This paper describes the fundamental investigations on the in-process monitoring techniques focused on Acoustic Emission(AE) based on analytical method. Experiments were conducted on a CNC lathe using conventional carbide insert tools under various cutting conditions. As the result of this study a suggestion is given about the multi-purpose use of AE-signals detected with a single sensor for the monitoring of tool wear, built-up edge and chatter vibration in turning process.
국가 경제규모의 성장과 더불어 단위 건설현장의 규모도 대형화, 복합화 되어 가고 있는 추세이다. 이에 따라 건설현장의 다양한 자재, 장비, 인력 등의 자원에 관한 실시간 정보파악은 효율적인 프로젝트 관리의 필요성으로 대두되었다. 최근 건축분야에서는 다양한 첨단센서를 활용한 연구와 적용이 이루어지고 있다. 그러나 토목분야에는 이러한 연구가 거의 전무한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 NATM 공법을 이용한 터널 시공 중 첨단센서를 적용할 수 있는 방안을 모색하기 위하여 자재를 이용한 진도관리에 있어서 실제 현장에 활용 가능한 방법을 제시하였다. 각 공정을 수행하는데 사용되는 자재목록을 만든 후에 공정의 대표여부, IT기술의 적용성을 검토하여 대표자재로 숏크리트와 라이닝을 선정하였으며, 선정된 대표자재를 이용한 공정시각화 및 진도관리 방안을 제시하였다.
CFRP(Carbon Fiber Reinforced Plastics) has been used many industries aerospace, automobile, medical device and building material industries, etc. Because it is lighter than other metals and has good properties, such as rigidity, strength and wear. CFRP may be cured integrity. However, it needs postprocessing similar to drilling or endmilling for shape cutting and combination of various material. In this paper, tool dynamometer and accelerometer used to signal analysis for machining properties under various cutting conditions and tool shape changes. In addition, microscope used to verify the machined CFRP surface. As the results, it was found that the cutting force and the vibration were decreased in the increasing of cutting edge (2-flute < 4-flute < composite tool), and the good machined surface can be obtained in this experiments.
A new measuring method for tool deflection has been developed when sculptured surface is processed in ball-end milling. Since the vibration due to cutting forces has low frequencies, an electromagnetic sensor is used for measuring the exact vibration displacement. The amplitude and direction of vibration displacement during the cutting process is presented as orbital plot. In this study, it assumes that the vibration displacement is proportional to the length of cutting chip. Therefore, tool deflection is calculated by summing up the vibration displacement of unit chip length for engaged chip length. In addition, computer programs has been developed to predict the deflection of tools when machining sculptured surface. This developed program predicts the tool deflection per block of NC data, so that it can easily identify the parts which have the possibility of machining errors.
A successful on-line monitoring system for conventional machining operations has the potential to reduce cost, guarantee consistency of product quality, improve productivity and provide a safer environment for the operator. In fee-shape machining, typical signs of tool problems such as vibration, noise, chip flow characteristics and visual signs are almost unnoticeable without the use of special equipment. These characteristics increase the importance of automatic monitoring in fine-shape machining; however, sensing and interpretation of signals are more complex. In addition, the shafts of the micro-tools break before the typical extensive cutting edge of the tool gets damaged. In this study, the existence of a relationship between the characteristics of the cutting force and tool usage was investigated, and tool breakage detection algorithm was developed and the fellowing results are obtained. In data analysis, didn't use a relative error compare which mainly used in established experiment and investigated tool breakage detection algorithm in time domain which can detect AE and cutting force signals more effective and accurate.
Park, Jiwon;Shin, Joonchul;Hur, Sunghoon;Kang, Chong-Yun;Cho, Kyung-Hoon;Song, Hyun-Cheol
센서학회지
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제31권5호
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pp.301-306
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2022
With the recent widespread implementation of Internet of Things (IoT) technology driven by Industry 4.0, self-powered sensors for wearable and implantable systems are increasingly gaining attention. Piezoelectric nanogenerators (PENGs) and triboelectric nanogenerators (TENGs), which convert biomechanical energy into electrical energy, can be considered as efficient self-powered sensor platforms. These are energy harvesters that are used as low-power energy sources. However, they can also be used as sensors when an output signal is used to sense any mechanical stimuli. For sensors, collecting high-quality data is important. However, the accuracy of sensing for practical applications is equally important. This paper provides a brief review of the performance advanced by the materials and structures of the latest PENG/TENG-based wearable sensors and intelligent applications applied using artificial intelligence (AI)
공개키 기반 암호화 상에서의 다중 곱셈 연산은 높은 복잡도로 인해 성능 개선을 위해서는 우선적으로 고려되어야 한다. 특히 임베디드 장비는 기존의 환경과는 달리 한정적인 계산 능력과 저장 공간으로 인해 높은 복잡도를 나타내는 공개키 기반의 암호화를 수행하기에는 부적합한 특성을 가진다. 이를 극복하기 위해 다중 곱셈 연산을 빠르게 연산하고 적은 저장공간을 요구하는 기법이 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 자원 한정적인 센서 네트워크 상에서의 효율적인 공개키 기반 암호화 구현을 위한 다중 곱셈기의 최신 연구 동향을 살펴본다. 이는 앞으로의 센서 네트워크상에서의 공개키 기반 암호화 구현을 위한 참고자료로서 활용이 가능하다.
최근 건축물과 교량 등 사회기반시설물들의 노후화로 인해 변위센서, 가속도센서 등 첨단 기술을 이용한 구조물 안전관리 기법이 중요한 이슈로 부각되고 있다. 일반적으로 구조물의 안전관리를 위한 구조 건전성 모니터링 기술은 IT와 계측센서 기반으로 이러한 시스템을 구축하기 위해서는 많은 비용이 소요된다. 본 논문에서는 기존 계측센서 기반의 구조 건전성 모니터링 시스템에 비해 보다 경제적이고 효과적인 방법으로 구조물의 변위와 고유진동수를 추정하여 손상도를 평가하는 영상 기반의 구조물 동특성 분석 시스템을 개발하였다. 본 논문에서 개발한 시스템은 디지털 카메라와 같은 영상장치를 이용하여 구조물의 영상을 촬영하고, 영상처리를 위해 주로 사용되고 있는 정규상호상관기법인 NCC연산을 통해 변위와 고유 진동수를 분석하고, 구조물의 손상전후의 주파수응답비를 비교분석하여 손상도를 판별하여 문제가 발생 시 관리자에게 경보하는 기능을 지원한다. 본 시스템은 기존의 구조물에 부착하거나 고정해서 사용하는 계측 센서에 비해 설치 및 이동이 간편하고, 시스템이 단순하여 경제적이며 활용성이 높은 장점이 있다.
최첨단 과학기술 시대를 맞아 사람들은 재난재해 예경보 시스템 및 재난재해 대응 시스템들이 잘 갖추어져 있다고 믿고 있으나 세월호 사건 등에서 알 수 있듯이 현실에서는 제대로 된 재난재해 예경보 및 대응 시스템이 갖추어져 있지 않은 상황이다. 기존의 재난재해 예경보 시스템의 경우 대부분 효율성이 낮은 센서 정보를 기반으로 하고 있으며, 영상 정보는 모니터링 요원에 의해 수동적으로 감시되고 있다. 또한 인식된 재난 재해에 대해서도 어떻게 대응하고 처리할 것인지에 대한 대응 시스템과의 연계가 미흡하다. 이에 따라 본 논문에서 CCTV 영상정보를 기반으로 특정 재난재해의 발생여부 및 정도를 최대한 빠르고 정확하게 인식하고 위기대응 매뉴얼에 근거하여 이를 모든 관련부처나 담당자들에게 자동으로 통보함으로써 효과적인 위기대응이 가능한 CCTV 기반 재난재해 인식 및 실시간 위기 대응 기술을 제안한다.
군사작전에서의 융합성은 다영역에서 운용되는 감시, 결심 및 대응자산이 창출하는 효과를 동시에 통합함으로써 달성되고, 특수작전도 예외는 아니다. 하지만 적지종심지역에서 수행되는 특수작전은 적, 지형, 지리, 기상 등으로부터 발생하는 도전에 직면하기 때문에 지상, 공중, 해상, 사이버·전자기, 우주 등의 다영역에서 창출되는 효과를 하나로 결집하기가 쉽지 않다. 본 연구에서는 이와 같은 도전을 상쇄하기 위한 방안으로 장거리 정찰타격드론, 첨단센서, 재밍포드, 모듈형 통신중계기 등 첨단과학기술의 융복합을 제시했다. 향후 4차 산업혁명의 발전으로 특수작전의 융합성을 강화할 수 있는 다양한 첨단과학기술이 출현할 것이다. 따라서 이를 탐색하는 노력은 후속연구로 지속되어야 할것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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