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성기우,심홍기,유한민,김시범 한국신뢰성학회 2018 한국신뢰성학회 학술대회논문집 Vol.2018 No.5
미국 시장 조사 기관 JD파워에서는 매년 미국내 자동차 내구품질 지수VDS(vehicle dependability study)를 발표한다. 본 연구에서는 미국 고객을 대상으로 진행되는 VDS악화 문제의 문제원인을 빅데이터 툴과 통계적 방법으로 찾고 사전에 예측하여 개발차에 문제가 재 발생하지 않도록 하고자 한다. 필드 문제 원인분석은 다양한 방법이 있겠지만 본 연구에서는 총 3가지의 통계적 모형을 사용하였다. 첫 번째, 시각화를 통한 원인분석이다. 시각화는 쉽고 빠르고 직관적으로 문제원인 추정할 수 있는 방법이다. 눈으로 직접 확인하는 방법은 미국 주별 지도에 다양한 환경 고객조건과 클레임 또는 VDS지수를 보여준다. 이를 통해서 클레임이 높거나 VDS지수가 높은 주의 환경을 타 주와 비교해보면 쉽게 원인을 찾을 수 있다. 이 방법은 어려운 수식과 통계적 지식이 필요 없는 것이 장점이다. 두 번째, Tree모형을 이용한 분석의 경우는 데이터 분석에서 많이 사용하는 알고리즘으로 결과해석이 비교적 쉽고 직관적이다. 또한 비교적 단순한 알고리즘을 가지고 있다. 세 번째, COX 모형을 이용한 분석은 의학통계에서 많이 사용하는 알고리즘으로 알고자 하는 변수의 영향을 많이 주는 주요인자의 영향도를 정량적으로 표현이 가능하다는 것이 큰 장점이다. 분석 툴은 빅데이터 툴을 사용하였으며 클레임 및 환경데이터를 하둡을 통해 데이터 저장 및 관리를 하였고 hive, R, spotfire를 통해 분석 알고리즘 개발하여 분석하였다.
성기우(Sung, Ki Woo) 대한기계학회 2021 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2021 No.4
미래의 자율주행 자동차의 등장으로 자동차의 신뢰성을 확보하기 위하여 고장 예지 및 건전성 평가(Prognostics and Health Management, PHM)를 활용하려는 연구가 많이 진행되고 있다. 기존 자동차의 문제부품 신뢰도 예측을 위해서는 가속 수명 시험과 같은 전통적인 물리기반 모형 위주의 예측 기법이 주로 연구되었다. 이는 공급자 입장에서의 신뢰성 분석인 반면 PHM 은 지속적인 모니터링을 통해 얻은 실제 조건의 데이터로부터 제품의 잔존수명을 미리 예보하는 기술이다. 치명적인 고장에 대하여 미연에 방지할 수 있어 자동차 산업분야를 포함한 발전소 등과 같은 다양한 분야에서 연구가 활발히 진행되고 있다. PHM 은 크게 2 가지 방법이 있다. 첫번째는 전통적인 물리적 기반 열화모형개발이다. 두번째는 데이터 기반 모형개발이다. 특히 AI 기술의 발달로 데이터 기반 PHM에 많은 연구가 진행되고 있다. 이때 사용되는 분석기술은 머신 러닝과 딥러닝 기법을 활용하여 개발되고 있다. 본 연구에서는 자동변속기에 주요 부품인 댐퍼클러치에 데이터 기반 PHM 기법을 적용하여 문제를 사전예방을 하고자 하는 연구 논문이다. 데이터는 차량에서 계측되는 CAN 데이터 중 엔진회전수, 변속기 회전수, 댐퍼듀티, 슬립량을 가지고 진행하였다. 물론 다양한 데이터가 있지만 가능하면 CAN에서 계측되는 기본 센서정보 만을 가지고 예측하고자 했다. 본 연구에서는 첫째로 PHM 기법을 적용한 뎀퍼클러치 평가 기술을 개발하였다. 우선 전처리 및 이상데이터 제거를 위해서 정상 데이터 구간에서의 상위 5 개 데이터 평균값 (threshold)을 사용하여 이상 데이터 제거하였다. 그 다음 주파수 분석을 통한 특징 추출하였고, 이때 전 주파수 영역에서의 Feature 추출 및 결과 확인하였다. 최종적으로 데이터 정제 완료하였다. 그 다음 정상 및 결함 데이터 특징 구간확인을 하기 위해서 군집분석을 사용하였다. 마지막으로 주파수 Feature 및 통계 분석을 통한 경향성 파악을 하였다. 이때 분석방법은 가우시안 분포 활용하여 정상데이터 기준 95% 신뢰구간으로 Threshold 기준 수립하였다. 본 연구에서는 댐퍼클러치 데이터기반 PHM 기술개발을 통해서 다음과 같은 효과를 얻을 수 있었다. 3 개의 센서 신호만을 가지고 CAN 만으로 전반적인 댐퍼클러치 문제를 사전에 예측하고 확인할 수 있는 데이터기반 PHM 기법을 개발하였다. 또한 분석 시간 단축 및 분석 효율성 증대를 위해 매틀랩 기반으로 자동화하였고, 실제 차량 개발 사례를 들어 사전예측 효과성을 확인하였다.
의사결정나무를 이용한 코팅성분 최적조합선정 및 영향도 분석 연구
성기우(Kiwoo Sung),유한민(Hanmin You),김지완(Jiwan Kim) 한국자동차공학회 2014 한국자동차공학회 학술대회 및 전시회 Vol.2014 No.11
Lately, customers think highly of the emotional satisfaction and as a result, issues on odor are matters of concern. The cases are odor of interior material and air-conditioner of vehicles. In particualar, with respect to the odor of air-conditioner, customers strongly claimed defects with provocative comments : "It smells like something rotten", "It smells like a foot odor", "It stinks like a rag." Generally, it is known that mold of evaporator core in the air-conditioning system decays and this produce VOCs which causes the odor to occur. In this study, the decision tree analysis found an optimal combination of component. And the effect was analyzed.