• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.138-142
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• 2018

본 연구에서는 플랜트 기자재 중 수충격에 매우 취약한 신축관 이음을 대상으로 수충격 발생 시 신축관 이음의 신축량의 변화를 현장에서 취득한 후 HIL 시뮬레이터의 작동데이터로 적용한 HILS 기법을 적용한 진동내구 시험을 수행하였다. 또한 진동내구 시험 시 내구수명의 주요 스트레스 인자로 신축관 내부압력을 가정하였다. 진동내구 시험은 신축관 내부 설정압 따라 진행되었으며 수명데이터를 이용, 수명데이터를 잘 따르는 곡선을 접합하여 수명예측 모델식을 유도하였고 특정 내부 설정압에서의 시험 및 수명결과를 통하여 이를 검증하였다. 한편, 시험 중 발생 된 신축관의 고장모드는 모두 벨로우즈 부 표면에 발생된 크랙과 크랙을 통한 누수 등이 있었다. 본 연구에서 유도한 수명에측 모델식은 설정압력을 스트레스 인자로 따르는 전형적인 역승모형이며 특정환경에서만 적용될 수 있는 한계를 지니고 있다. 이에 본 연구는 진동내구 수명의 가속요인인 압력 외 온도상태 등을 다양한 수명변수가 적용 가능한 복합수명예측 모델식을 개발할 예정이다.

• 한국철도학회논문집
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• 제8권5호
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• pp.439-443
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• 2005

The biggest challenge bridge agencies face is the maintenance of bridges, keeping them safe and serviceable, with limited funds. To maintain the bridges effectively, there is and urgent need to predict their remaining life from a system reliability viewpoint. In this paper, a model using lifetime functions to evaluate the overall system probability of survival of a rail road bridge is proposed. In this model, the rail load bridge is modeled as a system. Using the model, the lifetime of the rail road bridge is predicted.

• 한국안전학회지
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• 제34권1호
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• pp.8-13
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• 2019

Weight and elongation changes of IV and HIV insulations were measured simultaneously at several given temperature of $80^{\circ}C$, $90^{\circ}C$ and $100^{\circ}C$. And the lifetime was predicted using the Arrhenius model. Based on the initial weight values, a 50% elongation reduction was seen at 6.96% for the IV insulation and 10.29% for the HIV insulation. The activation energy from the slope of the lifetime regression equation was calculated as 92.895 kJ/mol(0.9632 eV) for the IV insulation and 95.213 kJ/mol(0.9873 eV) for the HIV insulation. Also, the expected lifetime at the operating temperature of $30^{\circ}C$ to $90^{\circ}C$ is 2.02 to 94.32 years, and longer lifetime was predicted on HIV insulated wires than on IV insulated wires. As a result, it was found that the thermal characteristics of the HIV insulated wires were about 12.44% better than those of IV insulated wires under the same conditions of use.

• Animal Bioscience
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• 제37권4호
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• pp.622-630
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• 2024

Objective: Pig breeders cannot obtain phenotypic information at the time of selection for sow lifetime productivity (SLP). They would benefit from obtaining genetic information of candidate sows. Genomic data interpreted using deep learning (DL) techniques could contribute to the genetic improvement of SLP to maximize farm profitability because DL models capture nonlinear genetic effects such as dominance and epistasis more efficiently than conventional genomic prediction methods based on linear models. This study aimed to investigate the usefulness of DL for the genomic prediction of two SLP-related traits; lifetime number of litters (LNL) and lifetime pig production (LPP). Methods: Two bivariate DL models, convolutional neural network (CNN) and local convolutional neural network (LCNN), were compared with conventional bivariate linear models (i.e., genomic best linear unbiased prediction, Bayesian ridge regression, Bayes A, and Bayes B). Phenotype and pedigree data were collected from 40,011 sows that had husbandry records. Among these, 3,652 pigs were genotyped using the PorcineSNP60K BeadChip. Results: The best predictive correlation for LNL was obtained with CNN (0.28), followed by LCNN (0.26) and conventional linear models (approximately 0.21). For LPP, the best predictive correlation was also obtained with CNN (0.29), followed by LCNN (0.27) and conventional linear models (approximately 0.25). A similar trend was observed with the mean squared error of prediction for the SLP traits. Conclusion: This study provides an example of a CNN that can outperform against the linear model-based genomic prediction approaches when the nonlinear interaction components are important because LNL and LPP exhibited strong epistatic interaction components. Additionally, our results suggest that applying bivariate DL models could also contribute to the prediction accuracy by utilizing the genetic correlation between LNL and LPP.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.1446-1452
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• 1994

본 논문은 일반적으로 채택하고 있는 소자(device)의 수명분포인 와이블(Weibull) 분포를 적용하여 소자의 가속(accelerated) 수명 테스트에서 얻은 데이터, 즉 소자의 고정 시간을 이용하여 소자의 수명을 예측(prediction)하는데 필요한 보수(parameter)들을 추정 하는데 베이지안(Bayesian) 추정법을 이용하였다. 베이지안 추정법에서 모수를 추정하기 위해서는 사전정보가 있어야 하는데 본 논문에서는 사전정보 없이 현재의 정보만을 이용하여 모수를 추정하는 방법을 제안하였다. 스트레스가 온도인 경우, Arrhenius 모델을 적용하여 소자의 정상동작 상태에서의 수명을 예측 하는데 선형 추정을 하였다.

• 전자공학회논문지A
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• 제30A권8호
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• pp.49-56
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• 1993

In this paper, we present a new lifetime prediction model for PMOSFET by using the correlation between transconductance degradation and substrate current influence. The suggested model is applied to a different channel structured PMOSFET, dgm/gm of both SC-PMOSFET and BC-PMOSFET appear with one straigth line about Qbib, therefore, this model is independent of channel structure. The suggested model is applied to a different drain structured SC-PMOSFET. Unlike S/D structured SC-PMOSFET, dgm/gm of LDD structured SC-PMOSFET appears with one straight line about Qb, therefore, this model is dependent of drain structure.

• 대한기계학회논문집A
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• 제38권12호
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• pp.1379-1385
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• 2014

제품의 수명시험 전에 소요될 시험시간을 대강이라도 예측할 수 있으면 비용을 측정하여 시험을 어떻게 진행할지 판단하는데 도움이 된다. 기계부품의 경우의 신뢰도예측은 시스템의 고장 혹은 열화 메커니즘이 복잡하고 보편적인 데이터베이스가 존재하지 않기 때문에 수행이 난해하다. 본 연구는 유압 액추에이터와 공압 액추에이터에 각각 설치되는 탄성 U 형 씰을 대상으로 수명예측을 NSWC에서 제안하는 고장물리를 고려한 고장률 모형과 현장 데이터베이스를 활용하여 수행하였다. 그 결과들을 검증하기 위해 예측된 수명과 시험된 수명데이터들을 비교하였다. 본 연구는 고장률 모형에 포함된 각종 계수 값들을 결정하는 과정과 씰의 수명에 영향을 주는 인자들의 개별 민감도를 분석하고 그 미비점을 고찰하였다.

• 전자공학회논문지A
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• 제30A권9호
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• pp.30-37
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• 1993

In this paper, we present a simple and general lifetime prediction model for PMOSFET by using the correlation between transconductance degradation and gate current influence to solve a problem that that I$_{b}$ is dependent on drain structure. The suggested model is applied to a different channel, drain structured PMOSFET. For all PMOSFETs, dg$_{m}$/g$_{m}$ of PMOSFET appears with one straight line about Q$_{g}$, therefore, this model using I$_{g}$ is consistent with experiment result independently of channel, drain structure. It is, therefore, proposed that a model using I$_{g}$ has a general applicability for PMOSFET's.

• 대한기계학회논문집A
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• 제40권3호
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• pp.259-265
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• 2016

최근에 온도변화 환경에서 칩저항 실장용 유 무연 솔더의 수명예측모델이 개발되었다. 개발된 수명예측모델에 의하면 가속조건에서는 칩저항 실장 무연솔더가 유연솔더보다 수명이 적은 것으로 나타나지만, 실제조건에서는 무연솔더의 신뢰성이 유연솔더보다 우수하다. 본 연구에서는 개발된 수명예측모델의 검증 연구를 수행한다. 수명예측모델을 다른 칩저항 실장 유 무연 솔더 시험 결과에 적용하고 비교하기 위해서, 유한요소모델을 개발하고 시험 온도사이클 조건을 적용한다. 변형율 에너지 밀도를 계산하고 수명을 예측한다. 마지막으로 유 무연 솔더에 대해서 예측결과를 시험결과와 비교한다. 검증 결과는 개발된 수명예측모델이 사용 가능한 범위에서 수명을 예측할 수 있음을 보인다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.173-179
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• 2023

본 논문에서는 4세대 VNAND 공정으로 만들어진 Peri 소자의 스트레스 영역 별 time-dependent dielectric breakdown(TDDB) 열화 메커니즘을 분석하고, 기존의 수명 예측 모델보다 더 넓은 신뢰성 평가 영역에서 신속성과 정확성을 향상시킬 수 있는 수명 예측 보완 모델을 제시하였다. SiON 절연층 nMOSFET에서 5개의 Vstr 조건에 대해 각 10번의 constant voltage stress(CVS) 측정 후, stress-induced leakage current(SILC) 분석을 통해 저전계 영역에서의 전계 기반 열화 메커니즘과 고전계 영역에서의 전류 기반 열화 메커니즘이 주요함을 확인하였다. 이후 Weibull 분포로부터 time-to-failure(TF)를 추출하여 기존의 E-모델과 1/E-모델의 수명 예측 한계점을 확인하였고, 각 모델의 결합 분리 열화 상수(k)를 추출 및 결합하여 전계 및 전류 기반의 열화 메커니즘을 모두 포함하는 병렬식 상호보완 모델을 제시하였다. 최종적으로 실측한 TDDB 데이터의 수명을 예측할 시, 기존의 E-모델과 1/E-모델에 비해 넓은 전계 영역에서 각 메커니즘을 모두 반영하여 높은 스트레스에서 신속한 신뢰성 평가로 더 정확한 수명을 예측할 수 있음을 확인하였다.