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.
압전소자(Piezoelectric transducer, PZT)는 구조물의 안정성 평가를 목적으로 하는 구조 건전성 모니터링 기법(Structural Health Monitoring, SHM)의 센서(sensor) 및 구동기(actuator)로 많이 활용되고 있다. 사용되는 센서 및 구동기의 성능을 사전에 파악하고, 잔존수명 및 결함을 탐지하는 센서 자가 진단법은 안정적인 SHM의 결과를 얻기 위해 매우 중요한 절차이다. 본 연구에서는 Admittance 값을 기반으로 한 센서 자가 진단절차를 통하여 압전체 센서의 결함을 탐지하였으며, 센서 진단과정에 영향을 줄 수 있는 접합층 및 온도 등의 영향인자에 대해 실험적 분석을 실시하였다. 분석 결과 Admittance와 온도 및 접착제의 상관관계를 파악할 수 있었으며, admittance를 기반으로 한 센서 자가 진단 절차를 통해 센서의 접착상태와 접착제의 성능평가가 가능함을 검증하였다.
구조건전성 모니터링은 구조물에 발생된 손상을 조기에 감지 및 적절한 유지보수를 통해 재정적 혹은 인명 피해를 방지하기 위해 실시된다. 대부분의 능동센싱 기반 구조건전성 모니터링에서는 많은 수의 압전체(piezoelectric transducer) 센서와 구동기(actuator)를 필요로 한다. 구조건전성 모니터링 시 사용된 압전센서에 결합이 존재하는 경우, 구조물의 상태진단에 문제가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 신뢰성 있는 구조건전성 모니터링 결과를 위해 임피던스 기반 센서 자가 진단법을 사용하여 다수 센서의 결함을 탐지하였다. 또한 사용된 접착제와 센서의 정보가 충분치 못한 경우, 사용된 센서로부터 측정된 데이터만을 토대로 센서결함 진단을 위한 알고리즘을 소개하였다. 알고리즘이 적용 가능한 온도 범위를 실험적으로 분석함으로써 개발된 기법이 실제 환경에서 응용이 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 쿼드콥터 편대비행 중 오류로 인해 높은 공중에서 추락할 경우 발생 가능한 문제들을 예방하는 방법을 제안한다. 기존 연구에서는 쿼드콥터 편대비행을 실내에서 구현하기 때문에 추락할 경우를 생각할 필요가 없었다. 본 연구는 비행 중 헤더노드의 Proportional-Integral-Derivative(PID) 값과 일치하지 않거나 쿼드콥터에 부착된 센서나 통신모듈 이상이 생길시 자가진단을 한 뒤 비행을 중지하여 2차 사고를 방지한다. 제안하는 방안은 쿼드콥터 편대비행 중 한 노드에 문제가 발생했을 시 추락을 방지하기 위해 헤드노드가 현재 상태를 서버로 전송하고 자가 진단하여 고도를 조절하는 시스템이다. 따라서 헤더노드와 비교한 PID 값의 차이가 지정된 값 이상이거나 센서나 통신모듈을 진단을 하여 결함을 발견했을 시 정지하여 안전한 곳으로 이동한다. 이 시스템은 가속도센서, 자이로센서, 다양한 센서들의 결함을 자가진단을 통해 발견하며 고도를 조절함으로 추가적인 피해를 최소화할 수 있다.
오늘날, 세계 인구성장률의 증가로 국제사회는 심각하게 식량문제 해결을 논의하고 있다. 식량문제 해결을 위한 대안으로는 양식산업이 대두되고 있다. 최근 양식산업의 혁신성장을 위해 4차 산업기술을 융합한 스마트 양식장이 보급되고 있으며, 전주기적 디지털화가 추진되고 있다. 양식산업에서 중요한 수질센서는 전기화학방식의 휴대용 센서를 사용하고 있으며, 이를 이용하여 개별적, 간헐적으로 수질을 체크하고 있어서 양식장 수질을 실시간 분석하고 관리하기가 불가능하다. 최근 광학 기반의 모니터링이 가능한 수질센서들이 개발되어 현장에 적용되고 있다. 그러나 수질센서의 상태정보를 알 수 없기 때문에 모니터링 데이터의 신뢰성을 보장할 수 없는 상황이다. 따라서, 본 논문에서는 데이터의 신뢰성을 확보할 수 있도록, 수질센서가 수집하는 모니터링 데이터를 기반으로 고장, 기준일탈, 유지보수, 점검 등의 수질센서 자가진단 상태를 파악할 수 있는 알고리즘을 제안한다.
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.
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.
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.
본 연구는 압전 센서를 이용한 구조물의 실시간 모니터링과 강구조물 볼트접합부의 동적 컨트롤이 가능한 자가치유 시스템에 관한 것이다. 볼트접합부의 볼트 풀림 손상 탐색을 위해서 압전 물질의 전기역학적 커플링 성질을 이용하는 임피던스 기반의 구조물건전성평가 기법을 이용하였다. 계측된 임피던스 값을 기준치 값과 비교함으로써 볼트 풀림 손상 진단이 가능하다. 볼트 풀림 손상은 손상지수를 이용하여 정량적으로 평가되어지고, 손상이 진단되면 형상기억합금 와셔에 감겨있는 외부히터가 와셔에 열을 가하게 된다. 열이 가해진 형상기억합금 와셔는 축방향으로 팽창하고, 볼트접합부는 볼트풀림으로 인해 잃어버린 토크력을 회복하게 된다. 압전 센서를 이용한 임피던스 기반의 구조물건전성 평가기법과 형상기억합금 기반의 볼트접합부 동적 컨트롤 기능과 이를 이용한 자가치유 볼트접합부 시스템의 적용가능성과 성능을 실험을 통해 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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