• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.25 no.4
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• pp.355-362
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• 2012

Remaining useful life(RUL) prediction of a system is important in the prognostics field since it is directly linked with safety and maintenance scheduling. In the physics-based prognostics, accurately estimated model parameters can predict the remaining useful life exactly. It, however, is not a simple task to estimate the model parameters because most real system have multivariate model parameters, also they are correlated each other. This paper presents representative methods to estimate model parameters in the physics-based prognostics and discusses the difference between three methods; the particle filter method(PF), the overall Bayesian method(OBM), and the sequential Bayesian method(SBM). The three methods are based on the same theoretical background, the Bayesian estimation technique, but the methods are distinguished from each other in the sampling methods or uncertainty analysis process. Therefore, a simple physical model as an easy task and the Paris model for crack growth problem are used to discuss the difference between the three methods, and the performance of each method evaluated by using established prognostics metrics is compared.

• KOREAN JOURNAL OF PACKAGING SCIENCE & TECHNOLOGY
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• v.8 no.2
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• pp.60-72
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• 2002

포장된 복합비타민의 보관수명을 예측하기 위한 수학모델을 수치해석의 방법 중 finite difference method을 이용한 컴퓨터 프로그램을 개발하였다. 이 컴퓨터 프로그램에는 포장재료의 수분확산계수와 용해도를 비롯한 식품의 수분확산계수 등 다양한 인자들을 포함하고 있다. 포장재료를 통과하는 수분의 물질전달은 G.A.B water sorption isotherm을 기본으로 했다. 본 연구에서는 비정상상태에서의 물질전달로 기본 수학모델링을 구하였다. 본 수학모델과 프로그램의 결과는 실험치와 비교하지 않았고 대신 특정한 경우를 가상하여 이에 존재하는 analytical solutions를 실제로 구하여 본 수학모델과 컴퓨터 프로그램의 신뢰도 측정을 하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.18 no.6
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• pp.687-696
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• 2011

Customer Lifetime or Customer Lifetime Value is a essential metric of differentiated CRM marketing and differentiated marketing strategy as a company core competency. However, customer lifetime used in companies is easily obtained from a confined simple customer attrition rate at some specific time point regardless of customer characteristics. In this study, in order to overcome the constraints of previous simple methods and to make practical use of it in industries, we suggest a method that estimates a customer lifetime using a customer segment based survival analysis with the censored data of customers; in addition, we apply this method to A mobile telecom company data. A method using customer segment based survival analysis is suggested in this study 1) includes all customers having different subscription dates, 2) reduces individual error, 3) can reflect trends after the observed time point and is more realistic.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1986.07a
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• pp.429-432
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• 1986

• Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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• 2007.11a
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• pp.503-503
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• 2007

본 논문에서는 지중배전(22.9kV) 선로에 사용되는 지상변압기를 대상으로 수행한 방열해석 및 개선과 변압기수명연장에 관한 검토 결과를 수록하였다. 변압기의 열화메커니즘에 대한 문헌 조사를 통해 변압기 온도와 수명간의 관계를 작도하였는바, 수명 평가를 위한 핵심 인자로 열에 의한 절연지의 열화에 초점을 맞추었다. 기존 외함에 설치된 방열구중 상부 위치를 상부판에도 변경하는 경우 약25%의 통풍량 증가 효과를 기대할 수 있을 것으로 평가 되었으며 상부판과 내함 사이에 형성되던 고온 영역에서의 온도를 약$15^{\circ}C$정도 낮출 수 있는 것으로 나타났다. 절연지의 인장강도 변화로 평가한 수명예측 곡선에 따르면 약$10^{\circ}C$의 은도 저감은 약10배의 수명 연장 효과를 가져오는 것으로 나타난바, 본 연구에서 확인한 방열구의 위치 변경에 따른 지상기기 내부의 온도 저하는 변압기 수명을 연장하는데 일조할 것으로 기대된다. 기존 지상변압기에서의 방열구조를 통해 변압기 온도와 수명간의 관계를 작도하였는바, 수명 평가를 위한 핵심인자로 효과적으로 방열할 수 있는 새로운 외함의 구조 및 디자인을 제시하고 시뮬레이션을 통해 개선효과를 예측하였다. 또한, 개선된 모델을 가지고 실제 변압기를 제작한 후 부하를 인가하여 개선전과 후에 대한 방열효과를 실증시험을 통해 확인하였다.

• Composites Research
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• v.12 no.2
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• pp.62-69
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• 1999

During fatigue loading of composite materials, damage accumulation can be monitored by measuring their material properties. In this study, fatigue modulus is used as the damage index. Fatigue life of composite materials may be predicted analytically using damage models which are based on fatigue modulus and resultant strain. Damage models are propesed as funtions of applied stress level, number of fatigue cycle and fatigue life. The predicted life was comparable to the experimental result obtained using E-glass fiber reinforced epoxy resin materials and pultruded glass fiber reinforce polyester composites under two-stress level fatigue loading.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2010.04a
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• pp.620-623
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• 2010

구조요소의 설계에서 유한요소해석은 매우 효과적인 방법이며 정확한 해석 기술을 요구한다. 그러나 제조 공정이나 환경에 따라 달라지는 재료 물성이나 불확실성을 내포하는 피로 물성을 확정적인 값으로 이용하는 등 입력 변수의 부정확한 정보로 인해 유한요소해석 결과를 신뢰하지 못하는 경우가 자주 발생한다. 실제 시험을 통해 설계의 결과를 예측하는 것은 경제적인 측면과 시간소요 면에서 한계가 따르기에 신뢰할 수 있는 유한요소해석 방법이 요구된다. 본 연구에서는 고주기의 피로 해석을 위해 유한요소해석을 이용하여 스프링의 응력-수명(S-N) 파라미터를 역 추정하고 수명을 예측해 보았다. 이를 위해 실제 산업현장에서 쓰이는 자동차 서스펜션 코일 스프링을 예제로 사용하였다. 시험 모델에 대해 불확실성을 고려한 베이지안 접근법을 이용하여 입력변수의 파라미터를 역 추정하였으며, 마코프체인몬테카를로(Markov Chain Monte Carlo) 기법을 이용하여 얻어진 피로 물성 파라미터의 샘플 데이터를 이용해서 유한요소해석을 실시하고 신뢰수준 내에서 새로운 구조요소의 피로수명을 예측하였다.

• Proceedings of the KSME Conference
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• 2005.11a
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• pp.155.2-155.2
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• 2005

• Korean Journal of Environmental Biology
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• v.35 no.2
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• pp.207-214
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• 2017

There is little information about the seed longevity of wild plants, although seed bank storage is an important tool for biodiversity conservation. This study was conducted to predict the seed viability equation of Agastache rugosa. The A. rugosa seeds were stored at moisture contents ranging from 2.7 to 12.5%, and temperatures between 10 and $50^{\circ}C$. Viability data were fitted to the seed viability equation in a one step and two step approach. The A. rugosa seeds showed orthodox seed storage behaviour. The viability constants were $K_E=6.9297$, $C_W=4.2551$ $C_H=0.0329$, and $C_Q=0.00048$. The P85 of A. rugosa seeds was predicted to 152 years under standard seed bank conditions. The P85 predicted by seed viability equation can be used as basic information for optimization of seed storage processes.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.22 no.4
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• pp.611-620
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• 2021

The maintenance industry is mainly progressing based on condition-based maintenance after corrective maintenance and preventive maintenance. In condition-based maintenance, maintenance is performed at the optimum time based on the condition of equipment. In order to find the optimal maintenance point, it is important to accurately understand the condition of the equipment, especially the remaining useful life. Thus, using simulation data (C-MAPSS), a prediction model is proposed to predict the remaining useful life of a turbofan engine. For the modeling process, a C-MAPSS dataset was preprocessed, transformed, and predicted. Data pre-processing was performed through piecewise RUL, moving average filters, and standardization. The remaining useful life was predicted using principal component analysis and the k-NN method. In order to derive the optimal performance, the number of principal components and the number of neighbor data for the k-NN method were determined through 5-fold cross validation. The validity of the prediction results was analyzed through a scoring function while considering the usefulness of prior prediction and the incompatibility of post prediction. In addition, the usefulness of the RUL prediction model was proven through comparison with the prediction performance of other neural network-based algorithms.