Condition monitoring(CM) is a method based on non-destructive test(NDT). So, recently many kind of NDT were applied for CM. Acoustic emission(AE) is widely used for the early detection of faults in rotating machinery in these days because of high sensitivity than common accelerometers and detectable low energy vibration signals. And crack is considered one of severe fault in the rotating machine. Therefore, in this paper, study on early detection using AE has been accomplished for the crack of the low-speed shaft. There is a seeded initial crack on the shaft then the AE signal had been measured with low-speed rotation as the applied load condition. The signal detected from crack in rotating machine was detected by the AE transducer then the trend of crack growth had found out by using some of feature values such as peak value, skewness, kurtosis, crest factor, frequency center value(FC), variance frequency value(VF) and so on.
The monitoring and assessment on the insulation condition of generator stator windings have been an important task of utility companies. The interest for the assessment of insulation condition has been increasing due to the need to keep old generating equipment reliable in order to extend the equipment life and to increase the generating capacity. Even though many developments and research activities for the condition assessment of generator insulation have been performed for decades, the assessment criterion in order to consistently predict the actual insulation condition is still in question. In this paper, the correlation between the parameters and the insulation condition is analyzed through the various non-destructive diagnostic tests in order to establish the assessment criterion on insulation deterioration of generator stator windings. By analyzing the correlation, PDI(Partial Discharge Index) as a novel parameter for the assessment criterion on insulation diagnosis of stator winding is proposed and verified.
Identifying the extracellular metabolites of microorganisms in fresh vegetables is industrially useful for assessing the quality of processed foods. Pectobacterium carotovorum subsp. carotovorum (PCC) is a plant pathogenic bacterium that causes soft rot disease in cabbages. This microbial species in plant tissues can emit specific volatile molecules with odors that are characteristic of the host cell tissues and PCC species. In this study, we used headspace solid-phase microextraction followed by gas chromatography coupled with mass spectrometry (HS-SPME-GC-MS) to identify volatile compounds (VCs) in PCC-inoculated cabbage at different storage temperatures. HS-SPME-GC-MS allowed for recognition of extracellular metabolites in PCC-infected cabbages by identifying specific volatile metabolic markers. We identified 4-ethyl-5-methylthiazole and 3-butenyl isothiocyanate as markers of fresh cabbages, whereas 2,3-butanediol and ethyl acetate were identified as markers of soft rot in PCC-infected cabbages. These analytical results demonstrate a suitable approach for establishing non-destructive plant pathogen-diagnosis techniques as alternatives to standard methods, within the framework of developing rapid and efficient analytical techniques for monitoring plant-borne bacterial pathogens. Moreover, our techniques could have promising applications in managing the freshness and quality control of cabbages.
본 연구에서는 강판 손상 진단을 위하여 누설자속 기법을 적용하고, 신호 기반으로 신호의 이미지화 기법에 대해 연구를 실시하였다. 누설자속 신호의 이미지화를 위해 다른 두께를 가지는 강판시편을 준비하였고, 각 시편에 똑같은 위치에 6가지 깊이의 손상을 인공적으로 가공하였다. 홀센서와 Yoke를 이용한 센서헤드를 제작하여 강판시편을 자화시킴과 동시에 누설자속 신호를 계측하였다. 센서로부터 수집된 자속신호의 노이즈 제거 및 이미지 해상도를 높이기 위하여 여러 신호처리 과정을 거쳤으며, 각 손상부로부터 계측된 누설자속 신호의 분석을 위해 각 채널별로 P-P value를 분석하였다. 위의 신호처리 및 분석을 바탕으로 누설자속 신호를 이미지로 변환시켰다. 이를 통해 누설자속 신호 기반 강판 손상의 이미지화로 손상을 한눈에 파악하는 것이 가능하였다.
연구목적: 본 연구에서는 1960~70년대에 굴착한 식품 저장용 소규모 터널에 대한 안전성 검토와 소규모 터널의 안정성 향상을 위한 방안을 연구목적으로 한다. 연구방법:안전성 시험을 진행하고자 육안검사와 해머테스트를 이용하였으며, 육안검사는 비파괴검사에 실시되는 시험 중 하나이며, 해머테스트는 반발경도법의 타격법 종류 중의 하나이다. 연구결과:조사지역 자료를 통합 분석한 결과 대체로 외관상 양호한 상태를 보이나 파쇄대와 균열된 풍화대가 많으며 또한 작은 균열이 많고 지질 상태가 복잡하여 지속적인 관찰과 주의가 요구되며, 23개의 터널 중 7개는 안전진단이 필요하며, 1개는 붕괴상태, 1개는 안전하며, 14개는 지속적인 관찰과 주의가 필요하다. 결론: 수시로 소규모 터널의 모든 부분을 점검하고 기록으로 남겨야 하며, 본 연구에서 제안한 소규모 터널의 보강 진행시 안정성이 향상될 것으로 기대한다.
국립중앙박물관 보존과학부는 야외 석조물 정원에 전시하고 있는 여주 고달사지 쌍사자 석등의 정밀진단 및 비파괴 조사 등을 바탕으로 종합적인 손상도를 평가하고, 보존관리 방안을 검토하여 보존처리하였다. 보존처리는 정밀 진단-석등 옥개석 기존 복원부 해체-석등 옥개석 신석재 구조 보강 및 복원-석등 중석 기존 복원부 신석재 복원-복원부 표면 질감처리-세척(습식, 레이저)-고색 처리 순으로 진행하였다. 석등의 옥개석은 기존 복원부에서 발생한 이격에 대한 안전 진단 결과를 토대로 기존 복원부를 제거하고 신석재로 복원하였다. 복원용 석재는 광물 분석 결과를 참고하고 표면 색상 및 입자 크기 등을 고려하여 상주석 화강암으로 선정하였다. 신석재는 옥개석의 팔각 모서리 내림마루선 기준으로 3개의 조각으로 분할하여 에폭시 수지로 접합하였고 티타늄봉을 삽입하여 구조 보강하였다. 이번에 진행한 여주 고달사지 쌍사자 석등의 정밀진단 및 보존처리는 향후 야외에 위치한 석조문화유산의 보존 관리에 참고자료로 활용되기를 기대한다.
여주 신륵사 대장각기비는 불경을 만들어 보관하던 곳인 대장각의 조성에 관한 기록이 적힌 고려시대의 비석이다. 비신은 변색이 일어나고 수십 개의 균열이 발생하였으며 부분적으로 결실되어 명문이 일부 훼손된 상태로 오랫동안 유지되어 왔다. 석조유산에 적용할 수 있는 비파괴분석법을 활용하여 대장각기비의 재질조사, 휴대용 X-선 형광분석, 초음파 물성진단을 실시하였다. 재질조사 결과, 비신은 담회색 결정질 석회암으로, 받침석, 지지석, 옥개석은 중조립질 흑운모화강암으로 구성되어 있음을 확인하였다. 대장각기비의 변색오염물은 휴대용 X-선 형광분석 결과 철(Fe)이 원인물질로 판단되었다. 분포양상으로 미루어 비신과 개석 사이에 철을 함유한 물질이 산화되어 흘러내리고 이후 생물이나 유기질 오염물이 부착되면서 황색과 흑색 오염물을 형성한 것으로 해석된다. 초음파 물성진단 결과, 신선한 암석(FR)부터 완전히 풍화된 암석(CW)까지 다양한 풍화도를 보였고 평균 풍화도지수는 3등급(보통)으로 산출되었다. 균열이 집중적으로 나타난 지점은 완전히 풍화된 단계(CW)로 판정되었고, 비신 상부와 하부에 분포하는 일부 균열은 위험도가 매우 높은 것으로 확인되었다. 균열에 대해서는 향후 거동 모니터링과 보강대책 수립이 필요할 것으로 판단된다.
안성 청룡사삼층석탑의 구성암석은 대부분 편마상 복운모 화강암과 세립질 화강암으로 이루어져 있다. 이 석탑은 거의 전면에 걸쳐 나타나는 부재의 균열과 결실이 탑의 구조안정성을 위협한다. 또한 표면의 무기오염물과 다양한 서식형태를 갖는 생물침해는 석재표면의 손상을 가중시키고 있다. 따라서 이 연구에서는 석탑에 대한 종합적인 비파괴훼손도 진단을 수행하고 이를 근거로 풍화를 저감시키기 위해 최소한의 보존처리를 수행하였다. 보존처리에서는 석탑의 전면에 걸쳐 자생하는 지의류 및 생물오염물을 건식 및 습식 세정하였으며, 과거 이 석탑의 보수에 사용되었던 노화된 콘크리트를 제거하고 합성수지를 이용하여 복원하였다. 부재사이에 삽입된 부식된 철편은 티타늄 강철 합금으로 교체하였으며, 모든 공정이 완료된 후에 석질 강화처리를 실시하였다. 또한 석탑의 지반과 주위환경을 보강하고 정비하였으며 관람객에 의한 손상을 제어하기 위한 보호시설을 설치하였다.
초음파는 의료분야에서 비파괴적 및 비침습적인 질병 진단에 널리 활용되고 있다. 진단의료영상의 질병진단 정확도를 향상시키기 위하여 공간 분해능을 향상시키는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 초음파 영상에서의 초고분해능 합성곱 신경망 알고리즘 (super resolution convolutional neural network, SRCNN)을 모델링하여 적용 가능성을 분석하고자 한다. 연구는 Field II 시뮬레이션과 open source로 제공되는 임상 간 혈관종 초음파 영상을 사용한 실험 연구로 수행되었다. 제안하는 SRCNN 알고리즘은 저분해능 (low resolution, LR)에서 고분해능 (high resolution)으로 end-to-end 방식의 학습이 적용될 수 있도록 모델링하였다. 시뮬레이션 결과 Field II 프로그램을 통한 팬텀 영상에서의 반치폭 값은 SRCNN을 사용하였을 때 LR에 비하여 41.01% 향상되는 것을 확인하였다. 또한, 최대신호대잡음비 (peak to signal to noise ratio, PSNR)와 구조적 유사도 지표 (structural similarity index, SSIM)) 평가 결과는 시뮬레이션과 실제 간 혈관종 영상에서 SRCNN이 가장 우수한 값으로 도출되었다. 결론적으로 SRCNN의 초음파 영상에서의 적용 가능성을 증명하였고, 나아가 다양한 진단의료분야에서의 사용이 가능할 것으로 기대한다.
향상된 MMS (Mobile Mapping System)를 이용하여 도로터널 정밀안전진단 항목을 검토하고 분석하였다. MMS에 의한 적용 가능한 항목은 외관조사, 조사 및 비파괴시험, 구조안전성, 유지관리방안일 것이다. MMS의 차량속도가 너무 빠르면 점군데이터의 해상도가 낮아지고 너무 느리면 보정값 오차가 증가하는 경향을 보인다. 본 연구에 적용된 장비에서는 50 km/h 속도에서 측정이 효과적이다. MMS의 점군 자료에 근거한 균열폭을 판단하기에는 한계가 있으나 터널내 설비 현황과 방재관리기준과 부합되는지를 검토할 수있다. MMS의 3차원 점군은 횡단면 측량의 검토 및 종단면 측량의 변화에 적용될 수 있는데 이는 터널 전체에 대해 차량 한계를 직관적으로 검토할 수 있을 것이다. 시험 개수와 조사 위치를 무작위로 선정하는 현재 정밀안전진단의 측정과 비교하여 MMS의 연속된 환경조건 측정은 정밀도 높은 분석에서 효과적이며 의미가 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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