본 논문에서는 두 가지 복합재료의 플라이를 부분적 또는 전체적으로 적층하여 접합시킨 플라이 오버랩 조인트 구조의 기하학적 특징을 이용하여 응력-수명(S-N) 선도 및 피로 수명을 예측하는 기법을 제안한다. 구조의 피로 특성에 영향을 주는 기하학적 특징을 변수로 선정하였다. 기하학적 변수와 복합재 피로 모델인 Epaarachchi-Clausen 모델을 구성하는 재료상수의 관계를 분석하여 두 요소의 관계식을 제안하였다. 제안한 방법의 예측 정확도 검증을 위해서 CFRP/GFRP 플라이 오버랩 조인트의 피로 수명을 예측하였다. 예측된 수명과 시험 데이터 기반 모델로 얻은 수명을 실제 수명에 비교하였다. 또한, 예측된 S-N 선도의 결정 계수를 계산함으로써 높은 예측 정확도를 확인하였다.
최근 빅데이터를 수용하기 위한 대용량 저장 장치가 필요한 엔터프라이즈 저장 시스템에서는 비용과 크기 대비 직접도가 높은 대용량의 플래시 메모리 기반 저장 장치를 많이 사용하고 있다. 본 논문에서는 엔터프라이즈 대용량 저장 장치의 신뢰도와 이용성에 직접적인 영향을 주는 플래시 메모리 미디어의 수명을 극대화 하기 위해 경사하강법을 적용한 고효율 수명 예측 방법을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 불량 발생 빈도를 학습하기 위한 메타 데이터를 저장하는 매트릭스의 구조를 제안하고 메타데이터를 이용한 비용 모델을 제안한다. 또한 학습된 범위를 벗어난 불량이 발생 했을 때 예외 상황에서의 수명 예측 정책을 제안한다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안하는 방법이 이전까지 플래시 메모리의 수명 예측을 위해 사용되어 온 고정 횟수 기반 수명 예측 방법과 예비 블록의 남은 비율을 기반으로 하는 수명 예측 방법 대비 수명을 극대화 할 수 있음을 증명하여 우수성을 확인했다.
항공기 주구조에 많은 부분은 겹침이음 형태의 조립구조이며 이러한 구조는 프레팅 손상으로 인해 단순피로에 비해 현저히 수명이 감소된다. 특히 노후 항공기의 경우 프레팅 피로균열은 감항안전을 저해하는 중요한 요인으로 최근 대두된 수명연장 문제와 관련해서도 손상허용성 평가에 프레팅 피로수명 예측이 필수적으로 요구되고 있다. 이러한 배경으로 본 연구에서는 볼트 체결력이 서로 다른 겹침이음 구조시편에 대하여 일련의 프레팅 피로시험을 수행하고 탄소성 접촉응력 유한요소해석 결과로부터 프레팅 파라미터를 구하고 균열발생 및 성장 수명예측 모델식과 최근 제안된 수정 모델식을 통하여 프레팅 피로수명을 예측하였다. 또한 시험결과와 비교분석함으로써 실제 항공기 겹침이음 구조에 프레팅 피로수명 예측 모델식의 적용 유효성을 고찰하였다.
특허수명은 특허가치를 평가하는 척도로 사용되어 왔다. 본 연구에서는 특허수명을 예측하여 개별특허의 가치를 평가함에 있어, 특허의 내적가치요소와 외적가치요소를 하나의 모델로 평가하기 위하여 화학반응속도 추정식으로 널리 알려진 아레니우스식을 사용한 새로운 평가모델을 제시하였다. 한국의 소멸된 특허데이터를 활용하여 평가모델의 성능을 검증하였으며, 선행연구에서 특허평가모델로 사용되었던 SVM, Logistic reg., ANN 모델과 성능을 비교하였다. 결과적으로, 제안한 평가모델이 다른 모델 보다 정확도가 높았으며, 특허권자의 특성을 고려한 상대체감비용지수 반영 시 여러 평가모델에서 정확도가 상승하는 경향을 보였다. 또한, 특허의 예측수명등급과 특허의 실제수명과는 강한 상관관계가 있었다. 이러한 평가모델은 대량의 특허를 객관적으로 신속하게 평가할 수 있으며 특허의 유지여부에 대한 의사결정 혹은 기술거래나 평가에 활용할 수 있다. 특히, 평가목적에 따라 특허만을 평가하거나 사업화주체나 기술적 특성을 고려한 평가가 필요한 경우에 각각 사용될 수 있다.
본 논문은 장약포의 저장기간에 따른 파단하중 저하에 관하여 감마과정 모델을 이용하여 저장수명을 예측하는 방법에 대한 연구결과이다. 추진제의 자연분해로 발생하는 질소화합물과 장약포의 화학반응은 파단하중을 저하시킨다. 장약포의 가속수명시험 결과에 감마과정 모델을 적용하여 시간의 경과에 따른 상태와 수명을 확률분포로 표현하였다. 저장수명은 중위수로 표현하고 품질보증을 위한 정책결정기준으로 $B_1$ 또는 $B_5$ 수명을 활용하는 것이 적절하다.
본 논문에서는 4세대 VNAND 공정으로 만들어진 Peri 소자의 스트레스 영역 별 time-dependent dielectric breakdown(TDDB) 열화 메커니즘을 분석하고, 기존의 수명 예측 모델보다 더 넓은 신뢰성 평가 영역에서 신속성과 정확성을 향상시킬 수 있는 수명 예측 보완 모델을 제시하였다. SiON 절연층 nMOSFET에서 5개의 Vstr 조건에 대해 각 10번의 constant voltage stress(CVS) 측정 후, stress-induced leakage current(SILC) 분석을 통해 저전계 영역에서의 전계 기반 열화 메커니즘과 고전계 영역에서의 전류 기반 열화 메커니즘이 주요함을 확인하였다. 이후 Weibull 분포로부터 time-to-failure(TF)를 추출하여 기존의 E-모델과 1/E-모델의 수명 예측 한계점을 확인하였고, 각 모델의 결합 분리 열화 상수(k)를 추출 및 결합하여 전계 및 전류 기반의 열화 메커니즘을 모두 포함하는 병렬식 상호보완 모델을 제시하였다. 최종적으로 실측한 TDDB 데이터의 수명을 예측할 시, 기존의 E-모델과 1/E-모델에 비해 넓은 전계 영역에서 각 메커니즘을 모두 반영하여 높은 스트레스에서 신속한 신뢰성 평가로 더 정확한 수명을 예측할 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 플랜트 기자재 중 수충격에 매우 취약한 신축관 이음을 대상으로 수충격 발생 시 신축관 이음의 신축량의 변화를 현장에서 취득한 후 HIL 시뮬레이터의 작동데이터로 적용한 HILS 기법을 적용한 진동내구 시험을 수행하였다. 또한 진동내구 시험 시 내구수명의 주요 스트레스 인자로 신축관 내부압력을 가정하였다. 진동내구 시험은 신축관 내부 설정압 따라 진행되었으며 수명데이터를 이용, 수명데이터를 잘 따르는 곡선을 접합하여 수명예측 모델식을 유도하였고 특정 내부 설정압에서의 시험 및 수명결과를 통하여 이를 검증하였다. 한편, 시험 중 발생 된 신축관의 고장모드는 모두 벨로우즈 부 표면에 발생된 크랙과 크랙을 통한 누수 등이 있었다. 본 연구에서 유도한 수명에측 모델식은 설정압력을 스트레스 인자로 따르는 전형적인 역승모형이며 특정환경에서만 적용될 수 있는 한계를 지니고 있다. 이에 본 연구는 진동내구 수명의 가속요인인 압력 외 온도상태 등을 다양한 수명변수가 적용 가능한 복합수명예측 모델식을 개발할 예정이다.
본 연구에서는 기술의 수명주기에 영향을 미치는 요인에 대해 분석하고, 기존 표준모델에서 활용되고 있는 평가지표를 근거로 개별기술의 수명에 영향을 미칠 평가지표를 분석해 이를 정량화하여, 피인용특허수명(CLT)을 기반으로 개별기술의 속성이 반영된 기술수명주기를 산출하는 개선방법을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 방법론은 기존 표준모델의 기술수명주기 산출방법인 한계점을 개선할 수 있는 방법으로 평가대상기술 관계자들에게 도출결과에 대한 설득의 용이성과 기존에 비해 보다 합리적인 기준을 제시함으로서 기술수명주기 도출결과의 타당성 및 활용성을 배가시킬 수 있을 것으로 기대된다.
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)
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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