본 연구는 트랜스미션에 들어가는 부품인 차동기어에 대한 자동 검사 장비를 개발하고자 하는 것이다. 본 기술개발은 Micro Vision 자동 검사 장비와 마이크로레이저 자동 검사 장비를 사용하여 만들 것이다. 이는 작업자가 부주의하게 가공한 제품을 전수검사 단계에서 불량률 0를 만들고자 한다. 본 연구를 통해 개발된 장비를 여러 분야 사업에 적용할 것이다. 포장회사, 너트 볼트 가공업체, 정밀 반도체 상단에 인쇄를 위한 업체, SMT 업체 등 다양한 분야에 비전검사 장비를 판매하고자 한다. 본 기술개발을 통해 불량률 0를 실현하면 모기업으로부터 안정적 물량 확보, 나아가 제품 신뢰도를 바탕으로 수출을 할 수 있는 기반마련의 기회도 가능하다. 자동검사시스템을 국내 자동차 부품 가공업체에 적용할 경우 우리나라 자동차의 신뢰도 또한 크게 상승 할 것으로 생각된다.
최근 국내 전력산업의 주변 환경, 즉 전기요금의 가격, 환경보호 및 에너지 문제 등으로 인해 전기사업을 보다 능동적으로 운영하기 위한 필요성이 제기되고 있다. 지금까지 대부분의 전력회사에서는 전력계통의 신뢰도에 중점을 두고 전력을 공급하였지만 모든 조건에 일률적으로 적용하는 것은 막대한 비용 상승을 동반하기 때문에 전력회사에서는 전력설비를 설치 또는 운영하는 것에 대해 보다 유연하게 대처하기 위하여 기기 투자비용에 대한 가치 및 이득을 검토하는 것이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 지중배전기기의 설치위치별로 국외 사례 및 국내 환경을 고려하여 그 효과를 분석하였으며, 본 연구결과는 향후 지중배전기기의 현장 적용 시 검토방안과 대책으로써 활용이 기대된다.
연구목적: 시퀀스제어는 제조, 유통, 건설, 의료 산업분야의 자동화 등에 응용되어 널리 사용하고 있다. 4차산업의 발전으로 제어분야에 인공지능 융합 기술이 산업에 중요한 요소가 되어가고 있다. 특히 기존 시스템에 마이크로프로세서와 인공지능이 융합된 설비의 안전성과 혁신성을 평가하고 신뢰성 높은 장비개발이 요구되고 있어 교육목적의 장비를 개발하여 해당분야의 발전을 견인하고자 한다. 연구방법: 자체 개발한 일체형 인공지능 컨트롤러 모듈은 기존의 시퀀스 및 PLC제어 회로에 인공지능 능력을 융합한 장비이다. 본 장비의 성능평가항목으로 동작, 음성, 문자, 색상 등의 인식 능력과 회로의 안정성, 신뢰성을 평가하였다. 결론: 시퀀스 및 PLC 회로를 설계 후 융합된 일체형 인공지능 컨트롤러 모듈의 성능평가항목이 모두 만족하였고 회로의 안전성과 신뢰성에 문제가 없는 것으로 나타났다.
전통적으로 신뢰도 분석에 사용되는 Fault Tree Analysis의 경우 관련 분야의 전문가가 필요하고 작성자의 판단에 따라 신뢰도 분석 결과가 달라진다. 반면, Reliability Block Diagram의 경우 시스템 구성도나 Process Flow Diagram (PFD), Piping and Instrument Diagram (P&ID)을 기반으로 하기에 작성에 필요한 비용과 시간이 절감되는 장점이 있다. 본 논문에서는 Dynamic Reliability Block Diagram과 이산 사건 시뮬레이션에 널리 사용되는 DEVS 형식론을 이용하는 신뢰도 분석 방법을 제안한다. 또한 시스템 모델링 방법론 중 하나인 System Entity Structure/Model Base의 개념을 도입함으로써 다양한 설계 대안에 대한 신뢰도 분석 모델을 자동으로 생성할 수 있도록 하였다. 그리고 Reliability Block Diagram을 이용한 신뢰도 분석 시 오래 소요되는 계산 시간을 단축시키기 위해 GPU 가속 기술을 신뢰도 분석 시뮬레이션에 접목하였다.
This paper was studied abouta technology for detecting damage to temporary works equipment used in construction sites with explainable artificial intelligence (XAI). Temporary works equipment is mostly composed of steel or aluminum, and it is reused several times due to the characters of the materials in temporary works equipment. However, it sometimes causes accidents at construction sites by using low or decreased quality of temporary works equipment because the regulation and restriction of reuse in them is not strict. Currently, safety rules such as related government laws, standards, and regulations for quality control of temporary works equipment have not been established. Additionally, the inspection results were often different according to the inspector's level of training. To overcome these limitations, a method based with AI and image processing technology was developed. In addition, it was devised by applying explainableartificial intelligence (XAI) technology so that the inspector makes more exact decision with resultsin damage detect with image analysis by the XAI which is a developed AI model for analysis of temporary works equipment. In the experiments, temporary works equipment was photographed with a 4k-quality camera, and the learned artificial intelligence model was trained with 610 labelingdata, and the accuracy was tested by analyzing the image recording data of temporary works equipment. As a result, the accuracy of damage detect by the XAI was 95.0% for the training dataset, 92.0% for the validation dataset, and 90.0% for the test dataset. This was shown aboutthe reliability of the performance of the developed artificial intelligence. It was verified for usability of explainable artificial intelligence to detect damage in temporary works equipment by the experiments. However, to improve the level of commercial software, the XAI need to be trained more by real data set and the ability to detect damage has to be kept or increased when the real data set is applied.
상용품목을 군용환경에서 적용하면 저비용, 빠른 조달시간, 기술적 발전 등 여러 가지 이점이 있다. 반면에 상용 제품, 표준, 관행 등이 군용 요구조건에 미달됨으로 인하여 신뢰도 및 병참 상의 문제가 발생할 수도 있다. 또한 상용 공급자들은 군용 병참을 지원하는데 필요한 기술적 자료를 제공한 경험이 거의 없을 수도 있다. 보다 많은 회사들이 제품 관련 데이터 수집 시스템을 구축하고 있어 상당한 분량의 사용현장 보증 데이터가 수집되었다. 사용현장 데이터는 전형적으로 주기별 판매량과 클레임 건수로 구성된다. 본 연구에서는 군용환경에서 작동하는 군용설비, 군용환경에서 작동하는 상용설비, 상용환경에서 작동하는 상용설비 등 세 가지 유형의 데이터를 고려하였다. 최대우도 기준 및 최소제곱 기준에 기초한 제품 신뢰도 추정 방법을 제안하고, 각 유형의 데이터에 대한 추정 모형을 구축하고 상용환경에서 군용환경으로 전환하는 신뢰도 변환방법을 제안하였다. 사례연구를 통하여 제안된 방법의 적용 가능성을 검증하였다.
군은 신뢰도(Reliability)나 가용도(Availability)가 다른 어떤 조직보다 중요한 조진이다. 최근에는 시스템 준비태세(System Readiness)를 강조하며, 무기체계의 성능뿐 아니라 가용도를 중요한 성과 목표로 정의하고 있어 이런 경향은 심화되고 있다. 이런 맥락에서, 군의 중요한 설비나 장비들은 신뢰도(Reliability)와 가용도(Availability) 제고를 위해 만약의 경우를 대비하는 여유 장비를 운용하고 있다. 이를 정비대충장비(M/F Maintenance Float, 이하 M/F) 라고 한다. 군의 정비대충장비는 매년 장비의 수량과 가동률을 적용하여 소요량을 산출하고 있으나, 기존의 방법은 고장특성과 정비부대의 정비능력에 대한 고려가 미흡하여, M/F 도입에 따른 효과인 신뢰도와 가용성 제고를 원래 의도된 목표만큼 달성하지 못하고 있다. 본 연구에서는 대기행렬이론과 흡수 마코프체인을 활용하여, M/F 재고 수준 결정을 위한 분석 모형을 제시하고, 그 결과를 활용하여 역습부대역할을 수행하는 OO부대에서 운용되고 있는 K-1 전차의 운영유지 대풍장비의 최적 수량을 산출했다. 본 연구는기존 연구에 비해 이해가 용이한 (Tractable) 방법론을 활용하면서도 M/F 수준과 관련된 의사결정을 정교하게 묘사할 수 있는 모형을 제시했다는 점에서 의의가 있다.
본 연구는 디지털 측정기(Digital Force Gauge)를 이용해 급기가압 제연구역 출입문의 개방력을 측정하여 신뢰성을 검증하는데 있다. 개방력은 제연구역에 급기가압 기류가 들어가기 전과 후의 개방 부하를 측정하였다. 측정값은 미니탭 프로그램(Minitab PGM)의 AD(Anderson Darling) 통계분석법으로 신뢰도를 검증하였다. 분석된 P값은 제연설비의 작동 전과 후의 일부 층을 제외하고는 0.05 이상을 나타낸 것으로 보아 95% 신뢰도가 있는 것으로 해석된다. 측정값의 정규분포는 제연설비의 작동 여부와 관계가 없었으며, 계측기의 정밀도는 신뢰할 수 있는 것으로 분석된다. 그리고 급기가압 제연설비의 최적설계 조건은 계측기의 정밀도와 신뢰성, 측정자의 바른 자세, 출입문의 동일한 조건 등이 주요 인자로 판단된다. 따라서 급기가압 제연구역 출입문의 개방력의 측정은 디지털 측정기가 적합한 것으로 판단된다. 또한 효과적인 개방력의 측정은 측정자의 자세 표준화, 출입문의 초기 개방력의 설정 등이 주요 변수로 작용하고 있음을 알 수 있었다.
Background: This study analyzed the reliability of smart guides for gait analysis in patients with stroke. Design: Cross-sectional study. Methods: The participants of the study were 30 patients with stroke who could walk more than 10 m and had an MMSE-K test score of ≥24. Prior to the experiment, the subjects or their guardians entered their demographic characteristics including gender, age, height, weight into the prepared computer. The experiment was conducted in a quiet, comfortable, and independent location, and the patient was reminded of the equipment description, precautions, and safety rules for walking. A smart insole was inserted into the shoes of the patients and the shoes were put on before the patients walked three times on the 5-m gait analysis system mat installed in the laboratory. Results: The reliability of the equipment was compared with that of the gait analysis system, and the results of this study are as follows: among the gait analysis items, velocity had an ICC=0.982, the cadence had an ICC=0.905, the swing phase on the side of the gait cycle had an ICC=0.893, the swing phase on the side of the gait had an ICC=0.839, that on the non-affected side had an ICC=0.939, single support on the affected side had an ICC=0.812, and support on the non-affected side had an ICC=0.767. Conclusion: The results of this study indicate no statistical difference between the smart insole and the gait analysis system. Therefore, it is believed that real-time gait analysis through smart insole measurement could help patients in rehabilitation.
본 논문은 시스템에 대한 기능 중심의 신뢰도 예측을 수행하기 위한 모델링 방법론을 제안한다. 신뢰도 예측에 대한 다양한 기존 연구들이 있지만, 이 연구들의 공통점은 하드웨어 중심으로 신뢰도 예측을 수행하였다는 점이다. 신뢰성이 제품이 주어진 사용 조건 아래서 의도하는 기간 동안 정해진 기능을 성공적으로 수행하는 능력이라고 정의되는 점에서 보았을 때, 하드웨어 중심의 신뢰도는 논리적 모순을 가진다. 본 논문에서는 기능 중심의 신뢰도 예측을 위해 4-단계 모델링 절차(four-phase modeling procedure)를 제안하였다. 제안되는 모델링 방법론은 네 개의 모델로 구성된다; 1) 구조적 블록 모델(structure block model), 2) 기능 블록 모델 (function block model), 3) 장치 모델 (device model), 그리고 4) 신뢰성 예측 모델 (reliability prediction model). 본 논문에서는 제안하는 모델링 방법론을 이용하여 전자식 안정기에 대한 기능 중심의 신뢰도 예측을 수행하였으며, 하드웨어의 신뢰도를 결정하기 위해 신뢰도 예측 규격 중 하나인 MIL-HDBK-217F를 이용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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