그랩 크레인은 부두 항만으로 모래 및 토사가 퇴적이 되거나, 해저 공사를 하기 위해 다목적으로 사용된다. 그립 크레인의 구성 요소 중 와이어 드럼과 디스크 브레이크 패드는 핵심적인 소모품으로 많은 열이 발생되며 교체 시 가격이 매우 비싸다는 단점이 있다. 본 논문에서는 그랩 크레인의 와이어 드럼에 작용되는 디스크 브레이크 패드에 대한 열화상 진단 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 브레이크 고장 및 디스크 패드 손상 전에 디스크 및 패드 표면의 온도가 비정상적으로 분포하는 특징을 이용하여 열화상을 통해 패드 열 진단 분석을 수행한다. 따라서 기계 부품의 이상을 고장 전에 미리 발견하여 고장으로 인한 피해를 방지할 수 있으며, 과부하 유무를 상시체크하면서 크레인을 작동시켜 패드의 수명 연장과 비용을 절감할 수 있다.
원자힘현미경은 초미세크기의 물리적 특성을 규명하기 위한 수단으로서 지지 지질층의 물리적특성 규명에 이용되어 왔다. 원자힘현미경이 출현하기 이전에는 초미세관점에서 지지 지질층에서 발생하는 물리적 현상의 관찰이 전무하였다. 이 현미경은 탐침바늘(Cantilever)로 표면을 주사(Scanning)함으로써 표면의 초미세 형상(Morphology)을 제공하고 표면에 접근(Approach)했다가 후퇴(Retraction)하는 탐침바늘의 거동을 모니터링함으로써 힘곡선(Force Curve)을 나타낼 수 있다. 형상 파악을 통해 지지 지질층의 구조와 막 단백질이 지질층의 구조에 미치는 영향을 밝히는 연구가 진행되어 왔으며, 힘곡선을 통하여 지지 지질층 표면 특성-기계적 정전기적 특성-에 대한 연구가 진행되었다. 본 총설에서는 원자힘현미경을 이용하여 현재까지 진행된 지지 지질층의 구조와 표면 특성 연구에 대하여 소개하고 향후 연구 진행 방향에 대하여 논의하고자 한다.
Poly(vinylidene fluoride-trifluoroethylene; P(VDF-TrFE))는 여러 분야에서 다양한 형태로 활용되고 있는 유망한 전기활성고분자이다. 이 재료는 전기-기계적 특성을 가지고 있기 때문에 다양한 형태의 센서와 구동기로 활용되고 있으며, 복합재료 구조의 거동을 관찰하는 센서로도 활용이 가능하다. 본 논문에서는 세 가지 방법; (1) 전기적 폴링, (2) 어닐링-냉각, (3) 압축을 사용하여 P(VDF-TrFE) 공중합체 필름의 ${\beta}$ 상 결정구조 향상시켜 센서로서의 특성을 강화하기 위한 연구를 수행하였다. P(VDF-TrFE) 필름에 대한 각 방법의 효과를 조사하기 위해 X-선 회절을 통한 미세구조분석을 수행하였다. 실험 결과, 전기적 폴링, 어닐링-냉각, 그리고 압축 방법 모두 P(VDF-TrFE) 필름의 ${\beta}$ 상 결정구조 향상에 효과적이었으며 대조군 (45.29%)대비 최대 62.80%까지 ${\beta}$ 상 결정도가 향상됐다.
최근 다양한 컴퓨터기반 장치들의 사용 확대에 따라 장애인에게도 정보접근의 용이성 확보가 요구되고 있다. 특히 사지를 움직일 수 없는 중증 장애인들을 위한 새로운 입력 인터페이스 기술의 개발이 절실히 요구된다. 이를 위해 본 논문에서는 중증 장애인이 활용 가능한 눈동자 움직임 및 깨물기를 통한 안전도(EOG)와 근전도(EMG)신호를 이용하여 아홉 가지의 명령이 가능한 인터페이스 시스템을 개발하였다. 구현된 시스템은 하드웨어로 구성된 센서모듈과 특징추출 및 패턴분류를 포함하는 소프트웨어부로 구성된다. 개발된 기술은 사용자의 편의성을 극대화하기 위해 두 개의 전극만을 이마부위에 부착하여 안전도와 근전도를 동시에 측정하고, 이를 통해 아홉 가지의 명령전달이 가능하도록 하였다. 성능평가를 위한 java 기반 실시간 모니터링 프로그램의 실험결과 92.52%의 인식률을 보였다. 또한, 구현된 시스템의 실용성을 입증하기 위해 다섯 종류의 명령을 이용하여 ER1 로봇의 조종에 성공적으로 적용 가능함을 보임으로써 장애인을 위한 새로운 인터페이스로서의 가능성을 보였다.
최근의 네트워크 침입탐지 시스템은 기존의 시그너처(또는 패턴) 기반 탐지 기법에 비정상행위 탐지 기법이 새롭게 결합되면서 더욱 발전되고 있다. 일반적으로 시그너처 기반 침입 탐지 시스템들은 기계학습 알고리즘을 활용함에도 불구하고 사전에 이미 알려진 침입 패턴만을 탐지할 수 있었다. 이상적인 네트워크 침입탐지 시스템을 구축하기 위해서는 침입 패턴이 저장된 시그너처 데이터베이스를 항상 최신의 정보로 유지해야 한다. 따라서 시스템은 유입되는 네트워크 데이터를 모니터링하고 분석하는 과정에서 새로운 공격에 대한 시그너처를 생성할 수 있는 기능이 필요하다. 본 논문에서는 이를 위해 밀도(또는 영향력) 함수를 이용한 새로운 아웃라이어 클러스터 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 네트워크 침입 패턴을 하나의 객체가 아닌 유사 인스턴스들의 집합 형태인 아웃라이어 클러스터로 가정하였다. 본 논문에서는 KDD 1999 Cup 침입탐지 데이터 집합을 이용한 실험을 수행하여, 침입이 자주 발생하는 상황에서 본 논문의 방법이 유클리디언 거리를 이용한 기존의 아웃라이어 탐지 기법에 비해서 좋은 성능을 보임을 증명하였다.
마찰교반용접(FSW) 및 마찰교반처리(FSP) 기술 관련 국제 심포지움인 'Friction Stir Welding & Processing VII'에서 발표된 연구논문의 내용을 토대로 아래와 같이 최신 연구개발 동향을 정리하였다. ${\cdot}$ 알루미늄합금과 마그네슘합금의 경량금속에 대한 마찰교반용접이 주류를 이루었던 과거와 달리 최근에는 구조용 연강, 고강도강, 초내열합금 및 타이타늄 합금 등의 고융점 금속재료에 대한 마찰교반용접 공정기술 및 툴의 개발이 수행되고 있다. ${\cdot}$ 주조재 표면 조직의 균질화 및 나노 사이즈의 초미세 결정립 조직을 얻기 위한 개질(改質)을 비롯하여 CNTs 및 Graphene 등의 첨단 탄소소재를 판재의 표면에 코팅 또는 판재 내부에 분산시켜 금속기 나노탄소복합재(MMNCC: Metal Matrix Nano Carbon Composites)의 제조 및 기계적 특성 향상을 목적으로 하는 FSP 관련 연구가 다각적으로 수행되고 있다. ${\cdot}$ 마찰교반용접 공정 중의 접합부의 형성 및 금속유동(Metal flow)에 대한 모델링(Modeling) 관련 연구가 다수 진행되고 있으며, 수학적 해석 및 실시간 모니터링을 통한 연구가 의욕적으로 진행되고 있다.
철도 선로전환기는 열차의 진로를 현재의 궤도에서 다른 궤도로 제어하는 장치이다. 선로전환기의 이상 상황은 탈선 등과 같은 심각한 문제를 발생할 수 있기 때문에, 선로전환기의 스트레스를 지속적으로 모니터링 하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 선로전환기가 작동할 때 발생하는 소리 정보를 이용하여 선로전환기의 스트레스를 탐지하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 선로전환기의 동작 시 발생하는 소리 데이터로부터 자질 선택방법을 사용하여 스트레스 탐지에 유효한 감소된 차원의 자질 부분집합을 선택한 후, 기계학습의 대표적 모델인 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 선로전환기의 스트레스 상태 여부를 탐지한다. 테스트용 선로전환기를 실제 구동하며 수집한 소리 데이터를 이용하여, 본 논문에서 제안하는 시스템의 성능을 실험적으로 검증한 바 98%를 넘는 정확도를 확인하였다.
4차 산업혁명에 맞춰 제조·생산의 패러다임 또한 변경되고 있는 상황에서 인더스트리 4.0에 대한 사회적 요구 및 방향은 이미 되돌릴 수 없으며, 그로 인하여 3D프린팅 기술의 확장성과 범용성이 주목받고 있다. 3D 프린터는 제품 개발 비용 감소를 위한 목적으로 개발된 기술로, 최근 3D 프린터 기술특허가 만료되면서 관련 기술이 공개되었고 이를 적용한 다양한 기술이 연구 개발되고 있으며 이로 인해 다양한 특이점이 발견 및 보완되고 있다. 이에 본 연구에서는 3D 프린터 사용에 있어 오프라인에서 기계를 직접 조정하고, 모델링 데이터의 직접 입력을 통해 3D프린팅 시작해야 하는 현재 출력방식에 대한 불편함을 보완하기 위해 다중 3D 프린터에 대한 실시간 온라인 출력요청 및 정상적인 출력물을 기대할 수 있는 모니터링 기능 그리고 다중 3D 프린터에 대한 온라인 실시간 원격관리 기능을 수행하기 위해 IoT 시스템에 대한 설계를 제안한다.
진동 정보를 통해 기계 설비의 상태나 고장 유무를 판단하는 연구들이 다수 진행 중에 있는데, 대부분의 연구에서는 설비에 대한 진동을 모니터링하거나 고장 유무를 판별하여 사용자에게 알리는 수준이다. 본 논문에서는 진동에 의한 고장 진단과 판별을 보다 정교하게 수행하는 선박 엔진의 고장 감지 기법과 시스템을 제안하였다. 일차적으로 이중적 진동 정보 판별 기법을 적용하여 진동 정보를 확인한 다음에 고장 유무를 검사한다. 만일 고장이 발생한 경우에는 진동 정보의 오류 부분만을 이용하여 고장 진동 파형에 대한 오차 범위를 기준으로 어떤 유형의 고장인지를 판별할 수 있는 기법을 적용하였다. 또한 선박의 진동 경향 분석과 엔진 안전 보존을 목적으로 진동 정보를 데이터베이스에 저장하고 추적할 수 있도록 시스템을 구현하였다. 제안 시스템을 선박 엔진의 고장 판별 유무와 고장 진동 파형 감별 인자에 대해 실험을 수행한 결과 고장 유무 판별은 약 100% 정확성을 가졌고 고장 진동 파형의 유형 인식에서는 약 96% 정확성을 가졌다.
무선 센서 네트워크는 산업 공정 제어, 기계 및 자원 관리, 환경 및 서식지 모니터링 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그리고 이러한 분야들에서 무선 센서 네트워크를 사용하는 주된 목적 중 하나는 이벤트 탐지이다. 사용자의 요청에 따른 다수의 이벤트를 탐지하기 위해서는 센서 데이터와 이벤트의 조건들과의 조인(Join) 연산이 필요하다. 만약 이벤트의 조건들이 너무 많고 그에 비해 센서 노드의 저장용량이 작을 경우, 센서 노드에 이벤트의 조건들을 저장하여 인-네트워크 조인(In-Network Join)을 할 수 가없다. 본 논문에서는 다수의 이벤트 조건들과 센서 노드의 제한적인 저장 용량을 고려하여, 에너지 효율적으로 다중 이벤트 탐지를 할 수 있는 조건 병합 기반의 인-네트워크 조인 방법을 제안하고자 한다. 이 방법은 원래의 이벤트 조건들 중에 일부를 병합된 조건으로 대체함으로써, 전체 이벤트의 조건의 개수를 줄인다. 메시지 전송에 대한 예측 모델을 만들어서 조건 병합의 대상을 선택하는 알고리즘에 적용하였다. 실험을 통하여 제안한 예측 모델에 대한 검증을 하고, 기존의 방법에 비해서 제안한 방법의 성능이 우수함을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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