제대 정맥 카테터는 미숙아 혹은 위중한 만삭아에게 중심 정맥을 통한 총 비경구 영양 및 약물을 제공하기 위해 흔하게 사용된다. 하지만 제대 정맥 사용은 감염, 문맥 혈전증 및 간 조직 손상을 포함하는 합병증을 유발할 수 있다. 잘못 거치된 제대 정맥 카테터를 통하여 부주의하게 고장성 액체를 투여 시 액체 저류를 동반한 간실질 손상을 유발할 수 있으며, 영상검사에서 이러한 액체 저류는 종양성 병변으로 오인될 수 있다. 초음파와 엑스선 검사는 이러한 제대 정맥 카테터 관련 합병증을 감지하는 데 필수적인 역할을 한다. 이 논문에서는 신생아의 제대 정맥 카테터 관련 간 합병증의 영상 소견에 대해 기술할 것이다.
In recent automated manufacturing systems, compressed air-based pneumatic cylinders have been widely used for basic perpetration including picking up and moving a target object. They are relatively categorized as small machines, but many linear or rotary cylinders play an important role in discrete manufacturing systems. Therefore, sudden operation stop or interruption due to a fault occurrence in pneumatic cylinders leads to a decrease in repair costs and production and even threatens the safety of workers. In this regard, this study proposed a fault detection technique by developing a time-variant deep learning model from multivariate sensor data analysis for estimating a current health state as four levels. In addition, it aims to establish a real-time fault detection system that allows workers to immediately identify and manage the cylinder's status in either an actual shop floor or a remote management situation. To validate and verify the performance of the proposed system, we collected multivariate sensor signals from a rotary cylinder and it was successful in detecting the health state of the pneumatic cylinder with four severity levels. Furthermore, the optimal sensor location and signal type were analyzed through statistical inferences.
화학 공정을 계속적으로 감시함으로써 공정의 이상이 장치의 고장 또는 폭발에 이르지 않도록 조기에 이상을 감시하는 기술은 공장 조업의 안정성과 생산성의 측면에서 볼 때 매우 중요하다 최근, DCS와 같은 공정 정보 시스템이 널리 보급됨에 따라서 방대한 양의 데이터들을 해석해서 실시간으로 공정을 감시하고 진단할 수 있는 기반이 마련되었다. 본 연구에서는 계층적 분해 기법과 PCA에 기반을 둔 공장 규모의 실시간 감시 기법을 제안한다. 대형 공정을 효율적으로 모니터링 하기 위하여 전체 공정은 몇 개의 군으로 나뉘며 또한 이 군은 다시 몇 개의 하위 군으로 세분하게 된다. 이렇게 전체 공정을 분해하여 계층적인 공정 모델을 구성함으로써, 전체 공정의 조업 상황을 감시할 수 있을 뿐만 아니라 이상이 발생했을 시에는 하위 계층의 조업 상황을 고려하여 보다 자세한 이상 원인을 진단할 수 있다. 또한 각 세부 단위 공정들에 대한 조업 정보를 포함하고 있는 하위 모델들과 전체 조업 전반에 관한 정보를 지닌 전체 모델을 통하여 공정 이상을 조기에 감시함으로써 이상이 전파를 방지할 수 있다. 이러한 실시간 감시 및 진단 기법을 구현학 Idnl하여 기존의 SPC와 다변량 통계 기법의 하나인 PCA를 적용하였으며, 제안한 방법의 감시 및 진단 성능을 평가하기 위하여 41개의 측정 변수를 가진 Tennessee Eastman 공정에 대하여 전산 모사를 수행하였다. 세 가지 경우에 대하여 적용한 결과들은 이상의 신속한 감지와 믿을만한 원인 진단 능력을 보여 주었다.
일반적으로 회전기기의 저어널 베어링 부분은 윤활유 공급의 부족이나 윤활층에 이물질이 혼입되면 시스템의 고장이나 가동중단 등의 원인이 되기도 한다. 따라서 베어링 손상에 기인하는 사고와 관련된 안전운전 문제와 유지비용의 절감을 위해 여러가지 파괴 및 비파괴시험법들이 사용되어 왔다. 본 연구에서는 저어널 베어링에서 가장 발생하기 쉬운 윤활층에의 이물질 혼입에 의해 야기되는 베어링 파손의 조기검출을 위해 음향방출 기술을 적용하였으며, 전보의 연구에 이어 좀더 정량적이고 체계적인 실험을 수행하였다. 실험실용으로 직접 제작한 모의 베어링 시스템을 이용하여 여러 형태의 인위적인 이물질 혼입 상태를 만들어 실험하였으며 베어링 손상 및 결함 형태의 해석을 위해 AE rms level, 파형분석, AE 변수 등의 여러 파라메터를 사용하여 분석 고찰하였다. 그 결과 AE rms level의 변화가 이물질 혼입의 영향에 민감함을 보여주었으며 AE 변수 등 다른 정보들로부터 손상 원인별로 신호형태를 확인할 수 있었다.
철원군의 모범적 사례로 평가받고 있는 돈분 액비화 사업이 전국으로 확산되고 있으나 최근 액비의 악취문제로 민원이 발생함에 따라 일부 돈본뇨 액비저장조가 가동되지 못하는 사례가 생기고 있다. 따라서 본 시험연구는 대표적 액비저장조의 유형에 따라 악취발생 정도와 액비의 품질을 비교 검토하고 각 저장형태에 따른 장단점을 분석하여 돈분저장조의 발전적 개선을 통하여 돈분 액비화사업의 활성화에 도움이 되고자 수행하였다. 액비 표면상으로 배출되는 악취가스농도는 무처리 저장조가 분사교반식/폭기식 저장조보다 높았으나 밖으로 풍겨 나오는 악취 감지정도는 분사교반식/폭기식 저장조가 무처리 저장조보다 높았다. 분사교반 또는 폭기처리한 액비는 액비품질의 균질도가 높은 반연 무처리 저장조의 액비는 상층, 중층, 및 저층 간의 성분함량 차이가 많아 무처리 액비는 시용시 작물의 균일한 생육이 어려울 것으로 생각되었다. 무처리 저장조는 배출액비의 악취발생 잠재능이 분사교반식 또는 폭기식 저장조의 액비보다 높아 실제 시용시 악취발생이 더 많을 것으로 추정되었다. 분사교반식 저장조는 액비에 이물질 혼입시 액비순환장치에 이상을 가져와 고장이 잦은 것으로 나타났고, 폭기식 저장조는 공기주입배관이 하나밖에 없어 전체액비에 폭기효과가 나타나지 못하는 것으로 추정되었다. 액비의 저장기간에 따른 유기물 및 건물중의 감소경향은 무처리 저장조에서는 뚜렷하였으나 분사교반/폭기처리 저장조의 감소경향은 일관성이 없었다. 무처리 저장조는 액비의 악취저감을 위하여 폭기 또는 교반시설을 추가하여야 할 것으로 생각되었다.
항공기 정비 격납고는 고가의 항공기를 보관하거나 정비, 점검등을 하는 건축물로 화재발생 빈도는 낮지만 화재발생 시 인적, 물적 피해가 매우 클 수 있다. 따라서 본 연구에서는 Fault tree를 이용하여 현재 운용중인 항공기 정비 격납고 소화시스템의 화재 안전성에 대한 정성적 분석을 시행하고, 도출된 기본사상에 대한 고장률 자료를 활용하여 정량적 분석을 실시한 후 정상사상의 발생 확률에 대한 Minimal cut set의 중요도를 분석하였다. Minimal cut set에 의한 정성적 분석결과 항공기 격납고 포헤드 소화시스템의 화재제어 실패로 대형화재로 확대될 수 있는 사고경로는 14개라는 것을 알 수 있었다. 또한 정량적인 분석 결과 대형화재로 확대될 확률은 $2.08{\times}E-05/day$이며, Minimal cut set의 중요도 분석 결과 화재 발생 시 4개의 Minimal cut set 즉, 구역별 화재 감지기 및 포헤드 동작과 항공기 날개 및 Fire plume에 의한 소화약제 차단이 동일하게 24.95%로 대형화재로 확대될 가능성의 대부분을 차지하였으며, 항공기 정비 격납고의 포헤드 소화시스템은 항공기 날개 하부화재에 대한 적응성이 없어 개선이 필요한 것으로 Fault tree를 이용하여 처음 확인하였다.
이동환자의 생체진단신호 원격전달을 위해서는 환자 및 감시자의 이동성, 환자의 이상징후 감지기능과 관련 컴퓨팅 자원들의 자율군집성 동작 서비스 바인딩 기능이 필수적으로 요구된다. 기존의 연구는 이동 환자 생체 신호 전달을 위해 중앙 집중화된 방식으로 중앙 서버 스스로 단일 고장점(Single Point of Failure)이 되어 서버가 다운되면 전체 시스템이 멈추게 되고, 지역적으로 일어나는 서비스에 대해 중앙으로 데이터 트래픽을 발생시킨다. 오버레이 네트워크 기반 자율군집형 미들웨어 플랫폼은 자율군집 메커니즘을 적용하여 구성한 유무선 이기종망 환경하의 오버레이 네트워크를 통해 관리 서버에 의한 중앙 또는 외부의 제어 없이 노드 간 협업에 의해 다양한 센서 장치(생체신호 측정 장비 포함)와 스마트폰, TV, PC 및 외부 시스템 간에 실시간 스트림 데이터를 송수신할 수 있도록 개발된 미들웨어 플랫폼이다. 생체신호 측정 장비로부터 발생한 여러 생체진단신호를 도처에 존재하는 자율군집형 분산 미들웨어 플랫폼인 SoSpR(Self-organizing Software-platform Router)로 관리 서버의 중재없이 자율적으로 실시간 전달 및 저장하고 동시에 복수개의 다양한 수신 단말에서 가까운 SoSpR로부터 실시간 수신 및 재생 시킬 수 있다.
자율주행자동차의 안전에 대한 중요성이 강조되면서 안전성 및 신뢰성 향상을 위한 개발 검증 지침인 ISO-26262의 적용과 자율주행자동차의 안전성 검증에 대한 중요성이 높아지고 있다. 특히 미국자동차공학회 기준 Level 3 이상의 자율주행자동차는 운전자 대신 주변 환경을 감지하고 판단한다. 따라서 자율주행 기능에 이상이 생기거나 오작동 발생 시 안전에 심각한 영향을 미칠 수 있으므로 자율주행자동차는 고장 및 오작동에 대비하여 안전개념을 적용하고 이를 검증해야 한다. 본 연구에서는 ISO-26262 Part3 프로세스와 시스템 이론적 프로세스 분석 방법론인 STPA를 활용하여 자율주행자동차의 안전성 평가 및 검증을 위한 오류 주입 시나리오를 연구하고 시뮬레이션 기반의 오류 주입 테스트를 통해 안전개념 설계를 위한 안전조치 시간을 연구하였다.
자율주행 차량에는 라이다, 레이더, 카메라 등 다양한 센서들이 융합되어 활용되고 있다. 특히 라이더 및 레이더는 고가의 장비로 자율주행 자동차의 대중화를 위해 해결해야 하는 부분으로 고가의 장비를 대체할 수 있는 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 비용면에서 저가이면서 손쉽게 장착할 수 있는 단일 카메라를 이용하여 주행 차량의 전방 측면 차량 바퀴와 인접 차선을 감지하고 거리를 추정하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 입력 영상을 통해 프레임 추출 후 프레임 이미지에서 차선과 바퀴를 검출하고 거리를 측정하여 실제 도로 환경에서 실측 된 거리와 비교하였고, 오차범위 ±3cm 안에서 비교적 정확히 거리를 산출할 수 있었다. 이를 통해 자율주행 자동차의 비용 절감 또는 라이다, 레이더 센서의 고장으로 대체 가능한 수단으로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 산업안전보건법에 따라 유해·위험 설비 사업자가 제출하여 공정안전관리 전담기관으로부터 승인받은 공정안전보고서의 데이터를 기반으로 사업장 안전성 향상을 위한 인공지능 통합 공정안전관리(PSM) 시스템 설계를 위한 가이드라인을 제안하였다. 제안된 가이드라인으로 구성되는 시스템은 단일사업장 또는 다수의 사업장을 운영하는 사업자와 공정안전관리 전담기관에 각각 구축하며, 데이터 수집·전처리, 확장 및 분할, 레이블링, 학습 데이터 셋구축 등의 주요 구성 요소와 단계로 구성하였다. 각 공정에서 발생하는 공정 운영 데이터 및 변경 허가 승인 데이터의 수집이 가능하며, 사업장 운영에서 발생하는 모든 데이터의 분석을 통해 잠재적인 고장 예측 및 유지보수 계획을 수립하여, 공정 운전 상황에서의 의사 결정 지원이 가능하다. 또한, 정확하고 신뢰할 수 있는 학습 데이터, 특화된 데이터 셋을 이용하여 시간 및 비용 절감, 인적 오류를 포함한 다양한 위험 요소 감지와 예측, 지속적인 모델 개선 등에 유용성과 효과를 갖으며, 이를 통해 작업장 안전성 향상 및 사고 예방이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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