본 논문에서는 감도를 향상시키고 저압력 범위에서 다이어프램의 휨을 감소시킴으로서 선형성이 향상되도록 한 센터 보스(center boss) 다이어프램 구조를 갖는 압력센서를 설계 하였다. 설계한 센터보스형 압력센서의 최대 휨은 $0.125{\mu}m$, 최대 응력은 $2.24{\times}10^{7}\;Pa$, 최대 스트레인은 $132\;{\mu}strain$, 감도는 27.67 mV/V.psi로서 휨은 다이어프램 두께의 약 1/160, 정사각형 구조일때의 1/35로 감소하였고 감도는 정사각형 구조일때보다 19배정도 증가하였다.
비 구조적인 주면 환경에서 평면 팔레트(planar pallet)를 포크리프트(forklift)로 적재하거나 하역하기 위한 물류용 재료운송 로보트 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 음향(acoustic)센서와 시각(visual) 센싱데이타를 사용하여 팔레트에 지정된 2개의 스롯(slot)의 위치를 결정하고 포크리프트를 팔레트의 스롯에 인게즈(engage) 한다. 본 연구에서는 재료운송 시스템의 복잡성을 줄이기 위해서 폴라로이드(Poraloid) 음향센서의 3차원 거리 데이터와 CCD 카메라에서 얻은 2차원 시각 네이타를 통합하는 방법을 개발한다. 2개의 다른 소스로부터 얻은 데이타는 서로의 미비점을 보안하며 재료운송 로보트 시스템을제어하기 위한 효율적인 알고리즘을 제공한다. 카메라는 far-away vision 개념에 의한 음향센서의 선형 스캔닝(scanning) 대역을 우선 결정한다. 선형 스캔닝에 의하여 얻어지는 거리 데이타(range Map)는 least mean square방법을 사용하여 팔레트의 위치와 자세(position and orientation)를 결정한다(near vision). 팔레트에 대한 위치와 자세가 결정되면 다시 시각센서를 이용하여(close vision) 에지(edge)탐지와 Hough transfrom 기술을 적용하여 팔레트에 대한 포크리프트의 인게이지먼트 위치를 구한다. 개발된 시스템은 하드웨어와 소프트웨어로 구현하고 평가하며 실험적인 결과도 제시한다.
선형 로봇은 자동화 시스템에서 부품의 이송이나 위치 결정에 널리 사용되며 보통 높은 정밀도가 요구된다. 선형 로봇을 응용한 시스템의 제작회사에서는 로봇의 이상 유무를 작업자가 판단하는데, 작업자의 숙련도에 따라 이상 상태를 판단하는 정확도가 달라진다. 최근에는 인공지능 등의 기술을 사용하여 로봇 스스로 이상을 검출하는 방법에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 전이 학습을 이용하여 선형 로봇의 볼 스크류 정렬 이상과 선형 레일 정렬 이상을 검출하는 시스템을 제안하고 가속도 센서와 토크 센서 정보를 이용한 별개의 실험을 통해 제안한 시스템의 이상 검출 성능을 검증 및 비교한다. 센서로부터 얻어진 신호를 스펙트로그램 이미지로 변환한 후, 영상 인식 인공지능 분류기를 사용하여 이상의 종류를 진단하였다. 제안한 방법은 선형 로봇뿐만 아니라 일반적인 산업용 로봇에도 적용할 수 있을 것으로 기대한다.
CANFLEX 연료봉 다발의 3000 시간 내구성 시험 기간 동안 속도센서를 사용하여 압력관 내부에 장전된 연료봉 다발의 진동을 측정하였다. 압력관 내부에 장전된 연료봉의 진동측정은 고온, 고압, 그리고 공간적 제약 때문에 가속도계나 스트레인 게이지 같은 접촉센서로는 측정할 수 없다. 비접촉 센서를 사용하면 이러한 난점을 해결하고 압력관 내부에 장전된 연료봉 다발의 진동을 측정할 수 있다. 속도센서는 비접촉 센서로서 가우스(gauss)의 크기를 감지하여 전압을 출력하는 센서이지만, 측정거리, 주파수, 그리고 속도와 가우스가 비선형이기 때문에 교정을 한 후에 사용하여야 한다. 본 본문에는 속도센서의 교정방법과 압력관 내부에 고온, 고압의 유체가 흐를 때 발생하는 연료봉 다발의 진동특성을 구하였다.
전류센서는 전기차 시대의 도래와 함께 전기차의 주용 부품으로써, 차량용 전기가 충방전하는 동안의 전류의 흐름을 측정하고, 전지관리시스템이 모니터링하는 목적으로 사용되어 진다. 본 논문은 Hall-effect를 이용하여 전류에 의해 의기된 자장이 자성코어에 집중되어 코어의 공극에서 측정되도록 전류센서를 구성하였다. 공극간의 자속을 측정하기 위하여, GaAs 게열의 Hall 센서가 사용되었다. 본 논문이 제안하는 센서는 측정 결과, 출력 특성의 선형성과 온도 안정성이 우수한 것으로 나타났다. 이는 제안된 전류센서가 산업용으로 적용이 가능함을 보여준다.
파장가변형 광섬유레이저로 광섬유격자 센서어레이를 복조하는 방법을 제안하였다. 레이저의 출력파장을 시간지연 샘플링으로 분석하고 이를 이용하여 기존 시스템의 비선형적 동작특성을 개선하였다. 계산된 파장값은 센서어레이 출력파평의 각 피크에 할당되어 파장가변필터의 비선형성에 영향받지 않고 가해진 물리량에 대하여 항상 선형적인 출력을 얻게 하였다. 실험을 통하여 약 20 pm의 분해능을 얻었으며 이는 고속의 위상변조를 사용할 경우 크게 개선될 수 있음을 보였다.
2016, 2017년 경주와 포항에서 발생한 규모 5.4 이상의 지진 당시 건물에 많은 피해가 속출함에 따라 지진 발생 시 건물 안전에 관한 관심이 증가하고 있다. 이러한 이유로 지진 등의 재난 상황 시 건물의 위험도를 신속하게 판단할 수 있는 방법론이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 지진 등의 재난 상황 시 건물 안전에 위협이 될 수 있는 건물 기울기에 대한 위험도를 자이로 센서 데이터에 기반해 산출하는 시스템을 제안한다. 본 논문에서는건물 기울어짐 데이터를 확보함에 어려움이 있어 모의 거동 환경을 구축하여 데이터를 수집 및 분석하였다. 제안된 시스템은 자이로 센서로부터 수집된 실시간 기울기 데이터를 Mean Filter를 통해 데이터 평탄화 및 선형화를 수행 후 머신러닝 기법중 하나인 선형 회귀 알고리즘을 적용해 건물 기울기를 추정한다. 이후 국토교통부에서 고시한 건물 기울기 위험도 산출표를 바탕으로 측정된 기울기의 위험도를 산출한다. 해당 시스템은 실제 지진 등의 재난 발생 시 실시간 건물 기울기 위험 판단을 통해 신속한 재난 의사 결정에 도움이 될 것으로 기대된다.
대부분의 무선 센서 네트워크를 활용한 어플리케이션에서는 네트워크를 설치한 후 언제까지 작동해야 하는 지를 나타내는 목표 수명(target lifetime)을 가진다. 하지만 무선 센서 네트워크는 많은 경우에 각 센서 노드들이 배터리를 이용하여 작동하기 때문에 목표 수명을 만족시키는 것은 쉬운 문제가 아니며 이를 달성하기 위해서는 에너지 효율적인 라우팅 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크의 목표 수명을 만족시키기 위한 라우팅 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 선형 프로그래밍(Linear Programming)을 이용하여 에너지 효율적인 경로를 찾는 동시에 감지 비율(sensing rate)을 조절함으로써 무선 센서 네트워크의 목표 수명을 만족시킨다. 시뮬레이션을 통해 제안한 기법의 성능을 다른 기법들의 성능과 비교한다.
다중 트림 상태에서 헬리콥터용 소형 터보샤프트 엔진에 부착된 센서의 고장을 검출하기 위한 방법을 제시한다. 먼저 헬리곱터의 엔진, 로터, 되먹임(feedback) 제어루프가 포함된 비선형 모델을 구하고 다중 트림 상태에서의 선형 모델을 추출하였다. 고장 검출 방법은 칼만필터에 기반한 방법을 채용하였는데 트림 상태가 변화할 때에 필터의 추정값이 연속적으로 변화하도록 상태변수 초기값을 재구성하였다. 또한 어떠한 센서가 고장이 일어났는지 구분할 수 있도록 어떤 센서의 고장을 검출한 다음 문제가 없는 경우 다음 센서의 고장 검출을 수행하는 단계적인 방법을 사용하였다. 시뮬레이션을 통하여 제시한 방법이 다중 트림 상태에서 각 센서의 고장을 잘 검출함을 보였다.
본 논문에서는 위치 센서 없이 영구자석 선형 전동기의 초기 자극 위치를 추정하는 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 선형 전동기의 고주파 특성을 이용하여 초기 자극 위치를 추정한다. 정지 좌표계 상에서 고주파 전압을 주입하였을 때 유도되는 전류 데이터를 추출하여 분석한 결과, 전류 파형과 기준 신호와의 위상 차이가 자극의 위치에 따라 180도의 주기를 가지고 달라짐을 확인하였다. 이러한 위상 차이와 자극의 위치 사이의 관계를 이용하여 초기 위치를 추정할 수 있다. 제안하는 방법은 이동자의 움직임을 필요로 하지 않으므로 선형 전동기의 수직 방향 움직임을 필요로 하는 분야에서 위 센서 없는 제어에 효과적으로 사용될 수 있다. 실험을 통해 알고리즘의 타당성 및 효과를 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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