기기의 결함을 진단하는데에 전문자동진단시스템(EADS)을 사용하는 것은 고도의 숙련된 진단요원 없이, 시스템저자와의 질의응답과 같은 일련의 회의를 갖지 않고도 정확하고 또한 믿을만하게 기기상태를 측정 분석할 수 있는 가장 효과적인 방법이다. 전문자동진단시스템(EADS)은 일분에 5개의 기기들을 분석하고 진동전문분석가에 버금가는(94%) 정확성으로 진단결과를 제공한다. 많은 전문진단시스템 중에서 DLI의 ExpertALERT[4]는 가장 정확하고 정교한 진단시스템으로 평가되고 있다. 전문자동진단시스템(EADS)의 시행으로 프렌트의 기기고장으로 인한 조업중단의 회수가 줄어지고 정비비용을 절감하며 불필요한 정기점검식정비(PM)을 없앤다면 관계기술요원들의 진동에 대한 이해와 기술습득으로 한차원 높은 기기 정비를 통해 효율적인 생산성증가, 정비비용감소[5], 안전사고 미연방지등 많은 것을 함께 얻을 수 있다. Expert System 기술의 성공적인 적용이라고 정의할 수 있겠다.
KD는 아직 발병인자가 밝혀져 있지 않아 특별한 검사방법 없이 임상소견에 의존하여 진단하여야 하고 조기진단만이 CAD을 예방할 수 있는 중요한 후천성 심장질환이다. 그러나 발열과 5가지의 고전적인 진단기준에 부합되지 않고 발열과 4가지 미만의 진단기준 또는 전체 6가지 중 3-4가지 진단기준 만이 관찰되는 AKD는 조기진단이 어려워 전형적인 KD보다 CAL의 발생률이 높다. 특히 1세 미만의 영아에서는 모든 임상소견이 사라진 후 아급성기에 나타나는 손과 발의 낙설을 보고 후향적으로 진단을 하는 경우가 많다. 따라서 AKD에서 관상동맥합병증을 예방하려면 오랜 기간 동안 원인을 찾을 수 없고, 항생제에 반응하지 않는 발열이 있을 때에는 고전적인 진단기준에 얽매이지 말고 항상 high index of suspicion을 적용하여 필요할 때마다 CAL의 유무를 조사하고 가능한 빠른 시기에 치료하여야 할 것이다.
최근 사회의 일렉트로닉스화와 정보화의 급속한 진전에 따라 전력회사는 과거 어느때 보다도 더욱 양질의 전력을 공급할 의무를 국민들로부터 요구받고 있고 이에따라 전력공급설비에 있어서의 정전고장을 미연에 방지할 고도의 과학적이고 신속정확한 미연에 방지할 고도의 과학적이고 신속정확한 일상보수점검을 필요로 하게 되었다.
이 논문에서는, 1996년부터 2010년까지 915개 고속도로 교량에 대해 실시된 정밀안전진단 보고서를 수집하여 이들 교량의 상태를 분석하였다. 분석시 손상을, 결함, 물리력 및 열화에 의한 손상으로 구분하여 손상이 많이 발생하는 시기를 조사하고, 유손상율의 개념을 도입하여 손상의 특징을 조사하였으며, 고속도로 교량의 10대 손상, 다설한랭지역 교량과 일반지역 교량의 열화특성을 비교하여 합리적인 점검활동 개선 방향을 제시하였다. 연구결과, 시공시 실시하는 점검 또는 초기점검 제도 개선이 필요하고, 다설한랭지역의 경우 열화진행 속도가 빠르므로 주변 환경의 특성을 고려한 점검 활동 개선이 필요한 것으로 판단되었다. 이 연구 결과는 향후 고속도로 교량의 점검 활동 개선을 위해 널리 활용될 수 있을 것이다.
철도 레일은 차륜과 레일의 접촉면인 레일 표면에서 구름 접촉 피로 균열이 상시 발생할 수 있는 조건이기 때문에 균열의 상태를 철저히 점검하고 절손을 방지하기 위한 정밀한 점검 및 진단이 필요하다. 최근 궤도 시설의 성능 평가에 대한 세부 지침에서는 궤도 성능평가를 위한 방법과 절차에 관한 필요사항을 제시하고 있다. 그러나 레일 표면 손상을 진단하고 등급을 산정하는 것은 주로 외관 조사(육안 조사)에 의존하며, 이는 점검자의 주관적인 판단에 따른 정성적인 평가에 의존할 수밖에 없는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 Fast R-CNN을 사용하여 레일 표면 결함 검출에 대한 딥러닝 모델 연구를 수행하였다. 레일 표면 결함 이미지의 데이터 세트를 구축한 후, 모델을 테스트하였다. 딥러닝 모델의 성능평가 결과에서 mAP가 94.9%로 나타났다. Fast R-CNN의 균열 검출 효과가 높기 때문에 이 모델을 사용하면 레일표면 결함을 효율적으로 식별할 수 있을 것으로 판단된다.
요즈음 자동차 전기장치의 입출력 요소별 설계와 작동원리, 제어로직 등의 정성 및 정량적인 내용을 체계적으로 이해하면서 종합 진단기와 데이터 통신이 가능하고 동작 상태에서 시스템의 회로를 학습할 수 있는 시뮬레이터가 활발하게 연구되고 있다. 이에 본 연구의 목적은 회로수리 능력을 정의하고, 회로수리 준비 능력, 탈부착 능력, 회로분석능력, 점검 및 측정능력, 수리(문제해결)능력, 정리능력의 함양을 통해 전기장치 정비에 대한 이해를 높이고 회로수리능력의 향상을 검증하는 데 있다. 본 논문에서는 자동차 등화장치 시뮬레이터 장치를 연구 개발하여 자동차 전기장치의 점검과 자동차 회로의 수리 및 점검, 전기계측 내용의 이해에 도움을 주고자 했다. 자동차 전기 장치는 눈에 보이지 않는 부분에 대한 이해가 필요하고, 기본점검 및 측정, 수리를 위해서 다양한 기호와 복잡한 회로에 대한 이해가 필수적으로 요구된다. 이러한 필수적인 부분에 대해 어려움을 느끼는 학생들에게 전기장치에 대한 흥미를 높이고, 자동차 전기실습에 필요한 기본적인 지식의 함양과 다양한 전기장치 고장진단에 필요한 기초능력을 습득할 수 있도록 하였다.
하천에 설치된 교량의 유지관리는 시설물 안전점검과 그 결과에 따른 보수·보강의 절차를 거쳐 이루어진다. 그 동안 교량 상부구조의 안전점검은 접근성이 용이하여 많은 연구들이 이루어져 왔으나, 하천에 설치된 교각 기초부의 세굴여부에 대하여는 직접조사가 곤란하여 이론에 근거한 관리에 머물러 왔다. 본 연구에서는 이러한 하천에 설치된 교량 기초의 세굴을 음향측심기 및 VRS 등을 활용하여 하상 지반고의 형상을 3D 형태로 구현하였다. 이로써 교량 설치 당시의 하상 지반고와 비교·분석 등을 통해 세굴양상에 대한 예측이 가능하게 되었다. 이 결과들을 바탕으로 해당 교각 기초의 국부세굴 여부 파악 및 장기하상저하 예측을 위한 초기치 자료로 활용한다면 기초세굴로 인한 교량붕괴를 예방할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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