3차원 복합재료의 뛰어난 특성을 확인하기 위하여 저속충격 시험을 하였다. 복합재료의 3차원 구조는 자동적층 공정 (ATP, Automated Tape Placement)과 스티칭 (stitching) 방법으로 제조하였다. 이 방법은 일정한 폭을 가지는 탄소섬유/에폭시 프리프레그 테이프를 균일한 간격을 두고 층 별로 서로 직교 적층한 후 비어 있는 공간 사이를 케블라 섬유로 스티칭하는 성형법이다. 새로운 3차원 복합재료와 기존의 프리프레그 시트(sheet)를 사용한 2차원 복합재료와의 충격특성을 비교하기 위하여 저속충격 시험을 하였으며, C-scan에 의한 충격손상 면적 확인 및 충격 후 압축시험을 하였다. 3D 복합재는 스티칭을 하기 위한 간격으로 인하여 복합재료의 전체 섬유 체적율이 낮아졌기 때문에 충격 전 압축 강도는 2D 복합재에 비해 낮았으나 충격 후 파손면적은 약 $30-40\%$의 감소를 보였으며, 충격 전 압축 강도에 패한 충격후 압축강도 비율은 약 $5-10\%$의 증가를 보였다. 스티칭에 의해 충격 후 압축강도는 전반적으로 향상되었으나, 30J의 충격 에너지부터는 그 효과가 감소하였으며 35J 이상의 충격에서는 스티칭 효과가 없었다.
사장교에서 케이블 부재는 하중을 전달하는 가장 중요한 부재 중 하나이다. 따라서 사장교의 구조적 상태 및 안정성을 평가하기 위해서는 케이블의 상태를 파악하기 위해 지속적인 모니터링을 수행하는 것이 중요하다. 이러한 모니터링 시스템은 케이블에 부착된 가속도계를 통해 진동을 측정하고 이를 토대로 케이블 장력과 감쇠비를 추정하고, 이를 토대로 케이블의 상태 평가의 기초자료로 활용한다. 이러한 상시 모니터링 시스템은 지속적으로 진동 데이터를 측정하기 때문에 데이터 수집 시스템을 포함한 하드웨어가 안정적이고 전력 효율성이 높아야 한다. 또한 지속적으로 생성되는 대량의 진동 신호들을 사람의 개입을 최소화하며 안정적으로 분석할 수 있는 자율모니터링 시스템이 요구된다. 본 연구에서는 IoT를 활용한 도메인 지식 기반 자율 모니터링 시스템을 개발하였다. 케이블 자율 모니터링 시스템을 구현하기 위한 가장 중요한 요소는 케이블의 장력과 감쇠비의 추정을 위한 진동 신호의 주파수 영역 내 발생하는 첨두의 자동 추정이다. 본 연구에서는 도메인 지식 기반 첨두 자동 추정 알고리즘을 데이터 수집 및 On-Board Processing이 가능한 IoT 시스템에 내장하여 IoT 센서 단에서 Edge computing이 가능한 효율적인 IoT 자율 모니터링 시스템을 구현하였다. 개발된 자율 모니터링 시스템을 국내 사장교에 설치하여 장기간 현장 운영 성능을 평가하였으며, 그 결과 장기 데이터 수신률, 장력 추정의 정확성, 효율성 측면에서 기존 시스템과 비교하여 작동 성능을 확인하고 검증하였다.
콘크리트 구조물 표면에 발생하는 균열은 사용자에게 심리적인 불안감을 제공하며, 장기간 열려있는 큰 폭의 균열은 구조물의 사용성능 및 내구성에 영향을 준다. 국내에서는 건축물을 포함한 시설물의 노후화에 따른 안전관리를 위해 균열정도를 파악하는 조사가 인력에 의한 육안조사로 수행되고 있지만 인력의 고비용성과 객관성 미흡 등의 문제점이 대두되고 있다. 이를 해결하기 위해 영상분석을 통한 균열 추출 등 다양한 연구가 수행되고 있으나 균열인식 정확도 향상에 2차원 영상 분석만으로는 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 기존 2차원 영상 분석의 한계를 극복하기 위하여 3차원 특성을 정확하게 파악할 수 있는 3차원 광삼각 스캐닝기법을 활용하여 콘크리트 구조물 표면의 균열정보를 획득하는 기법을 개발하였다. 본 하드웨어의 개발과 더불어 균열 패턴분석을 위한 획득된 균열의 세분화와 균열의 특성분석 알고리즘을 개발하였으며, 이를 실제 콘크리트 빔의 균열 탐지 적용을 통해 검증하였다.
Although microscopic analysis of tissue slides has been the basis for disease diagnosis for decades, intra- and inter-observer variabilities remain issues to be resolved. The recent introduction of digital scanners has allowed for using deep learning in the analysis of tissue images because many whole slide images (WSIs) are accessible to researchers. In the present study, we investigated the possibility of a deep learning-based, fully automated, computer-aided diagnosis system with WSIs from a stomach adenocarcinoma dataset. Three different convolutional neural network architectures were tested to determine the better architecture for tissue classifier. Each network was trained to classify small tissue patches into normal or tumor. Based on the patch-level classification, tumor probability heatmaps can be overlaid on tissue images. We observed three different tissue patterns, including clear normal, clear tumor and ambiguous cases. We suggest that longer inspection time can be assigned to ambiguous cases compared to clear normal cases, increasing the accuracy and efficiency of histopathologic diagnosis by pre-evaluating the status of the WSIs. When the classifier was tested with completely different WSI dataset, the performance was not optimal because of the different tissue preparation quality. By including a small amount of data from the new dataset for training, the performance for the new dataset was much enhanced. These results indicated that WSI dataset should include tissues prepared from many different preparation conditions to construct a generalized tissue classifier. Thus, multi-national/multi-center dataset should be built for the application of deep learning in the real world medical practice.
배관설비는 용접이음으로 많은 부분이 구성되어 있으며, 이러한 배관 용접부의 건전성 평가를 위한 초음파 검사 시스템의 자동화 요구가 증대하고 있다. 전자기초음파탐촉자(Electromagnetic Acoustic Transducer; EMAT)는 비접촉 방식으로 초음파를 송 수신할 수 있고 다양한 초음파 모드의 발생이 가능하여 초음파 자동화 시스템 구축에 매우 유용하다. 본 연구에서는 수평횡파(Shear Horizontal wave; SH-wave) EMAT를 적용하여 배관의 용접부에 존재하는 결함의 검출을 수행하였다. 이때 수평횡파의 특정 모드($SH_0$)의 신호해석을 위해 웨이브렛 변환(Wavelet Transform)을 이용한 신호의 시간-주파수 분석을 수행 하였다. 웨이브렛 변환으로 해석된 SH0 모드 주파수의 반사 신호강도가 결함의 길이와 선형적 관계를 나타내어 효과적으로 용접부 결함 검출이 가능하였다.
본 연구는 자율주행 통합관제센터 및 운행 중인 자율주행자동차에게 보행자의 무단횡단 발생 시 실시간으로 무단횡단 이벤트를 전달하고 보행자에게는 보행신호등에 따른 경고 및 안내방송을 하는 보행자Care 시스템의 개선에 관한 연구로서 보행자Care 시스템의 객체검지방법에 대한 신뢰성 향상과 동일시간, 장소, 객체의 중복이벤트 제거를 통해 정확도 향상을 위한 시스템 알고리즘을 설계하였다. 자율주행실증단지의 수집된 실증데이터를 통해 도출된 개선사항에 제시사항을 적용하여 객체검지에 대한 정확성과 보행자 카운트, 미검지 발생의 개선과 Lidar센서 및 지능형CCTV를 통해 검지되는 각 이벤트 상호매칭을 통해 집계의 정확도가 향상될 수 있도록 제시하였다.
균열은 건물, 교량, 도로, 수송관 등의 기반시설의 안전성에 영향을 주는 요소이다. 본 연구에서는 검사 비용과 시간을 줄일 수 있는 자동화된 균열 탐지 시스템을 다룬다. 환경과 표면에 강건한 시스템을 구성하기 위해서, 본 연구에서는 여러 사전 연구에서 사용된 다양한 표면의 균열 데이터 셋을 수집하여 통합 데이터 셋을 구축하였다. 이후, 컴퓨터 비전 분야에 높은 성능을 발휘하는 VGG, ResNet, WideResNet, ResNeXt, DenseNet, EfficientNet 딥러닝 모델을 적용하였다. 통합 데이터 셋은 훈련 집합(80%)과 테스트 집합(20%)으로 나누어 모델 성능을 검증하기 위해서 사용했다. 실험 결과, DenseNet121 모델이 높은 마라미터 효율성을 가지면서도 테스트 집합에 대해 96.20%의 정확도를 달성하여 가장 높은 성능을 보여주었다. 딥러닝 모델의 균열 검출 성능 검증을 통해, DenseNet121를 활용하여 컴퓨팅 자원이 적은 소형 디바이스에서도 높은 균열 검출 성능을 보이는 탐지 시스템을 구축이 가능함을 확인했다.
소비자들이 원하는 제품이 다양해지면서, 경쟁력 있는 제품을 생산하기 위해 자동화 장비의 종류가 다양해지고, 고도화 되어 가고 있다. 일반적으로 장비들은 운영자가 효율적으로 장비를 감시하고, 신속하게 조작할 수 있도록 사용자용 인터페이스 장치(HMI)를 내장하여 제작하고 있다. HMI 장치는 다양한 산업용 컨트롤러와 연결되기 때문에, 디자인하는 단계에서 다양한 컨트롤러의 통신 프로토콜 등의 요소를 이해하고 설정해야 한다. 비전문가들은 다양한 프로토콜 중 호환 가능한 항목을 선택하는데 어려움이 존재할 뿐만 아니라, 화면과 설정이 정적으로 할당되므로 하나의 기기에서 통합 운용하는데 한계가 존재한다. 본 논문에서는 모바일 장치를 사용하여, QR코드로 장비의 ID, 통신 프로토콜 등의 정보를 스캔하고, 산업용 컨트롤러에 접속하여 원격으로 표시된 장비 화면을 조작할 수 있는 모델을 제안한다. 제안 모델은 하나의 모바일 장치를 활용하여 다양한 자동화 장비의 통신 환경을 쉽게 설정하고, 감시 및 조작할 수 있어 자동화 장비의 점검 및 관리에 효율이 증대될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 외단열 공사의 단열재 접착제 도포 품질을 자동으로 감리할 수 있는 모델을 제안하였다. 사례 적용 결과, 영역 분할 모델은 mAP 92.3%의 정확도를 나타냈고, 제안 모델의 접착제 면적 비율 산출 정확도는 98.8%, 접착제 덩어리 중심 간 거리 산출 정확도는 96.7%로 나타났다. 본 연구 결과는 외단열 공사의 감리를 위한 현장투입 인력을 최소화하면서 외단열 공사의 가장 빈번한 하자인 단열재 탈락 하자를 예방할 수 있으며 나아가 외단열 시스템의 활성화에 기여할 수 있을 것으로 판단된다. 향후에는 다양한 환경에서 외단열 공법의 시공 영상을 수집하여 영상 분할 모델의 성능을 높이고, 영상 내에 다수의 단열재가 포함된 경우에도 자동 감리할 수 있는 모델을 개발하고자 한다.
중수로형 핵연료의 피복재로 사용되는 Zircaloy-4관의 결함검사를 위한 자동초음파 탐상 장치가 개발되었다. 이 장치에는 중심진동수가 14 MHz이고 대역폭이 11MHz인 집속 초음파 펄스를 사용한 수침 펄스-에코우 탐상기술과 특별히 고안된 시험수조 이송식 초음파주사 기술이 적용되었다 같은 크기와 방향을 갖는 관내외면 결함들을 같은 높이의 초음파 신호로 검출하기 위한 초음파 빔의 최적입사각은 26도이었다. Zircaloy-4피복관의 최대 허용 결함인, 깊이가 관두께의 10%인 0.04 mm이고, 길이가 0.76 mm인 축방향 및 길이가 0.38 mm인 원주방향 V형 인공결함들이 관내외면에 개재된 표준시험관을 사용하여 이 장치의 성능시험을 수행하였다. 그 결과 인공 표준시험관내의 모든 결함들을 매우 우수한 재현성을 갖고 분당 약 1m의 속도로 검출할 수 있었으며 이때의 신호 대 잡음 비는 축방향 결함에 대해서는 20 dB, 원주방향 결함에 대해서는 12 dB 이상이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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