고로는 제철소에서 철을 만들어 내는 핵심설비 중 하나로 고온고압 환경에서 냉각과 팽창으로 인한 철피의 손상이 노출되어 있어 대형사고에 대한 발생 가능성이 높아 중점관리가 필요하다. 본 연구에서는 음향방출법을 이용한 대형구조물 안전진단 시스템에 대한 평가를 수행하였다. 특히, 철피 크랙의 성장은 큰 에너지를 수반하게 되어, 음향방출 에너지 파라미터의 급격한 증가로 심각한 손상을 예측하였다. 이러한 결과를 바탕으로 고로의 정비시기를 앞당겨 확인한 결과 실제 크랙을 UT와 병행하여 확인하였다. 본 연구에서는 음향방출법을 이용한 대형 구조물인 철피균열의 심각도에 대한 평가기준을 마련하여 구조물 조기 결함진단 시스템의 활용으로 유용할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 EKF기법의 초기 파라미터 설정에 따른 상태벡터의 발산 문제를 해결하고자 AEKF기법을 제시한다. EKF기법의 초기 파라미터는 상태벡터 수렴 및 안정성에 중요한 역할을 함으로 초기 파라미터의 적절한 설정은 EKF를 사용함에 있어 매우 중요하다. AEKF방법은 초기 파라미터인 P행렬을 k스텝마다 업데이트하여 초기 상태벡터의 변화에 민감하게 반응할 수 있으며, 또한 초기 상태벡터와 실제 시스템 모델과의 차이가 크게 발생하여도 적응적으로 P행렬의 값을 조절하여 상태벡터의 수렴을 가능하게 한다. 또한 Q행렬 및 R행렬을 k스텝 업데이트하여 상태벡터의 수렴 안정성을 더욱 확보하였다. 3DOF시스템을 통해서 AEKF기법의 결과와 EKF, UKF기법을 비교 검증하였다.
높은 주탑을 가지는 해상특수교량은 특수한 구조적 특징으로 인해 육안점검이 어려운 점검사각지대가 존재하게 되며, 이를 해결하기 위해 드론을 활용한 안전점검 방법들이 연구되고 있다. 본 연구에서는 드론을 이용하여 해상특수교량 주탑의 영상 데이터를 취득하고, 인공지능 알고리즘을 개발하여 주탑부 표면 손상에 대한 탐지를 수행하였다. 인공지능 알고리즘은 서로 다른 구조를 지닌 딥러닝 네트워크를 활용하여 앙상블을 형성한 모델을 구축하고 결과를 취합하는 스태킹 앙상블 학습법을 적용하였다.
수소는 미래 에너지원 중 하나로서, 이미 여러 산업분야와 항공우주 분야에서 널리 사용되고 있다. 수소는 작은 분자크기로 인해 수송관이나 저장탱크의 작은 금으로부터 쉽게 가스 누설이 일어난다. 본 연구에서는 소량의 수소 누설을 측정하기 위한 탐지 기술을 개발하기 위하여 레이저 유도 플라스마 분광법을 이용하였다. Al, Cu, SUS등 세 가지의 금속을 가지고, 각 금속이 플라스마 발생 및 signal에 미치는 영향과 반복적인 레이저 조사로 인한 표면의 손상을 표면전자현미경(SEM)으로 관찰하고, 표면 손상이 signal에 미치는 영향을 조사하였다. 연구결과 Al을 이용한 경우 signal의 세기가 다른 두 금속에 비해 좋으며, 표면 손상으로 인한 signal의 영향 또한 다른 금속에 비해 Al을 사용 시 원자광의 변화가 약 $100W/m^2$ 적은 것으로 관찰되었다.
수술 시 시행되는 마취 과정에서 저혈압, 빈맥 등의 합병증이 다양한 정도로 발생한다. 이는 환자의 수술 후 심근경색이나 급성 신장 손상과 같은 심각한 합병증을 야기할 수 있으며 이러한 합병증들은 환자를 사망에 이르게 하는 원인이 되기도 한다. 본 연구에서는 머신러닝 기법을 활용해 전신마취 유도 중 저혈압 발생 환자를 예측하고자 한다. 순천향대학교 부천병원에서 수집된 207명 환자의 데이터를 이용하여 저혈압 발생 환자를 탐지하는 모델을 구축하였다. 의무 기록정보에 나타난 성별, 나이, 몸무게, 키, 신체적 상태 정보와 마취 유도 단계의 생체 신호 정보를 이용하였다. 신체적 상태 정보를 제외한 전체 피쳐를 모두 사용하였을 때, 탐지 정확도 68.06%, 관련 논문을 바탕으로 중요 피쳐만을 사용하여 실험하였을 때, 정확도 71.53%였으며, 환자의 신체적 상태 피쳐를 포함하여 실험하였을 때, 정확도 75%로 가장 우수한 결과를 얻었다.
비대면 활동 및 원격 작업 증가에 따라 문서 파일을 이용한 사이버 공격 빈도가 증가하고 있으며, 별도의 실행 파일 대신 문서 내의 기본적인 기능을 악용하는 문서 공격은 기존의 악성코드 탐지 메커니즘을 우회할 수 있기 때문에 큰 문제가 되고 있다. 이러한 문제에 대응하기 위한 여러 기술 중 CDR 기술은 악성 행위에 이용될 가능성이 있는 액티브 콘텐츠를 제거하거나 비활성화하여 사전에 악성코드로 탐지되지 않았던 파일에 대한 보안성을 제공하지만, 문서의 내용을 분석하고 안전하게 재조합하는 과정에서 오류가 발생하여 전달하고자 했던 내용을 제대로 표현할 수 없게 되거나, 파일을 사용할 수 없게 되는 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 파일을 후처리하는 방식으로만 CDR을 적용하는 것이 아니라, 확장 프로그램이나 가상 환경 등을 이용해 문서의 작성 단계에서부터 CDR 처리과정을 거치게 하는 방법을 제안하여 파일 손상이나 내용 누락 문제를 완화하고 사용자의 업무 효율을 높이는 동시에 강화된 보안성을 제공한다.
주요 시설물에 널리 이용되고 있는, 말단질량을 갖는 탄성지지 캔틸레버형 보의 구조적 안전성 확보를 위하여, 대표적 손상형태 중 하나인 균열의 발생 및 진전을 센서를 통하여 측정된 데이터를 이용하여 추정함으로써 건전성을 모니터링할 수 있는 기술개발이 필요하다. 균열탐지를 위하여 압전재료를 이용한 임피던스기법이 활발히 연구되고 있는데, 이러한 기존연구들은 주로 균열과 임피던스 신호와의 관련성을 손상지수를 이용하여 실험적으로 규명함으로써 손상을 추정하는 내용으로 판단된다. 본 연구는 말단질량을 갖는 탄성지지 캔틸레버형 보의 균열에 따른 임피던스 신호의 변화와 해석적으로 구한 균열보 고유주파수 변화의 상관성을 규명하기 위한 연구이다. 정확한 고유주파수 해석을 위하여 자유진동실험 결과를 이용하여 건전보에 대한 해석모델을 개선한 후, 캔틸레버형 보에 단계적으로 균열을 발생시키면서 임피던스 신호를 측정하고 이에 대한 손상지수를 제곱평균제곱근편차를 이용하여 구한다. 그 결과를 개선된 해석모델을 기반으로 산정한 균열보의 고유주파수와 비교함으로써 고유주파수와 임피던스 신호와의 상관관계를 규명한다. 실험적으로 구한 임피던스 손상지수와 해석적으로 구한 1차 및 2차 고유주파수의 손상전후 비율 간의 상관계수가 각각 0.924 및 0.928로써, 밀접한 상관관계를 가지는 것으로 알 수 있었는데, 이러한 상관성을 활용하면 임피던스기법 기반 손상추정의 결과로부터 구조물의 현재 상태에 대한 구조특성을 보다 정확히 평가할 수 있고, 해석모델을 이용하여 구조물의 거동을 효과적으로 예측할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 계측 데이터의 성능 추이를 분석하여 가스터빈 엔진의 결함 여부를 탐지하기 위한 퍼지 경향감시 방법을 제안하였다. 제안된 경향감시 방법은 연료유량, 배기가스 온도, 로터회전수, 진동수와 같은 중요 엔진 파라미터를 모니터링 하여 시간에 따른 변화를 분석하여 엔진 상태를 진단하는 것이다. 이를 위해 먼저 선형회귀분석을 통해 엔진 상태 변화를 수식화하고 퍼지 로직을 통해 진단 결과를 분석하여 예측되는 손상 원인을 제시한다.
지능 재료를 이용한 디바이스는 자연계에 존재하는 생명체와 같이 내.외부 환경 변화에 대응하여 스스로 변하는 능동적 기능을 갖고 있기 때문에 시스템 성능의 극대화 및 유지비용의 최소화를 가져오게 된다. 이러한 지능재료 기술은 지난 10여년 전부터 연구되었는데 대표적인 웅용을 보면, 산업, 항공, 교통, 운송 분야의 능동 소음 및 반능동 진동제어; 복합 재료 손상위치 탐지시스템, 손상구조 건전성 평가시스템, 교량, 저장탱크, 건물, 유조선, 대형 구조물의 건전성 평가 시스템; 초정밀 직진 안내기구, 나노 스테이지, 절삭오차 보정용 엑츄에이터, 초음파 회전모터, 지능유압 서보밸브, 변형 거울 등의 모터/엑츄에이터; 자동차 엔진 성능제어, 흡배기구 압력측정, 가속도 센서, 자이로센서, 에어백 센서, 타이어 센서 등의 지능 MEMS/NEMS 센서; electronic article 정찰, 도서태그, 비접촉 항공 운송물 분류 및 보안시스템, 전자 운전자 식별시스템, 광섬유 건물 보안 시스템, 지능 신경망 형상 인식 시스템 등의 보안 시스템; 지능항공기 구조물, 인공위성안테나, 헬리콥터 회전익 등의 형상제어가 있다. 본 논문에서는 지능재료 기술을 정리하고 차세대 철도차량 기술에 지금까지 적용한 예를 소개하며 향후 적용할 수 있는 분야들을 가능성 및 실용성 면에서 소개하고자 한다.
국내에 서식하는 지중흰개미는 목재 내부에 공동화 현상이 발생되어 붕괴가 일어나기 직전까지도 외관상 특별한 변화가 발견되지 않는다. 이러한 흰개미의 활성을 비파괴적으로 측정하는 기술은 현재 국내에 적용된 사례가 없었다. 따라서 본 연구는 극초단파 탐지 장비(Termatrac, Australia)를 이용하여 목조 문화재의 비파괴 진단 기술을 정립하고자 한다. 연구 결과, 소나무의 경우 16cm(민감도 5, 6), 느티나무와 Douglas fir의 경우 17cm(민감도 5, 6)까지 측정이 가능하여 국내 대부분의 목조 건축물에 적용이 가능할 것으로 판단되었다. 현장조사 결과 전국 목조건축물 231동 중 33.8%가 흰개미에 의한 손상을 입었으며, 7.8%인 총 18개 건물에서 흰개미 가해가 진행 중인 것을 확인할 수 있었다. 이와 같은 결과를 통해 목조 문화재의 비파괴 분석법으로서 적용이 가능할 것이라 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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