• 한국산업안전학회:학술대회논문집
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• 한국안전학회 2004년도 춘계 학술발표회
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• pp.350-355
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• 2004

• 대한기계학회논문집
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• 제17권6호
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• pp.1321-1329
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• 1993

본 연구에서는 이들보다 매우 간단한 IS법, 즉 초기 변형률법(ISM: initial strain method)에 의한 크리프 수명예측식을 고안하여, 현재 화력발전용 고압 로터강 에 사용되고 있는 1%Cr-Mo-V강과 발전소 효율향상을 위해 최근 국내최초로 개발된 12% Cr강에 대하여 도출하였고, 이 도출식이 앞에서 언급한 여러 파라메트에 의한 결과와 비교 평가하여 장시간 강도 및 수명예측식으로 사용될 수 있음을 입증하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1151-1156
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• 2023

본 논문은 초기 리튬이온 배터리의 충·방전 데이터를 활용하여 리튬이온 배터리의 잔존 수명을 예측할 수 있는 딥러닝 모델을 제시한다. PNP(Positive and Negative Perceptron) 모델을 사용하여 DMP(Deep learning Model using PNP model)를 구축하였으며, DMP의 성능을 증명하기 위해 LSTM 모델을 사용하여 DML(Deep learning Model using LSTM model)을 구성하였다. DMP와 DML의 리튬이온 배터리의 잔존 수명 예측 성능을 비교하며, 오차 측정 방법은 RMSE(Root Mean Square Error)와 RMSPE(Root Mean Square Percentage Error)이다. 시험 데이터로 오차를 측정한 결과 DMP와 DML의 RMSE 차이는 144.62[Cycle]이며, RMSPE 차이는 3.37[%]로 DMP의 오차가 낮게 측정되었다. 이를 통해 우리는 DMP의 성능이 높은 것으로 증명하였으며, 이는 리튬이온 배터리 분야에서 PNP 모델이 LSTM 모델보다 성능이 뛰어남을 나타내었다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.34-40
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• 2003

본 논문에서는 무전극형광등용 전원장치에 대한 전기적 및 광학적특성을 알아보기 위하여 성능측정을 수행하였으며, 무전극 형광램프의 고 수명에 대한 전원장치의 이론적인 평균고장수명을 알아보기 위하여 MIL-HDBK-217방법에 의한 예측방법을 이용하여 전원장치의 주위온도, 사용장소 및 설치조건에 따라 각 온도별로 각부품의 고장율을 예측하여 평균고장수명을 예측하였다. 그 결과 무전극형광등은 온도가 어느 정도가 유지되어야 광 효율이 좋은 반면 전원장치는 온도가 높으면 상대적으로 수명이 급격히 줄어들면서 특성이 열화하는 경항을 가진다.

• Composites Research
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• 제23권3호
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• pp.1-6
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• 2010

최근 들어 높은 비강성, 화학적 특성 등으로 인하여 CFRP 복합재료는 여러 분야에서 많이 사용되고 있다. 대부분의 CFRP 복합재료를 이용한 구조물들은 여러 개의 독립된 부재들은 볼트(bolt)나 핀(pin)과 같은 기계적인 체결방법에 의해 조립 제작된다. 이때 독립된 부재들을 하는 경우가 많은데, 이와 같은 체결법은 홀과 같은 불연속부를 부재에 형성하게 된다. 홀 등의 불연속부는 재료 내의 노치로 작용하여 정하중 및 피로하중 하에서 재료의 강도를 저하시키는 원인이 된다. 본 연구에서는 평활재와 홀 노치재를 이용하여 실험적으로 피로수명을 평가하였으며 이 결과들을 비교하여 홀 노치재의 피로수명 예측식을 제안하였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.495-498
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• 2012

논문에서는 전력용반도체 소자의 수명예측으로 기초적인 동작환경과 구동시간들을 기록하였다. 전력변환기의 제어기에 의하여 전력소자의 구동시간과 방렬기의 온도 등 동작환경을 누적하여 기록하고 이를 확인할 수 있도록 하므로써 전력용 반도체소자는 그 구조에서 수명은 반도체 칩의 온도변화의 크기와 반복회수로 사용기간을 보증하고 있으므로 이에 의한 수명의 예측으로 유지보수 또는 교체가 적절한 시점에서 이루어질 수 있다고 판단된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.237-243
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• 2017

배터리 팩 수명에 대한 무지는 무인항공기의 추락을 야기할 수 있으며 이로 인해 잔존수명 예측이 잔존 용량 예측에 있어서 중요 요소가 되었다. 전기자동차와는 달리, 소형 무인항공기는 무겁고 복잡한 배터리 관리 시스템을 운반 할 수 없기 때문에, 사고를 예방하기 위해서는 간단하고, 가볍고, 저렴하고, 강력한 배터리 관리 시스템을 적용하는 것이 필요하다. 본 논문에서는, 두 가지 잔존수명 예측 방법들을 보여주는데, 한 가지는 내부 저항을 이용하는 것이며 다른 한 가지는 상보필터를 이용한 $SOC_I$와 $SOC_V$를 사용하는 방법이다. 결과를 통해 30 방전 사이클 후의 잔존용량은 92%로 계산되었다.

• Elastomers and Composites
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• 제49권2호
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• pp.144-148
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• 2014

자동차 엔진 부품용으로 많이 사용되는 ACM 고무 샘플에 대하여 $150^{\circ}C$, $160^{\circ}C$, $170^{\circ}C$, 및 $180^{\circ}C$의 등온상태에서 시간에 따른 압축영구줄음율(CS)과 열중량감소율을 측정하여 상관관계를 구하고, 이를 비등온 TGA를 이용하는 Toop의 해석방법에 이용하여 사용온도에서의 수명을 예측하고자 하였다. 노화촉진시험으로부터 측정된 중량감소율는 CS에 대하여 선형적으로 변화하는 것이 관찰되었으며, 이로부터 CS 40%에 이르는 시간을 재료의 수명시간으로 했을 때 중량감소에 의한 전환율은 4.2%로 나타났다. TGA 곡선으로부터 Flynn-Wall-Ozawa법에 의하여 전환율 4.2%에서의 활성화에너지는 120.2 kJ/mol로 계산되었으며, 이를 Toop의 해석법에 적용하였을 때의 예측수명은 사용온도 $120^{\circ}C$에서 약 9,700 시간으로 계산되었다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.133-134
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• 2018

배터리의 효율적인 사용을 위해 배터리 관리 시스템(BMS)는 중요하다. 그 중 배터리의 잔존 수명을 나타내는 지표인 SOH(State of Health)를 예측하기 위해 본 논문에서는 18650 리튬이온 셀에 전기적 노화 실험(Cycle Life Test)을 적용하였다. 방전 용량 및 저항 변화에 의한 SOH 변화를 인공 신경망(Artificial Neural Network)을 사용하여 예측하도록 설계하고 이에 대한 검증을 수행하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.111-118
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• 2023

스마트팩토리의 구축을 위해서는 제조환경에서 여러 센서 및 기기 등을 연결하여 데이터를 수집하고, 데이터 분석을 통해 생산설비 등의 장애를 진단하거나 예측하여야 한다. 본 논문에서는 공작기계에서 제품을 가공하기 위해 사용되는 절삭용 인서트의 잔여 유효 수명을 예측하기 위해 진동 신호를 기반으로 한 가중화 k-최근접이웃(Weighted k-NN) 알고리즘, 의사결정나무(Decision Tree), 서포트벡터회귀(SVM), XGBoost, 랜덤포레스트(Random forest), 1차원 합성곱신경망(1D-CNN), 그리고 진동 신호를 FFT한 주파수 스펙트럼에 대해 알아보았다. 연구결과, 주파수 스펙트럼으로는 잔여 유효수명의 정확한 예측에 대해서는 신빙성있는 기준을 제공하지 못한다는 것을 알수 있었고, 예측 모델 중 가중화 k-최근접이웃 알고리즘이 MAE가 0.0013, MSE가 0.004, RMSE가 0.0192로 가장 우수한 성능을 나타내었다. 이는 가중화 k-최근접이웃 알고리즘에 의해 예측되는 인서트의 잔여 유효 수명의 오차가 0.001초 수준으로 평가되어, 실제 산업현장에 적용이 가능한 수준으로 사료된다.