• 한국국방경영분석학회지
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• 제37권1호
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• pp.39-48
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• 2011

야전에 저장된 탄약의 수명을 예측하는 것은 군의 전투지원 핵심요소로 실무적으로 매우 중요한 의미가 있다. 본 연구는 6년간 수행한 155mm 추진장약(KD541)의 ASRP(Ammunition Stockpile Reliability Program : 저장탄약신뢰성평가) 결과를 기초로 추진장약 추진제의 안정제함량 변화에 따른 시계열분석 (ARIMA 모델) 방법론을 적용 저장탄약수명을 예측하였다. 이번 연구는 기존의 회귀분석 모델을 활용한 연구방법과 다르게 시계열분석을 적용하되 미니 탭 프로그램을 활용하여 시계열분석을 적용 저장탄약수명을 예측하였다. 이러한 분석결과 155mm 추진장약(KD541) 저장수명은 35~43년으로 예측되었다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제13권1호
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• pp.62-67
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• 1998

유부의 가공공정에 대한 위해 분석을 통한 위생관리 방안을 모색하기 위하여 가공공정별 시설.설비와 작업장 환경 및 원재료와 가공공정별 시료에 대한 미생물 변화와 오염원인을 분석하였으며, 포장유부를 $10^{\circ}C$에서 저장하면서 저장수명을 예측하고 이의 적절한 평가를 위한 품질지표를 도출코자 하였다. 가공공정의 효율성을 도모하고 최종제품의 저장수명을 개선하기 위해서는 가공공정 특히 사용용수, 침지, 성형, 절단, 유탕 이후의 공정에서의 작업장 환경과 시설.설비에 대한 위생 관리 대책과 침지와 성형공정에서의 미생물 증식 억제방안의 마련이 필요하였다. 유부의 저장수명을 예측하기 위한 품질지표로는 조직감 같은 관능지표와 육안적 곰팡이 발생 및 일반세균수가 매우 유용하게 이용될 것으로 판단되었으며, 유부의 저장수명은 최대 6일로 예측되었다. 이러한 연구는 유부의 가공조건 설정과 저장수명 평가에 대해 적절한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국추진공학회지
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• 제17권3호
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• pp.30-36
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• 2013

추진장약의 저장 기간에 따른 안정제 함량의 저하에 관하여 가속수명시험 자료를 활용한 수명 예측 기법을 제시하였다. 결정론적 가속수명시험 및 저장분석 시험자료를 단순회귀분석으로 계산한 수명 예측값은 상태 분포와 수명 분포를 표현할 수 없다. 기존의 연구에서 감마분포를 이용하여 저장분석 시험자료에 대한 상태 분포 및 수명 분포를 보여주고 기대 수명을 계산하는 방법이 제시되었으나, 양산 초기 실제 자료를 수집하는 것이 불가능한 한계를 가지고 있다. 본 연구에서 제시된 예측 방법에 의한 기대 수명은 기존의 연구와 유사한 값을 보이며 상태 분포와 수명 분포를 설명할 수 있고, 유도무기 추진기관의 추진제 또는 부품류의 노화와 관련한 수명 주기 관리에도 활용할 수 있다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제48권6호
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• pp.695-699
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• 2010

추진제 KM10은 니트로셀룰로오스를 주원료로 제조된 단기추진제로서 장기저장 시자연분해현상을 일으키는 것으로 알려져 있다. 따라서 본 연구에서는 고온가속노화시험과 저장분석시험을 이용하여 추진제의 저장수명을 추정하였다. 고온가속 노화시험을 이용한 저장수명추정은 Arrhenius 식과 Berthelot 식을 사용하였으며, 저장분석시험을 이용한 저장수명 예측은 1차 회귀직선식을 이용하였다. 본 연구 결과에 따르면 고온가속 노화시험의 Arrhenius 식과 Berthelot식을 이용하여 추정한 추진제 KM10의 저장수명은 43.72년, 16.53년으로 큰 차이를 보였으며, 저장분석시험으로 이용한 저장수명은 42.94년으로 나타났다. 이것을 E. R. Bixon의 연구결과와 비교할 때 Arrhenius 식을 이용하여 추정한 값이 타당한 것으로 판단되었다.

• 응용통계연구
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• 제31권5호
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• pp.611-620
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• 2018

ASRP(Ammunition Stockpile Reliability Program; 저장탄약신뢰성평가) 업무는 인적, 물적 문제로 인하여 모든 탄에 대해 주기적 검사 수행이 어려운 실정으로, 저장탄약 수명예측 연구는 효율적인 ASRP 업무 수행에 기여할 수 있다. 본 연구는 2003년 2016년에 수행한 60,81mm 박격포탄약에 대한 ASRP 결과를 기초로 저장수명 요인을 연구하였다. 기존의 수명예측 연구에서 저장기간을 주요 독립변인으로 분석한 연구방법과는 다르게, 탄약고형태, 기상요인 등 저장환경을 독립변인으로 Cox의 비례위험모형을 활용하여 분석하였다. 그 결과 60, 81mm 박격포탄의 저장수명에 영향을 미치는 요인은 탄약고형태, 최고온도 요인, 강수량 요인으로 분석되었다.

• 한국추진공학회지
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• 제26권6호
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• pp.43-52
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• 2022

유도무기용 일회성 터보엔진은 장기간 저장 후에도 운용 신뢰성이 보장되어야 한다. 터보엔진의 운용 신뢰성에 큰 영향을 미치는 구름 베어링은 장시간 저장에 의해 궤도면 및 전동체에 산화층이 형성될 수 있으며, 이로 인해 미세 치수의 변화를 유발하여 고장이 발생할 수 있다. 본 연구에서는 실제 장기 저장된 일회성 터보엔진 베어링을 획득하고, 전동체 조도의 열화 데이터를 이용하여 저장 수명을 예측하였다. 저장 수명은 와이베이즈(Weibayes) 분석 방법과 선형 열화식의 계수를 난수로 생성하는 난수 생성 기반 분석 기법을 통해서 예측하였다. 본 연구에서는 두 가지 수명평가 방법의 결과를 상호 비교하고 이에 따른 장단점을 분석하였다. 향후, 추가적인 장기저장 시편을 확보하고, 명확한 고장 조도 기준을 수립하면 베어링의 저장 수명 예측정확도를 높일 수 있을 것이며, 터보엔진의 효율적인 정비 주기 설정에 기여할 수 있을 것이다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제7권4호
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• pp.9-14
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• 2021

고신뢰성을 요구하는 컴퓨팅 시스템에서 저장장치의 수명예측방법은 데이터 보호뿐만 아니라 활용성을 극대화 할 수 있기 때문에 시스템 관리하기 위한 중요한 요소 중 한 가지이다. 최근 여러 저장시스템에서 저장장치로 사용되고 있는 SSD(Solid State Drive)의 수명은 이를 구성하고 있는 낸드 플래시 메모리의 수명이 실질적인 수명과 연결된다. 따라서 SSD를 이용하여 구성한 저장시스템에서는 낸드 플래시 메모리의 수명을 정확하고 효율적으로 예측하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 낸드 플래시 메모리 불량 발생빈도를 이용하여 플래시 메모리 기반 저장장치의 수명 예측을 최적화할수 있는 방법을 제안한다. 이를 위해 DWPD(Drive Writes Per Day) 단위로 데이터를 처리할 때 발생하는 불량 발생빈도를 수집하기 위한 비용 매트릭스(Cost Metrix)를 설계한다. 그리고 경사하강법(Gradient Descent)을 이용하여 수명의 마감이 발생하는 경사도까지 남은 비용을 예측하는 방법을 제안한다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 임의의 불량이 발생했을 때 제안하는 방법을 통한 수명예측의 우수성을 증명했다.

• 한국연초학회지
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• 제12권2호
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• pp.59-65
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• 1990

저장온도, 상대습도 및 봉함도에 따른 유연필름 포장 담배의 저장수명을 컴퓨터를 이용하여 예측한 수치와 실험치를 Student's t test한 결과 $\alpha$=0.01로 높은 정확도를 나타냈다. 근본적으로 저장온도가 높을수록, 또 초기의 평형습도 차가 클수록 저장수명은 짧아졌으며 비교적 고온에서 water vapor의 이동이 더 높게 일어났다. 저장수명에 대한 온도, 봉함도, 상대습도등의 기여도가 SPSS를 이용한 통계분석에 의하면 각각 -0.49, -0.39, -0.28로 저장수명 요인중 봉함도(Sealing degree)도 수명을 단축시키는 주요 인자임을 밝혔으며 포장담배를 6개월 이상 유통시키기위해서는 film포장의 봉함도가 600ml/min, 20mmH2O이하가 되어야함을 알 수 있었다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2020년도 전력전자학술대회
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• pp.359-360
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• 2020

리튬 이온 배터리가 전기 자동차의 주 동력원으로 사용됨에 따라 배터리의 잔존 수명 예측기술의 중요성이 부각되고 있다. 사용 환경에 적합한 잔존 수명 예측을 위해 전기 자동차의 주행 환경을 모사하여 충전 및 방전이 빈번하게 나타나는 UDDS 프로파일에서 범용적으로 사용할 수 있는 수명 인자를 선정하는 것이 필수적이다. 배터리의 잔존 용량과 가장 상관도가 높은 수명 인자를 선정함으로써, 인공지능 기반 예측 알고리즘의 정확도 향상을 기대 할 수 있으며, 태양광 ESS와 같은 상이한 특성의 어플리케이션에도 범용적인 적용이 가능하다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2017년도 제48회 춘계학술대회논문집
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• pp.154-156
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• 2017

종래에는 등분산 가정을 기반으로 가속열화시험 데이터로부터 저장수명을 예측하는 방식이 일반적이었다. 그러나, 실제로는 대부분의 탄약류의 특성치 데이터는 시간의 경과에 따라 산포가 증가한다. 따라서, 본 연구에서는 등분산과 이분산을 가정한 경우에 저장수명 예측 결과의 차이를 확인하고 향후 이분산 가정을 기반으로 데이터 분석을 수행함이 타당함을 제안한다.