굳지 않은 콘크리트의 유변특성은 콘크리트의 제조 및 성능에 중요한 영향을 미치지만, 새롭게 개발되는 배합과 제조 공법의 다양화로 인하여 기존의 경험적 방법으로는 유변특성의 정확한 예측에 어려움이 있다. 본 연구에서는 시멘트 입자와 같은 나노 수준에서의 입자간 상호작용부터 잔골재와 같은 마이크로 수준에서의 유변학적 성질을 정량적으로 예측하기 위하여 멀티스케일 기법을 적용한 유변특성 예측 모델을 제안하였으며, 시멘트 페이스트의 항복응력, 모르타르의 항복응력 및 소성점도를 예측하기 위하여 YODEL(Yield stress mODEL), Chateau-Ovarlez-Trung 방정식 및 Krieger-Dougherty 방정식을 적용하였다. 일차적으로 시멘트 페이스트의 물-시멘트비(W/C)를 기준으로 하여 페이스트 스케일의 유변특성을 예측하였으며, 예측 결과를 토대로 동일한 W/C에 시멘트-잔골재 부피비(C/S)를 추가한 모르타르 스케일의 유변특성의 예측을 진행하였다. 시멘트 모르타르에 대한 유변특성 실험을 통하여 예측 결과와 실험 결과의 비교를 진행함으로써 예측 모델의 적용 가능성을 평가하였다.
본 연구에서는 한국기상청의 장기예측시스템 현업모형인 GloSea5의 성층권 극소용돌이 강화사례에 대한 예측성을 진단 및 검증하였다. 진단에 사용된 통계량은 이상상관계수(ACC, Anomaly Correlation Coefficient)와 평균제곱근 예측성(MSSS, Mean Squared Skill Score)으로, 1991-2010년간 발생한 14개 극소용돌이 강화사례에 대한 GloSea5의 예측성한계는 ACC를 기준으로 13.6일, MSSS를 기준으로 18.5일로 나타났다. 모형의 평균제곱오차(MSE, Mean Squared Error)의 각 성분을 정량적으로 비교분석한 결과, 예측성을 저하시키는 가장 큰 요인은 맴돌이(에디)오차로, 그 중 에디의 위상오차가 전체 예측오차의 큰 부분을 차지하는 것으로 나타났다. 또한 극소용돌이 현상이 수평적으로 큰 규모를 가지는 만큼 동서파수 1의 에디와 관련한 오차가 더 작은 규모의 에디에 비해 가장 크게 예측오차에 기여하는 것으로 나타났다. 한편, 분석한 사례들에 대하여 GloSea5의 대류권 순환에 대한 예측성은 성층권 예측성과는 큰 관련이 없는 것으로 나타났다. 이는 단순히 GloSea5 모형이 성층권-대류권 접합과정을 잘 모의하지 못하기 때문에 나타난 결과로 유추할 수 있다. 하지만, 극소용돌이 강화에 의한 영향에 비해 대류권에서 내부변동성의 절대적인 크기가 종종 크게 나타난다는 점을 감안하면, 모형에서 성층권-대류권 접합을 잘 모의하고 있더라도 극소용돌이 강화 자체만의 영향이 뚜렷하게 나타나지 않았을 가능성 또한 간과하면 안 될 것이다.
최근 전력공급의 질적인 향상 요청으로 전력 설비의 안정성에 대한 요구가 날로 증대되고 있으며, 특히 변압기의 신뢰성 향상과 사고의 미연방지를 위한 예방 또는 예측진단기술의 중요성이 크게 인식 되고 있는 실정이다. 변압기는 운전중에 각부가 열화등으로 전기, 기계적인 성는이 저하되어 이상이 발생되는 겅우가 있는데, 그 이상을 사전에 검지하여 적절한 조치를 취하지 않으면 중대한 사고를 일으키는 수가 있다. 이러한 사고를 미연에 방지하기 위해서는 이상의 징후를 초기단계에 검출하여 이상의 내용을 정확히 파악하고 대책을 수립할 필요가 있다. 이러한 이상유무를 진단하는 많은 방법들이 실용화 되어 있는데, 변압기와 같은 유입기기의 이상진단 방법중 가장 효과적인 보수관리법으로서 유중가스 분석에 의한 방법을 들 수 있으며, 국내외의 여러 전력회상서 채용하여 사고예방에 크게 기여하고 있는 것으로 조사되어 있다. 따라서 본 란에서는 유중 용존가스 분석에 의한 변압기의 일반적인 내부이상 수소가스에 의한 진단법에 대해서 그 진단기술의 이론적 근거와 진단장치의 구성 등을 중심으로 기술하고자 한다.
케이블 시스템의 사고는 예방 진단에 근거한 정확한 진단으로 피할 수 있으며, 잔여수명 예측 기술은 진단 방법의 체계적인 적용에 의해 향상될 수 있다. 따라서 본 고에서는 케이블 시스템 진단 방법의 체계적인 개발을 위해서 60 kV급 이상의 종이 절연 혹은 고분자 절연 전력 케이블과 그 접속 자재에 대해서만 진단 방법을 개략적으로 소개만하고 있으며 수트리에 관련된 열화, 절연체의 열화를 제외한 모든 열화현상과 DC 케이블에 대해서는 언급을 하지 않았다. 회전기 고체절연체의 열화에 의해 야기되는 변화는 회전기 진동을 발생 시키고, 진동은 기계에 심각한 손상을 발생시킨다. 회전기의 절연열화 진단은 유전손실, 유전율, 음향 등의 측정/분석으로 가능하고 적용 방법은 on-line/off-line으로 가능하다. 절연 시스템의 열화정도 판정은 회전기의 적절한 보수시기의 판단을 가능하게 하여 유지 보수비의 절감 및 회전기의 수명연장을 가능하게 할 것이다.
플라즈마는 현대 산업에서 다양한 고부가가치 산업 분야에 걸쳐 이용되고 있다. 이러한 플라즈마를 정밀하게 진단하고 제어하는 기술이 공정의 수율을 증대하고 생산성을 높이는데 크게 기여함은 자명하다. 플라즈마를 진단하는 방법은 크게 광학적 진단 방법과, 전기적 진단 방법으로 나눌 수 있는데 광학적 진단 방법은 방전시 발생하는 방출광을 통해 플라즈마의 현재 상태를 예측하는 방법이고, 전기적 진단 방법은 플라즈마 내로 직접 탐침을 접촉하여 전기적 물리량을 측정하는 방법이다. 각각은 정성적, 정량적 진단을 하는 데에 장점이 있다. 공정 모니터링은 주로 광학적 진단 방법에 의해 이루어지는데 전기적 진단 방법은 플라즈마와 직접 접촉하기 때문에 플라즈마에 대한 간섭현상이 발생하므로 부적합하다. 해당 실험에서는 유도 결합형 플라즈마 발생 용기에 아르곤, 산소 혼합 유체를 유입하여 방전하며 광학적 진단 방법을 통해 플라즈마를 관측하며 실험을 진행하였다. 측정 장치는 3채널 광학 진단이 가능한 시스템을 구성하여 공정중 발생하는 방출광의 특정 피크 변화를 공정 변수 변화로 인지하여 질량 유량 제어기를 조작, 피크를 초기상태로 되돌리는 공정 제어가 가능하도록 시스템을 구성하였다. 이를 통해 플라즈마를 이용한 공정 중 공정 변화에 자동으로 대응하는 공정제어 시스템을 시험 하였다.
목적 : 단순 방사선 사진에서 슬관절 외측 원판형 연골판을 진단하는데 도움이 되는 새로운 방사선 소견인 대퇴외과 절삭 징후(cut-off sign)를 관찰하여 이를 보고하고, 이의 진단적 의의를 특이도, 민감도, 양성 예측도, 음성 예측도와 함께 보고하고자 한다. 대상 및 방법 : 관절경 시술로 확진 된 50예의 완전 원판형 연골군과 50예의 정상 대조군을 대상으로 하였으며, Tunnel view에서 보이는 대퇴 외과와 내과의 내측부의 최장 길이를 측정하여 비율을 비교 분석하였다. 결과 : 원판형 연골군에서 대퇴 내과부 길이와 외과부 길이의 비율의 평균은 0.716 이였으며, 정상 대조군에서는 0.902 이었다. 이를 T-test로 분석했을 때, t-value는 -11.13 (p<0.0001)로 두 군간에 매 우 유의 한 차이를 나타내었으며, 또한 경계값(cut point)을 0.8로 하여 chi-square test로 분석했을 때 통계적으로 두 군간에 유의한 차이가 있었으며, 민감도 $76\%$, 특이도 $100\%$였으며, 양성 예측도 $100\%$, 음성 예측도 $80.6\%$로 나타났다. 절삭 징후는 육안적으로도 뚜렷한 차이를 보여 원판형 외측 반월상 연골을 단순 방사선 사진에서 진단할 수 있는 매우 좋은 간접적인 소견이라고 생각한다. 결론 : 대퇴 외과 절삭 징후는 단순 방사선 검사의 Tunnel view에서 원판형 연골을 진단할 수 있는 좋은 방사선 소견이며, $100\%$의 특이도와 $100\%$의 양성 예측도를 나타내는 우수한 진단소견으로 판단된다.
홍채진단은 홍채의 패턴, 색 등 다른 특징들을 조사하여 환자의 병을 진단하는 대체의학이다. 이 논문에서는 촬영한 홍채이미지의 차영상을 이용해 홍채를 분석하고 홍채 변화에 따른 환자의 건강진단에 활용한 질병예측 알고리즘을 제안한다. 그러나 기존의 연구는 홍채영상을 이용하여 홍채 내의 특정 패턴을 검출하는 알고리즘 연구로 홍채의 다양한 정보로부터 건강 상태를 체크하는 진단시스템으로 사용하기에는 부족하다. 따라서 이 논문에서는 촬영된 홍채영상의 차영상을 이용해 질병의 조기 진단 및 질병의 전개과정을 명확히 판단한다. 또한 홍채영상으로부터 8가지 주요 홍채병소징후를 추출하고 검진의 정확도를 실험한 결과 패턴 매칭 기법에 의한 인식률 91%로 홍채진단의 자동화에 적용 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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