본 논문에서는 항공 MRO와 해군함정 MRO 산업의 기술공통점을 찾아 국내 MRO 산업규모를 확대할 수 있는 방안을 제시했다. 항공 MRO산업는 유럽과 북미, 싱가폴에서 주도하고 있다. 유럽과 북미는 항공산업 규모가 매우 크다. 그리고 싱가폴에서 MRO산업이 발전한 이유는 항공 MRO와 선박 MRO 산업이 모여 산업규모를 확대했기 때문이다. MRO분야는 연구개발, 생산, 제조, 운용, 폐기 및 승조원 교육훈련까지 전 분야에 걸친 산업이다. MRO산업은 군수용과 민수용으로 구분된다. 하지만 대부분 사용자의 요구사양 차이일 뿐 기술적 차이는 크게 없다. 군이 사용하는 무기체계는 꾸준하게 발전하고 있다. 병력이 감축되는 시기에 군이 모든 장비를 유지보수 하는 것은 불가능하다. 그 때문에 각 분야별로 역할 분담 필요하다. 모든 무기체계를 최적 성능으로 유지하기 위해 민과 군이 협력하는 MRO 산업 필요하다. 그리고 MRO 산업육성은 민수를 기반으로 이뤄져야 한다. 항공기와 해군함정에서 공통적으로 사용되는 장비를 모아 MRO 산업규모를 확대해야 한다. 이를 통해 군의 가용성 확대와 정비예산을 절감할 수 있다.
The 7,993 cases of Survey Report of Fatal Industrial Accidents conducted jointly by the MEOL and the KOSHA for the recent seven years(2007-2013) were categorized according to personal and occupational characteristics, industry types, business sizes, job types, activities at the time accident, types of accidents, material agents(assailing materials), unsafe conditions, and unsafe acts. And it is found that among the 72.2 percent of fatal occupational accidents in the construction and manufacturing industries are caused by falling, sticking, bumping and being caught under objects & overturning. For this study, through the empirical analysis on causes of fatal industrial accidents, was used to identity high risk groups based on total data of 7,993 victims of occupational accidents. An annual fatal occupational injury (FOI) rate per 10,000 workers was about 0.47‱. The middle-aged group and the elderly group showed the highest FOI rates per 10,000 workers (0.73‱, 0.80‱), and the daily workers showed the highest FOI rate (1.46‱), and the craft and related trades workers showed the highest FOI rate (2.17‱). In case of industry type the mining industry (7.26‱) showed the highest FOI rate, followed by the sewerage, waste management, materials recovery and remediation activity industry (3.91‱) and the construction industry (2.71‱). The primary high risk target group that requires a strategy designed to reduce fatal occupation injuries caused by falling and bumping & contact(collision) is the construction industry, and the secondary high risk target group in the construction industry is classified as the equipment, machine operating and assembling workers in the construction industry, those aged 50 years old and above need the prevention measures against bumping & contact(collision) and being caught under an object & falling(objects), while those aged less than 50 years old need prevention measures against falling(persons).
Rhee, Kyung Yong;Choe, Seong Weon;Kim, Young Sun;Koo, Kwon Ho
Safety and Health at Work
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제4권1호
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pp.63-70
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2013
Objectives: This study is planned to assess the trend of occupational injuries in Korea from 2001 to 2010. Methods: Ten years of occupational injuries, from 2001 to 2010, were analyzed in order to investigate the changing profiles according to the various characteristics of injuries; economic sectors, age of the injured, and type of injuries. The changing profile of occupational injuries was investigated by comparison with an index-created relative value based on the number of cases of reference category. Results: The fatalities of construction, forest, agriculture, and service show the increasing trend. The nonfatal occupational injuries of the manufacturing sector were higher than those of other sectors in every year but the fatal occupational injuries of construction workers were higher than those of the manufacturing sector. Occupational injuries occurring due to amputation and those of slip and trip increased. The number of occupational injuries for the worker groups of 24 years old and below decreased and 45 years old and above increased. In comparison to the figure of fall from height, the figures of slip and trip or caught in equipment are higher in every calendar year. Conclusion: This study find out construction, forest, agriculture, and service sectors, aged worker with 45 years old and over can be target population for the strategies of occupational safety.
Transillumination system used by radiation is widely applied to industrial imaging system. In this study, the linear detector array constructed with scintillator and pin diode, and a multi-channel data acquisition system was developed for precision inspection of end-milling. The detector module consists of $16-CdWO_4$crystal scintillator and photodiode array. The detector and data acquisition system was applied to precision inspection of end-mill and the images of the end-mill were successfully reconstructed. The total system can analyze the Detector Quantum Efficiency(DQE) of each system. The performance of developed photodiodes equipment was compared with each other for different crystal geometry and its characteristics. Finally fine details of the end-mill phantom were constructed for industrial application. The image acquired contains several objects on a real time data transfer and the linear X-ray scanning system can be applied to many fields of a industry.
Recently the use of high-speed equipment in machine-tool industry has greatly increased, which requires the development of prognostics and prediction methods on the design stage. Conversion of the test/experiments stage from real to virtual reality will not only significantly reduce the design and manufacturing cost, but will also increase design quality. This paper shows how it is possible to develop the automated system for the design calculations of the air-bearing spindles. First, the general calculation method is introduced. It contains several steps, namely, geometry identification, pressure calculation, stiffiness calculation, dynamics characteristics calculation. For geometry identification reducing spindle shaft to rings was proposed, which helps to automate the calculation process. For pressure calculation the Peshti method was implemented. For stiffiness calculation the analysis was made, which shown the necessity of correct calculation step selection. Then the system of ordinary differential equations containing influence coefficients was evolved, which is used for trjectories calculation. The graphical representation of the calculation results shows the dynamic behavior of the spindle unit concerning various working conditions. Finally, this automated system is illustrated by an example of the air-bearing spindle calculation.
FIB equipment can perform sputtering and chemical vapor deposition simultaneously. It is very advantageously used to fabricate a micro structure part having 3D shape because the minimum beam size of ${\Phi}10nm$ and smaller is available. Since general FIB uses very short wavelength and extremely high energy, it can directly make a micro structure less than $1{\mu}m$. As a result, FIB has been probability in manufacturing high performance micro devices and high precision micro structures. Until now, FIB has been commonly used as a very powerful tool in the semiconductor industry. It is mainly used for mask repair, device correction, failure analysis, IC error correction, etc. In this paper FIB-Sputtering and FIB-CVD characteristic analysis were carried out according to $Ga^+$ ion beam current that is very important parameter for minimizing the pattern size and maximizing the yield. Also, for FIB-Sputtering burr caused by redeposition of the substrate characteristic analysis was carried out.
This paper presents a bottleneck detection framework using simulation approach in a wafer FAB (Fabrication). In a semiconductor manufacturing industry, wafer FAB facility contains various equipment and dozens kinds of wafer products. The wafer FAB has many characteristics, such as re-entrant processing flow, batch tools. The performance of a complex manufacturing system (i.e. semiconductor wafer FAB) is mainly decided by a bottleneck. This paper defines the problem of a bottleneck process and propose a simulation based framework for bottleneck detection. The bottleneck is not the viewpoint of a machine, but the viewpoint of a step with the highest WIP in its upstream buffer and severe fluctuation. In this paper, focus on the classification of bottleneck steps and then verify the steps are not in a starvation state in last, regardless of dispatching rules. By the proposed framework of this paper, the performance of a wafer FAB is improved in on-time delivery and the mean of minimum of cycle time.
The high-pressure resin transfer molding (HP-RTM) process has a very effective for the mass production of carbon fiber reinforced plastic (CFRP) for light weight in the automotive industry. In developing robust equipment, new process and fast cure matrix systems reduces significantly the cycle time less than 5 minutes in recent years. This paper describes the cavity pressure, temperature and molding characteristics of the HP-RTM process. The HP-RTM mold was equipped with two cavity pressure sensors and three temperature sensors. The cavity pressure characteristics of the HP-RTM injection, pressurization, and curing processes were studied. This experiment was conducted with selected process parameters such as mold cap size, maximum press force, and injection volume. Consequently, this monitoring method provides correlations between the selected process parameters and final forming characteristics in this work.
Recently, environment problems have effects on the electronic equipments. Security problems are presented. For security reasons, it is necessary to study electronic equipments. In this paper, we handle the Elasticity modulus on the polymer insulator by UV irradiation. The types of material are used in this experiment, is the EPDM (Ethylene Propylene Diene Monomer). For increasing the reliability, real material specimens are used. For this study, we used ESPI (Electronic speckle pattern interferometry), UTM (Universal thesting machine) device, Accelerated weathering tester. Through this measurement, we evaluated how much UV irradiation has effect on polymer insulator and how long does it take to change the polymer insulator. Also this paper will give a help in electronic industry and the method of measuring the insulator elasticity modulus of polymer could be utilized in life estimation and replacement time of the products of electronic equipment that is used in real industrial fields.
In the age of industry 4.0, artificial intelligence is being widely used to realize machinery condition monitoring. Due to their excellent performance and the ability to handle large volumes of data, machine learning techniques have been applied to realize the fault diagnosis of different equipment. In this study, we performed the failure mode effect analysis (FMEA) of an aluminum electrolytic capacitor by using deep learning and big data. Several tests were performed to identify the main failure mode of the aluminum electrolytic capacitor, and it was noted that the capacitance reduced significantly over time due to overheating. To reflect the capacitance degradation behavior over time, we employed the Vanilla long short-term memory (LSTM) neural network architecture. The LSTM neural network has been demonstrated to achieve excellent long-term predictions. The prediction results and metrics of the LSTM and Vanilla LSTM models were examined and compared. The Vanilla LSTM outperformed the conventional LSTM in terms of the computational resources and time required to predict the capacitance degradation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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