• Journal of Platform Technology
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• 제9권3호
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• pp.52-62
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• 2021

제조업 현장에서 제작 공정 수행 전 품질 불량 위험 공정을 예측하여 사전품질관리를 수행하는 것은 매우 중요한 일이다. 하지만 기존 엔지니어의 역량에 의존하는 방법은 그 제작공정의 종류와 수가 다양할수록 인적, 물리적 한계에 부딪힌다. 특히 원자력 주요기기 제작과 같이 제작공정이 매우 광범위한 도메인 영역에서는 그 한계가 더욱 명확하다. 본 논문은 제조업 현장에서 자연어 처리 및 기계학습을 활용하여 품질 불량 위험 공정을 예측하는 방법을 제시하였다. 이를 위해 실제 원자력발전소에 설치되는 주기기를 제작하는 공장에서 6년 동안 수집된 제작 기록의 텍스트 데이터를 활용하였다. 텍스트 데이터의 전처리 단계에서는 도메인 지식이 잘 반영될 수 있도록 단어사전에 Mapping 하는 방식을 적용하였고, 문장 벡터화 과정에서는 N-gram, TF-IDF, SVD를 결합한 하이브리드 알고리즘을 구성하였다. 다음으로 품질 불량 위험 공정을 분류해내는 실험에서는 k-fold 교차 검증을 적용하고 Unigram에서 누적 Trigram까지 여러 케이스로 나누어 데이터셋에 대한 객관성을 확보하였다. 또한, 분류 알고리즘으로 나이브 베이즈(NB)와 서포트 벡터 머신(SVM)을 사용하여 유의미한 결과를 확보하였다. 실험결과 최대 accuracy와 F1-score가 각각 0.7685와 0.8641로서 상당히 유효한 수준으로 나타났다. 또한, 수행해본 적이 없는 새로운 공정을 예측하여 현장 엔지니어들의 투표와의 비교를 통해서 실제 현장에 자연스럽게 적용할 수 있음을 보여주었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.310-319
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• 2020

국내의 도로교통 소음측정방법은 도로변에서 최대의 교통량이 통행할 것으로 추정되는 시간대에 도로교통 전체 소음을 측정하는 방법(SPB)을 채택하고 있다. 반면 저소음포장의 효과를 측정하기 위하여 타이어 주위에 마이크를 설치하여 타이어/노면의 소음을 직접 측정하는 방법(CPX)도 있다. 측정이 용이한 근접소음 측정결과가 도로 전체의 소음에 미치는 영향에 대한 연구는 아직 없다. 본 연구에서는 측정이 용이한 CPX법으로 측정한 소음을 이용하여 측정이 매우 까다로운 SPB의 결과를 추정하기 위한 방법을 제안하고자 한다. 연구방법으로는 한국도로공사에서 실시한 대규모 소음 측정시험결과를 이용하고, 이 시험구간에 대해 실시한 근접소음에 대한 데이터를 활용한다. 한국도로공사에서 실시한 실험결과는 저소음포장이 10.4dB의 소음저감 효과가 있는 것으로 보고되고 있다. 그리고 CPX측정에서는 저소음포장의 소음저감 효과는 평균 10.7dB이었고 이것은 SPB측정법에서 측정된 10.4dB의 소음저감 효과와 유사하며, 측정 위치에 상관없이 소음저감 효과가 나타난다고 보고되고 있다. 본 연구에서는 위치에 상관없이 소음저감 효과가 동일한 이유, 소음 감소량이 유사한 이유, 마이크로폰의 위치에 따른 소음의 변화와 CPX와 SPB 측정치와의 관계를 소음의 합성과 거리감쇠 개념을 이용하여 증명하고 도로교통 소음예측 프로그램에 도로포장의 CPX측정결과를 변수로 포함하는 것이 소음예측의 신뢰성 향상에 매우 중요함을 증명하였다. 도로교통소음에는 도로포장의 종류와 상태가 큰 영향을 미침에도 불구하고 소음의 예측에 도로포장에 대한 영향은 하나의 상수로 표현되고 있다. 도로포장의 종류와 상태를 반영하는 소음의 측정과 예측이 필요하다.

• 한국항해항만학회지
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• 제46권6호
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• pp.562-569
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• 2022

기존 운항선박에 적용되어 있는 알람 모니터링 기술은 온도, 압력 등의 데이터 항목을 AMS(Alarm Monitoring System)으로 관리하고 해당 센싱 데이터가 정상 수준 범위를 초과할 경우만 선원에게 알람을 제공한다. 또한 기존 선박의 정비는 PMS(Planned Maintenance System)를 따른다. 이는 장비로부터 측정된 센싱 데이터가 설정범위 이상으로 측정되어 이에 따른 알람을 통해 정비하거나, 대상 기기의 고장 유무에 관계없이 일정 시간 사용 후 해당 부품을 사전에 교체하는 방식으로 운영되고 있다. 하지만 선박 기관운영의 신뢰성과 운항 안전성을 확보하기 위해서는 실시간 상태 모니터링 데이터 기반의 사전적 진단 및 예측이 가능해야 한다. 그러기 위해서 실선 데이터를 종합적으로측정하여 데이터베이스화 하고 이를 선박의 보조기기와 배관의 상태기반 예지보전을 위한 상태 진단 모니터링 시스템을 구현하고자 한다. 특히 반응형 웹 기반으로 선박의 보조기기와 배관 상태 정보를 관리할 수 있도록 하였으며, 선내 개인용 컴퓨터(Personal Computer, PC)에서 보는 용도뿐만 아니라 스마트폰 등 다양한 모바일 기기의 접근 및 활용이 가능하도록 화면과 해상도에 맞춰 최적화된 상태 관리가 가능하도록 하여 업데이트 비용이 적게 들며, 관리 방법도 쉽다. 본 논문에서는 자율운항선박 핵심 기술인 상태기반정비(Condition Based Management, CBM) 기술력을 확보하기 위해 선박의 보조기기 중 펌프와 청정기, 그리고 배관 중 해수 및 스팀 배관의 상태 진단 모니터링을 통해 이상 현상을 파악하고, 이를 통해 융합 분석할 수 있도록 선박 보조기기 및 배관의 성능 진단 및 고장 예측에 활용하여 예방정비 의사결정을 지원하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.85-100
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• 2023

최근 기업의 지속가능경영 역량으로 대변되는 기업 ESG 성과(environmental, social, and corporate governance)가 투자의사 결정에 주요 요인 중 하나로 부각되고 있다. 전통적 ESG 성과 평가 프로세스는 평가기관마다의 고유 기준에 따라 질적 정성적 방식으로 수행되어 그 평가 소요 시간 및 비용이 큰 데 비해 투자의사 결정 시 신뢰성과 예측 가능성 및 적시성에 제약이 존재한다. 이에 본 연구에서는 정량화되고 공개된 기업 재무 정보를 활용하여 머신러닝을 통한 자동화된 기업 ESG 평가 예측을 시도하였다. 심층신경망 기법을 활용해 2019년부터 2021년까지 3년간 한국ESG기준원에서 제공한 1,780건의 ESG 평가에 대하여 총 12종(21,360건)의 시장 공개 재무 정보를 기반으로 예측 모형을 구축한 결과, 제안된 심층신경망 모형은 약 86%의 분류성능을 보여 여타 비교모형 대비 크게 높은 정확도를 나타냈다. 본 연구는 정량적이고 공개된 과거 기업 재무 정보만으로도 자동화된 프로세스를 통해 비교적 정확한 미래 ESG 평가 예측을 달성할 수 있었다는 점에 의의가 크다. 특히 기업 ESG 관련 정보 접근이 상대적으로 불리한 일반 투자자들의 입장에서 볼 때 낮은 비용과 적은 시간 투자로도 기업 ESG 성과 평가에 대한 예측 가능성과 적시성을 향상 시킬 수 있다는 점에 실용적 함의가 있다. 또한 본 연구는 향후 추가적인 국내외 데이터 수집 및 모형 고도화를 통해 기업 ESG 성과 예측 분야에서의 확장이 기대된다.

• 분석과학
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• 제21권2호
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• pp.148-157
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• 2008

$1,000^{\circ}C$ 이상의 고온에서 수천~수만 rpm으로 작동하는 가스터빈 부품의 수명을 예측하기 위하여 크립파단 실험으로 얻어진 Larson-Miller 크립곡선을 활용하고 있다. 이 방법은 고온에서 시편에 하중을 주어 파단수명을 구하여 크립 파단수명을 온도와 하중의 함수로 나타낸 실험결과 곡선이다. 파손적 실험으로서 오차가 수십배를 상회하여 수명예측이 정확하지 않다. 반면에 본 연구에서는 비 파손적일 뿐 아니라 더 정확한 수명예측이 가능한 방법을 소개하고자 한다. 즉, $1,280^{\circ}C$에서 22,000시간(6,000 기동) 사용되어 폐기된 보령 가스터빈 제1단 단결정 블레이드(버켓)에 국부적으로 polishing한 후, 부식시킨 다음 replica를 떤다. 이 replica에 붙은 석출물들은 TEM과 SEM 사진으로 구하여 디지털 이미지하여 크기가 측정된다. 블레이드가 사용 전에 $0.45{\mu}m$ 크기에서 사용 후, $0.6{\mu}m$로 성장하였으나, 추가적으로 약 만여 시간 더 사용할 수 있으며 열처리를 추가하면 이만여 시간 더 사용할 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.785-796
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• 2023

본 연구에서는 구조물 건전성 모니터링에 널리 활용되고 있는 PVDF(: Polyvinylidene fluoride) 센서에 나타날 수 있는 결함을 실시간으로 분류 및 예측하기 위한 방법론을 제안하였다. 센서 부착 환경에 따라 나타나는 센서의 결함 유형을 분류하였고, 임팩트 해머를 이용한 충격 시험을 수행하여 결함 유형에 따른 출력 신호를 획득하였다. 결함 유형에 따른 출력 신호간의 차이를 식별하기 위해 이들의 시간영역 통계 특징을 추출하여 데이터 집합을 구축하였다. 머신러닝 기반 분류 알고리즘들 중 센서 결함 유형 감지에 가장 적합한 알고리즘 선정을 위해 구축한 데이터 집합의 학습 및 이에 따른 결과를 분석하였고, 이들 중 SVM(: Support vector machine)이 가장 높은 성능을 보임을 확인하였다. 선정된 SVM 알고리즘의 추가적인 정확도 향상을 위해 하이퍼 파라미터 최적화 작업을 수행하였으며, 결과적으로 92.5%의 정확도로 센서 결함 유형을 분류하였고 이는 타 분류 알고리즘에 비하여 최대 13.95% 높은 정확도를 보였다. 본 연구에서 제안한 센서 결함 예측 기법은 PVDF 센서뿐만 아니라 실시간 구조물 건전성 모니터링을 위한 다양한 센서의 신뢰성을 확보하기 위한 기반 기술로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제30권1호
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• pp.118-126
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• 2024

본 논문에서는 컨테이너선의 선형 최적 설계 자동화와 관련하여 연구한 내용과 결과를 정리하였다. 컨테이너선은 일반적으로 프루우드 수 0.26 근처에서 운항하는 선박으로 이 속도에서 운항하는 선박 전용 선형 최적 설계 자동화를 구현하기 위하여 최적화 알고리즘, 선형 변경 알고리즘, 선박 성능 예측 알고리즘, 자동화 알고리즘 그리고 반복적 계산 기법을 적용하여 컨테이너선의 선형 최적 설계 자동화가 가능한 수치해석 컴퓨터 프로그램을 개발하였으며, HOTCONTAINER라고 명명하였다. 본 연구에서는 선형 최적 설계를 위한 설계 변수의 적절한 선정을 위하여 민감도 분석 알고리즘을 개발하여 적용하였다. 개발된 선형 최적 설계 자동화 알고리즘의 신뢰성과 실선 적용성을 파악하기 위하여 세계적으로 다양한 연구가 진행된 컨테이너 선박인 KCS 선박을 대상 선박으로 하여 선형 최적 설계 자동화 수치해석을 수행하여 그 결과물로써 최적 선박을 도출하고, 대상 선박과 최적 선박의 조파저항과 파계 그리고 파고를 비교하였다. 결론적으로 최적 선박이 대상 선박과 비교하여 조파저항이 47.63% 감소한 것을 볼 수 있었으며, 배수량과 접수 표면적은 각각 0.50%, 0.39% 감소한 것을 볼 수 있었다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권4호
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• pp.33-48
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• 2024

향상된 모바일 광대역(eMBB), 초저지연 및 고신뢰 통신(URLLC), 대규모 기계형 통신(mMTC) 등의 특징을 가진 5G의 등장으로 인해 효율적인 네트워크 관리와 서비스 제공을 위해 증가하는 네트워크 트래픽과 복잡성 해결이 시급한 상황이다.본 논문에서는 기계학습(Machine Learning, ML) 및 딥러닝(Deep Learning, DL)기술을 활용하여 5G 네트워크의 초고속, 초저지연, 초연결성이라는 주요 과제를 해결하면서 네트워크 슬라이싱 및 자원 할당을 동적으로 최적화하는 새로운 접근 방식을 제시한다. 제안된 기법에서는 네트워크 트래픽 및 자원 할당에 대한 예측 모델, 네트워크 대역폭 및 지연 시간을 최적화하면서 동시에 개인 정보와 보안을 향상시키기 위한 연합 학습(FL) 기법을 사용한다. 특히, 본 논문에서는 랜덤 포레스트와 LSTM 등 다양한 알고리듬과 모델의 구현 방법에 대해 자세히 다루며, 이를 통해 5G 네트워크 운영의 자동화와 지능화를 위한 방법론을 제시한다. 마지막으로 제안된 기법을 통해 5G 네트워크에 ML 및 DL을 적용하여 얻을 수 있는 성능향상 효과를 성능평가 및 분석을 통해 검증하고 다양한 산업 응용 분야에서 네트워크 슬라이싱 및 자원 관리 최적화를 위한 솔루션을 제시한다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제18권3호
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• pp.389-395
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• 2006

실존하는 콘크리트 구조체를 평가할 때, 그 콘크리트의 강도를 알아내는 것이 매우 중요하다. 콘크리트의 강도를 알아내기 위하여 재하시험이나 코어시험을 하는 것은 시험비용, 편의성, 시간, 구조체에 대한 손상, 신뢰성등 많은 문제점이 있다. 그러므로 이러한 문제점들을 극복하기 위하여 여러 가지 비파괴 시험과 통게적 해석을 통한 구조해석법이 발전해 오고 있다. 본 연구에서는 재령 3, 7, 14, 28, 90, 180, 365, 730일에 대하여 28일 표준실린더 압축강도 65.0MPa인 고강도 콘크리트 구조체의 실제강도를 알기 위한 일련의 실험을 하였고, 각 실험결과를 SPSS 프로그램으로 회귀분석 하였다. 회귀분석에 의한 강도추정식과 코어강도값을 비교하여 오차율을 계산하고, 기존식과 비교하여 추정식의 유의성을 검토한 결과 기존식들은 보통강도 콘크리트에는 적용할 수 있지만 고강도 콘크리트에는 적용에 한계가 있음이 밝혀졌다. 따라서 40MPa 이상의 고강도 콘크리트의 슈미트 해머 시험에 의한 강도 추정을 위해 다음과 같은 강도식을 제안하였다.

• 마이크로전자및패키징학회지
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• 제24권1호
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• pp.103-111
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• 2017

본 연구에서는 전동차의 전력 변환 장치로 많이 사용되고 있는 고전압 대전류용(3,300 V/1200 A급) insulated gate bipolar transistor(IGBT) 모듈에 대하여 열 사이클 조건하에서의 열-기계적 응력해석 및 피로수명해석을 수행하였다. 특히 최근 고전압 IGBT용으로 개발되고 있는 구리(copper) 와이어, 리본(ribbon) 와이어를 사용하였을 경우의 응력 및 피로수명을 기존의 알루미늄 와이어와 비교하여 분석하였다. 알루미늄 와이어 보다는 구리 와이어에 응력이 3배 이상 많이 발생하였다. 리본 와이어의 경우 원형 와이어 보다 응력이 더 크게 발생하며, 구리 리본 와이어의 응력이 제일 높았다. 칩과 direct bond copper(DBC)를 접합하고 있는 칩 솔더부의 피로해석을 수행한 결과, 솔더의 크랙은 주로 솔더의 모서리에서 발생하였다. 원형 와이어를 사용할 경우 솔더의 크랙은 약 35,000 사이클에서 발생하기 시작하였으며, 알루미늄 와이어 보다는 구리 와이어에서의 크랙의 발생 면적이 더 컸다. 반면 리본 와이어를 사용하였을 경우 크랙의 면적은 원형 와이어를 사용하였을 경우보다 적음을 알 수 있다. DBC와 베이스 플레이트 사이에 존재하는 솔더의 경우 크랙의 성장 속도는 와이어의 재질이나 형태에 관계없이 비슷하였다. 그러나 칩 솔더에 비하여 크랙의 발생이 일찍 시작하며, 40,000 사이클이 되면 전체 솔더의 반 이상이 파괴됨을 알 수 있었다. 따라서 칩 솔더 보다는 DBC와 베이스 플레이트 사이에 존재하는 솔더의 신뢰성이 더 큰 문제가 될 것으로 판단된다.