코레일은 고속철도 운행 이후 RCM을 적용한 신뢰성 정착에 많은 노력을 해 오고 있다. 또한 고속철도에 이어 일반차량 분야의 차종에 대한 검수주기 및 방법 등에 대한 최적화 연구를 수행하고 있다. 일반차종 중 가장 최근의 모델이고 향후 운행량이 늘어날 것으로 예상되는 신형전기 기관차의 검수주기 및 방법에 대한 연구를 진행 중에 있다. 신형전기기관차의 현행 검수주기 및 방법과 동종차량의 검수 현황, 국외 선진국의 동종차량의 검수현황 등을 분석하여 최적의 검수방안을 찾고자 한다. 현행 시행되고 있는 신형전기기관차의 검수주기는 안전성에 우선을 두어 경제성 및 신뢰성이 다소 소홀히 되고 있음을 알 수 있다. 연구를 통해 안전성을 확보함과 동시에 경제성과 신뢰성을 얻을 수 있는 정비방법을 찾고자 한다. 이번 논문에서는 현행 검수 실태의 분석을 통해 문제점과 개선점이 무엇인지를 찾아내는 것으로 하였다. 향후 연구가 종결되는 시점(2008년 말)에서 최적의 대안을 제시할 수 있을 것이다.
북극항로(NSR)를 통항하는 상선과 화물량이 매년 중가추세에 있다. 쇄빙선의 도움을 받아 북극항로를 통항하는 상선의 안전한 항해를 위협하는 가장 큰 요인은 얼음과의 충돌이다. 따라서 선박과 얼음의 충돌 메커니즘을 규명하기 위한 노력이 관련 연구자들에 의해서 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 북극항로를 운항하는 내빙선과 유빙의 충돌을 가정한 예인수조실험을 실시하며, 충돌 후 얼음의 운동(속력, 궤적)을 머신비전검사를 통해서 계측한다. 아울러 오차계산을 통해서 머신비전검사 기법의 정밀도를 검증한다.
IMF이후 건설 물량은 감소하고 있는 경향이나 재해율은 그다지 감소하지 않고 있고 여전히 중대재해는 계속 발생하고 있는 추세이며, 건설업체에서는 안전관리에 대한비용을 더욱 아끼려 하고 있어 비용절감을 위해 재해예방을 위한 안전시설 비용이나 안전활동 비용을 투자하지 않고 있다. 따라서, 본 연구는 중·소규모 건설현장 안전점검의 실태를 조사 분석하여 문제점을 도출하고 효율적 운영방안을 제시하는 것으로 하였다 현행 안전점검의 실태조사를 위하여 안전점검의 관계담당자인 전국의 노동부 지방노동관서 근로감독관, 한국산업안전의 각 지역본부 및 지도원 기술직원, 안전점검대상 건설현장 관계자에게 각각 설문 조사지를 배부하여 실태를 조사하고 분석하였으며, 또한 노동부의 최근 년도인 1999년, 2000년도의 재해발생통계 및 안전점검실적 자료, 대한건설협회의 최근 년도별 건설공사 수주금액, 공사규모별 현황 및 외국의 건설현장 안전점검사례를 수집하고 분석하였다. 이러한 실태조사 등 수집된 자료분석 및 각종 참고문헌 연구를 통하여 안전점검의 대상현장을 선정하는 기준과 위반사항에 대한 행정 및 사법조치 기준에 대한 문제점을 제시하고 이러한 문제점에 대하여 효율적인 개선대책을 제시하였다.
강 소성 모델을 이용한 단순보의 손상곡선을 소성힌지를 발생시키는 정역학적 붕괴하중과 이상임펄스에 대한 하중최대치 비와 임펄스 비를 이용하여 작성하였다. 작성된 손상곡선으로부터 임펄스와 하중 최대치가 구조물의 안전에 중요 변수가 됨을 보였으며 또한, 하중최대치 비와 임펄스 비로 작성된 손상곡선은 하중작용시간과 하중의 형태 그리고 구조물의 동적 특성이 함께 고려된 기준으로, 등가 동하중에 초점을 맞추어 일괄적으로 구조물의 안전성을 판단할 수 있는 방법이다.
The structural health of a pipeline is usually assessed by visual inspection. In addition to the fact that this method is expensive and time consuming, inspection of the whole structure is not possible due to limited access to some points. Therefore, adopting a damage detection method without the mentioned limitations is important in order to increase the safety of the structure. In recent years, vibration-based methods have been used to detect damage. These methods detect structural defects based on the fact that the dynamic responses of the structure will change due to damage existence. Therefore, the location and extent of damage, before and after the damage, are determined. In this study, fuzzy genetic algorithm has been used to monitor the structural health of the pipeline to create a fuzzy automated system and all kinds of possible failure scenarios that can occur for the structure. For this purpose, the results of an experimental model have been used. Its numerical model is generated in ABAQUS software and the results of the analysis are used in the fuzzy genetic algorithm. Results show that the system is more accurate in detecting high-intensity damages, and the use of higher frequency modes helps to increase accuracy. Moreover, the system considers the damage in symmetric regions with the same degree of membership. To deal with the uncertainties, some error values are added, which are observed to be negligible up to 10% of the error.
FTA체결의 증가, 식품교역 증가 및 소비자의 다양한 식품 선호도 등으로 농축수산물 및 가공식품의 수입량은 매년 증가하고 있는 추세이다. 수입식품의 안전성을 확인하는 정밀검사는 전체 수입식품건수 대비 20%정도를 차지하고 계속 증가하고 있는 반면에 정부의 수입안전관리에 필요한 예산과 인력은 그 한계점에 다다르고 있다. 수입식품 안전사고가 발생하게 되면 막대한 사회적, 경제적 손실을 야기할 수 있으므로 수입식품의 수입허용여부를 정확하게 예측하여 선제 대응하는 것은 수입안전관리의 효율성과 경제성을 획기적으로 높일 수 있게 된다. 식품분야에서는 이미 엄청난 양의 정형 데이터가 과거로부터 쌓여 왔으며 이에 대한 충분한 분석을 통한 활용은 아직은 부족한 것이 현실이다. 전체 수입건수와 중량 중에서 차지하는 가공식품의 비중은 평균 75%에 달하고 있어 식품분야에서도 빅데이터의 분석, 분석기법의 적용 등으로 다량의 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하는 과학적이고 자동화된 부적합탐지시스템의 연구가 절실한 상황이다. 이러한 배경에서 본 연구는 기계학습분야의 다양한 부적합 예측 모형을 적용하였으며 예측 모형의 정확도를 개선시키기 위한 방편으로 새로운 파생변수의 생성을 통한 데이터 전처리 방안을 제시하였다. 또한 본 연구에서는 기계학습분야의 일반적인 기저 분류기를 적용하여 예측 모형의 성능을 비교하였으며 여러 기저분류기 중 Gaussian Naïve Bayes예측 모형이 수입식품의 부적합을 탐지하여 예측하는 가장 좋은 성과를 보여주었다. 향후 Gaussian Naïve Bayes 예측 모형을 이용한 부적합 탐지 모형을 적용하여 수입식품의 정밀검사 비중을 낮추고 부적합률을 제고시킴으로써 수입안전관리 국가사무의 효율성과 수입통관의 신속성에 지대한 효과를 거둘 수 있으리라 기대한다.
지속적인 안전관리에도 불구하고 매년 건설업 근로자 사망율은 줄어들지 않는 추세다. 이에 따라 건설현장 사고를 예방하기 위한 다양한 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 건설공사 비용 50억원 미만의 건설현장 중 건설사고가 발생할 것으로 예상되는 현장을 우선적으로 선별하는 AI기반 우선점검대상 선정 모델을 개발하였다. 특히, 적용한 AI 알고리즘 중 분류분석에서 가장 뛰어난 성능(사고발생예측 AUC-ROC 90.48 %)을 보인 랜덤 포레스트를 모델 개발에 활용하였으며, 건설사고를 유발하는 주요한 요인으로는 공사비, 총공사일수, 공사실적평가액이 확인되었다. 본 연구를 통해 점검인력 효율화와 건설사고에 대한 선제적 대응의 결과로 8년간 약 917.7 % ROI(투자수익률)를 기대할 수 있다.
Kim, Tae-Min;Lee, Hoon-Soo;Kim, Moon-S.;Lee, Wang-Hee;Cho, Byoung-Kwan
Journal of Biosystems Engineering
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제37권4호
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pp.265-270
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2012
Purpose: An analytic method to design excitation and emission filters of a multispectral fluorescence imaging system is proposed and was demonstrated in an application to poultry fecal inspection Methods: A mathematical model of a multispectral imaging system is proposed and its system parameters, such as excitation and emission filters, were optimally determined by linear discriminant analysis (LDA). An alternating scheme was proposed for numerical implementation. Fluorescence characteristics of organic materials and feces of poultry carcasses are analyzed by LDA to design the optimal excitation and emission filters for poultry fecal inspection. Results: The most appropriate excitation filter was UV-A (about 360 nm) and blue light source (about 460 nm) and band-pass filter was 660-670 nm. The classification accuracy and false positive are 98.4% and 2.5%, respectively. Conclusions: The proposed method is applicable to other agricultural products which are distinguishable by their spectral properties.
Change detection기법은 영상에서 차이를 알아내기 위하여 가장 많이 사용되는 방법이며 다양한 영상환경에 사용된다. 수치지형모델과 수치영상은 같은 수치격자데이타 구조를 가지므로 Change detection기법을 수치지형모델에 적용할 측량결과의 표고데이타를 불규칙삼각형(TIN)으로부터 격자구조로 변환하고 수치지형모델화하여 구조물의 변형지점을 찾는데 사용함으로 많은 소모성 자재와 인력을 줄일 수 있었다. 그 결과를 가시화하여 건물의 변형이 발생한 지점과 변형향을 수치적으로 나타낼 수 있었다.
형식증명승인은 외국 감항당국으로부터 형식증명을 받은 후 국내로 도입되는 항공기, 엔진, 프로펠러에 대한 형식설계 검증을 통해 항공기의 안전성을 확인하는 것을 말한다. 우리나라는 항공안전법 제21조 "형식증명승인"에 따라 국내로 수입되는 항공기에 대한 설계 적합성을 확인하고 있다. 최근 미국, 중국, 싱가포르 등으로 구성된 Validation Principles Working Group은 위험평가 기반의 형식증명승인 모델을 개발하였으며 국제 표준화를 위해 노력하고 있다. 이에 따라, 위험평가기반의 형식증명승인 모델을 분석하고, 우리나라의 형식증명승인 제도의 개선방향을 고찰하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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