본 논문에서는 가속도 및 임피던스 신호를 이용하여 프리스트레스트 콘크리트(PSC) 거더교에 적합한 하이브리드 손상 모니터링 체계를 제안하였다. PSC 거더교의 주된 손상유형으로 텐던의 긴장력 감소와 콘크리트 거더의 휨 강성 저하를 고려하였다. 제안된 하이브리드 체계는 손상경보, 손상분류 및 손상평가와 같이 크게 3단계로 구성하였다. 첫 번째 단계에서는 가속도 특성 변화를 모니터링하여 전역적인 손상의 발생을 경보한다. 두 번째 단계에서는 임피던스 특성 변화를 모니터링하여 손상유형이 긴장력 감소인지 휨 강성 저하인지를 분류한다. 세 번째 단계에서는 손상유형에 적합한 손상평가기법을 이용하여 손상의 위치와 크기를 평가한다. 손상유형이 휨 강성 저하인 경우에서는 모드형상기반 손상검색 기법을 적용하였고, 손상유형이 긴장력 감소인 경우에서는 고유진동수기반 긴장력 추정 기법을 적용하였다. 모형 PSC 거더 실험을 통해 제안된 하이브리드 손상모니터링 체계의 유용성을 평가하였다.
본 논문에서는 MEMS 기술에 의해 제작된 마이크로 가속도계를 위한 신호 검출 및 처리회로를 설계 제작하였으며, 레이트 테이블을 이용한 실험을 통해 제작된 센서 및 신호처리회로의 성능을 시험하였다. 본 논문에서 제시한 가속도계는 입력 가속도에 따라 용량이 변하는 방식으로, 두개의 김블 구조를 가지므로 타축 입력 가속도의 영향을 적게 받는 장점이 있다. 또한 감지전극의 효과적 배치를 통해 감도가 커지도록 설계되었다. 신호검출 및 처리는 여기 신호를 이용한 차분검출방식을 이용하였다. 이 방식은 구성이 복잡한 단점이 있으나, 잡음 신호와 검출 신호를 주파수 영역에서 분리시킬 수 있으며, 기생용량의 영향을 감소시키고 전기적 감도를 증가시키는 장점이 있다. 실험을 통해 제시한 신호검출 및 처리방식을 이용할 경우 가속도계의 성능이 향상되는 것을 확인하였다.
본 논문은 RLG의 신호처리 기법인 Trapping 기법 적용시 각속도와 가속도의 측정시점 불일치에 의해 발생되는 오차를 보상하는 기법에 관한 연구이다. RLG의 대표적인 신호처리 기법인 Stripping 신호처리 기법과 Trapping 신호처리 기법에 대하여 각 기법의 오차요인을 분석하고 이에 대한 모델링을 수행하였다. 그리고 Trapping 기법 적용시 각속도와 가속도 측정시점 불일치에 의해 발생되는 오차에 대한 모델링을 통하여 항법오차에 미치는 영향을 분석하였으며 이를 감소시키기 위한 새로운 신호처리 기법을 제안하고 시뮬레이션 및 시험을 통하여 이에 대한 성능분석 결과를 제시하였다. 성능 분석결과 본 논문에서 제시한 신호처리 기법이 기존의 방법에 비하여 항법오차를 크게 감소시키는 것을 확인할 수 있었다.
현대사회는 인구의 고령화에 따른 노인인구의 증가 및 만성질환자의 증가에 따른 의료수요 급증이 예상되고 있다. 하지만 현재의 의료서비스 인프라는 증가하는 의료수요를 충족하기에는 역부족이 따르며, 이러한 문제점을 해결하기위해 정보통신기술과 헬스케어기술이 결합된 유비쿼터스 헬스케어기술이 부각되고 있다. 본 연구에서는 일상생활 중 움직임에 따른 활동 상태를 판별하여 운동량의 모니터링을 통한 건강관리뿐만 아니라 낙상 등과 같은 응급상황의 모니터링이 가능한 시스템을 구현하고자 하였다. 이를 위하여 3축 가속도센서를 이용하여 인체의 움직임에 따른 활동 가속도 신호를 계측할 수 있는 센서 및 시스템을 구현하였다. 또한 계측된 센서신호를 PC또는 휴대용 단말기로 무선전송하기위하여 무선센서네트워크 기술을 적용한 데이터 전송시스템을 구현하였다. 계측된 가속도 신호로부터 활동 상태를 판별하기위해 다층 퍼셉트론 알고리즘을 적용한 분류알고리즘을 제안하였으며, 분류알고리즘의 성능평가를 통해 실제 활동상태 모니터링에 적용 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 회전체의 특징 파라미터들을 추출하기 위한 센서의 신호들을 수집하는 방법을 연구하고자 한다. 이를 위해, 모형 시험을 수행하기 위한 진동 테스트 리그를 개발하여 정상적으로 운전하에서의 신호특성을 분석하였다. 다른 진동 요소들로부터 주기적인 충격에 의해 발생되는 진동 성분을 추출하기 위하여 포락 신호처리(Envelope FFT Analysis) 기법을 사용하였다. 회전속도에 따른 신호분석과 더불어 회전체의 저주파수 특성을 잘 나타내는 속도센서 및 진동 테스트 리그의 부하변화에 따른 신호를 분석하였다. 그 결과, 베어링 하우징에서 측정되는 가속도 신호는 진폭이 작으며 조화 성분과 모터의 회전주파수 성분만이 발생함을 확인하였다. 즉, 회전수가 높아짐에 따라 가속도의 진폭이 높아짐을 확인할 수 있었다. 회전속도가 증가하면 원 데이터의 형상의 차이가 있는 것을 확인할 수 있었고, 가속도 FFT 그래프와 비교하였을 경우 저 주파수에서 노이즈에 강하며 해당 회전 주파수 성분을 뚜렷하게 나타내었다. 또한 부하를 변화시켜도 주요 회전 주파수 성분이 증가하지 않음을 알 수 있었다.
본 연구에서는 보행 가속도 신호를 측정할 수 있는 휴대용 무선 가속도 측정 시스템을 설계하고 편마비 환자로부터 획득된 데이터를 이용하여 보행 인자 계산과 보행의 규칙성 및 대칭성을 평가할 수 있는 보행 자동분석 알고리즘을 개발하였다. 휴대용 무선 가속도 측정 시스템은 2축 가속도계와 증폭기 및 16㎐ 저역 통과 필터로 구성된 아날로그 신호처리부(가속도 센서부)와 원칩 마이크로프로세서, EEPROM RF 송신부 및 수신부로 구성되어 있다. 보행 분석 알고리즘은 FFT 분석부, 필터 처리부 및 정점 검출부로 구성된다. 알고리즘 개발 및 평가를 위하여 8명의 편마비 환자가 실험군으로 또 다른 8명의 편마비 환자가 대조군으로 참여하였으며, 요추 3∼4번 위치에서 10m 동안의 보행 가속도 신호를 60㎐의 샘플링 주파수로 측정하였다. 보행자동분석 알고리즘에 의해 먼저 보행 구분점을 검출하고 좌우 발을 구분하였으며, 이 정보를 이용하여 보행 인자들을 계산하였다. 비디오 데이터와 보행 가속도 신호를 직접 관찰하여 얻은 정보와 비교하여 알고리즘의 성능을 평가한 결과 보행 구분점이 모두 정확히 검출되었으며 좌우 발 또한 모두 구분되었다. 향후 알고리즘의 신뢰성과 더 많은 보행 인자들을 계산할 수 있도록 성능을 향상시킴으로써 임상에서 편마비 환자의 재활치료 성과를 평가하는데 사용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 강우 시 발생하는 음향 및 진동 신호를 기반으로 강우강도를 산정하기 위한 방법론을 제안하였다. 먼저, Raspberry Pi, 콘덴서 마이크 및 가속도 센서로 구성된 관측 기기로부터 실제 비가 내리는 환경에서의 음향 및 진동 신호를 수집하였다. 가속도 센서로부터 계측된 진동 신호를 활용하여 강우 유무에 대한 이진 분류를 수행하고, 강우가 발생한 것으로 판단된 기간에 해당하는 음향 신호에 Short-Time Fourier Transform 기술을 적용하여 주파수 영역에서 나타나는 magnitude의 평균과 표준 편차, 최고 주파수 등의 특징을 기반으로 강우강도를 산정하였다. 이를 위해 앙상블 기반의 머신러닝 학습 모델인 XGBoost 알고리즘을 사용하였으며, 광학 우적계를 통해 관측한 강우강도와 산정 결과를 비교·평가하였다. 강우강도 산정 과정에서 사용된 음향 신호의 길이를 1초, 10초, 1분으로 구분하였으며, 무강우 기간 내 음향 정보로부터 배경 음향에 의한 노이즈를 제거하고자 하였다. 최종적으로 강우 유무 이진 분류 과정의 선행 여부, 음향 신호의 길이 및 노이즈 제거 방법에 따른 강우강도 산정 결과들에 대한 성능 비교를 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론의 실효성을 평가하였다.
본 연구에서는 준능동형 제진장치로 복합형 제진장치(HMD, Hybrid Mass Damper)의 운용에 요구되는 제어알고리즘 개발에 대한 연구를 진행하였다. 제어력을 산정하기 위한 알고리즘 내장화 과정에서 구조물의 상태를 피드백하기 위해서는 구조물의 가속도를 계측하고 이로부터 변위, 속도를 추정하게 되는데 여기서 발생하는 오차의 문제점을 개선하기 위하여 GPS의 실시간 변위측정기술을 활용하여 변위를 직접 입력하면서 구조물의 응답을 제어할 수 있는 알고리즘을 구성하려 한다. 이 때 측정된 데이터의 값에는 잡음이 발생하고 미분기의 동적특성을 가지고 있는 HMD에 입력신호로 사용하는 경우 상당한 오차가 생기는 변위 되먹임(Feedback)의 문제점을 확인하였다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 제진장치 입력신호의 시간간격(Time-interval)을 조정하여 오차를 줄일 수 있는 방안을 제안하였다. 수치해석결과, 입력신호에는 최적의 시간간격(Time-Interval)이 존재하였으며 이를 적용할 경우 건물의 변위와 가속도 응답을 크게 줄일 수 있음을 확인하였다.
This paper presents a method of detecting chatter vibration in end-mill process. The detecting system consists of an adaptive signal processing scheme which uses an autore- gressive time-series model and a neural network is proposed and is verified its effectiveness by using acceleration and cutting force signals recorded during slotting in end-mill operations. Expeerimental results indicate that the proposed system provides excellent detection when chatter is occured within the ranges of cutting conditions considered in this study and an effectiveness of the integration of signals is confirmed.
본 논문에서는 웨이블릿 변환이론을 동적 응답변환 알고리즘에 적용하였다. 응답변환 알고리즘에서는 변환응답의 정의에 따라 변위자료를 평가할 수 있는 기법이 제시되었으며, 측정된 가속도신호의 적분에 의한 속도와 변위응답의 추정에서 속도와 변위성분의 초기조건에 대한 정보가 불필요하도록 유도되었다. 웨이블릿 변환은 순수한 스펙트럼 해석뿐만 아니라 시간영역에서의 분해신호를 추출하는데 있어 시간-주파수 공간에서의 실제 신호형상을 제공하는 장점을 갖고 있다. 웨이블릿 분해신호를 사용한 응답변환에서는 추정된 변위곡선에서 정적성분을 추출하거나 동적 변위성분의 모우드별 분리를 가능하게 한다. 제시된 응답변환 알고리즘의 타당성을 평가하기 위해 이동하중이 재하된 실 교량의 현장시험자료를 적용하였다. 교량의 동적 재하시험에서 추정응답의 신뢰도가 확보될 경우에 제시된 방법에 의한 보다 정확한 충격계수의 평가가 가능할 것으로 사료되며, 직접적인 변위의 측정이 곤란한 대형구조물에 대한 동특성의 평가에서도 유용하게 적용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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