본 연구에서는 다양한 두께의 유리창을 대상으로 레이저 원격 도청 가능성을 검토한다. MLS 신호음을 사용하여 유리창을 진동시키고 레이저 도플러센서로 진동음을 탐지한다. 탐지된 진동음으로부터 음성정보의 인식 수준인 음성명료도를 객관적으로 평가한다. 평가에는 변조전송함수에 근거하여 결정되는 음성전송지수를 사용한다. 또한, 외부 스피커와 유리창 교란기로 각각 교란파를 발생시켜, 배경소음과 도청방지기의 음성명료도에 대한 교란효과를 평가한다. 다양한 두께의 유리창을 대상으로 레이저 원격 도청음의 음성인식 수준과 국산 도청 방지장치의 도청방지 성능을 평가하는 데에 본 연구의 목적이 있다.
배관의 축방향 균열 검사를 위하여 원주 방향으로 진행하는 유도초음파 모드를 적용하였다. 배관의 곡률을 변수로 원주 유도초음파의 분산선도를 계산하였으며 이를 배관 검사에 적용하기 위하여 중수로 피더관의 곡관부 축방향 균열을 탐지에 적용하였다. 상대적으로 낮은 주파수에서는 Lamb 파 특성을 따르나 주파수가 증가함에 따라 평판의 경우, 즉 곡률이 무한대인 경우 첫 번째 $A_0$ 모드와 두 번째 $S_0$ 모드가 합쳐져서 Rayleigh 모드 형태로 변화한다. 한편 곡률을 가진 배관의 경우는 주파수가 증가하더라도 첫 번째 모드와 두 번째 모드가 합쳐지지 않았다. 이러한 해석을 기초로 하여 배관의 일종인 중수로 피더관 곡관부 축방향 결함을 탐지하기 위하여 사각 탐촉자를 사용하여 Rocking 원주 유도초음파 기법을 적용하였다. 원주 방향으로 유도파를 진행시키면서 인공 결함으로부터의 수집된 신호를 분석하여 진동 모드를 확인하였으며 두께 대비 10% 깊이의 notch도 검출할 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 연구는 고밀도 지진 관측망 구축 시 지표 가속도 측정 및 조기경보 활용을 위한 효율적 관측소 설치 방법을 수립하기 위하여 테스트베드에 지표, 1m, 2m, 9m 깊이의 임시관측소를 설치하여 상시 잡음, 인공 가진 신호 및 지진 계측 자료의 깊이별 변화를 분석하였다. 연구대상지의 상시 잡음 분석 결과 1s 이하의 단주기 영역은 주변의 인위적 잡음이 우세하였으며, 1s 이상 장주기 영역은 풍속의 변동과 큰 상관성을 보였다. 2차원 지진계 배열을 통한 상시 잡음 진동수-파수(FK) 분석 결과 단주기 상시 잡음은 표면파 보다는 주로 체적파의 형태로 유입되는 것으로 추정된다. 잡음 수준 분석 결과 9m 이하에서는 낮은 수준의 상시 잡음이 관측되었으나, 지표, 1m, 2m 지진계에서는 토사층의 동적 거동에 의해 T < 0.1s에서 잡음의 증폭이 발생하는 것을 확인하였다. 인공 가진실험 및 괴산지진 계측 자료 분석 결과 전반적으로 깊이가 깊어질수록 신호의 크기가 감소함을 확인하였으며, 스펙트럼비 및 응답스펙트럼 분석 결과 지표와 1m에서 3m 깊이 토사층의 고유진동수에 해당하는 20Hz(T=0.05s) 대역의 지반운동이 크게 증폭되는 것으로 나타났다. 본 연구 결과 상시미동과 가진실험을 통해 대상구간의 관측환경을 조사하여 지진계 설치 방법 및 깊이 선정시 활용할 수 있는 것으로 나타났으며, 향후 다수의 지역에서 다양한 환경을 고려한 연구가 진행된다면 관측소 설치 깊이, 설치방법, 환경 조사방법에 대한 가이드라인을 제시하는데 큰 도움이 될 것으로 기대된다.
안경식 3차원 입체영상 콘텐츠에 대한 사용자 평가는 객관적/주관적 평가 방법을 활용하여 많은 연구가 이루어지고 있지만 무안경식 3차원 입체 영상 콘텐츠에 대한 사용자 평가는 미비한 실정이며 특히 생체신호를 적용한 객관적 평가에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 무안경 입체 영상 화질에 대한 객관적 사용자 평가 도구개발을 위한 사전연구로서 무안경 입체영상 화질 변화에 따른 뇌파(Electroencephalogram, EEG)의 변화를 분석하였다. 이를 위하여 무안경식 입체영상 시스템의 디스플레이로 활용되고 있는 렌티큘러 방식 입체 영상을 최적입체영상과 왜곡입체영상으로 구분하여 제작하고, 이를 총 26명의 피험자에게 차례로 제시하며 8개 채널의 뇌파를 측정하였다. 각 영상 시청시 획득한 뇌파를 채널별과 주파수별로 분류하여 통계적 상관관계를 분석하였다. 분석 결과 뇌파진동 중 알파파의 경우 최적입체영상과 왜곡입체영상 사이에서 통계적으로 유의미한 차이가 확인되지 않았으나 베타파의 경우 통계적으로 유의미한 차이가 확인되었다. 베타파의 경우 왜곡입체영상에서 최적입체영상보다 통계적으로 유의미하게 높게 나타났으며 이는 왜곡입체영상 시청 시 피로감 또는 불안감 증폭에 따른 베타파의 뇌파활동이 높아진 것으로 해석된다. 본 연구결과를 바탕으로 뇌파분석 기법이 렌티큘러 방식의 무안경 입체영상 화질 평가를 위한 객관적 평가 수단으로 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.
최근의 건축물은 복합적인 기능과 형태를 보이고 있으며, 크기가 거대해짐에 따라 구조물 건전성 감시 (Structural Health Monitoring)기술의 수요 또한 증가하고 있다. 구조물마다 고유한 동특성을 가지고 있으며, 다양한 외력의 영향을 받기 때문에 구조물의 건전성을 평가하는 다양한 방법들이 연구되고 있다. 이상거동 시점이란 구조물이 비정상적 (Abnormal)으로 진동하는 시점으로 손상을 명확히 검출하기 위해서는 이상거동의 시점을 기준으로 전과 후를 비교하여야 한다. 즉, 이상거동은 구조물 손상의 이상 징후이며, 정확한 이상거동 시점의 추정은 구조물의 안전과 직결될 수 있다. 이상 거동은 손상을 유발하고 이는 곧 막대한 경제적 피해 및 심각한 인명 피해로 이어지므로 본 연구에서는 시간-주파수 신호분석 기법인 힐버트-황 변환을 이용한 이상거동 시점 추정 기법을 제안하고 진동대를 이용한 모형실험을 통해 제안한 알고리즘의 검증을 수행하였다.
전투차량의 내부는 혹서기에는 약 $80^{\circ}C$에 이를 만큼 고온 다습한 환경에 노출되어 감지거리를 측정하여 제어기에 신호를 전달하는 근접센서가 감지거리가 늘어나면서 결국에는 센서 자체의 금속물질을 인식하여 작동이 안되는 고장이 다발하여 원인분석 및 개선을 수행하게 되었다. 개선은 2차에 걸쳐 수행되었고 많은 시행착오를 거쳐 고온에 장기적으로 노출될 경우 고장이 발생된다는 것을 알아내어 개선방안을 도출한 결과, 이미터코일(Emitter Coil)을 한 개 더 추가하여 전압차이를 높여 감지 정확도를 향상시키고, 내부 몰딩 면적을 높여 진동 및 충격 내성을 강화하여 온도 및 습도 변화에 둔감하도록 설계개선을 하였다. 입증을 위해 고온 다습($85^{\circ}C$, 85%습도)한 환경챔버에서 136시간 내구시험을 실시하여 고장 발생이 없음을 확인하였다.
본 논문에서는 소형 고정익기의 고장 발생시기와 부품 교체시기를 예측하여 유지보수 비용을 절감하고 정비 효율을 높이기 위하여 ANPSD와 PCA, 그리고 GC 방법을 이용하여 조종면의 고장에 대하여 이를 검출하고 위치와 정도를 분리하는 알고리즘을 제안하였다. 이때 ANPSD는 주파수 영역에서의 진동 분석을, PCA는 ANPSD의 중요 정보 추출을, GC는 고장 검출 및 분리 시의 오류 최소화를 위하여 사용되었다. 또한 모형 항공기에 가속도 센서를 부착하여 정상인 경우와 힌지 고장이 발생한 경우에 대하여 실제로 측정한 결과에 이와 같은 알고리즘을 적용한 결과 해당 알고리즘이 고장을 검출하고 분리하는 데에 적합함을 보였으며 제안된 알고리즘을 적용할 경우에 발생 가능한 문제들에 대하여 이를 완화할 수 있는 대응책을 함께 제시하였다.
In manufacturing and semiconductor industries, transfer robots increase productivity through accurate and continuous work. Due to the nature of the semiconductor process, there are environments where humans cannot intervene to maintain internal temperature and humidity in a clean room. So, transport robots take responsibility over humans. In such an environment where the manpower of the process is cutting down, the lack of maintenance and management technology of the machine may adversely affect the production, and that's why it is necessary to develop a technology for the machine failure diagnosis system. Therefore, this paper tries to identify various causes of failure of transport robots that are widely used in semiconductor automation, and the Prognostics and Health Management (PHM) method is considered for determining and predicting the process of failures. The robot mainly fails in the driving unit due to long-term repetitive motion, and the core components of the driving unit are motors and gear reducer. A simulation drive unit was manufactured and tested around this component and then applied to 6-axis vertical multi-joint robots used in actual industrial sites. Vibration data was collected for each cause of failure of the robot, and then the collected data was processed through signal processing and frequency analysis. The processed data can determine the fault of the robot by utilizing machine learning algorithms such as SVM (Support Vector Machine) and KNN (K-Nearest Neighbor). As a result, the PHM environment was built based on machine learning algorithms using SVM and KNN, confirming that failure prediction was partially possible.
In the various fields of Civil Engineering, shear modulus is very important input parameters to design many constructions and to analyze ground behaviors. In general, a shear wave velocity profile is decided by various experiments before constructing a structure and, analysis and design are carried out by using decided shear wave velocity profile of the site. However, if civil structures are started to construct, the shear wave velocity will be increased more than before constructions because of confining pressure increase by the load of structure. The evaluation of the change in shear wave velocity profile is used very importantly when maintaining, managing, reinforcing and regenerating existing structures. In this study, a non-destructively geotechnical investigation method by using the HWAW method is applied to an evaluation of change in properties of the site according to construction. Generally, the space for experiments is narrow when underground of existing or on-going structures is evaluate, so a prompt non-destructive experiment is required. This prompt non-destructive experiment would be performed by various in-situ seismic methods. However, most of in-situ seismic methods need more space for experiments, so it is difficult to be applied. The HWAW method using the Harmonic wavelet transforms, which is based on time-frequency analysis, determines shear wave velocity profile. It consists of a source as well as short receiver spacing that is 1~3m, and is able to determine a shear wave velocity profile from surface to deep depth by one test on a space. As the HWAW method uses only the signal portion of the maximum local signal/noise ratio to determine a profile, it provides reliability shear modulus profile such as under construction or noisy situation by minimizing effects of noise from diverse vibration on a construction site or urban area. To estimate the applicability of the proposed method, field tests were performed in the change of geotechnical properties according to constructing a minimized modeling bent. Through this study, the change of geotechnical properties of the site was effectively evaluated according to construction of a structure.
Chang, Jinwoo;Lee, Jin Bok;Kim, Jin Seog;Lee, Jin-Hong;Hong, Kiryong
분석과학
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제35권5호
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pp.205-211
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2022
Deuterium (D) is an isotope with one more neutron number than hydrogen (H). Heavy elements rarely change their chemical properties with little effect even if the number of neutrons increases, but low-mass elements change their vibration energy, diffusion rate, and reaction rate because the effect cannot be ignored, which is called an isotope effect. Recently, in the semiconductor and display industries, there is a trend to replace hydrogen gas (H2) with deuterium gas (D2) in order to improve process stability and product quality by using the isotope effect. In addition, as the demand for D2 in industries increases, domestic gas producers are making efforts to produce and supply D2 on their own. In the case of high purity D2, most of them are produced by electrolysis of heavy water (D2O), and among D2, hydrogen deuteride (HD) molecules are present as isotope impurities. Therefore, in order to maximize the isotope effect of hydrogen in the electronic industry, HD, which is an isotope impurity of D2 used in the process, should be small amount. To this end, purity analysis of D2 for industrial processing is essential. In this study, HD quantitative analysis of D2 for high purity D2 purity analysis was established and hydrogen isotope RM (Reference material) was developed. Since hydrogen isotopes are difficult to analyze with general gas analysis instrument, they were analyzed using a high-precision mass spectrometer (Gas/MS, Finnigan MAT271). High purity HD gas was injected into Gas/MS, sensitivity was determined by a signal according to pressure, and HD concentrations in two bottles of D2 were quantified using the corresponding sensitivity. The amount fraction of HD in each D2 was (4518 ± 275) μmol/mol, (2282 ± 144) μmol/mol. D2, which quantifies HD amount using the developed quantitative analysis method, will be manufactured with hydrogen isotope RM and distributed for quality management and maintenance of electronic industries and gas producers in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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