• 국제학술발표논문집
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• The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.1324-1327
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• 2009

Social infrastructure is the basis of public welfare and should be recognized and managed as important assets. Bridge is one of the most important infrastructures to be managed systematically because the impact of the failure is critical. It is essential to monitor the performance of bridges in order to manage them as an asset. But current analytical methods such as predictive modeling and structural analysis are very complicated and difficult to use in practice. To apply these methods, structural and material condition data collection should be performed in each element of bridge. But it is difficult to collect these detailed data in large numbers and various kinds of bridges. Therefore, it is necessary to collect data of major measurement items and predict the life of bridges roughly with advanced information technologies. When certain measurement items reach predefined limits in the monitoring bridges, precise performance measurement will be done by detailed site measurement. This paper describes the selection of major measurement items that can represent the tendency of bridge life and introduces automated bridge data collection test-bed using wireless sensor network technology. The following will be major parts of this paper: 1) Examining the features of conventional bridge management system and data collection method 2) Mileage concept as a bridge life indicator and measuring method of the indicator 3) Test-bed of automated and real-time based bridge life indicator monitoring system using wireless sensor network

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.204-206
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• 2022

스마트 팩토리(Smart Factory) 고도화의 핵심으로 평가되는 디지털 트윈(Digital Twin)은 현실 세계의 자산과 동일한 속성 및 기능을 가지는 디지털 복제본을 가상의 세계에 구현하는 기술이다. 디지털 트윈 기술이 적용된 스마트팩토리는 생산공정의 실시간 모니터링, 생산공정 시뮬레이션, 생산설비 예지보전 등의 서비스를 지원할 수 있어 생산비용 절감 및 생산성 향상에 기여할 것으로 기대된다. AAS(Asset Administration Shell)는 디지털 트윈을 구현하기 위한 필수 기술로, 현실의 물리적 자산을 디지털로 표현하는 방법을 제공한다. 본 논문에서는 스마트팩토리 내 생산설비를 자산으로 간주하여, 운용 중인 실시간 CNC(Computer Numerical Control) 모니터링 시스템에서 활용할 제조 데이터 수집을 위한 AAS를 설계하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.82-84
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• 2021

스마트 공장 구축사업을 통해 생산 설비로부터 전력, 진동, 압력, 온도 등의 센서 데이터가 수집되고 있으며 데이터 분석을 통해 예지보전, 불량예측, 이상탐지 등의 서비스 개발이 진행되고 있다. 일반적으로 제조데이터의 경우 정상과 비정상 데이터의 불균형이 극심하여 이상탐지 서비스가 선호되고 있다. 본 논문에서는 이상탐지 서비스 개발의 전단계로 제조데이터의 특징 데이터 추출을 위해 FFT 방법을 사용하였으며, 이를 통해 생산되는 제품을 분류해보고 그 결과를 확인하였다. 즉, 제품별 대표 패턴을 FFT 변환 후 상관계수를 계산하여 제품분류가 가능한지 확인하였다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.97-115
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• 2023

In South Korea, chronic kidney disease(CKD) impacts around 4.6 million adults, leading to a high reliance on hemodialysis. For effective dialysis, vascular access is crucial, with decisions about vascular surgeries often made during dialysis sessions. Anticipating these needs could improve dialysis quality and patient comfort. This study investigates the use of Artificial Intelligence(AI) to predict the timing of surgeries for dialysis vessels, an area not extensively researched. We've developed an AI algorithm using predictive maintenance methods, transitioning from machine learning to a more advanced deep learning approach with Long Short-Term Memory(LSTM) models. The algorithm processes variables such as venous pressure, blood flow, and patient age, demonstrating high effectiveness with metrics exceeding 0.91. By shortening the data collection intervals, a more refined model can be obtained. Implementing this AI in clinical practice could notably enhance patient experience and the quality of medical services in dialysis, marking a significant advancement in the treatment of CKD.

• 대한기계학회논문집A
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• 제40권9호
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• pp.835-842
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• 2016

국내 도시철도차량의 유지보수는 대부분 예방정비에 기초하고 있다. 기존 유지보수 방법의 한계를 극복하기 위해, 상태기반 유지보수기법을 철도차량에 적용하려는 움직임이 최근 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 도시철도차량 제동장치의 핵심 고장부품인 솔레노이드 밸브에 대하여 전류기반 고장진단기법 개발을 시도하였다. 주요 고장부품으로 선정된 솔레노이드 밸브에 대하여, 등가회로모델 및 온도 보상된 전류 감시에 기반한 고장 진단법을 제안하였다. 제안한 고장 진단법의 유효성을 검증하기 위해 실제 도시철도차량에 사용되는 솔레노이드 밸브(상용제동 전자밸브)를 이용하여 사례연구를 진행했다. 본 연구는 철도차량 제동장치의 솔레노이드 밸브 고장진단이 추가 센서의 장착 없이 가능함을 보여주었고, 철도차량의 안전성 및 신뢰성 향상에 도움을 줄 것으로 기대한다.

• 한국도로학회논문집
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• 제20권1호
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• pp.87-95
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• 2018

PURPOSES : A geo-grid pavement, e.g., a stress-absorbing membrane interlayer (SAMI), can be applied to an asphalt-overlay method on the existing surface-pavement layer for pavement maintenance related to reflection cracking. Reflection cracking can occur when a crack in the existing surface layer influences the overlay pavement. It can reduce the pavement life cycle and adversely affect traffic safety. Moreover, a failed overlay can reduce the economic value. In this regard, the objective of this study is to evaluate the bonding properties between the rigid pavement and a SAMI by using the direct shear test and the pull-off test. The predicted fractural energy functions with the shear stress were determined from a numerical analysis of the moving average method and the polynomial regression method. METHODS : In this research, the shear and pull-off tests were performed to evaluate the properties of mixtures constructed using no interlayer, a tack-coat, and SAMI with fabric and without fabric. The lower mixture parts (describing the existing pavement) were mixed using the 25-40-8 joint cement-concrete standard. The overlay layer was constructed especially using polymer-modified stone mastic asphalt (SMA) pavement. It was composed of an SMA aggregate gradation and applied as the modified agent. The sixth polynomial regression equation and the general moving average method were utilized to estimate the interlayer shear strength. These numerical analysis methods were also used to determine the predictive models for estimating the fracture energy. RESULTS : From the direct shear test and the pull-off test results, the mixture bonded using the tack-coat (applied as the interlayer between the overlay layer and the jointed cement concrete) had the strongest shear resistance and bonding strength. In contrast, the SAMI pavement without fiber has a strong need for fractural energy at failure. CONCLUSIONS : The effects of site-reflection cracking can be determined using the same tests on cored specimens. Further, an empirical-mechanical finite-element method (FEM) must be done to understand the appropriate SAMI application. In this regard, the FEM application analy pavement-design analysis using thesis and bonding property tests using cored specimens from public roads will be conducted in further research.

• KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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• 제6권4호
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• pp.413-418
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• 2020

초기 학습 데이터의 과적합으로 인한 전력망 상태예측 모델의 성능 감소를 방지하고 예측모델의 예측 정확도 유지를 통한 계속적인 현장활용을 위해서는 기계학습 모델의 예측 정확도를 지속적으로 관리할 필요가 있다. 이를 위해, 본 논문에서는 다양한 요인에 의해 끊임없이 변화하는 전력망 상태 데이터의 특성을 고려하여 예측모델의 정확성과 신뢰성을 높이고 현장 적용 가능한 수준의 품질을 유지하기 위한 기계학습 기반 전력망 상태예측 모델의 성능 유지관리 자동화 기법을 제안한다. 제안 기법은 워크플로우 관리 기술의 적용을 통해 전력망 상태예측 모델 성능 유지관리를 위한 일련의 태스크들을 워크플로우의 형태로 모델링하고 이를 자동화하여 업무를 효율화 하였다. 또한, 기존 기술에서는 시도되지 않았던 학습데이터의 통계적 특성 변화 정도와 예측의 일반화 수준을 모두 고려한 예측모델의 성능 평가를 통해 성능 결과의 신뢰성을 확보하고 이를 통해 예측 모델의 정확도를 일정 수준으로 유지관리하고 더욱 성능이 우수한 예측모델의 신규 개발이 가능하다. 결과적으로 본 논문에서 제안하는 전력망 상태예측 모델 성능 유지관리 자동화 기법을 통해 예측모델의 성능 저하문제를 해결하여 분산자원 연계 등 외부 환경의 변화에 유연한 예측모델 관리를 통해 정확성과 신뢰성이 보장된 예측 모델의 지속적인 활용이 가능하다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제25권5호
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• pp.68-75
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• 2021

본 연구에서는 콘크리트의 균열조건에 따른 수분 흡수 현상을 해석적으로 분석하였다. 흡수 시간의 증가에 따라 콘크리트 표면을 통해 흡수되는 수분의 양을 실험적으로 분석한 기존 연구 결과들을 바탕으로 2차원 유한요소해석 모델을 개발하였다. 고려된 균열조건은 균열 폭(0.1 mm, 0.3 mm), 균열 깊이(0 ~ 250 mm), 균열 간격(0 ~ 200 mm)이며 총 30개 모델에 대한 유한요소해석을 수행하였다. 유한요소해석을 수행한 결과, 콘크리트 균열부의 수분 흡수량 증가에 중요한 영향을 미치는 조건은 균열 폭 및 균열 깊이의 변화로 확인되었다. 또한 비균열 조건의 콘크리트에 비해 균열부에서 추가로 흡수되는 물의 양을 정량적으로 분석하기 위하여, 균열부 수분 흡수계수(S_crack) 개념을 도입하고 이를 추정하기 위한 예측 식을 제안하였다. 균열 깊이에 대한 분석 결과, 콘크리트 균열 폭과 관계없이 균열 깊이 150 mm 이하에서는 균열로 인한 수분 흡수가 활발하게 발생할 수 있음을 확인하였다. 따라서 외부에 노출된 철근콘크리트 구조물은 제설제와 같은 수용액 등의 흡수로 인하여 철근 부식이 발생할 수 있음을 고려하면, 실제 시설물의 균열 조건을 파악하기 위해서는 시설물의 점검 및 진단 시에 기존 균열 폭에 대한 조사뿐만 아니라 균열 깊이에 대한 조사도 함께 수행되어야 할 것으로 판단된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.220-227
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• 2021

비운송 지중구조물인 전력구와 공동구는 대부분 철근 콘크리트 구조물로서 공용기간이 경과함에 따라 탄산화에 의한 열화로 내구성이 저하된다. 특히, 전력구 및 공동구는 용도별, 지역별로 탄산화 속도가 상이하므로 개별적인 유지관리를 위해서는 탄산화 실측 데이터에 기반한 예측 모델이 요구된다. 본 연구에서는 노후화 된 전력구 및 공동구와 같이 기존 비운송 지중구조물에 대한 탄산화 예측 모델을 개발하였다. 탄산화 예측 모델 개발을 위해 안전점검에서 확보한 실측 데이터를 기반으로 다중회귀분석 및 심층신경망 기법을 활용하였다. 다중회귀분석에서 종속 변수인 탄산화 속도계수 결정을 위해 독립 변수로서 구조물, 지역, 측정 위치, 시공 유형, 측정 부재, 콘크리트 강도를 선정하였으며, 다중회귀 예측 모델의 수정결정계수(Ra2)는 0.67로 분석되었다. 심층신경망을 이용한 비운송 지중구조물의 탄산화 예측 모델결정계수(R2)는 0.82로 나타났으며, 비교대상 모델보다 우수한 예측 성능을 보였다. 심층신경망을 이용한 비운송 지중구조물의 탄산화 예측 모델은 콘크리트 강도에 기초한 것으로, 본 연구의 결과가 노후화 된 전력구 및 공동구에 대한 탄산화 유지보수 최적 시기 결정 및 예방적 유지관리 방법론에 기여되길 기대한다.

• 기본간호학회지
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• 제4권2호
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• pp.337-349
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• 1997

The prognosis of maintenance hemodialysis (HD) patients is closely related to their nutritional status. It is important to develop and use of a reliable, useful and easy method of nutritional assessment scale for evaluation of nutritional status and progression of the patients. This study was initiated to evaluate the clinical usefulness of Instant Nutritional Assessment Scale(INAS) by cross-sectional and longitudinal studies. One hundred HD patients entered a continuing nutritional study and followed for 1 year. The results were as follow ; 1. 24% of patients was normal to mild, 43% was moderate and 33% was severe deficit of nutritional status. 2. The mean INAS score of the patients was 8.00(S. D.=2.83), and there didn't reveal any differences in INAS score by general characteristics. The mean transferrin score was 1.98, whih was the highest of 5 nutirtional parameters of INAS. Only 7 patients had within nomal range of transferrin concentration. 3. Within one year since this study was initiated, 10 patients died. Six of them were with severe deficit and one of them was normal to mild deficit groups. The death rate in severe deficit group was higher than that of normal to mild deficit group (P=.0640). 4. Occurrence of acute complication during HD in severe deficit guoup was higher than that of normal to mild deficit group(P=.001). 5. The number of consultation to the doctor and hospital admission in severe deficit group was higher than that of normal to mild deficit group(P=.0001). 6. INAS score was significantly correlated with occurrence of acute complications during HD and the number of consultation to the doctor. In conclusion, INAS based on the levels of body mass index, midarm circumference, triceps skinfold thickness, transferrin concentration and total lymphocyte count seems to be a reliable predictive nutritional index for prognosis. So nurses are encouraged to adopt INAS in care of the chronically illed patients. Recommendations for further research was suggested.