본 논문에서는 구조물의 손상탐지를 위한 두께 방향 모드 압전 오실레이터의 가능성을 연구하였다. 두께 방향 모드 오실레이터 센서는 구조물의 주요부에 부착된 두께 방향 모드 압전소자와 피드백 오실레이터 회로로 구성되어있다. 구조물의 손상은 구조물의 임피던스를 변화를 야기시키며, 그 결과로 구조물의 공진 주파수가 변하게 된다. 오실레이터 센서는 간단한 방법으로 이 공진 주파수 변화를 연속적으로 관측할 수 있다. 본 연구에서는 알루미늄 시편에 크랙의 크기와 개수를 인위적으로 변화시키면서, FEM해석과 실험을 통해 두께 방향 모드 압전 오실레이터 센서의 적용 가능성을 증명 하였다.
센서 네트워크 응용 분야에서 센서 노드들은 무인 환경에서 배치되므로, 물리적인 공격들과 노드가 가진 암호 키들이 손상되기 쉬운 취약성을 가진다. 공격자는 노드를 훼손시켜 위조 보고서를 침투 시킬 수 있고, 이는 거짓 경보를 유발시켜 네트워크의 제한된 에너지의 고갈을 야기한다. 이러한 문제점을 보안하기 위해 최근 연구자들은 통계적 여과 기법을 통해서 위조 보고서를 탐지하고 도중에 여과시키는 방안을 제시하였다. 이 제안된 방안에서 각 노드는 검증을 위한 일정한 양의 정보를 가지며, 탐지 능력은 라우팅 경로의 선택에 의해 영향을 받는다. 본 논문에서는, 퍼지를 사용하여 통계적 여과 기법의 위조 보고서 탐지 능력 향상을 위해 네트워크 전체 상황을 고려하여 거짓 보고서 침투 공격에 대해 가장 안전한 경로를 선택하는 방법을 제안한다.
우리나라 연안 송전 케이블 위치가 현실적으로 부정확하여 어로작업 손상으로 인한 막대한 피해가 매년 발생하는데, 근본 원인은 현재 2m 이내 매설 도면의 부재나 부정확 때문이므로 이의 탐지 도면화가 시급하다. 해수 전기전도도가 0.3 ohm-m로 매우 낮아 육상의 레이다 탐지법이 불가능하므로 정밀 벡터 자기탐측을 시도하여 해남 앞바다 해저 제주 직류 송전선 직접 탐지가능성을 확인하였다. 얼마 전 갑작스런 제주 정전상태는 공항, 병원, 양식장 등에서 경제적 이상의 재난 상황으로, 프랑스 기술진과의 복구는 수개월이상 소요된다. 실전 탐측을 위해서는 GPS 연계 실시간 저전력 초음파방식 방수 수중 정밀 위치시스템 및 직류 소모 전류 영향을 임의위치 극복할 특수한 배선의 해저 측정 보상회로의 개발이 추가된다.
본 논문에서는 딥러닝 기반 욕창 감지를 위한 욕창 객체 탐지를 연구한다. 객체 탐지 딥러닝 기법으로 RCNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, YOLO 등 다양한 기법이 존재하며, 각 모델의 특징 또한 다르다. 욕창은 단계별로 피부, 조직에 손상의 정도가 다르다. 낮은 단계의 경우 일반적인 피부색과 유사하게 나타나며, 높은 단계의 경우 근육, 뼈, 지지 조직 등의 괴사로 인해 삼출물 또는 괴사조직이 나타난다. 논문에서는 One-Stage Detection 기법인 YOLO를 기반으로 욕창 이미지 내부에서 욕창 탐지를 진행한다. 현재 보유하고 있는 이미지 데이터 수가 많지 않아 데이터 증강기법을 통해 데이터를 증강하여 학습에 활용하였다.
본 논문에서는 문화재 손상 검출을 위한 직선 검출 기법을 제안한다. 이 기법은 문화재 건물의 볼록함, 즉 배부름 현상을 검출하기 위하여 원본 이미지의 직선과 윤곽을 탐지하여 두 선을 비교한다. 배부름 현상이 나타난 문화재의 경우 곡선이 볼록하게 검출되기 때문에 직선과 비교했을 때 일치하지 않는다. 직선 탐지 기법과 윤곽 탐지 기법은 컴퓨터 비전을 기반으로 이루어져 있으며, 이 선들은 이미지의 엣지를 이용하여 검출한다. 배부름 현상은 문화재의 전체 부분 중 일부분에 발생하기 때문에 직선과 윤곽을 비교했을 때 차이를 드러내므로 우수한 성능을 보인다.
본 논문에서는 주파수 응답함수에서의 고유진동수를 나타내는 피크와 추가적 정보를 제공하는 제로를 이용하여 구조물의 손상탐지와 손상도를 추정할 수 있는 기법을 개발하였다. 주파수 응답함수의 이론적 고찰을 통하여 주파수 응답함수 내의 피크와 제로를 정의하고, 강성 및 질량행렬, 주파수 응답행렬의 상관관계로부터 고유치 해석을 통하여 피크와 제로를 구하는 방법을 상세히 설명하였다. 부재 강성의 고유치(피크 및 제로)에 대한 민감도 분석을 이용한 구조계 추정기법의 이론을 정립하였다. 본 연구에서 제안한 기법은 고유 진동수 및 제로진동수를 이용하여 구조부재의 강성을 역으로 추정하여 실제 구조물과 가장 근접한 수치해석 모델을 만드는 것으로 이 과정에서 손상의 위치와 손상도를 추정할 수 있다. 제안한 이론의 정확성과 타당성은 스프링-매스 시스템과 보구조물의 수치해석 모델에 적용하여 입증하였다.
본 연구에서는 영상 기반 자동화된 항만시설물 점검을 위한 손상 위치 정보 추정 기법을 제안하였다. 3D 모델링 과정을 거치지 않고 특징 탐지 기술 및 이상치 제거 기술을 활용하여 호모그래피 행렬을 계산하고 손상 정보만 저장함으로써 메모리 효율을 높였다. 항만시설물에 특화된 손상 위치 정보 추정 알고리즘 개발을 위해 항만시설물 이미지를 이용하여 제작한 참값 좌표쌍을 통해 알고리즘을 최적화하였다. 이를 샘플 및 실제 콘크리트 벽체에 적용하여 구한 위치 오차는 각각 (X: 6.5cm, Y: 1.3cm), (X: 12.7cm, Y: 6.4cm)로 나타났다. 또한, 실제 콘크리트벽체를 대상으로 알고리즘을 적용하여 외관조사망도 형태로 표출함으로써 제안 기법의 현장 활용 가능성을 보였다.
본 논문에서는 반사된 면적 결과와 반사된 위치 결과를 중첩하고, 가시화된 이미지에서 픽셀의 최대값에 대한 비율로 윤곽선을 추출하여 손상 크기를 추정하는 알고리즘을 제안하였다. 반사된 신호의 면적을 구하기 위해서 누적함수 특성벡터 알고리즘을 사용하였고, 반사된 신호의 위치를 구하기 위해서 신호 상관관계를 이용해서 측정신호로부터 손상 신호를 분리하였다. 그리고 제안한 손상크기 추정 알고리즘을 복합재 평판에서 실험 수행하여 검증하였다. 임의의 위치에서 반복 실험을 수행해서 제안된 알고리즘이 반복에 따른 재현성이 있음을 검증하였고, 손상크기 변화에 따라 손상 크기를 추정하고 분별할 수 있음을 검증하였다.
This study proposed the analysis of damage detection due to the change of the stiffness of structure by using the original and modified dynamic characteristics. The present approach allows the use of composite data which consist of eigenvalues and eigenvectors. The suggested method is applied to examples of a cantilever and 3 degree of freedom system by modifying the stiffness. The predicted damage detections are in good agreement with these from the structural reanalysis using the modified stiffness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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