Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2019.07a
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pp.141-142
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2019
본 논문에서는 현대사회에서 스마트 폰 보급의 활성화와 좋지 않은 자세로 오래 앉아 있는 학생들이 자가적으로 척추 측만증을 진단하여 스스로 인지하게 하는 것이 목표이다. 척추측만증은 통증이 나타나지 않아 질병으로인해 병원에서 진료받지 않으면 자가적으로 판단하기 어려울 뿐만 아니라 방치하면 추간판 탈출증 등 여러 척추 질환에 노출 되기 쉽다. 질환을 예방 하기 위해 자이로 센서와 균형센서를 이용하여 집이나 재활트레이닝 센터 및 학교 등에서 자가적으로 판단을 할 수 있다. 센서를 통한 자가적인 진단 정보는 휴대폰의 어플리케이션으로 전달되어 척추 측만증의 정도를 알 수 있고 그에 따른 운동방법이나 자세 교정 방법등을 알려주고 운동 프로그램을 설계하는 시스템을 개발하는데 목적이 있는 연구이다.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.39
no.1
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pp.37-43
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2015
Structural health monitoring (SHM) techniques based on the use of active-sensing piezoelectric (PZT) materials have received considerable attention. The validation of the PZT functionality during SHM operation is critical to successfully implementing a reliable SHM system. In this study, we investigated several parameters that affect the admittance-based sensor diagnostic process. We experimentally identified the temperature dependency of the active-sensor diagnostic process. We found that the admittance-based sensor diagnostic process can differentiate the adhesion conditions of bonding materials that are used to install a PZT on a structure, which is important when designing a sensor diagnostic process for an SHM system.
Jo, HyeJin;Jung, Hwee Kwon;Park, Tong il;Park, Gyuhae
Composites Research
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v.28
no.4
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pp.148-154
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2015
In order to detect damage in early stages and properly maintaining structures, the structural health monitoring technology is employed. In most cases, active-sensing SHM needs many piezoelectric (PZT) sensors and actuators. Thus, if there is a defect on PZT used for active-sensing SHM, the structural status could be misclassified. This study, for reliable SHM performance, investigated to detect defects of sensors by using the admittance-based sensor diagnostics. This study also introduced an algorithm that can diagnose sensor defects based only on data measured from the sensors in case that information about the changes in adhesive and environmental investigation, this study confirms that the proposed algorithm could be efficiently applied to real-world structures in which a significant temperature variation could take place.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.05a
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pp.487-489
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2016
In this paper, quad copter provides a method for preventing the possibility of accident in the air during a formation flight. The existing studies had a few studies upon the falls because quad copter formation flight was generally implemented indoors. Therefore, in this paper, we provide a self-diagnosis system to prevent a secondary accident for mismatching the Proportional-Integral-Derivative(PID) and detecting an abnormal communication modules each others in formation flying system. Scheme to be proposed, a system is that when one of the node meets a problem, the header node is sending the information of the current state to the server in the first and making a diagnosis itself in order to avoid the problems caused by dropping from the air. Therefore, if the difference between PID value of header node and slave node is greater than specified values or if it detects a defective sensors and communication modules, the proposed system is set to provide for moving toward a safe place. As a result, we expect that this proposed system is possible to minimize additional incidents by self adjusting the height through a self-diagnosis discovering flawed the acceleration sensor, gyro sensor and various attached sensors.
Today, due to the increase in global population growth, the international community is discussing solving the food problem. The aquaculture industry is emerging as an alternative to solving the food problem. For the innovative growth of the aquaculture industry, smart fish farms that combine the fourth industrial technology are recently being distributed, and full-cycle digitalization is being promoted. Water quality sensors, which are important in the aquaculture industry, are electrochemical portable sensors that check water quality individually and intermittently, making it impossible to analyze and manage water quality in real time. Recently, optically-based monitoring sensors have been developed and applied, but the reliability of monitoring data cannot be guaranteed because the state information of the water quality sensor is unknown. Therefore, this paper proposes an algorithm representing self-diagnosis status such as Failure, Out of Specification, Maintenance Required, and Check Function based on monitoring data collected by water quality sensors to ensure data reliability.
최근 이슈가 되고 있는 무선 센서 네트워크를 기반으로 빌딩 주변의 환경 정보를 감시하고, 실시간 관리가 가능한 시스템을 개발하였다. 센서에 의한 환경 정보는 빌딩의 안전감시와 진단 그리고 효율적 에너지관리를 위한 분석용 데이터로 사용된다. 이러한 환경 정보에는 온도, 습도, 진동, CO2 등과 같은 센서가 있으며, 이러한 센서들로부터 오는 환경 정보를 저전력, 저비용, 자가 구성이 가능한 무선 센서 네트워크기술을 이용함으로써 단기적으로는 빌딩의 안전진단이나 온, 습도와 같은 환경정보를 얻을 수 있으며, 장기적으로는 유지 보수의 비용문제를 효율적으로 줄일 수 있고, 실시간 정보 수집과 자가 구성에 의한 에너지 절감이 가능하다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크를 이용한 빌딩 모니터링 시스템을 정의하고, 시스템을 설계한 후 실험을 통하여 향후 무선 센서 네트워크의 빌딩 및 건축물로의 적용 가능성을 검증하였다.
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.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2021.07a
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pp.337-338
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2021
본 논문에서는 스마트 콘택트 렌즈를 이용한 건강 관리 어플리케이션을 제안한다. 기존에 연구되고 있던 스마트 콘택트 렌즈에 있는 센서들을 통해서 렌즈 사용자의 생체 데이터를 수집하고 수집한 데이터를 수치화 하여 당뇨병, 녹내장, 간략한 스트레스 지수 까지 시각화 하여 보다 편하게 자가 진단하고 예방하는데 그 목적이 있다. 렌즈의 구성으로는 생체 데이터를 수집하는 센서는 포도당 농도 측정 센서, 안압 측정 센서, 코르티솔 호르몬 측정 센서가 있고, 어플과 연동하기 위한 통신 센서가 포함 된다. 이후 수집된 데이터를 수치화 한 후 어플 화면에 시각화하여 사용자가 각 항목을 확인하는데 있어서 편리 할 수 있다. 많은 사용자들의 데이터가 모이면 이를 빅데이터로 구성한 뒤 건강관련 부서와 연동하여 기존에 의사들이 더 정확한 진단을 할 수 있도록 지원한다. 또한 사용자들은 어플을 사용하면서 예방하는데 큰 목적을 둔다.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2011.04a
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pp.315-318
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2011
본 논문에서는 구조물 연결부의 실시간 손상 검색을 통해 이상이 감지되었을 경우 자가치유까지 가능한 지능형 볼트접합부 시스템에 관한 실험적 연구결과가 제시되었다. 지능형 센서인 PZT센서의 전기-역학적 커플링 특성을 이용한 전기역학적 임피던스 기반의 구조물 건전성 평가 방법이 사용되었다. 전기역학적 임피던스의 측정을 통한 계측값을 베이스라인 값과 비교하는 손상 평가를 통해 구조물 볼트접합부의 볼트풀림 손상을 진단하고, 손상은 손상지수 RMSD를 통하여 정량화되었다. 볼트접합부의 손상이 감지되었을 경우 형상기억합금(SMA) 와셔에 부착되어있는 히팅 필름에 전원을 가함으로써 형상기억합금에 열을 가하고, 가열된 형상기억합금 와셔는 축방향으로 팽창을 함으로써 잃었던 볼트의 토크력을 회복시켜주었다. 실험 결과, 제안된 전기역학적 임피던스 기반의 구조물 건전성 평가기법과 형상기억합금 와셔 기반의 볼트접합부 자가치유 시스템의 성능 평가와 검증이 이루어졌다.
This paper describes the smart structural system that uses smart materials for real-time monitoring and active control of bolted joints in steel structures. The impedance-based structural health monitoring (SHM) techniques, which utilize the electro-mechanical coupling property of piezoelectric materials, was used to detect loose bolts in bolted joints. By monitoring the measured electrical impedance and comparing it with the measured baseline, a bolt loosening damage was detected. The damage was evaluated quantitatively using the damage metrics in conductance signature with respect to the healthy states. When loosening damage was detected in the bolted joint, the external heater actuated the shape memory alloy (SMA) washer. Then the heated SMA washer expanded axially and adjusted the bolt tension to restore the lost torque. An experiment was conducted by integrating the piezoelectric-material-based SHM function and the SMA-based active control function on a bolted joint, after which the performance of thesmart self-healing joint system was investigated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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