• 대한조선학회논문집
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• 제60권5호
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• pp.375-387
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• 2023

The subsea power cables are increasingly important for harvesting renewable energies as we develop offshore wind farms located at a long distance from shore. Particularly, the continuous flexural motion of inter-array dynamic power cable of floating offshore wind turbine causes tremendous fatigue damages on the cable. As the subsea power cable consists of the helical structures with various components unlike a mooring line and a steel pipe riser, the fatigue analysis of the cables should be performed using special procedures that consider stick/slip phenomenon. This phenomenon occurs between inner helically wound components when they are tensioned or compressed by environmental loads and the floater motions. In particular, Vortex-induced vibration (VIV) can be generated by currents and have significant impacts on the fatigue life of the cable. In this study, the procedure for VIV fatigue analysis of the dynamic power cable has been established. Additionally, the respective roles of programs employed and required inputs and outputs are explained in detail. Demonstrations of case studies are provided under severely sheared currents to investigate the influences on amplitude variations of dynamic power cables caused by the excitation of high mode numbers. Finally, sensitivity studies have been performed to compare dynamic cable design parameters, specifically, structural damping ratio, higher order harmonics, and lift coefficients tables. In the future, one of the fundamental assumptions to assess the VIV response will be examined in detail, namely a narrow-banded Gaussian process derived from the VIV amplitudes. Although this approach is consistent with current industry standards, the level of consistency and the potential errors between the Gaussian process and the fatigue damage generated from deterministic time-domain results are to be confirmed to verify VIV fatigue analysis procedure for slender marine structures.

• 대한조선학회논문집
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• 제59권1호
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• pp.39-45
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• 2022

Normal strategy of structure optimization procedure has been minimum cost or weight design. Minimum weight design satisfying an allowable stress has been used for the ship and offshore structure, but minimum cost design could be used for the case of high human cost. Natural frequency analysis and forced vibration one have been used for the strength estimation of marine structures. For the case of high precision experiment facilities in marine field, the structure has normally enough margin in allowable stress aspect and sometimes needs high natural frequency of structure to obtain very high precise experiment results. It is not easy to obtain a structure design with high natural frequency, since the natural frequency depend on the stiffness to mass ratio of the structure and increase of structural stiffness ordinary accompanies the increase of mass. It is further difficult at the grillage structure design using the profiles, because the properties of profiles are not continuous but discrete, and resource of profiles are limited at the design of grillage structure. In this paper, the grillage structure design system under the constraint of high natural frequency is introduced. The design system adopted genetic algorithm to realize optimization procedure and can be used at the design of the experimental facilities of marine field such as a towing carriage, PMM, test frame, measuring frame and rotating arm.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.23-28
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• 2019

한국해양과학기술원은 해저에서 지면 굴착 작업이 가능한 트랙 형태의 수중건설로봇 (URI-R)을 개발 중에 있다. 개발 로봇은 수중에서 굴착 작업을 수행하는 동안 강한 소음 및 진동 환경에 노출된다. 이로 인하여 음향을 이용하여 수중 위치 신호를 획득하여야 하는 개발 장비는 신호획득이 어려운 상황에 빈번하게 놓일 수 있다. 이를 극복하기 위하여 개발장비가 수중 위치 신호가 간헐적으로 들어오는 상황 속에 놓여 있어도 연속적으로 자신의 위치를 인식하는 방안을 확보하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 비용절감 및 다양한 실험케이스를 확보하기 위하여 수중 작동 특성을 모사할 수 있는 실험을 육상에서 재현하여 실험하였으며 위치 추정을 위하여 관성항법 및 위성항법신호를 사용하였다. 위치 신호획득 주기가 길어짐에 따라 자기 위치 추정에 미치는 영향을 실험적으로 고찰하였다. 이를 통하여 URI-R의 연속적인 자기 위치 인식을 수행하기 위한 위치 신호획득의 최대 주기를 확인하고 이를 적용하고자 한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.6977-6984
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• 2015

품질 향상을 위해 연속적인 소성 변형을 이용한 롤 포밍 공정에 피어싱, 벤딩, 트리밍 등 별도의 가공공정을 통합한 볼 슬라이드 레일의 멀티 롤 포밍 공정의 필요성이 대두되고 있다. 하지만 프레스기의 진동 및 소음은 이 공정에서 생산되는 슬라이드 레일의 품질 저하를 유발한다. 본 연구에서는 롤 포밍 유한요소 프로그램으로 최적 변형률을 고려하여 롤을 설계하였다. 그리고 멀티 공정의 정적 안정성을 예측하기 위해 구조해석 프로그램으로 프레스기에 대한 응력 및 변형량을 계산하였다. 또한 공진영역에서의 장치들의 운전을 회피하기 위해 Modal 해석을 통해 1, 2차 모드에서의 고유진동수를 계산하였다. 그 결과 공정의 동적 안정성 개선을 확인하기 위해 마이크로폰과 가속도계를 이용하여 기존 및 연구 공정들의 소음, 진동의 크기를 비교하였다. 그리고 기존 및 연구 공정으로 생산되어진 레일의 폭 치수와 표면거칠기를 측정하였다. 따라서 해석 및 실험적 연구를 통해 멀티 롤 포밍 공정이 안정하다는 것을 알 수 있었다.

• 터널과지하공간
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• 제32권6호
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• pp.345-352
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• 2022

도심지 터널 건설에서 발파공법은 민원이 제기되는 문제점이 있어 적용에 제약받고 있다. 이에 대한 대안으로 TBM 및 기계굴착 공법 적용이 필수적으로 검토되고 있다. 이 중 쉴드 TBM(Tunnel Boring Machine)은 굴진과 세그먼트 체결이 번갈아 반복되며 굴진하는 공정을 가지고 있는데, 세그먼트 체결 동안 굴진을 멈추게 된다. 이러한 가동 정지시간을 최소화하고자 세그먼트 체결 중에도 가동할 수 있는 연속굴착형 TBM 기술이 개발되고 있다. 나선형 세그먼트의 굴진 반력을 확보하기 위해 추진잭을 개조하고 신뢰성을 확보하는 연구가 진행 중이다. 또한 체결 중 세그먼트를 제외한 나머지 부분의 추진잭을 가동하는 유압제어 및 유압시스템 설계기술이 개발될 예정이다. 본 보고는 연속굴착형 TBM 과제 중 부품개조 및 유압제어 기술에 대한 일부 내용을 소개한다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제14권1호
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• pp.165-174
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• 2010

본 논문에서는 실물 콘크리트 거더 교량의 가속도 응답 신호를 이용하여 구조물의 상태변화를 경보한 후 그 위치 변화를 검색하는 2단계 구조건전성 모니터링 체계를 제시하였다. 먼저, 2경간 연속 콘크리트 거더 교량인 미호천교를 대상교량으로 선정하였으며, 볼링공을 이용한 강제진동 실험으로부터 동특성을 추출하였다. 다음으로, 미호천교의 2단계 구조건전성 모니터링 체계 구축을 위한 손상 발생 경보 및 손상 위치 검색 기법들을 선정하였다. 손상 경보 기법으로는 시간영역 특징을 이용하는 자기회귀모델과 주파수응답함수의 상관계수, 주파수응답비보증지수를 선정하였다. 손상 위치 검색 기법으로는 모드변형에너지기반 손상지수법을 선정하였다. 마지막으로, 덤프트럭을 이용한 정적 재하 실험을 통해 2단계 손상 모니터링 체계의 적합성을 검증하였다.

• 한국지반공학회지:지반
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• 제11권2호
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• pp.139-156
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• 1995

지반진동특성의 지진공학적인 정밀측정의 일환으로 지반진동의 탁월주기와 지반진동의 거리에 따른 감쇠특성을 현장실험을 통하여 조사하였다. 이 조사는 세가지 부분의 실험을 통하여 결과를 얻었다. 첫째, 지반의 탁월주기는 고감도 디지탈 속도지진계-3축성분 속도계를 이용하는 Seismometer와 디지탈 Seismograph를 이용하여 지반과 건물에서 일정한 주기를 가진 연속적인 미소진동으로 부터 지반 및 건물진동의 탁월주기를 계측하였다. 지반에서의 탁월주기는 0.18~0.23 sec, 건물2층의 탁월주기는 0.26~0.31 sec였다. 둘째, 지반 구조조사는 디지탈 탄성파탐사기를 이용하여 굴절법을 이용한 탄성파탐사를 실시하였다. 실험장소인 한양대학교 안산캠퍼스의 지층구조는 상부층(표토층: surface layer)은 저속도층으로서 662m1s, 하부층(지반층: base ground)은 2210m/s의 P파 속도를 갖고, 주시곡선도로부터 표토층의 두께는 약 7m로 검측되었다. 이것은 7m두깨의 표토층(top soil)과 그 하부에 사질 점토성의 지반층(base ground)이 존재함을 암시한다. 셋째, Seisgun을 이용하여 인공적인 탄성파 에너지원을 만들어 지반의 진동 감쇠특성을 조사 하였다. 거리 감쇠상수(spatial attenuation conf$\ulcorner$icient) Y는 거리에 따른 진폭 을 계산하여 Z-성분(vertical)은 0.0137, X-성분(longitudinal)은 0.0025, Y-성분(transverse)은 0.0290이고 Spatial QP의 값은 각각 5.913~7.575, 32.371 ~41.452, 2.794~3.579의 값이 산출되었었다. 이 결과 다른 두성분에 비해서 종방향(z-성분, longitudinal)성분은 감쇠경향이 낮음을 알 수 있다. 그러므로 이 경우에 구조물 설계시 종방향(x-성분, longitudinal)성분에 대 한 내진설계가 고려 되어야 할 것이다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제18권1호
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• pp.174-182
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• 2014

건물의 풍진동을 모니터링 하기 위해, 두 개 (이동국과 기준국)의 global positioning system (GPS)에 기반한 종래의 real-time kinematic (RTK) 기법이 널리 적용되고 있다. 그러나 이는 기준국을 위한 공간을 확보하거나 유지 관리하는데 어려움을 겪을 수 있다. 한편, 최근에 하나의 이동국 만을 이용하여 구조물의 움직임을 계측할 수 있는 새로운 virtual reference station (VRS)-RTK 기법이 개발되었으며, 측량 분야에서 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 골조 구조물의 횡방향 구조 응답을 모니터링하기 위한 VRS-RTK 기법의 적용성을 평가하기 위해 단층 골조 모형 (1차 고유진동수 : 1 Hz)과 3층 골조 모형 (1차 고유진동수 : 0.85 Hz)의 자유진동 실험을 수행하였다. GPS에 의해 계측된 변위 및 가속도 응답의 신뢰성을 평가하기 위해, 레이져 변위계와 가속도계가 설치되었으며, 이들로부터 얻은 계측값을 GPS의 계측값과 비교하였다. 또한, 건물의 지속적인 모니터링을 위한 적절한 계측 샘플링 수를 파악하기 위해, 변위 응답에서의 오차가 각기 다른 GPS 샘플링 수 (5, 10, 20 Hz)에서 평가되었다. 실험 결과, GPS으로부터 얻은 변위 및 가속도 응답은 레이져 변위계와 가속계로부터 얻은 응답과 좋은 유사 관계를 가지는 것을 확인하였다. 그리고, GPS 샘플링 수가 증가할수록 변위 오차는 감소하였으며, 3층 실험체에 대해서는 20 Hz의 GPS 샘플링 수로 구조물의 전 모드 성분 (1, 2, 3차 모드)을 검출할 수 있었다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제21권4호
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• pp.65-70
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• 2022

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.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제22권4호
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• pp.113-118
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• 2023

Maintenance of semiconductor equipment processes is crucial for the continuous growth of the semiconductor market. The process must always be upheld in optimal condition to ensure a smooth supply of numerous parts. Additionally, it is imperative to monitor the status of the robots that play a central role in the process. Just as many senses of organs judge a person's body condition, robots also have numerous sensors that play a role, and like human joints, they can detect the condition first in the joints, which are the driving parts of the robot. Therefore, a normal state test bed and an abnormal state test bed using an aging reducer were constructed by simulating the joint, which is the driving part of the robot. Various sensors such as vibration, torque, encoder, and temperature were attached to accurately diagnose the robot's failure, and the test bed was built with an integrated system to collect and control data simultaneously in real-time. After configuring the user screen and building a database based on the collected data, the characteristic values of normal and abnormal data were analyzed, and machine learning was performed using the KNN (K-Nearest Neighbors) machine learning algorithm. This approach yielded an impressive 94% accuracy in failure diagnosis, underscoring the reliability of both the test bed and the data it produced.