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MIL-STD-810H의 날림 모래 시험 방법에 대한 고찰
장영규,이재호,김성현,박종원 한국신뢰성학회 2019 한국신뢰성학회 학술대회논문집 Vol.2019 No.5
환경시험은 신뢰성 시험의 한 분야이다. 그 중 날림 모래 시험은 반건조 지역 및 건조 지역 등에서 발생되는 모래 폭풍 안에서 운용되는 기계류 부품의 표면 마모, 틈새 끼임 현상 등으로 인해 부품 또는 시스템의 성능 및 수명을 확인할 수 있는 환경시험이다. 이를 대표하는 시험규격은 MIL-STD-810으로 미국의 표준 규격 중 하나이다. 1962년에 MIL-STD-810 가 최초로 발행되어 현재 MIL-STD-810H (2019년 1월) 버전까지 개정되어 발간되었다. 이에 대해 본 논문에서는 해당 규격 증 날림 모래 시험 방법(Method 510)의 역사를 살펴보고, 최근 개정된 MIL-STD-810H 의 주요 변경 내용을 살펴보았다. Environmental testing is one of the areas of reliability testing, in which manual sand testing can be used to determine the performance and longevity of parts or systems through surface wear of machinery parts operated in sandstorms and gaps. The representative test standard is MIL-STD-810, one of the U.S. standards. In 1962, MIL-STD-810 was first published and is now published as revised by MIL-STD-810H (January 2019). On the other hand, this paper looks at the history of the Standard Extractive Sand Test (Method 510) and presents the content of the recently revised MIL-STD-810H Method 510.7 standard as follows.
중소기업 경영혁신 과정에서의 스마트 팩토리 활용 방법론 연구
장영규 중소벤처기업연구원 2019 중소기업정책연구 Vol.4 No.2
By studying the techniques of management innovation activities that have been constantly pursued by Korean and foreign advanced companies as a methodology for the use of smart factory in the management innovation process to successfully build smart factory, this research focused on the feasibility of small business management innovation, such as ‘TQM-TPM-TPS-6 sigma’ and on the potential of small and medium enterprises's activities to be applied to small businesses 본 연구는 중소기업에 반드시 필요한 스마트 팩토리를 성공 적으로 구축하기 위한 스마트 팩토리 활용 방법론으로서 국내외 선진기업들이 끊임없이 추진해 온 경영혁신 활동의 기법들을 연 구하여, 스마트 팩토리가 단순히 IT시스템이나 자동화 모델이 아닌 ‘TQM-TPM-TPS-6시그마’ 등의 경영혁신 활동처럼 중 소기업 경영혁신 과정에서 적용될 수 있는지, 중소기업 S사에 적용한 실증사례를 중심으로 성과를 확인하였으며, 한국형 제조 혁신 활동으로서 확산 가능성에 대해 검토하였다.
이면도로 비신호교차로에서 AI 기반 엣지컴퓨팅 기술이 교통사고 감소에 미치는 영향에 관한 연구
장영규,김경석,김혜원,조원호 한국ITS학회 2024 한국ITS학회논문지 Vol.23 No.2
교통사고에 가장 취약한 도로는 이면도로 비신호교차로이며, 이들 취약지점에 AI 및 엣지 컴퓨팅 융합 기술을 적용하여 교통사고를 예방하고자 하는 시도가 이루어졌다. 본 연구에서는 현장 데이터를 활용하여 AI 및 엣지컴퓨팅 기술이 어떻게 교통사고 감소에 영향을 미칠 수 있고 한계가 무엇인지 교통공학적 측면에서 분석하였다. AI 객체인식으로 20m 후방에서 객체 정보를 취득함으로써 운전자는 약 3.6초의 대응시간을 확보하게 되고, 엣지기술에 의해 0.5~0.8 초만에 정보가 표출되어 운전자는 교차로 상황에 대응할 수 있는 시간을 얻게 된다. 또한, 교차 로 접근로 10m지점에서는 11~12km, 20m지점에서는 20km/h 수준으로 속도관리가 이루어질 때 교차로 진입 전 정지가 가능한 것으로 분석되었다. 따라서 이들 시스템 도입 후 실증 교차로의 데이터를 Taylor 모형에 적용하면 교통사고 확률이 약 40% 감소하는 것으로 분석되었다. 결과 적으로 높은 AI 기술의 높은 객체인식률, 엣지기술의 실시간 정보제공 그리고 교차로 접근로 의 적정 속도관리가 함께 이루어질 때 교통사고 감소가 가능한 것으로 나타났다. We used actual field data to analyze from a traffic engineering perspective how AI and edge computing technologies affect the reduction of traffic accidents. By providing object information from 20m behind with AI object recognition, the driver secures a response time of about 3.6 seconds, and with edge technology, information is displayed in 0.5 to 0.8 seconds, giving the driver time to respond to intersection situations. In addition, it was analyzed that stopping before entering the intersection is possible when speed is controlled at 11-12km at the 10m point of the intersection approach and 20km/h at the 20m point. As a result, it was shown that traffic accidents can be reduced when the high object recognition rate of AI technology, provision of real-time information by edge technology, and the appropriate speed management at intersection approaches are executed simultaneously.