In the case of a die-casting process, defects that are difficult to confirm by visual inspection, such as shrinkage bubbles, may occur due to an error in maintaining a vacuum state. Since these casting defects are discovered during post-processing operations such as heat treatment or finishing work, they cannot be taken in advance at the casting time, which can cause a large number of defects. In this study, we propose an approach that can predict the occurrence of casting defects by defect type using machine learning technology based on casting parameter data collected from equipment in the die casting process in real time. Die-casting parameter data can basically be collected through the casting equipment controller. In order to perform classification analysis for predicting defects by defect type, labeling of casting parameters must be performed. In this study, first, the defective data set is separated by performing the primary clustering based on the total defect rate obtained during the post-processing. Second, the secondary cluster analysis is performed using the defect rate by type for the separated defect data set, and the labeling task is performed by defect type using the cluster analysis result. Finally, a classification learning model is created by collecting the entire labeled data set, and a real-time monitoring system for defect prediction using LabView and Python was implemented. When a defect is predicted, notification is performed so that the operator can cope with it, such as displaying on the monitoring screen and alarm notification.
The purpose of this study is to examine the extent to which smart contracts can be applied to the software export business and to find out the legislative issues to activate smart contracts. A smart contract is a computer program that automatically executes a contract when conditions are fulfilled. Smart contracts can play a pivotal role in the field that requires immediate execution of contract or in a highly standardized field with multiple parties involved. In the software export business, it is desirable to apply the smart contract partially rather than applying the smart contract to the entire process because various parties are involved and the process is very complicated. The business model of exporting packaged software, a completed software that is mainly licensed for use, rather than the business model of exporting customized software is suitable for using smart contracts because the project for implementing customized software is mainly focused in the development stage. When smart contracts are used in processes such as contract signing, payment, and project management, work efficiency can be increased. In addition, smart contracts can be used when conditions can be quantified, such as error penalties, in areas that previously required contracts with third parties such as banks, guarantors. In order for smart contracts to be actively used in practice, legal reviews on various issues are necessary including the legality of a smart contract and the validity as an electronic document of NFT (non-fungible token) certificate. Also, for the system stability preventing hacking, etc, the periodic verification or inspection by a third party is essential. To activate smart contracts in international transactions the international treaty regarding smart contracts is also necessary.
지하철은 현대 도시의 교통 체계에서 중요한 역할을 하는 대중 교통 수단이다. 하지만, 갑작스런 고장 및 시스템 불통 등의 이유로 혼잡을 야기시키는 경우가 종종 발생하여 불편을 초래하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 지하철 시스템의 효율적 운영을 위해 머신러닝을 활용한 고장 예측 및 예방 연구를 진행하였다. UC Irvine의 MetroPT-3 데이터셋을 활용하고, 로지스틱 회귀를 이용하여 지하철 고장 예측 모델을 구축하였다. 모델은 0.991의 높은 정확도로 비고장 상태를 예측하나, 정밀도와 재현율은 상대적으로 낮아 고장 예측에 있어 오류 가능성을 시사하고 있다. ROC_AUC 값이 0.901로, 모델이 무작위 추측보다 뛰어난 분류를 할 수 있다. 구축한 모델은 지하철 시스템의 안정적인 운영 운영에 유용하나, 성능 개선을 위한 추가 연구가 필요하다고 생각한다. 따라서 학습 데이터가 많고 데이터의 정제가 잘 이루어진다면 고장 예측을 통해 사전 점검을 하여 예방할 수 있다.
청정수소 중심의 수소산업 육성 계획에 따라 수전해 설비에 대한 기술개발 및 실증운전이 활발하게 이루어지고 있다. 새로 개발되고 있는 수소 사용시설 및 용품에 대해서는 위험성평가 수행을 통하여 잠재위험요인을 확인하고 안전성을 확보하고 있다. 그러나 일반적으로 대부분 산업사고는 설비의 운전 또는 사용 중에 작업자의 실수 또는 잘못된 작업 관행 등에 의해 발생한다. 특히 작업자가 직접 조작하는 운전작업, 분해 또는 해체를 하는 유지보수작업, 설비점검 시에 사고의 발생 가능성이 크다. 이러한 이유로 실증운영을 위해 개발되는 설비에 대한 주요 작업에 대하여 올바른 작업 방법을 검토하여 작업절차서를 수립하여야 한다. 이에 본 연구에서는 수전해 설비 운영에서의 주요 작업에 대해 작업안전분석(JSA: Job Safety Analysis)를 수행하여 안전한 작업 방법 및 필요한 조치사항을 도출하였다.
Analyzing the aftermath of events at domestic nuclear power plants brings in the question: "Why do workers not comply with the prescribed procedures?" The current investigation of nuclear power plant events identifies their reasons considering the factors affecting the workers' behaviors. However, there are some complications to it: in addition to confirming the action such as an error or a violation, there is a limit to identifying the intention of the actor. To overcome this limitation, the study analyzed and examined the reasons for non-compliance identified in nuclear power plant events by Reason's rule-related behavior classification. For behavior analysis, I selected unit behaviors for events that are related to human and organizational factors and occurred at domestic nuclear power plants since 2017, and then I applied the rule-related behavior classification introduced by Reason (2008). This allowed me to identify the intentions by classifying unit behaviors according to quality and compliance with the rules. I also identified the factors that influenced unit behaviors. The analysis showed that most often, non-compliance only pursued personal goals and was based on inadequate risk appraisal. On the other hand, the analysis identified cases where it was caused by such factors as poorly written procedures or human system interfaces. Therefore, the probability of non-compliance can be reduced if these factors are properly addressed. Unlike event investigation techniques that struggle to identify the reasons for employee behavior, this study provides a new interpretation of non-compliance in nuclear power plant events by examining workers' intentions based on the concept of rule-related behavior classification.
The logistics industry is converging with digital technology and growing into various logistics automation systems. However, inspection and loading/unloading, which are mainly performed in logistics work, depend on human resources, and the workforce is shrinking due to the decline in the productive population due to the low birth rate and aging. Although much research is being conducted on the development of automated logistics systems to solve these problems, there is a lack of research and development on load stacking stability, which has the potential to cause significant accidents. In this study, loading boxes with various sizes and positions of the center of gravity were set up, and a method for stacking that with high stability is presented. The size of the loading box is measured using a depth camera. The loading box's weight and center of gravity are measured and estimated by a developed device with four loadcells. The measurement error is measured through various repeated experiments and is corrected using the least squares method. The robot arm performs load stacking by determining the target position so that the centers of gravity of the loading boxes with unbalanced masses with a random sequence are transported in alignment. All processes were automated, and the results were verified by experimentally confirming load stacking stability.
골밀도의 질 관리는 검사를 시행하는 방사선사들의 책임과 의무이다. 하지만 질 관리의 이해 부족과 방법의 무지로 인한 잘못된 결과는 환자에게 치명적인 오류를 범할 수 있다. 따라서 이 논문은 올바른 질 관리의 이해와 방법을 기술하여 검사자 및 환자, 의뢰의사에게 골밀도 검사의 신뢰성을 확보하는 것을 목적으로 한다. 이중 에너지 엑스선 골밀도 기기(dual energy X-ray absorptiometry, DXA)는 골밀도 측정은 정확도와 정밀도가 우수하여야 작은 골량의 변화에도 진정한 생물학적 변화를 알 수 있다. 따라서 정확도와 정밀도를 높이기 위한 수단으로 장비 및 검사자의 올바른 질 관리가 지속적으로 이루어져야 한다. 올바른 장비관리방법은 매일 아침 장비 보정 질 관리 후 제조사에서 권고하는 팬텀을 이용하여 10~25회 측정하여 평균값을 구하고 이를 기준으로 허용 범위(${\pm}1.5%$)를 지정한다. 팬텀의 측정은 검사가 있는 날에 매일 측정하거나 일주일에 3회 이상 측정하여 실제 골밀도의 값의 변화 유무를 확인하여야 한다. 또한 측정된 팬텀의 골밀도수치를 기록 한 Shewart control chart를 Rule에 따라 평가한다. 이러한 관리는 장비의 설치 및 이동 시에 반드시 행해져야 한다. 검사자 관리방법은 정밀도 측정으로 평가하는데 정밀도는 재검사하였을 때에 실제 생물학적 변화 없이 수치상의 결과 값을 똑같이 재현될 수 있는지 알아보는 것이다. 측정 방법은 골밀도 검사를 진행하면서 환자를 두번씩 30번 측정하는 방법과 세번씩 15번 측정하는 방법이 있다. 측정에서 중요한 것은 한 번 검사 후 두번째나 세번째 검사에서도 반드시 검사 테이블에서 내려왔다 다시 올라가서 검사를 해야 한다. 측정된 골밀도수치로 정밀오차를 산출하고 95% 신뢰수준으로 정밀오차에 2.77을 곱하여 최소한의 생물학적 골밀도 변화를 산출한다. 산출된 값을 최소한의 의미있는 변화라고 표현하며 이 값을 넘어섰을 경우가 진정한 생물학적 변화구간이라고 할 수 있다. 검사자의 정도관리는 처음 검사를 시작하는 경우와 장비의 이동 및 교체 시에 반드시 행해져야하며 지속적으로 이루어져야 한다. 골밀도 검사를 시행하는 방사선사의 올바른 질 관리의 수행은 장비의 수명 연장과 정확한 결과의 산출로 이어져 검사의 신뢰성 확보와 환자 및 방사선사에게 부적절한 검사로 인한 방사능 노출의 최소화에 도움을 줄 것이다.
압축센싱 기술인 CAFB는 대상 구조물의 원시신호를 목적된 주파수 범위의 신호로 압축하여 획득하도록 개발되었다[27]. 이때 압축센싱을 위해 CAFB는 대상 구조물의 목적된 주파수 범위에 따라 다양한 기준신호로 최적화 될 수 있다. 또한, 최적화된 CAFB는 지진과 같은 돌발/위험상황에서도 대상 구조물의 유효한 구조응답을 효율적으로 압축할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 상대적으로 유연한 구조물의 효율적인 구조 건전도 모니터링을 위하여 목적된 주파수 범위를 10Hz 미만으로 설정하고, 이를 위한 CAFB의 최적화 방법과 지진상황에서 CAFB의 지진응답성능을실험적으로 평가하였다. 이를 위해 본 논문에서는, 먼저 Kobe 지진파형을 이용하여 CAFB를 최적화하였고, 이를 자체 개발한 무선 IDAQ 시스템에 임베디드 하였다. 그리고, Kobe 지진파형을 이용하여 2경간 교량에 대한 지진응답실험을 수행하였다. 마지막으로 CAFB가 내장된 IDAQ 시스템을 이용하여 실시간으로 2경간 교량의 지진응답을 무선으로 획득하고, 획득된 압축신호는 원시신호와 상호 비교하였다. 실험의 결과로부터 압축신호는 원시신호와 대비하여 우수한 응답성능과 데이터 압축효과를 보였고, 또한 CAFB는 지진상황에서도 구조물의 유효한 구조응답을 효과적으로 압축센싱할 수 있었다. 최종적으로 본 논문에서는 목적된 주파수 범위(10Hz 미만)에 적합하도록 CAFB의 최적화 방법을 제시하였고, CAFB는 지진상황의 계측-모니터링을 위해 경제적이고 효율적인 데이터 압축센싱 기술임을 증명하였다.
핵의학과에서 시행되는 일반 영상 검사는 수검자의 검사 접수로부터 의사의 판독까지의 과정 동안 오류가 발생된다. 이러한 오류는 최종단계인 의사 판독 시에 확인되어 재검사나 추가촬영, 결과의 재분석, 그리고 PACS 영상의 수정등의 내용을 영상실 검사 담당자에게 지시한다. 이러한 과정을 거쳐 얻어진 결과는 검사에서부터 판독까지의 시간 지연을 초래하고 또한 추가검사가 발생될 경우 환자 만족도와 병원의 신뢰도가 하락하게 된다. 따라서 영상 검사의 접수부터 결과 확정까지 발생되는 오류를 개선하여 수검자들의 불만 감소에 따른 환자 만족도 증가와 근무자들의 업무 효율 증가를 목적으로 한다. 2008년 3월부터 12월까지 9개월간 서울아산병원 핵의학과 일반 영상 검사를 하는 수검자의 검사 오류를 분석하여 2009년 1월부터 12월까지 12개월간 1차 개선 활동으로 검사 절차서의 재 확립 및 검사 업무기술서 작성, 2010년 1월부터 6월까지 6개월간 2차 개선 활동으로 Pre-filtering & Post-Filtering, 2010년 7월부터 10월까지 3개월간 3차 개선 활동 Cross-Check와 스티커 제작 및 부착 실시 이후 검사 오류 건수를 수집하여 비교하였다. 연도별 오류 건 수는 92건에서 1차, 2차 개선 후 32건, 3차 개선 후 46건으로 나타났고, 검사자에 의한 오류는 전체 오류원인의 94.6%이던 것이 74.3%로 감소되었다. 핵의학 일반 영상 검사는 다양한 검사의 종류와 서로 다른 전처치 및 결과산출, 영상의 구성, PACS 전송 영상의 차이로 인하여 검사자의 실수가 발생될 가능성이 높기 때문에 이를 줄이기 위한 개선 활동이 지속되어야 하며 각 영상실 담당자들의 지속적인 Cross-Check와 판독실의 Confirm 과정을 통하여 개인별 편차를 줄여나가야 할 것이다.
목적: 본 연구는 설문을 통해 광과민성 난독증인 얼렌증후군(Meares-Ilren syndrome visual stress: MISViS)으로 진단을 받은 청소년을 대상으로 검사와 관련된 설문조사 및 각자 읽기에 도움이 되는 필터를 이용한 필터 사용 전, 후 읽기속도를 측정하여 읽기 속도 개선 효과를 비교분석하였다. 방법: 얼렌증후군 진단은 MISViS 선별설문결과에서 임상기준 점수(MISViS score) 2.13 이상으로 나오면 얼렌증후군이 있는 것으로 진단하였다. 읽기검사는 문맥이 맞지 않고, 내용이 없는 문장으로 구성된 검사지를 1분 동안 읽도록 하여 읽기 속도를 측정하였다. 15개의 컬러필터 그룹으로 구성되어 있는 필터 kit에서 각 그룹의 농도가 최하위인 필터를 선택하여 착용시킨 후 반응을 관찰하였다. 결과: 얼렌증후군 그룹의 MISViS score는 2.57이었고, 정상그룹의 MISViS score는 0.66이었다. 얼렌증후군 그룹의 필터착용 전과 후 읽기속도결과는 읽기속도(reading speed) $102.27{\pm}27.86(wpm)$에서 $118.87{\pm}26.99(wpm)$ (p=0.001), 정상그룹의 읽기속도는 $132.93{\pm}6.88(wpm$)에서 $133.43{\pm}6.64(wpm)$ (p=0.131)의 결과를 보였다. 두 그룹간의 필터 착용 전과 후의 오류변화 결과는 얼렌증후군 그룹이 줄생략(skipping)은 $0.25{\pm}0.62$회에서 0회(p=0.191), 단어잘못읽기(error)는 $1.83{\pm}1.69$회에서 $0.17{\pm}0.38$회 (p=0.004), 반복읽기(repetition)는 0회 이었다. 정상그룹의 줄생략(skipping)은 0회, 단어잘못읽기(error)는 $0.21{\pm}0.43$회에서 $0.07{\pm}0.27$회(p=0.336), 반복읽기(repetition)는 $0.14{\pm}0.36$회에서 0회 (p=0.165)의 결과를 보였다. 얼렌증후군 15명에서 선택된 컬러 필터의 색은 청색계열 컬러 필터의 선택비율이 40%로 가장 높게 나타났고, 정상대조군 14명에서 선택된 컬러 필터는 회색계열 컬러 선택비율이 29%로 가장 높게 나타났다. 결론: 본 연구 결과는 MISViS score가 얼렌증후군을 선별하는 기준으로 적용될 수 있음을 보여주고 있다. 얼렌증후군으로 진단받은 청소년들은 각자에 적합한 컬러필터를 착용 했을 때 읽기 개선 효과에 도움이 되는 것으로 나타났다. 얼렌증후군에서 컬러필터 선택은 개인에 적합한 고유의 컬러필터 파장이 서로 다르므로 선택을 신중하게 해야 할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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