• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.515-522
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• 2021

본 논문에서는 관형 철탑의 용접부 결함을 상시적으로 감시하기 위하여 초음파 탐상 신호에 대한 기계학습 알고리즘의 적용 방법을 제시하고 분석하였다. 기계학습 방법으로는 유전자 알고리즘에 의한 특징 선택과 서포트 벡터머신을 이용한 탐상 신호 분류 방법을 사용하였다. 특징 선택에서는 30개의 후보 특징들 가운데 피크, 히스토그램 하한 경계, 정규 음로그우도가 선택되었으며, 이들은 결함의 깊이에 따른 신호의 차이를 명확하게 나타내었다. 또한, 선택된 특징들을 서포트 벡터 머신에 적용한 결과 정상 부위와 결함 부위를 완벽하게 분류할 수 있는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구의 결과는 향후 초음파 신호 기반 결함 성장 조기 감지시스템의 개발과 이를 통한 에너지 송전 관련 산업에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.341-347
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• 2009

최근 고압송전선 시설에 대한 경과지 확보가 점점 어려워짐에 따라 환경 친화적인 콤팩트한 송전탑 설계가 요구되어 지고 있다. 콤팩트한 송전탑용 절연재료로서 폴리머에 관한 많은 연구가 진행되고 있으며, 특히 철탑암의 재료로서 폴리머 재질이 몇몇 선진국에서 적용되어 좋은 결과를 얻고 있다. 그러나 국내에서는 송전용 철탑암에 대한 폴리머 재질의 적용은 미흡한 실정이었는데, 이제는 폴리머에 대한 고강도, 고기능화 기술이 개발되고 있으므로, 이를 송전용 철탑암에 적용하게 되면 급격한 전력수요의 증가에 따른 송전공급의 증대에 민첩하게 대응할 수 있는 방안으로 판단된다. 본 연구에서는 송전탑용 폴리머 절연암을 설계하고, 그것의 전기적 특성을 해석하고, 기존 철탑에 적용한 콤팩트 송전탑을 설계하여 기계적 안정성을 시험하였다.