이 논문은 디젤엔진 자동차의 EGR 및 공기 제어와 CPF 장치에 관련된 고장사례 연구이다. 첫 번째 사례는 엔진진공펌프 손상으로 인해 엔진오일이 EGR 밸브 내부 다이어프램 손상으로 인해 오일이 흡기로 유입되어 연소실로 들어가 불완전 연소함으로써 배기할 때 매연이 발생된 것으로 확인되었다. 두 번째 사례의 원인은 공기제어 장치인 스로틀 플랩(throttle flap)을 점검하였을 때 스로틀 플랩이 고착되어 흡입공기량 부족에 의해 매연이 발생된 것을 확인하였다. 세 번째 사례는, 배기가스 온도센서의 불량으로 인해 온도를 감지하지 못해 재생기능이 되지 않아 매연이 발생된 것으로 확인되었다. 따라서, 배기가스발생으로 인한 환경오염 문제가 발생하지 않도록 최적의 상태를 유지하도록 관리하여야 한다.
본 연구에서는 시추공히터시험의 실측 결과를 FEM 해석코드인 ABAQUS ver 6.10을 이용하여 열 해석을 수행하였다. 현장시험 전 암석 코아에 대한 실내 실험을 통해 결정된 열, 역학적 암반물성과 실험구간 내 대기특성을 해석 초기조건으로 입력하였다. 현장시험과 열 해석의 결과를 비교했을 때, 히터로부터 0.9 m 이격된 C3 관측공의 온도는 상당히 유사한 패턴과 수치(약 $1.3^{\circ}C$ 차이)를 보였으나, A와 B 관측공의 현장시험 결과와는 최대 $15^{\circ}C{\sim}20^{\circ}C$가량의 큰 차이를 나타냈다. 이러한 결과의 이유를 찾고자 A1과 B1 관측공을 대상으로 over-coring을 실시하였다. 육안으로 시추된 코어를 확인한 결과, 센서의 위치, 개수는 문제가 없었지만, 관측공내 시멘트의 주입 상태가 불량하였다.
본 논문에서는 불균일한 표면을 갖는 다결정형 솔라셀에서의 마이크로 크랙 검출을 위한 개선된 비등방 확산 모델 기반의 불량 검출 기법에 대해서 다룬다. 산업용 카메라를 이용하여 획득한 영상에서 CCD 센서의 특성으로 인하여 대각선 방향으로 발생한 마이크로 크랙의 밝기가 일정하지 않게 표현되는 경우가 발생한다. 이와 같은 특징으로 인하여 기존의 비등방성 확산 모델 기반의 마이크로 크랙 검출 알고리즘에서 충분한 반복확산이 이뤄지지 않을 경우, 대각선 방향으로 발생한 마이크로 크랙을 불연속적으로 검출하는 단점을 가지고 있다. 그러나 확산 횟수가 증가할수록 전체 알고리즘 수행 시간이 증가하며, 실제 마이크로 크랙보다 두껍게 검출하는 경향이 있다. 이러한 단점을 개선하기 위하여 기존의 동서남북 방향 기울기를 이용하는 비등방 확산 모델에 확장된 대각선 방향의 기울기를 추가로 적용하였다. 제안된 방법은 십자방향의 기울기와 확장된 기울기를 비교하고, 보다 큰 값을 확산계수 함수에 적용하는 방법이다. 이는 대각선 방향으로 발생된 마이크로 크랙의 정보를 반영하기 위한 것이다. Tsai et al.의 방법과 Ko and Rheem의 방법과 비교실험 한 결과, 본 논문에서 제안된 알고리즘이 기존에 제안된 알고리즘에 비하여 적은 반복횟수에서 마이크로 크랙을 우수하게 검출하는 것을 확인했다. 또한 기존 알고리즘에 비하여 실제 마이크로 크랙과 유사한 두께로 검출하는 것을 확인했다.
일반적으로 배전반, 분전반, 전동기제어반(Motor Control Center; MCC)은 집단거주지역, 빌딩, 학교, 공장, 항만, 공항, 상하수 처리장, 변전소, 중공업 플랜트 등의 광범위한 전력 수용가에 설치되어 특고압의 전력을 해당 설비들에 요구되는 전압으로 변환하여 공급하는데 사용된다. 이와 같은 배전반, 분전반, MCC에 포함되는 전기설비의 사고는 부스바 접촉부의 열화에 의한 사고, 부스바의 접점 및 연결 부위에서의 접촉 불량에 의한 사고, 부스바 접촉부의 과열현상에 의한 사고로 구분된다. 본 논문에서는 부스바 접촉부의 볼트 및 너트의 풀림상태, 접촉부 열화 측정이 가능하며, 정밀 가변저항을 이용하여 저항값의 변화에 따라 볼트 체결상태 감지 및 비접촉식 적외선 센서를 사용하여 부스바 접촉부 온도 감지 시스템을 설계하고 구현하였다. 부스바 접촉부 체결상태 감지를 위한 가변저항을 이용한 실험을 수행한 결과 볼트와 너트를 완전히 체결시키면 가변저항 값은 감소하였으며, 최대 오차범위는 0.1mm의 결과를 보였다. 또한, 부스바 접촉 저항값 변화에 따라 접촉부 온도가 $27.3^{\circ}C$에서 $69.3^{\circ}C$로 상승하는 결과를 확인하였다.
본 논문에서는 AI 엣지 디바이스를 이용한 스마트 팩토리 위험도 개선시스템 및 위험도 개선방법을 설계한다. 스마트 팩토리 위험도 개선시스템은 AI 엣지 디바이스를 이용하여 스마트 팩토리에서 작업자의 작업수행 과정을 수집, 분석, 예방 및 신속 대처하고, 작업자의 작업 수행시 불량률을 개선하면서 작업시 발생 가능한 위험을 저감할 수 있다. 특히 작업자 이미지 정보, 작업자 생체정보, 장비 구동 정보 및 제조된 제품의 품질정보에 기초하여 위험도 이상 조건을 설정할 수 있고, 효율적이고 정확도 높은 작업이 되도록 위험도 개선이 가능하다. 또한 스마트 팩토리 내부의 카메라 및 IoT 센서 등에서 수집된 데이터는 모두 클라우드로 보내지 않고 AI 엣지 디바이스에서 처리하고, 필요한 데이터만 클라우드 등으로 전송할 수 있으므로 처리 속도가 빠르고, 보안에 관한 문제가 적다는 장점이 있다. 추가적으로 AI 엣지 디바이스를 사용함으로써 클라우드로 데이터 전송량이 감소하여 데이터 통신비 및 데이터 전송 대역폭을 확보하는 비용이 절감되는 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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