누출검사와 자체정밀조사 결과를 토대로 살펴본 국내의 석유류 시설에 대한 객관적인 현황 및 실태 조사 결과는 다음과 같다. 국내 특정토양오염관리대상시설을 업소단위로 평가한 결과 부적합률은 약 53.6%로 누출검사 평균 부적합률 3.1%에 비해 약 17.3배 높다. 특정토양오염관리대상시설의 점검방식별 부적합률은 직접법은 58.9% 그리고 간접법은 22.5%였다. 직접법에 의해 확인된 용접부 결함과 간접법 점검 시 확인되지 않는 배관계통의 누설을 포함한 부적합률은 최대 58.9%까지 증가한다. 실제 특정토양오염관리대상시설로부터 누출이 확인된 업소는 30.7%였으며, 저장탱크 주유배관 주입배관 등에서 누출이 확인되어 당해 시설로부터 오염물질이 외부로 유출되고 있는 업소는 25.7%였다. 특정토양오염관리대상시설의 소유자가 자발적 점검에 의한 부적합률은 57.3%인 반면, 강제적 부적합율은 17.2%로 자체점검 결과가 국내 특정토양오염관리대상시설의 현황에 가깝다고 판단된다. 특정토양오염관리대상시설을 구성하는 시설별 조사결과 각 시설의 부적합률은 저장탱크의 경우 누출 2.6%, 비누출을 포함한 부적합률은 22.2%였으며, 주입배관 4.1%, 주유배관 5.5%, 통기관 10.3%로 나타났다. 저장탱크의 부적합 사유별 요인은 균열 및 기공 17.9%, 미용접 5.3%로 전체 대상 탱크의 약 20%가 당해 저장탱크 제작 시부터 잠재적 누출요인을 안고 있는 것으로 추정되며, 부식 또는 국부적으로 진행된 공식 등으로 석유류저장탱크의 최소두께 (3.2 mm)에 미달되어 부적합 판정된 6.6%의 탱크가 내구연한을 초과하거나 도래하고 있는 것으로 판단된다.
KEPCO Research Institute developed a GIS-based autopilot drone inspection system for electric power facilities and since its pilot application in 2017, it has been successfully used to detect defects in power transmission lines. This paper presents how to operate this system in the field of power line inspection. Power transmission lines are located in a wide variety of environments such as plains, mountains, river crossings, sea crossings, and industrial areas. Among these, some transmission lines are difficult for human workers to access because of their geographies and some should be checked more often due to their severe contamination. Considering these field conditions, we classified drone operation in two categories to increase its effectiveness and efficiency - patrol surveillance and detailed inspection tasks. This paper describes the detailed procedures of the two tasks above and their field application experiences. In addition, this paper newly proposes how to construct public drone roads by using the information of KEPCO's power transmission lines.
과학기술위성 1호는 2003년 9월 27일 러시아의 플레세츠크에서 성공적으로 발사된 후 6개월 여간의 운용을 통하여 초기 위성 안정화 과정과, 임무 수행기간인 2년 동안 정상적으로 위성이 운용될 수 있도록 위성의 운용모드에 따른 파라미터를 궤도상에서 보정하는 과정을 거쳐 전력 시스템이 최상의 조건을 가질 수 있도록 하였다. 초기 위성의 상태 점검과정과 탑재체의 관측을 위한 운용모드 시험과정을 거쳐 현재 위성은 각 궤도별로 “정밀 자세 제어 모드”, “최대 태양 전력 입력 지향 모드”, “자동 지상국 교신모드”, “탑재체 운용 모드”, “S/W 전력 제어”, “자동 파일 다운로드” 등으로 분류되어 운용되고 있으며, 위성의 주컴퓨터에 시나리오 명령구조를 사용하여 탑재체를 운용하고 있다. (중략)
원자력 발전소 시뮬레이터는 고도의 안전성과 정밀성을 바탕으로 운전원이 실제 상황과 동일한 환경하에서 실습할 수 있도록 모의 훈련장치로서 발전소 운전원 운전능력 배양, 운전절차서 검증 및 개발, 제어기법 사전 점검 및 안전도 분석, 운전방법 개선 등을 가능케 하고 있다. TMI 사고이후 원자력발전소 시뮬레이터의 중요성이 강조되어 운전원 훈련의 필수요건으로 추가되고 있으며, NRC 등에 의해 인허가된 시뮬레이터를 운전원 시험 (RO, SRO 시험)에 사용토록 하고 있다. 우리나라에서는 아직 인허가를 요구하고 있지 않지만 조만간 시뮬레이터에 대한 규제가 예상되고 있다. 그러나 현재 시뮬레이터에 대한 규제요건 분석이 제대로 이루어지지 않고 있는 실정이다. 이를 위해 본 논문에서는 시뮬레이터에 대한 미국 등 외국의 규제 방침, 기준 및 요건 등을 분석하고 있으며, 향후 기존 시뮬레이터 개정 및 신규 시뮬레이터 개발시 규제요건 만족에 상당한 도움을 줄 수 있을 것이다.
본 논문에서는 오픈소스를 이용하여 작은 전자장치부터 첨단 정밀 항공우주 비행장치에 까지 사용하는 릴레이의 기능시험을 누구나 손쉽게 수행할 수 있는 시험장치를 제안한다. 제안 시험장치는 전원부, 측정부, 시현부 및 연결부로 구성되며, 전원부는 릴레이 각각의 코일에 전압을 제공하고, 측정부는 릴레이 코일의 저항측정, 입력전압측정 및 릴레이 접점의 접점저항을 측정을 하기위한 부분이며 시현부는 릴레이의 정상유무를 시각적으로 나타내는 부분이며 마지막으로 연결부는 릴레이와 시험장치간의 연결을 담당한다. 제안한 시험장치는 항공 정비 실습용 뿐 아니라, 릴레이를 사용하는 모든 업체의 수입검사 부서 및 조립부서에서도 오픈소스를 이용하기 때문에 저렴하게 꾸미고 용이하게 사용할 수 있다는 장점 및 확정가능성을 가진다.
균열, 누수, 박락, 철근노출, 부식, 탄산화 등은 터널 라이닝 건전도 평가항목으로 그 중에서 균열은 주요한 영향요인이다. 1980년 이후로, NATM은 터널의 굴착방법과 링폐합의 지반공학적 개념의 보급과 함께 넓게 적용되었으며, 라이닝에 발생된 균열의 연구도 진행되었으나 종균열에 제한된 연구가 주로 수행되었다. 본 논문에서는 11개의 공용중인 NATM터널의 정밀안전진단 결과를 활용하여 공간적인 위치 및 형태별로 분석하여 터널별 공통된 7개의 균열을 정의, 원인 및 분석, 사례 등을 나타내었다. 종류별 균열은 CCD스캐너 이미지를 3차원으로 분석하여 향후 NATM터널 정기점검 및 정밀안전진단 시 유익한 사례가 휠 수 있도록 하였다.
엘리베이터의 자체점검과 정기검사, 완성검사, 정밀안전검사 등은 엘리베이터 운행을 위한 중요 검사로써 엘리베이터의 성능 및 안정성을 평가하는 기초 자료다. 자체점검 및 안전검사항목에 엘리베이터의 진동에 관한 사항에 대해서는 특별히 명시되어 있지 않으나 진동은 여러 가지 분석 자료를 제공해 줄 수 있는 필수요소로 되어있다. 엘리베이터의 진동을 측정하기 위한 "EVA-625"라는 장비는 컴퓨터로 데이터를 읽어 숙련된 엔지니어에 의해 측정된 값을 분석할 수 있다. 본 논문에서는 3축 가속도 센서를 이용하여 엘리베이터의 진동을 측정하여 데이터를 송신 받을 수 있는 하드웨어와 시스템 설계 플랫폼 및 개발환경인 LabVIEW의 G 그래픽 프로그래밍 언어를 이용하여 수집되는 데이터를 분석할 수 있는 소프트웨어를 설계하고 구현하였다.
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.
상업적인 주파수영역 항공전자탐사 장비의 개별적인 하부시스템의 계기변화와 보정에 대한 점검방법으로 유인성 제약조건만을 사용하여 광대역 이상성분 자료로부터 통상성분을 예측하고자 한다. 이상성분 자료로부터 통상성분의 반응을 예측하는 방법은 다음을 포함한 몇 가지가 있다: (1) 기준면 변화, 보정, 위상의 점검에 대한 품질관리; (2) 이상생분 측정으로부터 통상성분의 잡음수준 예측 및 확인 그리고 향후에는 그 반대과정도 가능할 것이다; (3) 주파수영역과 시간영역의 더 나은 변환과 유인성을 충족시키기 위해 성기게 측정된 자료의 내삽 및 외삽 실제로 수치모형자료와 Resolve 헬리곱터에 탑재된 전자기 탐사 장비로 측정된 주파수 영역 자료에 대한 실험 결과, 통상성분 자료들은 비율을 맞춘 힐버트 변환에 의해서 40에서 80 ppm의 표준편차를 갖고 예측될 수 있다는 것을 알았다. 그러나, 비행간의 기준면들 사이의 상대적인 차이는 1 ppm보다 더 정확히 분석될 수 있으며 이는 계기변화 보정의 정밀도에 대해 독립적인 품질관리를 가능하게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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