고신뢰성을 요구하는 컴퓨팅 시스템에서 저장장치의 수명예측방법은 데이터 보호뿐만 아니라 활용성을 극대화 할 수 있기 때문에 시스템 관리하기 위한 중요한 요소 중 한 가지이다. 최근 여러 저장시스템에서 저장장치로 사용되고 있는 SSD(Solid State Drive)의 수명은 이를 구성하고 있는 낸드 플래시 메모리의 수명이 실질적인 수명과 연결된다. 따라서 SSD를 이용하여 구성한 저장시스템에서는 낸드 플래시 메모리의 수명을 정확하고 효율적으로 예측하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 낸드 플래시 메모리 불량 발생빈도를 이용하여 플래시 메모리 기반 저장장치의 수명 예측을 최적화할수 있는 방법을 제안한다. 이를 위해 DWPD(Drive Writes Per Day) 단위로 데이터를 처리할 때 발생하는 불량 발생빈도를 수집하기 위한 비용 매트릭스(Cost Metrix)를 설계한다. 그리고 경사하강법(Gradient Descent)을 이용하여 수명의 마감이 발생하는 경사도까지 남은 비용을 예측하는 방법을 제안한다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 임의의 불량이 발생했을 때 제안하는 방법을 통한 수명예측의 우수성을 증명했다.
최근 금형산업과 다양한 산업에서 사용되고 있는 CNC 공작기계는 제품 공정 증가에 따라 작업효율, 생산 품질과 작업자의 안전성이 중요해지고 있다. 특히 4차 산업으로 산업구조가 바뀜에 따라 CNC 공작기계는 기존의 고정밀, 고능률화를 넘어 ICT 스마트 가공에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 이에 CNC 절삭가공 시 생산제품의 품질을 균일하게 하고 재현성을 향상시키기 위한 다양한 공구 수명 예측 연구가 진행되어 왔다. 이러한 과정에서 기존의 확장된 Taylor 공구 수명식을 이용하여 공구 수명을 예측하였을 경우 예측결과와 실제 실험 결과와의 오차가 상당하다. 이에 본 논문에서는 공구 수명 관련 가공 실험을 통해 공구 수명에 대한 데이터를 확보 한 후 이를 기초로 유전알고리즘을 이용하여 최적의 공구 수명 매개변수를 추정하였다. 이때 공구 수명에 관련하여 공구 마모 관련 정보를 삽입하여 공구 마모량에 따른 공구 수명을 정확하게 예측할 수 있도록 구성하였으며, 이를 통해 공구 수명식을 보다 정확하게 최적화할 수 있도록 하였다.
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.
차량에서 엔진은 가장 큰 질량 집중체(concentrated mass)이다. 만약 엔진이 적절하게 구속되지 않거나 절연되어 있지 않으면, 차체에 진동을 일으키는 원인이 된다. 엔진은 다양한 진동 교란을 받는데 엔진 마운트는 이러한 모든 것들을 고립시키는 역할을 해야 하며, 엔진은 정적인 장착 하중에 대한 지지와 전후, 좌우 및 수직 방향의 운동에 대해 적절한 강성을 가져야 한다. 또한 정숙성을 향상시키기 위해서는 엔진 마운트의 재료인 고무의 강성계수를 낮추는 것이 필요한데 이는 일반적으로 내구성의 저하를 가져온다. 따라서 개발과정에서 강성계수를 낮추는 변경을 하면 부품의 내구성을 보정함에 따르는 재평가 또한 필요하게 된다. 엔진 마운트에 쓰이는 고무부품의 해석은 엔진 마운트 시스템에 대한 진동 해석 및 내구수명의 예측과 병행해야 하며, 진동해석으로부터 얻은 하중 지지 능력 등의 모든 요구 특성을 만족하기 위해서는 고무 재료의 특성에 대한 지식, 엔진 마운트의 장착 위치에 대한 결정 능력과 함께 주어진 조건에 대한 형상의 최적 설계 능력 등이 요구된다. 본 연구에서는 기본적인 형상을 파라미터화하여 엔진 마운트의 형상을 최적화 하는 절차를 제안하였다. 현재 승용차에 널리 사용되고 있는 부시형(bush type) 엔진마운트를 적용 모델로 선택하였으며, 엔진 마운트의 기본적인 형상을 몇개의 파라미터를 사용하여 정의하고 설계 사양으로 주어지는 강성값과 각 파라미터들의 조합으로 구성되는 형상이 갖는 강성값의 차이가 최소가 되도록 파라미터 값들을 최적화하였다. 최적화된 파라미터 값들로 구성되는 형상을 내구 성능, 성형성등을 고려하여 최종 형상으로 결정한다. 내구성능의 예측은 금속부품의 내구수명 예측에 널리 이용되고 있는 방법이 방진 고무부품의 경우에도 적용 가능한지를 검토하고, 방진 고무부품에도 일반적으로 적용될수 있는 내구수명 예측방안의 개발 가능성을 타진해 보았다. 본 연구의 목표는 시제품을 제작하기 이전에 설계된 부품에 대한 스프링 상수 및 내구특성을 체계적으로 규명하여 제품 시험의 횟수를 줄이고, 보다 정밀한 제품을 제작할 수 있도록 하기 위한 것이다.
구조요소의 설계에서 유한요소해석은 매우 효과적인 방법이다. 이 방법은 시험 수행에 드는 시간과 비용을 줄여준다. 그러나 공정 과정과 환경에 의하여 생기는 입력 물성치들의 변화 때문에 우리는 유한요소해석의 결과를 전적으로 믿어서는 안 된다. 따라서 유한요소해석의 신뢰성을 증명하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 현장에 축적된 피로 수명 시험 데이터를 바탕으로 유한요소해석을 이용하여 피로수명 파라미터를 역 추정 하는 연구를 수행하였다. 베이지안 접근법을 이용하여 불확실성 피로 수명 파라미터의 사후분포를 구하였고, 마코프체인몬테카를로(Markov Chain Monte Carlo) 기법을 이용하여 역 추정된 파라미터의 샘플 데이터를 생성하였다. 얻어진 샘플 데이터를 기반으로 새로운 형상의 스프링에 대한 피로 수명을 예측한다. 신뢰성 기반 형상 최적화(RBDO)는 서스펜션 코일 스프링의 요구수명을 만족시키기 위하여 수행된다. 또한 크리깅 근사 모델은 유한요소해석의 연산 량 감소를 위해 이용한다.
본 연구에서 배초향 종자의 다양한 저장조건에서의 활력변화를 조사하여 종자 등온흡습곡선, 활력 공식을 예측하였다. 그 결과 배초향의 등온흡습곡선은 전형적인 S 형태로 나타났으나 Phase I이 관찰되지 않아 상대습도 11% 이전에서 단분자층 수분함량이 형성될 것으로 보인다. Log 수분함량에 대한 Log 수명(${\sigma}$)의 영향은 선형 반응을 보였다. 하지만 낮은 상대습도 조건(RH 11%)의 수명은 예측값보다 비교적 낮게 나타났다. 온도에 대한 수명의 반응은 2차 선형 반응을 보였으며, 모델의 예측값에 대하여 특별한 경향이 나타나지 않았다. Universal constant를 사용하는 Two step model을 활용한 배초향 종자 활력 공식의 예측 결과 높은 온도, 높은 수분함량에서는 비교적 모델과 비슷한 경향이 관찰되었으나, 낮은 온도, 낮은 수분함량에서는 데이터의 변이가 크게 나타나는 경향이 관찰되었다. 이는 야생 종자인 배초향 종자가 지닌 휴면, 활력의 불균일성과 같은 요인에 의한 것으로 판단된다. 배초향 종자의 활력 공식을 활용한 P85예측 결과 종자은행에서의 표준 조건에서 가장 긴 저장 기간을 보였다. 종자은행의 표준 건조조건에서 건조된 배초향 종자의 P85는 종자은행 장기저장조건 ($-20^{\circ}C$)이 196년으로 예측되었다. 하지만 one step 모형에서는 P85가 560년으로 예측되어 활력 공식의 예측 방식 선정의 중요성을 보여줬다. 배초향 종자와 같은 야생식물은 대량의 연구재료를 확보하기 쉽지 않기 때문에 일반적인 작물 종자 장기저장 프로세스와는 다르게 수명 예측을 활용하여 갱신 시기, 모니터링 시기의 최적화가 필요하다. 본 결과로 도출된 배초향 종자의 P85는 이러한 프로세스의 최적화의 기준으로 활용 가능할 것으로 사료된다.
주조품 설계 및 제조에 있어서 기존의 유동 및 응고 해석뿐 아니라 최근에는 응력 해석 기법의 적용이 대두 되고 있다. 특히 자동차 산업에 있어서 부품의 경량화는 필수 불가결한 선택이며, 이는 설계자 및 제조업체에 복잡하고 얇은 알루미늄, 마그네슘 주물품에 대하여, 치수적인 문제와 강성의 문제를 동시에 해결하도록 요구하고 있다. 또한 경제적인 관점에서 긴 금형 수명이 요구되나 열 및 기계적인 피로 균열인 'heat checking'은 이러한 금형 수명을 저하시키는 가장 흔한 요소이다. 이런 무제를 해결하기 위해 해석 기법을 이용하여 주조 설계 및 공정을 최적화 함으로써 변형의 최소화 및 금형 수명의 최대화를 달성할 수 있을 것으로 판단된다. 이러한 기법을 성공적으로 적용하기 위해서는 주조 공정 해석, 재료 시험, 제품 설계 및 공정 최적화 설계가 통합적으로 이루어져야 한다. 본 고에서는 현재 최신 주조 해석 기법을 이용하여, 주조품 제조 공정에서 발생하는 응력과 관련된 문제들에 대한 수치해석 기법을 살펴보고, 이에 대한 리뷰를 제공하고자 한다.
부적정한 도로포장 구조물의 설정 및 유지보수의 적정관리 미흡으로 표면의 피해와 소성변형이 장기간 발생된다. 이로 인한 가요성 통제 구조물의 파괴 원인은 일반적으로 포 장재료의 동질성, 선형탄성 상태의 가정 하에서 분석되었다. 그러나 아스팔트 재료의 특성은 엄밀히 분석해서 완전한 선형탄성이라고는 볼 수 없음은 잘 알려져 있다. 따라서 근본적으 로 포장체의 수명과 파양 예측에 오류 발생가능성이 높다 하겠다. 금번 연구는 이와 같은 종전의 경험적인 선형탄성 방법이 아닌 탄성일소성 상태하의 격자(mechano-lattice) 이론이란 새로운 기법을 도입하였다. 특히 마이너(Miner's Law) 이론의 누적손실과 확률을 적용하여 포장체의 피노수명과 손실을 예측할 수 있다. 금번 이론은 실제로 호주 빅토리아주의 멜보른(Melbourne)시 일부 지역구간을 모형으 로 선정되었다. 분석결과 가장 최적화된 도로포장 각층의 두께와 재료 선정을 하기 위하여 일정기간의 교통량, 상대적 손실지수와 잔여응력 및 표면 변위, 대기온도 그리고 습도의 영 향을 종합적으로 고려하여야 한다.
리튬이온전지의 성능을 최적화하기 위해서는 여러 열화 요소들을 고려한 성능 예측 모델링 기술이 필요하다. 본 연구에서는 리튬이온전지의 사이클 노화로 인한 방전 거동 및 사이클 수명 변화를 수학적으로 모델링하였다. 모델링의 신뢰성을 검증하기 위해 0.25C로 사이클 시험을 진행했으며, 30 사이클 간격으로 진행한 RPT (Reference performance test)를 통해 전기적 거동을 파악하였다. 기존의 리튬이온전지의 사이클 수명 예측 모델에 BOL (Beginning of life)에서 일어나는 현상 중 하나인 Break-in 메커니즘을 반영하여 수명예측 정확도를 개선시켰다. 모델에 근거하여 예측된 사이클 수명 변화는 실제 시험 결과와 잘 일치하였다.
구조물의 수명관리는 일반적으로 불확실성의 효율적 고려를 위해 신뢰성 이론을 적용한다. 전체 구조시스템의 신뢰성 평가는 구조요소의 신뢰성 평가와 구조시스템의 모델링을 통해 이루어진다. 구조시스템은 신뢰도에 대한 구조요소의 역할과 기여도를 고려하여 모델링 된다. 따라서, 구조시스템의 신뢰도는 구조요소의 모델링과 구조요소의 상관관계에 따라 서로 다른 결과를 제시하게 된다. 최초 구조시스템의 신뢰도 평가와 열화요소를 반영한 구조시스템의 수명 평가를 바탕으로 생애주기 비용 최소화와 관련된 목적함수를 가지는 최적화 과정을 통해 수명관리가 이루어진다. 본 논문에서는 구조시스템을 구성하는 구조요소의 상관관계와 더불어 기존의 연구에서 고려된 바 없는 유지보수 간의 상관관계에 따른 수명평가 영향분석을 수행하며, 이를 통해 향후 좀 더 효율적인 수명관리 기법 개발에 활용하고자 한다. 또한, 예방유지보수와 필수유지보수를 모두 고려하며, 유지보수간 독립 상태와 완전상관 상태에 따른 수명 예측 및 최적화 유지보수 계획 수립을 비교 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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