology
• /
• 제19권8호
• /
• pp.1670-1681
• /
• 2005

In-situ diagnosis of chiller performance is an essential step for energy saving business. The main purpose of the in-situ diagnosis is to predict the performance of a target chiller. Many models based on thermodynamics have been proposed for the purpose. However, they have to be modified from chiller to chiller and require profound knowledge of thermodynamics and heat transfer. This study focuses on developing an easy-to-use diagnostic technique that is based on adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS). The effect of sample data distribution on training the ANFIS is investigated. It is found that the data sampling over 10 days during summer results in a reliable ANFIS whose performance prediction error is within measurement errors. The reliable ANFIS makes it possible to prepare an energy audit and suggest an energy saving plan based on the diagnosed chilled water supply system.