In this paper, studies on application cases of machine condition monitoring using oil sensors are reviewed. Owing to rapid industrial advancements, maintenance strategies play a crucial role in reducing the cost of downtime and improving system reliability. Consequently, machine condition monitoring plays an important role in maintaining operation stability and extending the period of usage for various machines. Machine condition monitoring through oil analysis is an effective method for assessing a machine's condition and providing early warnings regarding a machine's breakdown or failure. Among the three prevalent methods, the online analysis method is predominantly employed because this method incorporates oil sensors in real-time and has several advantages (such as prevention of human errors). Wear debris sensors are widely employed for implementing machine condition monitoring through oil sensors. Furthermore, various types of oil sensors are used in different machines and systems. Integrated oil sensors that can measure various oil attributes by incorporating a single sensor are becoming popular. By monitoring wear debris, machine condition monitoring using oil sensors is implemented for engines, automotive transmission, tanks, armored vehicles, and construction equipment. Additionally, such monitoring systems are incorporated in aircrafts such as passenger airplanes, fighter airplanes, and helicopters. Such monitoring systems are also employed in chemical plants and power plants for managing overall safety. Furthermore, widespread application of oil condition diagnosis requires the development of diagnostic programs.
Recently, the use of aircraft structures using Ti alloy (Ti-6Al-4V), a lightweight high-strength alloy material, is rapidly increasing due to the weight reduction of aircraft. However, high-strength materials such as Ti alloys require high energy for cutting and are classified as difficult-to-cut materials. Also, research on Laser Assisted Machining (hereinafter referred to as LAM), a cutting processing technology that utilizes improved machinability, is being actively researched. Therefore, in this paper, in order to confirm the proper temperature distribution using a laser, the finite element method is used to determine the temperature distribution according to the calorific value condition to derive the appropriate condition, and the thermal load generated at this time is used as a structural analysis. It is intended to be used as basic data for LAM processing conditions by measuring the amount of residual stress and thermal deformation caused by heat.
In this study, an automatic spraying lubrication system was developed to maintain the cleanliness of the switchgear when detecting the movement of the track through the switchgear. To develop this system, an air tank, valve block, and spray nozzle were designed, and the safety was secured through the pressure test of the prototype after designing the air tank. Furthermore, the environmental aspect was considered by minimizing the use of lubricant by enabling the mixing of air and lubricant through the production of a valve using the Venturi principle. The performance evaluation was conducted by implementing (producing) the injection system, and the product developed in this study was deemed installable in actual switchgear. It is expected that the proposed system will enable the maintenance of the cleanliness of the track during switching and reduce faults and malfunctions caused by switchgear defects.
최근 5년간 기차 탈선 사고가 증가하고 있다. 이러한 철도 탈선 탈선 사고 원인은, 주로 열차 선로를 바꿔주는 선로전환기 불량, 오래된 부품 사용, 정비 불량 문제 등으로 판명되었다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 지능형 센서 기반 철도 위험 자동 예측 알고리즘 및 가설을 수립하고 컴퓨터 모의실험을 수행하였다. 특히, RFID 기술 및 사물인터넷 센서 기술 기반 연구를 WEB 기반에서 수행 하였다. 뿐만 아니라, 본 논문에서는 원산지 위조 방지사고를 예방 하기 위해서, 오픈소스를 이용해서, 블록체인 기반 철도 부품 위조 방지 컴퓨터 모의실험을 수행하였다.
자동차로부터 배출되는 배기가스는 오존 및 미세먼지 등의 농도를 증가시켜 인체의 건강을 위협할 뿐만 아니라 지구 온난화 물질인 이산화탄소를 다량 배출하고 있어 지구 온난화에도 지대한 영향을 미치고 있다. 그래서 정부는 자동차에서 배출되는 배기가스를 효율적으로 규제하기 위한 제도로 운행차 배출가스 정밀검사 제도를 시행하고 있다. 자동차 배출가스를 줄이려는 연구는 다방면으로 이루어지고 있으며, 자동차의 배출가스 중 HC, NOx, $CO_2$ 등의 발생을 줄이기 위한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 노후된 자동차에 대한 배출가스 저감에 대한 연구는 부족한 실정이다. 노후된 디젤자동차들이 운행차 배출가스 정밀검사를 만족하기 위해서는 흡기 다기관(manifold)과 인젝터의 카본퇴적물(Carbon sediment)을 세척하여 출력향상 및 배출가스 저감에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 차령 5년 이상, 주행거리 80,000 km 이상의 디젤자동차에 흡기 다기관 클리닝과 인젝터 클리닝을 동시에 수행하여 매연 발생에 미치는 영향을 비교 분석하였다. 실험결과, 흡기다기관 클리닝과 인젝터 클리닝을 동시 수행한 결과는 각각 수행한 결과보다 매연을 75.2% 감소시켰다. 또한, 흡기다기관 클리닝과 인젝터 클리닝을 동시 수행한 결과는 검사 후 8.5초부터 배출허용 기준 30%이하를 만족하였다.
IoT는 다양한 산업에서 적용되고 있으며, 전 세계적으로 IT산업을 이끌어갈 미래기술로 주목 받고 있다. 스마트 도시를 필두로 공공서비스 분야, 의료 산업 분야, 자동차 산업 분야 등이 대표적이다. IT 기술을 기반으로 발전하고 있는 물류산업에도 큰 영향을 미칠 것으로 예상되지만 컨테이너 터미널에서의 IoT기술의 도입은 제한적으로 발전하고 있으며, 기존 선행연구를 검토한 결과 컨테이너 터미널을 대상으로 IoT 기술의 적용에 관한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 컨테이너 터미널에 IoT 적용가능성을 ANP 분석을 통하여 실질적으로 IoT의 적용가능분야 및 방안을 도출하기 위해 ANP 분석을 실시하였으며, 분석결과 컨테이너 터미널에서의 IoT 적용분야는 운영시스템(26.7%), 안전/환경/보안시스템(26.4%), 장비/정비시스템(25.3%), 시설유지/보수시스템(21.6%)순으로 분석되었다. IoT기술은 컨테이너 터미널에서 특정 분야에 집중되는 기술이 아니기 때문에 컨테이너 터미널에 IoT 기술의 적용 시 적용분야나 평가기준의 중요도도 중요하지만 거시적 관점에서의 컨테이너 터미널 구성요소에 적용할 때 각 시스템간의 연계성 측면이나 효율성 측면을 고려해서 전사적인 시스템 구축하는 것이 더욱 바람직한 것으로 판단된다.
가로수는 도시환경개선과 환경회복기능, 그리고 차단된 도시녹지의 연결통로로 소생태계 서식처 제공의 역할 등 녹색 네트워크의 핵심 및 자연성 회복의 수단으로 중요성이 더욱 강조되고 있다. 그러나 가로수는 일반적으로 도시환경에 적응이 우수한 몇 가지 수종을 선별하여 대단위 식재를 해오고 있어 전 세계적으로 편중화에 대한 문제가 지적되었다. 본 연구는 가로수 선정을 위한 평가기준과 세부지표를 마련하고, 계층적 분석기법(AHP:analytic hierarchy process)을 통해 그 중요도를 도출하였다. 가로유형별 중요도를 보면 상업가로는 경관향상성이 0.2640, 세부지표는 수형이 0.1245로 가장 높았다. 업무가로도 경관향상성이 0.2496, 세부지표는 수형이 0.1177로 가장 높아 상업가로와 유사한 결과를 보였다. 주거가로는 시민편의성이 0.2250, 세부지표는 수형이 0.0936으로 가장 높았다. 일반생활가로는 유지관리성이 0.2479, 수형이 0.1062이었다. 역사경관가로는 지역특성이 0.3488, 세부지표는 상징성이 0.1586, 기념성이 0.1095로 높았다. 생태네트워크가로는 생태계균형성이 0.4266, 세부지표는 종다양성이 0.1643, 자생종이 0.1556으로 높았다. 자동차중심가로는 대기오염저감성이 0.4639, 세부지표는 배기가스 저감이 0.1928, 미세먼지 저감이 0.1765, 이산화탄소 저감이 0.0945로 높게 나타났다. 가로유형별 세부지표 중 수형의 중요도가 공통적으로 높았는데, 이는 가로의 위치 특성 상 가로 경관에 대한 중요성에 대해 높이 인식하고 있는 것으로 판단된다. 본 연구는 가로수 수종 선정 시 가로유형별 특성을 고려하여 평가기준과 세부지표를 설정하고 중요도의 정량적 기준 제시를 통하여 객관적 수종 선정 기준을 도출하였다.
Automatic lubrication devices are applied in various fields, such as huge machinery, construction machinery or commercial vehicles, to lower maintenance costs and protect the devices. In addition, the automatic lubrication device reduces frequent component failures cause by friction and allows the machine to replace the lubricating oil replenishment work carried out by the manager. However, the automatic lubricating device used in large machinery or commercial vehicles is relatively large, containing a large amount of lubricant in the space to be lubricated. On the other hand, a smart factory, such as a home appliance or cosmetics factory, lacks space to install large automatic lubrication devices, and it is difficult to distribute electricity. Therefore, there is a need for an automatic lubrication device that can be used in various environments that require lubrication. In this paper, a small automatic lubrication device is proposed for smart factories that have changed parts of existing factories, such as electronics factories, to minimize friction arising from mechanical parts, etc. In particular, the structure of lubricating pumps and component parts that are the core of automatic lubrication devices was described so that they could be utilized in various fields. Finally, a test bed environment is established for the proposed automatic lubrication device to evaluate its performance and verify its applicability.
As the development of autonomous vehicles becomes realistic, many automobile manufacturers and components producers aim to develop 'completely autonomous driving'. ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) which has been applied in automobile recently, supports the driver in controlling lane maintenance, speed and direction in a single lane based on limited road environment. Although technologies of obstacles avoidance on the obstacle environment have been developed, they concentrates on simple obstacle avoidances, not considering the control of the actual vehicle in the real situation which makes drivers feel unsafe from the sudden change of the wheel and the speed of the vehicle. In order to develop the 'completely autonomous driving' automobile which perceives the surrounding environment by itself and operates, ability of the vehicle should be enhanced in a way human driver does. In this sense, this paper intends to establish a strategy with which autonomous vehicles behave human-friendly based on vehicle dynamics through the reinforcement learning that is based on Q-learning, a type of machine learning. The obstacle avoidance reinforcement learning proceeded in 5 simulations. The reward rule has been set in the experiment so that the car can learn by itself with recurring events, allowing the experiment to have the similar environment to the one when humans drive. Driving Simulator has been used to verify results of the reinforcement learning. The ultimate goal of this study is to enable autonomous vehicles avoid obstacles in a human-friendly way when obstacles appear in their sight, using controlling methods that have previously been learned in various conditions through the reinforcement learning.
본 연구에서는 터널 내 콘크리트 도상을 모사하여 현장실험을 수행하였다 그리고 도시철도터널 내 콘크리트도상의 반사소음을 저감하기 위한 다중국소공명 흡음판의 이론적 평가항목과 한계를 고려하여 허용한계를 연구하였다. 본 연구결과는 도시철도 터널 구간에서의 차량 주행속도에 따른 유동 영향에 의한 흡음판의 흡음계수를 분석하고, 구조안정성을 효율적으로 평가할 수 있는 최대 변위와 변위가 속도 및 동적특성인 감쇠비와 고유진동수를 효과적으로 도출할 수 있는 계측시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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