발전설비를 구성하는 주요 기기중 펌프, 발브, 배관 등의 용접부에 발생할 수 있는 균열 등의 결함을 검출하기 위한 plus-point 와전류검사탐촉자를 설계하여 결함을 검출하고 그 크기를 측정할 수 있는 검사기법을 연구하였다. 차동형 모드로 운전되는 plus-point 와전류탐촉자는 2개의 "I"자형 코일 이 십자형태로 교차되어 있으며, 탐촉자와 시험체 표면사이의 lift-off 변화에 의한 영향이 재래식 표면 탐촉자에 비해서 작게 발생하는 특징이 있다. 결함에 대한 탐촉자 반응을 평가하기 위해서 304 스텐 인레스강 용접부에 인공결함인 균열성 노치를 방전가공하여 시험편을 제작하였으며, 이를 활용하여 plus-point 와전류탐촉자의 결함 검출, 종류 판별 및 크기를 측정 할 수 있는 기법을 연구하였다.
해저터널은 육상의 지하구조물과 달리 시공 및 운영 중의 안전성을 확보하기 위해서는 기존의 육상터널에 적용된 응력과 변위계측과 더불어 해저터널의 특성을 고려한 계측이 필수적으로 요구된다. 따라서 해저터널의 안정성을 평가하고자 NATM에 적용되는 개념을 정리하고, 계측계획 수립을 위한 관측 시스템(observation system), 터널의 안전관리를 위한 임계변형률 이론과 국부적으로 발생하는 암석과 지보재의 파괴나 균열의 생성을 파악할 수 있는 미소파괴음 계측을 소개하고, 이러한 방법들을 사용한 해저터널 계측 및 관리방안을 제시하였다.
다양한 의료 응용 분야에서 웨어러블 및 피부 부착형 전자 패치에 피부 표면의 높은 접착력과 내수성이 요구된다. 본 연구에서는 탄소 기반 전도성 고분자 복합 소재에 개구리 발바닥의 육각 채널와 문어 빨판의 흡착 구조 패턴을 모사한 신축성 있는 전자 패치를 보고한다. 개구리의 발바닥을 모사한 육각 채널 구조는 수분을 배수하며, 균열억제 효과를 통해 점착력을 향상 시키며, 문어 빨판을 모사한 흡착 구조는 젖은 표면에서 높은 점착력을 나타낸다. 또한 고점착 전자패치는 실리콘(max. 4.06 N/cm2), 피부 복제 표면(max. 1.84 N/cm2) 등 다양한 표면에 건조 및 젖은 조건에서 우수한 접착력을 가지고 있다. 고분자 매트릭스와 탄소 입자를 기반으로한 고분자 복합소재를 통해 제작된 고점착 전자 패치는 건조 및 습한 환경에서 심전도(ECG)을 안정적으로 감지할 수 있다. 이 연구에서 보여진 특성을 기반으로 제안된 전자 패치는 다양한 생체 신호의 진단을 위한 웨어러블 및 피부 부착 센서 디바이스를 구현하는 잠재적 응용 가능성을 제시한다.
본 연구는 이미 알려져 있는 공동 지역에서 1년 6개월에 걸친 고정점 관측 및 이동 관측망에 의한 실험을 통하여 지하 매질에 공동이 존재할 때에 나타나는 지진파의 이상 현상에 의하여 지하에 존재하는 공동을 탐지 및 식별할 수 있는 가능성을 찾는데 그 목적이 있다. 한양 대학교 지진 연구소에서는 경기도 화성군 봉담면에 위치한 삼보 광산에서 고정 지진 관측을 수행하였다. 이 자료의 대부분은 인근 골재 채취장에서의 화약류 발파에 의한 것이며 본 연구에서는 이 화약류 발파에 의한 자료를 이용하였다. 고정 관측소 관측의 경우 지상 관측과 삼보 광산의 갱도 안에서의 지하 관측을 수행하였다. 이 두 자료으 경우 종파의 초동 후 150 ~ 250 msec 후에 전환파(converted phase)의 출현에 의하여 편파 특성이 매우 급격하게 변하는 양상을 보여 준다. 전환파가 발생하는 깊이는 평균 약 190m 정도로서 삼보 광산의 갱도 깊이와 잘 일치되는 결과를 보여 준다. 또한 횡파 분열(Shear-wave Splitting) 현상이 관측되었다. 빠른 횡파(fS)와 느린횡파(sS)의 시간 차이는 약 30-60ms 정도의 차이(평균 42 ms)를 보인다. 이러한 결과는 다른 연구의 결과보다는 상당히 큰 값을 보여 주는데 이는 지하 공동에 의한 균열(Crack)이 상당히 발달해 있는 것을 나타내는 결과이다. 또한 화약 발파 실험에 의한 자료는 공동에 설칠한 지진계와 비공동 지역에 설피한 지진계를 비교 분석하였다. 공동 지역에서 설치한 지진계의 경우 고정 관측소의 경우와 같이 종파의 초동후에 편파 특성이 매우 급격하게 변하는 양상을 보이나 비공동 지역에 설치한 지진계의 경우는 편파 특성이 매우 안정적인 양상을 보인다. 또한 공동 지역을 지난 지진파의 특징은 현저한 고주파수 성분의 감쇄와 탁월한 저주파의 성질을 갖는 위상이 관측되었다.
드론은 국토조사, 수송, 해양, 환경, 방재, 문화재, 건설 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 또한 사물인터넷(Internet of Things), 인공지능(Artificial Intelligence) 등과 관련하여 4차 산업 혁명의 핵심기술을 검증하고 적용시킬 수 있는 기술로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 드론을 활용하여 균열을 자동으로 탐지할 수 있는 딥러닝 모델을 개발하고자 한다. 딥러닝 학습을 위한 이미지 데이터는 Mavic3 드론을 이용하여 수집하였고 촬영고도는 20m, ×7배율로 촬영하였다. 촬영 시 약 2m/s의 속도로 전진하여 영상을 찍고, 프레임을 추출하는 식으로 데이터를 수집하였다. 이런식으로 수집한 데이터를 통해 딥러닝 학습을 진행하였다. 본 연구에서는 딥러닝 학습모델로 Backbone으로는 Swin Transformer, Architecture로 UperNet을 사용하였다. 약 800장의 라벨링 된 데이터를 Augmentation기법으로 데이터 양을 증가시키고 3차에 걸쳐 학습을 진행하였다. 1차와 2차 학습 시 Cross-Entropy loss function을 사용하였고 3차 학습 시 Tversky Loss Function을 사용하였다. 학습결과, 균열 탐지와 균열율을 계산할 수 있는 모델을 개발하였다. 또한, 드론의 위치 정보를 이용해 특정 도로의 한 차선 균열율을 계산할 수 있는 모델을 개발하였다. 향후 추가적인 연구를 통하여 균열탐지모델의 고도화를 사물인터넷(IoT)과의 융합으로 이루었을 때 소파보수(Patching)나 포트홀(Pothole)의 탐지가 가능할 것으로 보인다. 또한 드론의 실시간 탐지 업무수행으로 포장 유지 보수구간에 대한 탐지를 신속하게 확보할 수 있을것으로 기대된다.
본 논문에서는 항만 계류시설 중 대표적인 구조형식인 케이슨식 안벽의 장기 거동 특성을 분석하기 위하여, 센서 기반 모니터링 시스템을 구축하고, 약 10개월간의 데이터를 검토하였다. 문헌을 바탕으로 항만시설물의 피해 원인 및 유형을 분류하였으며, 이에 적합한 센서 및 계측 시스템을 선정, 현장에 설치하여 주기적으로 데이터를 확보하였다. 확보한 데이터는 LTE 통신망으로 서버에 전달 및 저장된다. 현장상황을 고려하여 경사계, 이격거리계, 침하계를 설치하였으며, 서로 다른 케이슨간의 비교를 위하여 2개 함을 대상으로 센서를 부착하였다. 계측된 센서 데이터와 기온 및 인근 해역에서 계측된 조위 데이터의 상관성을 비교하였다. 이격거리계와 침하계의 경우 온도에 따른 영향이 지배적으로 나타난 반면, 경사계는 상대적으로 덜 민감한 경향을 보였다. 온도가 약 50도 변화 할 때, 변위는 10mm, 침하는 2mm, 기울기는 0.1도 가량 변화하였다. 한편, 조위 데이터와는 뚜렷한 상관성을 보이지 않았으며, 추후 심도있는 분석이 필요하다고 판단된다. 계측된 데이터의 특성을 바탕으로 중력식 안벽에 이상상태가 발생하였을 때 이를 탐지할 수 있는 알고리즘을 개발할 수 있으며, 이를 위한 데이터베이스를 구축하였다. 중력식 안벽 대상 지속적인 장기 데이터 확보 및 분석을 통하여, 재해 및 재난 발생 시 구조물의 안전성 및 사용성을 객관적으로 평가할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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