본연구는 콘크리트 타설과정에서 반복되는 펌프카 사고를 예방하기 위해서 설계 및 제작의 품질관리와 현(現))정기검사 기준을 개선해야 한다는 점을 제안하며, Booms 파단 사고 예방대책 제시가 목적이고, 최근 1~2년 사이에 발생한 펌프카 기계적 결함 사고의 현황조사와 사고 특징을 분석하고, 펌프카 장비의 검사기준 및 조정원의 자격과 기능교육 기준 마련의 필요성 확인한다. 붐대의 안전성 확인하기 위해서는 선행연구의 구조적 안전성 평가와 최대응력 부위에 대한 선행연구의 유한요소 해석모델 자료를 재분석하고, 2단 붐이 타설중 가장 많은 힘을 받는지와 파괴 가능성을 확인한다. Booms의 유한요소 모델 해석 결과 펌프카는 타설 과정에서 진동으로 피로 하중을 받을 수 있다는 동적해석과 정적해석 재검토 결과 가장 취약한 부위는 2단 붐이었으며, 2st 붐은 제작단계에서 부재 두께를 증가시키고, 상단부에 철판 보강을 권장한다. 펌프카 사고를 방지하기 위해서는 제조사는 생산단계에서 2st Boom 상단에 보강판 부착이 필요하고, 정기검사 비용 현실화와 비파괴 검사를 의무 검사로 반영이 필요하다고 제언한다.
본 연구에서는 유한 상태 기계들 간의 동치 여부를 검증하고자 한다. 즉 모든 입력에 대하여 유한 상태 기계의 반응이 항상 동일한지를 판정하고자 한다. 만약 두 개의 유한 상태 기계가 동치라고 판정된다면, 복잡한 유한 상태 기계는 단순한 기계로 대치될 수 있다. 또한 명세와 구현이 모두 유한 상태 기계로 표현된 경우, 동치 검사를 이용해서 구현이 명세를 만족하는지 결정할 수 있다. 본 논문에서는 이와 같은 유한 상태 기계의 동치 검사를 모델 검사 기법으로 다음과 같이 해결한다. 주어진 유한 상태 기계${M_A}와 {M_R}$를 조합하여 모델 $M = {M_A} {\times} {M_\beta}$을 구축하고, 검사할 동치 조건을 시제 논리식 ${\Phi}$로 기술한다. 만일 모델이 시제 논리식을 만족한다면$(M={\Phi})$ 두 기계는 동치이다. 그렇지 않다면 두 기계는 비동치이며 그 이유를 설명하는 반례를 제공한다. 전 과정이 자동화되었으며, 여러 개의 사례 연구에 적용한 결과 만족할 만한 결과를 얻었다.
본 논문은 여러 옷감 조각들을 이용하여 가상의 3차원 인체 모델에 옷을 입히기 위한 의복 시뮬레이션 시스템을 제안한다. 본 논문에서 의상 제작 과정에 사용한 방법은 2차원 옷감 조각을 디자인하는 과정과 옷감 조각을 재봉하고 여기에 제약점을 정하여 3차원 인체 모델에 의상을 입히는 과정으로 구성된다. 제안된 시스템은 3차원 인체 모델 파일과 2차원 재단 패턴 파일을 읽어 들인 다음 질량-스프링 모델에 기반한 물리적 시뮬레이션에 의해 의복을 착용한 3D 모델을 생성한다. 본 논문의 시스템은 사실적인 시뮬레이션을 위하여 인체 모델을 구성하는 삼각형과 의복을 구성하는 삼각형 사이의 충돌을 검사하고 반응 처리를 수행하였다. 인체를 구성하는 삼각형의 수가 매우 많으므로, 이러한 충돌 검사 및 반응 처리는 많은 시간을 필요로 한다. 이 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 Octree 공간 분할 기법을 이용하여 충돌 검사 및 반응 처리 수를 줄이는 방법을 이용하여 사실적인 영상을 생성할 수 있었고, 수초 이내에 가상 인체 모델에 의복을 입힐 수 있었다.
LED TV 통합검사유닛은 LED BLU의 구동과 동시에 이상 유무 체크, AGING 작업 등 LED BLU를 테스트하기 위한 검사 장비이다. 기존 검사 유닛은 LCD의 종류와 크기에 따라 생산라인에서 검사 유닛을 교체해야 하는 불편한 점이 있어 본 연구에서는 한 가지 LED TV BLU 모델이 아닌 32 ~ 52인치의 다양한 LED TV BLU 모델을 수용할 수 있는 멀티형(통합형) 검사유닛으로 개발한다. 멀티형으로 개발하기 위해서 멀티 LED TV 통합검사유닛의 출력 전류를 80mA ~ 215mA의 범위로 다양한 출력이 되도록 만들고, LED BLU의 상태를 확인 하는 기능, 디밍(밝기 조절)기능 및 장시간 사용 시 열 발생 완화 기능 등을 구현한다. 또한 펌웨어 프로그램을 개발하고 업그레이드 할 수 있도록 하여 새로운 패널에 대해서도 지원할 수 있도록 개발한다.
본 연구의 목적은 정신병리를 겪고 있는 정신건강의학과 환자들의 정서 지능의 특징을 능력 모델에 근거하여 살펴보는 것이다. 이를 위해 2가지 대별되는 정서 지능 측정치 즉, 수행기반 검사와 자기보고식 검사 결과를 비교했다. 자기보고가 가능한 환자들 중 정신증 유무로 구분(각 30명, 32명)하여 전체 지능지수에 유의한 차이가 없음을 확인한 후, 두 집단의 정서 교양 검사(수행기반)와 특성 메타-기분 척도(자기보고식) 점수를 독립 표본 t-test로 분석하였다. 분석결과, 정신증적 집단이 비-정신증적 집단에 비해 수행기반 정서 지능 측정치가 통계적으로 유의하게 낮은 반면, 자기보고를 통해 측정된 정서 지능 측정치는 반대 양상을 보였다. 이와 같은 불일치는 정서 지능 측정방식의 차이에서 기인하는 것으로, 정신병리를 겪는 환자들의 정서지능을 평가할 경우에는 수행기반 검사와 자기보고식 검사의 융합적 사용이 중요함을 시사한다.
지구온난화 문제가 대두되어 세계 각국에서 수소전기차와 같은 친환경 자동차 보급이 증가하는 추세이다. 한국은 수소전기차 초기 시장 형성을 위해 차량 구매 시 보조금 지원, 세금감면 등 전폭적으로 지원하고 있다. 수소전기차 안전성에 있어 중요 핵심은 수소를 저장하는 내압용기로 정기적으로 검사해야 하나 기존 내압용기 검사소만으로는 수소전기차 내압용기 검사수요를 감당하기에는 역부족인 상황으로 수소전기차의 안전관리를 위한 내압용기 검사소 구축이 가장 중요하다. 이에 본 연구에서는 전기차 판매 데이터를 이용하여 Bass 확산모델의 혁신 및 모방계수를 추정하고, 이를 Bass 확산모델에 적용하여 수소전기차의 지역별 보급 대수 및 수소 내압용기 검사수요를 예측하였다. 그 결과 2040년 국내 수소전기차 검사수요는 690,759대로 이를 대비하기 위해서는 191개소의 신규 수소전기차 내압용기 검사소와 검사인력 1,124명이 필요한 것으로 확인되었다.
모델 체킹에서 모델의 크기가 커질수록 검사해야 할 상태 공간이 지수적으로 증가하는 것을 상태폭발문제라고 부르며, 이 문제를 해결하기 위해 추상화 기법이 사용된다. 본 논문에서는 네모라이즈 게임을 대상으로 추상화 기법을 적용하여 게임 모델의 상태 공간을 줄설 기존 방법으로 풀지 못했던 게임을 풀었다. 이 게임은 한붓그리기처럼 출발지부터 이동가능한 모든 지점을 한번만 거쳐, 목적지까지 가는 경로를 찾아내는 도달성 게임이다. 이 게임은 Esterel 언어로 모델링 되었다. Esterel은 동기적 언어로써 게임을 유한상태모델로 모델링하고 관련 모델 체커인 Xeve를 사용하여 모델을 검사한다. Xeve는 모델 체킹 후 특정 출력신호를 방출하기 위한 입력신호들의 시퀀스를 생성해준다. 이 시퀀스가 게임의 해답인 경로가 되는데 Xes라는 시뮬레이터를 통해 실제 정확한 해답인지를 확인한다.
모델 검사는 모델이 속성을 만족하는지를 판정하기 위해서 모델의 상태 공간을 철저하게 조사한다. NuSMV는 모델 검사를 자동으로 수행하는 도구로서 본 논문에서는 이와 같은 NuSMV를 이용하여 푸쉬 푸쉬 게임을 해결한다. 모델이 속성을 만족하지 않는 경우 NuSMV는 그 이유를 설명하는 반례를 생성하게 되는데 NuSMV에 구현되어 있는 반례 생성 방식은 상태 공간을 2번 탐색하기 때문에 게임 풀이에 비효율적이다. 본 논문에서는 반례 생성시 상태 공간을 한 번만 탐색하도록 NuSMV를 재 구현 하였다. 그 결과 게임 풀이에 있어서 원래 NuSMV 보다 약 62%의 시간 절감과 11%의 공간 절감이 있었다.
인체 소변은 혈액 내의 노폐물을 배출하는 과정으로 채취가 쉽고 다양한 물질들이 포함되어 있습니다. 요검사는 이를 통해 질병, 건강상태, 요로 감염 여부 등을 확인하는 용도로 사용됩니다. 요검사에는 물리적 성상 검사, 화학적 검사, 현미경 검사의 세 가지 방법이 있으며, 화학적 검사는 요검사지를 사용하여 쉽게 결과를 확인할 수 있다. 요검사지에는 다양한 항목들을 검사할 수 있으며, 이를 통해 다양한 질병들을 확인할 수 있다. 최근 스마트폰의 보급으로 스마트폰을 이용한 요검사지 판독 연구가 진행되고 있다. 스마트폰을 이용하여 요검사지의 색 변화를 감지하고 판독하는 방법이 있다. 이러한 방법은 RGB값과 색 차이 공식을 사용하여 판별한다. 그러나 다양한 환경 요인으로 인해 정확도가 떨어지는 문제가 있다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 딥러닝 모델을 적용한다. 특히, 경량화된 CNN(Convolutional Neural Networks) 모델을 사용하여 스마트폰 내에서 요검사지의 색 판별을 개선한다. CNN은 이미지 인식과 패턴 찾기에 유용한 모델로, 경량화된 버전도 사용 가능하다. 이를 통해 스마트폰에서 딥러닝 모델을 운영하고 정확한 요검사지 결과를 추출할 수 있다. 요검사지는 다양한 환경에서 촬영하여 딥러닝 모델 학습 이미지를 준비 하였으며 MobileNet V3을 사용하여 요검사 서비스 어플리케이션을 설계하였다.
하드웨어 개발에 있어서 데이터의 신속한 처리와 공정의 저렴한 비용을 위해 회로의 많은 부분이 게이트 레벨에서 구현된다. 기능 검사는 하드웨어 개발에 있어서 설계의 기능을 분석하는 중요한 설계 흐름이다. 기존의 기능 검사는 사용자의 요구에 의해 하드웨어 시스템이 복잡해지고 개발 주기가 점점 빨라지는 시장의 특성으로 인해 설계자에게 시간적 경제적인 부담감을 준다. 본 연구에서는 설계자에게 가중되는 부담을 극복하고 보다 효율적인 기능 검사를 위해 모델 체킹을 동치성 검사에 적용하는 방법을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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