• 한국산업안전학회:학술대회논문집
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• 한국안전학회 1997년도 춘계 학술논문발표회
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• pp.51-54
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• 1997

방독마스크 수명예측을 위하여는 여러 모델식이 제안되었으며, Cohen등은 bed-residence 흡착 모델을 사용하여 정화통에서 채취한 활성탄을 carbon tube에 bed-residence time이 같게 충전시켜 습도에 따른 정화통의 수명을 예측하였다. 그리고, Mover는 Potential Jonas 모델을 적용하여 환경적 조건들과 아세톤에 대하여 유기증기 정화통의 특성을 묘사하였다. (중략)

• 대한기계학회논문집A
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• 제40권3호
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• pp.259-265
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• 2016

최근에 온도변화 환경에서 칩저항 실장용 유 무연 솔더의 수명예측모델이 개발되었다. 개발된 수명예측모델에 의하면 가속조건에서는 칩저항 실장 무연솔더가 유연솔더보다 수명이 적은 것으로 나타나지만, 실제조건에서는 무연솔더의 신뢰성이 유연솔더보다 우수하다. 본 연구에서는 개발된 수명예측모델의 검증 연구를 수행한다. 수명예측모델을 다른 칩저항 실장 유 무연 솔더 시험 결과에 적용하고 비교하기 위해서, 유한요소모델을 개발하고 시험 온도사이클 조건을 적용한다. 변형율 에너지 밀도를 계산하고 수명을 예측한다. 마지막으로 유 무연 솔더에 대해서 예측결과를 시험결과와 비교한다. 검증 결과는 개발된 수명예측모델이 사용 가능한 범위에서 수명을 예측할 수 있음을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.978-981
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• 2020

제품이나 부품의 잔존 수명을 정확하게 예측할 수 있다면 고장이나 중단으로 인한 손실을 방지하는 것이 가능해질 것이다. 제품의 잔존 수명은 시계열 데이터 분석을 통해 예측될 수 있으며, 최근에는 딥러닝을 이용한 잔존 수명 예측 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서 우리는 컴퓨터 기반 시스템의 주요 고장 요소가 되고 있는 하드디스크의 잔존 수명을 예측하는 문제에 1D CNN-LSTM 을 이용한 모델을 적용하고, RMSE 와 R-Square 값을 이용해 적용한 모델의 성능을 평가하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제34권4호
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• pp.457-465
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• 2010

본 연구에서는 McVetty 와 Monkman-Grant 의 모델에 기초하여 만들어진 새로운 크리프 수명예측 모델인 Taylor 급수(T-S) 모델을 제안하였다. 본 모델은 회귀분석에서 발생하는 오차를 줄이기 위하여 McVetty 모델에서 sinh 함수를 Taylor 급수에 의해 변환한 후 첫 3 개항을 취한 것으로서 모델중의 상수 값은 통계학적 방법인 최대가능성 기법을 이용하여 결정되었다. T-S 모델을 이용하여 Alloy 617 의 크리프 수명을 예측한 결과 Eno, 지수함수 및 Larson-Miller(L-M) 방법에 비해 더 정확한 예측을 하는 것으로 나타났다. 또한 T-S 모델은 특정 온도에서 크리프 수명 예측을 할 수 있는 등온 T-S(IT-S) 모델로 표현될 수 있었으며, IT-S 모델은 Alloy 617 의 장시간 크리프 수명예측에서 가장 좋은 예측을 하는 것으로 나타났다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제16권6호
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• pp.533-542
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• 2014

본 연구에서는 Gehring, CSM, NTNU 모델을 이용한 디스크 커터 수명 예측 방법과 각 모델이 가지는 특징을 살펴보았다. 디스크 커터 수명에 크게 영향을 주는 요소인 관입깊이, 암석의 일축압축강도, 마모지수의 변화가 각각의 예측 모델들에 미치는 영향을 분석하였다. 디스크 커터 수명은 1회전당 관입깊이에 선형적으로 증가하였고, 일축압축강도의 증가에 따라 감소하는 경향을 보였다. 마모지수인 CAI 값이 증가함에 따라 Gehring과 CSM 모델에서의 디스크 커터 수명은 감소하였으나, CLI 값이 증가할수록 NTNU 모델의 디스크 커터 수명은 증가하는 경향을 보였다. 그리고 실제 현장 자료를 이용하여 디스크 커터 수명을 상호 비교하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제32권5D호
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• pp.453-461
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• 2012

장비나 설비의 경제성 분석을 위해 실시되는 수명분석의 목적은 현 자산의 미래 폐기 지표를 예측하여, 예측자료에 의거한 여러 경영전략을 수립하여 활용하는 데 있다. 본 연구에서는 1) 생존곡선을 사용하여 건설장비의 평균수명, 기대수명, 예측수명을 구하는 방법과 생존곡선에 의한 수명결정방법을 분석하여 제시하였고 2) 수익과 비용에 의한 수명결정 모델을 제안하고 이를 검증해 보았다. 연구 결과, 동일한 장비라고 하더라도 비용, 수익, 초기투자비에 따라 경제수명이 다르게 나타날 수 있음을 알게 되었다. 본 연구에서 제안한 건설장비 수명결정 모델은, 장비의 개별적 경영상황을 반영할 수 있는 수명 결정 모델로서, 회사경영합리화를 위해 활용될 수 있을 것이다.

• 한국표면공학회:학술대회논문집
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• 한국표면공학회 2009년도 추계학술대회 초록집
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• pp.233-234
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• 2009

증착된 silicon nitride (Sin) 박막의 수명 시간을 예측하는 신경망 모델을 개발하였다. SiN 박막은 플라즈마 화학기상 증착방식을 이용하여 증착되었다. 증착 공정은 통계적인 실험계획표를 이용하여 수행되었고, 신경망 모델의 예측 성능은 유전자 알고리즘을 이용하여 최적화하였다. 수명시간은 다른 박막특성 (굴절률, 증착률, 전하밀도)의 영향을 상당히 받았으며, 특히 굴절률과 전하밀도는 높은 증착률에서 증가시킬 때 수명시간을 최대화할 수 있었다.

• 대한기계학회논문집
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• 제15권5호
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• pp.1455-1461
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• 1991

본 연구에서는 Kachanov의 재료손상(material damage)모델을 이용하여 새로운 수명예측식을 만들고, 이 수명예측식의 타당성을 조사하기 위하여, 최근에 발표된 크 립 수명과 기공분포와의 실험결과와 비교하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제29권5호
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• pp.51-68
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• 2024

이동성을 갖춘 전자 장비에 에너지원을 공급하는 리튬 이온 배터리를 안전하게 운영하기 위해서는 배터리의 잔존 수명을 정확히 예측하는 것이 중요하다. 최근, 기계학습 기술의 발달로, 인공지능 기반의 배터리 잔존 수명 예측 모델이 활발히 연구되고 있다. 하지만, 기존 모델들은 모델 내부에서 일어나는 추론 과정을 알 수 없어 기계학습을 통해 예측된 값을 완전히 신뢰하고 사용하는 데 제약이 있었다. 이를 해결하기 위해 여러 설명가능한 인공지능 기법이 제안되었지만, 이러한 기법들은 단순히 결과를 그래프 형태로 시각화하였기에 사용자가 직접 그래프를 분석해야 했다. 이에 본 논문에서는 거대언어모델에 기반한 SHAP 분석을 이용하여 예측 모델의 추론 과정을 텍스트 형태로 해석하는 설명가능한 리튬 이온 배터리 잔존 수명 예측 기법을 제안한다. 공개 리튬 이온 배터리 데이터셋을 이용한 실험 결과, 거대언어모델 기반 SHAP 분석을 통해 모델의 예측 근거를 텍스트 형태로 구체화하여 이해할 수 있었다.

• 한국항공우주학회지
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• 제39권12호
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• pp.1107-1114
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• 2011

본 논문에서는 레이저 피닝(Laser peening) 구조물에 대한 피로 수명을 예측하였다. 레이저 피닝에 의해 생성된 압축잔류응력(Compressive residual stress)을 계산하기 위해서 유한 요소 시뮬레이션(Finite element simulation)을 수행하였고, 피로 수명 예측 시에 압축잔류응력 효과를 고려하기 위해서 수정된 Goodman 식을 사용하였다. 또한, S-N 선도 모델 불확실성(Model uncertainty)을 고려한 피로 수명 예측을 위해 부가 적응 인자 접근법(Additive adjustment factor approach)을 적용하여 예측된 피로 수명의 신뢰 구간(Reliable bounds)을 결정하였다.