• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제22권4호
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• pp.131-135
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• 2023

Neural network-based time series models called time series neural networks (TSNNs) are trained by the error backpropagation algorithm and used to predict process shifts of parameters such as gas flow, RF power, and chamber pressure in reactive ion etching (RIE). The training data consists of process conditions, as well as principal components (PCs) of optical emission spectroscopy (OES) data collected in-situ. Data are generated during the etching of benzocyclobutene (BCB) in a SF₆/O₂ plasma. Combinations of baseline and faulty responses for each process parameter are simulated, and a moving average of TSNN predictions successfully identifies process shifts in the recipe parameters for various degrees of faults.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.595-601
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• 2020

10년 이상 보관된 니트로셀룰로오스 (Nitrocellulose, 니트로셀룰로오스) 재질의 화약용기 안전 검사를 진행하는 과정 중 화약이 보관되어진 용기에 균열이 발생한 것을 확인하여 고장 원인 분석 시험을 실시하였다. 고장이 발생한 데에 영향을 준 요인을 선별하기 위해 먼저 고장수목분석(Fault Tree Analysis, FTA)을 통해 고장 요인 및 원인에 대해 탐구하였으며, 보관 시 발생할 수 있는 내·외부적인 요인 및 환경에 대한 영향성을 확인한 결과 열에 의해 화학 반응이 가속화되어 발생한 화약용기의 물성 변화가 고장의 원인인 것으로 추정하였다. 이를 확인하기 위해 자연 노화된 화약용기를 이용하여 열충격시험, 양립성 시험 등의 환경시험을 수행하여 고장의 원인 분석을 수행하였으며, 가속노화시험을 통해 고장 재현 시험을 실시하였다. 이를 통해 앞선 고장수목분석 결과와 같이 열과 화약에 의해 화학 반응이 가속화되는 것을 확인할 수 있었으며, 화약용기의 물성이 변화하는 것을 확인하였다. 또한, 열 노화에 의한 수명 추정을 위해 아레니우스 모델(Arrhenius Model)을 이용하여 화약용기의 사용 수명을 추정하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1445-1449
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• 2005

The ram assembly is important equipment in fueling machine of PHWR(Pressurized Heavy Water Reactor) plant where fuel replacement is possible while the plant is in service. Troubles in the ram assembly can cause lots of difficulties in power plant operation. The ram assembly is typically composed of the B-ram, the L-Ram and the C-Ram. The B-ram is focused in this paper because it plays the most important role in the ram assembly. Among the ram fault phenomena, ram stuck phenomena are the most frequent cases in the B-ram, which has a ball screw mechanism driven by a hydraulic motor. Ram stuck phenomena are due to ball wear and damage in ball nut that increase in proportion to the number of fuel replacement. It is required to predict ram stuck phenomena before they occur. In this paper, a method is proposed for predicting ram stuck phenomena using a discrete wavelet transform. The discrete wavelet transform provides information on both the time and frequency characteristics of the input signals. The proposed method uses the frequency bandwidths of coefficients of discrete wavelet decompositions and detail coefficients of discrete wavelet transform to predict ram stuck phenomena. The signal used in this paper is a torque-related signal such as a hydraulic service outlet pressure signal in a hydraulic driving system or a current signal in a DC motor driving system. Finally, the validity of the proposed method is shown via experiment using ball nut characteristic test equipment that simulates ram stuck phenomena due to increased ball friction in ball nut.

• Earthquakes and Structures
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• 제8권6호
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• pp.1363-1386
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• 2015

The October 23 2011 Van Earthquake is studied from an earthquake engineering point of view. Strong ground motion processing was performed to investigate features of the earthquake source, forward directivity effects during the rupture process as well as local site effects. Strong motion characteristics were investigated in terms of peak ground motion and spectral acceleration values. Directiviy effects were discussed in detail via elastic response spectra and wide band spectograms to see the high frequency energy distributions. Source parameters and slip distribution results of the earthquake which had been proposed by different researchers were summarized. Influence of the source parameters on structural response were shown by comparing elastic response spectra of Muradiye synthetic records which were performed by broadband strong motion simulations of the earthquake. It has been emphasized that characteristics of the earthquake rupture dynamics and their effects on structural design might be investigated from a multidisciplinary point of view. Seismotectonic calculations (e.g., slip pattern, rupture velocity) may be extended relating different engineering parameters (e.g., interstorey drifts, spectral accelerations) across different disciplines while using code based seismic design approaches. Current state of the art building codes still far from fully reflecting earthquake source related parameters into design rules. Some of those deficiencies and recent efforts to overcome these problems were also mentioned. Next generation ground motion prediction equations (GMPEs) may be incorporated with certain site categories for site effects. Likewise in the 2011 Van Earthquake, Reverse/Oblique earthquakes indicate that GMPEs need to be feasible to a wider range of magnitudes and distances in engineering practice. Due to the reverse faulting with large slip and dip angles, vertical displacements along with directivity and fault normal effects might significantly affect the engineering structures. Main reason of excessive damage in the town of Erciş can be attributed to these factors. Such effects should be considered in advance through the establishment of vertical design spectra and effects might be incorporated in the available GMPEs.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2843-2845
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• 2000

A lane detection based on a road model or feature all need correct acquirement of information on the lane in a image, It is inefficient to implement a lane detection algorithm through the full range of a image when being applied to a real road in real time because of the calculating time. This paper defines two searching range of detecting lane in a road, First is searching mode that is searching the lane without any prior information of a road, Second is recognition mode, which is able to reduce the size and change the position of a searching range by predicting the position of a lane through the acquired information in a previous frame. It is allow to extract accurately and efficiently the edge candidates points of a lane as not conducting an unnecessary searching. By means of removing the perspective effect of the edge candidate points which are acquired by using the inverse perspective transformation, we transform the edge candidate information in the Image Coordinate System(ICS) into the plane-view image in the World Coordinate System(WCS). We define linear approximation filter and remove the fault edge candidate points by using it This paper aims to approximate more correctly the lane of an actual road by applying the least-mean square method with the fault-removed edge information for curve fitting.

• 한국철도학회논문집
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• 제10권5호
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• pp.527-532
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• 2007

본 논문은 철도신호에서 사용되는 이중계제어장치의 전원공급방식에 대하여 상수고장률을 기반으로 하는 평균고장률에 의한 설계와 신뢰도함수에 의한 설계방안을 제안한다. 일반적으로 시스템 운명이전에 신뢰도 요구사항 만족을 위한 시스템의 신뢰도 예측은 RBD모델을 사용하였다. 하지만 이중계제어장치와 같이 여분을 갖는 시스템의 신뢰도를 RBD와 같은 조합모델에 의해 정확한 신뢰도를 모델링하기에 부적합하다. 따라서 본 논문에서는 다중계구조 제어기의 설계과정에서 단순조합모델에 의한 설계방식 선정보다는 결함발생에 대한 여분구조의 모델링을 통한 설계방식 선정이 보다 정확한 신뢰도를 갖는 시스템구축을 가능하게 하며, 운영중에 발생되는 유지보수비용 및 고장으로 인한 손실비용의 효율화를 위해 필요함을 입증한다.

• 융합정보논문지
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• 제9권8호
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• pp.20-26
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• 2019

본 연구에서는 무한고장 NHPP 로맥스 수명분포의 형상모수 변화에 따른 소프트웨어 신뢰성 모형의 속성을 새롭게 분석한 후 최적의 형상모수 조건을 제시하였다. 소프트웨어 고장현상을 분석하기 위하여 모수추정은 최우추정법을 사용하였고, 비선형 방정식의 계산은 이분법을 적용하였다. 그 결과, 형상모수(k)의 변화에 따른 속성을 비교하였을 때 형상모수가 작을 수록 참값에 대한 예측능력이 우수하고, 신뢰 속성이 효율적임을 알 수 있었다. 본 연구를 통하여, 소프트웨어 개발자들은 형상모수에 근거한 소프트웨어 고장형태를 사전에 파악함으로서 신뢰도를 성장시킬 수 가 있으며, 또한, 소프트웨어의 신뢰속성을 향상시키는데 필요한 기본정보로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• Earthquakes and Structures
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• 제22권5호
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• pp.503-515
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• 2022

This paper presents the development of seismic fragility curves for a precast reinforced concrete bridge instrumented with a structural health monitoring (SHM) system. The bridge is located near an active seismic fault in the Dominican Republic (DR) and provides the only access to several local communities in the aftermath of a potential damaging earthquake; moreover, the sample bridge was designed with outdated building codes and uses structural detailing not adequate for structures in seismic regions. The bridge was instrumented with an SHM system to extract information about its state of structural integrity and estimate its seismic performance. The data obtained from the SHM system is integrated with structural models to develop a set of fragility curves to be used as a quantitative measure of the expected damage; the fragility curves provide an estimate of the probability that the structure will exceed different damage limit states as a function of an earthquake intensity measure. To obtain the fragility curves a digital twin of the bridge is developed combining a computational finite element model and the information extracted from the SHM system. The digital twin is used as a response prediction tool that minimizes modeling uncertainty, significantly improving the predicting capability of the model and the accuracy of the fragility curves. The digital twin was used to perform a nonlinear incremental dynamic analysis (IDA) with selected ground motions that are consistent with the seismic fault and site characteristics. The fragility curves show that for the maximum expected acceleration (with a 2% probability of exceedance in 50 years) the structure has a 62% probability of undergoing extensive damage. This is the first study presenting fragility curves for civil infrastructure in the DR and the proposed methodology can be extended to other structures to support disaster mitigation and post-disaster decision-making strategies.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.36-42
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• 2021

최근 4차 산업혁명으로 인해 제조업계에서는 제조업의 인공지능을 접목시켜 효율성을 극대화하는 스마트 팩토리 붐이 일어나고 있다. 특히 자동차 부품 제조 및 생산에 널리 적용되어 불량을 낮추는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 이에 본 연구에서는 머신러닝을 통한 불량예측을 시트 폼 발포공정에 접목시켜 발포공정의 효율성을 극대화하는 연구를 진행하였다. 자동차 시트폼 에서 주로 사용되는 폴리우레탄 폼(polyurethane foam)은 폴리올(polyol, 이하 POL)과 이소시아네이트(isocyanate, 이하 ISO)를 혼합 및 발포하는 공정으로 제조되며, 각 원료의 혼합비율과 온도의 변화에 따라 제품의 특성이 변화한다. 이에 본 연구에서는 발포공정에서 수집되는 인자별 데이터값을 머신러닝에 적용하여 불량을 예측하고자 한다. 머신러닝에 사용되는 알고리즘으로는 의사결정트리, kNN, 앙상블 알고리즘을 사용하였으며 학습은 5,147개의 데이터를 사용하였으며, 학습된 결과를 1,000개의 검증용 데이터에 적용한 결과, 세 알고리즘 중 앙상블 알고리즘에서 최대 98.5 %의 정확도를 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 통해 발포공정에서 실시간으로 수집되는 데이터를 통해 현재 생산되는 부품의 불량 여부를 확인할 수 있으며, 나아가 각 인자를 조절하여 불량률을 개선할 수 있음을 짐작할 수 있다고 사료된다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제23권6호
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• pp.451-468
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• 2021

터널 굴진면 전방 위험 지반 예측은 TBM (Tunnel Boring Machine) 굴진 성능 및 안정성 확보에 필수적이다. 국내·외에서 굴진면 전방 예측을 위한 전기비저항 탐사법에 대한 연구가 다수 이루어졌으나, TBM 터널 굴진을 고려한 전기비저항 탐사의 실내 실험 모사가 어렵기에 이와 관련된 실험 연구가 매우 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 전기비저항 탐사법의 터널 전방 위험 지반 예측 적용성을 분석하기 위한 TBM 굴진을 모사한 실내 축소 모형 실험을 수행하였다. 터널 굴진면 전방의 단층 파쇄대, 해수 침수대, 토사-암반 변화구간, 암반-토사 변화구간을 축소 모사하여, 굴진 중 전기비저항의 변화를 측정하였다. 본 연구에서는 실제 시공 조건을 재현하기 위해 화강암 블록을 사용하여 모형 지반을 모사하였다. 실험 결과, 터널이 굴진하면서 단층 파쇄대에 근접할수록 전기비저항이 감소하였으며, 해수 침수대도 동일한 경향을 보였으나, 단층 파쇄대와 비교하여 측정된 전기비저항이 크게 감소하였다. 토사-암반 변화구간의 경우, 전기비저항이 상대적으로 높은 암반에 터널 굴진면이 다가갈수록 전기비저항이 증가하는 양상을 보였다. 이와 반대로 암반-토사 변화구간의 경우, 전기비저항이 낮은 토사 지반에 굴진면이 근접할수록 전기비저항이 감소하였다. 실험 결과를 통해 전기비저항 탐사 굴진면 전방 위험 지반(단층 파쇄대, 해수 침수대, 토사-암반 변화구간, 암반-토사 변화구간)의 예측이 가능하다고 판단된다.