Maglev rail joints are vital components serving as connections between the adjacent F-type rail sections in maglev guideway. Damage to maglev rail joints such as bolt looseness may result in rough suspension gap fluctuation, failure of suspension control, and even sudden clash between the electromagnets and F-type rail. The condition monitoring of maglev rail joints is therefore highly desirable to maintain safe operation of maglev. In this connection, an online damage detection approach based on three-dimensional (3D) convolutional neural network (CNN) and time-frequency characterization is developed for simultaneous detection of multiple damage of maglev rail joints in this paper. The training and testing data used for condition evaluation of maglev rail joints consist of two months of acceleration recordings, which were acquired in-situ from different rail joints by an integrated online monitoring system during a maglev train running on a test line. Short-time Fourier transform (STFT) method is applied to transform the raw monitoring data into time-frequency spectrograms (TFS). Three CNN architectures, i.e., small-sized CNN (S-CNN), middle-sized CNN (M-CNN), and large-sized CNN (L-CNN), are configured for trial calculation and the M-CNN model with excellent prediction accuracy and high computational efficiency is finally optioned for multiple damage detection of maglev rail joints. Results show that the rail joints in three different conditions (bolt-looseness-caused rail step, misalignment-caused lateral dislocation, and normal condition) are successfully identified by the proposed approach, even when using data collected from rail joints from which no data were used in the CNN training. The capability of the proposed method is further examined by using the data collected after the loosed bolts have been replaced. In addition, by comparison with the results of CNN using frequency spectrum and traditional neural network using TFS, the proposed TFS-CNN framework is proven more accurate and robust for multiple damage detection of maglev rail joints.
이 연구에서는 과학 교사 PLC에서 탐구 수업 전문성을 함양하기 위한 목적으로 활용할 수 있는 프로토콜을 개발하고, 현장 교사들을 대상으로 시험 적용을 통해 개발된 프로토콜의 현장 활용 가능성을 탐색하고자 하였다. 5단계로 구성된 과학탐구 수업 PLC 프로토콜을 개발해서 6명의 참여 교사를 대상으로 순차적으로 적용하였다. 프로토콜의 활용 가능성을 알아보기 위해 단계마다 성찰일지를 작성하게 하였으며 5단계 프로토콜 적용 후 집단 면담을 통해 프로토콜에 대한 참여 교사의 인식을 조사하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 과학교사 탐구 수업 전문성 신장을 위한 프로토콜을 (1)과학탐구 수업에 대한 생각 드러내기, (2)과학탐구 수업 경험 공유하기, (3)학생의 과학탐구 결과물 들여다보기, (4)과학탐구 지도 소양 쌓기, (5)과학탐구 수업계획 짜기 등의 5단계로 구성·개발하였다. 둘째, 참여 교사의 성찰 일지와 사후 면담 분석 결과를 통해 이 연구에서 개발된 과학탐구 수업 PLC 프로토콜의 광범위한 활용 가능성을 확인하였다. 참여 교사들은 프로토콜이 PLC의 체계적 운영, 교사의 참여도 제고 등에 도움이 되었으며, 5단계 프로토콜을 경험함으로써 자신의 탐구 수업에 대한 성찰과 개선을 위한 고민의 기회를 얻었고 탐구 수업에 대한 자신감이 생겼다고 인식하였다. 연구 결과를 토대로 과학 교사 PLC 프로토콜 개발 및 활용에 대해 제언하였다.
스마트폰 기술의 발전으로 인하여 2020년 기준 전 국민의 91.9%가 인터넷 이용[1]하여 수시로 홈페이지와 모바일 앱을 통해 정보를 습득하고 있다. 정보제공을 담당하는 홈페이지의 수가 점점 늘어남에 따라 홈페이지의 안전성을 진단하는 웹취약점 진단 신청수도 매년마다 증가하고 있는 상황이다. 기존 웹취약점 점검은 진단원이 수작업으로 홈페이지를 모의 해킹하여 취약점을 진단했기 때문에 진단대상 홈페이지 수에 비례하여 진단인력이 늘어나야한다. 하지만 현실적으로 웹취약점 진단인력 확보에 한계가 있고, 진단인력을 늘렸을 경우 많은 비용이 발생한다. 이러한 문제점 해결을 위해 자동진단 도구를 사용하여 수동진단의 일부를 대체하고 있다. 본 논문에서는 현재의 자동진단 범위를 확대하기 위한 방안을 새롭게 제안하였다. 즉, 웹취약점 진단항목의 영향도를 분석하여 자동진단 가능 항목을 도출하고, 실제 운영 중인 홈페이지에 수동 및 자동진단을 수행하여 진단결과에 대한 비교 분석을 통해 자동진단 가능항목을 파악하였다. 또한 자동진단 개선방안을 제시하여 자동진단 도구 개선을 통해 모든 취약점 항목은 아니지만 가능한 항목에 대해서 수동진단을 대체할 수 있다. 이를 통해서 진단 및 정밀진단이 필요한 부분에 집중하여 안전한 홈페이지 운영환경 조성에 기여할 수 있을 것이다.
물산업 우수제품 지정제도는 우수제품의 기술규격을 만족하는 물산업 우수제품을 사용자가 우선 구매토록 유도하여 국내 물기업의 기술개발 촉진 및 시장 활성화를 통한 물산업 선순환 구조 조성을 목적으로 한다. 본 연구에서는 2가지 용량의 펌프를 대상으로 물산업 우수제품으로 지정된 제품과 일반제품의 비용측면의 장점에 대한 객관적인 근거를 사용자에게 제시하고자 하였다. 비용측면의 장점에 대한 분석방법으로 생애주기비용 분석(Life Cycle Cost; LCC)을 통한 경제성 평가를 실시하였고, LCC에 필요한 각종 자료를 조사하였다. 조사한 항목으로는 초기투자비용(펌프 구매비용, 설치비용), 운영비용(에너지비용, 유지관리비용) 및 철거비용(폐기 비용, 잔존가치)이다. 2가지 용량의 우수제품과 일반제품을 비교한 결과, 1,860m3/h 용량(이하 대용량)에서 15년의 운영기간동안 우수제품의 생애주기 비용이 대략 212백만원 정도 적게 소요될 것으로 예측되었으며, 360m3/h 용량에서는 우수제품의 생애주기 비용이 17백만원 정도 적게 소요될 것으로 예측되었다. 또한, 대용량 펌프의 우수제품에 대하여 민감도 분석을 추가로 실시하여 펌프 생산 시 제품의 생애주기 비용을 절감하기 위해 고려해야 할 사항을 살펴보았다. 그 결과 펌프의 효율 향상과 소모품의 교체주기를 증가시키는 방향으로 제품을 개발하는 경우, LCC에 미치는 효과가 클 것으로 예측되었다.
본 연구의 목적은 루어낚시 참여자의 손목 움직임 측정을 위한 스트레치 센서를 개발하는 것이다. 손목움직임 측정을 위해 스트레치 센서를 손목에 부착하여 배굴, 저굴 그리고 랜딩동작을 게이지율, 인장강도 그리고 신장회복률을 척도로 실험을 진행하였다. CNT 분산액을 이용한 전도성 센서를 개발하고 E-band에 동일한 조건으로 적용하였다. 함침을 각각 한 번, 두 번, 그리고 세 번한 같은 크기의 5종, 15가지 센서를 만능재료시험기(Dacell dn-fga Universal testing machine, UTM)를 활용해 게이지율(Gauge Factor)을 측정하였다. 두 번 함침한 센서가 게이지율이 가장 우수했으며, 게이지율과 인장강도가 높은 세 가지 센서로 프로토 타입을 제작하였다. 아두이노에 연결하여 동작테스트를 한 결과, 인장강도와 게이지율이 가장 높은 시료 1이 세 가지 동작에서 일정한 파장이 유지되었다. 시료 2,3은 배굴과 저굴에서는 일정한 파장을 나타내었지만, 랜딩동작에서는 신호 노이즈가 나타났다. 이는, 랜딩동작에서는 인장강도와, 게이지율에 따라 파장의 패턴이 다르게 나타나는 것을 알 수 있었다. 이와 같은 결과로 손목의 움직임 측정을 위한 스트레치 센서 제작시에 필요한 조건들을 유추할 수 있었다. 본 연구의 결과를 활용하여 루어낚시용 스마트 웨어러블 제품 개발에 응용이 가능할 것으로 사료된다.
Background: PM2.5 and black carbon (BC) can be generated from cooking and from vehicle operation. Street vendors may be exposed to PM2.5 and BC due to their proximity both to roads and to cooking activities. Objectives: The objectives of this study were to evaluate the PM2.5 and BC concentrations in cooking stalls and to determine the effects of cooking activity and of types of cooking. Methods: Indoor and outdoor PM2.5 and BC concentrations, temperature, and relative humidity were measured in 32 stalls in April and May 2022. Behavioral factors such as the presence of cooking activity and types of cooking were observed. Student's T-test was performed using the difference of indoor and outdoor PM2.5 and BC concentrations to compare the effects of cooking activity and to compare types of cooking. Results: One-hour averages of the difference in indoor and outdoor PM2.5 concentrations for cooking stalls and non-cooking stalls were 9.7±15.7 ㎍/m3 (n=22) and -0.5±0.4 ㎍/m3 (n=10), respectively. The difference in indoor and outdoor PM2.5 concentrations in cooking stalls was significantly higher than in non-cooking stalls (p<0.05). The indoor PM2.5 concentration for stalls for Chinese pancakes and teokbokki exceeded the standards for indoor air quality in South Korea (50 ㎍/m3 ). The indoor PM2.5 concentration for Korean pancake stalls exceeded the standards for outdoor air quality in South Korea (35 ㎍/m3 for 24 hours). Conclusions: The PM2.5 concentrations in stalls with cooking activity was significantly higher than those in stalls without cooking activity. Some stalls with certain types of foods exceeded standards for indoor and outdoor air quality in South Korea. Better management of indoor air quality in stalls with cooking activities is necessary.
본 연구에서는 수소차에 사용되는 수소압력용기 비파괴 안전성 평가 플랫폼 개발을 위해 유한요소해석을 사용하여 안전성 평가 기준 개발에 대한 연구를 수행하였다. Type 4 수소 압력 용기의 안전성을 평가하기 위해 복합 재료의 특성에 따른 매개변수를 바탕으로 재료의 물성을 유한요소 해석을 통해 도출하였다. 이를 통해 수소압력용기에 사용되는 CFRP 복합소재의 기계적 특성을 바탕으로, 내부 결함을 모델링하고 수소압력용기에 대한 평가기준을 사용하여 내부결함에 대한 파손가능성 여부를 도출하는 프로세스를 연구하였다. 결함은 박리, 이물질, 표면 수직균열을 모델링하고 파손 기준에 따른 손상을 분석하여 비파괴검사를 통해 검출된 결함의 안전성 여부를 판단할 수 있는 방법을 연구하였다. 연구 결과 박리 결함은 수소 압력용기의 내부에 근접할수록 파손가능성이 높아졌으며, 수직 균열을 경우 균열의 깊이가 깊어질수록 손상가능성이 높게 나타났다. 또한, 이물질 결함의 경우 압력용기의 외부 방향에 비해 내부 방향에 위치한 경우 손상가능성이 높게 나타났다. 본 연구를 통해 결함의 종류, 형상 및 크기에 따른 수소압력용기의 안전성을 평가할 수 있는 방법을 제시하였으며, 향후 본 연구결과를 바탕으로 수소차량 압력용기의 비파괴시험 안전검사 플랫폼 개발 연구를 수행하고자 한다.
목포 신외항에서 처리 중인 자동차, 철재 화물을 확대하고 다른 종류의 화물 유치를 위해서 목포 신외항에 필요한 항만선택 요인이 무엇이고 우선적으로 해결해야 할 사항이 무엇인지 중요도 분석을 실시하였다. 목포 신외항의 항만선택 요인을 4개의 대분류와 13개의 중분류로 계층화하고 AHP분석법을 이용하였다. 그 결과 '항만시설', '국제항만과의 접근성', '항만시설 이용요금', '인접도시·항만과의 연결성' 등의 항목이 중요하게 평가되었다. 평가대상자를 선주 및 화주, 항만운영사·하역사, 공무원으로 구분하여 그룹 간 인식의 차이가 있는지 분산분석(ANOVA)을 실시하였다. 그 결과 선주 및 화주와 항만운영사·하역사 관계자들은 비슷했고 공무원 그룹과는 차이가 있었다. 응답 특성이 비슷한 선주 및 화주와 항만운영사·하역사를 '항만실무자' 그룹으로 공무원은 '항만정책수립자' 그룹으로 구분하여 그룹 간 인식의 차이를 검정하였다. 그 결과 일부 대분류 항목에서 차이가 있었고, 중분류 항목에서도 '인접 배후산단 보유', '하역장비', '24시간 항만 운영', '내륙운송 비용', '국제항만과의 접근성', '마케팅 및 인센티브 지원' 항목에서 통계적 차이가 있었다. 즉 '항만실무자' 그룹은 화물의 창출과 처리 생산성을 높일 수 있는 항목이 중요하다고 평가하였고, '항만정책수립자' 그룹은 항만 인프라, 타 항만과의 연결성, 인센티브 지원 등 항만개발 및 정책 등의 항목을 중요하게 인식하고 있었다.
원자력발전소에서 센서의 주기적 교정은 안전운전을 위해 꼭 필요하다. 그러나 실제 드리프트가 발생하여 교정을 요하는 센서는 약 2% 미만이다. 또한, 센서의 작동 상태를 매 핵연료 주기마다 수행하는 것은 고장 혹은 드리프트가 발생한 센서를 최대 18개월까지 감지하지 못한 채 운전할 위험이 있다. 원전의 안전운전 및 불필요한 교정을 줄이기 위해 센서의 상시 교정 감시가 필요하다. 이를 위해 주성분 분석과 Support Vector Regression(SVR)을 이용한 PCSVR 알고리즘을 개발하였고, 고리원전 3호기의 출력증발 데이터를 이용하여 검증하였다. 주성분분석은 선형변환을 통한 입력공간의 축소 및 노이즈 제거 효과를 나타내며, AASVR은 해석학적 및 기계학적 모델로 모델링하기 힘든 복잡계를 쉽게 나타낼 수 있는 장점이 있다. SVR의 세가지 파라미터는 반응표면분석법에 의해 최적화하였다. 센서의 고장탐지를 위해 모델 출력의 잔차를 슈하르트 관리도, EWMA, CUSUM 및 일반화우도비검정(GLRT)을 통해 그 결과를 비교하였다. 미세한 드리프트에 대해 CUSUM과 GLRT가 우수한 결과를 보였다. 개발된 알고리즘은 수출형 원전 APR1000 설계시 적용가능 할 것으로 판단된다.
본 연구의 목적은 예시 자료를 활용하여 자동문항생성을 기반으로 생성된 평가도구의 신뢰도를 산출하는 방안을 제시하는 데 있다. 이를 위해 학생들마다 다른 문항에 응답하는 설계와 평가 점수에 다중 오차요인을 반영할 수 있는 다변량일반화가능도이론을 예시 자료에 적용하여 분석하였다. G-연구분석 결과, 대부분의 설계에서 잔차 효과 다음으로 고전검사이론의 진점수에 해당하는 학생 효과가 크게 나타났다. 또한 문항 내용 영역을 고정한 설계에서 학생들의 상대적 순위는 문항 유형이나 문항에 따라 변하지 않았으며, 문항 유형을 고정한 설계에서 내용 영역에 따라 난이도는 거의 변화가 없는 것으로 나타났다. D-연구 분석 결과, 원자료는 적정수준 이상의 신뢰도를 확보하였으며, 수와 연산, 기하, 확률 및 통계 영역의 문항 수를 줄이거나 문자와 식과 함수 영역의 가중치를 높게 반영함으로써 원자료보다 높은 신뢰도를 산출할 수 있는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 효율적인 측정 조건은 예시 평가 자료에 제한되지만 본 연구에서 활용한 방법은 자동문항생성 기반의 다양한 평가 상황에서 측정학적 특성을 바탕으로 신뢰도를 산출하고, 효율적인 측정 조건을 탐색하는 데 적용 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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