• Title/Summary/Keyword: 수명예측 모델

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An Improved Method for Estimating Technology Life Cycle Based on Cited Patent Life Time(CLT) (피인용특허수명(CLT)기반의 기술의 경제적 수명기간 산출 개선방법에 관한 연구)

  • Kim, Sanggook;Park, Hyunwoo
    • Journal of Technology Innovation
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    • v.20 no.2
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    • pp.49-74
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    • 2012
  • In this study we analyzed factors affecting the life cycle of technology, quantified the evaluation criteria that will affect the life of the individual technologies, and finally proposed the improvements to calculate technology life cycle that the properties of individual technologies are reflected based on cited-patent life time(CLT). It is expected that the methodology proposed improves the limits of the existing standard model, presents more reasonable criteria and ease of persuasion on the results derived by appraisers, and finally gives a lot of the feasibility and the usability of technology life cycle derived by the improved method to appraisers.

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For the software program ″Fatigue Life Prediction(FLP)″ (피로수명예측 프로그램)

  • 이억섭;이진구
    • Proceedings of the Korean Institute of Industrial Safety Conference
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    • 1999.06a
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    • pp.13-18
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    • 1999
  • 공업의 발전과 더불어 금세기 초반부터 선박, 항공기, 지하매설물, 차량 등의 대형 파괴사고가 자주 발생하면서 이들의 파괴원인을 규명하는 연구가 활발해졌고, 이에 따라 파괴역학의 중요성이 인식되기 시작했다. 따라서 피로파괴에 대한 연구 및 이해가 크게 진전되었다[1-7]. 그러나 대, 중, 소형 기계구조물의 설계, 제작, 운용 및 구성부품과 구조물의 안전성 유지와 보수에 관심이 있는 공학자들에게는 해결되지 않은 많은 문제가 남아있다. 본 연구의 목적은 기존의 파괴역학적개념과 이를 기초로 새로 창안된 모델들이 포함된 피로수명예측 프로그램을 개발하고 이를 실제 구조물의 수명 예측에 적용하여 신뢰성을 확인하는데 있다. (중략)

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An Efficient Update of Estimation Model Using Delayed Update in Sensor Networks (센서 네트워크에서의 지연 갱신을 이용한 효율적인 예측 모델의 갱신)

  • Noh, Hyun-ho;Kim, Hongyeon;Min, Jun-Ki
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2011.11a
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    • pp.1243-1247
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    • 2011
  • 센서 네트워크는 많은 수의 센서들로 구성되며 물질세계와 상호작용하여 실시간 감시를 할 수 있는 큰 규모의 네트워크이다. 현실 세계의 물리적 변화를 지속적으로 감시하기 위하여 센서 네트워크에 속해 있는 각 센서들은 주기적으로 측정값을 읽어서 기지국(base station)에 전달하는 기능을 수행한다. 이러한 경우, 각 센서들의 지속적인 통신에 따른 에너지 낭비가 발생하여 센서 네트워크 전체의 수명을 단축시키게 된다. 따라서 데이터 모니터링에 있어서 예측을 통한 근사 데이터 수집을 통해 센서 네트워크의 수명을 연장하고자 하는 연구들이 진행되고 있다. 그러나 현재의 예측을 통한 근사 데이터 수집은 측정값의 변화가 클수록 예측 모델의 갱신이 잦다. 따라서 본 논문에서는 지연 갱신을 이용한 효율적인 예측 모델 갱신 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 예측이 실패하였을 경우 즉시 예측 모델을 갱신하는 대신 문제가 되는 구간의 측정값들을 지연, 근사화하여 전송함으로써 예측 모델의 잦은 갱신을 방지할 수 있다.

The Monitoring System for Prediction Life-time and Visualization scheme of Coverage on WSN (무선 센서네트워크에서 coverage 가시화 기법 및 수명예측 모니터링 시스템)

  • Park, Sun-mi;Baek, Sung-jin;Yang, Su-Hyun;Kim, Kwon-Hwan;Song, Eun-Ha;Park, Doo-Soon;Jeong, Young-Sik
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2010.11a
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    • pp.1718-1720
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    • 2010
  • 저 전력 무선 센서 네트워크와 마이크로 센서를 결합하여 환경이나 상황을 인지하고 모니터링을 통해 수집된 정보를 사람에게 전하는 WSN(Wireless Sensor Network) 기술에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 바이너리 모델을 사용하여 단순 탐지 확률을 표현하는 기존 시뮬레이터들의 Coverage 표현의 한계를 극복하기 위해 Heat-map을 이용한 시뮬레이터를 개발했다. 이 시스템은 기존 바이너리 모델을 확장하고, GIS를 사용하여 지형정보를 함께 가시화함으로써 서비스 지형에 대한 센서 네트워크 구성뿐만 아니라 수명예측 메커니즘을 이용한 에너지 소모에 따른 노드의 수명을 가시화 한다.

Remaining Useful Life of Lithium-Ion Battery Prediction Using the PNP Model (PNP 모델을 이용한 리튬이온 배터리 잔존 수명 예측)

  • Jeong-Gu Lee;Gwi-Man Bak;Eun-Seo Lee;Byung-jin Jin;Young-Chul Bae
    • The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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    • v.18 no.6
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    • pp.1151-1156
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    • 2023
  • In this paper, we propose a deep learning model that utilizes charge/discharge data from initial lithium-ion batteries to predict the remaining useful life of lithium-ion batteries. We build the DMP using the PNP model. To demonstrate the performance of DMP, we organize DML using the LSTM model and compare the remaining useful life prediction performance of lithium-ion batteries between DMP and DML. We utilize the RMSE and RMSPE error measurement methods to evaluate the performance of DMP and DML models using test data. The results reveal that the RMSE difference between DMP and DML is 144.62 [Cycle], and the RMSPE difference is 3.37 [%]. These results indicate that the DMP model has a lower error rate than DML. Based on the results of our analysis, we have showcased the superior performance of DMP over DML. This demonstrates that in the field of lithium-ion batteries, the PNP model outperforms the LSTM model.

Modeling of the lifetime prediction of a 12-V automotive lead-acid battery (차량용 납축전지의 수명 예측 모델링)

  • Kim, Sung Tae;Lee, Jeongbin;Kim, Ui Seong;Shin, Chee Burm
    • Journal of Energy Engineering
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    • v.22 no.4
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    • pp.338-346
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    • 2013
  • The conventional lead acid battery is optimized for cranking performance of engine. Recently electric devices and fuel economy technologies of battery have influenced more deep cycle of dynamic behavior of battery. I also causes to reduce battery life-time. This study proposed that aging battery model is focused for increasing of battery durability. The stress factors of battery aging consist of discharge rate, charging time, full charging time and temperature. This paper considers the electrochemical kinetics, the ionic species conservation, and electrode porosity. For prediction of battery life cycle we consider battery model containing strong impacts, corrosion of positive grid and shedding. Finally, we validated that modeling results were compared with the accelerated thermal measurement data.

Expectation of the Fatigue Life at the Truss Bridge Including Improper Welding (불량용접을 갖는 트러스교의 피로수명)

  • Bang, Myung-Seok
    • Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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    • v.3 no.4
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    • pp.191-198
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    • 1999
  • 수많은 판형부재로 구성된 대형 트러스교에서는 불량용접된 부재가 존재할 수 있으며, 이는 교량의 피로수명에 결정적인 영향을 줄 수 있다. 이러한 교량에서 용접불량부를 조사하고 부재단면중 용접불량을 고려한 유효단면을 가정하여 피로수명을 예측하는 방법에 대하여 연구하였다. 이를 위하여 피로수명에 영향을 미치는 교통량을 분석하고 차량모델을 가정하여 유효등가응력을 산정하였으며 모형피로시험에서 구한 응력-반복횟수곡선을 이용하여 피로수명을 예측하였다. 본 연구에서 사용된 분석기법은 불량용접부와 교통량이 강교량의 피로수명에 미치는 영향을 예측하는데 매우 유용함을 알 수 있다.

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Prediction of Life Expectancy of Asphalt Road Pavement by Region (아스팔트 도로포장의 균열률에 대한 지역별 기대수명 추정)

  • Song, Hyun Yeop;Choi, Seung Hyun;Han, Dae Seok;Do, Myung Sik
    • KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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    • v.41 no.4
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    • pp.417-428
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    • 2021
  • Since future maintenance cost estimation of infrastructure involves uncertainty, it is important to make use of a failure prediction model. However, it is difficult for local governments to develop accurate failure prediction models applicable to infrastructure due to a lack of budget and expertise. Therefore, this study estimated the life expectancy of asphalt road pavement of national highways using the Bayesian Markov Mixture Hazard model. In addition, in order to accurately estimate life expectancy, environmental variables such as traffic volume, ESAL (Equivalent Single Axle Loads), SNP (Structural Number of Pavement), meteorological conditions, and de-icing material usage were applied to retain reliability of the estimation results. As a result, life expectancy was estimated from at least 13.09 to 19.61 years by region. By using this approach, it is expected that it will be possible to estimate future maintenance cost considering local failure characteristics.

Prediction Model of Remaining Service Life of Concrete for Irrigation Structures by Measuring Carbonation (중성화 측정을 통한 콘크리트의 잔존수명 예측 모델)

  • Lee, Joon-Gu;Park, Kwang-Soo;Kim, Han-Joung;Lee, Joung-Jae
    • Journal of the Korea Concrete Institute
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    • v.15 no.4
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    • pp.529-540
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    • 2003
  • Recently, the researches on the durability design of concrete structures have been studied. As the examples, models to evaluate the service life prediction of the structure have been developed. The purpose of this article is to develop the model for predicting remaining service life. The final aim is to provide the user time for repairing the concrete structures. In addition, it makes possible to maintain the concrete structure economically. 70 reservoirs out of the inland concrete structures were selected and concrete structures of their components were surveyed. Two methods were used for measuring carbonation; TG/DTA method and Phenolphtalein indicator and, the value of pH was measured by the pH meter, After deriving correlations of calcium carbonate and used year, duration from completion year to 2002, pH value, and concrete cover depth the model was developed for predicting remaining service life by measuring data as small as possible. The conventional models had been developed on the basis of experiment data obtained from the restricted lab environment like as carbon gas exposure. On the other hand this model was developed on the basis of measuring data obtained from the real field that the complex deterioration actions are occurred such as freezing and thawing, carbonation, steel corrosion, and so on. The reliability of the developed model will be evaluated high in this point and this model can help to maintain concrete structures economically by providing the manager time to repair the deteriorated concrete structures in site of facility management.