이 연구는 상선 해기사 인력의 수요를 단순평균법과 추세분석 및 시계열분석을 통혜 예측하고, 예측치와 실적치들을 비교하여 수요 예측방법들의 예측 정확도를 평가하였으며, 마이코프 분석을 활용하여 직급별로 인력구성의 변화요인을 고려하여 공급을 예측하고 인력부족을 진단하였다. 그리고 자율운항선 도입과 현실적인 공급확대 방안 실행이 부족인력 감소에 미치는 영향을 분석하여 해기사 인력 수급 대책의 타당성과 효과를 평가하였다.
선박 기관시스템이 효율적이고 안이정적인 운용을 위해서는 실시간 상태 모니터링 기반의 이상탐지, 고장진단 더 나아가 고장예측에 따른 대응조치를 할 수 있는 기술이 필요하며 이를 상태기반 유지관리(Condition Based Maintenance, CBM)이라 지칭한다. 해당 기술을 개발 및 확보하기 위해서는 가장 우선적으로 기관시스템에 대한 다양한 고장 데이터가 확보되어야 하며 이후, 확보된 데이터에 대한 특징추출 등 전처리 알고리즘, 고장 진단 및 예측 알고리즘 등을 개발하여야 한다. 본 연구에서는 선박 추진용 엔진 및 발전기 엔진에 대한 상태기반 유지관리 기술의 개발현황과 향후 지속적인 연구 추진방향을 소개하고자 한다.
해상교통안전진단 제도 시행관련, 경과 진행에 따른 실적 분석 및 소요 분석을 통한 개선점 도출이 현 시점에는 시행된 바가 없는 상태로 제도의 원활한 운영 및 개선점 발굴을 위해선 연구 필요성이 있다. 따라서 수행된 진단 실적, 사업별 특성, 진단 특성을 분석하고 장래 진단 수요량을 예측 분석하여 진단 수행에 따른 개선점을 도출하고 장래 상황 예측을 통한 해상교통안전진단 효율화 자료로 사용하고자 한다. 그에 따라 본 연구에서는 진단실적 분석, 진단수행 개선점 분석, 장래 진단 수요분석, 진단 수요에 따른 개선점 분석의 4단계로 분류하고 관련 내용을 연구, 분석, 검토 기술하였다.
서 론 : 두경부암의 예후에 가장 중요한 인자는 진단시 병기와 치료 후 재발의 유무이다. 따라서, 재발 병변을 조기에 발견하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 두경부암 환자의 추적 관찰에서 $^{18}F$-FDG PET/CT의 유용성에 대해 알아보고자 하였다. 대상 및 방법 : 2004년 4월부터 2008년 8월까지 고려대 안암병원에서 두경부암으로 치료를 완료한 후 추적관찰이 가능하였던 88 예의 환자를 대상으로 하였다. 환자는 본원의 두경부암 추적관찰 양식에 따라 술 후 6, 12개월째 $^{18}F$-FDG PET/CT를 시행하였으며, 원발부위 및 경부 재발, 원격전이와 중복암의 진단에 있어 $^{18}F$-FDG PET/CT의 민감도, 특이도, 양성예측율, 음성예측율을 평가하였고, 기존의 추적관찰 방법과 이를 비교하였다. 결 과 : 원발부위 재발의 진단에 있어 민감도, 특이도, 양성예측율, 음성예측율은 각각 95%, 97%, 90%, 98% 였다. 경부전이 재발의 진단에 있어서는 각각 94%, 98%, 83%, 99%였으며, 원격전이 및 이차암 진단에 있어서는 94%, 100%, 100%, 99%였다. 원발부위 재발은 고식적인 진단 방법, 원격전이와 이차암은 $^{18}F$-FDG PET/CT가 진단에 의미있게 유리하였다. 결 론 : $^{18}F$-FDG PET/CT는 두경부암의 추적관찰 과정에서 재발 여부를 판정하는데 있어 매우 유용하며, 특히 원격전이 및 이차암의 발견에 있어 유용하다. 그러나, 위양성 및 위음성의 가능성으로 고식적인 진단 방법과 병행해야 진단의 효과를 높힐 것으로 생각된다.
자율운항선박 기술개발사업 중 2세부(자율운항선박 핵심 기관시스템 성능 모니터링 및 고장예측 진단 기술 개발) 과제는 자율운항선박의 추진 및 전력 생산을 담당하는 핵심 기관시스템의 운전 상태를 실시간 모니터링하여, 계측 데이터 기반의 고장 진단/예측을 수행하고 장애 발생 시 원격 지원체계를 통해 체계적/전문적 정비를 수행할 수 있도록 지원하는 기술이다. 자율운항선박은 선원이 없이 자율적으로 운항도 하지만, 핵심장비/기자재에 대해서도 실측 데이터를 기반으로 스스로 판단하여 고장여부에 대한 의사결정이 가능하여야 한다. 선박 기관시스템은 선박 운항의 안전과 정시 입·출항에 핵심이 되는 장비/기자재로써 자율운항선박 구현에 필요한 핵심 기술이다. 본 연구에서는 자율운항선박 핵심장비 중 보조기기 2종(Pump, Purifier), 배관(Seawater Pipe, Steam Pipe)의 성능 모니터링 및 고장예측/진단 소프트웨어를 개발하기 위한 연구를 수행한다.
지금까지 변압기의 유지보수는 일상순시와 전력설비를 일정기간 사용함에 따른 정기점검에 의하여 불량개소를 발견하고 보수하는 일정주기에 따른 예방보수를 하였으나, 경제적인 유지와 신뢰성 있는 전력공급을 위하여 변압기의 상태를 점검하여 정비하는 상태점검으로 전환하고 있다. 따라서 최근에는 변압기의 이상징후를 운전상태(on-line)에서 상시 감시하여 장래에 일어날 사태 등을 예측하고 그것이 치명적이기 이전에 처리하는 예측보전기술 중심으로 변하고 있다. 변압기의 내부이상을 진단하는 방법으로는 부분방전법, 절연유의 특성시험 및 가스분석법, 역률측정법, 저압서어지 시험법 등이 있으나, 진단방법의 특성 및 신뢰성을 고려할 때, 어느 한 방법으로는 불충분하므로 각종 진단 결과의 종합분석이 필요하다.
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.
최근 모니터링 및 예측 시스템을 이용하여 사전에 결함을 발견하고 이를 경고하는 시스템이 활발히 연구되고 있다. 차량 안전 관리에 있어서도 예측 결함 분석 기술을 적용하여 자동차 휠 베어링의 고장 유무 및 고장 유형을 조기에 경고하는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 휠 베어링과 결합 된 센서 모듈과 각 센서 모듈에서 차량 가속 정보 및 진동 정보를 수집, 저장 및 분석하는 진단 시스템을 제시하였다. 제안된 센서 모듈은 저비용으로 차량의 휠 베어링 상태를 모니터링하며, 이렇게 수집된 데이터를 활용하여 진단 및 고장 예측 기능을 수행하는 방안을 연구하였다. 개발된 센서 모듈과 예측 분석 시스템은 가진 테스트 장비 및 실제 차량을 이용하여 테스트하고 그 유효성을 평가하였다.
최근에는 설비의 이상징후를 포착함으로써 사고를 예지하고 치명적인 상태로 진전되기 전에 보완하는 이른바 예측보전 기술을 중심으로 하는 사고예방 방향으로 변화되어 가고 있다. 이 예측보전기술은 기기의 상태를 정량적으로 파악하여 이상징후를 초기단계에서 검지하는 이상예지진단과 기기성능의 경녕적인 변화에 착안한 노화진단 등을 중심으로 하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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