최근 초고층 건축물의 증가로 그에 따른 양중계획 및 양중장비의 효율적 관리에 대한 관심이 증대되고 있다. 건설 현장에서 폭넓게 사용되고 있는 전동 호이스트, 크레인 등과 관련된 재해사고가 빈번히 발생하고 있다. 특히 건설용 리프트는 안전 측면에서 정기점검이나 고장에 대비하는 것이 대단히 중요하나 사용시간에 따른 일률적인 정기검사를 수행하고 있는 실정이다. 리프트는 개별 부품의 사용시간 및 부하조건 등에 따라 그 수명이 달라질 수 있기 때문에 실효성이 매우 떨어지는 유지관리 방법이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하고 사용자 편의성과 안전성을 증대시키기 위한 방안으로써 센싱 기술을 활용하여 리프트의 실제 사용시간을 측정하고 그에 따른 고장데이터를 분석하여 리프트의 주요 부품들에 대한 개별 점검주기를 산출하는 것을 목적으로 하였다. 연구의 결과물로 리프트의 주요 부품에 대한 점검주기를 산출하고, 리프트 실 사용시간 40시간, 90시간, 130시간, 400시간으로 나누어 그에 따른 점검 부품들을 구분하여 표로 작성하였다. 이를 통해 안전사고를 미연에 방지하고 작업자의 안전성을 향상시켜 효율적인 유지관리 방안을 제시할 수 있을 것으로 사료된다. 또한 리프트 고장으로 인한 공기지연 요소를 사전에 제거하여 공사의 생산성을 증대시킬 수 있을 것이다.
연구목적: 본 연구는 기 시공된 앵커의 안전관리에 대하여 고찰을 실시하고 이를 통해 현장에서 실시한 리프트오프 시험결과를 평가한다. 또한 필요 시 대책공법에 대하여 연구하는 것을 목적으로 한다. 연구방법: 현장의 가시설 배면 36개의 지점에 리프트오프 시험을 수행한 후 얻어진 잔존긴장력에 대해 강연선항복하중, 허용긴장력 및 설계긴장력과 비교한다. 또한 이를 통해 안정성을 분석하고 앵커의 안정상태를 평가한다. 연구결과 및 결론: 시험결과 26개 지점의 잔존긴장력은 안정상태에 있었다. 그러나 10개 지점에서 잔존긴장력이 설계긴장력 보다 크고 허용긴장력 보다 작은 것으로 분석되었고 파단문제가 발생할 수 있는 불안정상태인 것으로 평가되었다. 따라서 10개 지점에서 나타난 불안정상태의 앵커는 주기적인 계측과 품질시험을 통한 관리 및 관찰을 수행해야 하며 해당 지점뿐 아니라 주변 지점에 대해서도 주기적인 관찰을 실시하여 안정상태를 유지시켜야 한다.
본 연구에서는 4대강 사업으로 건설중인 트러스형 리프트의 진동특성을 검토하기 위하여 모형실험이 수행된다. 경간 40 m, 높이 9 m의 트러스형 리프트게이트를 축척 1/25로 모형이론에 따라 아크릴과 납으로 모형을 제작하고, 폭 1.6 m, 길이 25 m, 높이 0.8 m의 수로에서 실험된다. 먼저 모형의 고유진동수가 측정되고 모형을 검증하기 위하여 유한요소 해석결과와 비교된다. 검증된 모형에서 상하류 수위와 문비 개방고에 따른 진동가속도 진폭이 측정된다. 또한 문비의 진동을 줄 일수 있는 하부형상을 검토하기 위하여 문비 최하부의 각도가 $20^{\circ}$, $35^{\circ}$, $50^{\circ}$인 모형을 제작하고 실험결과를 서로 비교한다. 실험 결과는 수문 조작 시 유지관리지침의 기본 자료를 제공하고, 수문의 진동특성과 진동을 줄일 수 있는 수문의 하부형상을 검토한다.
케이블지지교량에서 케이블은 하중을 지지하는 주요 부재로, 케이블 장력은 교량의 건전성과 안전도 평가에 있어서 매우 중요한 변수이다. 케이블의 장력을 추정하는 기법으로, 로드셀 및 유압잭 등을 이용하여 케이블의 응력을 직접 측정하는 직접법과 케이블의 형상조건과 계측된 동특성을 활용하여 장력을 역산하는 진동법이 가장 많이 활용되고 있다. 최근 들어 케이블 내부 강재의 응력변화로 인하여 유발되는 자기장 변화를 탐지하는 EM 센서의 연구 및 활용이 증가하고 있다. 본 연구에서는 리프트오프 테스트, EM 센서 및 진동법(Vision-based System, Accelerometer)을 적용하여 장력을 측정하고 그 결과를 비교 분석하였다.
자동차 부품기업들은 플랫폼 기반 대량맞춤형 제품개발과 생산을 통해 비용절감과 아시아 신흥시장 수주 확대를 목표로 하고 있다. 그러나 신흥시장은 수주량이 적고, 변동성이 높아 목표 달성이 어렵다. 본 연구는 부품기업 관점에서 신흥시장의 수주량 변동성 위험을 적정 수준으로 관리하면서, 영업이익을 극대화할 수 있는 제품 포트폴리오 최적화 방법을 제안한다. 기존 제품 포트폴리오 최적화 접근법과의 차별점은 세가지다. 첫째, 플랫폼 기반 대량맞춤형 생산에 의한 비용 절감효과를 반영한다. 둘째, 수주량 변동성을 고려한다. 셋째, 최소 영업이익률 유지라는 강건성 조건을 반영한다. 실무적으로는 신흥시장 개척의 재무 위험을 최소한도로 유지하면서, 점진적으로 시장점유율을 높여가는 동적 제품개발 전략 수립의 토대를 제공한다. 북미, 유럽, 아시아 18개 업체에 납품하는 다국적 부품제조기업의 파워리프트게이트 제품을 대상으로 실증연구를 수행했다.
본 논문에서는 IT 기술을 접목한 초저온 순환 냉각 방식의 전신 관리 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 다음과 같은 특징들을 가진다. 첫 번째로 초저온으로 냉각된 질소가스를 관리기 내부에서 순환시킴으로서 유지비용을 최소화한다. 두 번째로 온도센서와 산소농도센서로 측정된 정보를 기초로 질소가스를 공급하여 안전한 초저온 전신관리를 제공한다. 세 번째로 사용자의 신장을 입력한 후에 전자동 리프트를 이용하여 제어 가능한 편리한 초저온 전신관리를 제공한다. 네 번째로 접근이 쉽고 조작이 편리한 GUI 및 전신관리 시스템 운영을 위한 관리자 전용 웹 프로그램의 GUI를 제공한다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과는 온도센서 정확도는 세계 최고 수준인 ±5%의 범위에서 측정이 되었고, 전신관리 온도범위는 세계 최고 수준(-110℃ ~ -140℃)보다 넓은 -110℃ ~ -150℃의 범위가 측정되었다. 또한, 습도는 세계 최고 수준인 40% 미만으로 측정이 되었고, 산소농도도 세계 최고 수준인 18% 이상으로 측정되었다. 따라서 본 본문에서 제안한 IT 기술을 접목한 초저온 순환 냉각 방식의 전신 관리 시스템의 성능이 세계 최고 수준과 동일한 결과를 산출하였기 때문에 그 효용성이 입증되었다.
오늘날의 기업은 상품을 판매하는 것 뿐만 아니라 기업의 신용과 이미지를 위해 그 상품에 대한 사후처리(After Service) 업무에 많은 투자를 하고 있다. 이러한 양질의 사후서비스를 고객에게 공급하기 위해서는 많은 인력을 합리적으로 관리해야 하고 요청되는 고장수리 서비스 업무를 빠르게 해결하기 위해서는 업무를 인력들에게 합리적으로 배정을 하고 회사의 비용을 최소화하면서 정해진 시간에 요청된 작업을 처리하기 위해서는 인력들에게 작업을 배정하고 스케줄링하는 문제가 발생된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 화학계기의 A/S 작업을 인력에게 합리적으로 배정하는 스케줄링 시스템에 관한 연구이다. 먼저 스케줄링 모델을 HP 사의 화학분석 및 시스템을 판매, 유지보수 해 주는 "영진과학(주)"회사의 작업 스케줄을 분석하여 필요한 도메인과 고객서비스전략과 인력관리전략에서 제약조건을 추출하였고 여기에 스케줄링 문제를 해결하기 위한 방법으로 제약만족문제(CSP) 해결기법인 도메인 여과기법을 적용하였다. 도메인 여과기법은 제약조건에 의해 변수가 갖는 도메인의 불필요한 부분을 여과하는 것으로 제약조건과 관련되어 있는 변수의 도메인이 축소되는 것이다. 또한, 스케줄링을 하는데에 있어서 비용적인 측면에서의 스케줄링방법과 고객 만족도에서의 스케줄링 방법을 비교하여 가장 이상적인 해를 찾는데 트래이드오프(Trade-off)를 이용하여 최적의 해를 구했으며 실험을 통해 인력에게 더욱 효율적으로 작업들을 배정 할 수 있었고 또한, 정해진 시간에 많은 작업을 처리 할 수 있었으며 작업을 처리하는데 있어 소요되는 비용을 감소하는 결과를 얻을 수 있었다. 검증하였다.를, 지지도(support), 신뢰도(confidence), 리프트(lift), 컨빅션(conviction)등의 관계를 통해 다양한 방법으로 모색해본다. 이 연구에서 제안하는 이러한 개념계층상의 흥미로운 부분의 탐색은, 전자 상거래에서의 CRM(Customer Relationship Management)나 틈새시장(niche market) 마케팅 등에 적용가능하리라 여겨진다.선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity
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[게시일 2004년 10월 1일]
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