This thesis deals with a software architecture of the intelligent signal inspection systems and the design methodology for building them. To combine multiple knowledge sources in signal inspection domain, a hybrid knowledge representation and processing architecture, so called ISIS(Intelligent Signal Inspection System), is proposed as a solution to problems encountered in the development of knowledge-based signal inspection system. To modularize the process of knowledge elicitation and to make knowledge base maintainable, the task of inspection is delegated to two subsystems each of which has a proper knowledge processing scheme to match the properties of its own task. The front-end subsystem which detects the signal patterns(events) for any harmful flaw is built by integrating a fuzzified syntactic pattern recognition concepts and a neural network concepts. The back-end subsystem which evaluates the characteristics of the events is built based upon object-oriented rule base system concepts.
A design methodology for applying the proposed architecture has also been proposed in the thesis. The design methodology suggests an abstraction mapping concepts and generic task structure for conceptual modeling of domain knowledge, and defines detail functions should be performed in design and detail design modeling steps of the development life-cycle.
The proposed architecture has been verified by evaluating a prototype which was developed to automatically interpret non-destructive evaluation signals to inspect health of tubes used in nuclear power plants. Performance analysis results for the prototype show that the proposed architecture can enhance the productivity and quality of the signal inspection task, and architectural analysis results show that the ISIS architecture can reduce the complexity of the problem space for developing a knowledge-based signal inspection. The proposed design methodology can be used as a generalized guideline for applying the proposed architecture to other knowledge-based signal inspection domains.
신호 진단 기술은 대상체의 건전성을 감시 및 진단하기 위한 수단으로 의료 신호진단, 광물 탐사 신호 혹은 지진 신호 해석, 비파괴 검사 등의 다양한 분야에 이용되고 있다. 종래의 신호 진단은 대부분 인간 전문가에 의해서 수행되고 있으나 연속적으로 표시되는 신호를 주시해야 하는 어려움과 방대한 신호 양 등으로 인해 컴퓨터에 의한 자동화된 신호 진단 시스템의 개발이 요구되고 있다. 그러나 자동화된 신호 진단 시스템의 개발은 적용 대상에 존재하는 문제들의 복잡성과 적용분야 지향형 개발 환경(,domain-oriented design environments)의 부재 등으로 인하여 실용성이 있는 시스템의 개발이 곤란한 실정이다.
본 논문에서는 이러한 문제의 해결책으로 인간 전문가의 신호 진단 행위를 최대한 모방하는 지식 기반형 신호 진단 시스템의 소프트웨어 구조와 개발 방법론을 제시한다. 본 논문에서 제시된 새로운 지식 기반형 신호 진단 시스템 구조인 ISIS(Intelligent Signal Inspection System)은 적용 분야에 존재하는 여러 가지 지식원 (knowledge sourece)들을 효과적으로 통합 구형하기 위해 고안된 복합형 지식 표현 및 처리 시스템 구조이다. ISIS에서는 지식 추출 공정의 단위화와 구축된 지식 기반의 유지 보수가 용이하도록 신호 진단에 필요한 주요 역할을 서로 다른 지식 처리 개념으로 구현된 두 개의 부 시스템으로 분담한다. 선 부시스템을 결함 가능성을 내포하는 신호패턴(event)을 추출해 주는 기능을 담당하며, 효과적인 거전 신호의 제거, 왜곡 신호 처리 그리고 빠른 결함 신호 추출을 위해서 퍼지화 된 구문적 패턴 인식 개념과 신경망 분류기를 결합한 형태로 고안되었다. 또한 후 부시스템은 추출된 결함 가능성을 가진 신호 패턴에 대하여 검사 대상체의 구조와 동작원리 그리고 신호 진단 원리 등의 지식들과 연개하여 결함의 세부 특성을 분석하는 역할을 담당한다. 이 후 부 시스템은 적용 영역의 지식을 효과적으로 지식 기반화 할 수 있는 객체 지향형 규칙 기반 시스템의 형태로 설계되었다.
또한 본 논문에서는 제안된 소프트웨어 구조를 보다 일반화하기 위하여 지식 기반형 신호진단 시스템 개발을 위한 적용분야 지향형 설계방법론도 제안하였다. 이 방법론에서는 적용 영역의 지식을 개념적 모델링하는데 필요한 추상적 사상(,abstraction mapping)개념과 고유한 업무 구조도 제시하였으며 설계와 상세 설계 모델링 단계에서 해야 하는 업무들도 규정하였다.
제안된 소프트웨어 구조는 원자력 발전소에서 방사능 차폐 및 열 전달용으로 이용되는 전열관들의 건전성을 진단하는 비파괴 신호 진단 업무를 자동화하기 위한 지능형 시스템을 개발하여 검증하였다. 개발된 프로토타입의 성능을 분석한 결과 제안된 아키텍춰를 적용함으로 해서 지식 기반형 신호 진단 시스템 개발에서 나타나는 복잡한 지식 추출의 문제들을 단순화할 수 있었으며, 그러한 결과로 신호진단업무의 질과 생산성을 향상할 수 있는 지능형신호 진단 자동화 시스템의 개발이 가능함이 입증되었다.