• Journal of Korean Philosophical Society
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• no.86
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• pp.61-85
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• 2009

이 논문의 목적은 장구성의 성선 개념이 호상학과 같이 선악을 초월해 있는 것이 아니라 선한 마음의 근거로서 내재되어있는 것임을 밝히는 데 있다. 기존연구자들에 의하면, 선악을 초월한 성의 의미는 도덕적 본성의 내재성을 부정하는 것이고, 이로 인해서 성이 외부조건에 따라서 선하게도 악하게도 될 수 있다는 것이다. 그리고 도덕적 본성의 실현은 성에 근거한 것이 아니라 심에 근거해서 이루어지는 것이다. 장구성은 고자의 성 개념을 비판함으로써 도덕적 본성의 내재성과 본성에 근거한 도덕적 실천을 논증해 나간다. 장구성의 성선 개념은 '성은 인의예지로서 내재된 도덕적 본성이다'라는 명제로 압축될 수 있다. 이 명제는 세 가지 조건을 내포하고 있다. 첫째, 성은 곧 인의예지이다. 둘째, 인의예지는 사단의 근거로서만 존재한다. 셋째, 사단은 그 근원인 도덕적 본성을 확인할 수 있는 단서이다. 첫 번째 조건은 '곧'이 '바로 그' 혹은 '나아가다' 중에 어떤 것으로 해석되느냐에 따라서 도덕적 본성의 내재성여부가 가려진다는 것이다. 전자의 의미라면, 성이 인의예지로서 내재된 도덕적 본성이다. 반면에 후자의 의미라면, 인의예지는 도덕적 실천이 이루어진 후에 명명되는 덕목이다. 두 번째 조건은 인의예지와 사단이 체용의 관계를 이루느냐의 여부를 묻는 것이다. 체용의 의미는 도덕적 본성[인의예지]에 근거해서만 드러나는 것이 선한 마음[사단]임을 나타내는 것이다. 세 번째 조건은 사단이 도덕적 본성을 확인하는 단서로 쓰였느냐의 여부를 묻는 것이다. 도덕적 본성이 내 마음에 내재되어있다면, 본성실현의 관건은 그 본성을 확인하는 데에 달려있다. 이때 선한 마음은 확충해서 완전하게 실현되어야 하는 것이 아니라 그 근원을 찾아가는 단서이다. 장구성은 이 세 가지 조건을 충족시킴으로써 맹자의 성선 개념이 도덕적 본성의 내재성임을 증명한다.

• Bulletin of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.54 no.3
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• pp.27-30
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• 2017

• Electric Engineers Magazine
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• v.265 no.9
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• pp.22-29
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• 2004

최근에는 설비의 이상징후를 포착함으로써 사고를 예지하고 치명적인 상태로 진전되기 전에 보완하는 이른바 예측 보전(또는 예지보전) 기술을 중심으로 하는 사고 예방 방향으로 변화되어 가고 있다. 이 예측보전기술은 기기의 상태를 정량적으로 파악하여 이상징후를 초기단계에서 검지하는 이상예지진단과 기기성능의 경년적인 변화에 착안한 노화진단 등을 중심으로 하고 있다. 이글에서는 변압기, 차단기, 단로기, 전력용 콘덴서, 피뢰기 등 수배전설비 진단 및 보수점검에 대해서 설명하고자 한다.

• Journal of the KSME
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• v.53 no.7
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• pp.44-52
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• 2013

이 글에서는 고장진단 및 예지기술(PHM: Prognostics and Health Management)의 에너지산업 분야 적용 사례를 상세히 소개하고, PHM기술의 접목을 통한 에너지산업에의 기여와 예상되는 기술적 어려움, 그리고 향후 연구방향을 제시하고자 한다.

• Journal of the KSME
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• v.53 no.7
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• pp.26-34
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• 2013

이 글에서는 최근 관심을 모으고 있는 고장예지 및 건전성관리(PHM: Prognostics and Health Management) 기술을 소개하고, 항공우주분야의 적용사례를 중심으로 PHM 기술을 어떻게 활용하고 있는지를 설명하고자 한다.

• Journal of the KSME
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• v.56 no.11
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• pp.46-49
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• 2016

이 글에서는 최근 3년간(2013-2015) PHM society 학회에서 발표된 논문에 기반하여 분석된 고장예지기술의 연구 동향 및 도전과제에 대해 소개하고자 한다.

• Journal of the KSME
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• v.57 no.3
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• pp.34-37
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• 2017

이 글은 공학시스템 고장예지 및 건전성 관리 기술을 소개하고, 최근 주목받고 있는 인공지능기술인 딥러닝과 접목한 연구 사례를 제시한다.

• Journal of the Korean Geophysical Society
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• v.7 no.2
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• pp.77-87
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• 2004

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.10 no.12
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• pp.271-280
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• 2019

Smart factory, a critical part of digital transformation, enables data-driven decision making using monitoring, analysis and prediction. Predictive maintenance is a key element of smart factory and the need is increasing. The purpose of this study is to analyze the degradation characteristics of a galvanizing kettle for the steel plating process and to predict the remaining useful life(RUL) for predictive maintenance. Correlation analysis, multiple regression, principal component regression were used for analyzing factors of the process. To identify the trend of degradation, a proposed rolling window was used. It was observed the degradation trend was dependent on environmental temperature as well as production factors. It is expected that the proposed method in this study will be an example to identify the trend of degradation of the facility and enable more consistent predictive maintenance.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.27 no.1
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• pp.60-66
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• 2021

The importance of maintenance is leading the application of the maintenance strategy in various industries. The maritime industry is also a part of them, with changes in selecting and applying the maintenance strategy, but rather slowly, by retaining the old strategy. In particular, the ship is maintaining a previously used strategy. In the circumstance of the sea, ship requires a new suggestion for maintenance strategy. A ship predictive maintenance model predicts the breakdown or malfunction of machineries to secure maintenance time with preventive actions and treatments, thereby avoiding maintenance-related dangerous factors. This study focused on applying text analysis to an Liquefied Natural Gas Carriers dock indent document, and the analysis results were interpreted from the original document. The inter-relational patterns observed from the frequency of common maintenance combinations among different parts and equipment in ships will be applied to the development of ship predictive maintenance.