경주 및 포항 지진으로 인한 수도관의 파열 및 누수로 배관 시스템용 신축이음부의 내진 안전성 확보가 강조되고 있 다. 일반적으로 금속 벨로우즈에 스테인리스강을 이용한 금속 벨로우즈가 사용되며 목적에 따라 다양한 주름 형상과 단층 및 다층 형태로 제작된다. 그러나 벨로우즈의 불규칙한 산의 형상에 대한 휨 거동 및 피로 파괴에 대한 연구는 미비하다. 본 연구 에서는 벨로우즈의 불규칙한 산의 형상을 고려한 휨 거동을 검토하기 위하여 단조시험, 준정적 반복재하시험 및 피로시험을 수 행하였다. 시험을 위해 제작된 벨로우즈는 단층(1ply)과 다층(3ply)으로 제작되었다. 다층 벨로우즈의 최대하중과 최대변형이 단 층 벨로우즈보다 크게 평가되었다. 단층 벨로우즈는 산과 산 사이에서 파괴가 되었으며, 다층 벨로우즈의 경우에는 산에서 파괴 가 발생하였다. 주름의 높이와 전체 두께가 다른 벨로우즈의 휨 파괴 거동을 평가하였으며, 단층의 초기 피로 균열은 고정 플랜 지와 첫 번째 산의 곡률에서 관찰되었다. 다층의 경우에는 첫 번째 산과 두 번째 산 사이의 곡률에서 관찰되었다.

Recently, the importance of preventive maintenance has been emerging since failures in a complex system are automatically detected due to the development of artificial intelligence techniques and sensor technology. Therefore, prognostic and health management (PHM) is being actively studied, and prediction of the remaining useful life (RUL) of the system is being one of the most important tasks. A lot of researches has been conducted to predict the RUL. Deep learning models have been developed to improve prediction performance, but studies on identifying the importance of features are not carried out. It is very meaningful to extract and interpret features that affect failures while improving the predictive accuracy of RUL is important. In this paper, a total of six popular deep learning models were employed to predict the RUL, and identified important variables for each model through SHAP (Shapley Additive explanations) that one of the explainable artificial intelligence (XAI). Moreover, the fluctuations and trends of prediction performance according to the number of variables were identified. This paper can suggest the possibility of explainability of various deep learning models, and the application of XAI can be demonstrated. Also, through this proposed method, it is expected that the possibility of utilizing SHAP as a feature selection method.

The Chlor-alkali (CA) process is a representative electrolysis system to produce valued chemicals such as chlorine gas and sodium hydroxide. Membrane cell process has been obtaining the largest market shares, because it is free from environmental issues and low chemicals purity. For the CA process, commercially available membrane materials are perfluorinated sulfonic acid ionomers (PFSAs) with high chemical resistance. Unfortunately, there are limited data associated with the relationships between membrane material parameters and CA performances. It prevents the CA membrane development to be difficult. In this study, the influences of PFSA membrane thickness are disclosed, considering their ion transport behaviors, gas evolution capability, and chemical/electrochemical resistances under CA operation conditions.