초록 ▼

Ⅰ. 연구개발의 핵심
○ 생활 주변에서 사용되는 각종 윤활유의 유기물 분석을 위하여 GC/MSD, Raman, NMR 등의 분석법 확립 및 이들의 데이터베이스화 구축을 하고자 하였다.
○ 구축된 데이터베이스에서의 유류 동일성을 확인하기 위한 방법론 구축으로 통계 분석법을 활용으로 HQI와 베이지안 통계법 활용하였다.
○ 동일 오일에 다른 차량의 경우 주행 거리에 따른 차량 추적 또는 오일 종류 추적을 유기물 분석으로 보고자 하였다.
Ⅱ. 연구개발의 배경
뺑소니, 보험 관련 위장 교통사고 및 차량 결함 사고

Ⅰ. 연구개발의 핵심
○ 생활 주변에서 사용되는 각종 윤활유의 유기물 분석을 위하여 GC/MSD, Raman, NMR 등의 분석법 확립 및 이들의 데이터베이스화 구축을 하고자 하였다.
○ 구축된 데이터베이스에서의 유류 동일성을 확인하기 위한 방법론 구축으로 통계 분석법을 활용으로 HQI와 베이지안 통계법 활용하였다.
○ 동일 오일에 다른 차량의 경우 주행 거리에 따른 차량 추적 또는 오일 종류 추적을 유기물 분석으로 보고자 하였다.
Ⅱ. 연구개발의 배경
뺑소니, 보험 관련 위장 교통사고 및 차량 결함 사고, 그 외 다양한 범죄사건 등에서 결정적 사건 해결 또는 용의자 추적의 단서로 미지의 증거물을 채취하게 된다. 이런 미지 증거물의 성분, 형태 등을 분석하여 증거물을 감정하는 과정에서 특히 증거물이 윤활유인 지 여부, 윤활유의 종류, 제조사, 윤활유 동일성, 오일의 정상 여부 등에 대한 감정은 매우 중요하여 용의자 검거 또는 사건 해결에 필수적이 있다. 이런 감정을 위하여 윤활유에 대한 유기물 및 무기물 성분에 대한 분석법이 확립되어야하며 또한 시판 제품들에 대한 데이터베이스 구축과 데이터 활용에 필요한 통계적 분석법이 반드시 필요하게 되었다. 현재까지는 윤활유에 대한 분석법과 데이터베이스 구축 및 통계적 분석법의 적용이 확립되지 않은 단계로 이에 대한 연구가 필요하여 이번 연구를 진행하게 되었다.
또한 최근 자동차 화재와 관련한 오일류의 정상여부와 뺑소니 사망사고에 대한 교통사고 진위 여부 등의 감정의뢰가 증가하고 있는 실정으로 윤활유에 대한 감정법의 확립 및 데이터베이스 구축과 자료 축척이 필요하다.
Ⅲ. 과학수사 감정관련 활용계획
○ 뺑소니 사망, 보험관련 위장 교통사고 등 오일류 분석을 통해 실제로 교통사고 인지 여부 감정과 차량의 종류를 추적하는 데 활용.
○ 차량 화재 및 결함 사고 경우 오일류의 부정사용 또는 불량품 사용 여부 등에 대한 감정과 차량의 결함 문제 등을 역추적 할 수 있는 감정에 활용.
○ 가짜 오일류 불법 판매 등 석대법 위반 사건 감정에 활용.
Ⅳ. 미래 기대효과
이런 윤활유들의 분석 데이터로 데이터베이스를 구축함으로 사건 현장 윤활유 증거물들로부터 사용 기계류 또는 차량 오일 종류 예측에 활용할 수 있으며, 또한 현정 증거물과 용의선상에 있는 윤활유들 간의 동일성 확인에 활용할 수 있는 데이터로 본 연구원 감정업무에 계속 활용될 수 있다.

Abstract ▼

The aim of this work was to identify and classify among various lubricating oils by organic components analysis with GC/MSD, Raman and NMR instruments. The seventy five kinds of fresh lubricants were analyzed by GC/MSD, Raman and NMR. And we made a database of lubricants with all of the data. The tw

The aim of this work was to identify and classify among various lubricating oils by organic components analysis with GC/MSD, Raman and NMR instruments. The seventy five kinds of fresh lubricants were analyzed by GC/MSD, Raman and NMR. And we made a database of lubricants with all of the data. The two statistical techniques such as HQI and baysian statistics were used for identification. In case of fresh lubricants, the rate of matching for lubricant identification with GC/MSD data was 91 % by HQI statistics technique. And Raman data could use to supplement the identification with GC/MSD data by HQI. However, the rate of matching for lubricant identification with GC/MSD data was 97.3 % by baysian statistics technique with wavelet fitting for dimension reduction. In the NMR data, it can classify lubricants according to usage group among 6 kinds of group (30 kinds of lubricants) by OPLS-DA very well. And it also can classify lubricants between two kinds of usage by PLS.
The other experiment was the analysis of u ed engine oils which was drained from vehicles after driving. We used 3 brands of engine oils for 8 kinds diesel vehicle and 3 brands of engine oils for 16 kinds gasoline vehicles, respectively. And we obtained 86 kinds of oil samples. For identification of vehicle with used oils, the rate of matching for GC/MSD data was 86.4 % by baysian statistics. It showed low matching rate because original fresh oil could be the same and the change of organic components might be very little. It was better method for vehicle identification by using used oil to analyze additive and wear metals. However, for oil brand classification and type of vehicles classification by using used oils, the rate of matching for GC/MSD data were 97.7% and 99.6% by baysian statistics, respectively.
We made a database of 75 kinds of lubricants (including 4 kinds of base oil) for organic and metal components by using FTIR, GC/MSD, Raman, NMR and ICP instruments.

목차 Contents

• 연구사업 최종보고서 ... 1
• 성 과 요 약 ... 2
• Summary ... 3
• 목 차 ... 5
• 제1장 연구개발과제의 개요 ... 6
• 제1절 연구개발과제의 목표 ... 6
• 제2절 연구개발과제의 필요성 ... 6
• 제2장 연구개발과제의 국내 • 외 연구개발 현황 ... 6
• 제3장 연구개발과제의 연구수행 내용 및 결과 ... 6
• 제4장 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 28
• 제5장 연구개발결과의 활용계획 ... 29
• 제1절 활용성과 ... 29
• 제2절 활용계획 ... 30
• 제6장 참고문헌 ... 30
• 제7장 첨부서류 ... 32