• Nuclear Engineering and Technology
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• 제53권9호
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• pp.3122-3125
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• 2021

Electromagnetic vortex flowmeter is a new type of instrument for detecting leakage of steam generator, and the signal processing method based on the envelope to calculate energy ratio can effectively detect bubbles in sodium flow. The signal processing method is not affected by changes in the amplitude of the sensor output signal, which is caused by changes in magnetic field strength and other factors. However, the detection sensitivity of the electromagnetic vortex flowmeter is reduced. To this end, a signal processing method based on inverse Fourier transform to calculate energy ratio is proposed. According to the difference between the frequency band of the bubble noise signal and the flow signal, only the amplitude in the frequency band of the flow signal is retained in the frequency domain, and then the flow signal is obtained by the inverse Fourier transform method, thereby calculating the energy ratio. Using this method to process the experimental data, the results show that it can detect 0.1 g/s leak rate of water in the steam generator, and its performance is significantly better than that of the signal processing method based on the envelope to calculate energy ratio.

• Structural Monitoring and Maintenance
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• 제6권1호
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• pp.33-46
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• 2019

In present study, Operational Modal Analysis (OMA) was employed to carry out the dynamic and vibration analysis of the threshing unit of the combine harvester thresher as a mechanical component. The main study is to find the causes of vibration and to decrease it to enhance the lifetime and efficiency of the threshing unit. By utilizing OMA, structural modal parameters such as mode shapes, natural frequencies, and damping ratio was calculated. The combine harvester was excited by engine to vibrate different parts and accelerometer sensor collected acceleration signals at different speeds, and OMA was utilized by nonparametric and frequency analysis methods to obtain modal parameters while vibrating in real working conditions. Afterwards, finite element model was designed from the thresher and updated using the data obtained from the modal analysis. Using the conducted analyses, it was specified that proximity of the thresher pass frequency to one of the natural frequencies (16.64 Hz) was the most important effect of vibration in the thresher. Modification process of the structure was carried out by increasing mass required for changing the natural frequency location of the first mode to 12.4 Hz in order to reduce resonance and vibration of the thresher.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.1109-1114
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• 2018

뇌파(Electroencephalogram, EEG)는 외부 자극 때문에 발생하는 뇌 활동을 연구하기 위해 사용되는 도구로 두피에 전극을 부착하여 기록한다. 이 과정에서 잡파(artifact)가 혼입되어 신호를 왜곡시키기 쉬워 이를 제거하기 위한 후처리가 필수적이다. 잡파 제거를 위해 널리 사용되는 방법으로 독립성분분석(Independent Component Analysis, ICA)이 존재한다. 이 방법은 성능은 우수하나 뇌파 정보를 일부 손실시키는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해 시선 추적 센서(Eyetracker)를 통해 얻은 눈 깜빡임 정보를 이용하여 필터 적용 범위를 제한함으로써 뇌파 정보 손실을 줄이는 방법을 제안한다. 이후 신호 대 잡음 비(Signal to Noise Ratio, SNR), 스펙트럼 일관성(Spectral Coherence, SC) 등의 정량화 방법을 이용하여 기존의 방법과 제안하는 방법의 결과를 비교하였다.

• Tribology and Lubricants
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• 제36권6호
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• pp.297-306
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• 2020

This paper reviews studies on the types and functions of oil sensors used for machine condition monitoring. Machine condition monitoring is essential for maintaining the reliability of machines and can help avoid catastrophic failures while ensuring the safety and longevity of operation. Machine condition monitoring involves several components, such as compliance monitoring, structural monitoring, thermography, non-destructive testing, and noise and vibration monitoring. Real-time monitoring with oil analysis is also utilized in various industries, such as manufacturing, aerospace, and power plants. The three main methods of oil analysis are off-line, in-line, and on-line techniques. The on-line method is the most popular among these three because it reduces human error during oil sampling, prevents incipient machine failure, reduces the total maintenance cost, and does not need complicated setup or skilled analysts. This method has two advantages over the other two monitoring methods. First, fault conditions can be noticed at the early stages via detection of wear particles using wear particle sensors; therefore, it provides early warning in the failure process. Second, it is convenient and effective for diagnosing data regardless of the measurement time. Real-time condition monitoring with oil analysis uses various oil sensors to diagnose the machine and oil statuses; further, integrated oil sensors can be used to measure several properties simultaneously.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제29권1호
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• pp.1-28
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• 2022

To realize the vision of internet of things (IoT), where it is expected to bring significant impact to the global economy in the future, consideration of business models in the IoT context is necessary. This research attempts to build an enhanced artifact business model framework based on the definitions of IoT and literature on business models for analysis of IoT businesses. The framework is used to analyze four different types of players: the owner of things, vendors of devices, providers of connectivity and providers of IoT application services. The findings suggest that the owners of things tend to partner with ICT players to complement their weakness, and it tends to be connectivity providers. The device vendors leverage their strength of devices and device platforms to attract and enable 3rd party sensor/devices to interconnect, while the service providers are aiming to penetrate into customer premise. These lead to the following recommendations for non-IT players to consider in expanding into IoT business: 1) take into account differences in product development process between IT and non-IT businesses in expanding into IoT market; 2) collaborate with ICT players that acknowledge and understand the differences.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.422-424
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• 2021

In this paper, it leads the approach of fusing multiple RGB cameras for visual objects recognition based on deep learning with convolution neural network and 3D Light Detection and Ranging (LiDAR) to observe the environment and match into a 3D world in estimating the distance and position in a form of point cloud map. The goal of perception in multiple cameras are to extract the crucial static and dynamic objects around the autonomous vehicle, especially the blind spot which assists the AV to navigate according to the goal. Numerous cameras with object detection might tend slow-going the computer process in real-time. The computer vision convolution neural network algorithm to use for eradicating this problem use must suitable also to the capacity of the hardware. The localization of classified detected objects comes from the bases of a 3D point cloud environment. But first, the LiDAR point cloud data undergo parsing, and the used algorithm is based on the 3D Euclidean clustering method which gives an accurate on localizing the objects. We evaluated the method using our dataset that comes from VLP-16 and multiple cameras and the results show the completion of the method and multi-sensor fusion strategy.

• 로봇학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.472-480
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• 2023

This paper describes the development of a test-equipment for the pre-verification of navigation performance in cluster-based AUVs (Autonomous Underwater Vehicle). In the development of an AUV, conducting hardware and software development sequentially is not efficient due to the limited research and development period. Therefore, in order to reduce the overall development time and achieve successful development results, it is essential to pre-validate the navigation system and navigation algorithms. Accordingly, this paper explains the test-equipment for pre-verification of navigation performance, and ultimately confirms the stability of the navigation system and the performance of the navigation algorithms through the analysis of five types of navigation sensor data stored during real-sea experiments. The results demonstrate that through the development and verification of the test-equipment, it is possible to shorten the overall development period and improvement of product quality in the process of developing multiple AUVs.

• 문화기술의 융합
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• 제10권3호
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• pp.861-864
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• 2024

모터로 다수의 롤러를 제어하여 대상 제품을 이송하는 자체 구동 롤러 컨베이어 시스템은 물류의 분기 및 합류, 대상 제품의 정렬 제어에 적합한 물류 시스템으로서 식품 제조 공정을 중심으로 활용도가 높아지고 있다. 본 논문에서는 유니티 소프트웨어를 활용하여 자체 구동 롤러 컨베이어 시스템의 3차원 그래픽 모델링 기반 시뮬레이션 환경을 구축하고, 대상 제품이 시간적으로 불규칙하게 공급되는 상황에서 시스템을 구성하는 롤러의 제어에 의해 일정한 간격을 유지하도록 정렬시킬 수 있는 기법을 제안하였다. 시뮬레이션 결과 대상 제품의 위치를 파악하는 센서데이터를 바탕으로 롤러를 구동하는 모터를 제어함으로써 제품의 효과적인 정렬이 가능함을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권12호
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• pp.323-331
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• 2017

본 논문에서는 사물인터넷을 증착 순서 공정에 적용하여 증착 공정을 진행하는 과정의 제어에 온도제어기, 압력제어기, 가스제어기, 입출력 제어기 등 네 가지 종류를 대체하여 개선된 순서제어에 따른 부하균등을 해석하였다. 먼저 증착 설비에서 사물인터넷의 적용 전과 후의 시퀀스 절차를 통해 각각의 기능을 갖는 온도제어기, 압력제어기, 가스제어기, 입출력 제어기로 제어에 필요한 데이터를 전송받아서 개선된 시퀀스 순서대로 실행을 비교하여 순서과정을 제안하였다. 또한, 증착 공정에서 사물인터넷의 도입 전과 후를 비교하면서 증착 공정의 시퀀스 다이어그램을 작성하여 증착과정의 센싱 영역에 대한 부하 균등을 수행하였다. 이를 위해 각 센서입출력을 랜덤 프로세스와 버스트 프로세스 도착으로 모델링하고 CPU 부하와 메모리 부하를 수행한 결과를 도출하였다. 결과적으로 증착설비의 증착 공정에 장비제어기에서 수행하던 일부 기능을 사물인터넷에서 수행함으로써 장비제어기의 부하 균등 조절로 부하를 감소시키고 순서제어의 감소로 신뢰성은 높아지는 결과를 확인하였다. 본 논문을 통해 확인한 바와 같이, 사물인터넷을 증착 공정에 적용하면 설비의 확장 시에도 장비제어기의 부하를 최소화 함으로써 설비의 안정성을 향상시킬 수 있을 것을 것으로 기대된다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.230-238
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• 2023

식품제조 중소기업들은 원물 투입부터 최종 팔렛타이징까지 대부분 노동집약적이고 수작업으로 구성되어 있다. 최근 로봇과 센서 데이터 기술요소 적용으로 스마트화 디지털화로 변화하는 추세이다. 본 연구에서는 식품제조기업에서 적용 설비 역량보다 작업자가 속도를 따라가지 못하는 반복작업 공정 2가지를 선정하였으며, 이를 3D 시뮬레이션을 활용하여 개선 효과성을 규명하고자 한다. 꼬치 조립 후 작업자들이 계량 후 포장하는 공정과 무작위로 공급되는 냉동식품류를 계량-내·외포장-팔렛타이징 일괄 수작업 공정 2개를 선정하였다. 가동률, 생산량, 투입 작업자 수를 검증 지표로 선정하였다. 3D 개선 공정 시뮬레이션 결과 생산량은 각각 기존보다 13.5%, 56.8% 증가했으며, 특히 팔렛타이징 로봇 적용 공정에서 높은 효과성을 보였다. 두 공정 모두 가동률과 투입인력 수는 감소함에 따라 작업자에게 피로도가 높은 공정을 로봇으로 대체 적용할 수 있어 작업 과부하를 개선할 수 있는 결과를 나타냈다. 본 연구 결과를 바탕으로 3D 시뮬레이션을 활용하여 식품계량 및 포정 공정에 로봇을 도입함으로써 개선된 공정의 성능을 정량적으로 사전 검증의 가능성을 확인할 수 있었다.