본 연구는 복합재 항공기의 비행 데이터를 활용한 기계학습 기반 구조건전성 모니터링 시스템 연구의 예비 연구이다. 본 연구에서는 구조건전성 모니터링에 이용되기에 가장 적합한 기계학습 알고리즘을 선별하고, 실 기체 데이터에 대한 적용을 위해 차원 축소를 수행하였다. 이를 위해 외팔보를 통해 모사된 항공기 날개 구조와 부가 질량을 통해 손상 모사 실험을 진행하고, 분류 알고리즘을 통해 데이터를 손상의 위치와 정도에 따라 구분하였다. 이를 위해 FBG (fiber bragg grating) 센서를 부착한 외팔보의 진동 실험을 통해 정상상태와 12개의 손상상태에 대한 데이터를 취득하고, MATLAB 환경에서 tree, discriminant, SVM (support vector machine), kNN, ensemble 알고리즘의 비교와 파라미터 튜닝을 통해 가장 적합한 알고리즘을 도출하였다. 또한 NCA (neighborhood component analysis)를 이용한 특징 선택을 통해, 실 기체에서 나올 수 있는 고차원 데이터의 관리를 위해 필요한 차원 축소를 수행하였다. 그 결과, quadratic SVM이 NCA를 적용하지 않은 모델에서 98.7%, NCA를 적용한 모델에서 95.9%로 가장 높은 정답률을 보였다. 또한 NCA 적용 후 모델의 예측 속도, 학습 시간, 용량이 모두 향상되었다.
목적 진동자극기는 타 치료도구에 비하여 임상환경에서 손쉽게 구할 수 있으며, 팔 활성화훈련을 수동적으로 할 수 있다는 것이 장점이다. 다음과 같은 장점에도 불구하고 최근 진동감각에 관련한 연구는 활성화 되지 않고 있는 실정이다. 본 연구는 환측 상지의 손에 제공된 진동감각이 뇌졸중 환자의 편측무시 감소에 미치는 영향을 알아보는 것이다. 연구방법 뇌졸중으로 인한 편측무시 증상을 가진 환자를 대상으로 2018년 10월 19일부터 동년 11월 7일가지 약 3주간 실시하였다. 연구 설계는 개별실험 연구방법(single-subject experimental research design) 중 ABA설계를 사용하였으며, 평일 하루에 한 번 총 18회로 (기초선 과정 4회, 중재 과정 6회, 기초선 회귀 과정 3회)를 실시하였다. 대상자 선정을 위하여 MMES-K를 사용하였으며 편측무시 검사도구로는 선 나누기 검사(Line Bisection test; LBT), 알버트 검사(Albert's test), 별 지우기 검사(Star Cancellation Test: SCT)를 사용하였다. 분석을 위해서 기초선과 중재기의 회기 별 측정값은 그래프를 이용하여 시각적으로 분석하였고, 평균값을 사용하였다. 연구결과 세 가지 평가결과 모두 기초선 기간보다 훈련 기간에 놓친 오류의 개수가 감소하였고, 훈련 후에도이 감소는 유지되었다. 선 나누기 검사에서 평균 $4.5{\pm}1$개 누락에서 평균 $2{\pm}1.2$개 누락 그리고 평균 $0.6{\pm}0.5$개 누락으로 오차가 감소하였다. 알버트 검사 결과, 평균 $22.5{\pm}1.9$개 누락에서 평균 $8{\pm}7.3$개 누락 그리고 평균 $0.3{\pm}0.5$개 누락으로 오차가 감소하였다. 별 지우기 검사에서는 평균 $26{\pm}4.6$개 누락에서 평균 $21.8{\pm}1.7$개 누락 그리고 평균 $20{\pm}0$개 누락으로 오차가 감소하였다. 결론 본 연구에서는 진동감각 자극치료가 편측무시 증상 개선에 지속적인 효과가 있다는 결과를 보였다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 추후의 연구에서는 객관성을 높이기 위한 보다 체계적인 연구가 진행되어야 할 것이며 중재효과를 더욱 극대화 시킬 수 있는 다양한 중재법에 대한 추가적인 연구가 필요할 것으로 사료된다.
본 논문에서는 검출된 운전자의 얼굴영역에서 눈의 형태를 인식하여 졸음 상태를 감지하는 기법을 개발하고 감지 결과에 따라 위험 상태를 알려주는 경보 시스템을 구현하고자 한다. 먼저 얼굴 검출에는 Haar 변환 기법을 이용하고 실험실환경, 차량환경 및 적외선 영상을 획득하여 다양한 조명 환경에서도 강인하도록 전처리 및 후처리 과정을 적용한다. 눈 검출에는 보통 한국인이라는 가정하에 눈의 위치 및 크기의 비례 구조 특성 등을 이용하여 후보 영역을 제한하고 트리구조에 대한 실험 결과로 고속 알고리즘을 구현하였다. 또한 졸음 상태를 인식하기 위해서는 눈의 개폐 형태를 검출할 수 있는 Hough 변환을 이용한 기법과 눈의 계폐에 따른 눈의 형태 비율을 이용한 기법을 새로이 제안하며, 눈이 감겨있는 시간을 측정하여 졸음 여부를 판단한다. 1단계 졸음 상태로 판단될 경우 통합 모니터링 인터페이스에서 운전자에게 경고음을 울리며 2단계 졸음 상태로 판단될 경우에는 CAN(Controller Area Network)을 통하여 안전벨트를 진동하게 함으로써 운전자에게 경고를 하는 시스템을 구현한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 기존의 기법들과 비교하여 실험실 환경에서 평균 83.64% 이상의 검출률을 달성 하였으며, 실제 차량환경에서도 실험 결과를 통하여 평균적으로 우수한 결과를 보였다.
KITECH and ODS performed a study of internal and external noise prediction of the Korean high speed prototype test train(HSR 350X). The object of this study was 3 kinds of cars, trailer car(TT2), motorized car(TMI ) and power car(TPI) and the predicted noise was for the two different driving speeds in free field and tunnel conditions. Data of carbody design and noise sources were delivered from manufactures. Some of noise sources which were not available in the project team, were chosen by experiences of ODS. Internal noise level of each car was predicted for two cases i.e, at 300 km/h and 350 km/h. In addition sound transmission path and dominant noise sources were also investigated for each section of the car, which is circular shell typed part of whole carbody. In case of TT2, the dominating sound transmission path is the (floor in terms of structure-borne noise and air-borne noise. The main noise sources are structure-borne noise from the yaw-damper and air-borne noise from the wheel/rail contact, whereas the dominating sound transmission path of TMI are floor and sidewall below the window in terms of structure-borne noise. The main noise sources of TMI are structure-borne noise from motor/gear unit and the yaw-damper in the free field, and air-borne noise from the wheel/rail contact and structure-borne noise from motor/gear unit in the tunnel. Through the external noise prediction for the KHST test train formation, the noise form the wheel/rail contact is estimated as one of the major sources. In addition, the noise specification of sub-component was proposed for managing each sub-surpplier to reach the KHST noise requirement. The specification provide the sound power of machinery part and transmission loss of component of carbody structure. The predicted noise level in each case exceeded the required limit. Through this study, the noise characteristics of the test train were investigated by simulation, and then the actual test will be performed in near future. Both measured and calculated data will be compared and further work for noise reduction will be continued.
현재 가전제품의 개발방향은 고효율화, 다기능화와 더불어 환경문제를 고려하는 방향으로 진행되고 있다. 환경문제로는 여러가지가 거론되고 있는데 제품의 소음에 대한 문제도 이제는 성능의 관점에서와 더불어 환경의 문제로도 인식되어야 한다고 생각한다. 특히 고속의 팬종류가 사용되는 가전제품에 있어서 저소음 성능은 판매력에 직접영향을 미치는 중요 판매전략으로 대두되고 있는 상황이다. 진공청소기는 가전제품중에서 매우 시끄러운 제품중에 속한다. 그 이유는 모타가 분당 30,000회 이상의 고속회전을 하면서 축에 연결되어 잇는 임펠러를 회전시켜 공기를 흡입, 배출시키는 일련의 작동을 하면서 여러가지 진동 및 유체소음을 일으키기 때문이다. 팬모타에서 발생한 소음과 진동은 여러가지 복잡한 전달경로를 거쳐서 외부로 전달되어진다. 따라서 청소기의 전체적인 소음을 감소시키기 위한 대책으로는 크게 두가지 방법으로 나누어 생각해 볼 수 있는데, 그 첫번째가 주된 소음원인 팬모타의 소음특성을 개선하는 방법이고 다른 하나는 팬모타로부터 발생된 소음이 밖으로 전달되는 경로를 적절하게 차단하는 방법으로서 청소기 내부에서 여러가지 방법을 사용하여 소음을 저감시키는 방법이다. 본 연구에서는 첫번째 방법인 팬모타의 소음을 감소시키는 대책들에 대하여 중점적으로 기술하려고 한다. 그 이유는 청소기 내부의 구조개선을 통하여 소음을 저감시키는 방법은 그동안 많이 실시되어 실험결과들이 축적되어 있는 반면 그 방법의 실시에는 구조적인 문제점 등 한계가 있기 때문에 더욱 조용한 청소기를 개발하기 위하여는 주된 소음원인 팬모타의 소음을 낮추어야 할 필요가 절실하게 요구되고 있기 때문이다.래그(drag) 토크의 영향과 치타음 저감을 위한 개선된 클러치 특성을 제시하였다. 클러치는 동력을 전달 또는 차단하는 기능 뿐만 아니라 엔진이나 변속기에서 발생하는 소음이나 진동을 저감시키는 기능을 가지고 있다. 따라서 엔진 공회전시에 발생하는 치타음(rattle noise)이나 비틀림 진동을 저감시키는 방법으로는 여러가지가 있으나 클러치 디스크(clutch disc)의 비틀림 기구의 설계 인자들을 적절히 조절함으로써 변속기의 인풋기어에 전달되는 비틀림 진동을 저감시키는 방법이 일반적으로 수행되어지고 있다. 본 연구는 4 실린더 4 싸이클 1.5L 엔진을 장착한 경승용차의 실차실험을 통해 공회전시 엔진 플라이휘일과 인풋기어에서의 회전수 변동을 측정하고, 이 실험 데이타를 기초로 하여 엔진 토크 및 변속기에서의 드래그 토크를 계산하여 엔진-변속기 인풋기어의 반한정계 2자유도 진동모델과 비틀림 특성을 가진 클러치 디스크의 프리댐퍼 영역에 대해 시뮬레이션을 수행하여 클러치 비틀림 기구의 설계인자인 비틀림 강성, 히스테리시스 토크에 따른 비틀림 진동 저감 효과를 연구하고자 한다.성을 확인하였다. 여기서는 실험실 수준의 평 판모델을 제작하고 실제 현장에서 이루어질 수 있는 진동제어 구조물에 대 한 동적실험 및 FRS를 수행하는 과정과 동일하게 따름으로써 실제 발생할 수 있는 오차나 error를 실험실내의 차원에서 파악하여 진동원을 있는 구조 물에 대한 진동제어기술을 보유하고자 한다. 이용한 해마의 부피측정은 해마경화증 환자의 진단에 있어 육안적인 MR 진단이 어려운 제한된 경우에만 실제적 도움을 줄 수 있는 보조적인 방법으로 생각된다.ofile where
본 논문에서, 풍력발전기 운영관리 및 유지보수 비용을 저감하기 위해, 분산되는 전산자원을 통합하고 인적 자원을 효율적으로 운영 할 목적으로 SaaS 클라우드 방식의 상태 감시 인프라를 설계 및 개발하였다. 개발한 인프라에서 관련 업무 및 서비스에 따라 각 데이터들을 계층화 하였다. 인프라 상에서 상태 감시를 수행 할 경우에 필요한 기본적인 SW를 개발하였다. 측정 시스템에 대응하는 데이터베이스 설계 SW, 현장 측정 SW, 데이터 전송 SW, 모니터링 SW로 구성되어 있다. 기존의 SCADA 데이터 뿐 아니라 추가적인 센서를 설치하여 풍력발전기의 상태 관측이 가능하다. 상태감시 알고리즘 내 단계 별 지연 시간을 모델링하여, 현장 측정에서 최종 모니터링 단계 까지 소요되는 총 지연 시간을 정의 하였다. 진동 데이터는 고해상도 측정에 의해 취득되기 때문에, 지연 시간은 불가피하고 유지보수에 관한 프로그램 운영 시 지연시간 분석은 필수적이다. 모니터링 대상은 MW 용량의 풍력발전기의 증속기이며, 해당 풍력발전기는 운전 한 지 10년이 넘는 모델로서, 이는 앞으로 해당 풍력발전기의 효율적인 유지보수를 위해 정확한 상태 감시가 필수적임을 뜻한다. 본 인프라는 연간 50TB 용량의 고해상도 풍력발전기 증속기 상태를 처리 할 수 있도록 운영 중이다.
KITECH and ODS performed a study of internal and external noise prediction of the KHST test train. The object of this study was 3 kind of cars; trailer car(TT2), motorized car(TM1) and power car(TP1) and the predicted noise was calculated for the two different driving speeds in free field and tunnel conditions. Data of carbody design and noise sources were delivered from each manufactures. Some of noise sources which were not available in project team, were chosen by experiences of ODS. Internal noise level of each car were predicted for two cases i.e, at 300 km/h and 350 km/h. In addition sound transmission path and dominant noise sources were also investigated of each section of car, which is circular shell typed part of whole carbody. In case of TT2, the dominating sound transmission path is floor in terms or structure-borne noise and air-borne noise. The main noise sources are structure-borne noise from the yaw-damper and air-borne noise from the wheel/rail contact, whereas the dominating sound transmission path of TM1 are floor and sidewall below the window in terms of structure-borne noise. The main noise sources of TM1 are structure-borne noise from motor/gear unit and the yaw-damper in the free field, and air-borne noise from the wheel/rail contact and structure-borne noise from motor/gear unit in the tunnel. Through the external noise prediction for the KHST test train formation, the noise form the wheel/rail contact is estimated as one of the major sources. In addition, the noise specification of sub-component was proposed for managing each sub-surpplier to reach the KHST noise requirement. The specification provide the sound power of machinery part and transmission loss of component of carbody structure. The predicted noise level in each case exceeded the required limit. Through this study, the noise characteristics of the test train were investigated by simulation, and then the actual test will be performed in near future. Both measured and calculated data will be compared and further work for noise reduction will be continued.
사장교 케이블의 손상은 사장교 전체의 안전에 가장 큰 영향을 주는 요인이 되므로 케이블의 손상에 대한 유지관리를 필수적으로 해야한다. 이러한 유지관리의 대표적인 방법으로 케이블의 고유진동수변화을 추적하는 방법이 있다. 지금까지 케이블의 고유진동수는 진동법에 의해 횡방향 진동으로 추정하여 왔으며 시스템인식기법은 반복법에 의한 민감도방정식으로 축방향강성을 추정하나 새그의 영향으로 종방향운동에 대한 고유진동수의 분포에 대한 연구가 필요하다. 이 연구에서는 종방향운동에 의한 고유진동수를 이용하여 손상을 추정함으로써, 종방향운동의 신뢰성을 향상시키는 새로운 방법을 제안하였다. 이 방법의 적용결과를 근사해인 유한요소해석결과와 비교하여 유사한 결과를 얻음으로써 제안된 방법의 신뢰성을 검증하였다. 따라서, 케이블손상과 고유진동수와의 관계를 분석한 결과는 손상률이 증가할수록 고유진동수는 낮게 나타났다. 따라서 케이블의 실측 고유진동수를 알 때 케이블손상과 고유진동수와의 관계식을 통해 케이블의 손상정도를 추정할 수 있으므로 케이블의 효율적인 유지관리가 가능하게 된다.
근래에 들어와서 3T (Twisted, Tapered, Tilted)로 대별되는 비정형 초고층 건축물이 다수 계획되고 있다. 이러한 비정형 초고층 건물을 위해서 구조적인 효율성 및 조형성 때문에 다이어그리드 구조시스템이 현재까지 가장 널리 사용되고 있는 구조시스템 중의 하나이다. 건축적인 조형미 등의 이유로 경사진 비정형 초고층 건물에 대한 계획안이 다수 발표되고 있으며 다수의 구조물들이 다이어그리드 구조시스템을 활용하고 있다. 경사진 비정형 초고층 건물은 횡하중뿐만 아니라 자중에 의해서도 횡방향 변위가 발생한다. 따라서 정형적인 초고층 건물보다 횡방향 응답을 저감시카는 젓이 더 중요한 문제로 대두된다. 본 연구에서는 경사진 다이어그리드 비정형 초고층 건물의 지진응답을 저감시키기 위하여 스마트 TMD를 적용하였고 그 제어성능을 평가하였다. 스마트 TMD를 구성하기 위하여 MR 감쇠기를 사용하였으며 스마트 TMD는 그라운드훅 제어알고리즘을 사용하여 제어하였다. 100 층의 예제구조물에 대하여 제어를 하지 않은 경우와, 일반적인 TMD를 사용한 경우, 그리고 스마트 TMD를 사용하여 제어한 경우를 비교 검토하였다. 수지해석결과 스마트 TMD가 변위 응답 제어에는 우수한 성능을 나타냈지만 가속도응답제어에는 효과적이지 못했다.
본 연구에서는 현재 자동차구조에 사용되고 있는 점용접 보강 리어사이드 프레임, 비보강 리어사이드 프레임 및 레이저 용접을 이용한 이종두께 리어사이드 프레임의 응력, 좌굴 및 진동해석이 수행되었다. 응력 및 진동해석의 경계조건은 양단고정이며, 좌굴해석시에는 단순지지 경계조건을 사용하였다. 구조해석에는 ANSYS 5.0 Code를 사용하였다. 점용접된 리어사이드 프레임의 최대응력은 메인프레임에서 발생하였으며, 그값은 80.9MPa이다. 이때의 최대변형률은 501.mu.이다. 이종두께 레이저 용접된 리어사이드 프레임은 두께가 1.8mm일 때 점용접 보강 리어사이드 프레임의 최대응력과 같아진다. 따라서 동일등가 응력을 기준으로 할 때 레이저 용접을 이용하면 중량을 17.2% 줄일 수 있다. 양단 단순지지된 보강 점용접 리어사이드 프레임의 좌굴하중은 52.54kN이다. 이때 동일한 좌굴하중을 갖는 이종두께 레이저 프레임의 두께는 1.9mm이다. 따라서 중량을 15% 감소시킬 수 있다. 보강된 점용접 리어사이드 프레임의 고유진동수는 163.6Hz로 굽힘모드이며, 이종두께 레이저 용접 리어사이드 프레임의 고유진동수는 179.8Hz이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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