지구 자기권에 존재하는 플라즈마 입자의 다중관측을 목적으로 개발된 초소형 탑재체 STEIN (SupraThermal Electron, Ion, Neutral) 은 경희대학교와 UC Berkeley가 공동으로 개발 중인 3대의 초소형 과학위성 TRIO-CINEMA (TRiplet Ionosphere Observatory - Cubesat for Ion, Neutral, Electron and MAgnetic fields) 에 탑재될 입자 검출기이다. 32개의 픽셀로 이루어진 STEIN 검출기는 2~300 keV의 전자, 4~300 keV의 이온과 중성입자(Energetic Neutral Atom: ENA) 를 분리 계측할 목적으로 설계되었으며, 하전입자가 정전장 편향기를 통과하여 서로 다른 검출기 픽셀에 도달함으로써 전자와 이온, 중성입자를 분리하여 계측할 수 있도록 하였다. 한편, STEIN 구조물에서 발생한 2차 입자의 검출을 방지하기 위해 정전 편향기 사이에 차단날(blade)을 설계하였다. 본 연구에서는 STEIN 모의실험 예비 결과로써 전기장에 크기 및 차단날에 의한 하전입자의 궤적과 이에 따른 분리 계측 성능을 알아보고자 Geant4 (GEometry ANd Tracking)를 사용하여 검출기 픽셀에 입사하는 전자의 초기 위치를 분석하였다. 전자의 입사 위치는 검출기로부터 5 cm 전방에서 6 mm * 20 mm 범위 내에서 무작위로 생성하여 검출기의 방향으로 수직 입사하였다. 분석 결과 전자들은 전기장의 방향에 따라 편향되는 결과를 보였으며, 저에너지 전자는 강한 전기장의 영향으로 차단날에 의해 차폐되어 검출되지 않았다. 따라서 전기장의 크기와 차단날에 따른 입자 분리 검출이 가능함을 본 모의실험을 통해 확인하였으며, STEIN 운용 시 입자 분리 검출 및 결과 분석 기반으로 본 연구 결과를 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 $24{\mu}m$ 이하의 미세 폭 및 $30{\mu}m$ 이하의 피치와 같이 미세 패턴을 가진 칩 온 필름(chip-on-film, COF)에 발생한 결함들을 자동으로 검출할 수 있는 시스템을 제안한다. 개발된 검출시스템은 미세 패턴의 COF에서 발생한 개방 (open), 단락 (hard short), mouse bite 및 near short (soft short)과 같은 다양한 결함들을 자동으로 빠르게 검출할 수 있는 기술이 적용되어 있다. 본 논문에서 제안하는 결함 검사 기술의 기본 원리는 미세 패턴내의 결함으로 인해 발생한 저항의 미세 변화를 고주파 공진기 (resonator)를 이용하여 측정 주파수에서 증폭시키고 증폭된 결함 신호와 결함이 없는 경우의 신호와의 전압차를 읽어서 0이 아니면 결함이 있음을 판단한다. 제안된 시스템은 미세 패턴 COF 검사 과정에서 결함들을 신속히 측정할 수 있으므로 불필요한 COF 복사를 위해 소요되는 경비를 줄일 수 있으리라 기대한다.
검출된 소프트웨어의 결함에 대한 분석은 소프트웨어의 품질을 향상시키기 위한 여러 활동에 많은 도움을 주고 있다. 특히 개발중인 소프트웨어 컴포넌트들에 대한 검출된 결함 분석은 개발기간에 소프트웨어내에 숨어있는 결함(latent defect)에 초점이 맞추어져 시험에 많은 도움을 주고 있다. 본 논문은 대형 교환 소프트웨어로부터 시험에서 검출된 결함 데이터를 이용하여 소프트웨어의 특성을 조사, 분석하여 이를 시험에 활용하고 시험의 효율성과 시험효과에 대한 가이드 라인을 제안한다.
본 논문에서는 비파괴검사법 중 하나인 자기누설탐상검사법을 이용하여 지하에 매설된 가스 배관의 결함 위치를 검출하는 방법을 제안한다. 자기 누설 탐상 시스템을 통해 얻은 자기 누설 신호는 일반적으로 비선형성을 띄며 다양한 외부 요인으로 인한 신호의 왜곡이 심하다. 본 논문에서는 신호의 비선형성과 신호의 왜곡을 보정하는 신호 처리 기법 중 SQI(self quotient image)를 이용하여 배관 결함의 위치를 검출하였다. 실제로 제작된 모의시험 배관에 제작된 다양한 인공 결함에 대해 알고리즘을 적용한 결과 기존 DCT(discrete cosine transform) 계수 기반 방법에 비해 결함 검출 성능이 크게 향상됨을 확인하였다.
본 논문에서는 용접부에 존재하는 결함을 자동으로 검출하기 위해서 영상처리 알고리즘을 이용한다. 용접부는 조명에 민감하고 패턴이 불규칙해서 검출에 어려움이 있다. 그래서 두 가지 조명 조건으로 영상을 획득하고 2차에 걸쳐 알고리즘을 적용한다. 1차 알고리즘은 첫 번째 영상을 몇 개의 ROI로 분할 한 후, 분할된 영역들간의 명암도 분포의 유사도를 비교한다. 2차 알고리즘은 두 번째 영상에서 경계 정보를 검출하고 경계선 길이, 곡률, 기준선 범위를 계산한다. 제안한 알고리즘을 이용하여 실험한 결과 결함 검출과 분류에 뛰어난 성능을 보였다.
결함허용시스템을 위한 연구는 유비쿼터스 컴퓨팅에 대한 연구와 더불어 가속화되고 있다. 결함에 대한 검출시간과 유지보수시간을 줄이는 연구가 중요시되고 있는 시점에서, 본 연구는 시스템의 평균유지보수시간을 줄이고자 결함모형을 기반으로 한 고속결함검출기법을 제안한다. 본 연구의 목표는 기존의 일반적인 시스템에서 결함 모형을 적용한 결과를 소개하여, 이 결과에 소립단위재시작(Microreboot)을 결합시킨 결과를 분석하였다. 그 분석 결과 결함검출시간을 단축시킬 수 있었으며, 이를 통해 기존의 연구보다 높은 가용성을 보였다.
배관의 PIG시스템은 비파괴검사로써 배관내부에 삽입되어 내부 매체에 의하여 추진되는 장치로서 영구자석을 이용한 자기회로를 형성하여 결함이 있을 때 누선자속을 검출하여 이를 해석하여 배관내의 결함의 크기와 깊이를 검출할 수 있다. 그러나 실제 검출신호는 PIG가 이동시 이동속도에 따른 와전류 문제와 가스관의 착자에 따른 히스테리시스특성에 따른 신호들이 실제 결함에 의한 신호를 왜곡시키게 된다. 본 연구에서는 PIG 의 이동에 따른 이동속도에 따른 와전류 문제와 히스테리시스특성이 검출신호를 왜곡하는 현상에 대하여 연구 하였다.
태양광발전의 단점 중 하나인 불규칙 전력 생산문제로 인해, 장비 및 패널 결함에 실시간 대응하지 못하는 문제가 발생한다. 태양광패널 결함을 자동 검출하기 위해 기후데이터 및 패널 정보를 이용하여 신경망에 적용하고 역전과 알고리즘을 통해 학습하는 발전량 예측 및 실시간 결함 검출 모델을 제안한다.
본 연구에서는 초음파 Immersion법을 이용하여 복합재 연소관내에 존재하는 결함을 검출하는 방법에 대하여 연구하였으며, 이를 위하여 FRP의 delamination, FRP-EPDM간의 미접착을 모사한 모의 결함 시편을 제작하여 시험하였다. 먼저 복합재료에 대한 초음파 시험방법을 최적화하기 위하여 가장 검출 감도가 좋은 탐촉자의 적용 주파수조건 및 물거리를 구하였으며, 이들 최적 조건으로 모의 결함 시편을 A, B, C-Scan하여 결함을 검출 분석하였다. 그리고 시험 자료를 바탕으로 데이터 값을 분석함으로써 복합재료에서의 음파 속도, 음향 임피던스, 반사율 및 투과율 등 복합재료의 초음파 특성을 산출하였으며, 동 시편에 대한 X-ray 필름을 촬영하여 그 결과를 초음파 시험 결과와 비교 분석하였다.
본 논문에서는 강구조물의 제작 및 시공에서 용접이음부의 고품질을 확보하기 위하여 강구조물 용접이음부 외부결함의 자동검출에 관한 화상처리 알고리즘을 개발한다. 개발 알고리즘은 광학계의 적절한 배치에 의해 얻어지는 4매의 입력화상을 이용하여 기존의 기법에서 검출할 수 없었던 용접이음부 외부결함을 검출할 수 있음을 보인다. 용접 외부결함이 존재하는 시험편을 제작하고 실험을 통하여 개발 알고리즘의 유용성을 확인하였다. 또한 검출된 용접외부결함의 분류 결과를 육안검사 결과와 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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