본 논문은 콘크리트의 양생 강도 발현을 모니터링하기 위하여 매립형 압전 센서를 이용하여 콘크리트 내부의 임피던스 및 유도초음파 신호를 측정함으로써, 콘크리트의 양생 강도를 실시간 추정할 수 있는 기법을 개발하였다. 임피던스 및 유도초음파 신호는 구조물의 물성을 나타내며 특히 양생 기간 중 임피던스 및 유도초음파의 변화는 해당 콘크리트 구조물의 강도변화를 나타낼 수 있다. 이를 이용하여 매립형 압전 센서로부터 저비용의 셀프 센싱 기반 임피던스 및 유도초음파를 계측하여 콘크리트의 임피던스 공진 주파수 및 유도초음파의 전달 강도를 측정하고 측정된 신호를 통하여 콘크리트 양생 강도를 추정할 수 있게 된다. 제안된 기법의 적용가능성을 검증하기 위하여 설계 압축강도 30MPa의 콘크리트 슬라브 내부에 매립형 압전 센서를 매립하고 양생기간 동안 임피던스 및 유도초음파 신호를 측정, 비교 분석 하였다. 측정된 신호 및 압축강도를 통하여 임피던스 및 유도초음파 기반 강도 추정 모델을 도출하고 보다 높은 정확도를 얻기 위해 다중스케일 강도 추정 모델을 개발하였다. 결과적으로 본 연구를 통해 매립형 압전 센서를 이용하여 콘크리트의 양생 강도를 실시간 모니터링할 수 있음이 검증되었다.
최근 사회 기반 시설물에서 구조물의 안전성 및 적정 성능 수준을 확보하기 위하여 구조물의 결함 빛 노후화에 의한 성능 저하 등을 상시적으로 모니터링하기 위한 관심이 높아지고 있다. 이 중 배관 구조물은 국가 주요 자원의 수송을 책임지는 핵심 사회 기반 시설물임에도 불구하고 지중에 매립된다는 위치적 특성 상 상시적으로 구조물의 상태를 모니터링하기는 매우 어렵다. 또한 배관 구조물에서는 내부 미세 균열에서부터 국부 좌굴, 볼트 풀림, 피로 균열 등과 같이 다양한 형태의 손상이 복합적으로 발생 가능하다. 따라서 본 연구에서는 이러한 복합 손상을 효율적으로 진단하기 위하여 압전센서를 이용한 자가 계측 회로 기반의 유도 초음파 계측 시스템을 복합 손상 진단에 적용하였다. 유도 초음파 자가 계측으로부터 특정 중심 주파수에 해당하는 구조물의 웨이블렛 응답을 계측한다. 복합 손상을 유형별로 분류하기 위하여 유도 초음파 계측으로부터 추출한 특성을 이용하여 손상지수를 계산하고 이를 지도학습 기반 패턴인식 기법에 적용한다. 제안된 기법의 적용성 검토를 위하여 배관 구조물에 인위적으로 다중 손상을 생성시켜 시험을 수행하였다.
콘크리트는 건축물에 가장 많이 사용되는 재료 중 하나이다. 건축물 시공 시 적절한 하중 재하시점을 결정하기 위해 콘크리트의 경화 상태의 점검은 매우 중요한 사항이다. 또한 부정확한 경화 모니터링은 건축물의 부실공사 혹은 붕괴로 이어질 수 있다. 본 연구에서는 어드미턴스를 기반으로 한 압전체 센서 자가진단기법을 확장 적용한 콘크리트 경화 모니터링 기법을 개발하였다. 이 기법을 통해 콘크리트의 경화를 모니터링 하였으며 실험 결과 분석을 통해 본 기법의 상대강도 추정 가능성을 확인하였다. 또한 경화 시 발현강도에 따른 어드미턴스 신호 예측을 위해 수치적 모델링을 하였으며 실험 결과와 경화 진행 경향성을 비교하였다. 이를 통해 본 연구에서 개발한 기법의 효용성을 실험 및 수치적으로 확인하였다.
The sensor/actuator active sensor diagnostics procedure, where the sensors/actuators are confirmed to be functioning properly during operation, is a critical component to successfully complete the structural health monitoring (SHM) process with large numbers of active sensors typically installed in a structure. The basis of this process is to track the changes in the capacitive value of piezoelectric materials, which shows up in measured admittance. Due to the temperature dependent nature of piezoelectric materials, we investigated the effects of temperature variations on sensor diagnostic process. The effect of temperature variations found to be remarkable, modifying the measured capacitive values significantly. In addition we analyzed the effect of bonding agents between a PZT patch and a host structure. This paper summarizes considerations needed to develop such sensor diagnostic processes, experimental procedures and results, and additional issues that can be used as guidelines for future investigations.
웰빙에 대한 사회의 관심이 증가하고, 노령화 사회로 접어들게 됨에 따라, 유비쿼터스 환경에서 웨어러블 시스템을 위한 다양한 응용들이 개발되고 있다. 사용자의 생체정보를 측정하여 서비스를 제공 할 수 있는 U-헬스캐어 서비스를 제공하기 위해서는, 사용자의 생체정보를 측정할 수 있는 센서, 센서데이터를 처리할 수 있는 미들웨어, 유비쿼터스용 헬스캐어 서비스 등이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 생체정보 인식용 웨어러블 시스템을 위한 유비쿼터스 헬스캐어 서비스를 제안하고자 한다. 유비쿼터스 헬스캐어 서비스는 자가진단서비스, 원격모니터링서비스, 응급관리 서비스 등으로 구성될 수 있으며, 본 논문에서 각각 서비스에 대해 논의해보고 더 나아가 유비쿼터스 헬스캐어 인프라를 고려한 시스템 구현을 하도록 한다.
일반인은 잘못된 자세를 곧잘 인식하지 못하고 관절에 악영향을 주기 쉽다. 이는 발병으로 이어질 가능성이 있기에, 이를 예방하고자 본 연구에서는 자세 교정 의자 시스템을 제안한다. 해당 시스템은 압력센서로 수집한 데이터를 애플리케이션으로 통신하여, 애플리케이션을 통해 사용자의 자세에 대한 피드백을 제공한다. 또한, 자세와 통증에 대한 통계로 사용자의 자세 교정 및 자가 진단을 돕는다.
현장 진단 검사가 가능한 센서에 대한 수요가 급증함에 따라, 이동성과 편리성이 개선된 센서에 대한 필요성이 대두되고 있다. 다양한 형태의 센서들 중에서도, 전기 변색 물질을 도입하여 분석 물질의 존재 유무 및 농도를 색 변화를 통해 나타낼 수 있는 전기 변색 센서들은 기존의 전기화학 센서 및 비색 센서의 강점들을 합친 형태의 센서로 각광받고 있다. 전기 변색 센서들은 기존 센서들에 비해 소형화 및 단순화하기 용이하며, 결과 해석이 간편하다는 장점을 지니고 있어 넓은 범위의 분석 물질들에 대해 활발히 연구되어 왔다. 더 나아가, 최근에는 전기 변색 센서를 유연한 기판 위에 형성하거나, 센서 자체에서 자가 발전이 가능하도록 발전이 이루어지고 있어 분석 물질에 대한 실시간 모니터링이 가능한 웨어러블 센서로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 이 리뷰에서는 다양한 형태의 전기 변색 센서들을 주요 전략 및 특징에 따라 나누어 그 원리 및 응용을 소개하였다.
본 논문은 모래 상자 놀이에서의 심리 진단을 위한 시스템을 규칙 기반 전문가 시스템을 적용하여 설계하고자 한다. 모래 상자 놀이는 놀이 치료 중 하나이며 모래와 여러 종류의 피규어들을 이용한 심리 진단과 치료를 병행할 수 있는 기법이다. 이 기법에서 심리 진단 요소에 초점을 맞추어 입력 값이 주어지면 자동으로 심리 유형을 진단해 주는 시스템을 구현하고자 한다. 이에 진단 기법에서 기준 요소로 이용되는 모래 상자에 배치한 피규어들의 종류, 피규어들의 배열 상태, 제작 시간을 6가지의 언어 객체를 설정하고 그에 따른 규칙을 생성한다. 본 시스템에서는 내담자가 완성한 모래 상자를 센서 장치로 인식 한다 가정한다. 그리고 인식한 상태가 입력 값으로 들어오면 언어 객체를 기반으로 한 규칙들이 차례로 점화된다. 이를 통해 내담자에게 26가지의 심리 유형중 하나를 진단해 준다. 결과적으로 진단과정을 간편화 하고 자동화하려 한다. 그리고 보다 세분화된 심리 진단을 내려주어 그에 맞춘 치료가 가능하게 하는 것이 목적이다.
유비쿼터스 사회(Ubiquitous Society)로의 진입에 발맞추어 USN(Ubiquitous Sensor Network) 기반의 인간 중심적 편의 시스템에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그 중 대형 시장을 갖는 차량 편의시설에 관한 연구는 지능형 차량 시스템(Intelligent Car System)을 중심으로 활발히 이루어지고 있다. 지능형 차량 시스템의 주요 연구는 자동 항법 장치, 사고 예방 장치, 자가 진단 시스템 등 탑승자의 편의성과 안전성을 중심으로 진행되었다. 그러나 탑승자의 사고 발생 시 응급 상황 처리를 위한 지원 시스템은 미미하다. 탑승자 부상으로 사고 신고를 하지 못할 경우, 사고지점 확인, 탑승자의 위급(현재) 상황, 부상 정보와 같은 정보를 얻을 수 없어 응급 상황 대처에 신속하지 못할 수 있다. 따라서 본 논문은 다양한 센서를 이용하여 차량의 정보를 수집하고, 사고 판단 시 차량 위치 정보, 탑승자 상황 정보를 응급 기관에 전달할 수 있는 차량용 스마트 안전장치를 설계 및 구현하였다. 테스트를 위해 Intel PXA255 MCU와 AM-3AXIS(3축 가속 센서), MDSM-1000A(지자기 센서), RX-M800S CDMA, GPS520, Alpha cam, Flex Sensor로 시스템을 제작하였으며 모의 도로 모형에서 테스트 하였다.
최근 토목, 기계 및 항공 분야에서 구조물의 안전성 및 적정 성능 수준 확보를 위하여 구조물의 결함 및 노후화에 의한 성능저하 등을 상시적으로 모니터링하기 위한 관심이 높아지고 있다. 실제 구조물에서는 내부 미세 균열에서부터 국부 좌굴, 볼트 풀림, 피로 균열 등과 같이 다양한 형태의 손상이 복합적으로 발생 가능한데, 복합 손상을 단일 모드 계측 시스템으로부터 진단하기는 매우 어렵다. 따라서 본 연구에서는 이러한 복합 손상을 효율적으로 진단하기 위하여 선행 연구에서 제안된 압전센서를 이용한 자가 계측 회로 기반의 다중 모드 계측 시스템을 적용하였다. 자가 계측 회로 기반 다중 모드 계측 시스템은 크게 두 가지 형태의 신호를 계측한다. 첫 번째 모드는 임피던스 계측으로부터 특정 주파수 대역의 구조 응답을 계측하며, 두 번째 모드는 유도 초음파 계측으로부터 단일 중심 주파수에 해당하는 구조 응답을 계측한다. 복합 손상을 손상 유형별로 분류하기 위하여 E/M 임피던스와 유도 초음파의 계측으로부터 추출한 특성을 이용하여 2차원 손상지수를 계산하고 이를 지도학습 기반 패턴인식 기법 중 확률론적 신경망 기법에 적용한다. 제안된 기법의 적용성 검토를 배관 구조물에 인위적으로 다중 손상을 생성시켜 실험을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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