해양 운송 산업은 특성상 항공 및 철도 등의 다른 운송 산업보다 비교적 늦게 신기술이 적용되는 산업이다. 현재 대부분의 선박은 기계장치 및 시스템에 문제가 발생하거나 운용 시간 기반으로 정비를 하는 사후 정비(Corrective Maintenance, CM)와 예방 정비(Preventive Maintenance, PM)에 속하는 시간 기반 정비(TBM, Time Based Maintenance)가 적용되고 있다. 그러나 높은 유지보수 비용이 요구되고, 육상의 즉각적인 지원이 어려우며, 선박이 멈추면 즉시 위험에 노출되는 해양 환경에서 운영되는 선박에서 과도한 단순 정비로 인한 인력과 비용 낭비, 예측되지 못한 고장 및 결함으로 유발되는 사고 등으로 인해 운용 효율화 측면에서 기존 정비법에 대한 한계점이 문제시 되고 있다. 예지 정비(Predictive Maintenance, PdM)는 진보된 기술로 기계의 상태 및 성능을 모니터링하여 고장시기를 예측하여 정비하는 방법으로 핵심 기계장치가 항상 최상의 작동 상태를 효율적으로 유지할 수 있도록 한다. 본 논문은 해양 환경에서 PdM의 적용성에 중점을 둔 해양 예지 정비(MPdM, Maritime Predictive Maintenance)에 대해 고안하였으며, 제시된 MPdM은 지리적 고립과 극한 해양 상황 등 해양 운송 산업의 특수한 환경을 고려하여 설계되었다. 본 논문은 선진 미래 해양 운송을 가능하게 하는 MPdM이라는 개념과 그 필요성을 제안한다.
클라우드 컴퓨팅과 사물인터넷의 대중화에 따라 사물인터넷 컴퓨팅 환경에 존재하는 인터넷 연결이 가능한 장치들의 수가 점차 증가하고 있다. 또한 스마트홈, 헬스케어 등 사물인터넷을 이용한 다양한 인터넷 응용이 많아짐에 따라 통신 지연 및 연산의 신뢰성과 같은 지표의 서비스품질과 관련된 연구들이 진행되고 있다. 사물인터넷 응용의 서비스품질 향상을 위해 중앙집중형 클라우드 서버에 연결하기 보다 장치와 가까이 존재하고 중앙집중형 클라우드 서버와의 오프로드(offload) 협업을 위해 에지 컴퓨팅(edge computing)이 결함된 클라우드-포그 컴퓨팅 환경이 주목을 받고 있다. 하지만 클라우드-포그 컴퓨팅 환경에서 장치들이 이동성을 특성을 가질 때 사물인터넷 응용 서비스의 연속성이 떨어지고 서비스품질 수준이 저하되는 문제점이 발생하고 있다. 이 논문에서는 에지 기반 포그 컴퓨팅 환경에서 이동성 지원을 위한 라이브 마이그레이션 기반 자원 관리 기법을 제안한다. 제안하는 자원 관리 알고리즘은 사용자의 이동성 방향과 속도를 기반으로 일정 시간 뒤의 위치를 예측하고 이를 기반으로 라이브 마이그레이션을 통해 사물인터넷 서비스 이주를 지원한다. 성능 평가를 통해 제안하는 자원 관리 알고리즘의 효용성을 측정하였으며, 성능 실험에서 정지시간(downtime)과 서비스 작업의 신뢰성이 크게 향상됨을 보였다.
세병관(국보 제305호)은 통영 삼도수군통제영에 위치하며, 1605년에 창건한 이래 최근까지 수차례의 중건, 중수, 보수 및 복원을 거쳤다. 연구대상인 세병관 초석은 모두 50개로 다양한 표면손상이 나타난다. 이 초석은 총 6개의 암종으로 구성되어 있으며, 대부분은 석영안산암질 래피리 응회암이다. 보수용 대체석 수급을 위한 산지해석 결과, 대부분의 암석은 초석과 산출상태, 기재적, 광물학적 및 전암대자율 등 암석학적으로 높은 동질성을 갖는 것으로 나타났다. 초석의 손상유형 중에는 표면의 박리와 박락이 가장 심한 것으로 나타났으며, 무기오염물 분석을 통한 손상메커니즘으로 볼 때 해풍 및 복합적인 환경에 의한 염풍화가 주된 원인으로 판단된다. 초석의 기계적 내구성으로 보아 현재 물성 저하로 부재의 교체가 필요한 것은 없으나 표면적인 손상을 늦추기 위한 보존처리가 필요할 것으로 보인다. 이 초석은 표면에 발생한 물리적 손상과 내부 결함을 유발하는 암석학적 요인이 복합적으로 작용하였다. 따라서 세병관의 장기적 보존을 위해서는 주기적인 상태 진단과 모니터링이 요구된다.
글로벌 해운산업이 활성화됨에 따라 특정 국가들의 해양 영도를 경유하는 외국적 외항선의 규모가 급격하게 증가하였다. 하지만 선박의 컨디션 관리, 안전 운항을 위한 체계 수립이 미흡으로 선박 운항에 기인한 대형 해양사고가 발생하여 인명 피해와 심각한 해양환경오염을 유발하고 있다. 따라서 IMO는 해양 영토의 관할권을 갖는 국가들에게 항만국통제를 수행할 수 있는 권한을 부여하고 특히 외국적 선박에 대한 규정과 지침을 강화하였다. 특히 우리나라는 TOKYO MOU 회원국으로 항만국통제를 수행하고 있지만 2020년을 기준으로 국내를 기항한 국적선 대비 외국적선의 비중이 3배 높음에도 불구하고 9% 수준의 저조한 점검률로 TOKYO MOU에서 권고하고 있는 점검률 수준을 하회하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구는 국내 항만국통제에 대한 효율성과 효과성을 개선하기 위한 목적으로 객관형 설문문항과 서면 전문가 인터뷰를 통해 항만국통제관들의 실무적 의견을 수렴하여 IPA분석과 컨텐츠분석을 수행하였다. 결과적으로 PSC점검의 질적 향상을 위해 수행 시 인적 요소와 관련된 선내 생활, 근무 환경, 안전사고 대응에 대한 중요성과 성과가 개선되어야 함이 도출되었다. 또한 PSC 점검성과 개선을 위해 유관 업무의 행정 일원화, 항만국통제관 인력 충원, 선박결함 신고제도 활성화, PSC 수행 그룹 재편성 등을 위한 다방면적 지원 기반이 마련된다면 우리나라 항만국통제에 대한 업무 환경과 성과가 개선될 것으로 판단된다.
주강품 사형주조에는 천연규사가 보편적으로 사용되었고, 규사의 열적특성 부족에 의한 소착결함 억제를 위해, 크로마이트사가 사용되기도 하였으나, 반복 사용에 의한 골재 열화, 시스템샌드 혼입 문제, 분리 제거의 어려움, 높은 밀도에 따른 조형 시 하중증가, 크롬 함유 폐기물이 되는 단점이 있다. 최근에는 주조업계의 중요한 과제로써 산업폐기물 저감 및 대기환경 개선이 부각되고 있다. 종래의 주물사 사용 시 발생되는 문제점 해결과 주조공장의 환경개선을 위해서, 천연사를 대체 적용할 수 있는 다양한 인공사가 개발되어 소개되고 있다. 인공사는 용융분사법으로 제조된 인공사와 조립소결법으로 제조된 인공사 및 분쇄법으로 제조된 인공사로 분류할 수 있으며, 원료광물의 종류, 제조공법에 따라 상이한 물리적 특성을 나타낸다. 본 연구에서는 각종 주물사의 물성, 주형강도, 물리적 내구성, 열적 내구성, 소착시험편 주조 등의 비교 평가시험을 하였다. 밀도에 따른 주물사 실사용량, 주물사 형상에 따른 주형강도, 주물사의 물리적 및 열적 내구성, 주물사의 내열특성을 종합적으로 고려하였을 때, 아크용사법으로 제조된 용융인공사 A1 또는 분말식화염용사법으로 제조된 용융인공사 B가 대형주강품 주조에 가장 적합한 구형의 인공사로 판단된다.
본 논문은 영상장치를 이용한 차세대 스마트 LED 전광판의 불량픽셀 검출을 위한 딥러닝 구조 개발에 관한 연구를 제안한다. 이 연구에서는 영상장치를 활용하여 딥러닝을 통해 실외 LED 전광판의 결함을 자동으로 검출하는 기법을 제안한다. 이를 통해 LED 전광판의 효율적인 관리와 발생할 수 있는 다양한 오류와 문제를 해결하고자 한다. 연구 과정은 3단계를 거쳐 이루어진다. 첫 번째로, 평면화된 전광판 이미지 데이터를 calibration을 통해 배경을 완전히 제거하고 필요한 전처리 과정을 거쳐 학습 데이터셋을 생성한다. 두 번째로, 생성된 데이터셋은 객체 인식 네트워크를 학습을 시키는 데 활용된다. 네트워크는 Backbone과 Head로 구성된다. Backbone에서는 CSP-Darknet을 활용하여 특징 맵을 추출하고, Head에서는 추출된 Feature Map을 기반으로 물체를 검출한다. 이 과정에서 네트워크는 Confidence score와 IoU가 일치하도록 오차를 수정하며 지속적으로 학습된다. 세 번째에서는 생성된 모델을 활용하여 실제 실외 LED 전광판에서 불량픽셀을 자동으로 검출한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 적용하여 LED 전광판의 불량픽셀 검출에 대한 공인 측정 실험 결과로는 실제 LED 전광판에서 불량픽셀을 100% 검출한 결과를 얻을 수 있었다. 이를 통해 LED 전광판의 불량 관리와 유지보수의 효율성이 향상되었음을 확인할 수 있다. 이러한 연구 결과는 LED 전광판 관리의 획기적인 개선을 이룰 것으로 기대된다.
현대 소프트웨어의 규모는 커지고 있다. 이에 따라 고품질 코드를 위한 정적 분석의 중요성이 커지고 있다. 코드에 대한 정적 분석을 통해 결함과 복잡도를 식별하는 것이 필요하다. 이를 가시화하여 개발자 및 이해 관계자가 알기 쉽게 가이드도 필요하다. 기존 코드 가시화 연구들은 정적 분석의 코드 내부 정보들을 데이터베이스 테이블에 저장하여 및 품질 지표(CK Metrics, Coupling, Number of function calls, Bed smell)에 대한 계산을 질의어화 하고 추출된 정보를 가시화하는 과정을 구현하는 것에만 초점을 두었다. 이러한 연구들은 방대한 코드로부터 추출한 정보를 이용하여 코드를 분석할 때 많은 시간과 자원이 소모된다는 한계점이 있다. 또한 각 코드 내 정보 테이블들이 정규화되지 않았기 때문에 코드 내부의 정보(클래스, 함수, 속성 등)들에 대한 테이블 조인 연산 시 메모리 공간과 시간 소비가 발생할 수 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위해, 데이터베이스 테이블의 정규화된 설계와 이를 통한 코드 내부의 품질 메트릭 지표에 대한 추출 및 가시화 메커니즘 제안한다. 이러한 메커니즘을 통해 코드 가시화 공정이 최적화되고, 개발자가 리팩토링해야 할 모듈을 가이드 할 수 있을 것으로 기대한다. 앞으로는 부분 학습도 시도할 예정이다.
이 연구에서는 기존 프리캐스트 콘크리트 (Precast concrete, PC) 더블월 시스템의 복잡한 제작 공정을 간소화하면서 콘크리트 패널 형성 시 발생할 수 있는 레이턴스 등의 결함을 제거하고자 고안된 새로운 PC 더블월 공법을 소개하고 이때, PC 패널이 운반 또는 현장 콘크리트 타설 시 손상되지 않고 간격을 유지하는 역할을 하는 각형 강관에 대한 인장저항 성능을 규명하기 위한 실험적 연구를 수행하였다. 각형 강관의 단부 상세를 변수로 인장실험을 계획하였으며 개구부 형성에 따른 강판의 처리방법, 매립 콘크리트의 존치 유무, 추가적인 장부작용 확보를 위한 철근용접 등을 변수로 설정하여 효과적인 강관 단부 상세를 도출하고자 하였다. 결과적으로, 강관 단부의 측면을 절개한 강판을 강관 단부 방향 안쪽으로 절곡한 강관 실험체 (ST_CP)를 제외하고 기준실험체 (ST)에 비하여 20~30% 가량 증가한 최대 인장강도를 나타내었다. 기준실험체 내부에 콘크리트를 채운 실험체 (ST_CON)가 PC 더블월 제작 시 구성되는 각형 강관 연결부와 유사한 상세를 가지며 추가적인 시공과정과 비용이 요구되지 않으므로 가장 적합한 연결상세인 것으로 판단된다.
강연선의 손상 및 파단위험에 대하여 적극적으로 대처하기 위해서는 기존의 사후 유지관리 체계만으로는 한계가 있으며 시설물의 내구성, 안전성 저하를 정량적으로 평가 및 예측하고 시설물의 자산가치를 고려한 합리적인 유지관리 체계의 구축이 요구된다. 따라서 가설앵커에 큰 결함이 발생하기 전 사전조치가 이루어지도록 하는 선제적 유지관리 방안을 고려해볼 가치가 있다. 이를 위해 본 연구에서는 선제적 과긴장 공법을 고안하여 설계 및 현장시험을 통해 그 효과를 검토하고 신뢰성 기반 최적화 설계를 수행하여 저항계수를 산정하였다. 이때 과긴장 앵커의 흙막이 가시설 지지효과는 강연선 파단전 유효긴장력에 대한 강연선 파단후 잔존긴장력의 비를 이용하여 평가하였으며 저항계수는 각 확률변수에 대한 최적해를 Excel solver를 이용하여 구하고 이를 한계상태식에 적용하여 산정하였다. 연구결과 과긴장률이 125%~130%인 경우 강연선 파단 후에도 높은 흙막이 가시설 지지효과를 보였으며 최적화 설계결과 하중계수(γ)는 1.25, 저항계수 Φ1, Φ2, Φ3은 0.7, 0.5, 0.6을 적용함이 적절한 것으로 나타났다.
치내치(dens in dente)는 치아 조직이 석회화되기 전에 발생하는 발달 이상이다. 치내치의 치수 조직은 구강에 직접 노출되거나 함입 부위의 법랑질 및 상아질 결함을 통해 노출될 수 있으며, 세균 감염에 취약하다. 이에 따라 치내치는 치수 괴사와 그에 따른 치근단 치주염의 가능성이 높아 진다. 치내치가 있는 치아의 치료는 복잡한 근관 형태로 인해 어려움이 있을 수 있다. 그러므로, 치내치의 해부학적 변이에 대한 세부적인 파악은 적절한 치료계획을 위해 상당히 중요하다. 본 증례보고는 Oehler의 제 2형과 제 3형 치내치(dens invaginatus)에 대해 다룬다. 2형 치내치는 함입이 백악-법랑 경계 하방으로 연장되어 치근 내로 함입되어 있으나, 치주인대와 교통하지 않으며, 3형 치내치는 함입부가 치관에서 백악법랑경계(CEJ)를 넘어 연장된다. 함입부를 통한 세균 침입은 치수 및 치근 주위 조직의 염증을 쉽게 일으킬 수 있다. 본 증례보고는 CBCT를 이용한 제 2형 및 제 3형 치내치의 근관 치료 과정을 보고하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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