본 아키텍처(IDPS)는 현 해군 수상함 전투체계의 함정별 소프트웨어 진단 도구를 통합하여 진단 방식의 일관성과 효율성, 진단 소요 시간의 감소를 달성하기 위한 웹기반의 플랫폼을 구축하는 구조적 방법이다. 함형 별 구분된 독립적인 진단 방식으로 인하여 수명주기지원(LTS) 시 인력 운용 측면의 비효율성과 진단자의 숙련도 등에 따른 진단 품질의 차이가 발생하기 때문에, 함정 SW 상태를 진단하는 방식을 함형에 구분없이 일원화하고 진단자에 따른 진단 결과의 편향과 오차가 발생하지 않도록 진단데이터를 플랫폼에 내재된 상태결정알고리즘(SDA)에 의해 판정하도록 지능화하였다. 장기적으로 수상함 전투체계 소프트웨어의 진단에 있어 진단 품질의 하락없는 사람 개입이 최소화된 지능화된 시스템 구축을 추구하며, 이를 통해 진단 소요 시간을 단축하고 진단 결과의 활용에 더 많은 자원을 투입할 수 있을 것으로 기대된다.
In spite of abundant clinical resources of stroke patients, the objective and logical data analyses or diagnostic systems were not established in oriental medicine. In the present study we tried to develop the statistical diagnostic tool discriminating the subtypes of oriental medicine diagnostic system, syndrome differentiation (SD). Discriminant analysis was carried out using clinical data collected from 1,478 stroke patients with the same subtypes diagnosed identically by two clinical experts with more than 3 year experiences. Numerical discriminant models were constructed using important 61 symptom and syndrome indices. Diagnostic accuracy and prediction rate of 5 SD subtypes: The overall diagnostic accuracy of 5 SD subtypes using 61 indices was 74.22%. According to subtypes, the diagnostic accuracy of "phlegm-dampness" was highest (82.84%), and followed by "qi-deficiency", "fire/heat", "static blood", and "yin-deficiency". On the other hand, the overall prediction rate was 67.12% and that of qi-deficiency was highest (73.75%). Diagnostic accuracy and prediction rate of 4 SD subtypes: The overall diagnostic accuracy and prediction rate of 4 SD subtypes except "static blood" were 75.06% and 71.63%, respectively. According to subtypes, the diagnostic accuracy and prediction rate was highest in the "phlegm-dampness" (82.84%) and qi-deficiency (81.69%), respectively. The statistical discriminant model of constructed using 4 SD subtypes, and 61 indices can be used in the field of oriental medicine contributing to the objectification of SD.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제38권3호
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pp.292-301
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2014
본 논문은 밸러스트 탱크용 분산형 독립전기유압식 원격밸브제어시스템을 개발하기 위하여 밸브개폐를 제어하는 슬레이브시스템과 다수의 슬레이브시스템을 제어감시하는 마스터시스템, 정보교환을 위하여 실시간 제어시스템에서 사용되는 이중화 모드버스 통신시스템, 선박의 통합관리 시스템에 접속 가능한 이더넷 모드버스 TCP/IP 통신시스템을 구현한다. 또한 퍼지기반 고장진단 시스템을 추가하여 시스템의 열화를 예측하고 정비시간을 단축함으로써 선박용 밸러스트 밸브 제어시스템의 안전성과 신뢰성을 높인다. 그리고 선박의 통합제어 시스템과 연계할 수 있는지를 확인할 수 있도록 이더넷 시뮬레이터를 개발하고 이들 장치의 시험에 대하여 기술한다.
An integrated fault diagnosis system for heterogeneous manufacturing environments is developed. This system has a contrast with existing diagnosis systems in the respect that they are mostly for diagnosing faults on individual machines. In addition to the usual (e.g., audio, electrical) diagnostic signals, the characteristics of products from the machines are considered as the unifying diagnostic parameters among heterogeneous machines in the diagnosis. The system is composed of a knowledge representation scheme and a diagnostic query processing mechanism. Its knowledge representation scheme allows the diagnostic knowledges from heterogeneous unit diagnostic systems to be uniformly expressed in terms of the causal relations among relevant data items. It is flexible in the sense that causes for one relation can be effects for another may be reflected on our knowledge representation scheme. The diagnosis mechanism is based on a probabilistic inferencing method. This probablistic diagnosis mechanism provides more general diagnosis than existing ones in that it accommodates multiple causes and takes complication among causes into account. These scheme and mechanism are applied to a typical example to demonstrate how our system works.
본 논문의 목적은 진단의료영상 서비스를 위한 안드로이드 기반의 mPACS (mobile-based Picture Archiving Communication System)을 구현하는 데 있다. 제안된 mPACS는 병원 PACS에 저장된 진단의료영상을 모바일 기반에 적용할 수 있도록 통합플랫폼을 제공하며, 사용자가 원하는 진단의료영상을 통합플랫폼에서 저장/검색/조작/전송하는 것을 허용한다. 여기서, mPACS 플랫폼은 안드로이드 기반의 체계(즉, 진단의료영상처리)를 위하여 PACS ${\leftrightarrow}$ mPACS ${\leftrightarrow}$ smartphone 간의 전송프로토콜, 영상포맷변환기, JPEG/JPEG2000 부호화기, 텍스트와 아바타 검색등을 포함한다. 이 mPACS는 모바일기반의 기기가 PACS시스템의 진단의료영상 서비스가 가능 한 솔루션을 제공함에 있어서 매우 유용하고 효과적인 것으로 나타났다.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제1권1호
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pp.54-61
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1999
FCM(Fuzzy Cognitive Map) is proposed for representing causal reasoning. Its structure allows systematic causal reasoning through a forward inference. By using the FCM, authors have proposed FCM-based fault diagnostic algorithm. However, it can offer multiple interpretations for a single fault. In process engineering, as experience accumulated, some form of quantitative process knowledge is available. If this information can be integrated into the FCM-based fault diagnosis, the diagnostic resolution can be further improved. The purpose of this paper is to propose an enhanced FCM-based fault diagnostic scheme. Firstly, the membership function of fuzzy set theory is used to integrate quantitative knowledge into the FCM-based diagnostic scheme. Secondly, modified TAM recall procedure is proposed. Considering that the integration of quantitative knowledge into FCM-based diagnosis requires a great deal of engineering efforts, thirdly, an automated procedure for fusing the quantitative knowledge into FCM-based diagnosis is proposed by utilizing self-learning feature of neural network. Finally, the proposed diagnostic scheme has been tested by simulation on the two-tank system.
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.
A portable mould oscillation analyzer with an integrated computer, developed by POSCO, records the movement of the mould in every spatial direction. The system uses the gap sensors to measure the mould movement (displacement) in two horizontal directions according to the mould narrow and broad faces and the vertical strokes in the four corners of mould. The gap sensor is a non-contacting minute displacement-measuring device using the principle of high frequency eddy current loss. The mould oscillation diagnostic system integrates the gap sensors, their converters and the industrial portable computer with plug-in data acquisition boards. In an own expert module, which is included in the diagnosis program, one can obtain much information about the mould oscillation equipment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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