• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2008년도 추계학술대회B
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• pp.2606-2611
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• 2008

The high energy fluid leakage from the high temperature and high differential pressure drop system of NPPs (Nuclear Power Plants) decreases efficiency and consequently leads to considerable economic loss due to less power production. Also, the leakage possibly damages critical parts of components such as valve and trim with the effect of cavitation, flashing, and erosion, etc. and deteriorates its performance. Thus, in this study, we diagnosed the as-is leakage for four (4) main steam drain valves and two (2) steam traps of Yonggwang 1,2 units during normal operation by using multi-measuring technique and observed the occurrence of fine leakage. In the course of measuring fluid leakage, the sign of fine leakage is estimated to be the leakage from orifice. By converting the leakage to energy loss, it is equivalent to the amount of several hundred thousand won per each unit, which supports the basis for the justification of fine leakage.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2000년도 하계학술대회 논문집
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• pp.585-591
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• 2000

The wavelet transform is the most recent technique for processing signals with time-varying spectra. In this paper, the wavelet transform is utilized to improved the assessment and multi-resolution analysis of acoustic emission signals generating in partial discharge. This paper especially deals with the assessment of process statistical parameter using the features extracted from the wavelet coefficients of measured acoustic emission signals in case of applied voltage 20[kv]. Since the parameter assessment using all wavelet coefficients will often turn out leads to inefficient or inaccurate results, we selected that level-3 stage of multi decomposition in discrete wavelet transform. We applied FIR(Finite Impulse Response)digital filter algorithm in discrete to suppression for random noise. The white noise be included high frequency component denoised as decomposition of discrete wavelet transform level-3. We make use of the feature extraction parameter namely, maximum value of acoustic emission signal, average value, dispersion, skewness, kurtosis, etc. The effectiveness of this new method has been verified on ability a diagnosis transformer go through feature extraction in stage of acting(the early period, the last period) .

• 해양환경안전학회지
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• 제28권1호
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• pp.184-192
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• 2022

밸브의 내부 누설 현상은 밸브의 내부 부품의 손상에 의해 발생하며 배관 시스템의 사고와 운전정지를 일으키는 주요 요인이다. 본 연구는 버터플라이형 밸브의 내부 누설에 따라 배관계에서 발생하는 음향방출 신호를 이용하여 배관 가동 중 실시간 누설 진단의 가능성을 검토하였다. 이를 위해 밸브의 작동 모드별로 측정한 시간영역의 AE 원시신호를 취득하였으며 이로부터 구축한 데이터셋은 데이터 기반의 인공지능 알고리즘에 적용하여 밸브의 내부 누설 유무를 진단하는 모델을 생성하였다. 누설 유무진단을 분류의 문제로 정의하여 SVM 기반의 머신러닝과 CNN 기반의 딥러닝 분류 알고리즘을 적용하였다. 데이터의 특징 추출에 기반한 SVM 분류 모델의 경우, 이진분류 모델에서 구축된 모델에 따라 83~90%의 정확도를 나타냈으며, 다중 클래스인 경우 분류 정확도가 66%로 감소하였다. 반면, CNN 기반의 다중 클래스 분류 모델의 경우 99.85%의 분류 정확도를 얻을 수 있었다. 결론적으로 밸브 내부 누설 진단을 위한 SVM 분류모델은 다중 클래스의 정확도 향상을 위해 적절한 특징 추출이 필요하며, CNN 기반의 분류모델은 프로세서의 성능 저하만 없다면 누설진단과 밸브 개도 분류에 효율적인 접근방법임을 확인하였다.

• Composites Research
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• 제24권6호
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• pp.49-55
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• 2011

복합재는 금속보다 높은 비강성과 비강도를 갖는 장점 때문에 군용기와 민항기의 주요 구조물로 사용이 증대되고 있다. 하지만 복합재의 기계적인 특성은 충격에 의해 심각하게 저하된다. 특히, 우박, 고속 택싱에 의한 파편과의 고속 충격은 작은 질량임에도 불구하고 구조물과 서브시스템에 심각한 손상을 줄 수 있다. 그러나 한 가지 센서 또는 기존의 기법을 사용하여 복합재의 손상을 탐지하기는 쉽지 않다. 본 논문에서는 복합적층판의 고속충격에 의한 손상 개시와 전파를 모니터링하기 위해 PVDF 센서와 AE 센서를 사용하였다. 센서 신호를 분석하기 위해 웨이블릿 변환을 사용하였다. 충격에너지가 증가할수록 고주파 신호가 증가하였고 PVDF 센서와 AE 센서 신호에서 유사한 경향을 알 수 있었다. 결과적으로 복합적층판의 고속충격손상을 감지하고 특성화하는 다양한 센싱 기법을 제시하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.121-126
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• 2020

소리 기반 기계 고장 진단은 기계의 음향 방출 신호에서 비정상적인 소리를 자동으로 감지하는 것이다. 수학적 모델을 사용하는 기존의 방법은 기계 시스템의 복잡성과 잡음과 같은 비선형 요인이 존재하기 때문에 기계 고장 진단이 어려웠다. 따라서 기계 고장 진단의 문제를 딥러닝 기반 이미지 분류 문제로 해결하고자 한다. 본 논문에서 스펙트로그램 이미지를 이용한 CNN 기반 자동화 기계 고장 진단 기법을 제안한다. 제안한 방법은 기계의 결함 시 발생하는 주파수상의 특징 벡터를 효과적으로 추출하기 위해 STFT를 사용하였으며, STFT에 의해 검출된 특징 벡터들은 스펙트로그램 이미지로 변환하여 CNN을 이용해 기계의 상태별로 분류한다. 그 결과는 제안한 방법은 효과적으로 결함을 탐지할 뿐만 아니라 소리 기반의 다양한 자동 진단 시스템에도 효과적으로 활용될 수 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권5A호
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• pp.917-925
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• 2006

AE기법을 이용하여 PSC보부재에 대한 음파의 전파속도와 음원위치 산정방법의 타당성을 알아보기 위한 실험을 수행하였다. 이를 위해 길이가 5m 인 PSC보 콘크리트 표면에 7개의 AE센서를 부착하였으며, 슈미트 햄머를 이용하여 콘크리트 표면에 인위적인 충격을 가하였다. 음파의 전파속도는 각각의 AE센서로부터 감지한 음파의 도달시간 차이와 음원과 센서와의 거리 차이를 이용하여 산정하였다. 또한 각 AE센서로부터 감지된 음파의 도달시간과 음파의 전파속도를 토대로 최소제곱법을 이용하여 역으로 음원 발생위치를 산정해 보았다. 실험결과 프리스트레스트콘크리트 매질에 대한 음파의 평균전파속도는 대략 4,000 m/sec 정도이며, 음원과 AE 센서 사이의 거리가 길어짐에 따라 음파의 감쇠현상에 의해 속도가 감소되었다. 최소제곱법을 이용한 음원위치 산정결과, 음파의 전파속도를 전체 AE센서의 평균전파속도를 이용하는 경우보다, 각 AE센서로 부터 산정된 음파의 전파속도를 이용하는 경우 오차가 감소되는 것을 확인하였다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제13권2호
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• pp.107-113
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• 2001

본 연구는 AE기법을 이용하여 콘크리트구조물의 균열발생원 탐사방법을 개발하기 위한 기초적인 연구이다. 본 실험에 앞서 무근 콘크리트 블록에 모의 AE 발생원 실험을 실시하였다. 센서배치에서는 삼각형 결함원 탐사기법과 사각형 결함원 탐사기 법을 적용하여 비교 .분석하였다. 실험 결과 콘크리트 보에서는 삼각형 결함원 탐사기법이 사각형 결함원 탐사기법보다 효과적인 것으로 분석되었다. 콘크리트 보에 균열원 탐사기법을 적용하기 위한 시험체는 콘크리트의 압축강도 수준비(물-시멘트비)를 실험변수로 즉, 물-시멘트비를 40%, 50%, 50%로 하여 각각 3개씩 총 9개를 제작하였다. 콘크리트의 손상정도를 평가하기 위해 하중재하방식은 반복 휭재하방식을 채택하였고, 파괴실험시 발생하는 AE 파라미터를 분석하여, 카이저효과와 펠리시티효과를 실험실적으로 확인하였다. 또한, FR값을 분석한 결과 구조물의 열화도지수로서 사용 가능함을 확인하였다. 콘크리트 강도수준에 관계없이 최대하중의 70%대에서 AE의 활동성이 높아지기 시작함을 알 수 있었으며, 실구조물에 적용시 파괴경보시스템구축에 적용 가능한 하나의 인자로 사료된다. 한편, 실제 균열 발생위치와 결함원탐사방법을 비교한 결과 육안조사에 의해 주균열이 발생하기 전에 AE 모니터링으로 사전 감지가 가능하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.10-17
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• 2008

본 논문은 설비진단에 있어 크랙 성장부터 누설에 이르기까지 결함으로 발생하는 AE 신호를 통하여 위치를 표정하여 진단 시스템의 오차를 줄이는 것이다. wavelet을 이용한 잡음 제거로서 위치표정의 개선을 제안하였고, 실험을 위한 신호원으로 알루미늄 평판에 샤프심 파단음을, 공기압축기의 누설음을 사용하였다. 신호원에 대하여 웨이블릿 Shrinkage방법과 Soft Threshold을 이용한 신호의 잡음제거 및 시간 도달차 법과 물성치를 적용한 속도 값으로 시뮬레이션을 통하여 위치표정 결과를 확인하였다. 그 결과 웨이블릿 변환을 이용한 잡음제거는 크랙실험의 경우 평균거리 10.46mm이하로 30% 이상과 누설 실험의 경우 평균필터에 비해 2%의 개선된 위치표정을 확인하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제9권1호
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• pp.75-82
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• 2007

본 연구의 목적은 록볼트의 건전도를 평가하기 위하여 록볼트의 비파괴시험을 기술하고 비파괴시험의 적용성을 조사하는 것이다. 록볼트 자체와 그라우팅재를 포함한 록볼트의 건전도를 평가하기 위하여, 수치해석 및 실험적 방법을 이용한 두 가지 방법이 적용되었다. 수치해석적 방법에서는 "DISPERSE" 프로그램을 이용하여 록볼트 시스템에서 유도파 전달시의 분산성분석을 수행하였다. 분산선도 곡선은 지중근입되어 있는 록볼트에 대하여 주변암반과 그라우팅재의 강성에 따라 신호파의 진폭감쇠정도와 주파수변화대비 전파속도의 영향을 보여준다. 이로 부터 록볼트의 건전도시험을 위한 최적의 주파수를 추정할 수 있으며, 그 결과L(1)모드에서$20{\sim}70kHz$가 최적의 주파수대역으로 선정하였다. 실험적 방법에서는 시험체를 제작한 후 현장조건을 모사하여 실내비파괴시험을 실시하였다. 비파괴 실험기법으로는 록볼트 선단부에 가진 센서를 부착, 매입하여 전기신호 가진에 의한 투과법을 적용하였다. 그라우팅과 주변암반에 의해 신호파의 전파속도와 진폭에 영향이 있으며, 그라우팅과 주변암반으로의 leaking 등에 의하여 신호파의 진폭이 감쇠하는 것으로 나타났다. 또한 시험체가 그라우팅으로 피복되어 있을 경우 자유구속 및 지중근입 조건에서 공동결함 크기가 증가함에 따라 무결함부에 비하여 진폭이 증가하였다. 그리고 수진된 신호파의 초동시간이 감소하여 전파속도는 전반적으로 선형적 증가 경향을 보였으며, 진폭변화에 비하여 전파속도가 공동결함비율 변화에 더 민감한 반응을 보였다. 본 연구는 록볼트의 건전도 평가시에 비파괴시험이 매우 유용한 방법임을 확인할 수 있었다.

• 비파괴검사학회지
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• 제21권1호
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• pp.80-90
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• 2001

AE 신호와 재료의 기계적 물성과의 관계를 정량적으로 제시할 수 있는 방법을 개발하였다. 재료의 여러 가지 기계적 성질들 중 피로균열 거동에 관련된 응력확대계수를 중심으로 AE 신호와 같은 다변량 데이터의 처리에 많이 사용되고 있는 주성분 회귀분석과 비선형적 문제 해결에 적합한 신경회로망 기법을 이용하였다. 이를 위하여 강교량 부재인 SWS490B 강에 대한 피로균열전파 실험을 수행하였으며 표준 CT 시편에 대한 피로균열진전 시 발생하는 AE 신호의 각 변수와 응력확대계수와의 관계를 고찰하였다. 통계분석 방법인 변수선택법을 적용한 결과 AE 카운트(RC), 에너지(EN), 신호지속시간(ED)의 각각에 대한 유의성이 높은 것으로 나타났으나 전반적으로 전체 AE 변수를 모두 이용할 경우 통계적 유의성이 높은 것으로 나타났다. 부재의 반복하중 시 발생하는 피로균열진전을 정량적으로 도출할 수 있는 응력확대계수 추정모델을 개발하고 평가하였다. 미지 시료에 대하여 개발된 모델의 응력확대계수 예측 성능을 분석한 결과 주성분 회귀모델과 인공신경망 모델 모두 우수한 예측성능을 나타내었으나 전반적으로 인공신경망 모델이 주성분 회귀모델보다 다소 양호한 것으로 분석되었다.