• 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.

• 전자공학회논문지SC
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• 제43권4호
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• pp.35-44
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• 2006

LonWorks/IP 가상 디바이스 네트워크(VDN) 상의 전달지연은 실시간 분산제어 시스템의 성능과 안정성을 악화시킨다. LonWorks/IP VDN은 LonWorks 디바이스 네트워크와 IP( 데이터) 네트워크와의 통합네트워크이다. LonWorks/IP VDN 상에서의 서보제어를 수행할 경우 시간지연은 확률적인 특성을 강하게 나타낸다. 산업현장에 대한 예지보전을 위한 실시간 분산제어 환경에서 즉각적인 응답은 필수불가결한 요소이다. 그러므로 네트워킹 된 분산제어시스템의 안정성을 보장하고 성능을 개선하기 위해서는 시간에 따라 가변적인 불확실한 시간지연을 보상할 필요가 있다. 본 논문에서는 출력 되먹임 루프에 적절한 필터와 외란관측기를 이용한 제어기를 제안한다. 컴퓨터 모의실험을 통하여 제안된 제어기의 성능과 안정성이 Smith 예측기 기반의 내부모델제어기 (IMC)의 제어결과와 비교 제시된다. 제안된 제어기는 IMC 보다 안정성과 추종성능을 상당히 개선시킬 수 있으며 외란과 잡음에 강인한 특성을 갖는 것을 보인다. 그러므로 제안된 제어기는 가변적인 시간지연을 갖는 LonWorks/IP VDN 상에서 예지보전을 위한 실시간 분산제어에 매우 적합하다.

• 공업화학
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• 제7권3호
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• pp.443-452
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• 1996

석유화학공정에서 fouling현상은 열교환기, 보일러, desalter 등 주요 전처리 시설 및 공정에 polymer, heavy paraffine, chemicals, heavy organics, asphaltene, resin, metallics, salts 등 불순물들이 침적 및 부식을 일으켜 각종 조업에 있어서 에너지의 다량소비 및 product yield의 감소 또는 공정의 중단으로 말미암아 생산성의 손실이 대단히 크다고 볼 수 있다. 본 연구에서는 석유화학 공정에서 foulants의 분리되는 양을 계산하고, 제어할 수 있는 model의 개발을 위하여 fouling 현상에 대한 modeling을 연속열역학과 Peng-Robinson 상태 방정식, 고분자 용액 이론, 다성분계 열역학 이론 등을 이용하여 fouling 현상에 대한 메카니즘규명과 모델링을 하였다.

• 한국기계가공학회지
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• 제12권6호
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• pp.132-141
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• 2013

Robotic Drilling Systems(RDSs) set the standard for the factory automation systems in aerospace manufacturing. With the benefits of cost effective drilling and predictive maintenance, RDSs can provide greater flexibility in the manufacturing process. The system can be easily adopted to manage very complex and time-consuming processes, such as automated fastening hole drilling processes of large aircraft sections, where it would be difficult accomplished by workers following teaching or conventional guided methods. However, in order to build an RDS based on a CAD model, the precise calibration of the Tool Center Point(TCP) must be performed in order to define the relationships between the fastening-hole target and the End Effector(EEF). Based on the kinematics principle, the robot manipulator requires a new method to correct the 3D errors between the CAD model of the reference coordinate system and the actual measurements. The system can be called as a successful system if following conditions can be met; a. seamless integration of the industrial robot controller and the IO Level communication, b. performing pre-defined drilling procedures automatically. This study focuses on implementing a new technology called iGPS into the fastening-hole-drilling process, which is a critical process in aircraft manufacturing. The proposed system exhibits better than 100-micron 3D accuracy under the predefined working space. Based on the proposed EEF fastening-hole machining process, the corresponding processes and programs are developed, and its feasibility is studied.

• 한국빅데이터학회지
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• 제3권1호
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• pp.95-103
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• 2018

ICT 기술의 발전에 따라 제조 산업은 공정 상에서 생성되는 제조 데이터를 분석하여 효율을 높이고자 많은 노력을 하고 있다. 본 논문에서는 스마트 공장의 일환으로 의사결정나무 알고리즘(CHAID)을 이용한 데이터 마이닝 기반 제조공정을 제안한다. 약 5개월간 수집된 실제 제조 공정의 432개 센서 데이터를 활용하여 불량률이 낮은 안정적인 공정 기간과 불량률이 높은 불안정한 공정 기간 간에 유의미한 차이를 보이는 변수를 찾아냈다. 선정된 최종 변수가 불량률 개선에 실제로 효과가 있는지를 측정하기 위해 해당 변수의 안정 값 범위를 설정하여 14일 간 공정에서 해당 센서가 안정 값의 범위를 벗어나지 않도록 공정 설정 값을 조절했고, 불량률 개선의 효과를 측정하였다. 이를 통해 제조 산업에서 생성되는 공정 센서 데이터를 활용 및 분석하여 불량률을 개선할 수 있는 실증적인 가이드라인을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.

• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제56권3호
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• pp.230-236
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• 2014

Objective : The technique of short segment pedicle screw fixation (SSPSF) has been widely used for stabilization in thoracolumbar burst fractures (TLBFs), but some studies reported high rate of kyphosis recurrence or hardware failure. This study was to evaluate the results of SSPSF including fractured level and to find the risk factors concerned with the kyphosis recurrence in TLBFs. Methods : This study included 42 patients, including 25 males and 17 females, who underwent SSPSF for stabilization of TLBFs between January 2003 and December 2010. For radiologic assessments, Cobb angle (CA), vertebral wedge angle (VWA), vertebral body compression ratio (VBCR), and difference between VWA and Cobb angle (DbVC) were measured. The relationships between kyphosis recurrence and radiologic parameters or demographic features were investigated. Frankel classification and low back outcome score (LBOS) were used for assessment of clinical outcomes. Results : The mean follow-up period was 38.6 months. CA, VWA, and VBCR were improved after SSPSF, and these parameters were well maintained at the final follow-up with minimal degree of correction loss. Kyphosis recurrence showed a significant increase in patients with Denis burst type A, load-sharing classification (LSC) score >6 or DbVC >6 (p<0.05). There were no patients who worsened to clinical outcome, and there was no significant correlation between kyphosis recurrence and clinical outcome in this series. Conclusion : SSPSF including the fractured vertebra is an effective surgical method for restoration and maintenance of vertebral column stability in TLBFs. However, kyphosis recurrence was significantly associated with Denis burst type A fracture, LSC score >6, or DbVC >6.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.139-147
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• 2019

A false alarm, which is an incorrect report of an emergency, could trigger an unnecessary action. The predictive maintenance framework developed in our previous work has a feature whereby a machine alarm is triggered based on sensor data evaluation. The sensor data evaluator performs three essential evaluation steps. First, it evaluates each sensor data value based on its threshold (lower and upper bound) and labels the data value as "alarm" when the threshold is exceeded. Second, it calculates the duration of the occurrence of the alarm. Finally, in the third step, a domain expert is required to assess the results from the previous two steps and to determine, thereby, whether the alarm is true or false. There are drawbacks of the current evaluation method. It suffers from a high false-alarm ratio, and moreover, given the vast amount of sensor data to be assessed by the domain expert, the process of evaluation is prolonged and inefficient. In this paper, we propose a method for automatic false-alarm labeling that mimics how the domain expert determines false alarms. The domain expert determines false alarms by evaluating two critical factors, specifically the duration of alarm occurrence and identification of anomalies before or while the alarm occurs. In our proposed method, Hierarchical Temporal Memory (HTM) is utilized to detect anomalies. It is an unsupervised approach that is suitable to our main data characteristic, which is the lack of an example of the normal form of sensor data. The result shows that the technique is effective for automatic labeling of false alarms in sensor data.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.94-103
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• 2022

제조 현장의 센서나 기기들에서 생성된 대량의 데이터들이 서버나 클라이언트로 전송되면서 네트워크 처리시간 지연, 스토리지 자원 비용 증가의 문제가 발생한다. 이러한 문제 해결을 위해 실시간 대응성과 무중단 공정이 필수인 제조 현장을 고려하여 실시간 및 무손실 압축이 가능한 QRC(Quotient Remainder Compression)와 BL_beta 압축 알고리즘을 처음으로 실제 제조 현장 센서 데이터에 적용하여 실험 결과로 두 알고리즘 중 어떤 알고리즘이 성능이 좋은지 비교 분석하였다. 실험 결과는 BL_beta가 QRC보다 압축률이 높았다. QRC의 데이터 크기를 조금 조정하여 동일한 데이터로 실험을 진행한 실험결과는 데이터 크기를 조정한 QRC 알고리즘이 기존 QRC와 BL_beta 압축 알고리즘보다 압축률이 35.48%, 20.3% 더 높았다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권7호
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• pp.83-92
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• 2022

본 연구에서 우리는 PHM 기반 공조설비의 연쇄 고장 패턴을 학습하여 미세먼지의 상태를 조절할 수 있는 알고리즘을 설계하였다. 공조설비의 고장으로 인한 공조설비 가동중단과 이로 인한 미세먼지의 확산은 불가피하다. 우리가 개발한 알고리즘은 PHM을 통한 미세먼지 관리 체계를 수립하는 것으로써 공조기 정지/가동 패턴학습을 통하여 일정하게 안정화 상태를 유지하고 이를 기반으로 미세먼지를 관리하는 알고리즘이다. 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 지하철 역 내에서 시뮬레이션 한 결과, 미세먼지의 농도가 평균 30% 감소하는 것을 알 수 있었다. 지하철 이용 승객이 많은 역의 경우 미세먼지 농도가 환경부 기준(100㎍/m³)을 초과하였지만, 시뮬레이션을 실시한 모든 역에서 미세먼지 농도가 개선되었음을 알 수 있었다. 향후 연구로는 지하철 역사 내의 미세먼지 뿐만아니라 CO₂, CO, NO₂ 등 오염물질을 종합적으로 관리할 수 있도록 시스템을 확장하는 것이다.