본 연구에서는 전통 유기 주조 시 발생하는 미충전 결함을 방지하기 위하여, 주조 공정 조건 선택 방안을 제시하고자 한다. 공정 조건에 따라 발생하는 결함 유무를 학습하여 어떠한 공정 조건이 주어질 때, 결함 발생 여부를 예측하는 인공지능 모델을 개발하고 검증하였다. 이를 응용하여 적합한 공정 조건을 결정하였고, 추가적인 시뮬레이션의 결과를 상호 비교하여 결정된 조건을 검증하였다. 이를 통해 원하는 사형 모델에서 결함을 방지할 수 있는 주조 공정 조건을 결정할 수 있다. 이와 같은 기계학습 및 전통기술 표준화를 통해 향후 전통 유기의 스마트 공방화에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
이동 호스트는 무선 통신망의 낮은 대역폭과 호스트들의 이동성, 부족한 저장장치와 배터리 수명 등으로 인하여 결함 발생 가능성이 높다. 이동 호스트의 결함에 효율적으로 대처하기 위한 결함 허용 기법에 관한 연구가 많이 진행되어 왔다. 셀룰라 네트워크에서는 이동 호스트이외에도 이동 호스트를 연결시키는 기지국은 보다 높은 수준의 가용도를 요구하므로 기지국의 결함에 대한 연구도 필수적이다. 본 논문에서는 이동 호스트 결함 복구를 위한 체크포인팅 기법을 기반으로 기지국 결함 복구를 위한 체크포인팅 이중화 기법을 제안하고 성능을 분석하였다. 또한 이동 호스트의 결함 복구를 위해 체크포인트가 존재하는 기지국의 복구를 기다리는 방법과 다른 기지국의 체크포인트를 이용하는 방법의 성능을 비교 분석하였다.
본 논문에서는 공압출 다층 필름 제조공정에서 수지의 품질에 영향을 주는 외관상의 결함을 검사하는 비젼 시스템을 제안한다. 필름 생산 과정에서는 흑점이나 주름 등을 포함한 다양한 결함이 발생할 수 있는데, 명암이 명확히 구별되는 결함도 있지만 그렇지 않은 결함들은 필름의 특성에 의해 검출 및 분류가 어려운 경우가 많다. 제안된 논문에서는 전체 검사시스템의 소개와 함께 결함의 종류 분류와 검출 및 분류 방법을 제안하는데, 특히 애매한 결함의 구분을 위해 지역적 이진패턴(LBP)에 기반한 텍스쳐 분석 방법을 이용한다. 실험을 통해 제안된 시스템 및 방법이 필름 생산과정의 다양한 결함들을 잘 검출하고 분류하는 것을 알 수 있었다.
철도차량의 대차는 열차 주행을 위한 핵심적인 장치이다. 철도차량의 대차에서 피로결함은 운행 중 기대되지 않거나 과도한 하중, 용접결함, 재료 결함 등의 다양한 요인에 의해 발생할 수 있다. 철도차량의 사고를 방지하기 위해서 차체-대차연결부의 손상을 검출하고 발생 결함에 대한 정확한 평가가 요구된다. 이러한 철도차량의 차체-대차 연결부는 초음파 비파괴 검사를 통하여 건전성을 확보하고 있으나 결함 발생에 대한 학습기법을 이용한 판정방법이 필요하다. 최근 미세한 결함이나 유사한 결함을 높은 인식율로 검출하기 위하여 딥러닝 기법에 관한 여러 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 철도차량의 차체-대차 연결부의 결함 검출능력을 위하여 용접부의 인공결함 시편에 대하여 데이터베이스 구축하였으며. 웨지형 초음파 센서를 이용하여 차체-대차 연결부에 대한 비파괴 검사를 수행하였다. 부가적으로 인적오류를 최소화하기 위하여 결함판단 학습기법인 합성곱 신경망기법(Convolutional Neural Network)을 적용하였다. 그 결과 합성곱 신경망기법 기법을 이용하여 철도차량의 차체-대차 연결 용접부의 균열을 99.98%이상 균열성 결함으로 판별할 수 있었으며 철도차량 차체-대차 연결부의 비파괴검사시 본 연구의 기술이 적용 가능함을 확인할 수 있었다.
원격 프로시듀어 호출은 좀 더 효율적이며 신뢰성이 가미된 분산 프로그램을 프로 그래머가 작성하기 쉽도록 하기 위하여 연구 되어 왔다. 본 연구에서는 하드웨어 결함 에 대한 신뢰성 있는 결함 허용 원격 프로시듀어 호출 기법을 제시한다. 결합 허용은 chain이라 불리는 노드의 그룹으로 프로시듈어를 복제 하여 제공하며, chain내의 사본 들은 선형적인 순서로 되어 있다. 프로시듀어에 대한 호출은 chain내의 첫 번째 사본 (primary copy)으로 보내지며, 나머지 사본에게는 내부적으로 전파된다. 결함이 발생 한 경우, 결함이 발생하지 않은 chain 내의 첫 번째 사본이 caller에게 결과를 반환하 게 된다. 특히, 제한적으로 ack message을 사용함으로써 중복된 call message와 result message의 처리를 피하였다. 이 기법은 기존의 원격 프로시듀어 호출에 비하여 효율적 이고 신뢰성 있는 결함 허용을 제공하게 된다.
본 논문에서는 ATi$O_3$(A=Ca, Sr, Ba) 조성을 갖는 단순 페롭스카이트 구조에서 생성되는 격자결함 구조에 대하여 고찰하였다. 페롭스카이트 구조는 고충전밀도를 갖기 때문에 프렌클 결함은 고려되지 않았다. 쇼트키결함이나, 고유전자결함도 자연적으로 포함된 억셉타 불순물 농도에 비하면 무시할 정도로 적은 양이다. 실제적으로 전기적 특성에 영향을 주는 것은 전하적 결함을 발생하는 aliovalent 불순물이다. 삼성분계이기 때문에 양이온간의 비화학양론이 발생하며 BaTi$O_3$나 SrTi$O_3$에서 수백 ppm이내의 AO나 Ti$O_2$의 용해도가 관찰되나, CaTi$O_3$에서는 상당량의 CaO와 $TiO_2의$ 용해가 가능하다.
최근 소프트웨어의 결함을 탐지할 수 있는 다양한 종류의 동적분석 도구가 점점 더 많이 활용되고 있다. 하지만 업계에서 실제로 발생하는 결함에 대한 조사는 지금까지 거의 없었다. 본 논문에서는 C/C++, 자바 프로그램에서 결함을 찾아내는 툴인 CodeSonar가 찾아낸 결과를 분석하고자 한다. 분석결과 동남권 지역에서 가장 많이 발생하는 결함들을 다양한 방법으로 제시한다.
사물인터넷을 기반으로 실시간으로 소화기 주변의 상태와 화재 발생 여부, 소화기의 상태를 확인할 수 있는 웹 시스템과 화재 알림을 받을 수 있는 애플리케이션을 구현한다. 해당 시스템의 목표를 명확하게 정하고 구조를 상세히 정의함으로써 개발 도중 일어나는 오류를 최소화한다. 또한, 스마트소화기에 대한 요구분석과 설계, 구현 단계에서 제품 결함을 찾아내고 그 원인을 분석하여 결함을 줄이는 방법을 제안한다. 제안하는 연구를 통해 IoT 기반의 스마트 소화기에 대해 결함관리 신뢰성을 확보할 수 있다.
본 연구에서는 결함이 있는 볼베어링을 모델링하여 결함의 형태별로 진동분석을 하였다. 진동측정은 단일결함과 복합결함이 있는 볼베어링에 대하여 결함위치와 회전속도 변화에 대한 진동신호를 측정하고, 신호 성분들은 고주파 공진기법을 이용해 FFT시켰다. 실험결과 단일결함과 복합결함이 있을 때 결함으로 인해 발생하는 주파수는 결함 특성 주파수와 그 배수의 고조파 성분 피크들이 나타남을 확인하였다. 고주파 공진기법을 이용한 신호처리는 결함의 유무 뿐만 아니라 결함의 부위도 진단이 가능함을 알 수 있었다.
본 논문은 케이슨의 인양작업중 Fitting Anchor의 취성파괴로 인한 들고리의 붕괴원인을 조사하기 위한 실험적 연구이다. 또한, 본 연구에서는 응력해석을 통하여 들고리의 붕괴메카니즘을 분석하고 이를 실제 붕괴과정과 비교한다. 본 연구에서는 파괴된 강재에 대한 파면해석 뿐만아니라 화학성분시험, 인장시험 및 샤르피 V-노치 충격시험을 실시한다. 그리고 이의 시험 결과를 정상적인 강재에 대한 시험결과와 비교한다. 본 연구의 거시적, 미시적인 방법으로 결함을 관찰한 결과, Fitting Anchor 내부에 원주방향으로 나타난 표면결함은 케이슨의 진수시 발생하는 들고리의 인장응력이 작용하기 전에 발생한 것임을 확인할 수 있었다. 이는 균열선단의 응력집중이 발생하여 작용응력보다 큰 응력이 결함에 발생한 것임을 알 수 있다. 또한, 잠재한 결함의 크기가 임계값 이상으로 증가하여 본 연구대상 강재의 응력확대계수가 증가하였을 것으로 판단된다. 그래서 균열선단의 응력확대계수가 본 강재의 파괴인성보다 크게 되어 케이슨의 인양작업중에 취성파괴를 일으킨 것으로 사료된다. 본 연구결과에 따르면 케이슨 들고리의 붕괴는 Fitting Anchor의 취성파괴로 발생한 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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