Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
/
v.25
no.4
/
pp.355-362
/
2012
Remaining useful life(RUL) prediction of a system is important in the prognostics field since it is directly linked with safety and maintenance scheduling. In the physics-based prognostics, accurately estimated model parameters can predict the remaining useful life exactly. It, however, is not a simple task to estimate the model parameters because most real system have multivariate model parameters, also they are correlated each other. This paper presents representative methods to estimate model parameters in the physics-based prognostics and discusses the difference between three methods; the particle filter method(PF), the overall Bayesian method(OBM), and the sequential Bayesian method(SBM). The three methods are based on the same theoretical background, the Bayesian estimation technique, but the methods are distinguished from each other in the sampling methods or uncertainty analysis process. Therefore, a simple physical model as an easy task and the Paris model for crack growth problem are used to discuss the difference between the three methods, and the performance of each method evaluated by using established prognostics metrics is compared.
Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
/
v.23
no.4
/
pp.98-103
/
2019
Integrity prediction of the operation equipment of naval vessels is essential to maintain the efficiency of the operation performance in urgent situations. Recently, the integrated condition assessment system(ICAS) was introduced and maintained to improve operational performance. This technology is related with ICAS, and it must be localized through extensive research. In this paper, we present the results of applying the data-driven model to the predictability methods of diesel generators, which are naval vessel operation equipment.
PHM (Prognostics and Health Management) of aircraft engines is applied to predict the remaining useful life before failure or the lifetime limit. There are two methods to establish a predictive model for this: The physics-based method and the data-driven method. The physics-based method is more accurate and requires less data, but its application is limited because there are few models available. In this study, the data-driven method is applied, in which a multi-layer perceptron based neural network algorithms is applied for the life prediction. The neural network is trained using the data sets virtually made by the C-MAPSS code developed by NASA. After training the model, it is applied to the test data sets, in which the confidence interval of the remaining useful life is predicted and validated by the actual value. The performance of proposed method is compared with previous studies, and the favorable accuracy is found.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
/
v.25
no.3
/
pp.267-275
/
2012
In this study, crack growth in a center-cracked plate is predicted under mode I variable amplitude loading, and the result is validated by experiment. Huang's model is employed to describe crack growth with acceleration and retardation due to the variable loading effect. Experiment is conducted with Al6016-T6 plate, in which the load is applied, and crack length is measured periodically. Particle Filter algorithm, which is based on the Bayesian approach, is used to estimate model parameters from the experimental data, and predict the crack growth of the future in the probabilistic way. The prediction is validated by the run-to-failure results, from which it is observed that the method predicts well the unique behavior of crack retardation and the more data are used, the closer prediction we get to the actual run-to-failure data.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
/
2011.04a
/
pp.27-31
/
2011
차량의 대형화 및 고속화, 그리고 기존 교량의 노후화를 고려하였을 때, 교량의 건전성 평가는 매우 중요해지고 있다. 거동을 예측하는데 사용되는 유한요소 모델의 신뢰도는 이상적인 가정과 모델링 오차, 교량의 노후화 등에 의해 실제 거동을 반영하지 못하는 경우가 많다. 유한요소 모델의 신뢰도를 높이기 위해, 실제 교량의 거동을 계측하여, 이를 기반으로 물리적 의미를 가지는 변수들과 지점의 조건을 수정하는 모델의 개선이 주로 행해진다. 이러한 모델 개선은 최적화 기법을 통해 수행된다. 본 연구에서는 목적함수간 가중치에 의한 모델 개선 결과의 영향과 다중 목적 함수 최적화 기법을 통해, 가중치의 영향을 줄이고, 다양한 개선 모델들을 구하는데 적용하였다. 팔곡 3교의 실제 계측 데이터를 이용하여 단일 다중 목적 함수 기반의 모델 개선을 수행하였다. 단일 목적 함수의 경우, 정의되는 목적함수는 주로 고유진동수와 모드 형상에 관한 차이의 가중치 합으로 표현되어 지며, 이러한 가중치에 따라, 모델 개선의 결과에 영향을 가함을 확인하였다. 다중 목적 함수 기반의 모델 개선을 통해, 구해진 모델 개선 결과를 단일 목적 함수 기반 모델 개선의 결과들과 비교하였으며, 모델 개선에 대한 다중 목적 함수 최적화 적용을 분석하였다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
/
v.42
no.4
/
pp.939-949
/
2017
Prognostics and health management(PHM) is actively utilized by industry as an essential technology focusing on accurately monitoring the health state of a system and predicting the remaining useful life(RUL). An effective PHM is expected to reduce maintenance costs as well as improve safety of system by preventing failure in advance. With these advantages, PHM can be applied to the battery system which is a core element to provide electricity for devices with mobility, since battery faults could lead to operational downtime, performance degradation, and even catastrophic loss of human life by unexpected explosion due to non-linear characteristics of battery. In this paper we mainly review a recent progress on various models for predicting RUL of battery with high accuracy satisfying the given confidence interval level. Moreover, performance evaluation metrics for battery prognostics are presented in detail to show the strength of these metrics compared to the traditional ones used in the existing forecasting applications.
본 연구에서는 케이슨식 방파제 구조물에 대하여 기초마운드의 잠재적인 손상 모니터링에 관한 연구를 수행하였다. 이를 위해 첫째, 케이슨식 방파제 기초마운드의 이상 상태 여부를 판단하기 위하여 진동응답 분석기법을 선정하였다. 둘째, 선정된 기법에 의한 손상 예측 가능성의 검증을 위하여 케이슨식 방파제의 구조모형을 제작하였다. 셋째, 모형케이슨에 대한 유한요소 모델 생생하여 기초마운드의 손상에 따른 진동응답을 분석하였다. 마지막으로, 모형케이슨에 대한 진동실험을 통하여 기초마운드의 손상 예측을 수행하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
/
2023.05a
/
pp.402-402
/
2023
상수관망은 충분한 양질의 수돗물을 공급하기 위한 사회기반 시설물이다. 상수관로의 노후화, 누수 등은 수도 사고 발생의 가능성을 증가시키고, 수돗물 안전성에 대한 신뢰도를 감소시킨다. 수돗물 공급 전 과정을 인공지능(AI), 정보통신기술(ICT)과 결합한 지능형 상수도관 예측 및 관리 시스템을 구축하여, 상수도 수질 사고를 조기에 감지하고 사전에 취약지점을 예측할 필요가 있다. 이를 위해서는 상수관로의 위험도를 평가하기 위한 체계적인 데이터와 기준이 필요하다. 본 연구에서는 상수관로의 위험도 예측모델을 개발하기 위해 상수관로 위험도와 관련된 평가 인자를 선정하고 분류하였으며, 각 인자의 명확한 기준을 제시하였다. 국내·외 상수도 위험도 평가 항목에 대한 자료를 비교 및 분석하였고, 전문가 자문을 통해 인자를 정립하여 상수관로 위험도 평가 지표를 개발하였다. 개발된 평가 지표의 현장 적용성과 실효성 검증을 위해 정량적인 데이터 확보가 가능하고 상태를 평가할 수 있는 대상 지역을 선정하였다. 문헌 자료의 평가항목들과 전문가 의견을 바탕으로 상수관로 위험도 평가 인자를 31개의 직접 인자와 5개의 간접 인자로 구분하였고, 인자별 평가 기준을 제시하였다. 직접 인자는 노후화 정도를 파악할 수 있는 노후도 평가 항목, 지역 특성을 반영한 토양 부식성 항목, 실시간으로 측정하여 결과를 제공하는 실시간 계측 항목, 직접적인 수질 결과를 제공하는 정수장 수질 항목, 상수관로의 건전성을 평가하는 자산관리 항목으로 분류하였다. 추후, 위험도 평가 운용을 위한 알고리즘을 개발하면 상수도 사고 위험에 대한 예방 및 대응 전략을 수립할 수 있을 것으로 기대된다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
/
2020.07a
/
pp.15-16
/
2020
본 논문에서는 산업 현장에서 사용되는 기계들의 건전성을 유지하고 예측하는 시스템을 개선할 수 있는 연구 결과를 비교하고 설명한다. 이번 연구에서는 딥러닝 기술을 이용함으로서 특정장치에 종속되지 않고 범용적으로 수집된 소음데이터를 사용하여 현장 적용의 유연성을 높이고, 딥러닝 모델 중 GRU를 이용하여 기존 연구 결과와 비교 실험을 하여 더 우수한 결과를 얻었다.
The satellite is exposed to various launch environments such as random vibrations and shock. Accordingly, structural design of electronic equipment mounted on satellite must meet reliability requirements at the box level. In addition, it is essential to secure the reliability of the solder joint applied to electronic equipment. In this paper, we performed a modal and quasi-static analysis for the purpose of satisfaction of the design requirements of the CCB (Camera Controller Box) present on the 500 kg-class compact advanced satellite (CAS500). In addition, structural safety of electronic components was verified by the Steinberg's method and random equivalent static analysis.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.