• 한국전산구조공학회논문집
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• 제32권4호
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• pp.265-272
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• 2019

본 연구에서는 영상기반 딥러닝 및 이미지 프로세싱 기법을 이용한 볼트풀림 손상검출 기법을 제안하였다. 이를 위해 먼저, 딥러닝 및 이미지 프로세싱 기반 볼트풀림 검출 기법을 설계하였다. 영상기반 볼트풀림 검출 기법은 볼트 이미지 검출 과정 및 볼트풀림 각도 추정 과정으로 구성된다. 볼트 이미지의 검출을 위하여 RCNN기반 딥러닝 알고리즘을 이용하였다. 영상의 원근왜곡 교정을 위해 호모그래피 개념을 이용하였으며 볼트풀림 각도를 추정을 위하여 Hough 변환을 이용하였다. 다음으로 제안된 기법의 성능을 검증을 위하여 거더의 볼트 연결부 모형을 대상으로 볼트풀림 손상검출 실험을 수행하였다. 다양한 원근 왜곡 조건에 대하여 RCNN 기반 볼트 검출기와 Hough 변환 기반 볼트풀림 각도 추정기의 성능을 검토하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.823-824
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• 2016

일반적으로 배전반, 분전반, 전동기제어반(Motor Control Center;MCC)은 집단거주지역, 빌딩, 학교, 공장, 항만, 공항, 상하수 처리장, 변전소, 중공업 플랜트 등의 광범위한 전력 수용가에 설치되어 특고압의 전력을 해당 설비들에 요구되는 전압으로 변환하여 공급하는데 사용된다. 이와 같은 배전반, 분전반, MCC에 포함되는 전기설비의 사고는 부스바 접속부의 열화에 의한 사고, 부스바의 접점 및 연결 부위에서의 접촉 불량에 의한 사고, 부스바 접속부의 과열 현상에 의한 사고로 구분된다. 본 논문에서는 부스바 접촉부의 볼트 및 너트의 풀림상태, 접촉부 열화 측정이 가능하며, 배전반 내부온도와 부스바 온도를 측정하여 추이변화에 대한 감시기능이 있는 부스바 접촉부 체결상태 모니터링 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 정량적인 부스바 체결상태 검출과 부스바 현재온도 검출의 이중적인 센싱에 의해 부스바 접촉부 정상여부 판별이 가능하여 전기설비 사고를 줄일 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제10권6호
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• pp.57-65
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• 2006

본 논문에서는 구조물의 전역적인 손상도 평가와 국부 구조 연결부의 손상 검색을 동시에 수행할 수 있는 하이브리드 구조 손상 모니터링 체계가 제시되었다. 하이브리드 손상 모니터링 체계는 진동기반 기법과 전기/역학적 임피던스 기법으로 구성되었다. 진동기반 기법은 구조물의 모드특징의 변화를 사용하여 구조물의 전역적 특성의 변화를 감지하고, 전기/역학적 임피던스 기법은 PZT 센서의 저항 변화를 사용하여 국부 구조 연결부의 손상 여부를 검출한다. 제안된 하이브리드 모니터링 체계를 검증하기 위해 구조 연결부의 볼트 풀림 상황을 손상 시나리오로 선택하였으며, 가속도 응답과 임피던스 응답 신호가 계측되었다. 실험 결과, 제안된 하이브리드 모니터링 체계를 통해 구조물의 전역적 손상 상태와 국부 구조 연결부의 손상을 정확하게 모니터링 할 수 있었다.