본 연구에서는 임피던스(impedance)를 이용하여 저비용으로 구조물의 결함을 탐지할 수 있는 기법을 연구한다. 임피던스 기법은 구조물 건전성 모니터링을 위한 국부적 결함탐지의 대표적인 기법으로써, 압전재료를 구조물의 표면에 부착하여 구조물의 전기-역학적 어드미턴스(electro-mechanical admittance) 신호를 모니터링 함으로써 결함을 추정하는 기법이다. 이 기법을 적용하기 위하여 일반적으로 고가의 임피던스 분석기(impedance analyser)가 사용되는데, 기술의 효과적인 보급을 위해서는 저비용의 기법을 개발할 필요가 있다. 본 연구에서는 임피던스 분석기를 대체하여, 일반적으로 실험실에서 사용되는 함수발생기(function generator)와 디지털 멀티미터(digital multimeter)만을 이용하여 전달 임피던스(transfer impedance)를 측정함으로써 구조물에 발생하는 결함을 탐지할 수 있는 기법을 연구한다. 즉, 건전상태와 손상상태에서 측정되는 전압의 진폭비를 이용한 손상지수를 비교함으로써 결함 유무를 판정할 수 있는 기법을 연구한다. 강재 시편에 대한 전달 임피던스 실험을 수행하였는데, 출력 전압의 진폭비를 이용한 손상지수를 비교함으로써 결함 유무를 합리적으로 판정할 수 있었다. 본 연구는 임피던스 기반 저비용 결함탐지기법을 위한 기초연구로써, 향후 결함의 위치 및 정도를 판정할 수 있는 연구가 보완된다면 구조물 건전성 모니터링에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
상용화되어 있는 대부분의 IDS는 오용 탐지 방법에 의한 것이다. 그러나 이러한 오용 탐지 방법에 의한 IDS는 침입패턴이 다양화되고 변형되기 때문에 긍정적 결함이 발생한다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 감사데이터간의 침입관계를 가지고 침입을 탐지하기 위해 데이터 마이닝 기법을 적용하여 침입 탐지 시 발생하는 긍정적 결함을 최소화 하였다. 따라서 감사데이터 학습단계에서 변형된 침입 패턴을 예측하기 위해서 데이터 마이닝 알고리즘을 적용한다.
상용화되어 있는 대부분의 IDS는 오용 탐지 방법에 의한 것이다. 그러나 이러한 오용 탐지 방법에 의한 IDS는 침입패턴이 다양화되고 변형되기 때문에 긍정적 결함이 발생한다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 감사데이터간의 침입 관계를 가지고 침입을 탐지하기 위해 데이터 마이닝 기법을 적용하여 침입 탐지 시 발생하는 긍정적 결항을 최소화 하였다. 따라서 감사데이터 학습단계에서 변형된 침입 패턴을 예측하기 위해서 데이터 마이닝 알고리즘을 적응한다.
본 논문에서는 RGB-IR 이미징 센서가 탑재된 드론을 사용하여 태양광 발전소의 태양광(PV) 패널을 탐지하는 방법을 제안한다. 태양광 발전소에서 드론에 설치된 IR 영상의 활용은 PV 패널의 결함 여부를 판단하는데 큰 도움이 된다. 그러나 IR 영상만을 사용해서 태양광 패널을 탐지하고 결함 여부를 판단하는 것은 태양광에 의해 생긴 정반사로 인해 정확도가 떨어진다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 드론을 이용해서 IR 영상과 RGB 영상을 동시에 획득하고 활용하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템으로부터 IR 영상과 RGB 영상으로 패널 탐지의 정확도를 향상시키고, 태양광에 의한 정반사와 같이 오검출 될 수 있는 문제를 극복할 수 있다.
실시간으로 매설된 송유관이나 가스관의 내부에 누설자속 (Magnetic Flux Leakage: MFL) 탐지용 피그를 통과시킴으로서 부식을 모니터한다[1]. NdFeB 자석과 같은 강한 영구자석으로 배관을 자화시키면 부식에 의한 결함 근처에서 자속이 누설되고, 그 MFL은 Hall 프로브나 유도코일에 의해 탐지된다. 자기이방성을 이용하여 응력에 의만 누설자속신호 변화를 계산할 수 있다. MFL 신호를 정밀하게 분석하기 위해서는 측정프로브의 측정속도와 내부압력응력과 같은 운용조건을 고려하여야 한다[2]. (중략)
복합재 압력용기의 제작 및 사용중에 발생하는 결함(손상)의 비파괴검사를 통해 구조물의 건전성을 평가하는 것은 제품의 품질보증 관점에서 아주 중요합니다. 복합재에서는 여러 종류의 결함이 동시에 존재할수 있으며, 결함-기계적 성질-비파괴특성 사이의 상호관계는 완전히 알려져 있지 않습니다. 이글에서는 복합재 연소관에 존재하는 결함의 위험도와 결함 탐지를 위한 비파괴 검사 기법에 대해 먼저 살펴보았습니다. Filament Winding으로 제조한 복합재 연소관의 Proof Testing과 관련해 음향방출(AE)법에 의한 최근의 연구결과를 살펴본 다음, 연소관의 신뢰도 확보를 위한 비파괴 평가 방법에 대해 앞으로의 연구 방향을 제시하였습니다
광범위한 인터넷의 발달은 우리의 생활을 윤택하게 해주었지만, 불법적인 침입, 자료 유출 등 범죄도 늘었다. 이에 따라 불법적인 침입을 막는 침입탐지기술도 많이 발전하게 되었다. 침입탐지기술은 크게 오용탐지방법과 비정상적인 행위 탐지 방법으로 나눌 수 있다. 본 논문에서는 비정상적인 행위 탐지 방법의 긍정적 결함을 줄이기 위한 방법으로 유사도 측정 알고리즘을 사용한 방법을 제시하고자 한다.
원자력발전소 터빈 계통의 손상중에서 blade의 파손에 따른 원전의 불시 정지가 발생함에 따라 blade 균열 검출을 위한 초음파 검사의 필요성이 증가하고 있다. 그러나 터빈 blade root부 결함 탐지를 위한 초음파검사 방법은 그 형상의 복잡성으로 인하여 검사 기술이 아직 확립되지 자아 검사의 신뢰성 확보에 대한 많은 연구가 요망되고 있다. 본 연구에서는 터빈 blade에 인공 결함을 가공한 다음 초음파 검사시 복잡한 형상을 가진 blade root부 구멍 주위의 결함 검출 능력, skew angle 영향, 실제 결함과 기하학적 신호사이의 신호 구분에 대한 내용를 조사하였으며, 또한 RF 신호수집, 해석을 통하여 신호 분류 특성에 대한 연구도 병행하였다. 실험 결과 pin hole 주위의 초음파 균열 탐지를 위하여 인공 결함이 있는 blade 시편을 이용함으로 결함 검출을 위한 최적 검사조건의 도출이 가능하였고, blade의 복잡형상에 기인한 기하학적 영향을 줄이기 위해서는 skew angle 이 필수적인 것으로 나타났다. 따라서 본 연구 결과를 적용하면 blade root부위의 내부 균열 탐지를 위해 blade 를 해체함이 없이 현장 검사의 신뢰도를 제고할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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