기존 산업에서는 제한적 모니터링 및 정비로 인한 불필요한 유휴 시간 발생 등의 예방정비의 형태로 보전을 실시하였다. 하지만 4차 산업혁명이 도래되고 광업, 제조, 석유 및 가스, 상업적 농업을 포함한 많은 산업 분야에서 실시간 모니터링이 가능하고, 정비로 인한 유휴 시간의 최소화를 원하게 되었다. 특히, 설비 및 장비가 고장 나기 전 고장을 예측하여 유지 보수함으로써 비용을 절감하고 운영 효율성을 극대화 할 수 있는 예지보전에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구에서는 스마트 팩토리의 장비의 이상 상태를 사전에 검증이 가능하고 이상 상태를 실시간 모니터링이 가능한 예지보전 기술에 대해 살펴본다.
해양 운송 산업은 특성상 항공 및 철도 등의 다른 운송 산업보다 비교적 늦게 신기술이 적용되는 산업이다. 현재 대부분의 선박은 기계장치 및 시스템에 문제가 발생하거나 운용 시간 기반으로 정비를 하는 사후 정비(Corrective Maintenance, CM)와 예방 정비(Preventive Maintenance, PM)에 속하는 시간 기반 정비(TBM, Time Based Maintenance)가 적용되고 있다. 그러나 높은 유지보수 비용이 요구되고, 육상의 즉각적인 지원이 어려우며, 선박이 멈추면 즉시 위험에 노출되는 해양 환경에서 운영되는 선박에서 과도한 단순 정비로 인한 인력과 비용 낭비, 예측되지 못한 고장 및 결함으로 유발되는 사고 등으로 인해 운용 효율화 측면에서 기존 정비법에 대한 한계점이 문제시 되고 있다. 예지 정비(Predictive Maintenance, PdM)는 진보된 기술로 기계의 상태 및 성능을 모니터링하여 고장시기를 예측하여 정비하는 방법으로 핵심 기계장치가 항상 최상의 작동 상태를 효율적으로 유지할 수 있도록 한다. 본 논문은 해양 환경에서 PdM의 적용성에 중점을 둔 해양 예지 정비(MPdM, Maritime Predictive Maintenance)에 대해 고안하였으며, 제시된 MPdM은 지리적 고립과 극한 해양 상황 등 해양 운송 산업의 특수한 환경을 고려하여 설계되었다. 본 논문은 선진 미래 해양 운송을 가능하게 하는 MPdM이라는 개념과 그 필요성을 제안한다.
국내 RC 슬래브교의 경우 공용연수가 20년 이상인 교량이 전체의 70% 이상을 차지하며, 노후화된 구조물의 수가 증가함에 따라 구조물의 안전 진단 및 유지관리의 중요성이 증가하는 실정이다. 고속도로 교량의 경우 바닥판 균열은 열화현상의 우선적인 원인이 되며, 교량 내구성 및 사용수명 저하에 밀접한 관계가 있다. 또한 신축이음과 교량받침 등의 부재 손상으로 인한 손상 발생 비율이 약 73%로 주부재보다 높다. 따라서 본 연구에서 교량 부재 손상과 바닥판 열화가 결합된 손상 시나리오를 정의하였다. 설계하중으로는 일교차를 고려한 온도 증감과 차랑햐중을 고려하여 개별 단일 손상 및 이종손상 시나리오 발생 시 바닥판 응력 분포와 최대 응력 발생 지점을 비교 분석하였다. 또한 바닥판 열화의 주요한 원인이 되는 균열의 점검 및 진단이력데이터 기반으로 공용연수 별 손상 시나리오에 대한 손상확산 분석 및 상태등급 예측을 수행하였다. 교량부재 손상이 동반되어 발생하는 이종손상의 경우 단일손상 대비 균열 면적율과 손상확산율이 증가되며, 상태등급 C에 도달하는 시기도 매우 빠를 것으로 예측된다. 따라서 교량부재 손상이 발생하였을 때, 신속한 보수 및 교체가 이루어지지 않으면 바닥판의 손상 발생과 손상 확산으로 인한 2차 피해를 유발하는 원인이 될 수 있다. 따라서 바닥판 응답에 대한 지속적인 관찰과 대응이 필요할 것으로 판단된다.
오늘날의 기업은 상품을 판매하는 것 뿐만 아니라 기업의 신용과 이미지를 위해 그 상품에 대한 사후처리(After Service) 업무에 많은 투자를 하고 있다. 이러한 양질의 사후서비스를 고객에게 공급하기 위해서는 많은 인력을 합리적으로 관리해야 하고 요청되는 고장수리 서비스 업무를 빠르게 해결하기 위해서는 업무를 인력들에게 합리적으로 배정을 하고 회사의 비용을 최소화하면서 정해진 시간에 요청된 작업을 처리하기 위해서는 인력들에게 작업을 배정하고 스케줄링하는 문제가 발생된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 화학계기의 A/S 작업을 인력에게 합리적으로 배정하는 스케줄링 시스템에 관한 연구이다. 먼저 스케줄링 모델을 HP 사의 화학분석 및 시스템을 판매, 유지보수 해 주는 "영진과학(주)"회사의 작업 스케줄을 분석하여 필요한 도메인과 고객서비스전략과 인력관리전략에서 제약조건을 추출하였고 여기에 스케줄링 문제를 해결하기 위한 방법으로 제약만족문제(CSP) 해결기법인 도메인 여과기법을 적용하였다. 도메인 여과기법은 제약조건에 의해 변수가 갖는 도메인의 불필요한 부분을 여과하는 것으로 제약조건과 관련되어 있는 변수의 도메인이 축소되는 것이다. 또한, 스케줄링을 하는데에 있어서 비용적인 측면에서의 스케줄링방법과 고객 만족도에서의 스케줄링 방법을 비교하여 가장 이상적인 해를 찾는데 트래이드오프(Trade-off)를 이용하여 최적의 해를 구했으며 실험을 통해 인력에게 더욱 효율적으로 작업들을 배정 할 수 있었고 또한, 정해진 시간에 많은 작업을 처리 할 수 있었으며 작업을 처리하는데 있어 소요되는 비용을 감소하는 결과를 얻을 수 있었다. 검증하였다.를, 지지도(support), 신뢰도(confidence), 리프트(lift), 컨빅션(conviction)등의 관계를 통해 다양한 방법으로 모색해본다. 이 연구에서 제안하는 이러한 개념계층상의 흥미로운 부분의 탐색은, 전자 상거래에서의 CRM(Customer Relationship Management)나 틈새시장(niche market) 마케팅 등에 적용가능하리라 여겨진다.선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity
철근콘크리트 구조물은 일반적으로 재료적 특성에 따른 크리프 및 건조수축으로 인하여 장기변형이 발생하며, 이러한 변형으로 인한 구조물의 처짐을 허용 한계 이하로 유지시키는 것이 사용성 확보 측면에서 중요하다 할 수 있다. 노후된 RC보의 성능 개선을 위하여 다양항 보수 보강 방법이 사용되고 있으며 이중 대표적인 방법으로 FRP 외부부착 공법이 있다. 재료적인 성질이 우수한 FRP는 RC구조물의 보강 재료로써 현재 널리 사용되고 있으며, 일시적인 하중 뿐만 아니라 지속 하중 하에서도 향상된 보강 성능을 제공해야 한다. 따라서 FRP가 외부 부착된 RC 부재에 지속 하중이 작용할 때 콘크리트의 크리프 및 건조수축의 영향으로 인한 시간 의존적 장기 거동을 정확히 예측하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 FRP가 외부 부착된 RC보의 장기 처짐 예측을 위해서, CFRP와 GFRP로 보강된 실험체를 제작하고, 25 kN의 지속하중을 470일간 가하여 시간 변화에 따른 처짐을 측정하였다. 또한, 이러한 처짐의 예측을 위하여 ACI-209 code 및 CEB-FIP code에 근거하여 크리프계수와 건조수축변형률을 산정하였으며, EMM과 AEMM을 사용한 ACI-318기준, Branson's method 그리고, Mayer's method를 사용하여 FRP가 외부 부착된 RC보의 장기 처짐을 예측하였다. 실험 결과, CFRP보 보강된 실험체가 가장 높은 장기 사용성을 보였으며, Mayer's method가 장기처짐에 대한 실험값을 가장 근사하게 예측한다는 것을 확인할 수 있었다.
연구목적: 본 연구에서는 지반공동탐사로 발견된 공동자료를 지하시설물과의 원인별 상관관계로 분석하고, AI 알고리즘 기반으로 지반침하 예측지도를 검증하여 시민에게 안전한 도로 환경을 제공하고자한다. 연구방법: 위험도 평가 관련 데이터조사와 빅데이터 수집, AI분석을 위한 데이터 전처리, 그리고 AI 알고리즘을 이용하여 지반침하 위험도 예측지도 검증 등 3가지 단계로 연구를 수행하였다. 연구결과:작성한 지반침하 위험 예측지도를 분석하여 부산시 부산진구와 사하구에 대해 긴급, 우선, 일반 3단계의 공동관리 위험등급 분포를 확인 할 수 있었다. 또한, 지반침하 위험 등급 예측 값을 도로노선의 구간별로 정리하여 긴급 등급이 포함된 도로가 부산진구는 총 61개구간 중 3개소, 사하구는 총 68개구간 중 7개소임을 확인하였으며 각 도로노선별 지반침하 위험 예측 순위를 파악하였다. 결론: 도출된 지반침하 위험 예측지도를 바탕으로 효율적으로 탐사구간을 설정하여 우선 조사, 선제 조치함으로써 시민들의 불안을 해소하고 효율적인 도로유지관리 및 보수, 제도의 개선 등의 부수적인 효과를 얻을 수 있다.
시스템 개발 시 복잡성을 감소시키고 개발 비용과 기간을 단축하기 위하여 컴포넌트 기반 개발(CBD)이 산업계에서 보편화 되고 있다. 그러나, 현재 대표적인 CBD는 한 회사나 하나의 어플리케이tus에 의존적인 컴포넌트를 개발하고 있다[1,2]. 따라서 어떤 도메인의 여러 패밀리에서 컴포넌트를 재사용하기 위한 컴포넌트 가변성이 강조 되고 있다. 하지만, 컴포넌트 가변성의 정의나 유형에 대해 구체적으로 제시된 연구가 미흡하여, 컴포넌트의 주 목적인 재사용 측면보다. 유지보수 목적의 컴포넌트가 개발되고 있다[3]. 본 논문에서는 컴포넌트의 재사용성을 높이기 위하여, 컴포넌트 특징을 반영한 컴포넌트 가변성을 정형적으로 정의한다. 또한, 기존의 컴포넌트 가변성으로 인식된 논리 가변성을 명확하게 정의하고, 추가로 3가지 가변성 유형을 제시함으로써, 컴포넌트에서 존재하는 모든 가변성 유형을 제시한다. 컴포넌트 커스터마이제이션시에 가변성의 경우의 수를 예측, 확인 할 수 있는 컴포넌트 가변성 Scope를 제시한다. 컴포넌트 개발에 있어서 이러한 기법을 적용함으로써, 여러 패밀리 멤버에서 재사용 할 수 있는 고품질의 컴포넌트 개발을 지원 할 수 있다.
최근 콘크리트 구조물의 유지보수 문제가 대두되면서 구조물에 발생하는 균열을 스스로 치유하는 자기치유 기술이 활발히 연구되고 있다. 현재 자기치유 콘크리트의 치유 성능 평가에 투수시험이 널리 사용되지만, 이와 관련된 표준화된 방법이 없어 시험결과의 비교에 어려움이 있다. 또한 콘크리트의 자기치유 성능은 초기 균열폭에 큰 영향을 받는데, 콘크리트의 균열폭 측정을 위한 표준화된 방법도 없는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 정수위 투수시험 장치를 이용하여 수두차와 균열폭이 유출수량에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 투수 실험 결과의 회귀 분석을 통해 유출수량과 초기 균열폭의 상관관계식을 제안하였으며, 제안된 식을 이용하여 예측한 모르타르 시편의 균열폭이 광학현미경을 이용하여 측정한 실제 균열폭과 잘 일치하는 결과를 얻었다.
본 논문은 적외선영상(infrared image)에서 배경모델링 기반의 실시간 객체 탐지 기법과 고속 PPC(PowerPC) & FPGA(Field Programmable Gate Array) 기반 개방형 구조의 하드웨어 설계 방법을 제안한다. 개방형 구조는 하드웨어 및 소프트웨어의 이식이 용이하고, 확장, 호환성, 관리 및 유지보수 등이 편리한 장점이 있다. 제안된 배경모델링 방법을 개방형 구조에 탑재하기 위하여 입력영상에서 검색영역 템플릿을 성긴 블록으로 구성하여 탐색영역의 크기를 줄인다. 또한, 이전 프레임과 현재 프레임에서 영상의 흔들림이 발생했을 때 보정하기 위해 전역움직임 보상방법을 적용한다. 배경과 객체를 분리는 픽셀 밝기의 시간 분석을 통해 적응적 값을 적용한다. 분리된 객체주변에 발생하는 클러터 제거 방법은 중앙값 필터를 적용한다. 설계된 임베디드 시스템에서 배경모델링, 객체탐지, 중앙값 필터, 라벨링, 합병 등의 방법은 PPC에서 구현하였다. 실험결과 제안된 임베디드 시스템에서 전역 움직임 보정과 배경예측을 통해 실시간으로 객체가 탐지될 수 있음을 보였다.
철근콘크리트 구조물의 보수ㆍ보강 등의 유지관리를 위해서는 내구성과 내하성을 동시에 고려한 건전성평가의 의사결정기준이 절실히 요구된다. 본 논문은 CART-ANFIS을 사용하는 철근콘크리트 구조물에 대하여 효율적인 모델을 나타내었다. 철근콘크리트 구조물의 손상과 진단 등에 활용되어온 분류형 전문가시스템의 일종인 퍼지이론을 이용한 결정목 구조와 기존의 인공신경망을 이용한 결정목 구조의 건전성평가를 비교 분석한다. 손상된 철근콘크리트의 내구성 회복을 위한 보강설계 이론과 내하력 증가를 위한 보장설계 이론을 정립시켜 손상검출의 산정식을 유도하였다. 본 연구의 건전성 평가시스템 모델을 이용함으로서 보다 효율적인 철근콘크리트 유지관리 뿐만 아니라 생애주기비용 예측을 수행 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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