• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.530-536
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• 2007

본 논문에서는 MFL(Magnetic flux leckage) 피그(PIG : Pipeline Inspection Gauge)에서 획득된 센서데이터의 분석을 위한 가시화 기법의 구현을 소개한다. MFL피그는 배관 내부에 삽입되어 배관의 결함이나 특징정보를 파악하기 위해 사용되는 장비로, 다양한 종류의 센서를 지니고 있으며, 각 센서에서 나온 값들은 피그에 탑재된 저장장치에 빠른 샘플링 속도로 저장된다. 분석가는 피그에 저장된 데이터를 가시화 도구를 사용하여, 피그에 샘플링 된 데이터를 통해 배관의 용접부위나 결함과 같은 특징정보를 찾아야 하고, 특징정보인 부분과 그렇지 않은 부분을 쉽게 구별 할 수 있어야 한다. 하지만 센서의 값에 따라 색상에 맵핑하여 보여주는 2차원 가시화 기법만으로는 효율적인 분석이 어렵다. 본 논문은 이를 극복하기 위하여, 센서 값에 맵핑되는 색상 스펙트럼 편집 및 기본 값 조정 기능을 제안한다.

• Proceedings of the KSME Conference
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• 2001.06b
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• pp.235-240
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• 2001

This paper introduces developed prototype intelligent pig which detects corrosion on pipeline by using Magnetic Flux Leakage technology. The 8 inch developed MFL(Magnetic Flux Leakage) pig is composed of 5 yokes which magnetize pipeline wall and 45 Hall sensors which detect MFL signal. The designed MFL modules are analyzed by using magnetic circuit method in order to confirm whether pipeline wall is fully saturated. A variety of artificial defects are manufactured on 8 inch diameter steel pipeline in order to acquire MFL signals. So leakage flux of the axial, radial and circumferential component was acquired as defects. The results of this paper show that design technique for 8 inch MFL pig can be applied to large diameter MFL pig and 0.5mm defect depth can be detected.

• Proceedings of the Korean Magnestics Society Conference
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• 2002.12a
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• pp.118-119
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• 2002

실시간으로 매설된 송유관이나 가스관의 내부에 누설자속 (Magnetic Flux Leakage: MFL) 탐지용 피그를 통과시킴으로서 부식을 모니터한다[1]. NdFeB 자석과 같은 강한 영구자석으로 배관을 자화시키면 부식에 의한 결함 근처에서 자속이 누설되고, 그 MFL은 Hall 프로브나 유도코일에 의해 탐지된다. 자기이방성을 이용하여 응력에 의만 누설자속신호 변화를 계산할 수 있다. MFL 신호를 정밀하게 분석하기 위해서는 측정프로브의 측정속도와 내부압력응력과 같은 운용조건을 고려하여야 한다[2]. (중략)

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.755-760
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• 2007

자기누설(MFL) 데이터는 파이프 라인을 통해 이동하는 자기누설 피그에 의해서 얻어지는 데이터이다. 자기 누설 데이터 뿐만 아니라, 이들을 각종 기법으로 분석한 데이터 역시 분석가가 직접적으로 접근하기에는 너무 복잡하며, 원시 데이터를 가지고 파이프 라인의 결함을 빠른 시간 내에 찾아내고 그 원인을 유추하기란 매우 힘든 작업이다. 이러한 불편함을 해결해 주기 위한 소프트웨어의 개발은 사용자가 가상의 파이프 라인을 따라 항해하면서, 개개의 결함이나 두드러진 특징들이 파이프 라인의 어디에 위치하는지에 관한 정보를 보다 쉽고 직관적으로 인지할 수 있게 해준다. 비단 자기누설(MFL) 데이터뿐만 아니라 이와 같은 방대한 양의 데이터를 분석하는데 있어서 가시화 시스템의 역할은 상당히 중요하다. 본 논문에서는 대용량의 데이터를 가시화하는데 있어서 필요한 여러 고려 사항들을 소개하고 각 고려 사항에 대한 해결 방안을 제시한다.

• Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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• v.22 no.2
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• pp.177-186
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• 2002

This paper describes the magnetic flux leakage(MFL) type non-destructive testing(NDT) system to detect the 3D defects in underground gas pipe. Magnetic systems with permanent magnets and yokes are analyzed by 3D non-lineal finite element method(FEM) with optimum design. In case of under-saturation of gas pipe, sensing signals are too weak to detect. In case of over-saturation, the changes of the sensing signals are too low to detect the defects sensitively. So, the operating points of the magnetic system are optimized to increase the changes of the MFL signals. The effects of the depth and size of the defects on the sensing signals are analyzed to define the range and resolution of the MFL sensors. To increase the sensor's sensitivity, the back-yoke sensors are introduced and tested.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.868-869
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• 2015

지하 매설된 가스배관을 정기적으로 검사하기 위해서 가스 공급 및 용역업체에서는 주로 비피과검사 탐상장비인 MFL(Magnetic Flux Leakage) PIG(Pipeline Inspection Gauge)를 사용한다. 기존의 MFL PIG는 배관 내 유체(가스,오일 등)의 전후차단 압력의 흐름을 이용해 별도의 구동장치 없이 피그를 진행시켜 배관의 결함 유무를 평가하는 시스템이다. 하지만 10기압 이하의 낮은 운영압력과 T 분기관과 같이 급격한 곡관부가 존재하는 직경 16인치 이하의 도시가스 배관에는 기존의 시스템을 적용하기 어렵다. 이처럼 기존 MFL PIG의 적용이 불가한 도시가스 배관(직경 16인치 이하)을 활주하기 위해서는 우선 비파괴검사 시스템을 견인할 수 있는 추진 로봇이 필요하고 추진로봇에 적합한 자기누설 비파괴검사 시스템의 개발이 필요하다. 또한 비파괴검사 장비의 센서 시스템은 결함신호를 탐지하여 결함의 발생유무 및 결함의 형상을 판별하는 성능도 중요하다. 본 논문에서는 16인치 도시가스 배관의 검사를 위한 자기누설 비파괴검사 시스템의 기초설계와 대상 시스템의 자기적 특성을 분석한다. 또한 배관 외벽의 결함 발생 유무에 따른 자기누설 신호의 크기 및 분포변화를 3차원 유한요소법을 이용해 해석하여, 결함 검출 신호의 특성을 분석하는데 초점을 둔다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.415-418
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• 2006

다양한 데이터에 대해 정확한 분석이 요구되는 분야가 증가하면서, 데이터를 효율적으로 가시화하는 방법에 대한 요구도 증가하고 있다. 분석에 효율적인 가시화란 데이터의 특성을 잘 표현함으로써 분석가가 데이터를 직관적으로 이해할 수 있도록 도와주는 것을 말한다. 이를 통해 데이터를 분석하는 시간을 줄이고 정확한 결과를 얻는데 도움을 준다. 본 논문에서는 가스 배관을 검사하기 위한 Geometry 피그（PIG:Pipeline Inspection Gauge)와 MFL 피그로부터 얻어지는 데이터를 다양한 방법으로 가시화하고 분석에 효과적인 가시화와 시스템의 구현에 대해 다룬다. 각 피그의 다중 센서를 통해 얻어온 데이터를 Line graph, Pseudo Color Image, 3D Surface, Polar View, 3D Pipeline View와 같은 다양한 방법으로 가시화하고 view들 간의 동기화 및 사용자 지정 view 배치를 통해 빠르고 정확한 분석을 가능하게 하는 여러 가지 방법에 대해 설명한다.