본 연구에서는 임피던스(impedance)를 이용하여 저비용으로 구조물의 결함을 탐지할 수 있는 기법을 연구한다. 임피던스 기법은 구조물 건전성 모니터링을 위한 국부적 결함탐지의 대표적인 기법으로써, 압전재료를 구조물의 표면에 부착하여 구조물의 전기-역학적 어드미턴스(electro-mechanical admittance) 신호를 모니터링 함으로써 결함을 추정하는 기법이다. 이 기법을 적용하기 위하여 일반적으로 고가의 임피던스 분석기(impedance analyser)가 사용되는데, 기술의 효과적인 보급을 위해서는 저비용의 기법을 개발할 필요가 있다. 본 연구에서는 임피던스 분석기를 대체하여, 일반적으로 실험실에서 사용되는 함수발생기(function generator)와 디지털 멀티미터(digital multimeter)만을 이용하여 전달 임피던스(transfer impedance)를 측정함으로써 구조물에 발생하는 결함을 탐지할 수 있는 기법을 연구한다. 즉, 건전상태와 손상상태에서 측정되는 전압의 진폭비를 이용한 손상지수를 비교함으로써 결함 유무를 판정할 수 있는 기법을 연구한다. 강재 시편에 대한 전달 임피던스 실험을 수행하였는데, 출력 전압의 진폭비를 이용한 손상지수를 비교함으로써 결함 유무를 합리적으로 판정할 수 있었다. 본 연구는 임피던스 기반 저비용 결함탐지기법을 위한 기초연구로써, 향후 결함의 위치 및 정도를 판정할 수 있는 연구가 보완된다면 구조물 건전성 모니터링에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
현대 사회의 정보 기술이 발전함에 따라 시스템의 중요 정보를 탈취하거나 파괴하는 목적을 가진 다양한 악성코드도 함께 발전하고 있다. 그 중 사용자의 자원을 접근하지 못하게 하는 대표적인 악성코드로 랜섬웨어가 있다. 암호화를 수행하는 랜섬웨어에 대해 탐지하는 연구는 최근에 계속해서 진행되고 있으나, 공격을 한 이후에 손상된 파일을 복구하는 추가적인 방안은 제안되지 않고 있다. 또한 기존 연구에서는 암호화가 여러 번에 걸쳐 진행되는 것을 고려하지 않고 유사도 비교 기법을 사용했기 때문에 정상적인 행위로 인식할 가능성이 높다. 따라서 본 논문에서는 파일 시스템을 제어하는 필터 드라이버를 구현하며, 랜섬웨어의 암호화 패턴 분석을 기반으로 검증된 유사도 비교 기법을 수행한다. 이에 접근한 프로세스의 악의적 유무를 탐지하고 클라우드 스토리지를 기반으로 손상된 파일을 복구하는 시스템을 제안하고자 한다.
본 연구는 강교량의 폐합부재 등 시각적으로 탐지하기 어려운 부위의 강재에 대한 손상을 탐지하기 위한 방법을 개발하기 위한 목적으로 시작되었다. 본 연구에서는 초음파 속도법을 활용하여 강재의 두께를 추정하는 방법에 대한 정확도를 향상시키기 위한 알고리즘을 개발 및 적용하였다. 또한 정적인 스캐닝과 연속 스캐닝의 비교를 실시하였고, 실용적인 범위의 정확도에서는 차이가 없는 것으로 나타났다. 강재 부재 내에 물이 고여 있는 상황을 고려하여 물이 있을 경우에 대한 물 높이 추정 알고리즘을 제안하였고, 이를 통해 측정한 결과 물의 높이가 강재 부재보다 두꺼울 경우에는 적절한 추정이 가능했으나, 작을 경우에는 물의 존재 유무만을 판단할 수 있었다.
용접 및 볼트 연결부 균열이 사장교 케이블 정착부의 동특성에 미치는 영향을 파악하여, 국부적으로 취약한 케이블 정착부의 손상을 현장에서 쉽게 탐지할 수 있는 가능성을 제시하였다. 해석대상 구조물로서 현재 서해안고속도로의 일부로 시공되고 있는 서해대교 케이블 정착부를 선택하였다. 케이블과 정착부의 연결판을 케이블요소 및 쉘요소로 함께 모델링하여 자유진동해석을 수행하였다. 해석결과 케이블 정착단에서 용접부 균열이 발생한 경우, 연결판의 고유진동수가 균열이 발생하지 않은 경우에 비하여 최대 16%정도 작아짐을 확인하였다. 따라서, 연결판의 고유진동수를 측정하여 케이블 정착부의 손상을 충분히 파악할 수 있다고 판단된다.
PW206C 터보 축 엔진을 위해 신경회로망을 이용한 지능형 성능 진단 프로그램이 제안되었다. 이 엔진은 항공우주연구원에서 개발 중에 있는 틸트 로터 타입 스마트 무인기의 추진시스템으로 선정되었다. 스마트 무인기 추진시스템에서 계측되는 성능변수는 가스발생기 회전속도, 동력터빈 회전속도, 배기가스 온도, 토크 등 4개이다. 그러나 이러한 4개 계측변수로는 각 구성품의 손상 진단이 어려운 관계로 압축기 출구 압력 및 압축기 터빈 출구 온도를 포함한 6개의 계측변수를 진단에 이용하였다. 구성품 성능저하량을 판단하는 성능파라미터는 압축기, 압축기 터빈, 동력 터빈의 유량함수 및 효율이다. 신경망을 훈련하고 테스트하기 위한 데이터베이스는 가스터빈 성능모사 프로그램을 이용하여 구성하였다. 훈련된 신경망을 PW206C 터보 축 엔진의 진단에 적용한 결과 제안된 진단 알고리즘이 압축기 오염과 압축기 터빈의 침식과 같은 단일 손상을 탐지하는데 유용함을 확인하였다.
재료의 손상을 평가하기 위하여 초음파법에 대한 많은 연구가 진행되었고 널리 사용되고 있으나 대부분 균열의 성장 또는 두께의 감소와 같은 문제에 집중되고 있다. 본 연구에서는 2.25Cr-1Mo 강을 이용하여 반복하중에 의해 재료내부에 발생하는 미시균열을 조기에 감지하고, 피로에 의한 파괴를 미연에 방지할 수 있도록 초음파 표면파의 감쇠와 속도변화를 이용하여 균열길이 측정의 정량적인 평가방법을 제시하였다. 중심주파수 5MHz의 탐촉자를 이용하여 파단수명비 약 60%, 균열길이 약 2mm 정도에서 표면파의 속도 및 감쇠 변화를 탐지할 수 있었다. 고주파 탐촉자를 이용함으로써 미시균열의 발생을 조기에 탐지할 수 있으며, 파단수명을 예측하는 기초자료로 활용할 수 있다.
본 연구에서는 비지도 이상 탐지 방법을 변형한 U-Net 기반의 이미지 복원 기법을 통해 한정적인 데이터를 활용한 균열 탐지 방안을 제안한다. 콘크리트 균열은 다양한 원인으로 인해 발생하며, 장기적으로 구조물의 심각한 손상을 초래할 수 있는 요소이다. 일반적으로 균열 조사는 검사원의 육안으로 판단하는 외관 검사법을 사용하는데, 이는 판단에 객관성이 떨어지며 인적 오류 발생 가능성이 크다. 따라서 객관적이고 정확한 이미지 분석 처리를 통한 방법이 요구된다. 최근에는 균열을 신속하고 정밀하게 탐지할 수 있도록 딥러닝을 활용한 기술들이 연구되고 있다. 하지만 일반적인 균열자료에 비해 점검 대상물에 대한 데이터는 한정적이므로 이를 활용한 기존 균열 탐지 모델의 성능은 제한적인 경우가 많다. 따라서 본 연구에서는 비지도 이상 탐지 방법을 사용해 점검 대상물에 대한 데이터를 증강하여 해당 데이터를 사용하여 학습한 결과, 정확도 98.78%, 조화평균(F1_Score) 82.67%의 성능을 확인하였다.
자동차 사고는 차량 간의 충돌로 인해 발생되며, 이로 인해 차량의 손상과 함께 인적, 물적 피해가 유발된다. 본 연구는 CCTV에 의해 촬영되어 YouTube에 업로드된 차량사고 동영상으로 부터 추출된 2,550개의 이미지 프레임을 기반으로 차량사고 탐지모델을 개발하였다. 전처리를 위해 roboflow.com을 사용하여 바운딩 박스를 표시하고 이미지를 다양한 각도로 뒤집어 데이터 세트를 증강하였다. 훈련에서는 You Only Look Once 버전 8 (YOLOv8) 모델을 사용하였고, 사고 탐지에 있어서 평균 0.954의 정확도를 달성하였다. 제안된 모델은 비상시에 경보 전송을 용이하게 하는 실용적 의의를 가지고 있다. 또한, 효과적이고 효율적인 차량사고 탐지 메커니즘 개발에 대한 연구에 기여하고 스마트폰과 같은 기기에서 활용될 수 있다. 향후의 연구에서는 소리와 같은 추가 데이터의 통합을 포함하여 탐지기능을 정교화하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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