• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.2206-2207
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• 2008

본 논문에서는 분전반에서의 화재 위험 요소와 화재위험 요소에 대한 현장 실태조사 결과를 분석하였다. 분전반에서의 화재 위험 요소는 크게 전기적 요인, 환경적 요인, 물리적 요인으로 나눌 수 있으며 전기적 요인으로는 단락, 과부하(과전류), 접촉불량, 전류 불평형 등이 있으며 환경적 요인으로는 수분(염분 등), 먼지(분진, 목분, 철분 등), 온도(고온) 등에 의한 절연파괴, 기기 손상, 오동작 등이 있다. 물리적 요인으로는 기계적인 진동이나 충격 등에 의한 전기적 접속부의 이완에 의한 발열 등을 들 수 있다. 이러한 화재 위험 요인에 대하여 현장실태조사를 실시한 결과, 일부 분전반에서 내부에 먼지 등 이물질이 차단기, 전선, 단자대 등의 표면에 부착되어 있음을 확인할 수 있었으며 수분이나 염분 등의 영향으로 전극간 절연물 표면의 열화로 화재가 발생할 가능성이 있다. 또한, 적외선 열화상 분석결과, 일부 차단기 단자에서 국부 발열이 관측되었으며, 부하 분담의 불평형에 의한 발열도 확인되었다. 이러한 위험요인에 의한 화재 예방을 위하여 규정된 전선 굵기의 사용과 적정 체결압력의 확보, 상간 전류 불평형을 줄이기 위한 부하 분담의 조정이 필요하다. 향후, 분전반에서의 전기화재, 감전사고 등 전기재해의 예방을 위하여 지속적이고 체계적인 유지관리는 물론 사고 발생 전에 이상 징후를 사전에 감지하여 조치를 취할 수 있도록 하는 기술의 개발과 현장 적용이 요구된다.

• Journal of the Korean GEO-environmental Society
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• v.22 no.10
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• pp.13-19
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• 2021

Cracks in asphalt pavement occur due to changes in weather or impact from vehicles, and if cracks are left unattended, the life of the pavement may be shortened, and various accidents may occur. Therefore, studies have been conducted to detect cracks through images in order to quickly detect cracks in the asphalt pavement automatically and perform maintenance activity. Recent studies adopt machine-learning models for detecting cracks in asphalt road pavement using a Convolutional Neural Network. However, their practical use is limited because they require high-performance computing power. Therefore, this paper proposes a framework for detecting cracks in asphalt road pavement by applying a small deep learning model applicable to mobile devices. The small deep learning model proposed through the case study was compared with general deep learning models, and although it was a model with relatively few parameters, it showed similar performance to general deep learning models. The developed model is expected to be embedded and used in mobile devices or IoT for crack detection in asphalt pavement.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.26 no.4A
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• pp.587-596
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• 2006

A half portion of Korean railway bridges depends on the type of steel plate girder bridge. Since these bridges have been built in the early stage of Korean economical boom, numerous maintenance effort suffers from aging and progressive degradation issues at present. In accordance with these efforts, this paper would like to address the detailed analyses of thin steel plates with bolts in order to simulate the connection regions of steel plate girder bridge. The fundamental modal analysis, transient dynamic analysis with 3D piezoelectric element in open circuit loop and signal process with aids of TOF(time of flight) and WC(wavelet coefficient) are extensively discussed.