• Proceedings of KOSOMES biannual meeting
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• 2006.05a
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• pp.1-6
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• 2006

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.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2011.05b
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• pp.757-760
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• 2011

본 논문의 주목적은 확률변수의 내삽을 이용하여 Mg-Al-Zn합금에 적합한 확률론적 피로균열전파모델을 평가하여 제시하는 것이다. 모델을 평가하기 위하여 최대하중조건을 변화시키면서 피로균열전파실험을 수행하였으며, 실험을 통해 통계적 피로데이터를 확보하였다. 균열성장의 불확실성을 묘사하기 위하여 실험적 피로균열전파모델에 확률변수를 도입한 확률론적 피로균열전파모델을 제안하였으며, 각 모델의 파라미터는 최우추정법으로 추정하였다. 제안된 모델의 적합성을 평가하기 위하여 균열성장에 따른 확률변수의 내삽데이터를 이용하였으며, 평가한 결과 Mg-Al-Zn합금에 적합한 모델은 '확률론적 Paris-Erdogan모델'과 '확률론적 Walker모델'임을 규명하였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2011.05b
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• pp.985-988
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• 2011

본 논문의 주목적은 확률변수의 백분위수를 이용하여 Mg-Al-Zn합금에 적합한 확률론적 피로균열전파모델을 평가하여 제시하는 것이다. 균열성장의 변동성을 묘사하기 위하여 실험적 피로균열전파모델에 확률변수를 도입한 확률론적 피로균열전파모델을 제안하였다. 제안된 모델을 평가하기 위하여 시편두께조건을 변화시키면서 피로균열전파실험을 수행하여 균열성장의 통계데이터를 확보하였다. 각 모델의 파라미터는 최우추정법으로 추정하였으며, 균열성장에 따른 확률변수의 백분위수를 이용하여 모델적합성을 평가하였다. 일반적으로 Mg-Al-Zn합금에 적합한 모델은 '확률론적 Paris-Erdogan모델'과 '확률론적 Walker모델'이었으며, 두꺼운 시편의 경우엔 '확률론적 Forman모델'가 적합함을 규명하였다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2009.04a
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• pp.335-338
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• 2009

일반적으로 비중이 큰 철광석이나 석탄 등을 운반하는 선박화물선의 호퍼 너클 이음부는 여러 판이 용접되어 복잡한 형상을 가지고 있어 응력이 집중되어지므로 피로강도평가 시 많은 문제점이 노출되는 구간이다. 이번 연구에서는 기존 sloping 방식의 호퍼 너클 이음 부를 갖는 180k 산적화물선 표준 모델과 제안 되어진 round 방식의 호퍼 너클 이음 부를 갖는 산적화물선에 대하여 구조강도평가와 피로강도평가를 수행하였다. 이때 합리적인 비교를 위하여 제안되어진 모델은 기존의 표준 모델의 화물창과 발라스트창의용적이 일치하도록 제안하였다. 또한 CSR을 기반으로 한 하중들에 대하여 허용응력과 25년 피로수명을 만족하도록 구조부재를 결정하였으며 피로강도평가 결과를 바탕으로 호퍼 너클부의 변화에 따른 선각 중량과 상대 건조 비 개념을 이용하여 보다 효율적인 구조를 제시 하였다.

• Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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• v.36 no.2
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• pp.147-154
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• 2000

실온 대기 중에서 탄소강배관(STS370)의 피로시험을 행하였다. 배관에는 외부결함을 인공적으로 상정하여, 피로균열진전 및 관통의 거동, 균열형상, 누설 및 파단수명, 균열개구변위를 실험과 이론의 양면으로부터 비교·검토하였다. 특히, 배관의 벽두께 관통후에 있어서의 응력확대계수를 평가하기 위하여 새로운 식을 제안하였다. 피로균열이 관벽을 관통하기 전에 있어서는 판모델에 의한 Newman-Raju의 응력확대계수 평가식을 이용하므로서 aspect비와 누설수명 등 관통전의 피로균열성장거동을 평가할 수 있음을 나타내었다. 또한, 피로균열이 관벽을 관통한 후에 있어서는 본 논문에서 제안한 배관모델에 의한 응력확대계수의 평가식을 이용하여 관통후의 균열형상, 파단수명 및 균열개구변위 등 관통후의 피로균열성장거동을 평가하였다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.39 no.1
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• pp.63-69
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• 2015

The primary aim of this paper is to evaluate the probabilistic fatigue crack propagation models using the residual of a random variable and to present the probabilistic model fit for the probabilistic fatigue crack growth behavior in Mg-Al-Zn alloys under maximum load conditions. The models used in this study were prepared by applying a random variable to empirical fatigue crack propagation models such as the Paris-Erdogan model, Walker model, Forman model, and modified Forman model. It was verified that the good models for describing the stochastic variation of the fatigue crack propagation behavior in Mg-Al-Zn alloys under maximum load conditions were the 'probabilistic Paris-Erdogan model' and 'probabilistic Walker model'. The influence of the maximum load conditions on the stochastic variation of fatigue crack growth is also considered.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.13 no.2
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• pp.522-528
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• 2012

It is the aim of this paper to propose the empirical fatigue crack propagation model fit to describe a crack growth behavior of AZ31 magnesium alloys. The statistical data of a crack growth for an estimation are obtained by fatigue crack propagation tests under the three cases of maximum load. The empirical models estimated are Paris-Erdogan model, Walker model, Forman model, and modified-Forman model. It is found that the empirical model fit to describe a crack growth behavior of AZ31 magnesium alloys is Paris-Erdogan model and Walker model. It is also verified that a fatigue crack growth rate exponent of a empirical model is to be a material constant.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.8 no.6
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• pp.741-747
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• 2022

Fatigue lowers an individual's ability and makes it difficult to perform work. As fatigue accumulates, concentration decreases and thus the possibility of causing a safety accident increases. Awareness of fatigue is subjective, but it is necessary to quantitatively measure the level of fatigue in the actual field. In previous studies, it was proposed to measure the level of fatigue by expert judgment by adding objective indicators such as bio-signal analysis to subjective evaluations such as multidisciplinary fatigue scales. However this method is difficult to evaluate fatigue in real time in daily life. This paper is a study on the fatigue classification model that determines the fatigue level of workers in real time using speech data recorded in the field. Machine learning models such as logistic classification, support vector machine, and random forest are trained using speech data collected in the field. The performance evaluation showed good performance with accuracy of 0.677 to 0.758, of which logistic classification showed the best performance. From the experimental results, it can be seen that it is possible to classify the fatigue level using speech signals.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.15 no.6
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• pp.433-439
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• 2022

Muscle fatigue models to predict maximum endurance time (MET) are broadly classified as either 'empirical' or 'theoretical'. Empirical models are based on fitting experimental data and theoretical models on mathematical representations of physiological process. This paper examines the effectiveness of dynamic muscle fatigue model as theoretical model to predict maximum endurance time during forearm isometric contraction. Forty volunteers (20 females, 20 males) are participated in this study. Empirical models (exponential model and power model) and theoretical model (dynamic muscle fatigue model) are used to compare. Mean absolute deviation (MAD), correlation coefficient (r) and intraclass correlation (ICC) are calculated between theoretical model and empirical models. MAD are below 3.5%p, r and ICC are above 0.93 and 0.87, respectively. This results demonstrate that dynamic muscle fatigue model as theoretical model is valid to predict MET.

• Composites Research
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• v.16 no.1
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• pp.13-18
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• 2003

Prediction of composite fatigue life is not a straightforward matter, depending on various failure modes and their interactions. In this paper, a methodology is presented to predict fatigue life and residual strength of composite materials based on Phenomenological Model(non-linear fatigue damage model). It is assumed that the residual strength is a monotonically decreasing function of the number of loading cycles and applied fatigue stress ratio and the model parameters(strength degradation parameter and fatigue shape parameter) are assumed as function of fatigue life. Then S-N curve is used to extract model parameters that are required to characterize the stress levels comprising a randomly-ordered load spectrum. Different stress ratios (${\sigma}_{min}/{\;}{\sigma}_{max}$) are handled with Goodman correction approach(fatigue envelope) and the residual strength after an arbitrary load cycles is represented by two parameter weibull functions.