철도차량 수송 수단은 차량이다. 특히 운행 간격이 짧은 지하철의 경우는 출퇴근 혼잡 시간대에 차량 1개 편성의 장애라도 전체 노선으로 영향을 주게 된다. 따라서 운행 중 고장 예방 을 위해 예방 정비 체계에 따라 정비용 부품, 인력과 시설 등의 많은 비용을 투입 하고 있다. 그러므로, 차량 설계시 안전성과 신뢰성을 우선으로 장애 발생의 최소화와 장애 발생시 파급 영향 최소화에 설계의 중점을 두어야 한다. 5호선은 1기 지하철 노선을 보완 하는 노선으로 심도가 깊고 곡선구간이 매우 많으며 분진 발생도 많은 노선이다. 5호선 전동차 인버터 장치 장애 원인을 분석하고 대책을 통하여 차량 설계 및 사양 선정의 중요성을 고찰 해 보았으며, 지속적인 유지관리의 중요성에 대하여 연구 하였다.
실록산은 유기규소화합물로서 혐기성소화조에서 생산되는 바이오가스로 휘발되며, 이러한 실록산은 바이오가스로 이용되는 가스 연소 엔진 고장의 원인이 된다. 따라서, 바이오가스 내의 실록산을 저감시킬 수 있는 방안이 필요하며 우선적으로 실록산의 발생특성에 대한 조사가 필요하다. 이에 본 연구는 음식물류폐기물폐수의 혐기성소화조에서 발생되는 바이오가스에 함유되어 있는 실록산의 농도 특성을 조사하였다. 총 실록산의 농도는 평균적으로 $9.5mg\;siloxane/m^3$로 나타났으며, 고리 구조 D4의 실록산 농도는 $4.0mg\;siloxane/m^3$로 가장 높게 나타났다. 고리구조 및 선형구조 실록산의 농도는 각각 D4>D5>D6 및 L4>L3>L5>L2의 순서로 나타났다. 1월 2월 및 3월의 실록산 농도 측정 결과에서 1월의 총 실록산 농도가 가장 낮게 나타났으며, 3월의 총 실록산 농도가 가장 높게 나타났다.
자동차의 성능과 안전성 저하로 인한 문제를 최소화하기 위해 버스, 택시, 화물자동차의 운행 가능 연령을 제한하는 '차령제한제도'가 1973년 시행되어, 노후 자동차의 운행 제한, 차량 조기 대체 촉진, 차량 고장에 의한 교통사고 감소 및 이용자의 서비스 만족도 증대에 기여하였다. 하지만, 경기부양을 억제한다는 판단 하에 화물자동차 관련 차령제한제도는 1997년 8월에 폐지되었다. 최근 발생한 창원터널 사고 등 대형 화물자동차 교통사고의 주요 원인 중에 차량 노후화도 포함되는 것으로 밝혀짐으로써 화물자동차의 차령 관리에 관한 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 자동차검사 자료를 이용하여 사업용 화물자동차의 안전도 분석을 통해 화물자동차의 차령 관리가 필요한 시점을 도출하고자 한다.
본 논문에서는 가스 터빈 축 진동 신호 비정상 상태 분석의 사례 연구를 위해 커널 회귀 모델을 적용한다. 원격으로 전송되는 발전소 가스터빈의 진동데이터에 커널 회귀 모델을 적용하여 설비를 실시간으로 감시 및 분석 외에도, 축진동 신호의 비정상 상태를 분석하기 위하여 활용될 수 있다. 정상운전 중에 측정한 가스터빈의 정상적인 축진동 데이터 기반의 훈련데이터를 사용하여 생성한 자동연관커널회귀의 경험적 모델을 생성하고 적용할 수 있다. 이 데이터 기반 모델의 예측치를 실시간 데이터와 비교하여 신호의 상태를 분석하고 잔차를 감시하여 이상상태에 대한 분석 정보를 제공할 수 있다. 이상상태에서 발생하는 잔차는 비정상적으로 변화됨으로서 비정상 상태를 분석 할 수 있다. 본 논문에서 커널회귀모델은 축진동 센서의 신호 이상의 원인 분석 사례에서 고장을 구분할 수 있는 정보를 제공한다.
NDF (No Defect Found) is a phenomenon in which defects have been found in the manufacturing, operation and use of a product or facility, but phenomenon of defects is not reproduced in the subsequent investigation system or the cause of the defects cannot be identified. Recently, with the development of the fourth industrial revolution, convergence of hardware and software technologies in various fields is spreading to products such as aircraft, home appliances, and mobile devices, and the number of parts is increasing due to functional convergence. The application of such convergence technologies and the increase in the number of parts are major factors that lead to an increase in NDF phenomena. NDF phenomena have a significant negative impact on cost, reliability, and reliability for both manufacturers, service providers and operators. On the other hand, due to the nature of NDF phenomena such as difficult and intermittent cause identification and ambiguity in judgment, it is common to underestimate the cost of NDF or fail to take appropriate countermeasures in corporate management. Therefore, in this paper, we propose a methodology for estimating NDF costs by the PAF model which is a quality cost analysis model and ABC (Activity Based Costing) technique. The methodology of this study suggests a detailed procedure and the concept to accurately estimate the NDF costs, using ABC analysis, accounting system information, and IT system data. In addition case studies have validated the methodology. We think this could be a valid methodology to refer to when estimating the cost of other parts. And, it is meaningful to provide important judgment information in the decision-making process based on quality management and ultimately reduce NDF costs by visualizing them separately by major variable factors.
최근 급상승한 암호 화폐의 인기로 인해 암호 화폐 채굴 악성코드인 크립토재킹 위협이 증가하고 있다. 특히 웹 기반 크립토재킹은 피해자가 웹 사이트에 접속만 하여도 피해자의 PC 자원을 사용해 암호 화폐를 채굴할 수 있으며 간단하게 채굴 스크립트만 추가하면 되기 때문에 공격이 쉽고 성능 열화와 고장의 원인이 된다. 크립토재킹은 피해자가 피해 상황을 인지하기 어렵기 때문에 크립토재킹을 효율적으로 탐지하고 차단할 수 있는 연구가 필요하다. 본 연구에서는 크립토재킹의 대표적인 감염 증상과 스크립트를 지표로 활용하여 효과적으로 크립토재킹을 탐지하는 프레임워크를 제안하고 평가한다. 제안한 크립토재킹 탐지 프레임워크에서 행위 기반 동적 분석 기법으로 컴퓨터 성능 지표를 학습한 K-Nearest Neighbors(KNN) 모델을 활용했고, 스크립트 유사도 기반 정적 분석 기법은 악성 스크립트 단어 빈도수를 학습한 K-means 모델을 크립토재킹 탐지에 활용했다. 실험 결과에 따르면 KNN 모델은 99.6%의 정확도를 보였고, K-means 모델은 정상 군집의 실루엣 계수가 0.61인 것을 확인하였다.
본 논문에서는 기계학습 기반의 효율적인 변압기 유중가스 분석 및 분류 방법을 제안하여 기존 IEC 60599 진단기준 기반의 문제점을 해결하고 진단 성능을 개선한다. 기존 IEC 60599 진단기준은 조성비가 진단 기준에 존재하지 않거나 경계조건에 있는 경우 진단 전문가에게 의뢰하지 않고는 해석에 어려움이 있으며 진단영역이 겹치는 부분이 존재하므로 정확한 원인분석을 수행하는 데에 한계가 있다. 따라서 IEC 60599 진단 기준만으로 변압기 유중가스 데이터를 분석 및 분류하는 경우 IEC 60599 기준에 만족하지 않는 데이터를 분류하지 못한다는 문제점이 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 기계학습 기반의 변압기 유중가스 분석 및 분류 방법을 제안하였다. 제안한 기계학습 기반의 변압기 유중가스 분석 방법은 IEC 60599 진단기준으로 판단이 불가능한 데이터를 서포트 벡터 머신을 통해 정확히 분류 할 수 있다. 제안한 방법의 성능을 검증하기 위해 실제 유중가스 데이터를 사용하여 기계학습 기반의 변압기 유중가스 분석 방법의 효율성을 검증하였다.
The use of biomass is increasing as a response to the convention on climate change. In Korea, a method applied to replace fossil fuels is using wood chips in a cogeneration plant. To remove air pollutants generated by burning wood chips, a selective denitrification facility (Selective catalytic reduction, SCR) is installed downstream. However, problems such as ash deposition and descaling of the equipment surface have been reported. The cause is thought to be unreacted ammonia slip caused by ammonia ions injected into the reducing agent and metal corrosion caused by an acidic environment. Element analysis confirmed that ash contained alkali metals and sulfur that could cause catalyst poisoning, leading to an increase in the size of ash particle and deposition. Measurement of the size of ash deposited inside the facility confirmed that the size of ash deposited on the catalyst was approximately three times larger than the size of generally formed ash. Therefore, it was concluded that a reduction in pore area of the catalyst by ash deposition on the surface of the catalyst could lead to a problem of increasing differential pressure in a denitrification facility.
목 적 : 급성 호흡부전증, 호흡중추장애, 신경근 질환 등으로 인한 만성 호흡부전 환자들이 가정용 인공 호흡기의 도입으로 가정에서 기계 환기를 받을 수 있게 되어 생명을 연장시키고, 삶의 질을 향상시킬 수 있어 그 사용하는 예가 증가하고 있다. 그러나 이에 대한 임상자료가 거의 없어 저자들은 인공 호흡기를 장착한 환아들을 대상으로 임상실태를 조사하였다. 방 법 : 1997년부터 2003년까지 서울아산병원 소아 중환자실에 입원 후 가정용 인공 호흡기를 장착한 21명의 환아들을 대상으로 하여 후향적으로 의무기록을 분석하고 전화면담을 시행하였다. 결 과 : 대상 환아들은 21명으로 남아 15명, 여아 6명이었다. 인공 호흡기를 장착하였을 때 중간 연령은 31개월(범위 : 2-150개월)이었으며, 호흡기를 장착한 중간 기간은 25개월(범위 : 2-68개월)이었다. 환아들의 원인 질환으로는 호흡중추장애를 포함한 신경근 질환이 16례, 급성 호흡곤란을 포함한 폐질환이 4례, 유전성 대사질환이 1례였다. 인공 호흡기 양식은 압력 조절 양식이 16례(76%), 용적 조절 양식이 5례(24%), 산소가 필요한 경우는 13례(62%)였고, 인공 호흡기를 조금이라도 이탈할 수 있었던 경우는 3례(14%)였다. 기계고장은 19개월마다 1회 발생하였고, 인공 호흡기 장착 후 평균 입원 횟수는 매년 1.7회, 그 원인으로는 폐렴(68%)이 가장 많았다. 추적 관찰한 결과 사망한 환아는 9명(43%)이었고, 사망원인은 기관지 튜브 폐쇄가 4례였다. 인공 호흡기 대여, 산소발생기, 영양식, 진찰 및 치료비용 등을 포함한 모든 의료비용은 월간 평균 111만원이었다. 결 론 : 최근 가정용 인공 호흡기 사용이 증가하고 있으며, 사망원인으로 기관지 튜브 폐쇄가 많아 주의 및 관리를 필요로 하고 인공 호흡기를 장착한 가정에 경제적 어려움이 있어 사회적 관심과 제도적 지원이 필요할 것으로 사료된다.
천연가스는 서울에서 새로운 도시가스로서 지하배관망루 벨브스테이션을 통하여 공급되어 왔다. 그러나 천연가스는 편리함과는 대조적으로 운송시스템의 오류 또는 부주위한 취급으로부터 화재 및 폭발을 야기할 수 있는 매우 실제적인 잠재위험성을 가지고 있다. 따라서 이 연구의 주요 목적은 전형적인 배관망을 구성하는 공급설비의 신뢰성을 평가한 후 주요 잠재위험성의 확인 및 위험성평가를 수행하는 것이다. 본 연구에서는 Fault Tree Analysis와 Event free Analysis에 의해 서울의 임의의 지점 두 곳을 설정하여 최종적인 단계(top event)로서 밸브기지의 소규모 누출과 대규모 누출, 각 도시가스회사로의 천연가스공급중단을 설정하여 각각에 대한 발생빈도의 값을 알아보았다. 그 결과 소규모 누출시 DC, DS 밸브기지에 대하여 각각 3.29, 1.41의 값으로 나타났으며, 대규모 누출에 대하여는 1.90$\times$$10^{-2}$, 2.32$\times$$10^{-2}$, 또한 도시가스회사로의 천연가스공급중단에 대한 각각의 기지에 대한 수치는 2.33$\times$$10^{-2}$, 2.89$\times$$10^{-2}$로 나타났다. 또한 단위 지역 공급설비에 대한 전체적인 신뢰도와 기기별 신뢰도의 계산함으로서 기기와 공급망간의 상호관계성의 인식과, 전체 설비 굽에서 중요한 부분과 좀더 강조되어야 할 부분을 찾아내기 위해 Minimal Cut Set 방법을 사용한 결과, DC 밸브기지의 경우, 기기단위별로는 6, 7, 26, 27 등이 취약함을 보여주고 있으며, 또한 basic event 26, 27의 조합으로 인한 천연가스공급중단의 위험이 가장 크므로 이 부분에 대해서 하나의 라인이 병렬로 추가되어야만 좀더 안정적이고 위험부담이 적은 시스템으로 운영할 수 있다. 이러한 경우 공급중단의 고장율이 1/4로 줄어드는 효과를 가지게 된다. DS 밸브기지의 경우, basic event 4가 천연가스공급중단의 원인의 92%를 차지하고 있다. 그러므로 이 부분의 portion을 낮춰준다면 전체의 고장율도 낮춰질 수가 있고 이 부분에 같은 종류의 라인을 추가로 설치하면 고장율이 약 1/10로 줄어드는 효과를 보게 된다. 또한 기기단위별로는 6, 7, 26, 27 등이 가장 취약한 것으로 나타났다. 이 부분에 대해서는 안전장치나 설비를 추가로 갖추거나, 혹은 점검기간의 주기를 줄이도록 하는 것이 필요하다. 향후 본 연구에서 다루어진 신뢰도 측정방법을 각 공급설비에 대해 적용한다면 좀 더 효율적으로 공급설비의 신뢰도를 계산, 분석할 수 있고, 천연가스공급설비의 안전성 향상에 도움이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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