Penetrating chest trauma caused by the components of one's own car is rare in motor vehicle accidents. We experienced two cases of penetrating chest injury caused by the sideview mirror of the patient's vehicle. One was a 25-year-old man. The sideview mirror penetrated the left chest, went through the diaphragm, and ruptured the spleen. He was in shock upon arrival at the emergency room. An emergency thoracotomy and laparotomy were done. The ruptured spleen was resected, the lung and the diaphragm were debrided and repaired, and the chest wall was reconstructed. The other patient was a 57-year-old male, who was transported to our emergency room with the sideview mirror of his truck stuck into his right chest wall as the result of an accident. He also had a right Bennet's fracture and an open fracture of the right tibia. Air had been sucked into the right pleural cavity through the wound. Multiple rib fractures and lung lacerations had also occurred. Removal of the sideview mirror, repair of the lacerated lung, and reconstruction of chest wall were done immediately. Both patients recovered without complication and were discharged.
자동차 부품의 결함은 시스템 전체의 성능 저하 및 인적 물적 손실이 발생할 수 있으므로 생산라인에서의 불량 검출은 매우 중요하다. 따라서 정확하고 균일한 결과의 불량 검출을 위해 딥러닝 기반의 고장 진단 시스템이 다양하게 연구되고 있다. 하지만 제조현장에서는 정상 샘플보다 비정상 샘플의 발생 빈도가 현저히 낮다. 이는 학습 데이터의 클래스 불균형 문제로 이어지게 되고, 이러한 불균형 문제는 고장을 판별하는 분류 모델의 성능에 영향을 끼치게 된다. 이에 본 연구에서는 모터의 동작음으로부터 불량 모터를 판별하는 불량 검출 시스템 설계를 위한 데이터 불균형 해결 방법을 제안한다. 자동차 사이드 미러 모터의 동작음을 학습 및 테스트를 위한 데이터 셋으로 사용하였으며 손실함수 계산 시 학습 데이터 셋의 클래스별 샘플 수 가 반영되는 label-distribution-aware margin(LDAM) loss 와 Inception, ResNet, DenseNet 신경망 모델의 비교 분석을 통해 불균형 데이터를 처리할 수 있는 가능성을 보여주었다.
The process of the wind noise analysis around an OSRVM is developed and is verified by simulating unsteady flow field past a generic OSRVM mounted on the flat plate at the Reynolds number of $Re_D=5.2{\times}10^5$ based on the mirror diameter. The transient flow field past a generic OSRVM is simulated with various turbulence models, namely DES-SA, LES Constant SGS, and LES Dynamic SGS. The sound radiation is predicted using the Ffowcs- Williams and Hawkings analogy. For the present simulation, the 6.35million cells are generated. Time averaged pressure coefficients at 34 locations on the surface of the generic OSRVM are compared with the available experimental data. Also, 12 Sound Pressure Levels located on the surrounding mirror are compared with the available experimental data. Both of them show good agreements with experimental data.
본 논문은 반도체를 이용한 열화방지형 파워폴딩 제어기 설계에 관한 연구이다. 파워기술은 자동차용 사이드 미러 접이 콘트롤러, 와이퍼 콜트롤러, 안테나 콘트롤러, 파워윈도우 콘트롤러 등에 사용되고 있는 모터제어기술로 기존의 제어 방식은 DC 모터, 스위칭 소자 그리고 Relay 등을 조합한 방식을 채택하고 있다. 그러나 이러한 방식은 동작에 대한 신뢰성 및 내구성, 노이즈 등의 문제점을 극복하는데 한계를 갖고 있다. 따라서 본 논문에서는 모터의 동작을 감시하기 위한 방법으로 부하감지부에서 Motor의 Brush Noise를 감지하도록 하였고, R, C 충 방전 시정수에 의한 정밀시간 제어 방법으로 모터의 열화현상을 최소화하였다. 그리고 스위칭 소자로 반도체 소자인 MOSFET를 사용함으로써 동작의 안정성과 수명의 한계를 극복할 수 있는 제어장치를 설계하였다. 연구결과 모터의 반복 동작시간, Cut-off Time, 동작전압 범위, 전원 발생 노이즈 등에서 최대 11배 이상 향상된 효과를 얻을 수 있었다.
광촉매능을 갖는 $TiO_2$는 국내외적으로 많은 연구가 진행되고 있다. 빛의 조사로 발생하는 다양한 물리 화학적 촉매특성이 환경정화 뿐만 아니라 및 에너지 흡수차단 기능도 갖고 있어 최근 주목을 받고 있다. 응용분야로 초친수성 유리제품, 필터, 살균기능의 의료용 부품소재, 고효율 수소생산 및 태양전지 등에 활용성이 커서 친환경에너지 소재로 각광을 받고 있다. 본 연구에서는 초친수성 자동차의 사이드미러 개발을 위해 유리표면에 초친수성 $TiO_2$를 코팅하 고 그의 특성을 평가하였다. 특히, 이종밴드갭을 갖는 복합구조 $TiO_2/Cr_2O_3$/Cr 박막을 스퍼터링법으로 증착하여 중간층인 $Cr_2O_3$의 역할을 고찰하였다. 제조된 박막의 결정구조는 thin film형 X-선회절기(XRD)를 사용하여 분석하였으며, 박막의 표면 미세구조는 FE-SEM(Field Emission Scanning Electron Microscope)와 AFM(Atomic Force Microscope)으로, 화학구조는 XPS(X-ray Photoelectron Spectroscope)로 분석하였다. 친수성 평가는 실온 분위기에서 접촉각 측정기(Topcon-UVR2)를 사용하여 평가 하였으며 이때 조사되는 UV는 파장이 365nm이다. $Cr_2O_3$(비정질)/Cr박막위에 제조된 $TiO_2$ 박막은 균일한 anatase-$TiO_2$가 성장했으나, Cr, $Cr_2O_3$(결정질)박막위에 제조 된 $TiO_2$ 박막은 anatase상과 rulile상이 혼합된 형태로 성장하였다. $TiO_2$/Cr, $TiO_2/Cr_2O_3$(비정질)/Cr, $TiO_2/Cr_2O_3$(결정질)/Cr박막은 UV조사 1시간 만에 $10^{\circ}$ 이하의 초친수성을 나타내었다. 이종 밴드갭을 갖는 $TiO_2/Cr_2O_3$(비정질)/Cr박막은 40시간까지 친수성을 유지하는 결과를 나타냈다.
본 논문에서는 범퍼 스키드 플레이트 및 아웃사이드미러 하우징 부품에 적용되는 polypropylene (PP)와 acrylonitrile styrene acrylate (ASA) 소재를 활용하여 무도장 메탈릭 소재 구현에 대해 연구하였다. 금속 효과를 극대화하기 위해 알루미늄 입자의 종류, 크기, 함량을 최적화하였고 웰드 라인을 은폐하기 위해 종횡비가 상이한 하이브리드 알루미늄 입자를 사용하였다. 또한 부품 표면에 발생되는 플로우 마크를 개선하기 위해 유동성을 제어하였으며 사출 해석을 수행하였다.
제조에서의 모터 불량은 향후 A/S 및 신뢰성에 중요한 역활을 한다. 모터의 불량 구분은 소리, 전류, 진동등의 측정을 통해 검출한다. 본 논문에서 사용한 데이터는 자동차 사이드미러 모터 기어박스의 소리를 사용하였다. 모터 소리는 3가지의 클래스로 구성되어 있다. 소리 데이터는 멜스펙트로그램을 통한 변환 과정을 거쳐 네트워크 모델에 입력된다. 본 논문에서는 불량 모터 구분 성능을 올리기 위한 데이터 증강, 클래스 불균형에 따는 다양한 데이터 재샘플링, 재가중치 조절, 손실함수의 변경, 표현 학습과 클래스 구분의 두 단계 분리 방법 등 다양한 방법을 적용하였으며, 추가적으로 커리큘럼 러닝 방법, 자기 스페이스 학습 방법 등을 Bidirectional LSTM Attention, Convolutional Recurrent Neural Network, Multi-Head Attention, Bidirectional Temporal Convolution Network, Convolution Neural Network 등 총 5가지 네트워크 모델을 통하여 비교하고, 모터 소리 구분에 최적의 구성을 찾을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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