• 한국건설관리학회논문집
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• 제13권3호
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• pp.78-88
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• 2012

국내의 건설실패 관련 연구는 체계화된 실패정보 분류체계 및 실패정보의 활용을 위한 방안을 제시하는 것에 초점을 맞추고 있다. 그러나, 건설현장의 한정된 관리자가 건설실패를 유발하는 다양한 원인에 대한 예방대책을 수립하는 것은 한계가 있다. 따라서, 효율적인 건설실패 예방활동이 이루지기 위해서는 많은 실패원인에 대한 정량적 평가를 통해 우선순위를 정하여 효율적인 예방대책이 수립되어야 한다. 이에 본 연구는 정량적인 평가를 통해 실패를 유발하는 핵심관리요인을 도출 할 수 있도록 FMEA(Failure Mode and Effect Analysis) 기법을 활용한 건설실패 핵심관리요인 선정방법을 제시하고, 공동주택 골조공사를 대상으로 핵심관리요인을 분석하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 FMEA 기법의 위험도를 실패 위험성과 예방성으로 구분하여 평가할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 제시한 핵심관리요인 평가방법은 건설실패의 사전예방대책을 효율적으로 수립하는데 활용될 수 있으며, 향후 유사한 연구를 통해 프로젝트 수행 단계별 혹은 다양한 시설 및 공종에 대한 핵심관리요인을 도출하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제63권4호
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• pp.429-438
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• 2017

Structural design has an imperative role in deciding the failure possibility of a Reinforced Concrete (RC) structure. Recent research works achieved the goal of predicting the structural failure of the RC structure with the assistance of machine learning techniques. Previously, the Artificial Neural Network (ANN) has been trained supported by Particle Swarm Optimization (PSO) to classify RC structures with reasonable accuracy. Though, keeping in mind the sensitivity in predicting the structural failure, more accurate models are still absent in the context of Machine Learning. Since the efficiency of multi-objective optimization over single objective optimization techniques is well established. Thus, the motivation of the current work is to employ a Multi-objective Genetic Algorithm (MOGA) to train the Neural Network (NN) based model. In the present work, the NN has been trained with MOGA to minimize the Root Mean Squared Error (RMSE) and Maximum Error (ME) toward optimizing the weight vector of the NN. The model has been tested by using a dataset consisting of 150 RC structure buildings. The proposed NN-MOGA based model has been compared with Multi-layer perceptron-feed-forward network (MLP-FFN) and NN-PSO based models in terms of several performance metrics. Experimental results suggested that the NN-MOGA has outperformed other existing well known classifiers with a reasonable improvement over them. Meanwhile, the proposed NN-MOGA achieved the superior accuracy of 93.33% and F-measure of 94.44%, which is superior to the other classifiers in the present study.

• 방송공학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.885-896
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• 2022

제조에서의 모터 불량은 향후 A/S 및 신뢰성에 중요한 역활을 한다. 모터의 불량 구분은 소리, 전류, 진동등의 측정을 통해 검출한다. 본 논문에서 사용한 데이터는 자동차 사이드미러 모터 기어박스의 소리를 사용하였다. 모터 소리는 3가지의 클래스로 구성되어 있다. 소리 데이터는 멜스펙트로그램을 통한 변환 과정을 거쳐 네트워크 모델에 입력된다. 본 논문에서는 불량 모터 구분 성능을 올리기 위한 데이터 증강, 클래스 불균형에 따는 다양한 데이터 재샘플링, 재가중치 조절, 손실함수의 변경, 표현 학습과 클래스 구분의 두 단계 분리 방법 등 다양한 방법을 적용하였으며, 추가적으로 커리큘럼 러닝 방법, 자기 스페이스 학습 방법 등을 Bidirectional LSTM Attention, Convolutional Recurrent Neural Network, Multi-Head Attention, Bidirectional Temporal Convolution Network, Convolution Neural Network 등 총 5가지 네트워크 모델을 통하여 비교하고, 모터 소리 구분에 최적의 구성을 찾을 수 있었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권5호
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• pp.218-232
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• 2022

차량의 물체 인식에 사용되던 센서인 레이더 센서를 위치 추정에 사용하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 특히 레이더 센서에서 출력되는 도플러 속도를 이용하여 동적 물체와 정적 물체를 분류하고, 정적 물체만을 이용하여 에고 모션을 계산하는 방법이 연구되었다. 기존의 동적 물체 분류에서는 RANSAC을 사용한 방법이 제시되었는데, 단 한 번의 알고리즘 실패가 큰 영향을 미치는 위치 추정의 특성상 더 높은 성능을 가진 분류 방법이 필요하다. 본 논문에서는 동적 물체의 추적 및 필터링을 통해 기존 방법보다 분류 성능을 높이는 방법에 대해 제안한다. 추가적으로 GMPHD 필터를 사용하여 추적 성능을 최대로 향상시킨다. 제안된 방법은 기존의 방법과 비교하여 분류 정확도에서 더 높은 성능을 보였으며, 특히 알고리즘의 실패를 방지할 수 있다는 것을 보인다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제9권6호
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• pp.257-267
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• 2008

국내 건설 산업에서 실패정보는 사례중심의 비체계적인 문서형태로 관리되고, 통계적 분석결과 정보수준의 자료로 제시되고 있다. 이는 건설실패정보의 활용을 통하여 건설프로세스가 지속적으로 개선될 수 있다는 긍정적인 측면을 간과한 건설실무자의 인식의 부재에 기인한다. 이에 본 연구는 건설실패정보의 관리 및 활용에 대한 문제점을 인식하고, 반복적으로 발생되는 건설실패를 사전에 예방할 수 있도록 실패정보를 체계적으로 관리, 공유, 학습, 활용할 수 있는 웹 기반 건설실패사례 정보시스템을 구축하기 위한 목적으로 수행되었다. 본 연구에서 개발된 건설실패사례 정보시스템은 웹과 사례기반추론기법을 이용하여 가장 유사한 과거 사례가 검색될 수 있도록 구현하였으며, 건설실패정보를 체계적으로 관리할 수 있고, 실패사례를 통한 간접적 지식습득 및 미래의 건설프로젝트의 실패발생 예방대책을 수립하는데 활용될 수 있을 것이다.

• Childhood Kidney Diseases
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• 제1권1호
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• pp.17-23
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• 1997

목적 : IgA 신병증은 다양한 임상 소견을 보일 수 있으며 초기에는 대부분 예후가 양호한 것으로 알려졌었으나 현재는 발병 20년후 20-30%가 말기 신부전증을 초래한다고 알려져 있다. IgA 신병증의 예후를 예측하기 위한 여러 조사에서 발병 초기의 심한 단백뇨, 고혈압, 조직 병리학 상의 심한 변화 등이 있을 경우 예후가 나쁘다고 하였다. 1996년 Yagame등은 IgA 신병증에서 새로운 조직 병리학적 분류를 하였고 WHO 분류 방법이 사구체 병변을 중심으로 한데 비해 세뇨관과 간질의 변화까지 포함하고 있어 이들의 분류 방법이 더 우수하며 추적관찰 결과 만성 신부전의 예후 인자로써 유용하다고 발표하였다. IgA 신병증에서 임상 증세, 검사 소견, WHO 및 Yagame 등의 조직 병리학적 분류 등과 추적 관찰시 만성 신부전과의 상관 관계를 알아보고자 하였다. 방법 : 1984년 1월부터 1996년 2월까지 소아과에 입원하여 신생검상 메산지움에 IgA가 현저히 침착되어 있어 IgA 신병증으로 진단된 환아 79명을 대상으로 평균 27개월의 추적관찰시 신 기능이 정상인군(73례)과 만성 신부전으로 진행한 군(6례)을 서로 비교하여 IgA 신병증에서의 예후 예측 인자에 대하여 알아보고자 하였다. 결과 : 1) 성별, 나이, 증상기간 등은 양군간 차이가 없었으나 내원시 고혈압이 있을 경우 만성 신부전으로의 진행이 많았다. 2) 내원시에 여러 임상 검사중 심한 단백뇨가 만성 신부전으로의 진행이 많았다. 3) WHO 및 Yagame 등의 조직 병리학적 분류 모두 소아 환자에서는 예후와의 관련을 찾을 수 없었다. 결론 : 이상의 결과로 보아 IgA 신병증 환아에서 내원시에 심한 단백뇨, 고혈압이 있을 경우 추적 관찰 결과 예후가 좋지 않았다. 그러나 본 연구의 경우 치료에 대한 평가가 이루어지지 않았고 대상 환아가 적었기에 향후 이를 포함하는 광범위한 연구가 진행되어야 할 것으로 사료된다.

• 설비공학논문집
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• 제24권4호
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• pp.358-363
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• 2012

The simulation investigation on the availability of LNG plant with scenario of failure events and failure rate has been carried out. This study focuses on the availability, productivity, criticality induced by failure rate of major equipment. The methodologies for simulation such as the equipment classification of LNG plant and failure type and event schematic are established. The availability and mean time to repair have second order function profile in the all cases except general equipment, but these profiles have different inclination. The production and criticality of the specified LNG plant, simulated by Monte-Carlo algorithm, is located in the range of P = 86~92% and PL = 6~13%.

• 대한중풍순환신경학회지
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• 제22권1호
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• pp.45-56
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• 2021

■ Background Heart Failure with Preserved Ejection Fraction(HFpEF) is a heart failure that appears to have normal contraction function. In the case of HFpEF, no pharmacological therapy has been found to improve clinical prognosis, so it should be approached as an symptomatic treatment, therefore alternatives are needed due to concerns over adverse effects such as electrolyte imbalance caused by medication. ■ Case report A 81 year old female patient with Heart Failure with Preserved Ejection Fraction(HFpEF) patient complained dyspnea. Herbal prescription Mokbanggi-tang and Oryeongsan was administered on 6th day and 8th day respectively since the symptoms started. The NYHA Classification and Chest X-ray had been evaluated during the treatment period. Until the 7th day, the patient was classified as Class II, and when discharged from the hospital on the 28th day, it gradually improved and was classified as Class II. Chest X-Ray took on 2nd day showed pleural effusion and it was aggravated until 13th day. Follow up Chest X-Ray showed improving state of pleural effusion from 20th day and gradually got better. Mokbanggi-tang treatment continued for 52 days and stopped on 58th day. After Mokbanggi-tang treatment ended, only Oryeongsan treatment was maintained. ■ Conclusion The present case report suggests that Korean-Western medicine approach with Mokbangki-tang and Oryeongsan might be effective to pleural effusion and heart failure symptoms such as poor physical activity shown in a NYHA Classification. This shows that Mokbanggi-tang and Oryeongsan can be a therapeutic option as a treatment for patient with Heart Failure with Preserved Ejection Fraction(HFpEF).

• 한국신뢰성학회지:신뢰성응용연구
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• 제17권1호
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• pp.28-37
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• 2017

Purpose: This paper proposes a procedure that may infer and identify interaction failures in a module. Methods: In design FMEA, we defined an interaction model between components and proposed a method for selecting a single component by using the standard specification classification table and four methods for choosing the related components. We also introduced the function tree for function and requirement characteristic analysis and proposed utilization of standard stress lists and 1st and 2nd stress analysis tables to determine the effect the stress analysis has on interactions. Finally, the interaction mechanism diagram was proposed and used to infer the failure mechanism. Process FMEA also established procedures in a similar way. Results: We established a procedure for predicting the failure mode due to interaction between components based on Company A's multi-step FMEA procedure. Conclusion: By applying the proposed interaction FMEA procedure to the development model, we were able to confirm the effect of the new derivation on the failure mode of interaction, which was not predicted by the existing FMEA.

• Journal of Chest Surgery
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• 제27권5호
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• pp.407-412
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• 1994

Congenital long-segment tracheal stenosis which involves nearly entire trachea and carina is very rare disease, but leads to life threatening obstruction in infancy and childhood. Symptoms are ranged from stridor and wheezing to severe cyanosis and respiratory failure. Routine chest X-ray is somewhat helpful to diagnose it, but definitive diagnosis can be made by bronchoscopy or tracheogram for severely narrowed tracheal lumen.Recently, we experienced a case of congenital tracheal stenois, type 1 by Cantrell classification with carinal involvement. After costal cartilage was designed as oval shaped flap and covered with pericardium, anterior and posterior augmentation was done with prepared costal cartilage.This patient died of respiratory failure at 13 days postoperatively, probably due to sustaining obstruction in association in with failure to make a sufficient widening at carinal level.Important issues in the management of congenital tracheal stenosis are rapid diagnosis, selection of appropriate surgical procedure, and detailed anesthetic schedule.In the future, more biocompatible material and more effective surgical procedures should be studied to reduce the surgical mortality and morbidity of the complicated tracheal stenosis.