본 논문에서는 랜덤한 축대칭 기하학적 초기결함을 갖는 원통이 축방향 충격하중을 받는 경우의 반경방향 변위가 임계기준치를 최초로 통과하는 확률론적 충격좌굴 파괴시간을 해석할 수 있는 방법을 제시하였다. 랜덤한 기하학적 초기결함의 생성을 위해 초기결함의 평균함수 및 상관함수를 이용하여 확률장을 형성하는 방법을 사용하였다. 본 논문에서 제시된 방법은 실제적인 기하학적 초기결함이 갖는 불확실성을 취급하는데 적절하고 실용적이므로 이를 고려한 원통의 구조안전도해석에 이용할 수 있다.
TFT-LCD 영상은 불균일한 휘도 분포와 노이즈 신호, 그리고 결함 신호로 구성되어 있다. 결함 신호는 주변 정상 영역의 화소값 분포에 비해 일정한 변화를 가지는 영역으로서 육안 검출이 어려운 수준의 한도성 결함을 포함한다. 본 논문에서는 다단계 임계화를 통해 신뢰할 수 있는 수준까지 결함과 결함 유사 영역을 모두 검출하는 과검출(過檢出)을 수행하고, Parzen Window를 이용한 확률 밀도 함수를 통해 실제 결함이 아닌 유사 영역을 제거하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘의 유효성을 확인하기 위해 다양한 실험 영상에 대한 실험 결과를 살펴보고 실제 TFT-LCD 영상에 적용하여 봄으로써 신뢰성 있는 결함 검출에 적합함을 입증하였다.
지속적으로 증가되는 전기에너지 공급의 신뢰성을 높이기 위하여 전력설비 주요 사고 원인인 부분방전(PD : Partial Discharge)을 검출하고 결함원의 패턴인식 방법의 개발 필요성 날로 증가되고 있다. 본 논문은 부분방전의 패턴인식 확률을 높이기 위하여 검출된 부분방전의 주파수 분석을 이용하여 Conventional PRPD Analysis 방법의 결함 판독확률을 향상시키기 위하여 Advanced PRPD를 제안 한다. 이를 위하여, GIS(Gas Insulated Switchgear)의 주요 사고원인으로 인식되어 있는 결함들을 인위적으로 제작 후 삽입하여 부분방전을 발생시켜 자체 설계 개발된 UHF 내장형 센서를 이용하여 검출하였다. 새로이 제안하는 방법과 기존의 PRPD 방법의 인식률을 상호 비교하기 위하여, 두 가지 그룹을, 즉, 기존의 방법에 의한 것과 부분방전의 주파수 분석이 포함된 방법에 의한 데이터그룹을 구축하고 학습방법은 동일한 인공신경망 MLP (Multilayer Perceptron)를 이용하여 인식률과 학습시간을 동시에 비교하였다. 상호 비교 결과에 의하면, 후자의 방법이 인식확률 뿐만아니라 학습시간도 좋은 결과가 나타났다.
This paper describes a probabilistic fracture mechanics (PFM) analysis based on Monte Carlo (MC) simulation. In the analysis of CANDU pressure tube, it is necessary to perform the PFM analyses based on statistical consideration of flaw generation time. A depth and an aspect ratio of initial semi-elliptical surface crack, a fracture toughness value, delayed hydride cracking (DHC) velocity, and flaw generation time are assumed to be probabilistic variables. In all the analyses, degradation of fracture toughness due to neutron irradiation is considered. Also, the failure criteria considered are plastic collapse, unstable fracture and crack penetration. For the crack growth by DHC, the failure probability was evaluated in due consideration of flaw generation time.
이상적인 검사는 합부판정 기준보다 큰 결함을 100%검출, 불합격시키고 그보다 작은 결함은 100% 합격시킬 수 있으나 현실적으로 이는 불가능하고 검사의 본질적인 불확실성으로 인해 때로는 합격되어야 할 결함이 불합격으로 처리되거나 (TYPE 1 ERROR라 칭함) 불합격되어야 할 결함이 합격으로 처리되기도 한다. (TYPE 2 ERROR) TYPE 1 ERROR 및 TYPE 2 ERROR를 동시에 줄이기 위해서는 검사의 불확실성을 제거하여야 하며 주어진 합부판정 기준과 검사불확실성하에서 검사를 둘러싼 총경비를 최소화시키기 위하여는 TYPE 1 ERROR와 TYPE 2 ERROR의 확률 및 그로 인한 예상 경비를 관련시켜야 한다.
본 연구는 Representative Volume Element(RVE) 모델을 사용하여 초기 공극 결함이 있는 단방향 섬유강화 복합재의 횡방향 인장 강도 변화에 대해 정량적 평가 및 조사되었다. 초기 공극 결함을 표본오차와 신뢰 수준을 기준으로 적정 표본의 수가 계산된 후, 총 5000개의 초기 공극 결함이 있는 RVE 모델이 표본 집단으로 생성되었다. 표본 집단은 차원 축소법과 밀도 기반 군집 분석을 통해 유사도 분석이 진행되었으며 편향되지 않은 표본 집단임이 확인 및 검증되었다. 검증된 표본 분석 결과는 복합재 구조의 신뢰성 해석에 적용될 수 있게 Weibull 분포로 표현되었다.
부식결함은 가스배관의 신뢰성평가 및 정비계획에 유의한 영향을 미친다. 부식결함은 정기적인 ILI를 통해 수집할 수 있지만 ILI 데이터의 효과적인 분석은 아직 미흡한 실정이다. 본 논문은 부식결함이 존재할 때 가스배관의 잔여수명을 예측하는 문제를 다룬다. 실제 운용 환경에서 배관 파라미터는 불확실성의 영향 하에 놓이게 되므로 확률적인 접근방법을 채택한다. 배관의 고장은 그 운용압력이 배관파열압력보다 클 때 발생하는 것으로 볼 수 있다. 따라서 배관의 고장확률은 운용압력이 배관파열압력보다 클 확률로서 정의된다. 이를 계산하기 위해 본 논문에서는 구조공학 분야에서 널리 쓰이는 First Order Reliability Method (FORM) 알고리즘을 이용한다. 배관파열압력을 얻기 위한 모델은 잘 알려진 Battelle 코드를 채택한다. ILI 데이터가 주어질 때 고장확률을 계산하는 과정은 Matlab GUI를 통해 제시하고 특히 부식결함의 클러스터링이 계산결과에 미치는 영향을 논의한다. 본 논문의 결과는 고장확률 추정의 정밀도를 높이고 효율적인 정비정책을 수립하는데 적절한 클러스터링이 필요함을 시사한다.
본 연구에서는 1995년부터 2008년까지 14년간 국내에서 발생한 5.100건의 가스사고사례를 수집하여 Database를 구축하였으며, 이를 근거로 세부형태 및 원인별로 분석하였다. Poisson 분석법을 적용하여 전체 도시가스사고를 분석한 결과, 향후 5년 동안 "취급부주의-폭발-배관"의 항목의 사고발생확률이 가장 높았으며, "연결이완부식-누출-배관"의 경우는 가장 작은 발생 확률을 나타내었다. 또한 LPG 기화기 관련 사고만을 분석한 결과는 "LPG-기화기-화재"가 가장 높은 사고발생확률을 나타냈으며, "LPG-기화기-제품결함"이 가장 낮은 사고발생확률인 것으로 분석되었다. 아울러 Jet fire를 수반하는 외국의 LPG 사고를 비교 분석한 결과 국내의 경우와 마찬가지로 설비적 결함인 액유출장치 및 열교환기의 결함이 Jet fire를 일으키는 주요 원인으로 분석되었지만 향후 5년간 사고발생횟수는 "LPG-설비적결함-Jet fire" 항목이 가장 많았고, "LPG-설비적결함-Vapor Cloud" 항목은 가장 사고발생확률이 높은 것으로 분석되었다. 향후 가스 사고 발생 예측프로그램에 Poisson 분포 이론을 접목함으로서 일관성 있는 기준제시 및 현장에서 실제적으로 사용할 수 있는 도구로 사용되길 기대한다.
철강 표면 결함의 검출 및 분류는 철강 산업의 제품 품질 관리에 중요하다. 그러나 정확도가 낮고 속도가 느리기 때문에 기존 방식은 생산 라인에서 효과적으로 사용할 수 없다. 현재 널리 사용되는 알고리즘(딥러닝 기반)은 정확도 문제가 있으며 아직 개발의 여지가 있다. 본 논문에서는 이미지 분류를 위한 EfficientNetV2와 물체 검출기로 YOLOv5를 결합한 강철 표면 결함 검출 방법을 제안한다. 이 모델의 장점은 훈련 시간이 짧고 정확도가 높다는 것이다. 먼저 EfficientNetV2 모델에 입력되는 이미지는 결함 클래스를 분류하고 결함이 있을 확률을 예측한다. 결함이 있을 확률이 0.3보다 작으면 알고리즘은 결함이 없는 샘플로 인식한다. 그렇지 않으면 샘플이 YOLOv5에 추가로 입력되어 금속 표면의 결함 감지 프로세스를 수행한다. 실험에 따르면 제안된 모델은 NEU 데이터 세트에서 98.3%의 정확도로 우수한 성능을 보였고, 동시에 평균 훈련 속도는 다른 모델보다 단축된 것으로 나타났다.
소프트웨어 결함은 그것을 찾아내는 것도 힘들지만 정확한 해법을 찾는 것도 쉽지 않을 뿐더러, 또 테스트자의 능력 여하에 따라 수정중에 새로운 결함이 도입될 수도 있기 때문에 검출된 결함이 완벽하게 제거되기는 쉽지 않다. 따라서, 결함 제거 효율은 개발중인 소프트웨어의 신뢰도 성장이나 테스트 및 수정비용에 영향을 크게 미친다. 이는 소프트웨어 개발의 모든 과정에서 매우 유용한 척도로서 개발자가 디버깅 효율을 평가하는데 크게 도움이 될 뿐더러, 추가로 소요되는 작업량을 예측할 수 있게 해준다. 그러므로 개발 소프트웨어의 신뢰도와 비용면에서 불완전 디버깅의 영향을 연구하는 것은 매우 중요하다고 할 수 있으며, 이는 최적 인도 시각이나 운영 예산에도 영향을 줄 수 있다. 본 논문에서는 개발중인 소프트웨어를 대상으로 하여 디버깅이 완전하지 않으며, 이 때문에 디버깅 중 새로운 결함이 도입될 수도 있다는 제안하에 보편적으로 사용되는 신뢰도 모델을 대상으로 불완전 디버깅 범위로까지 소프트웨어의 신뢰도와 비용 문제를 확장하여 연구한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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