거미는 진동감각기관을 통하여 미세한 진동까지도 감지해낸다. 뛰어난 진동 감지 능력을 활용해 먹이나 포식자가 발생시키는 진동을 감지하여 공격을 계획하거나 위협을 파악하며 생존에 활용한다. 본 논문은 거미의 진동감각기관을 모사하여 개발된 초민감 진동압력센서에 대해 기술한다. 거미가 진동을 감지하는데 사용하는 감각기관에 위치한 작은 틈에 착안하여 센서에 균열을 생성하였고, 균열의 깊이를 제어하여 외부로부터 오는 압력이나 진동을 매우 민감하게 감지할 수 있는 센서를 개발하였다. 이 센서는 10 N의 인장응력을 적용하여 2%의 변형률에서 게이지 계수가 16000에 도달한다. 이는 높은 신호대잡음비를 가져 정확하게 원하는 진동을 인식할 수 있는 소자로서 외력(압력, 진동)과 생체 신호측정 등 다양한 평가를 통해 센서의 높은 민감도를 증명하였다. 이를 통하여 생체모사 기술을 활용한 새로운 센서의 개발 및 다양한 산업 분야로의 응용 가능성을 제시한다.
본 논문은 진공을 이용한 흡착방식과 바퀴형 이동방식을 사용하는 벽면이동로봇의 구성 및 벽면 균열 검출 알고리즘에 관한 연구로써, 카메라와 함께 임베디드 시스템을 구성하였으며 Convolutional Neural Network를 이용한 머신러닝 알고리즘을 통해 균열을 감지하고 검출된 균열의 영상과 위치정보를 서버(관리자 장치)로 전송하는 통신 환경을 구축하였다. 균열 검출 성능을 검증하기 위해 균열 데이터를 이용하여 실험하고 결과를 제시하였다.
본 논문에서는 목조건물의 Crack만을 움직여 Data set을 증강하는 기법을 제안한다. 이 기법은 이미지 내 Crack Detection의 학습 데이터를 만들기 위해 이미지의 전체적인 값으로 Flip, Rotation, Shift, Rescale 등의 변환을 통해 Data Augmentation을 진행하는 대신 Crack이라는 하나의 Object만을 가지고 새로운 데이터를 생성한다. 이때 Object는 관심 영역 내에서만 연산되어 기존의 방법보다 더욱 많은 데이터를 얻을 수 있으며, Crack이 관심 영역 밖으로 이동하지 않기 때문에 이상치 혹은 결측치가 존재하지 않는 데이터를 얻을 수 있다. 또한 Crack이 존재하지 않는 이미지에도 임의적으로 Crack을 생성하여 새로운 데이터를 만들 수 있다. 결론적으로 본 논문에서는 Crack Detection의 학습을 위하여 기존 방법보다 우수한 성능의 Data Augmentation을 제안하였다.
복합재료의 비파괴 검사 방법에 관한 연구는 복합재료의 신뢰성 및 안전성을 개선시키는데 매우 중요하다. AE기법은 소성변형, 섬유파손, 모재균열 또는 박리에 의해 생성되는 탄성파에서 감지되는 변형 에너지를 감지하여 결함을 평가하는 기법이다. 본 논문에서는 외부 수압을 받는 필라멘트 와인딩 복합재 원통과 샌드위치 원통의 수압시험이 수행되었고, PVDF센서로부터 측정된 AE 신호특성을 분석하였다. 또한, L-C 동조회로와 Band-pass filter 회로를 가진 AE 신호분석기를 설계, 제작 하였으며, 필라멘트 와인딩 원통과 샌드위치 원통에 대한 수압실험에서 제작된 AE 신호분석기의 균열 검출 능력을 평가하였다.
본 연구에서는 구조의 건전성을 실시간으로 모니터링하기 위해 변형률 및 파손을 동시에 감지할 수 있는 두 가지 형태의 광섬유 센서 시스템을 제안하였다. 구성된 광섬유 센서 시스템은 파손신호 취득에 사용되는 단파장 광원의 형태에 따라 EDFA에 FBG 사용한 것과 Fabry-Perot 필터를 사용한 것으로 나뉘며 EFPI센서를 통해 복합재 시편의 인장실험을 모니터링 하는데 적용되었다. 먼저, 복합재의 초기파손모드에 해당하는 모재균열 신호의 특징을 알기 위해 압전세라믹 센서를 이용하여 시편의 두께와 폭의 변화에 따른 신호특성을 파악하였다. 정량적 파손신호의 특성 분석을 위해 STFT와 Wavelet Transform과 같은 시간 주파수 변환방법을 사용하였으며, 시편의 형상변화에 따라 모재균열 신호의 주파수영역 특성이 변화함을 확인하였다 광섬유 센서로 취득 된 파손신호 및 변형률 측정값을 각각 압전세라믹 센서와 변형률게이지의 결과 값과 서로 비교하였다. 광섬유 센서 시스템들을 이용한 장시간동안의 인장실험 결과 변형률의 값은 변형률게이지의 측정값과 잘 일치하였으며 파손감지 시스템 또한 미세한 파손신호까지 민감하게 감지해 낼 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 탄소섬유 복합재료의 균열의 위치 및 성장을 감지하기 위하여 브리지 회로 개념이 적용된 전기 전위법을 제안하였다. 중앙 관통 균열을 가진 복합재료 박판 시험편에 두 쌍의 전극을 생성하였으며, 브리지 회로 개념을 적용하여 한 쌍의 전극에 외부 전압을 인가하고 다른 한 쌍의 전극으로부터 출력 전압 변화를 관찰하였다. 실험과 유한요소해석을 통하여 전극의 크기와 간격, 균열의 위치와 크기 및 성장 방향의 영향을 고찰하였다. 검출 가능한 균열의 크기는 전극의 크기 보다는 전극의 간격에 의한 영향이 더 컸으며, 전극의 크기와 간격이 작을수록 균열의 검출 능력이 우수하였다. 또한, 균열 크기가 증가할 수록, 입력 전극과 가까울수록 출력 전압의 변화가 큼을 관찰할 수 있었다.
현대사회의 시설물 중 다수가 콘크리트를 사용하여 건설되었고, 재료적 성질로 인해 균열, 박락, 백태 등의 손상이 발생하고 있고 시설물 관리가 요구되고 있다. 하지만, 현재 시설물 관리는 사람의 육안 점검을 정기적으로 수행하고 있으나, 높은 시설물이나 맨눈으로 확인할 수 없는 시설물의 경우 관리가 어렵다. 이에 본 논문에서는 다양한 영상장비를 활용해 시설물의 이미지에서 균열을 분류하는 알고리즘을 제안한다. 균열 분류 알고리즘은 산업 이상 감지 데이터 세트인 MVTec AD 데이터 세트를 사전 학습하고 L2 auto-encoder를 사용하여 균열을 분류한다. MVTec AD 데이터 세트를 사전학습시킴으로써 균열, 박락, 백태 등의 특징을 학습시킬 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구에서는 smart ultra-high performance fiber reinforced concretes (S-UHPFRCs)의 자기감지 능력을 검증하기 위해 인장과 압축 영역에서 휨 하중에 따른 S-UHPFRCs의 전기역학적 거동을 조사하였다. 휨 하중 하에서 S-UHPFRCs의 전기저항률은 초기균열 이후 다수의 미세균열을 보이는 변형-경화 거동으로 인해 계속해서 변화된다. 압축 영역에서 S-UHPFRCs의 전기저항률은 등가 휨 응력이 증가함에 따라 976.57에서 514.05 kΩ-cm로 (47.00%) 감소하였으며, 인장 영역에서는 979.61에서 682.28 kΩ-cm로 (30.40%) 감소하였다. S-UHPFRCs의 응력 민감도 계수는 압축 영역과 인장 영역이 각각 1.709와 1.098 %/MPa이다. S-UHPFRCs의 처짐 감지 능력은 압축 영역 (30.06 %/mm)이 인장 영역 (19.72 %/mm)보다 높았다. 초기 처짐 감지 능력은 측정 영역과 관계없이 처짐 감지 능력의 약 50%로 초기 처짐에 대한 우수한 감지 능력을 가지는 것으로 확인되었다. 휨 하중 하에서 S-UHPFRCs의 자기감지 능력은 압축 영역에서 더 높았으나 S-UHPFRCs는 건설 현장에 적용할 자기 감지 재료로 충분하다.
선형탄성파괴역학을 적용하여 균열이 발생한 변동하중하의 철도차량 대차틀에 대한 균열성장속도를 예측하였다. 이를 위하여 철도차량 대차틀의 균열발생사례를 분석하여 취약부위를 파악하였으며, 영업노선에서의 실동하중 측정과 구조해석을 통한 정하중 계산으로 대차틀 취약부에서 운행 중 받는 총 하중이력을 생성하였다. 총 하중이력에서 균열닫힘을 고려한 유효하중이력을 계산하였으며, 취약부 3곳에서 균열성장속도를 예측하고 일본에서 측정한 균열진전 사례와 비교하였다. 해석결과 초기길이 40mm의 균열이 급속한 균열성장을 일으키기까지는 약 50만km의 주행거리가 필요하며 이는 약 3.8년의 운행기간에 해당하므로 도시철도의 유지보수기간을 고려하면 임계균열로 도달하기 전에 충분히 감지할 수 있을 것으로 생각된다.
스마트 구조기술이란 교량이나 건물 등 구조물에 생명체처럼 감지하고 말할 수 있는 센서를 삽입하거나 부착하여 과도한 하중이나 균열 등 이상상태를 검출, 대형사고를 예방하는 기술이다. 우리나라에서는 남해대교에 광섬유 센서를 적용하여 차량이동에 따른 교량의 동적 변형률을 이미 측정하고 있으며 지반병형을 방지하기 위한 강철파일에 광섬유 센서를 부착하여 지반변형을 모니터링하는 연구도 계속되고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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