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소아환자의 국소마취 시 Virtual Reality 주의분산이 통증 및 두려움에 미치는 효과
김두수,이상호,이난영,지명관,안지혜,Kim, Doosoo,Lee, Sangho,Lee, Nanyoung,Jih, Myeongkwan,Ahn, Jihye 대한소아치과학회 2021 大韓小兒齒科學會誌 Vol.48 No.1
이번 연구의 목표는 virtual reality 주의분산이 국소마취 시 소아의 통증과 두려움에 미치는 영향을 평가하는 것이다. 주의분산을 사용하지 않은 대조군, 천장 모니터를 이용해 TV를 시청한 군, virtual reality 기기를 이용한 군으로 나누어 국소마취를 시행하였다. 환자의 통증과 두려움을 평가하기 위해 국소마취 전과 국소마취 시점에 심박수와 산소포화도가 각각 측정되었으며 국소마취 후에 Wong-Baker Faces Pain Rating Scale이 기록되었다. 대조군과 TV를 시청한 군에 비해 virtual reality를 이용한 군은 심박수 변화량과 Wong-Bakers Faces Pain Rating Scale이 유의하게 낮았다(p < 0.05). 연령군별 비교에서는 5 - 7세 어린이에서, Frankl 행동평가척도별 비교에서는 3등급의 어린이에서 virtual reality를 사용한 군과 대조군 사이에 가장 큰 심박수 변화량과 Wong-Bakers Faces Pain Rating Scale의 차이를 나타냈다. 소아 환자의 국소마취 시 virtual reality 장치가 통증과 두려움의 완화에 효과적임을 확인하였으며 효과적인 주의분산 매체로 사용될 수 있을 것으로 사료된다. The purpose of this study was to evaluate the effect of virtual reality distraction on pain and anxiety in children during local anesthesia. Local anesthesia was administered to 3 groups: a control group without distraction, a group watching TV, and a group using a virtual reality device. The pulse rate and oxygen saturation rate were measured before and at the time of local anesthesia to assess the patients' pain and anxiety, and the Wong-Baker Faces Pain Rating Scale was completed after local anesthesia. The group using the virtual reality device had a significantly lower heart rate change and lower Wong-Baker Faces Pain Rating Scale score than those in the control group and the group watching TV (p < 0.05). The greatest difference in heart rate change and Wong-Baker Faces Pain Rating Scale score, between the control and virtual reality distraction groups, was seen in 5 - 7-year-olds and a Frankl's behavior rating scale grade of 3. The virtual reality device alleviated pain and reduced anxiety in children during local anesthesia.
이두영,김두수,손태하,구재량,Lee, Dooyoung,Kim, Doosoo,Son, Taeha,Goo, Jaeryang 한국전력공사 2018 KEPCO Journal on electric power and energy Vol.4 No.1
가스터빈 동익에 대한 지속적인 국산화 개발이 추진되어, 국내 정밀 주조 기술을 향상시키고, 동익의 유지 보수 비용을 낮추는 등의 직간접적인 긍정적 효과를 가져왔지만, 여전히 국산화 개발품이 발전소에서 안정적인 실사용이 가능한지에 대한 우려가 존재한다. 향상된 소재와 주조기술을 바탕으로 조직학적, 기계적 성질에서 충분한 품질을 확보하였더라도, 개발품을 대상으로 다양한 신뢰성 검증이 요구되는 이유이다. 고속회전시험기는 로터, 디스크 등의 회전체에 원심력을 가하여, 이에 따른 제품의 특성을 분석하기 위한 시험장비로 일반적으로 과속도시험을 통한 최종적인 품질검사에 주로 사용된다. 본 논문에서는 전력연구원에 구축된 고속회전시험기를 활용한 가스터빈 동익에 대한 과속도시험을 포함한 저주기피로시험 사례를 중심으로 신뢰성 시험 및 평가 결과를 기술하였다. The long-term research and development for the production of domestic blades has been consistently performed. As the direct and indirect results of its nationwide technologies in precision casting have been improved as well as maintenance costs for turbine machinery has been reduced. Whereas, there are still not a few concerns about the reliability of newly manufactured blades in spite of the quality certificate in metallurgical and mechanical properties. A spin tester is a machine that gives centrifugal loading to a rotating part, and its practical application is the overspeed test that is usually used to check the quality of products. A new spin rig has been constructed in KEPCO Research Institute for the purpose of evaluating the reliability of blades. In this paper, the test methodology for low cycle fatigue damage mechanism as well as the overspeed test for newly developed blades is described, and their reliability is evaluated too.
1100℃급 가스터빈 동익의 무고장시험을 통한 HCF 신뢰성 평가
이두영,구재량,김두수,김동환,Lee, Dooyoung,Goo, Jaeryang,Kim, Doosoo,Kim, Donghwan 한국전력공사 2017 KEPCO Journal on electric power and energy Vol.3 No.2
The reliability on high cycle fatigue damage mechanism for new blades manufactured by reverse-engineering is demonstrated by success-run test. Turbine blades always experience various dynamic loads in turbine operation, as well as being in resonance condition and forced by fluid-induced vibrations mostly during run-up/down, which may accumulate high cycle damage to the blades. The accidents caused by blade failure especially incur not only a lot of troubles to the machinery but also huge financial losses. Therefore it is necessary to verify the reliability of blades in advance for the safe use. The success run test for the reliability demonstration is designed and performed for the new blades using the technique known as resonant high cycle fatigue testing. $1100^{\circ}C$급 가스터빈 동익의 국산화 개발품에 대한 신뢰성을 무고장시험법에 의해 평가하였다. 터빈 동익은 기동, 정지 중에 발생하는 공진 또는 유체유발진동을 겪는 등 터빈 운전 중 상시 다양한 동하중에 노출되어 있으며, 이러한 변동하중은 터빈 동익에 고주기피로손상을 초래한다. 특히 동익의 파손에 의한 사고는 타 설비로의 파급이 크고, 막대한 경제적 피해를 야기하기 때문에, 발전소의 안정적인 운전을 위해 동익의 신뢰성이 우선 검증되어야 한다. 동익에 균열을 일으키기 위해서 전자식 가진기를 이용하여 공진에 의한 증폭된 동하중을 부과하였다. 가스터빈 동익의 수명분포를 와이블 분포로 가정하여 를 시험 시간을 계산하고, 시료 1개의 고장을 허용하는 조건으로 총 5개의 개발품을 대상으로 시험을 수행하여, 개발품 동익의 목표 수명을 90% 신뢰도로 보증할 수 있다는 것을 90% 신뢰수준에서 확인하였다.
랜덤 포레스트 기반 머신러닝 모델을 이용한 가스터빈 압축기 성능저하 분석
방명환(Myeonghwan Bang),강해수(Haesu Kang),이규헌(Kyuheon Lee),오찬수(Chansu Oh),최우성(Woosung Choi),박규상(Gyusang Park),김두수(Doosoo Kim) 대한기계학회 2021 大韓機械學會論文集B Vol.45 No.11
발전용 가스터빈을 장시간 운전하면 공기중 이물질이 압축기 블레이드에 점착되어 블레이드 표면이 오염된다. 압축기 오염이 발생하면 압축기와 가스터빈의 성능이 저하되고, 압축기 서지 마진이 감소한다. 이러한 문제를 방지하기 위해 가스터빈 운영자는 주기적으로 압축기를 수세정하여 압축기 블레이드에 점착된 오염 입자를 제거하고 가스터빈 성능을 유지한다. 하지만 현재 성능 모니터링 시스템에서는 압축기의 오염과 성능저하를 평가할 수 있는 방법이 없기 때문에 경험적인 기준으로 압축기 성능저하를 예상해 압축기 세정주기를 결정했다. 따라서 본 연구에서는 실제 가스터빈 발전소의 운전데이터를 이용해 압축기 성능을 예측할 수 있는 머신러닝 모델을 개발하여 압축기 오염에 의한 압축기 성능저하를 분석하였다. When a gas turbine for power generation is operated for a long time, foreign particles in the air adhere to the compressor blade and the blade surface becomes contaminated. Compressor contamination degrades the performance of the compressor and the gas turbine, and the compressor surge margin is reduced. To prevent this problem, the gas turbine operator periodically performs compressor water washing to remove contaminant particles adhering to the compressor blades to maintain gas turbine performance. However, there is no precise method to evaluate the contamination and deterioration of the compressor in the current performance monitoring system. Consequently, the compressor washing cycle is determined empirically by anticipating the degradation of compressor performance. Therefore, in this study, a machine learning model predicting compressor performance was developed by using real gas turbine plant operating data and compressor performance degradation resulting from compressor contamination was analyzed.