빅데이터 기반 AI 건물수명 예측모델 검증

지석원 대한건축학회 2024 대한건축학회논문집 Vol.40 No.5

건물의 자산 가치와 경제성, 환경적 타당성을 정확하게 평가하기 위해서는 건물의 현실적인 수명 산정이 건설산업 전반의 주요 의사결정에 필수적이다. 그러나 건물의 수명에 영향을 미치는 다양한 요인을 종합적으로 고려하여 각 건물의 정확한 수명을 추정하는 것은 현실적으로 불가능하기 때문에 대부분의 연구에서는 건물의 주요 구조 유형에 따라 일정한 수명을 가정하였다. 이에 국내에서 건축·철거된 건축물 1,812,700건의 기록을 수집하여 각 건물의 수명을 정확하게 예측하고, 기존 연구에서는 딥러닝과 기존 머신러닝을 활용한 건물 수명 예측 모델을 개발하였다. 본 연구에서는 머신러닝 모델별 건물 수명 예측 모델이 예측 모델에 사용된 데이터 기간에 의해 과적합되었는지 확인하기 위한 검증 실험과 주요요인과 전체요인으로 만든 모델의 성능 평가 실험을 수행하였다. 실험 결과에 따르면 비선형 모델인 인공신경망 모델만이 건물 수명 예측 모델에 사용된 다양한 기간의 데이터에 대해 과대적합을 피하면서 높은 예측 성능을 유지하였고, 일부 주요요인들보다 전체요인에 의한 건물수명 예측모델의 성능이 우수하였다. 본 연구는 건물별 특성에 따라 건물 수명을 예측하는 유일한 방법인 빅데이터 기반의 AI 건물 수명 예측 방법의 타당성을 확인 가능하게 하고, 사회 전반에 걸쳐 건물수명 예측에 대한 수요를 충족시킬 수 있는 기반을 제시한다. Accurately estimating a building's lifespan is crucial for assessing its asset value and determining its economic and environmental feasibility,which is key for decision-making in the construction industry. However, because it's nearly impossible to precisely estimate the lifespan ofeach building due to the wide range of influencing factors, most studies have used uniform lifespans based on the building's primarystructural type. To address this limitation, 1,812,700 records were analyzed of buildings constructed and demolished in Korea to predict eachbuilding's lifespan with greater accuracy. Based on the previous study, a prediction model was developed using both deep learning andtraditional machine learning methods. This study evaluated whether the building lifespan prediction model experienced overfitting based on thedata period used to create the model. A performance evaluation was also conducted, comparing models using only key factors to those usinga broader set of factors. The results showed that among the machine learning models, the artificial neural network model, a nonlinearapproach, maintained high predictive accuracy without overfitting, regardless of the data period used. The model that used all available factorsperformed better than those based on just a few key factors. This research demonstrates the viability of using big data and AI for buildinglifespan prediction, providing a more reliable method for estimating building lifespan tailored to each building's unique characteristics. Thisapproach meets a growing societal demand for more accurate building lifespan predictions.

경사하강법을 이용한 낸드 플래시 메모리기반 저장 장치의 고효율 수명 예측 및 예외처리 방법

이현섭 중소기업융합학회 2021 융합정보논문지 Vol.11 No.11

최근 빅데이터를 수용하기 위한 대용량 저장 장치가 필요한 엔터프라이즈 저장 시스템에서는 비용과 크기 대비 직접도가 높은 대용량의 플래시 메모리 기반 저장 장치를 많이 사용하고 있다. 본 논문에서는 엔터프라이즈 대용량 저장 장치의 신뢰도와 이용성에 직접적인 영향을 주는 플래시 메모리 미디어의 수명을 극대화 하기 위해 경사하강법을 적용한 고효율 수명 예측 방법을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 불량 발생 빈도를 학습하기 위한 메타 데이터를 저장하는 매트릭스의 구조를 제안하고 메타데이터를 이용한 비용 모델을 제안한다. 또한 학습된 범위를 벗어난 불량이 발생 했을 때 예외 상황에서의 수명 예측 정책을 제안한다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안하는 방법이 이전까지 플래시 메모리의 수명 예측을 위해 사용되어 온 고정 횟수 기반 수명 예측 방법과 예비 블록의 남은 비율을 기반으로 하는 수명 예측 방법 대비 수명을 극대화 할 수 있음을 증명하여 우수성을 확인했다. Recently, enterprise storage systems that require large-capacity storage devices to accommodate big data have used large-capacity flash memory-based storage devices with high density compared to cost and size. This paper proposes a high-efficiency life prediction method with slope descent to maximize the life of flash memory media that directly affects the reliability and usability of large enterprise storage devices. To this end, this paper proposes the structure of a matrix for storing metadata for learning the frequency of defects and proposes a cost model using metadata. It also proposes a life expectancy prediction policy in exceptional situations when defects outside the learned range occur. Lastly, it was verified through simulation that a method proposed by this paper can maximize its life compared to a life prediction method based on the fixed number of times and the life prediction method based on the remaining ratio of spare blocks, which has been used to predict the life of flash memory.

전기 자동차용 배터리의 실시간 수명 진단을 위한 Particle filter 알고리즘 기반 배터리 잔여 수명 예측

김재원(Jaewon Kim),박진형(Jinhyeong Park),김종훈(Jonghoon Kim) 한국자동차공학회 2021 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2021 No.6

지구 온난화에 따른 온실가스 배출 방지를 위해 전 사업 분야에 걸쳐 환경 관련 규제가 강화되고 있으며, 특히 수송 분야 온실가스 (Greenhouse gases, GHG) 배출량을 95g/km로 규제하고 있다. 이러한 이유로 자동차 연비 개선 및 배출가스 저감에 대한 필요성이 대두되었다. 이런 필요성을 충족시키기 위해 무공해 자동차(Zero emission vehicle, ZEV)의 실질적 대안으로 받아들여지고 있는 전기 자동차(Electric vehicle, EV)가 많이 상용화되고 있다. 전기 자동차의 주요 전원인 리튬이온 배터리는 높은 에너지 밀도, 낮은 자가 방전율 그리고 긴 수명으로 인해 전기 자동차의 경제성 및 안전에 큰 영향을 미치는 주요 부품 중 하나이다. 하지만, 전기 자동차가 장기간 충/방전을 반복하면서, 리튬이온 배터리는 노화되며 전기 자동차 배터리의 가용 용량 및 수명 감소의 문제점에 직면하게 된다. 이에 따라 전기 자동차 사용자에게 적절한 유지 보수 및 정확한 배터리 교체 시기를 제공하기 위하여 리튬이온 배터리 수명 상태 (State of health, SOH) 진단 및 잔여 수명(Remaining useful life, RUL)예측 연구의 중요성이 대두되고 있다. 배터리의 SOH는 배터리 노화를 나타내는 지표로, 노화가 진행됨에 따라 용량 감소 및 내부 저항 증가를 초래하며, 잔여 수명 예측은 배터리 정격용량의 80%까지 감소할 때까지 남은 시간 예측으로 표현된다. 전기 자동차에 수명 상태 진단 및 잔여 수명 예측을 접목하기 위해서는 완전 충전과 완전 방전을 통해 산출되는 용량 및 전류, 온도에 영향을 많이 받는 저항의 정보로 노화 상태와 잔여 수명을 판단해야 한다. 본 연구는 실제 전기 자동차에 사용되는 배터리의 노화 실험을 통해 얻은 용량 및 저항 데이터를 통해 Particle filter(PF)알고리즘 기반 잔여 수명 예측 연구로 진행되었다. 하지만, 배터리는 온도 및 노화에 따라 전기 화학적 반응이 매우 복잡하며, 비선형적인 용량 감소나 저항 증가의 특징을 보여 정확한 잔여 수명 예측이 어렵다. PF는 이러한 비선형적인 문제와 기존의 상태, 측정치에 대한 확률 정보가 없을 때 잔여 수명예측의 정확도가 높은 알고리즘이다. 본 논문에서는 배터리의 용량 감소와 저항 증가 추이를 반영한 근사화 모델인 경험적 모델을 설계하였으며, PF를 이용하여 실제 측정된 용량 및 저항값과 확률 밀도 함수 형태의 예측값을 비교하여 경험적 모델의 계수를 보정하여 잔여 수명 예측을 진행하였다. 또한, 추정 성능의 신뢰 구간 확보를 위해 Least square 방법으로 특정 조건마다 경험적 모델 계수를 보정하여 실시간으로 잔여 수명을 예측하는 방법을 제안하였다.

평균수명을 이용한 사망률 예측모형 비교연구

정승환,김기환 한국통계학회 2011 응용통계연구 Vol.24 No.1

By use of a mortality forecasting model and a life table, forecasting the average life expectancy is an effective way to evaluate the future mortality level. There are differences between the actual values of average life expectancy at present and the forecasted values of average life expectancy in population projection 2006 from Statistics Korea. The reason is that the average life expectancy forecasts did not reflect the increasing speed of the actual ones. The main causes of the problem may be errors from judgment for projection, from choice, or use of a mortality forecasting model. In this paper, we focus on the choice of the mortality forecasting model to inspect this problem. Statistics Korea should take a mortality forecasting model with considerable investigation to proceed population projection 2011 without the errors observed in population projection 2006. We compare the five mortality forecasting models that are the LC(Lee and Carter) model used widely and its variants, and the HP8(Heligman and Pollard 8 parameter) model for handling death probability. We make average life expectancy forecasts by sex using modeling results from 2010 to 2030 and compare with that of the population projection 2006 during the same period. The average life expectancy from all five models are forecasted higher than that of the population projection 2006. Therefore, we show that the new average life expectancy forecasts are relatively suitable to the future mortality level. 사망률 예측모형과 생명표 작성방법에 기반을 둔 예측평균수명 작성은 미래의 사망수준을 평가하는 효과적인 방법이 된다. 2006년 통계청에서 장래인구추계 작성 시 예측평균수명을 작성하였으나, 2006년 이후 현재까지 실제평균수명과 적지 않은 차이를 보이고 있어 평균수명의 증가속도를 반영하지 못하고 있다. 이의 원인으로는 전망치에 대한 판단, 사망률 예측모형의 선택과 사용 등이 이유가 될 수 있다. 본 논문에서는 사망률 예측모형의 선택관점에서 이 문제를 살펴보고자 한다. 2011년 장래인구추계 작성을 앞둔 상황에서 오류의 반복을 피하기 위해서는 사망률 예측모형에 대한 특성 및 적용가능성에 대한 충분한 검토가 이루어진 후 적절한 모형을 선택해야 할 것이다. 사망률 예측모형은 주로 사용되고 있는 LC(Lee와 Carter) 모형과 이의 개선모형들, 사망확률 확장모형인 HP8(Heligman과 Pollard 8 parameters) 모형 등 모두 5개의 모형을 비교 · 분석하였다. 분석결과를 바탕으로 5개의 모형별로 2030년까지의 남녀별 예측평균수명을 작성하여 제시하였고, 이를 통계청에서 제공하는 예측평균수명과 비교하였다. 5개의 모형에 의해 작성된 2030년까지의 새로운 예측평균수명은 통계청의 결과보다 높게 나타나 실제평균수명의 변화를 상대적으로 잘 반영하는 것으로 나타났다.

개량형 가동보에 적용하기 위한 패널형 유리섬유 보강 클램핑 플레이트의 사용수명 예측 연구

김영준 ( Yeong-jun Kim ),전종찬 ( Jong-chan Jeon ),전상민 ( Sang-min Jeon ),김효동 ( Hyo-dong Kim ),김미솔 ( Mi-sol Kim ),유성열 ( Seong-youl Yoo ),박찬기 ( Chan-gi Park ) 한국농공학회 2016 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2016 No.-

개량형 가동보에서 클램핑 플레이트는 에어백과 콘크리트를 고정시키는 역할을 한다. 따라서 항상 물과 접촉해 있으며 부식의 발생시 개량형 가동보 전체의 수명에 영향을 미치게 된다. 따라서 본 연구에서는 기존의 스틸 클램핑 플레이트를 GFRP 소재를 이용한 클램핑 플레이트로 대체 적용하고자 하였다. 본 연구에서는 GFRP 복합재료 클램핑 플레이트의 화학적 환경에 노출 후 사용수명을 예측하였다. GFRP 재료는 우수한 역학적 성능과 고내구성을 가지고 있는 재료이다. 그러나 유해환경에 노출되면 GFRP 재료는 유리섬유가 수분과 알칼리 환경에 노출되었을 때 리칭(leaching)작용으로 이온이 수분으로 침출되고 에칭(etching)작용에 의해 실리카가 파괴된다. 따라서, 유리섬유 표면이 침식되고 가수분해 산물인 수산화실리콘이 섬유 표면에 축적되어 섬유와 수지의 접착 계면에 파괴가 진행된다. 그러므로 GFRP 재료를 사용하기 위해서는 GFRP 재료의 유해환경 노출 후 성능을 파악하는 것이 중요하다. 본 연구에서 GFRP 재료에 대한 내구성의 평가는 촉진열화시험을 이용하여 평가하였다. 평가결과를 이용하여 GFRP 클램핑 플레이트의 사용수명을 예측하였다. 사용수명 예측을 위한 시간-온도의 관계는 Litherland 등에 의하여 처음 제안된 방법을 적용하였다. 촉진열화환경 조건으로는 온도조건 60℃를 적용하였다. 또한 개량형 가동보가 일반적으로 물에 노출되는 경우가 대부분일 것으로 판단하여 60℃ 물에 노출된 경우와 화학적 환경에 노출된 경우를 고려하여 화학적 환경 중 가장 큰 영향을 받는 것으로 시험결과 나타난 CaCl₂ 용액에 침지시킨 후 시험결과를 이용하여 사용수명을 예측하였다. 사용수명 예측을 위하여 잔류파괴 휨강도를 이용하였으며, 잔류파괴휨강도가 일반적인 물에서는 90%이하로 감소할 때, CaCl₂ 용액에 노출시켰을 때는 80% 이하로 감소할 때를 기준으로 하였다. Litherland의 모델을 이용한 사용수명 예측결과 일반적인 환경(물)에 노출된 경우 GFRP 클램핑 플레이트는 약 65년의 사용수명을 가지고 있는 것으로 분석되었다. 또한, CaCl₂ 용액에 노출된 경우 예측결과 약 50년의 사용수명을 가지고 있었다.

복합재료 적층판의 피로수명 예측을 위한 일정수명선도 연구

박태영,김명준,장병욱,이정진,박정선 한국항공우주학회 2011 한국항공우주학회 학술발표회 논문집 Vol.2011 No.11

본 논문에서는 복합재료 적층판의 비선형 피로 거동을 묘사하기 위한 새로운 일정수명선도 식을 제안하였다. 또한 최근 제안되어 일반적으로 사용되고 있는 일정수명선도 모델들을 복합재료의 피로 데이터에 적용하여 제안된 일정수명선도 모델에 대한 예측 정확도를 비교 검증하였다. 이때 예측 정확도는 일정 수명선도 생성에 사용되지 않은 임의의 하중 조건에 대한 응력-수명 선도를 예측 후 실제 데이터와 비교하여 정량적으로 산출하였으며, 복합재료 피로 시험 데이터는 문서화된 데이터베이스를 통해 획득하였다. 연구 결과 제안된 일정수명선도는 비교적 간단한 계산 과정을 통해 현재 가장 정확도 높은 부분선형 일정수명선도만큼이나 정확한 응력-수명 선도를 예측함을 확인하였다. In this study, a new constant life diagram(CLD) formulation is developed to describe the nonlinear fatigue behavior of composite laminates. Most commonly used and recently proposed CLDs applied on composite materials fatigue data are presented and their predictive accuracy are compared with the proposed model. The accuracy of estimation is quantified by comparing actual fatigue data and the predicted S-N curve for arbitrary load condition for which no experimental data exists. Composite material fatigue data from a number of well documented databases were used. Finally, the results revealed that the proposed model predicted relatively accurate S-N curves with simple calculate process as well as currently the most accurate piecewise linear model.

금속유물 강화용 아크릴수지 수명예측

곽홍인,김진국 국립중앙박물관 2009 박물관보존과학 Vol.10 No.-

금속유물 강화제로 널리 사용 중인 아크릴계 수지 ParaloidTM B-72(EMA copolymer)의 수명예측을 위한 연구이다. 수명인자로서는 온도를 고려하였으며, 수명예측을 위한 test parameter로써 색도를 선택하였다. 그 결과, 같은 농도의 도막에서 온도에 대한 노화가 주요 요인이라는 것을 알았다. 즉 환경온도 24℃에서 24시간일 때 수명은 12.0년, 20℃에서 24시간일 때 수명은 17.1년, 16℃에서 24시간일 때 수명은 24.5년으로 예측되었다. 이 실험을 평가는 Arrhenius 관계식을 이용하여 예측하였다. The purpose of this study is to determine the lifetime of acrylic resin ParaloidTM B-72(EMA copolymer), which is widely used as a coating for metallic artifacts to prevent corrosion. Lifetime factor with temperature, select ed chromaticity as the test parameter for lifetime prediction. The found result is that the temperature is the most crucial factor influencing the prediction of the lifetime of the EMA copolymer coated iron surface against corrosion. The simulation results, based on Arrhenius Equation, showed that the lifetime prediction of the EMA coated iron surface was 24.5 years at 16 , 17.1 years at 20 , and 12.0 years at 24 , respectively.

온도변화 환경에서 칩저항 실장용 유·무연솔더의 수명모델 검증연구

한창운(Changwoon Han) 대한기계학회 2016 大韓機械學會論文集A Vol.40 No.3

최근에 온도변화 환경에서 칩저항 실장용 유·무연 솔더의 수명예측모델이 개발되었다. 개발된 수명예측모델에 의하면 가속조건에서는 칩저항 실장 무연솔더가 유연솔더보다 수명이 적은 것으로 나타나지만, 실제조건에서는 무연솔더의 신뢰성이 유연솔더보다 우수하다. 본 연구에서는 개발된 수명예측 모델의 검증 연구를 수행한다. 수명예측모델을 다른 칩저항 실장 유·무연 솔더 시험 결과에 적용하고 비교하기 위해서, 유한요소모델을 개발하고 시험 온도사이클 조건을 적용한다. 변형율 에너지 밀도를 계산하고 수명을 예측한다. 마지막으로 유·무연 솔더에 대해서 예측결과를 시험결과와 비교한다. 검증결과는 개발된 수명예측모델이 사용 가능한 범위에서 수명을 예측할 수 있음을 보인다. Recently, life prediction models for Pb-based and Pb-free solders used in chip resistor assemblies under thermal cycling have been introduced. The models suggest that the field lifetimes of Pb-free solders would be better than those of Pb-based solders when used for chip resistors under thermal cycling conditions, while the lifetime of the chip assemblies under accelerated test conditions show a reverse relationship. In this study, the prediction models were verified by applying the model to another research case. Finite element models were built, thermal cycling conditions were applied, and the energy densities were calculated. Finally, life prediction analysis was conducted for the cases where Pb-based and Pb-free solders were used. The prediction results were then compared with the test data of the case. It was verified that the predictions of the developed life cycle models are on the practical scale.

제품수명주기를 고려한 수요예측 실증연구

김종배 ( Jong Bae Kim ),유성용 ( Sung Yong Yoo ),박민영 ( Min Young Park ) 한국유통물류정책학회 2020 유통물류연구 Vol.7 No.4

최근 세계 경제의 불확실성이 고조되면서 기업들의 장단기 경영계획 수립 시 애로가 가중되고 있다. 기업경영에서 공급망관리(SCM)의 모든 계획은 자사 제품이나 서비스에 대한 장래 수요예측을 기반으로 한다. 시장의 실제 수요보다 과다한 수요예측은 불필요한 재고 발생에 따른 비용을 유발하고, 반대로 시장의 실제 수요보다 낮은 수요예측은 결품 발생에 따른 고객서비스 수준의 저하로 나타난다. 그러므로 정확한 수요예측은 기업의 경영효율을 높이는 데 중요한 역할을 담당한다. 미래의 수요를 예측하는 것이 어렵지만 기업의 경영활동과 관련한 의사결정을 하기 위해 수요예측 오차를 축소하기 위한 방법들이 지속적으로 연구되어야만 한다. 이러한 상황에서 제품의 수요예측 오차를 좀 더 줄일 수 있도록 제품수명주기(Product Life Cycle, PLC)를 고려하여 수요예측을 해 보았다. 제품도 PLC 단계별로 제반특성이 다르므로 다른 마케팅 전략을 강구해야 하듯이 제품에 대한 수요예측도 단계별로 달라야 된다는 전제하에 수요예측 방법을 검토하였다. 본 연구에서는 회귀분석을 활용하여 PLC 단계를 판별하였으며 그 단계를 고려한 수요예측 방법을 제시해 보았다. 그 결과 제품의 전체 데이터를 가지고 예측하는 것보다는 PLC의 각 단계에 따라 수요예측을 하는 것이 더 타당한 것으로 연구되었다. 앞으로도 지속적인 연구를 통해 지금까지 한계로 생각해 왔던 수요예측의 예측 오차를 줄이는 방법을 개발해야 할 것이다. Accurate demand forecasting plays an important role in successful supply chain planning and management. Overestimation of forecast may result in the increase of unnecessary inventory, while underestimation of forecast may lead to the shortage of products. Both cases eventually yield undesirable outcomes in the planning and management of supply chain system, either causing inefficient use of resources, or suffering from inadequate capacity to meet anticipated demand. Thus, it is crucial to incorporate precise forecast into the decision-making process for better supply chain planning and management. This Paper propose a new forecasting method in which the concept of product life cycle (PLC) is incorporated into traditional time series forecasting methods. Key assumption for the new method is that demand pattern is different from each stage of product life cycle that consists of traditional 4-stages: introduction, growth, maturity, and decline. Each stage of a product life cycle was identified which was based on the sign of coefficients obtained from trend analysis. The PLC based forecasting method developed in this study was tested for its reasonableness and applicability with sales data collected from a confectionary and foods industry in Korea. The application results showed that PLC based forecasting methods give us better forecasts compared with those by traditional time series forecasting methods in terms of forecast accuracy. It implies that the PLC based forecasting methods can help supply chain and/or marketing managers make better decision-making by increasing the accuracy of forecasting. As a result, the study shows that traditional time series forecasting methods can be further improved by considering product life cycle.

피인용특허수명(CLT)기반의 기술의 경제적 수명기간 산출 개선방법에 관한 연구

김상국 ( Sang Gook Kim ),박현우 ( Hyun Woo Park ) 기술경영경제학회 2012 Journal of Technology Innovation Vol.20 No.2

본 연구에서는 기술의 수명주기에 영향을 미치는 요인에 대해 분석하고, 기존 표준모델에서 활용되고 있는 평가지표를 근거로 개별기술의 수명에 영향을 미칠 평가지표를 분석해 이를 정량화하여, 피인용특허수명(CLT)을 기반으로 개별기술의 속성이 반영된 기술 수명주기를 산출하는 개선방법을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 방법론은 기존 표준모델의 기술수명주기 산출방법인 한계점을 개선할 수 있는 방법으로 평가대상기술 관계자들에게 도출결과에 대한 설득의 용이성과 기존에 비해 보다 합리적인 기준을 제시함으로서 기술수명주기 도출결과의 타당성 및 활용성을 배가시킬 수 있을 것으로 기대된다. In this study we analyzed factors affecting the life cycle of technology, quantified the evaluation criteria that will affect the life of the individual technologies, and finally proposed the improvements to calculate technology life cycle that the properties of individual technologies are reflected based on cited-patent life time (CLT). It is expected that the methodology proposed improves the limits of the existing standard model, presents more reasonable criteria and ease of persuasion on the results derived by appraisers, and finally gives a lot of the feasibility and the usability of technology life cycle derived by the improved method to appraisers.