선박을 운항하는 항해사의 피로도(Fatigue)는 안전항해와 매우 밀접한 관계를 가지고 있다. 또한, 당직항해사의 피로는 중대한 해양사고를 초래할 수 있다. 본 연구에서는 항해사의 근무환경, 피로유발요인 및 피로증세 등에 대하여 문헌조사를 실시하였다. 그리고 실습항해사를 대상으로 졸음, 정신적 육체적 작업부하도에 대한 피로도 관련 설문조사를 실시하고 그 결과를 분석하였다. 마지막으로 이와 같은 피로도 조사 및 설문조사 분석결과를 바탕으로 항해사의 피로도 분석항목을 선정하고 이를 기반으로 향후 항해사의 업무수행능력을 평가하기 위한 피로도 분석모델을 제안하였다.
해상에서 선박을 운항하는 항해사의 피로도 (Fatigue) 는 안전항해와 매우 밀접한 관계를 가지고 있으며 당직근무 중에 피로가 누적되어 업무수행능력이 저하되면 선박의 충돌 및 좌초 둥과 같은 매우 위험하고 중대한 해양사고를 유발할 가능성이 높아지게 된다. 따라서 본 연구에서는 항해사의 근무환경, 피로유발요인 및 피로증세 등에 대하여 조사하였고, 항해경험자를 대상으로 정신적 육체적인 작업부하도에 대한 피로도 평가관련 설문조사를 실시하고 그 결과를 분석하였다. 그리고 이와 같은 피로도 조사 및 설문조사 분석결과를 바탕으로 항해사의 피로도 평가항목을 선정하고 이를 토대로 항해사의 업무수행능력을 평가하기 위한 피로도 평가모델을 제시하였다.
사람이 느끼는 피로는 다양한 생체신호로부터 측정이 가능한 것으로 알려져 있으며, 기존 연구는 질병과 관련된 심각한 피로수준을 산정하는데 주된 목적을 두고 있다. 본 연구에서는 피실험자의 영상을 이용하여 딥러닝 기반의 영상 분석 기술을 적용, 피로 여부를 판단하기 위한 모델을 제안한다. 특히 화상 분석에서 통상적으로 사용되는 객체 인식, 요소 추출과 함께 영상 데이터의 시계열적 특성을 고려하여 방법론을 교차한 3개 분석모델을 제시했다. 다양한 피로상황에서 수집된 정면 얼굴 영상 데이터를 이용하여 제시된 모델을 실험하였으며, CNN 모델의 경우 0.67의 정확도로 피로 상태를 분류할 수 있어 영상 분석 기반의 피로 상태 분류가 유의미하다고 판단된다. 또한 모델별 학습 및 검증 절차 분석을 통해 영상 데이터 특성에 따른 모델 적용방안을 제시했다.
근전도(EMG:Electromyogram)를 사용하여 국부 근육 피로(Localized Muscle Fatigue)를 정량화으로 분석 하기 위해 널리 이용되고 있는 AR(Autoregressive)모델의 1차 계수, RMS(Root Mean Square), ZCR(Zero Crossing Rate), MPF(Mean Power Frequency), MF(Median Frequency)를 선택하여, 근육이 발휘하는 힘과 시간의 흐름에 따라 근육 피로의 정도를 민감하게 나타내는 매개변수를 규명하였다. 피실험자 10명의 좌우 척추세움근(Erector Spinae Muscle)을 대상으로 등장수축(Sustained Isometric Contraction)조건에서 허리의 신전(Extension)운동을 실시하였다. 이때 발휘해야 하는 힘의 수준은 15%, 30%, 45%, 60%, 75% MVC 로 정하였고 각 수준마다 20초 동안 근전도를 측정하 였다. 데이터 분석은 총20초 구간의 근전도를 0.5초 간격으로 나누어 매개변수들을 각각 구하고 분석을 실시하였다. 시간의 흐름에 대한 피로도 분석 결과, AR 모델의 1차 계수와 MPF가 유의한 차이를 보였으며, 낮은 수준의 %MVC에서는 AR 계수가, 높은 수준에서는 MPF가 민감한 반응 결과를 나타냈다. 그리고 근육이 발휘하는 힘의 정도를 분석하기 위해 주로 사용되고 있는 RMS 보다는 더 AR 계수가 모든 수준에서 뚜렷하게 차이를 보인 것이 확인되었다. 따라서 AR 모델의 1차 계수가 근육의 피로 정도와 힘의 수준을 다른 매개변수에 비해 더욱 민감하게 구별함이 입증되었다. 이러한 결과는 다른 분야에서도 근육 피로를 정량적으로 측정하는데 사용될 수 있을 것으로 생각되며, 개인적 변이도를 고려한 확률 기법을 사용한다면 보다 정확한 근전도 분석이 이루어질 것으로 기대된다.있음을 알 수 있었다. 사료된다.의 결과는 자전거 에르고노미터의 결과가 트레드밀의 결과에 87.60%정도 나타났다.음을 관찰하였다. 특히 vitamin C와 E의 병용투여는 상승적으로 적용하여 간세포손상을 더욱 억제시킴을 알 수 있었다.mance and on TFP(Total Factor Productivity) growth which is a pure measure of firm performance. To utilize the advantage of panel data, FEM(Fixed Effect Model) and REM(Random Effect Model) were used. The empirical result shows that the entropy index as a measurement of inter-business relatedness is not significant but technological relatedness index is significant. OLS estimates on pooled data were considerably different from FEM or REM estimates on panel data. By introducing interaction effect among the three variables for business portfolio properties, we obtained three findings. First, only VI (Vertical integration) has a significant positive correlation with ROS. Second, when using TFP growth as an dependent variable, both TR(Technological Relatedness) and f[ are signif
본 연구의 주 목적은 다층 구조를 가진 아스팔트 포장체의 피로균열에 대한 공용성 예측모델을 검정하는 것이다. 그러나, 검정 인자는 목표로 하는 예측모델, 시험법 및 시험중 하중이력에 따라 차이가 있을 수 있다. 본 연구에서 수행된 다양한 현장 조사에 의하면, 연성포장의 피로공용성은 교통하중뿐만 아니라 포장체의 완성후 경과기간에 영향을 받는 것으로 나타났다. 이에 따른 각각의 교통하중과 경과기간에 대한 가중치가 본 연구에서 제시되었다. 또한, 기 발표된 피로 예측모델을 바탕으로 실내와 현장조사를 통하여 얻어진 피로균열 데이터의 상호 상관관계를 분석하여 피로 예측모델에 대한 검정 인자가 개발되었다.
개인의 정신적 피로는 인지능력 및 업무 수행능력을 감소시킬 뿐만 아니라 일상에서 발생하는 크고 작은 사고의 주요 요인이 된다. 본 논문에서는 EEG 기반의 정신적 피로 판별을 위한 CNN 모델을 제안하였다. 이를 위해 안정 상태와 작업 상태에서의 뇌파를 수집하여 제안한 CNN 모델에 적용한 후 모델 성능을 분석하였다. 실험에 참여한 피험자들은 모두 대학교에 재학 중인 오른손잡이 남학생들이며 평균 나이는 25.5세이다. 각 상태에서의 측정된 뇌파에 대해 스펙트럼분석을 수행하였으며, CNN 모델의 입력데이터로써 원시 EEG 신호, 절대파워, 상대파워를 사용하여 CNN모델의 성능을 비교 분석하였다. 그 결과, 알파대역 후두엽 위치의 상대파워가 가장 좋은 성능을 나타내었다. 모델정확도는 훈련데이터 85.6%, 검증데이터 78.5%, 시험데이터 95.7%이다. 제안한 모델은 정신적 피로 판별을 위한 자동화시스템 개발에 적용될 수 있다.
피로는 개인의 능력을 저하되게 하여 업무 수행을 어렵게 하며, 피로가 누적되면 집중력이 저하되어 안전사고를 초래할 가능성이 증가하게 된다. 피로에 대한 자각은 주관적이나, 실제 현장에서는 피로의 수준을 정량적으로 측정할 필요가 있다. 기존 연구에서 피로 수준은 다원적 피로 척도와 같은 주관적 평가에, 생체신호 분석 등의 객관적지표를 추가하여 전문가의 판단으로 측정하는 방식이 제안되었으나, 이러한 방법은 일상생활에서 실시간으로 피로도를 평가하기 어렵다. 본 논문은 현장에서 녹음한 음성 데이터를 이용하여 실시간으로 작업자의 피로 수준을 판정하는 피로도 분류 모델에 관한 연구이다. 현장에서 수집한 음성 데이터를 이용하여 로지스틱 분류, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트 등의 기계학습 모델을 학습시킨다. 성능을 평가한 결과, 정확도가 0.677 ~ 0.758로 우수한 성능을 보여주었고, 이 중에서 로지스틱 분류가 가장 우수한 성능을 나타냈다. 실험 결과로부터 음성신호를 이용하여 피로도를 분류하는 것이 가능하다는 것을 알 수 있다.
본 연구를 통해 다양한 분야에서 재료의 역학적 거동을 해석하고 예측하는 방법인 유한요소법(Finite Element Method, FEM)을 활용하여 유리섬유 강화 플라스틱 복합재료의 피로 특성을 분석하였다. 이를 구현하기 위해 평균장 균질화(mean-field homogenization) 이론을 활용하여 고분자, 고무, 금속 등과 같은 다양한 복합재료를 위한 선형, 비선형 다중스케일 재료 모델링 프로그램인 Digimat을 이용하였다. 이를 통해 유리섬유 강화 플라스틱 복합재료의 미세 구조와 재료 모델을 정의하여 더욱 현실적으로 고분자 복합재료의 피로 거동을 예측하고자 한다. 참고문헌을 통해 시험 온도, 섬유배향, 응력비, 시편의 두께 등 다양한 변수들을 사용하여 30wt%의 단 섬유 질량 비율을 갖는 폴리부틸렌 텔레프탈레이트(polybutylene terephthalate, PBT)의 고분자 복합재료의 피로 특성을 조사하였다. 섬유배향 정보를 계산하기 위한 사출해석은 Moldflow 소프트웨어을 활용하였으며, 이를 유한요소 피로시편 모델에 매핑하였다. 대표적인 유한요소 상용 소프트웨어인 LS-DYNA는 섬유배향에 따른 고분자 복합재료의 응력 진폭을 계산하기 위해 Digimat과의 연성해석에 활용하였다. 그리고 수치해석을 활용한 피로수명 해석을 위해 다양한 재료 모델들로 구성된 FEMFAT 소프트웨어를 사용하였다. 선형 재료 모델의 연성해석 결과는 높은 응력 진폭에 의한 재료의 국부적 비선형이 발생하는 LCF 영역의 피로 특성을 연구하기 위해 Neuber 법칙을 사용하여 재료의 피로 거동을 분석하였으며, 비선형 재료 모델의 연성해석 결과 역시 FEMFAT을 활용한 피로수명 해석에 사용되었다. 연성해석과 피로해석의 결과는 섬유배향에 따라 유한요소 시편의 두께 방향으로 분석하여 유리섬유 강화 플라스틱 복합재료의 형태학적, 역학적 구조에 대해서 평가하였다.
본 논문에서는 접착제로 접합된 DCB 구조체의 피로 해석을 수행하였다. 두께가 25및 40 mm인 두 모델들의 피로수명과 피로손상의 해석 결과를 비교해보면, 두께 25 mm인 모델이 두께 40 mm인 모델에 비하여 수명과 손상이 불리한 것으로 나타났으며 불규칙 피로하중에서는 'SAE transmission'에서 가장 불리한 값을 나타냈다. 또한 'SAE transmission'에서 가장 안정한 경향을 보이고 있고 상대적인 손상으로서 약 1.1에서 1.8 % 정도로 가장 작은 것으로 나타났다. 본 연구에서 얻어진 해석 결과를 접착제로 접합된 실제 복합재 구조물에 적용시켜 피로거동을 분석하고 그 기계적인 특성을 파악할 수 있다.
본 연구의 목적은 항공기 구조개발에 널리 적용되고 있는 탄소섬유 복합재의 피로특성을 확인하고, 실기체 피로시험에 활용되고 있는 자료를 획득하는 것이다. 복합재 구조의 내구성 및 손상허용성의 평가는 주로 피로시험을 통하여 이루어지며, 실기체 피로시험에 적용되고 있는 파라미터에는 피로수명계수와 하중증대계수가 있다. 탄소섬유/에폭시 일방향 및 직물형 복합재로 시편을 제작하였으며, 응력비와 적층패턴을 달리하여 피로시험을 수행하였다. Sendeckyj 모델을 적용한 와이블 분포와 개별적인 피로수명에 대한 와이블 분포를 이용하여 형상 파라미터를 분석하였다. 또한 신뢰도를 고려한 피로수명계수와 하중증대계수를 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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