• 복식
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• 제65권1호
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• pp.118-135
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• 2015

In recent years, smart clothing had been developed in order to better detect and monitor physical movement of the patient, so that such activities such as location identification and biometric recognition could be done. However, most of the sensing devices of smart clothing were limited to smart sensing sports clothing and the designs did not consider the physical characteristics and the behavior of the wearer. Therefore, this study aimed to create an open protection system by developing a wearable sensing device for health monitoring and location information. For this purpose, this study developed eleven types of wearable sensing design that could be commercially sold and worn by people who needed their biological information to be constantly monitored. The study conducted four tests in order to develop three types of sensing devices for various sensing wears. The purpose of this study was to expand the user rang of smart sensing wears, and provide a foundation for the development of distinctive wearable sensing devices reflecting the user. Furthermore, contribute to the design for the person subject to protection.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.89-96
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• 2021

코로나바이러스-19는 전 세계에서 확진자가 폭증하고 있으며 수많은 사망자를 발생시켰다. 마스크 착용은 감염예방에 매우 중요하다. 버스, 지하철 등 공공장소에서 마스크 착용 권유로 인한 사건·사고가 발생하고 있으며 심각한 사회문제로 대두되고 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 오픈소스 기반 안면 마스크 착용 모니터링 시스템을 제안한다. 오픈소스 소프트웨어인 웹기반 인공지능 툴 티처블머신과 오픈소스 하드웨어 아두이노를 사용하였다. 마스크 착용여부를 판단하여 안내 메시지 및 알람 등 명령을 수행한다. 티처블머신의 학습파라미터 학습횟수 50, 배치크기 32, 학습률 0.001의 최적의 값으로 학습을 하여 정확성 1, 학습오차는 0.03의 결과 값을 얻었다. 웹기반 인공지능 툴 티처블머신과 아두이노를 이용하여 마스크 착용여부를 판단하여 안내 메시지 및 알람 등 명령을 수행할 수 있는 마스크착용 모니터링 시스템을 설계 및 구현하여 타당성을 입증하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.84-90
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• 2022

공작기계 상태 진단은 기계의 상태를 자동으로 감지하는 프로세스이다. 실제로 가공의 효율과 제조공정에서 제품의 품질은 공구 상태에 영향을 받으며 마모 및 파손된 공구는 공정 성능에 보다 심각한 문제를 일으키고 제품의 품질 저하를 일으킬 수 있다. 따라서 적절한 시기에 공구가 교체될 수 있도록 공구 마모 진행 및 공정 중 파손 방지 시스템 개발이 필요하다. 본 논문에서는 공구의 적절한 교체 시기 등을 진단하기 위해 딥러닝 기반의 계층적 컨볼루션 신경망을 이용하여 5가지 공구 상태를 진단하는 방법을 제안한다. 기계가 공작물을 절삭할 때 발생하는 1차원 음향 신호를 주파수 기반의 전력스펙트럼밀도 2차원 영상으로 변환하여 컨볼루션 신경망의 입력으로 사용한다. 학습 모델은 계층적 3단계를 거쳐 5가지 공구 상태를 진단한다. 제안한 방법은 기존의 방법과 비교하여 높은 정확도를 보였고, 실시간 연동을 통해 다양한 공작기계를 모니터링할 수 있는 스마트팩토리 고장 진단 시스템에 활용할 수 있을 것이다.

• 감성과학
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• 제23권3호
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• pp.37-46
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• 2020

본 연구의 목적은 배드민턴 동호회 활동을 조사하고 배드민턴 활동에서 발생하는 스포츠 상해를 예방하는 스마트 의류를 디자인 개발하는 것이다. 고령화 사회에서, 스포츠는 생활체육으로 친숙하게 접하고 있으며, 점차 동호회 형식으로 발달되고 있다. 배드민턴 동호회 활동은 많은 스포츠 상해가 있으며, 특히 높은 발생률을 보이는 발목 부상은 스포츠 참여를 방해하는 심각한 문제로 대두되고 있다. 그러므로 본 연구는 발목 부상을 포함한 스포츠 상해를 예방하는 스마트의류의 디자인 프로토타입을 제안하는 것을 목표로 하였다. 첫째, 배드민턴 동호인들의 특성 및 고려사항, 그리고 스포츠 부상을 예방하기 위한 스마트 의류의 구성요소를 도출하였다. 둘째, 배드민턴 동호인들과 엘리트 배드민턴 선수, 전문가의 대상으로 스마트의류 사용에 따른 문제 및 사용자 평가들을 고찰하였다. 셋째, 선행연구와 사용자 평가 항목들을 통하여 스마트의류의 사용 시나리오를 도출하였다. 넷째, 발목 상해를 포함한 스포츠 상해를 방지하는 스마트의류 프로토타입을 사용 시나리오를 기반으로 제안하였다. 본 연구에서 제안된 스마트의류를 통하여, 스포츠 상해 예방에 도움이 필요한 배드민턴 동호인들은 스마트 단말기를 통해서 그들의 상해와 건강 상태를 가상 게임의 아바타로 모니터링이 가능하다. 이러한 가상 게임 시스템은 스포츠의 상해 및 건강에 관련한 정보에 접근을 용이하게 한다. 따라서 이와 같은 스포츠용 스마트의류는 배드민턴 동호인들의 부상을 예방하고 스스로 재검토를 가능하게 한다. 본 연구는 스포츠 상해를 예방하거나 스포츠 활동 또는 생체 신호 모니터링 하는 스마트의류 디자인 시에도 활용될 수 있다.

• Tribology and Lubricants
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• 제30권1호
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• pp.21-28
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• 2014

Damage to the cylinder liner of large ship engines, such as scuffing on the surface, can occur very easily because it is operated in a corrosive environment. This scuffing may be due to oil film destruction and corrosive wear caused by water and sulfur included in the fuel, abrasive impurities, and poor lubricants. Thus, a method for monitoring the condition and diagnosing the failure of the cylinder liner and piston ring is needed. In this study, a reciprocating friction and wear test was carried out with a cast iron specimen, which simulated an engine cylinder in a corrosive atmosphere. The lubricants used were base oil, stirred oil with distilled water, a NaCl solution, and dilute sulfuric acid. The friction coefficient and frequency spectrum were measured using a load cell and acceleration sense in each experimental condition. We then used these results to diagnose the failure of the cylinder liner.

• 한국정밀공학회지
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• 제9권4호
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• pp.22-35
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• 1992

In highly automated machining centers, intelligent sensor fddeback systems are indispensable on order to monitor their operations, to ensure efficient metal removal, and to initate remedial action in the event of accident. In this study, an on-line tool wear detection system for thrning operations is developed, and experimentally evaluated. The system employs multiple sensors and the signals from these sensors are processed using a multichannel autoegressive (AR) series model. The resulting output from the signal processing block is then fed to a previously tranied artificial neural network (multiayered perceptron) to make a final decision on the state of the cutting tool. To learn the necessary input/output mapping for tool wear detection, the weithts and thresholds of the network are adjusted according to the back propagation (BP) method during off-line training. The results of experimental evaluation show that the system works well over a wide range of cutting conditions, and the ability of the system to detect tool wear is improved due to the generalization, fault-tolearant and self-ofganizing properties of the neural network.

• Tribology and Lubricants
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• 제27권6호
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• pp.293-301
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• 2011

Understanding of the tribological characteristics of polytetrafluoroethylen (PTFE) and ultra-high-molecular-weight polyethylene (UHMWPE) is crucial for their applications such as bearing and total joint replacement. In this work, the effect of the surface roughness of carbon steel on the tribological behaviors of PTFE and UHMWPE was experimentally investigated by using block-on-ring tribotester with friction force monitoring capability. It was found that that the amount of material transfer layers of PTFE formed on the carbon steel was significantly larger than those of UHMWPE, which was responsible the lower friction coefficient of PTFE. It was also concluded that the effect of surface roughness of carbon steel on the friction coefficient of UHMWPE was more significant than that of PTFE. For UHMWPE, it was found that the effect of surface roughness of counterface was varied with respect to applied normal force and sliding as well. Based on Archard's wear law, the wear coefficient of PTFE and UHMWPE was calculated to be $3{\times}10^{-5}$ ~ $8{\times}10^{-5}$ and $7{\times}10^{-6}$ ~ $2{\times}10^{-5}$, respectively.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2005년도 추계학술대회논문집
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• pp.119-122
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• 2005

A study on motor current signature analysis has been executed for monitoring the fault of journal bearing due to wear. The air gap eccentricity of motor produces specific frequencies in motor current, the supplied current frequency plus and minus rotational rotor frequency. The air gap eccentricity is simulated by the clearance of Journal bearing. The amplitudes of the specific frequencies increase with the increasing clearances. The amplitudes of the specific frequencies continue to increase over the wear limit that is used in the manufacturer of the test motor. Though clear relations between the amplitudes of the specific frequencies and the clearances are not obtained in this paper, the specific frequencies can be used as an indicator of a journal bearing fault. Further study is necessary to make out the quantitative relations between the specific frequencies and the clearances.

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 1997년도 추계학술대회 논문집
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• pp.59-64
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• 1997

This paper investigates the relationship between cutting conditions and Acoustic Emission(AE) signals; AEavg, AErms, AEmode, as the base working to monitor the tool wear with in-process. For this purpose, cutting tests were conducted on a CNC lathe with comprehensive cutting conditions.. It is known that AEavg and AErms are proportionaly increased as the increasing of cutting velocity and depth of cut respectively. It is also known that AEmode among three kinds of AE signals may be applied for in-process monitoring to make the self diagnosis system because of its stability to the variation of cutting condition.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1995년도 추계학술대회 논문집
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• pp.131-134
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• 1995

The high efficiency and accuracy in machining the die material can be abtained in high speed machining, so it is necessary to analyze the mechanism of high speed cutting process : cutting force, flank wear. The tool dynomometer with high natural frequency is newly developed. With this device, the mechanism of high speed cutting process is investigated according to speed and feedate.