본 논문에서는 고온히터의 주 고장 원인이 되는 단자대 솔더 접합부의 손상 원인을 파악하여 사용 수명을 예측하는 방법을 제시하였다. 고온 히터 사용에 따르는 온도 스트레스로 인한 단자대 솔더 접합부의 영향을 알아보기 위해 동일한 부하 조건을 재현할 수 있는 고온히터 시편을 제작하였다. 고온히터 단자대의 단락은 주로 솔더접합부 내의 금속간 화합물이나 void로 인한 crack발생에서 기인한다. 가속시험을 통한 고장 재현을 위해 고온히터 시편을 $170^{\circ}C$의 오븐에서 장시간 동안 노출시키며 솔더 내부의 금속간 화합물 조성과 void의 변화를 측정하였다. 솔더 내의 금속간 화합물 층의 변화를 확인하기 위해서 주사전자현미경을 이용한 단면 분석을 시행하였고, 시편의 온도 스트레스로 인한 void 변화를 측정하기 위해 저항분광법을 이용한 특정 기준 주파수와 위상에 대한 신호를 실시간으로 측정하는 동시에 microCT를 이용하여 void 분율을 간헐적으로 관찰하였다. 시험결과 고온 노출 시간이 증가함에 따라 솔더 내부의 void의 분율이 증가하는 것을 확인하였으며 위상차 변화와 높은 상관관계가 있음을 확인하였다. 이 상관관계를 통해 온도 스트레스에 노출된 고온히터의 수명을 비파괴적으로 예측할 수 있음을 제시하였다.
만성간질환(Chronic diffuse hepatopathy)의 진단은 간경화, 간부전, 간암으로 인한 사망률과 유병율을 감소시키는 중요한 임상과제 중 하나이다. 이에 본 연구에서는 초음파진단 영상을 바탕으로 간탄력도검사(Fibroscan)를 통해 지방간, 만성간질환을 예측할 수 있는 기준을 알아보고자 하였다. 280명의 환자를 대상으로 혈청학적 검사, 간탄력도 검사 측정값(kPa)을 분석하였으며 ROC 곡선분석을 이용하여 지방간 및 만성간질환을 예측을 위한 간탄력도 측정값의 cut-off value를 결정하였다. 혈청학적 검사에서 Bililubin, PT(prothrombin time)은 질병예측에 관련성이 없었으며(p=0.243, p=0.115), 혈당과 중성지방수치는 지방간에서 의미 있는 차이를 보이며 높게 나타났다(p<0.05). 간탄력도 측정값은 정상 대조군, 지방간, 만성간질환 순으로 높게 측정되었으며 만성간질환 예측을 위한 cut-off value는 10.3 kPa(AUC 0.98, Sensitivity 94.94%, Specificity 94.93%)로 결정하였다. 따라서 정량적인 평가로 만성간질환 환자의 진단에 일차적인 도구로 활용될 것으로 사료된다.
연구배경: 급성 호흡부전 환자에서 기관지경 검사 시비침습적 양압환기를 적용하면 저산소혈증의 악화 없이 안전하게 검사를 시행할 수 있으나 일부 환자에서는 저산소혈증의 악화로 기계 환기가 필요하게 된다. 본 연구는 저산소혈증으로 비침습적 양압환기 적용 하에 기관지경 검사를 시행한 환자들에서 검사 후 기관 삽관의 빈도 및 예측 인자를 알아보고자 하였다. 방 법: 2005년 1월부터 2007년 10월까지 삼성서울병원 내과계 중환자실에서 기관지경 검사를 받은 환자 210명 중 저산소혈증으로 비침습적 양압환기 적용 하에 기관지경 검사를 시행한 36명의 환자를 대상으로 후향적 조사를 시행하였다. 결 과: 36명의 환자(남:여, 18:18)들의 중앙연령은 55세(사분위 범위, 43~65세)였다. 기관지경 검사 전 SOFA 점수는 4점(3~7점), SAPSII 점수는 37점(30~42점)이었고 P/F ratio는 중앙값 155 (90~190)이었다. 기관지경 검사 후 17명(47%)에서 기관 삽관이 시행되었고, 시술 후 삽관까지 걸린 시간의 중앙값은 22시간(2~50시간) 이었다. 36명의 환자 중 15명(42%)이 사망하였고, 기관 삽관이 필요했던 경우 그렇지 않은 경우보다 병원 내 사망률이 높았다(11 [65%] vs. 4 [21%], p=0.017). 다중 로지스틱 회기분석 결과 기관지경 검사 전의 P/F ratio만이 기관지경 검사 후 기관 삽관과 독립적으로 관련이 있었다(OR, 0.961; 95% CI, 0.924~0.999; p=0.047). 결 론: 급성 호흡부전 환자에서 기관지경 검사 시 저산소혈증의 악화를 방지하기 위해 비침습적 양압환기를 적용할 때 적절한 환자 선택이 중요하며, 중증 저산소혈증환자에서는 기관 삽관을 대비하여 검사 후 집중적인 감시가 필요할 것으로 사료된다.
경사제 피복재를 예방적으로 유지관리할 수 있는 조건기반 할인비용모형을 제안하였다. 하중발생 사상을 이산시간 확률과정으로 고려하는 추계학적 누적 피해모형과 보수보강 비용에 대한 경제성 모형을 결합하여 수학적으로 유도하였다. 특히 본 논문에서 유도된 조건기반 유지관리의 할인비용모형은 시간에 따른 비용의 가치 뿐만 아니라 누적피해의 비선형성도 고려할 수 있다. 본 연구의 결과는 기존 모형들의 결과와 비교하여 만족스럽게 검증되었다. 또한 구조물의 중요도와 이자율 변화에 대한 민감도 분석도 수행하여, 구조물의 중요도가 높아질수록 예방적 보수보강의 최적시기는 빨라지나 이자율은 커질수록 반대의 경향이 나타난다는 것을 알았다. 한편 본 연구에서 유도된 추계학적 기대비용모형을 이용하여 여러 조건에 대하여 임의의 경사제 피복재 단면을 해석하였다. 표본경로기법을 적용하여 임의의 태풍 내습에 따른 경사제 피복재의 기대 누적피해수준을 예측하여 피해강도함수의 계수들을 추정할 수 있었다. 특히 하중발생 과정을 HPP(Homogeneous Poisson Process) 뿐만 아니라 DSPP(Doubly Stochastic Poisson Process)로도 해석하여 기대 누적피해수준에 미치는 하중발생의 불확실성에 대한 영향을 분석하여 하중발생사상을 이산시간 확률과정으로 고려해도 된다는 것을 확인하였다. 조건기반 할인비용모형의 해석 결과에 의하면 경사제 피복재의 설계조건에 따라 기대 누적피해수준의 거동특성이 크게 달라지고 이에 따라 예방적 보수보강을 수행하는 최적시기도 변한다는 것을 알 수 있었다. 마지막으로 파괴한계, 구조물의 중요도 그리고 이자율을 변화시키면서 예방적 유지관리를 가장 경제적으로 수행할 수 있는 최적시점과 피해규모를 결정할 수 있었다.
임플란트 시술 부위의 정확하고 객관적인 골조직의 평가는 치료계획을 세우고 결과를 예측하는 과정에서 중요한 요소로 작용한다. 골조직 평가는 임플란트가 시술되는 치조골의 상부구조 제작 시기를 결정할 수 있는 가장 객관적 방법이다. 하지만 이러한 골조직 평가가 치과 임상의의 주관적인 견해에 의해서 기초가 수립되기 때문에 상당한 모순을 내포하고 있다. 치과임상들 역시 골조직에 대한 주관적인 평가의 문제점을 지적하고 있다. 따라서 정확하고 객관적인 기준을 마련하는 것이 요청된다. 과거 골밀도 평가는 임플란트 시술시 드릴링 작업과 같이 치고임상의의 주관적인 감각에 의존하였다. 그러나 이제는 컴퓨터 단층 촬영에서 나타난 각 픽셀에 대한 CT의 HU(Hounsfield unit)값을 이용하여 객관적이고 정확한 분류가 가능하게 되었다. Misch와 Kircos는 주관적인 골밀도 분류를 수치화하여 골조직을 D1부터 D5까지 다섯 단계로 나누었다. 하지만, 이 분류 방법도 정량화 된 테이터를 이용한 것이 아니라 감각에 의해 분류한 것을 단지 수치화한 것이다. 그러므로 더욱 객관적이고 정량화된 데이터의 비교 분석을 통해 임플란트 시술 부위의 골질을 평가할 필요가 있다. 임플란트시술은 치과의료분쟁에서 가장 높은 빈도를 차지하고 있다. 따라서 객관적인 검사와 합리적인 치료방법을 도입하여 임플란트 시술이 이루어진다면 의료분쟁에서 보다 합리적인 결과에 도달할 수 있을 것이며, 임플란트 시술의 실패율도 낮아 질 것이다. 따라서 본 연구의 궁극적인 목적은 객관적이고 정량화된 데이터를 기초로 한 법적으로 새로운 기준을 만들어서 환자뿐만 아니라 치과 임상의에게도 발생될 수 있는 의료분쟁을 최소화하고 하고자 하는 것이다.
연구목적: 이 연구는 토석류로 발생하는 토사유출량 예측 알고리즘을 개발하고, 이를 활용한 GIS 기반 사방댐 적정배치 의사결정 지원 시스템 구현을 목적으로 하였다. 연구방법:평균 계류 폭과 길이를 이용한 누적 토사유출량 예측 방법에 초기 붕괴량과 이에 영향하는 집수길이를 입력인자로 활용하여 토석류로 인해 발생하는 누적 토사유출량 예측 알고리즘을 제시하였다. 연구결과: 알고리즘을 통해 산출된 예측 토사유출량과 실제 토사유출량은 평균 1.1배 차이가 나타나 정확도는 비교적 높았다. 또한 구현된 프로그램은 사방댐의 위치 및 규모를 결정하는 객관적인 지표로서 실무자의 합리적인 의사결정에 도움을 줄 수 있다. 결론: 사방사업이 매년 시행되고 있는 상황에서 합리적인 사방댐 위치 및 규모 결정을 통해 산지토사재해 방재에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
TBM의 굴착효율을 높이는 가장 중요한 인자인 디스크커터와 커터비트는 커터헤드 설계 및 시공 시 핵심요소로 지반조건에 맞는 디스크커터의 배치, 간격, 개수, 크기, 재질 등은 TBM 공사의 성패를 좌우한다. 또한, 디스크커터는 대표적인 소모성 부품으로 교체횟수에 대한 정확한 예측이 수반되지 않으면, 공사비는 물론 공사에 막대한 지장을 초래 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 대구경 이수식 쉴드TBM 현장에 대하여 설계 시 산정된 디스크커터의 교체횟수와 실제 시공 시 발생한 디스크커터의 마모깊이 및 교체위치에 대하여 현장데이터를 분석하여 비교·연구하였다. 정량적인 비교를 위하여 일정한 굴진데이터를 나타내는 구간에서 지반에 따라 풍화토/풍화암, 연암, 경암으로 나누어 구분하였으며, 디스크커터의 위치에 따라 동심원의 궤적이 다르므로 위치에 따라 비교분석 하였다.
철도는 항공기, 선박 등과 더불어 대표적 대중교통 수단으로서 최근 고속 철도의 등장으로 인해 그 비중이 점점 더 높아지고 있으며, 아울러 대형사고의 위험 또한 증가하고 있다. 이중에서 철도 차량의 차축 베어링은 높은 안전성이 요구되는 부품으로서 최근 이의 고장예측을 위한 건전성 관리기술(Prognostics and Health Management, PHM)에 많은 연구가 집중되고 있다. PHM은 센서를 통해 얻은 데이터로부터 결함관련 특징신호를 추출하고 현재의 고장수준 진단과 미래의 고장싯점을 예측하는 기술로서, 이중에서 가장 중요한 부분은 올바른 특징신호를 추출하는 것이다. 그러나 지금까지의 특징신호들은 잡음으로 인한 심한 변동이나 비단조 경향으로 인해 고장예측에 이용하기에 부족한 점이 있었다. 본 연구에서는 이를 극복하기 위해 주파수 에너지 이동현상을 기반으로 정보 엔트로피를 특징신호로 사용하는 새로운 특징신호 추출법을 개발하고 IEEE 2012 PHM 경진대회에서 공개된 FEMTO 베어링 수명시험 데이터를 대상으로 기존의 특징신호들과 고장예측 성능비교를 함으로써 그 우수성을 검증하였다.
최근 자동차 교통량의 증가로 인해 차량 전복사고가 급증하여 이에 따른 인명피해가 증가해왔으며, 이를 방지하기 위한 차량충돌 실험장비 및 해석프로그램 개발 등의 다양한 기술이 진보되고 있다. 본 연구에서는 적용한 차량모델은 미국 FORD사의 EXPLORER 차종이고, Rollover 해석은 차량충돌해석에 상용되고 있는 PC-Crash 프로그램을 이용하여 SUV의 전복사고 거동 및 충돌속도를 예측하였다. 그 해석결과로 FMVSS No. 208 법규를 통한 SUV차량의 실제 Rollover 거동과 비교할 때 유사한 결과를 보여주었으며, 충돌속도 및 롤각의 특성은 1000 msec 이후부터는 다소 오차율이 커지는 경향을 나타냈다. 그리고 NHTSA의 데이터베이스를 활용하여 고찰한 결과로 충돌속도 15~77 km/h, 충돌각도 $22{\sim}74^{\circ}$ 범위에서 전복사고가 가장 많이 발생함을 나타냈고, 실제 사고사례를 적용함으로써 차량 출발 위치, Roof 파손위치, 정지위치를 재현시켜 차량 Roof가 파손될 때 차량속도 및 충돌시간을 예측할 수 있었다.
본 연구는 정상 가동 중에도 회전수가 변하는 기기의 이상 및 고장 진단 방안을 다루고 있다. 회전수가 변함에 따라 비정상적 시계열 특성을 내포한 센서 데이터에 기계학습을 적용할 수 있는 절차를 제시하고자 하였다. 기계학습으로는 k-Nearest Neighbor(k-NN), Support Vector Machine(SVM), Random Forest을 사용하여 이상 및 고장 진단을 수행하였다. 또한 진단 정확성을 비교할 목적으로 이상 감지에 오토인코더, 고장진단에는 합성곱 기반의 Conv1D도 추가로 이용하였다. 비정상적 시계열로부터 통계 및 주파수 속성으로 구성된 시계열 특징 벡터를 추출하고, 추출된 특징 벡터에 정규화 및 차원 축소 기법을 적용하였다. 특징 벡터의 선택과 정규화, 차원 축소 여부에 따라 달라지는 기계학습의 진단 정확도를 비교하였다. 또한, 적용된 학습 알고리즘 별로 초매개변수 최적화 과정과 적층 구조를 설명하였다. 최종적으로 기존의 심층학습과 비교하여, 기계학습도 가변 회전기기의 고장을 정확하게 진단할 수 있는 절차를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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