• 한국가시화정보학회:학술대회논문집
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• 한국가시화정보학회 2005년도 한국가시화정보학회 연소/내연기관 부문 학술강연회
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• pp.61-83
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• 2005

연소현상의 가시화를 위한 몇 가지 레이저 진단기법의 응용 예를 소개한다. 이에는 유동 가시화를 위한 반응성 Mie 산란, 주화학종의 계측을 위한 Rayleigh 및 Raman 산란, 미소화학종 계측을 위한 레이저유도 형광법, 온도계측을 위한coherent anti-Stokes Raman 산란법 및 매연계측을 위한 광 소멸/산란법 등이 포함된다. 이러한 기법들이 확산화염, 층류 및 난류 부상 화염, 비예혼합 와도 내의 화염전파, 매연생성 등의 연구에 적용되어 물리적 메커니즘을 이해하는데 유용하게 적용된 사례를 보고한다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제16권3호
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• pp.11-22
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• 2012

본 연구는 RTK-GPS (Real Time Kinematic-Global Positioning System) 측위법을 이용한 변위 계측 결과, 가속도계를 이용한 변위계측 결과, 그리고 LVDT(Linear variable differential transformer)의 변위계측 결과를 비교하여 RTK-GPS와 가속도계 센서를 구조물에 적용할 때의 문제점들을 파악하였다. 또한, 관측빈도와 측위 정확도를 향상시킨 RTK-GPS와 가속도계를 이용한 변위계측 결과를 통합 계산하여 절대변위인 LVDT와 비교를 통해 생성된 통합 변위의 정확도와 타당성을 확인하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회지
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• 제21권1호
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• pp.14-19
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• 2017

• 한국구조물진단유지관리공학회지
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• 제17권4호
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• pp.2-9
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• 2013

• 대한치과교정학회지
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• 제35권6호
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• pp.459-474
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• 2005

치아 모형 및 셋업 모형에서의 정확한 순설측 및 근원심 경사의 측정을 위해 개발된 셋업 모형 측정기로 4개의 제1소구치 발거 후 설측 교정치료를 시행 받은 22명의 성인 환자들의 치료 전후의 진단 모형 및 셋업 모형을 계측하여 설측 교정치료에서 간접 접착술식을 위해 사용되는 셋업 모형의 형태가 치료 결과에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 연구결과 치료 전 진단 모형과 셋업 모형간의 상하악 6전치의 순설측 및 근원심 경사 차이는 각각 $-3.93{\pm}6.98^{\circ},\;1.87{\pm}5.79^{\circ}$ 였으며 셋업 모형과 치료 후 치아 모형간의 차이는 $-4.31{\pm}5.91^{\circ},\;-2.16{\pm}3.27^{\circ}$였다. 치료 후 치아 모형에서는 치료 전에 비해 상하악 전치부의 순설측 경사가 $-8.24{\pm}5.39^{\circ}$ 만큼 유의성 있게 변화되었다. 또한 facebow transfer 등을 통해 교합기에 치아 모형을 거상하지 않고도 셋업 모형 측정기만으로 치아 모형과 측모 두부방사선규격사진을 서로 연계하여 분석하는 방법을 고안하여 그 임상적용 가능성을 알아보고자 하였다. 이를 위하여 셋업 모형 측정기를 사용하여 진단용 모형으로부터 측정한 계측 게이지 각과 측모 두부방사선규격사진상에 동일한 계측점화 선분들을 작도하여 측정한 산출 게이지 각을 비교하였으며 그 결과 상하악 모두에서 유의성 있는 차이가 나타나지 않았다. 따라서 셋업 모형 측정기를 사용하여 측모 두부방사선사진에서의 계측 치들을 진단용 모형에서의 계측치와 서로 연계시켜 분석하고 이를 셋업 모형 제작 시 반영하는 방법이 임상적으로 사용 가능함을 알 수 있었다.

• 소음진동
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• 제11권4호
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• pp.508-517
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• 2001

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.110-110
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• 2022

본 연구는 자율운항 선박의 원격 고장 진단 기법 개발의 일부로 수행되었다. 특히, 엔진 연료 계통 장비로부터 계측된 시계열 데이터로부터 상태 진단을 위한 알고리즘 구현 결과를 제시하였다. 엔진 연료 펌프와 청정기를 가진 육상 실험 장비로부터 진동 시계열 데이터 계측하였으며, 이상 감지, 고장 분류 및 고장 예측이 가능한 심층 학습(Deep Learning) 및 기계 학습(Machine Learning) 알고리즘을 구현하였다. 육상 실험 장비에 고장 유형 별로 인위적인 고장을 발생시켜 특징적인 진동 신호를 계측하여, 인공 지능 학습에 이용하였다. 계측된 신호 데이터는 선행 발생한 사건의 신호가 후행 사건에 영향을 미치는 특성을 가지고 있으므로, 시계열에 내포된 고장 상태는 시간 간의 선후 종속성을 반영할 수 있는 학습 알고리즘을 제시하였다. 고장 사건의 시간 종속성을 반영할 수 있도록 순환(Recurrent) 계열의 RNN(Recurrent Neural Networks), LSTM(Long Short-Term Memory models)의 모델과 합성곱 연산 (Convolution Neural Network)을 기반으로 하는 Conv1D 모델을 적용하여 예측 정확성을 비교하였다. 특히, 합성곱 계열의 RNN LSTM 모델이 고차원의 순차적 자연어 언어 처리에 장점을 보이는 모델임을 착안하여, 신호의 시간 종속성을 학습에 반영할 수 있는 합성곱 계열의 Conv1 알고리즘을 고장 예측에 사용하였다. 또한 기계 학습 모델의 효율성을 감안하여 XGBoost를 추가로 적용하여 고장 예측을 시도하였다. 최종적으로 연료 펌프와 청정기의 진동 신호로부터 Conv1D 모델과 XGBoost 모델의 고장 예측 성능 결과를 비교하였다

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2006년도 제27회 추계학술대회논문집
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• pp.281-284
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• 2006

PW206C 터보 축 엔진을 위해 신경회로망을 이용한 지능형 성능 진단 프로그램이 제안되었다. 이 엔진은 항공우주연구원에서 개발 중에 있는 틸트 로터 타입 스마트 무인기의 추진시스템으로 선정되었다. 스마트 무인기 추진시스템에서 계측되는 성능변수는 가스발생기 회전속도, 동력터빈 회전속도, 배기가스 온도, 토크 등 4개이다. 그러나 이러한 4개 계측변수로는 각 구성품의 손상 진단이 어려운 관계로 압축기 출구 압력 및 압축기 터빈 출구 온도를 포함한 6개의 계측변수를 진단에 이용하였다. 구성품 성능저하량을 판단하는 성능파라미터는 압축기, 압축기 터빈, 동력 터빈의 유량함수 및 효율이다. 신경망을 훈련하고 테스트하기 위한 데이터베이스는 가스터빈 성능모사 프로그램을 이용하여 구성하였다. 훈련된 신경망을 PW206C 터보 축 엔진의 진단에 적용한 결과 제안된 진단 알고리즘이 압축기 오염과 압축기 터빈의 침식과 같은 단일 손상을 탐지하는데 유용함을 확인하였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제23권12호
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• pp.201-209
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• 2009

발전소 현장에 설치되어 있는 계기들은 주위환경의 영향이나 계기 자체의 고장으로 틀린 값을 나타내는 경우가 종종 발생한다. 그러나 기존의 발전소 운전감시 및 고장진단 시스템들은 대부분 정확한 센서 값들이 항상 주어진다는 가정 하에서 상황판단 및 고장진단을 수행하기 때문에 계측값들에 에러가 발생할 경우 잘못된 판단과 정보의 제공으로 불필요한 발전소의 긴급정지와 같은 심각한 운전상의 문제점이 야기될 수 있으며 이로 인해 큰 경제적 손실을 초래할 수 있다. 본 논문에서는 발전소의 각 부속 시스템 중 특히 보일러 주급수 공급 시스템(Boiler Feed Water System)에 공간적으로 분포되어 있는 계측기들의 상호관계를 체계적으로 표현하고 적절한 데이터구조로 나타냄으로서 그러한 상호관계를 통하여 내재하는 계측값들의 중복성(Redundancy)을 최대한 발굴하여 각 계측값들의 유효성 여부를 검증하고 고장진단과 연계하여 발전소의 안정운전을 지원하기 위한 기법을 개발하고 그 적용 예와 향후의 적용 가능성을 보였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제25권5호
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• pp.1-7
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• 2021

본 연구에서는 대형 시설물의 재난 모니터링을 위해 시설물에서 발생 가능한 붕괴 및 화재 사고를 감지하고, 재난 상황 발생 시 IoT 기반의 시설물 내부 상황 인지를 위한 커스터마이징 비콘을 개발하고자 하였다. 기존 변형률 센서를 이용한 데이터 계측의 경우 유선으로 변형률 센서를 연결하여 계측하였지만, 본 연구는 이를 무선으로 변경하여 실시간으로 구조물 변형의 유·무를 모니터링이 가능하도록 하였다. 이 과정에서 휘트스톤 브릿지를 이용하기 위해 커스터마이징 비콘에 연결이 가능한 변형률 센서 모듈을 제작하였으며, 계측 데이터를 원격으로 확인하기 위한 시스템 구성을 진행하였다. 계측 데이터 검증을 위해 차세대융합기술연구원 15층 내에 10개의 커스터마이징 비콘과 2개의 게이트웨이를 설치하였으며, 계측 데이터 분석 결과 변형률 데이터값이 7~8 사이에 분포하는 것을 확인하였다.