음향방출기법은 구조물에 존재하는 손상 및 손상 메커니즘을 규명하는 가장 유효한 비파괴검사 수단으로 널리 이용되고 있다. 최근 이러한 재료 및 구조의 내부 손상의 실시간 모니터링이 가능한 기법을 활용하여 풍력 블레이드와 같은 대형 구조물의 건전성을 실시간으로 감시 가능하도록 하는 연구가 각광 받고 있다. 이 논문에서는 선행 연구를 통하여 개발된 신호 맵핑 기법을 사용하여 750 kW 블레이드에 외부 손상을 가정한 임의의 외부 충격을 가하여 위치 탐지 결과의 정확성을 확인하고, 100 kW 블레이드의 정하중 시험 시 발생하는 음향방출신호를 측정하여 손상이 발생된 것으로 의심되는 지역을 탐지하는 실험을 실시하였다. 실험 결과 발생된 모든 외부 충격신호에 대하여 낮은 오차범위를 가지는 결과를 보였으며, 정적하중실험동안 측정된 음향방출신호와 실제 손상 발생 위치의 비교를 통하여 새로운 신호 맵핑 기법으로 블레이드에서 발생되는 내부 손상을 매우 높은 정확도로 위치 표정이 가능함을 확인하였다.
Researches using time reversal acoustics(TRA) for impact localization have been paid attention to recently. Dispersion characteristics of Lamb waves, which restrict the utility of classical nondestructive evaluation based on time-of-flight information, can be compensated through the application of TRA to Lamb waves on a plate. This study investigates the spatial focusing performance of time reversal Lamb waves on a plate using finite element analysis. In particular, the virtual sensor effect caused by multiple wave reflections at the boundaries of a plate is shown to enable the spatial focusing of Lamb waves though a very small number of surface-bonded piezoelectric(PZT) sensors are available. The time window size of forward response signals, are normalized with respect to the number of virtual active sensors. Then their effects on the spatial focusing performance of Lamb waves are investigated.
콘크리트 구조물의 안전진단을 위해 충격반향기법(Impact Echo method, IE)과 충격응답기법(Impulse Response method, IR)을 이용하여, 콘크리트 모형 하부의 공동 유무에 따른 탐사 결과를 분석하였다. 콘크리트 모형은 순수 콘크리트 부분과 철근+콘크리트 부분으로 나누고, 공동의 유무에 따라 각 기법의 적용에 의한 반응 변화를 관찰하였다. 이 연구에 앞서 수행한 GPR과 IE 및 IR 기법의 복합 적용 결과, IE 및 IR 기법이 철근의 영향을 크게 받지 않고 공동존재 여부에 따른 반응이 비교적 잘 나타나는 것으로 파악되었다. 본 연구에서는 선행 연구 결과를 토대로 IE와 IR 기법의 활용도를 높여서 보다 정확한 콘크리트 구조물의 안전진단 기법을 개발하고자 하였다. GPR과 같은 비파괴 조사 기법과 달리, IE 및 IR 기법은 측정이 이루어지는 위치를 정확히 알 수 있어 각 측점의 콘크리트 두께와 하부 공동의 반응을 보다 정확히 파악할 수 있는 장점이 있다. 연구 결과, IE 기법에서는 공진주파수보다 낮은 저주파수에서 나타나는 작은 피크 구간이 공동에 의한 반응으로 보이며, IR 기법에서는 주파수에 따른 운동성(mobility)과 동적 강성도(dynamic stiffness)의 변화를 통해 공동의 유무를 확인할 수 있었다. 이 연구에서 제안한 방법은 콘크리트 구조물의 보수 보강에 활용될 수 있을 것으로 예상된다.
플래시 메모리는 하드 디스크에 비해 크기가 작고 물리적 충격에 강하며 전력 소모가 적은 점 등 많은 장점을 가지고 있지만 아직까지 단위 공간당 가격이 높아 하드 디스크를 전면 대체하기는 어려운 실정이다. 최근 노트북 컴퓨터 동 일부 모바일 장치에서는 하드 디스크와 플래시 메모리를 함께 사용하여 두 매체의 장점을 극대화하려는 시도가 이루어지고 있다. 하지만 기존 운영체제는 이기종 저장 장치 환경이 아닌 단일 저장 장치 환경에 최적화되어 이러한 장점을 충분히 살리지 못하고 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 세 가지 기법을 이용하는 새로운 버퍼 캐시 관리 기법을 제안한다. 첫째, 입출력 접근 패턴을 탐지하고 블록의 저장 위치 별 성능 특성을 분석한 후 동적 한계 효용에 근거하여 버퍼 캐시 공간을 할당한다. 둘째, 입출력 접근 패턴과 저장 장치 특성에 따라서 선택적으로 선반입 기법을 적용한다. 셋째, 버퍼 캐시에서 저장 장치로 쫓겨날 때 해당 블록의 접근 패턴에 따라 하드 디스크와 플래시 메모리 중 더 적합한 매체를 결정하고 그 매체에 블록이 저장되도록 한다. 제안하는 기법들을 트레이스 기반 시뮬레이션으로 검증한 결과 기존 기법에 비해 버퍼 캐시 적중률은 29.9%, 총 실행시간은 49.5% 향상되었다.
최근 탄성파를 기반으로 건축물 안전진단(structure health monitoring, SHM)을 수행하는 방법들에 대한 연구들이 많이 수행되고 있다. 특히 지구물리탐사에서 주로 적용되어 오던 배경 잡음을 이용하는 탄성파 간섭법(seismic interferometry)이 SHM에 많이 적용되고 있다. 탄성파가 건축물 내부로 전파하며 발생하는 건축물의 반응을 분석하여 건축물의 강성 변화를 추정할 수 있을 뿐만 아니라, 건축물의 손상 여부와 그 위치도 평가할 수 있다. SHM에 적용되는 탄성파 간섭법에 대해 분석한 뒤 실제 적용 사례들도 분석한 결과, 탄성파 간섭법은 건축물의 안정성 평가나 모니터링 등에 적용할 수 있는 건축물 손상 탐지 평가 방법으로써 매우 효과적으로 활용할 수 있다고 판단된다.
교량은 노후화와 지진, 유지보수 미비, 기상환경 등의 외부 요인에 의해 균열과 손상이 발생한다. 노후화 교량이 늘어나고 있는 상황에서 유지보수 작업을 진행하지 않으면 안전성이 저하되어 구조적 결함과 붕괴 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 예방하고 유지보수 비용을 절감하기 위해 교량의 상태를 모니터링하고 신속하게 대응할 수 있는 시스템이 필요하다. 이를 위해 기존의 연구에서 센서 데이터를 이용해 균열 위치와 정도를 파악하는 인공지능 모델이 제안되었다. 하지만 기존 연구에서 모델의 성능을 파악할 때 실제 교량의 데이터를 사용하지 않고 시뮬레이션을 통해서 교량의 형상을 제작하여 데이터를 획득하여 학습에 사용하였기 때문에, 실제 교량의 환경을 반영하지 못하고 있다. 본 논문에서는 실제 현장에서 발생하는 교량의 가속도 데이터를 활용하여 인공지능 기반 교량의 이상을 감지하는 '교량 안전 판단 Edge AI 모델'을 제안한다. 이를 위해 가속도 데이터에서 유효 데이터를 추출하기 위한 필터링 규칙을 새롭게 정의하고 이를 적용하는 모델을 구성하였다. 또한 현장에서 수집된 데이터를 기반의 제안된 교량 안전 판단 Edge AI 모델의 성능을 평가하였다. 그 결과 F1-Score가 최대 0.9565로 실제 교량의 데이터를 이용해 안전성을 판단할 수 있음을 확인할 수 있었고, 실제 충격 데이터를 유사한 데이터 패턴을 생성하는 규칙일수록 좋은 성능의 결과가 나왔다는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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