FMECA는 전력설비의 기능, 고장 모드, 고장 원인 및 고장의 파급 효과 등을 분석하고 각 고장 모드가 시스템의 기능 유지에 영향을 미치는 정도인 심각도(Severity)와 고장 발생의 빈도의 정도인 치명도(Criticality)를 평가하여 치명도 매트릭스(Criticality Matrix)를 구성함으로써 높은 위험성을 갖는 고장 모드를 판별하고 효과적인 시스템 구성을 위한 참고 자료를 제공한다[4-5]. 대부분의 경우, 고장 모드의 두 지수는 미리 정해진 기준에 따라 전문가들의 정성적인 평가에 의해 결정된다. 따라서 본 논문에서는 두 지수들에 대한 다양한 전문가의 의견을 종합하여 결론을 도출하기 위한 방법론으로 기존의 Linear Opinion Pool에 퍼지이론을 결합하는 방식을 제안하였다. 또한 기존의 치명도 매트릭스 방식으로 위험도를 판별하던 방식의 한계를 인식하고 운영자의 관심에 따라 두 지수를 종합적으로 평가하기 위해 퍼지 FMECA 전문가 시스템을 구성하였다.[7-8]. 사례연구에서는 대표적인 전력 설비에 대한 적용 예를 나타내었다.
자기치유성능을 가지고 있는 자기치유제를 함유하고 있는 마이크로 캡슐을 콘크리트 표면의 고분자 매트릭스층에 적용하였다. 메타크릴레이트를 코어물질로 하고 폴리 우레아포름알데히드를 캡슐막 구성물질로 하는 미세캡슐을 고분자 매트릭스 안에 첨가하여 콘크리트 표면에 코팅하였다. 콘크리트 표면에 미세균열이 형성되고 전파될 때, 균열이 전파되는 위치에 있는 캡슐이 파괴되어 치유체가 균열면 사이로 흘러나오게 되고, 균열에 스며든 단량체가 햇빛에 의해 중합반응을 일으켜 균열이 자기치유 되는 현상을 고찰한다. 자기치유성능평가는 흡수성, 투수성 실험 및 광학현미경을 통한 관찰로 확인하였다. 결과적으로 제시된 자기치유시스템은 콘크리트 균열부의 부분적인 복원을 위해 사용할 수 있음을 확인하였다.
인장 강도는 복합 재료를 설계하기 위한 필수 변수이므로 개방 홀 인장 시험을 통해 복합 재료의 인장 강도를 측정한다. 그러나 인장 시험을 올바르게 모델링하는 것은 섬유와 매트릭스 손상, 층간분리 및 섬유와 매트릭스 사이의 손상 같은 다양한 손상을 수반하기 때문에 매우 어려운 과제다. 따라서 섬유와 매트릭스 사이의 면내 파괴 및 층간분리를 평가하기 위해 본 연구에서는 점진적 손상 모델을 개발하였다. 하신 손상 모델과 응집 영역 접근법을 층과 층간분리를 모델링하는데 사용하였다. 현재 모델의 결과를 이전에 발표된 실험 및 수치 결과와 비교하여 검증하였다. 이를 통해 유한요소해석에서 층간분리를 무시하면 인장 강도가 과대평가 된다는 것을 확인할 수 있었다.
최근 시스템 환경의 급격한 변화에 따라 기존 시스템의 유지보수와 재사용에 관련된 여러 가지 문제점이 발견되었다. 객체지향개념은 우리에게 재사용과 유지보수를 용이하게 해 줄 것으로 생각되었지만 기대만큼의 효과는 거두지 못하고 있다. 이러한 현실적인 문제를 해결하기 위해 많은 클래스들을 관련성을 이용해 패키지로 분류하는 클러스터링 기법들이 연구되었다. 대부분이 소프트웨어의 품질을 평가하기 위한 매트릭스를 기반으로 한 것이었지만, 실제 현장에서 개발자들의 경험에 의한 클러스터링 기법과는 많은 차이가 발생한다. 본 논문에서는 메트릭스를 이용한 Composition 방법과 개발자들의 경험을 이용한 Partition 방법을 혼합하여 정량화된 수치를 제공하며 개발자들의 경험을 충족시키는 방법을 제시하고자 한다.
고도 컴퓨팅용 응용 프로그램 작성시 "에너지"를 감안하여 가급적 최단시간 내에 최소의 에너지로 해당 연산을 완료하는 설계정책을 고안하고자 한다. 이 논문은 연산과 I/O 비율이 상이한 두 알고리즘에 대해 에너지 소모특성분석, 전력효율 평가를 통해서 고효율 연산 설계법을 제시한다. 정렬 및 매트릭스 곱셈 알고리즘을 대상으로 실험하였고, 연구결과는 대규모 데이터 처리, 가공 등의 영역에서 그린 컴퓨팅을 실현하는데 기여할 것이다.
AI인체감염증은 한번 발생하게 되면 막대한 사회경제적 손실이 있으므로, 사전 예방적 관리가 필수적이다. 위험도 평가를 통해 위험요인과 위험지역을 확인하여 방역을 강화하고 사람, 동물, 환경 등 소관 부처 간 분산되어 있는 방역정책 및 관리를 원헬스 차원으로 협업·연계한다면 사회경제적 비용을 최소화할 수 있다. 이번 연구에서는 위험 매트릭스 분석을 통해 가금농장의 고병원성AI와 연계하여 AI인체감염증의 발생 위험지역을 평가하고 위험요인을 분석하였다. AI인체감염증은 가금농장의 고병원성AI와 밀접한 관련이 있고 가금관련 산업 종사자가 가장 감염에 취약한 위험군이기 때문에, 위험 매트릭스는 가금농장의 고병원성AI 평균 발생 건수와 감염에 취약한 가금 관련 축산시설 수를 활용하여 분석하였다. 조류인플루엔자 유행시기에 시·군·구별로 가금농장의 HPAI 평균 발생건수를 예측하기 위해 일반화 선형모형 중 과대산포가 있는 가산자료를 분석하는데 이용되는 음이항 회귀모형을 적용하였다. 시·군·구별 가금농장의 고병원성AI 발생건수와 축산시설 수를 적용한 위험 매트릭스 분석 결과, AI인체감염증의 발생위험이 높아 관리가 필요한 지역은 전남 나주, 전북 정읍, 전북 남원으로 확인되었다. 또한, AI 인체감염증의 발생에 영향을 줄 수 있는 위험요인으로는 가금농장의 저병원성 AI 발생건수, 닭과 오리의 사육 밀도, 축산차량 등록 수로 확인되었다. 가금농장에서 저병원성AI가 1건 발생 시 가금농장의 고병원성AI 발생은 1.687배 증가하고, 닭과 오리의 밀도가 1,000 두/km2 증가할 경우 가금농장의 고병원성AI 발생은 각각 1.618배, 10.252배 증가하며, 축산차량의 경우 100대 증가 시 가금농장의 고병원성AI 발생이 1.134배 증가하는 것으로 나타났다. AI인체감염증의 예방을 위해 HPAI의 발생주기인 2~3년 간격으로 위험평가를 실시하고 환경·동물·사람에 대하여 원 헬스(One Health)적 관점으로 위험요인과 위험지역을 관리한다면, AI인체감염증에 대한 방역정책 수립과 사회·경제적 비용 감소에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.
부피효과를 가지는 2차원 배열형 이온함으로부터 측정된 세기조절방사선치료의 선량분포와 부피효과를 가지지 않는 장치로부터 측정된 선량분포를 비교함으로써 이 효과가 측정결과에 미치는 영향에 대해 평가하였다. 조사면 크기에 따라 총 5개의 세기조절방사선치료계획을 5문 조사방식으로 가상의 팬톰에 시행하였다. 선량분포 측정은 매트릭스 팬톰, 빔 영상시스템, 필름 등 총 3가지 측정장치를 이용하였다. 측정된 값은 분석프로그램을 이용하여 전산화치료계획 시스템을 통해 획득된 선량분포와 비교하였다. 비교된 선량분포는 분석프로그램 상에서 상관계수와 감마값을 통해 측정장치의 부피효과 유무에 따른 차이를 분석한 결과 매트릭스 팬톰에서 최대 1.3% 이상으로 나타났다. 매트릭스 팬톰은 조사면의 크기가 작아질수록 내부의 이온함에 의해 부피효과가 커지게 되므로 다른 측정장치에 비해 더 큰 측정오차를 가지는 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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