산업안전보건법에 따르면 결함수 분석기법(Fault Tree Analysis, FTA)은 주로, 설계 또는 운전단계에 있는 공정 위험성 평가 시 사고의 발생빈도와 예상사고 시나리오를 추정하는데 적용되어왔다. 따라서 일반적인 결함수 분석에서 정상 사상은 시스템 자체의 사용불능을 야기하는 가장 큰 원인을 의미한다. 그러나 상수도의 유지관리를 위해 FTA를 적용한 경우 정상 사상은 일반적인 FTA에서의 정상 사상과는 다르게 정의되어야 한다. 즉, 용수공급의 경우 관망 전체에 영향을 미치는 정상 사상이란 수원지의 오염이나, 수원지에서 직접적으로 나오는 관로에 문제가 생겼다거나 하는 사건을 의미하므로, 이러한 방식의 정상 사건 정의는 관망의 관로 및 절점에서 발생되는 문제를 분석하기 어렵게 만든다. 따라서 본 연구에서는 관망의 특정 지점에 용수공급이 원활하게 되지 않는 경우를 FTA의 정상사상으로 정의하였다. 또한, 개개의 관로 노후도 평가 점수와 FTA를 이용하여 관망의 특정 절점에 용수를 공급하기 위한 관로들의 노후도 평가 평균 점수를 산출하였다. 개발한 프로그램에서는 평균 노후도 평가 점수를 산출하기 위해서, 특정 절점 값을 입력 받고 각 파이프와 그로 인해 생기는 고립구간(세그먼트 + 비의도적 고립구간) 에 포함되는 절점들의 관계를 나타낸 자료를 이용하여 파이프에 문제가 생길 시 단수되는 절점을 역으로 검색해서 각 파이프의 노후도 평가 점수를 산술평균 하였다. 본 연구에서는 특정지점에 용수 공급이 원활하지 못 한 정상사상에 대하여 관로의 수리 또는 교체를 해야 하는 구간을 찾아 노후도 평가 점수를 산정하는 것이 목표이다. 이를 위해 특정 절점에 용수를 공급하기 위하여 지나가는 관로들에 대해서 평균 점수를 구함으로써, 절점에 용수가 원활히 공급 될 가능성을 산정하여 FTA와 관로 노후도 평가 점수를 이용하고 특정 절점에 용수를 공급하기 위하여 지나가는 관로들에 대해서 평균 점수를 산정하였다. 절점에서 용수를 공급하는 중요도에 따라 절점으로 이어지는 관로의 평균 노후도를 일정 점수 이하로 유지시키는 방법을 이용함으로써 관로의 유지관리 필요성에 대해 지표로써 사용할 수 있다.
본 논문에서는 대규모 무기체계에서 정보 모델 기반의 통합 관리 및 모니터링 시스템을 위한 결함허용 방법을 제시한다. 정보 모델 기반의 통합 관리 및 모니터링 시스템은 이기종 분산 환경으로 이루어지는 대규모 무기체계의 하드웨어 및 애플리케이션을 추상화된 정보 모델을 이용하여 관리할 수 있는 중앙 관리 및 통제 시스템이다. 대규모 무기체계에서는 하나의 시스템에서 오류가 발생하게 되면 시스템 전체에 영향을 줄 수 있기 때문에 중앙 관리 및 통제 시스템에서의 결함허용 방법이 필요하다. 이 문제를 해결하기 위해 정보 모델을 관리하기 위한 결함허용 그룹을 정의하고, 결함허용 그룹마다 서로 다른 결함허용 방법을 설정하여 애플리케이션의 중요도에 따라 다양한 방법을 이용하여 결함허용을 수행한다.
본 연구는 철도표면상에 발생하는 노후 현상 중 하나인 결함 검출을 위해 학습데이터를 생성함으로써 결함 검출 모델에서 더 높은 점수를 얻기 위해 진행되었다. 철도표면에서 결함은 선로결속장치 및 선로와 차량의 마찰 등 다양한 원인에 의해 발생하고 선로 파손 등의 사고를 유발할 수 있기 때문에 결함에 대한 철도 유지관리가 필요 하다. 그래서 철도 유지관리의 자동화 및 비용절감을 위해 철도 표면 영상에 영상처리 또는 기계학습을 활용한 결함 검출 및 검사에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 일반적으로 영상 처리 분석기법 및 기계학습 기술의 성능은 데이터의 수량과 품질에 의존한다. 그렇기 때문에 일부 연구는 일반적이고 다양한 철도표면영상의 데이터베이스를 확보하기위해 등간격으로 선로표면을 촬영하는 장치 또는 탑재된 차량이 필요로 하였다. 본연구는 이러한 기계적인 영상획득 장치의 운용비용을 감소시키고 보완하기 위해 대표적인 영상생성관련 딥러닝 모델인 생성적 적대적 네트워크의 기본 구성에서 여러 관련연구에서 제시된 방법을 응용, 결함이 있는 철도 표면 재생성모델을 구성하여, 전용 데이터베이스가 구축되지 않은 철도 표면 영상에 대해서도 결함 검출을 진행할 수 있도록 하였다. 구성한 모델은 상이한 철도 표면 텍스처들을 반영한 철도 표면 생성을 학습하고 여러 임의의 결함의 위치에 대한 Ground-Truth들을 만족하는 다양한 결함을 재 생성하도록 설계하였다. 재생성된 철도 표면의 영상들을 결함 검출 딥러닝 모델에 학습데이터로 사용한다. 재생성모델의 유효성을 검증하기 위해 철도표면데이터를 3가지의 하위집합으로 군집화 하여 하나의 집합세트를 원본 영상으로 정의하고, 다른 두개의 나머지 하위집합들의 몇가지의 선로표면영상을 텍스처 영상으로 사용하여 새로운 철도 표면 영상을 생성한다. 그리고 결함 검출 모델에서 학습데이터로 생성된 새로운 철도 표면 영상을 사용하였을 때와, 생성된 철도 표면 영상이 없는 원본 영상을 사용하였을 때를 나누어 검증한다. 앞서 분류했던 하위집합들 중에서 원본영상으로 사용된 집합세트를 제외한 두 개의 하위집합들은 각각의 환경에서 학습된 결함 검출 모델에서 검증하여 출력인 픽셀단위 분류지도 영상을 얻는다. 이 픽셀단위 분류지도영상들과 실제 결함의 위치에 대한 원본결함 지도(Ground-Truth)들의 IoU(Intersection over Union) 및 F1-score로 평가하여 성능을 계산하였다. 결과적으로 두개의 하위집합의 텍스처 영상을 이용한 재생성된 학습데이터를 학습한 결함 검출모델의 점수는 원본 영상만을 학습하였을 때의 점수보다 약 IoU 및 F1-score가 10~15% 증가하였다. 이는 전용 학습 데이터가 구축되지 않은 철도표면 영상에 대해서도 기존 데이터를 이용하여 결함 검출이 상당히 가능함을 증명하는 것이다.
검사관련 능력과 문항점수사이의 관계를 모형화하기 위해 사용한 순환모형에서 관측불능인 능력상대변수를 비롯한 모든 변수들이 범주형 변수라 가정하자. 이 범주형 자료를 위한 모수추정문제를 다루기 위해 EM 방법을 이용했는데, EM 방법은 사용하기에 편리하지만 순환모형에 대한 추정값이 적절하지 않는 경우가 발생한다. 그 주된 원인중의 하나로 초기값 선정의 잘못을 들 수 있는데, 본 논문에서는 이 외에 구조상의 결함도 그 원인이 됨을 경험적으로 보았다. 따라서 구조적 결함을 먼저 해결하면 보다 효과적인 초기값을 선정할 수 있으리가 기대한다.
본 연구에서는 보강토 옹벽 점검 자료를 바탕으로 보강토 옹벽의 상태평가항목의 가중치를 새롭게 제안하고 결함점수 및 결함지수를 제안하였다. 161개소의 보강토 옹벽의 점검결과를 근거로 다중회귀분석과 엔트로피 기법을 이용하여 상태평가항목별 가중치를 산정하였으며, 또한 전문가를 대상으로 AHP 기법을 활용하여 평가항목별 가중치를 산정하였다. 각 기법에서 도출된 가중치를 활용하여 혼한 가중치를 제안하였으며, 제안 가중치를 토대로 결함점수 및 결함지수를 제안하여 기존 161개소 현장에 적용하여 현재의 가중치와 제안 가중치에 의한 현장별 위험도 순위를 비교 분석하였다. 다중회귀분석, AHP 기법, 엔트로피 기법을 활용하여 분석한 결과 상태평가항목의 가중치 순위가 변동이 컸으며, 현재 상태평가항목의 가중치와 달리 가중치 순위의 중복은 발생하지 않았다. 특히, 다중회귀분석 결과에서는 특정 상태평가항목이 전체 가중치의 70% 이상을 차지하는 결과가 도출되었다. 제안한 혼합 가중치를 기존 보강토 옹벽 데이터에 적용한 결과, 상태평가항목의 가중치 중복은 발생하지 않았으며, 대상 보강토 옹벽 161 개소 중 16 개소의 위험도 순위 상승과 31 개소의 위험도 하락이 발생하였다.
As the 3D laser scanning technology capable of databaseing large sewage box culverts becomes possible, it is necessary to develop a standardization manual that can clearly distinguish the structural and operational defect types of box culver and analyze the defect data. In this study, we collected and analyzed defects in sewage box culverts of 14,827m in total by selecting three districts in Korea. The major defects were surface damages, and their defect densities were $2.17m^2/m$, $0.27m^2/m$ and $0.10m^2/m$ for aggregate exposure, Steel reinforcement exposure, and Steel reinforcement projecting. In order to support the decision of the box culverment management, it was divided into five grades and each defect code and defect score were allocated. The results of this study are useful for the diagnosis of the sewage box culverts in Korea and it is expected to support a decision making for management.
This study was performed to propose the sewer defect scoring, and grading protocols for sewer condition assessment. For this, sewer defect scoring methods were comparatively analyzed and reviewed for four international condition assessment protocols, which are established based on WRc manual. As a result, we proposed a new protocol for sewer condition assessment, in which characteristics of sewer pipes are considered by segment. In reference to the PIM-3, the extent of ground subsidence was adopted to be of importance, and renewal scores increased in accordance with weighting of defects causing structural backfill materials. Also, defect grades of 'Hole' were extended to 5 levels of the grading, and 'Surface Damage' was excluded in defect assessment. The addition of 'Buckling' resulted in reduction of weights in 'Surface Damage' and 'Lining Defects'.
본 연구는 초등 2-3학년 난독증 아동과 읽기이해부진 아동의 음운인출과 음운기억 능력을 살펴보고자 하였다. 본 연구에는 난독증 아동 17명, 읽기이해부진 아동 17명, 일반 아동 24명이 참여하였다. 난독증 아동은 표준화된 읽기검사의 단어해독 검사에서 표준점수 85점 이하인 아동으로 선정하였으며, 읽기이해부진 아동은 단어해독 검사에서는 표준점수 90점 이상이며 읽기이해 검사에서는 표준점수 85점 이하인 아동, 그리고 일반 아동은 단어해독과 읽기이해 검사 모두에서 표준점수 90점 이상인 아동으로 선정하였다. 모든 대상자에게 음운인출 능력을 살펴보기 위해 빠른 이름대기, 음운기억 능력을 살펴보기 위해 비단어 따라말하기 검사를 실시하였다. 연구 결과 난독증 아동은 빠른 이름대기와 비단어 따라말하기에서 다른 두 집단보다 통계적으로 유의하게 수행력이 낮은 것으로 나타났다. 반면 읽기이해부진 아동과 일반 아동 간에는 차이가 나타나지 않았다. 각 집단 별로 상관 분석을 실시한 결과 난독증 아동 집단에서는 빠른 이름대기 능력이 해독 및 읽기이해와 통계적으로 상관이 있는 것으로 나타났다. 일반 아동 집단에서는 빠른 이름대기 능력이 해독 및 읽기이해와 관련이 있었으며, 비단어 따라말하기는 읽기이해와 관련이 있는 것으로 나타났다. 반면, 읽기이해부진 집단에서는 변인들간에 관련성이 나타나지 않았다. 본 연구 결과 난독증 아동은 읽기 발달의 토대가 되는 음운인출과 음운기억에서 어려움이 있는 반면, 읽기이해부진 아동은 음운처리 기술에서는 결함이 없는 것으로 나타났다. 난독증 아동의 단어해독 어려움은 음운처리 결함에 기인한 것으로 해석할 수 있다.
본 연구는 성인의 스마트폰 중독이 기억손상에 영향을 미치는 과정에서 집행기능결함의 매개효과를 검증하고 상담개입과정에서의 함의를 알아보기 위해 수행되었다. 성인 300명(남 146명, 여 154명)을 대상으로 스마트폰 중독 진단척도, 집행기능결함을 측정하기 위한 Barkley Deficits in Executive Functioning Scale-Short Form(BDEFS-SF), 기억손상을 측정하기 위한 다요인 기억설문지를 실시하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 스마트폰 중독은 집행기능결함 및 기억손상과 정적 상관을 나타냈고, 집행기능결함은 기억손상과 정적 상관을 나타냈다. 둘째, 스마트폰 중독 위험집단은 일반사용자집단에 비해 집행기능결함과 기억손상의 모든 하위요인들에서 유의미하게 높은 점수를 나타냈다. 셋째, 스마트폰 중독과 집행기능결함의 하위요인들이 기억손상에 미치는 상대적 영향력을 파악하기 위해 단계적 회귀분석을 실시한 결과, 자기조직화/문제해결, 시간에 대한 자기관리, 자제, 금단의 순으로 기억손상에 대한 설명력을 나타냈다. 넷째, 집행기능결함은 스마트폰 중독과 기억손상 간의 관계에서 완전매개역할을 했다. 본 연구결과는 스마트폰 중독경향이 있는 성인을 위한 상담개입과정에서 인지기능 향상을 위한 집행기능 재활훈련 프로그램의 개발 필요성을 시사하였다.
본 논문에서는 교량의 유지관리를 위한 사용수명의 정의 및 수명 종료를 제안하였다. 먼저 국내외 교량의 수명용어 관련 현황을 바탕으로 교량의 사용수명을 정립하였다. 교량의 사용수명이란 '교량이 유지관리 통해 요구하는 수준의 기능을 발휘하는 기간'으로 정의 하였다. 그리고 사용수명 종료 제안을 위해 국내외 수명종료 기준을 분석하고 교량에 발생 가능한 수명 종료 유형을 분류하여 수명종료를 제안하였다. 사용수명 종료 제안 시, 교량의 성능지표(결함도 점수)를 활용하였으며 상태등급 'D'등급의 중간값인 결함도 점수 0.64를 수명종료 기준으로 제안하였다. 민감도 분석을 실시하여 제안된 교량의 사용수명 종료 시점의 타당성을 검토하였다. 마지막으로 제안한 사용수명 종료 시점을 활용하여 현재 고속도로 교량의 평균 사용수명을 70.8년으로 추정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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