배관 구조물에서는 내부 미세 균열에서부터 국부 좌굴, 볼트 풀림, 피로 균열 등과 같이 다양한 형태의 손상이 복합적으로 발생 가능하다. 이러한 복합 손상은 배관 구조물의 누수, 누유 등의 사고를 야기할 수 있다. 하지만 기존의 단일 스케일 계측 시스템으로부터 복합 손상에 의한 실시간 누수를 진단하기는 매우 어렵다. 본 연구 단계에서는 누수를 야기하는 복합 손상을 효율적으로 진단하기 위하여 선행 연구에서 제안된 압전센서를 이용한 자가 계측 회로 기반의 다중 스케일 계측 시스템을 구조물의 복합 손상 진단에 적용하였다. 자가 계측 회로 기반 다중 스케일 계측 시스템은 크게 두 가지 형태의 신호를 계측한다. 첫 번째 스케일은 임피던스 계측으로부터 특정 주파수 대역폭에 대한 구조 응답을 계측하며, 두 번째 스케일은 유도 초음파 계측으로부터 단일 중심 주파수에 해당하는 구조물의 응답을 계측한다. 복합 손상을 손상 유형별로 분류하기 위하여 E/M 임피던스(Electro-mechanical impedance)및 유도 초음파(Guided wave) 계측으로부터 추출한 특성을 이용하여 2차원 손상지수를 계산하고 이를 지도학습 기반 패턴인식 기법(Supervised learning based pattern recognition) 중 확률론적 신경망 기법(Probabilistic Neural Network, PNN)에 적용한다. 제안된 기법의 적용성 검토를 위하여 파이프 구조물에 인위적으로 다중 손상을 생성시켜 시험을 수행하였다. 본 연구에서 제안된 기법이 실제 배관 구조물에 성공적으로 적용된다면 손상 부재의 거동 및 구조물 성능의 손상에 대한 영향을 효율적으로 진단하고 평가함으로써 배관 구조물의 효과적인 유지관리가 가능할 것으로 예상된다.
유해화학물질 이송관로의 실시간 유지관리를 위하여 파손사전 예방감시를 위한 이중구조 파이프 제작, GIS관망 구축을 위한 측량 및 시공 속성정보 수집을 위한 스마트 폰 앱 프로그램 개발, 실시간 감시를 위한 서버프로그램 개발을 수행하였다. 또한, 파일럿규모의 야외시험시설을 구축하여 시스템 동작여부를 확인하였다. 파손 예방은 파이프에 부착된 센서 케이블을 통하여 감지하도록 하였고, 누수는 압력센서를 일정한 간격으로 설치하여 시험하였다. VRS 측량장비와 스마트폰을 연계할 수 있는 앱 프로그램으로 실시간 자료 수집을 수행할 수 있도록 하였고, 감시 서버프로그램을 통하여 실시간 감시 및 알람이 가능하도록 하였다.
본 논문은 소비자에게 공급되는 수돗물의 공급시설(Water Supply Network)에 IoT 기술을 활용하여 소비자의 물 사용량을 원격으로 검침하고, 공급시설의 누수를 줄여서 원가를 절감하는 스마트 물관리(Smart Water Management) 기술의 적용효과를 검증하였다. SWM 실증모형은 수돗물 공급시설에 원격 누수감지센서, 스마트 미터링(Smart Metering), 초소형 멀티센서를 설치하고, 원격에서 운영현황을 실시간으로 감시하고 소비자에게 수돗물 사용량과 수질을 스마트폰 앱으로 제공하였다. 이때, 소비자가 수돗물 사용량 정보를 이용하여 수돗물을 아껴 쓰는지, 수돗물 수질정보를 이용하여 직접 음용하는지를 조사하였다. 특히, 본 연구에서는 SWM을 실증 적용함으로써 공급시설의 유수율 향상, 수돗물 음용률 향상, 소비자 민원 감소, 운영비용 절감, 수돗물 사용량 절감이 달성되는지를 검증하는데 목적이 있다. 또한 수돗물 공급시설의 IoT 센서, 운영자 모니터링 시스템, 이상발생시 탐사복구 솔루션이 융합된 하나의 SWM 모델을 수립하였으며, 관련 기술 개발을 통해 국내 물산업을 육성하고, SWM을 선진수준으로 확산하였다는데 의의가 있다고 하겠다.
제방안전성 모니터링은 제방파괴로부터 국민의 생명과 재산을 보호하는데 필요한 정보를 얻을 수 있는 하나의 방법이 될 수 있다. 근래에 미국은 2005년 허리케인 카타리나에 의해 2,000여명의 인명손실을 경험하였고 2011년 3월 일본은 도후쿠지역의 초강력 지진에 의한 쓰나미로 인해 수만명의 인명과 후쿠시마 원자력 발전소의 침수로 지금까지 방사능 누출 차단작업을 벌이고 있다. 국내에서는 4대강 복원사업으로 주요 국가 하천 구간에서 홍수 및 체제 불안정에 의한 제방붕괴사고위험이 현격하게 줄어들었으나 제방의 안전성은 더욱 강조되고 있다. 즉 신설된 보 주변, 배수통문 신설구간 그리고 제방누수 예상지점 등에서는 아직 안전한 상태라고 확신할 수 없으며 지속적인 모니터링이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 광섬유를 이용하여 개발한 간극수압 및 온도 센서 등을 위험예상지점에 설치하고 정보시스템을 통하여 어떻게 관리 할 것인가에 대한 사전 검토를 계획하였다. 이를 위하여 제방에 센서를 설치하기 전에 주요 검토사항에 대하여 연구분석하였다. 주요 검토사항에는 설치하고자 하는 지점의 제방거동 메커니즘 예측, 왜 계측시스템을 설치하는지에 대한 목적에 대한 평가, 설치 지점의 제방의 토질공학적 문제점 파악, 모니터링 대상 매개변수 혹은 항목 선정, 조사대상 항목의 변화정도를 예측하여 거동 범위 확정, 적정 계측기기 설치 지점을 선청, 계측기기 선정, 자동화 혹은 실시간 정보시스템에 필요한 사항 결정, 관측에 영향을 미치는 인자들의 기록 계획, 정보의 타당성 확보를 위한 필요사항 정립, 비용의 결정, 장기 예측 계획, 정기 검 보정 및 관리 계획, 자료수집 및 관리계획, 자원의 공조 및 생애주기 비용 등을 포함하였다.
본 연구에서는 기존 배관 가스 누출 감지에 사용되던 음향방출 센서가 실시간 모니터링에 적용될 때 발생할 수 있는 문제들을 개선하기 위해, Macro-fiber composite (MFC) 트랜스듀서를 음향방출 센서로 사용하여 가스 누출 감지 시스템에 적용하였다. 적용 전 MFC의 구조를 최적화하기 위해 구조해석을 진행하여 제작하였고, 그 결과 MFC가 가지는 유연성으로 굴곡진 배관에 잘 밀착되어 AE 신호를 문제없이 수신할 수 있었다. AE 신호 분석 결과 고압 누출, 저압 누출 모두 파라미터 값 변화에 유의미한 결과를 보였으며, 특히, FFT 그래프의 파라미터에서 고압 누출의 경우 누출이 없는 경우 대비 120~626%의 변화량, 저압 누출의 경우 9~22%의 변화량을 보였다. 또한, 누출 발생 부위에서의 거리에 따라, 거리가 멀수록 이러한 파라미터 변화량이 줄어드는 경향을 보여, 추후 파라미터 변화량 감지를 통해 누출 감지가 가능할 뿐만 아니라, 변화량으로부터 누출 발생 위치를 파악할 수 있을 것으로 보인다.
한국원자력연구원 내에 위치하는 지하연구시설의 안정적인 운영을 위하여 터널 내 벽면과 주변 사면의 지반변위 및 온도 변화를 실시간 감시할 수 있는 시스템을 구축하였다. 이 시스템은 광섬유센서케이블의 센서 기능을 활용하여 케이블 전체가 하나의 센서 기능을 하는 분포개념의 온도 및 변형을 측정기법을 이용한 것으로서 기존의 특정지점 계측방법과는 확연하게 차별된다. 이 기법은 구조물의 특성에 따라 선택적으로 탄력적 적용이 가능하여, 최대 매 1 m 간격으로 총연장 30 km까지 하나의 운영체계로 감시할 수 있는 기능을 가지고 있다. 변형특성의 계측 범위는 1 m 당 1 mm 변위 크기까지 계측이 가능하며, 변위 발생 위치와 변위가 진행하는 방향까지 계측 가능하다. 온도는 $0.01^{\circ}C$ 해상도를 가지며 케이블 종류에 따라 $-160{\sim}600^{\circ}C$까지 계측이 가능하다. 지하연구시설에서 1년 간의 모니터링 결과, 터널 벽면 및 주변 사면에서 뚜렷한 변위 혹은 거동은 확인할 수 없었으나, 지하수 누출에 의해 점진적으로 영향이 미칠 것으로 예상되는 징후를 확인하였다. 이로서 숏크리트로 처리한 터널 벽면의 균열변형 및 붕괴/낙반사고를 사전에 감지하고, 암반 내 지하수위의 등락과 함께 연구 터널내 환기상태를 감시, 관리할 수 있는 시스템을 구축하게 되었다. 이 외에도 이 시스템은 복잡한 구조를 갖는 플랜트의 변형은 물론 장대 구조물과 고층빌딩, 대형선박, 장대 교량, 댐과 송수관로 및 지하철 등의 안전 유지상태 및 누수 등의 감시에도 적용 가능하다. 특히 온도 변화 감시 기능은 목재 건조물에도 효과적으로 이용할 수 있다.
포화된 흙의 전기적인 특성은 흙 주위에 있는 간극수의 전기전도도에 크게 의존하므로, 흙의 전기전도도 변화를 이용하여 지반속으로의 오염물 침투를 감지하는데 널리 활용되고 있다. 본 연구의 목적은 포화시료에 대해 염분비와 납의 농도 변화에 따른 흙의 전기적 특성 변화를 조사하는 것이다. 전기저항과 시간영역반사법 신호측정을 위한 센서를 매설한 원통형 셀 내부에 담수 및 염분 농도 1%, 2% 그리고 3%의 염수용액을 0~10mg/L 사이의 6가지 납 표준용액과 혼합하여 수용액을 준비하였다. 이후 수용액 속에 건조시킨 모래시료를 수중강사법을 이용하여 조성하였다. 조성된 포화시료에 대해 셀 내부에 설치된 센서들로부터 전기저항과 시간영역반사법 신호를 측정하고 이 결과로부터 전기전도도를 산정하였다. 실험 결과, 주파수 1kHz에서 측정된 전기저항으로 부터 산정한 전기전도도는 납의 농도가 증가함에 따라 연속적으로 증가하는 것으로 나타났으므로 전기저항으로부터 산정한 전기전도도가 오염정도를 파악하기 위해 사용될 수 있는 것으로 나타났다. 또한 시간영역반사법으로부터 산정한 전기전도도의 경우 저농도에서의 납의 농도 변화에도 전기전도도가 변화하지만, 납의 농도가 증가함에 따라 변화 정도는 점차 감소하는 것으로 나타났다. 즉, 시간영역반사법은 중금속 누출여부를 조사하는데 적합한 것으로 평가되었다. 본 연구는 전기저항과 시간영역반사법의 상호보완적인 특성을 활용한다면 해안 및 해양환경에서도 중금속의 누출 및 오염을 감지할 수 있음을 보여준다.
국외의 상수도 원격검침 시스템 내 데이터 전송방식은 도시 규모, 계량기의 밀도, 전력공급 여부 및 통신망의 설치 여부 등을 종합적으로 고려하여 결정되었다. 대부분의 스마트워터미터 제조업체들은 계량기의 부호기가 공급하는 판독 내용(데이터)을 전송할 검침단말기와 근거리 통신망(neighborhood area network)을 연계하여 개발 및 판매하였으며, 자체 소유 통신 프로토콜을 사용하여 라디오 주파수(RF) 통신 기술을 사용하고 있다. 광역통신망(wide area network)의 경우, 노드(말단의 계량기 및 센서)들과 이에 연결된 통신망 들을 포함한 네트웍의 배열이나 구성이 스타(star), 메쉬(mesh), 버스(bus), 나무(tree) 등의 형태로 통신망이 구성되어 있으나, 스타와 메쉬형 통신망 구성형태가 가장 널리 활용되는 것으로 조사되었다. 시스템 통합운영관리 업체들인 IBM, Oracle, Itron 등은 용수 인프라 관리 또는 통합네트워크 솔루션 등의 통합 물관리 시스템(integrated water management system)을 개발하여 현장적용을 하고 있으며, 원격검침 시스템을 통해 고객들의 현재 소비량과 과거 누적 소비량, 누수 감지 서비스 및 실시간 요금 고지 등을 실시간으로 웹 포털과 앱을 통해 제공하고 있다. 또한, 일부 제조업체들은 도시 용수공급/소비 관리자가 주민의 용수사용량을 모니터링하여 일평균 용수사용량 및 사용 경향을 파악하고, 누수를 검지하여 복구 및 용수 사용 지속가능성 지수를 제시하고, 실시간으로 주민의 용수사용량 관련 데이터를 모니터링하여 용수공급의 최적화를 위한 의사결정지원 서비스를 용수공급자에게 제공하고 있다. 최근에는 인공지능을 활용해 가정용수의 용도별(세탁용수, 화장실용수, 샤워용수, 식기세척용수 등) 사용량 곡선을 패터닝하여 profiling 기법을 도입해, 스마트워터미터에서 용수사용량이 통합되어 검지될 시 용수사용량의 세부 용도별 re-profiling 기법을 도입하여 가정용수내 과소비되는 지점을 도출 후 절감을 유도하는 기술이 개발 중이다. 또한, 미래 용수 사용량 예측을 위해 다양한 시계열 자료를 분석하는 선형 종속 모형(자기회귀모형, 자기회귀이동평균모형, 자기회귀적분이동평균모형 등)과 비선형 종속 모형(Fuzzy Logic, Neural Network, Genetic Algorithm 등)을 활용한 예측기능이 구축되어 상호 비교하여 최적의 용수사용량 예측 도구를 제공되고 있다.
Copper Filter Dryer(CFD)는 냉동 및 냉방 시스템에서 냉매의 순환 시 불순물을 제거하여 깨끗한 냉매를 유지하는 역할을 하며, CFD의 결함은 냉동 및 냉방 시스템의 누수, 수명 저하 등 제품의 결함으로 이어질 수 있어 품질보증이 필수적이다. 기존에는 품질 검사 단계에서 작업자가 검사하고 결함을 판단하는 방법이 주로 사용되었으나, 이러한 방법은 주관적으로 판단하기 때문에 정확하지 못하다. 본 논문에서는 CFD 축관 및 용접 공정 과정에서 발생하는 결함을 검출하고 기존의 품질 검사를 대체하기 위해 YOLOv7 객체 감지 알고리즘을 사용하여 결함을 검출했고, F1-Score 0.954, 0.895의 검출 성능을 확인하였다. 또한, 결함 이미지의 Timestamp에 해당하는 센서 데이터 분석을 통해 용접 과정 중 발생하는 결함의 원인을 분석하였다. 본 논문은 CFD 공정 중 발생하는 결함을 검출하고 원인을 분석함으로써 제조 품질보증과 개선 방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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