본 논문에서는 항공기용 터보 축 엔진의 결함진단 알고리즘으로 지지 벡터 장치(Support Vector Machine) 과 인공신경망(Artificial Neural Network) 을 복합으로 이용하였다. 인공신경망 알고리즘의 특성상 데이터 수에 따라 정확성과 수렴속도 등에서 차이가 나므로 탈설계 영역에서의 효용성여부를 판단하기 위해서 연료유량과 마하수에 따른 탈설계 영역 진단 결과를 지상정지 상태와 비교하였다.
급속한 산업화로 인하여 에너지 부족 문제가 대두되고 있는 가운데 에너지 저감 기술의 개발이 요구되고 있다. 국내 반도체 공정의 배기계통에서 소비되는 에너지는 전체 공정에 소비되는 에너지중 상당량에 달하며 10%의 에너지 절감은 연간 1000억원 이상의 비용절감 효과를 기대할 수 있다. 반도체 공정 배기계통은 진공펌프의 특성, 챔버의 부피, 도관의 구조(직경, 길이, 형상), 진공재료의 기체방출 등 여러 가지 요소의 복합적인 영향으로 그 상태가 달라지므로 보다 효과적인 공정의 운용과 에너지 절감을 위해 반도체 공정의 복합 상태 진단기술 개발이 요구되고 있으며 그중 큰 비중을 차지하는 드라이펌프의 실시간 모니터링 기술의 개발이 시급하다. 본 연구에서는 반도체 공정의 복합 상태 진단기술 개발에 대한 기초 연구로서 반도체 공정 배기계통의 conductance 및 유량 변화에 대한 드라이펌프의 특성을 이론적 계산으로 얻어진 결과와 실험을 통하여 얻어진 결과를 비교, 분석하였다. 진공펌프의 기본 특성은 한국표준과학연구원에서 국제규격에 따라 도달진공도, 배기속도, 소비전력, gas load, 소음, 진동 등을 분석하였고, 나노종합기술원의 PECVD 장비(chamber A: amorphous silicon 및 loadlock chamber)에 챔버의 부피, 도관의 구조, 공정가스의 유량 등을 측정하여 simulation 하였으며, 실제 측정값은 LabVIEW 프로그래밍으로 자동화 된 MFC를 이용하여 실제 공정 상태를 모사하였다. 실험은 PECVD의 특성을 고려하여 질소분위기에서 CDG (Capacitance Diaphragm Gauge)를 사용하였다.
본 연구는 복합재료 교량의 온도변화에 따른 정밀해석과 이를 통한 복합재료 교량의 파괴거동을 조사하였다. 그 결과 매우 높은 주변 온도에서 복합재료 상 하부 표면의 파괴지표가 Core 요소의 파괴지표에 비하여 상대적으로 작은 값을 나타내어 충분한 온도 수용력이 있음이 나타났으며, 화재로 인해 급격한 온도변화 발생 할 경우 vinyl ester resin의 유리변화 온도 즉, $504^{\circ}C$에 근접함에 따라 국부적인 지역의 큰 온도경사가 발생하여 Tsai-Hill 파괴지표 또한 크게 변함을 나타났다.
본 논문에서는 실수코드 유전 알고리즘(RCGA)과 인공신경망(ANN)을 이용하여 항공기용 터보 축엔진의 결함 진단에 관한 연구를 수행하였다. 인공신경망만을 이용하여 엔진의 결함을 판단 할 경우 많은 학습데이터 때문에 지역 최소점으로 수렴하는 단점이 있다. 이를 개선하기 위해 전역 최소점을 찾는 능력이 뛰어난 실수코드 유전 알고리즘을 사용하였다. 5% 이내의 RMS 결함오차로 높은 결함 예측 신뢰도를 가짐을 확인하였다.
복합부위 통증증후군은 하나 혹은 그 이상의 사지에 극심한 통증과 장애를 일으키는 질환이다. 하지만 질환의 원인과 경과에 대한 지식이 매우 한정되어 있어, 복합부위 통증증후군의 치료에 대한 최신의 이론들은 다른 신경병증성 통증의 치료에 많은 부분 의존하고 있다. 본문에서는 복합부위 통증증후군의 다양한 치료에 대해 소개하고 있으나, 그 효과에 대해 잘 설계된 논문은 극히 드문 실정이다. 따라서 복합부위 통증증후군에 대한 조기 진단과 다과적인 치료적 접근이 좋은 결과를 얻는데 필수적인 것으로 사료된다.
본 연구에서는 Support Vector Machine (SVM)을 이용하여 가스 터빈 엔진의 결함 진단을 시도하였다. SVM은 벡터 공간에서 임의의 비선형 경계인 Hyperplane을 찾아 두 개의 집합을 분류하는 방법으로 수학적으로 최적의 해를 찾을 수 있다고 알려져 있다. 이러한 이진 분류용 SVM을 다층으로 결합하여 가스 터빈의 결함을 정량적으로 판단해 내는 방법을 제안하였으며 기존의 Multi Layer Perceptron(MLP)보다 빠르고 신뢰성 있는 진단 결과를 보여주었음을 확인하였다.
본 연구는 동결융해, 염해 및 중성화가 복합적으로 작용하는 콘크리트 구조물의 내구성능을 평가하기 위하여 일반강도 콘크리트를 대상으로 동결수를 달리하여 동결융해 시험을 실시함으로서 염해와 동결융해 복합작용에 의한 콘크리트의 열화를 평가하였고, 염해, 동결융해 및 중성화의 세가지 열화가 복합적으로 발생되는 복합열화에 대해서는 적절한 평가방법이 부재하여 동결수에 따른 동결융해 시험 후의 시험체에 대하여 중성화 촉진시험을 실시함으로서 복합열화에 의한 콘크리트 내구성능 저하 특성을 평가하고자 하였다. 본 연구를 통하여 동결수의 종류나 물-결합재비 수준과 무관하게 고로슬래그미분말을 사용한 배합의 경우 염해와 동결융해가 동시에 복합적으로 발생되는 환경에서도 우수한 저항성능을 보이는 결과를 나타내므로 동결융해를 포함한 복합열화 환경에서 충분한 내구성 확보를 위해서는 최소한의 설계기준강도의 확보와 고로슬래그미분말 등 적절한 시멘트 결합재의 선정이 무엇보다 중요하다는 결론을 얻었다.
2013년 11월 27일 구성된 제주 민군복합형 관광미항 크루즈 선박조종 시뮬레이션 시현 TF팀은 2013. 1. 17~18일 한국해양과학기술원에서 3차원 다기능 선박조종시뮬레이터(Full Mission Ship-Handling Simulator)을 이용하여 도선사 4명이 주, 야간 및 입선, 출선자세 접안 16개 시나리오를 가지고 시뮬레이션을 실시하였으며, 평가 기법은 "해사안전법"의 해상교통안전진단 시행지침(국토해양부 고시 제2012-129호(2012.3.21.), 해상교통시스템 적정성 평가(선박조종시뮬레이션, 통항안전성 및 접 이안안전성 평가)를 준용하였다. 시뮬레이션 평가 결과 근접도에 따른 충돌[침범] 확률이 $10^{-4}$미만이고, 운항자[주관적] 평가의 결과가 평균 -2.0 이하로 해상교통환경 변화에 따른 통항안전성 및 접이안 안전성 확보가 가능하다고 평가되었다.
For the fault diagnosis of a mechanical system, pattern recognition methods have being used frequently in recent research. Hidden Markov model(HMM) and artificial neural network(ANN) are typical examples of pattern recognition methods employed for the fault diagnosis of a mechanical system. In this paper, a hybrid method that combines HMM and ANN for the fault diagnosis of a mechanical system is introduced. A rotating blade which is used for a wind turbine is employed for the fault diagnosis. Using the HMM/ANN hybrid model along with the numerical model of the rotating blade, the location and depth of a crack as well as its presence are identified. Also the effect of signal to noise ratio, crack location and crack size on the success rate of the identification is investigated.
고전압회전기 고정자권선의 절연은 열적, 전기적, 기계적, 환경적 스트레스에 복합적으로 노출되어 열화 된다. 이런 열화의 진전특성을 분석하기 위한 고정자권선 절연상태 진단은 안정한 운전을 보장하고 발전기의 잔여수명을 연장하는데 매우 중요한 방법이다. 이 논문에서는 절연상태를 진단할 수 있는 시험방법 중 부분방전시험을 이용하여 고정자권선에서 발생할 수 있는 모의결함을 인가하고 결함별로 나타나는 위상기준 부분방전 분포특성을 분석하여 결함별 특성을 식별하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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