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- 저자 : Ying-Jun Quan(전영준) (검색결과 2 건)
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A testing methodology for suck-back behavior of high-speed air-turbine dental handpiece
Ying-Jun Quan(전영준),Joong-Yeon Lim(임중연),Kyoung-Nam Kim(김경남),Yang-Soo Kim(김양수) 대한치과재료학회 2015 대한치과재료학회지 Vol.42 No.1
치과용 고속 에어터빈 핸드피스는 압축공기를 이용하여 핸드피스 헤드 내부의 임펠러를 구동시키는 치아절삭에 사용되는 치과용 의료기기이다. 압축공기의 유동특성에 따른 압력 변화로 인하여 고속 치과용 에어터빈 핸드피스는 사용 중 기체 흡입 현상이 발생하는데 이런 현상을 에어터빈 핸드피스의 suck-back 현상이라고 한다. Suck-back 현상 때문에 치료 시 환자 구강 내의 혈액, 박테리아 등 유해물질이 핸드피스의 내부로 흡입되는데 치과용 에어티빈 핸드피스는 일회용 의료기기가 아니므로 여러 환자들한테 사용될 때 설령 소독하더라도 교차감염(cross-infection)의 위험이 발생하게 된다. 하지만 suck-back 현상에 대해 평가하는 연구가 아직 많이 부족한 상태이다. 연구에서는 suck-back을 방지할 수 있는 기능으로 설계된 상용화 된 5개 제품의 핸드피스에 대해 특별히 제작된 측정 장치를 이용하여 suck-back 성능을 평가하였다. 실험은 측정하려는 5사 제품의 구동 시 최대 압력, 정지 순간의 최소 압력을 측정하고 suck-back 현상이 지속되는 시간을 측정하였다. 실험 결과 A사 제품은 최소 압력이 0 bar로써 suck-back 현상이 발생하지 않았다. 반면 기타 4사의 제품은 suck-back 현상이 발생하였는데 그 중 B사 제품은 평균값 -0.00bar(-0.01bar부터 0bar 사이의 값), E사 제품은 -0.01(0)bar, C사 제품은 -0.019(0.003)bar, D사 제품은 -0.04(0)bar의 결과를 보였다. 또한 suck-back 현상의 지속 시간은 B사 제품이 1.83초로 가장 오래 유지되었으며 그 다음으로 D사 제품이 1.82초, E사 제품은 1.56초, C사 제품은 1.30초, 그리고 A사 제품은 0초로 가장 짧았다. 실험 결과 본 연구에서 고안한 에어터빈 핸드피스의 suck-back 현상 시험 방법은 정량적으로 측정할 수 있을 것으로 사료되었다.
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적정 스마트공장 : 산업안전 기술로의 적용 가능성 실증
권귀감(Kui-Kam Kwon),정우균(Woo-Kyun Jeong),김형중(Hyungjung Kim),전영준(Ying-Jun Quan),김영균(Younggyun Kim),이현수(Hyunsu Lee),박수영(Suyoung Park),박세진(Sae-Jin Park),홍성진(SungJin Hong),윤원재(Won-Jae Yun),정구엽(Guyeop Jung),이 적정기술학회 2021 적정기술학회지(Journal of Appropriate Technology) Vol.7 No.2
산업안전에 대한 관심이 증가하는 가운데 최근 제조현장에서 다양한 방법으로 적용되고 있는 스마트공장 기술을 활용한 산업재해 방지 기술도 다양하게 연구되고 있다. 하지만 현실적인 문제로 인해 산업재해의 큰 비중을 차지하는 중소기업에서 이러한 스마트공장 기술의 적용을 통한 산업재해 방지에 어려움이 따르고 있다. 본 연구에서는 산업재해 유형별 맞춤형 모니터링 및 경보 시스템을 개발하고 실제 현장에 적용하였으며, 이를 통해 중소기업에서 활용할 수 있는 적정 스마트공장 기술을 통한 산업재해 방지 기술을 실증하였다. 작업자 신체 접근, 누전 및 과전류, 고온에 의한 화재 및 화상, 유해물질 배출이라는 네 가지 주요 재해 유형에 대해 비전센서, 전류센서, 온도센서 및 가스센서를 활용하여 맞춤형 모니터링 시스템을 구축하였다. 더불어 모니터링 된 위험요소 빠르게 인지할 수 있도록 작업환경에 맞는 알림 방안을 적용하고, 실시간 데이터 전송 및 디스플레이를 활용하여 작업자와 관리자가 재해 위험을 효과적으로 인지할 수 있도록 하였다. 이러한 적정 스마트공장 기술의 적용 및 실증을 통한 효과를 확인하고 이러한 산업안전 기술의 확산에 대해 논의하고자 한다. As industrial safety increases, various industrial accident prevention technologies using smart factory technology are being studied. However, small and medium enterprises (SMEs), which account for the majority of industrial accidents, are having difficulties in preventing industrial accidents by applying these smart factory technologies due to practical problems. In this study, customized monitoring and warning systems for each type of industrial accident were developed and applied to the actual field. Through this, we demonstrated industrial accident prevention technology through appropriate smart factory technology used by SMEs. A customized monitoring system using vision, current, temperature, and gas sensors was established for the four major disaster types: worker body access, short circuit and overcurrent, fire and burns due to high temperature, and emission of hazardous gas. In addition, a notification method suitable for each work environment was applied so that the monitored risk factors could be recognized quickly, and real-time data transmission and display enabled workers and managers to understand the disaster risk effectively. Through the application and demonstration of these appropriate smart factory technologies, the spread of these industrial safety technologies is to be discussed.
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