최근 신재생 에너지 중 각광을 받고 있는 풍력 발전의 경우 경제성 및 효율성을 높이기 위하여 대부분의 풍력 발전단지들이 해상에 조성된다. 그러나 풍력단지 관리자가 해상에 설치된 풍력발전기에 접근하기 위해서는 헬기 또는 보트를 이용해야하며 많은 비용과 시간을 필요로 한다. 이러한 유지 및 관리 비용을 감소시키기 위한 하나의 대안으로써 풍력발전기의 원격 모니터링 및 제어 기술이 요구된다. 본 논문에서는 풍력발전기의 상태 정보 계측 및 원격 제어 기능을 제공하는 무선 센서 네트워크 기반의 풍력발전기 모니터링 및 제어 시스템을 구현한다. 이를 위해 다수의 센서를 풍력발전기에 설치하여 실시간으로 상태를 계측할 수 있도록 하고 제어 장치를 통해 원격 제어가 가능하도록 한다. 풍력발전기의 센서 장치 및 제어 장치는 무선 센서 네트워크를 통해 제어 센터와 계측 데이터 및 제어 데이터를 주고받도록 한다. 제어 센터에서는 GUI 기반의 모니터링과 제어 기능을 제공하는 중앙 집중형 모니터링 프로그램을 통해 풍력발전기를 관리한다. 또한 제어 센터 이외의 지역에서 원격으로 풍력발전기 모니터링이 가능하도록 스마트 단말기 기반의 웹 프로그램을 구현한다.
물 인프라 시설물은 다양한 산업 및 지역 사회에 필요한 물 공급과 이와 관련된 인프라를 제공하는 현대 사회의 중요한 구성 요소 중 하나이다. 이러한 시설이 노후화 되면서 안전과 신뢰성에 대한 우려가 커지면서 과거 건설, 개발 중심에서 유지, 관리 중심으로 패러다임이 변화하고 있다. 이에 물 인프라 시설물의 상태를 정밀하게 조사하고, 정확한 계측하는 기술에 대한 수요가 지속적으로 증가하고 있다. 최근, 드론에 초분광 센서를 탑재하여 초분광 영상을 수집할 수 있는 기술이 개발되고 있으며, 물 인프라 시설물에 대한 원격탐사 및 모니터링이 이러한 수요를 만족시킬 수 있는 유망한 해결책으로 부상하고 있다. 특히, 이러한 초분광 영상 수집 기술을 이용하면 물 인프라 시설물 주변의수심, 수질, 온도 등 환경적 요인 뿐만 아니라 재료에 따른 상태를 파악할 수 있어, 잠재적으로 구조 결함을 감지하는데 필요한 상세한 분광 정보를 수집할 수 있다. 또한, "저수지·댐의 안전관리 및 재해예방에 관한 법률"에서 정기적인 정밀안전진단을 요구하고 있으며, "중대재해처벌법"에 따라 인력중심의 조사, 계측 방식의 어려움이 있는 상황에서 드론 기반의 초분광 원격탐사 기술은 매력적인 선택지이다. 본 연구는 안전과 신뢰성에 대한 우려가 커지고 있는 물 인프라 시설물에서 드론 기반 초분광영상 기술이 제공하는 새로운 해결책에 대한 연구로, "저수지·댐 안전관리 및 재해예방에 관한 법률"에서 제시하는 물 인프라 시설의 정기적인 검사 및 유지보수에 대한 중요성을 더욱 강조하는 것으로, 물 인프라 시설물을 정확하게 모니터링하고 조사, 계측하는 능력의 중요성을 증가시킬 수 있는 기술이다. 따라서 본 연구에서는 드론 기반의 초분광 영상 수집 기술을 활용하여 물 인프라시설물의 원격탐사 및 모니터링에 대한 적용성을 검토하고자 한다. 이를 통해 드론 기반 초분광영상 기술이 물 인프라 시설물의 조사 및 계측, 유지 보수에 대한 새로운 해결책이 될 수 있는지 검토한다. 또한 이 기술의 잠재적인 이점과 한계를 탐구하고, 정확하고 신뢰성 높은 계측, 조사 기술에 대한 증가하는 수요를 충족시키기 위한 능력을 평가 하고자 한다.
본 연구에서는 도심지 지하철 터널의 콘크리트 라이닝에 계측센서를 설치하여 터널 내부의 온도변화에 따른 콘크리트 라이닝의 거동을 분석하였다. 계측결과, 터널 내부의 온도변화에 따라 콘크리트 라이닝의 응력과 내공변위, 균열이 변화하는 것을 알 수 있었다. 특히 균열의 경우, 온도변화에 따라 수축과 팽창이 이루어지고 있으나 균열의 크기와 상태에 따라 변화의 폭이 다른 것으로 나타났다. 또한 온도변화에 따른 콘크리트 라이닝의 수치해석을 통하여 터널 내부 온도변화에 따른 콘크리트 라이닝 응력과 내공변위의 보정식을 제안하였다. 본 연구 결과는 도심지 지하철 터널 내부의 온도변화에 따른 거동 파악 및 온도변화를 고려한 터널의 유지관리에 크게 활용될 것이다.
FBG센서로 변형율을 계측하고 추정 가능한 일부 저차모드를 중첩하여 교량의 동적변위를 추정하는 알고리즘을 제안하였다. 모드별 진동형상은 단순보의 이론식에서 유도하였고, 일반화좌표는 FBG센서에서 계측한 변형율에서 유도하였다. 일반 교량의 저차모드에서 발생하는 휨 및 비틀림모드는 각 거더별 혹은 구간별로 분리하여 단순보의 이론적 휨모드로 고려함으로써 다양한 형식의 교량에 적용할 수 있도록 하였다. 알고리즘의 적용에 고려해야 할 진동모드의 개수 및 변형율 센서의 개수를 결정하는 기준은 이론적으로 제시되었다. 제안된 방법의 효용성을 다양한 형식의 교량에 대한 수치예제, 모형교량에 대한 실내실험 및 자기부상열차용 PC Box 거더교에 대한 현장실험을 통해 검증하였다. 수치예제에서는 교량 진동형상의 오차 및 변형률 측정 오차가 동적변위 추정 결과에 미치는 영향을 분석하였다.
본 논문에서는 비탈면의 안전점검에서 지반정수를 간편하게 측정할 수 있는 휴대형 시추기에 적용이 가능한 콘 형태의 복합센서를 개발하였으며, 지반정보를 예측할 수 있는 휴대용 지반정보 계측기 (Portable Tester)를 개발하였다. 휴대가 간편한 비탈면 안전점검용 센서개발을 위해서, 비탈면취약도 평가에 필요한 지층 및 지반정보를 측정할 수 있는 센서들을 포함하며, 비탈면안전성 평가에 필요한 조사데이터(토층심도, 강도정수 등)를 자동 추출하고, 상부 자연사면 토사붕괴 징후파악을 위해 깊이별 함수비 측정도 가능하도록 복합센서로 설계하였다. 지반정보 복합센서의 선단을 구성하는 소형 전자식 콘 프로브는 CPT 및 DCPT를 수행하기 위해 개발하였으며, 직경 30mm 콘과 길이 250mm Friction Sleeve를 기본 스펙으로 콘관입력과 마찰력을 손실 없이 로드셀로 전달하기 위한 로드와 어댑터, 로드셀 모듈로 설계하였다. 복합센서의 로드셀 부분를 응용하여, 토양경도계 형태로 휴대가 간편하면서도 CPT처럼 표토층의 콘관입력을 측정하면서 동시에 슬리브 마찰력 측정을 가능하게 함으로써 좀 더 구체적인 지반정보를 예측할 수 있는 휴대용 지반정보 계측기 (Portable Tester)도 개발하였다. 개발한 센서 시스템은 실내 시험을 통해서 CPT 시험과 휴대용 지반정보 계측기 시험의 상관성을 확인하였으며, 현장시험을 통해서 CPT 콘저항값과 표준관입시험의 N치를 추정하여 현장 적용성을 검증하였다.
구조물을 설계할 때 사용하는 컴퓨터 프로그램들은 구조물에 작용하는 각각의 조건을 고려한 최적의 설계를 할 수 있도록 도움을 준다. 하지만 컴퓨터 프로그램은 단순화시키고 일반화시킨 조건들을 적용하기 때문에 그 결과들은 실제 구조물의 거동을 정확히 설명할 수 없다. 이러한 문제점들을 극복하기 위해서 도입된 것이 스마트 구조이고 스마트 시스템을 통해 구조물을 상시 계측함으로서 실제 구조물의 정확한 거동을 파악할 수 있다. 본 연구는 실험을 통해 기존의 구조설계방법에 의한 구조물의 거동과 실제 구조물의 거동을 비교하여 계측시스템의 타당성 검토와 함께 앞으로의 발전가능성을 알아보고자 한다.
스마트 돈사 환경의 복지 및 생산성 향상을 위하여 정량 분석법을 기반으로 한 모돈 관리의 중요성이 증가하고 있다. 모돈은 교배, 임신, 분만, 포유, 이유를 순환적 반복하여 이루어지는데 모돈의 관리는 돈사 농장의 생산성 및 경제성과 직결된다. 모돈 관리에 필요한 환경 및 계측정보를 획득하고 이 정보로부터 모돈의 개체관리를 극대화시키고 최적의 방안을 찾고자 지속적으로 계측이 가능한 모돈의 돈사 모니터링 시스템이 필요하다. 모돈의 행동특성 계측이 가능한 시스템이 필요한 이유는 모돈의 행동 특성(섭식 및 지제불량 등)에 상응하는 대사 불량, 질병 및 발정 징후 등을 조기에 발견할 수 있기 때문이다. 돈사 내에서 정지 상태로 판별이 되는 모돈의 지제상태(기립상태, 누운 상태, 앉은 상태)와 다르게 연속적인 움직임으로부터 판별되는 모돈의 섭식상태를 분석하기 위해서는 계측 시스템과 이를 분석해주는 시스템간의 시간적 차이를 최소화 할 수 있는 실시간 신호 처리 기술이 필수적이다. 모돈의 섭식을 정량적으로 지수화하기 위한 센서의 최소 SPS(sample per second)는 600 Hz($100Hz{\times}6$개)로서 최소 6개 ADC 채널과 최소 1,200 Hz 이상으로 샘플링 할 수 있는 마이크로 컨트롤러가 필요하다. 또한 16 비트의 분해능으로 1분 동안 연속 계측을 수행할 경우 필요한 정보량은 153,600 KByte ($1,200sample/s{\times}16bit/sample{\times}8Byte/bit$)으로 실시간 처리를 수행하기에 매우 큰 정보량이라 판단할 수 있다. 수행하고자 하는 정보처리 기법에 따라 다소 상이할 수 있으나, 1분을 주기로 모돈의 섭식 분석을 수행하고자 할 경우 최도 150 MByte의 정보량을 처리하기 위한 최소의 클럭수는 단순 대입의 경우 2.5 Mhz (clock/second) ($=1clock/Byte{\times}150MByte/60seconds$) 이며 덧셈(4 clock)의 경우 10 Mhz, 곱셈(16 clock)의 경우 40 Mhz의 클럭이 필요하다. 또한 정보의 저장 및 도시를 위해 필요한 부가적인 회로(LCD, SD메모리) 구동을 위해 필요한 클럭을 고려할 경우 추가적인 클럭이 필요하다. 이를 종합적으로 고려하여 120 Mhz ($= 40Mhz{\times}3$) 이상의 클럭이 필요하다고 판단할 수 있다. 또한 센서 계측 주기의 시간 분해능을 균등하게 유지하기 위해선 계측->도시->저장의 과정을 교차적으로 수행해야 한다. 이러한 과정을 거처 최종적으로 선정한 마이크로 프로세서는 ARM Cortex-M4이며 168 MHz로 연산 수행이 가능하여 목표하고자 하는 신호처리를 수행 할 수 있다. 현장 예비 실험을 통해 기대 성능을 만족하였으며, 시간 복잡도가 높은 연산을 대비하여 최적 시분할 스케쥴링 기법에 대한 보완이 필요하다고 판단되었다.
본 연구는 롤러코스터 구조물의 구조적인 결함을 검출하기 위해서 요구되는 최적의 센서를 구성하기 위한 연구이다. 특수한 목적과 구조적인 형태의 롤러코스터를 3차원 FE 모델링을 통해 구조적 거동특성을 분석하고, 최적계측/센서 이론을 통해 합리적인 센서 위치 및 개수를 구성하였으며, 구성된 최적 센서 위치 및 개수를 바탕으로 손상 전 후에 따른 수치적인 모달 특성값을 추출해 손상평가에 활용될 기본 구조물에 대한 기초자료를 제공하였다. 본 연구의 대상구조물로 서울 어린이대공원에 위치한 롤러코스터 구조물을 선정하였고, 1/20 크기로 축소한 모형 구조물을 제작 활용하였다. 또한, 롤로코스트의 공간적인 구조의 특성으로 운동학(Kinetics)적 거둥에 따른 운동역학(Kinematics)적인 특성이 포함되도록 Spline 함수를 이용해 대상 모형 구조물을 정확히 3차원 FE 모델을 구성 후, 가이언 소거법에 근거한 모달 특성값을 추출하였고, 유효독립법(EIM) 및 최적운동에너지법(EOT) 이론을 바탕으로 최적계측/센서 위치 및 개수를 구성하였으며, 손상 전 후에 따른 모달 특성값을 추출해 크게 강성도, 유연도, 모드상관도의 관계로부터 손상(결함)을 평가하였다. 최종적으로, 본 논문에서 구성된 최적 계측/센서 이론이 타당함을 확인하였고, 강성도 및 유연도 변화를 통해 만족할 수준으로 손상이 규명되었다. 이 결과 롤러코스터 구조물의 건전도 모니터링에 필요한 거동특성 분석 및 결함검출기술 개발에 관한 최적 센서의 구성을 제시 하였다.
최근 이상기후로 인한 급경사지 붕괴 위험이 증가되고 있으며, 급경사지 붕괴 위험의 사전 예측 및 경보 전파가 이루어지지 않아 인명과 재산 피해가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 급경사지의 상태를 평가하기 위해 IoT 센서와 AI 기반 카메라를 융합한 급경사지 분석 시스템을 개발하였다. 시스템을 개발하기 위하여 급경사지 지반조건을 고려한 계측센서 하드웨어 및 펌웨어 설계, AI 기반 영상 분석 알고리즘 설계, 그리고 예·경보 솔루션 및 시스템 제작을 수행하였다. IoT 센서의 데이터와 AI 카메라 영상 분석을 통해 센서 데이터의 오차를 최소화하고, 데이터의 신뢰성을 향상시키고자 하였다. 또한 실제 급경사지에 적용하여 정확도(신뢰도)를 평가하였다. 그 결과, 센서 계측 오류는 0.1° 이내로 유지되었으며 계측 데이터의 전송률은 95%이상이었다. AI 기반의 영상 분석 시스템은 야간에도 부분 인식률 99%의 높은 성능을 나타내었다. 본 연구결과는 다양한 사회간접자본(SOC) 시설의 급경사지 상태 분석 및 스마트 유지관리 분야에도 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
특수교는 중요한 대형 시설물로 장기적이고 체계적인 유지관리 전략을 필요로 한다. 특히, 시설물 부재별 및 위치별로 다양한 센서를 설치하고 계측 항목별 관리 기준치 설정과 같은 시설물의 안전 확보를 위해 여러 방안들이 제시되고 있다. 이 중 지속적으로 증가하는 특수교의 수와 여러 센서에서 수집되는 데이터를 효율적으로 관리하기 위한 전략적인 방안을 제시해야 할 필요가 있다. 본 연구에서는 특수교 계측 시스템에서 수집되는 광범위한 데이터를 효율적으로 분석하기 위한 목적으로 자동적으로 이상신호를 처리하고 통계 결과를 산출할 수 있는 분석 툴을 개발하고자 한다. 분석 툴 개발을 위해 우선 특수교에 설치된 주요 센서 종류 및 수량과 같은 기본적인 정보와 수집된 데이터에 대한 신호 특성을 분석하였다. 이후 험펠 필터 기법을 활용 신호의 이상 유무를 판별하고 필터링하여 통계 결과를 산출하였다. 마지막으로 개발된 분석 툴의 성능 검증을 위해 현재 공용 중인 사장교와 현수교 형식의 교량을 각 1개소씩 성능검증 대상 교량으로 선정하여 신호처리 및 자동 통계 분석 성능을 실시하였고, 기존의 통계 작업 결과와 유사한 결과를 산출 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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