• 비파괴검사학회지
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• 제36권1호
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• pp.53-59
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• 2016

초음파 비선형 진단을 이용한 기법의 경우 재료의 단순 결함 검출뿐만 아니라 부식, 소성변형과 같은 미세손상을 평가할 때 주로 이용된다. 1차 조화파(primary wave)와 2차 조화파(second harmonic wave)의 진폭의 비를 이용하여 비선형성을 나타내며, 이러한 비선형성의 비교 결과를 진단에 사용한다. 실험 특성상 비선형성은 재료의 비선형성뿐만 아니라 장비의 비선형성 또한 포함하게 된다. 장비 비선형성은 사용자가 측정하고자 하는 값이 아니므로 오차로 작용하여 분석을 방해한다. 본 연구에서는 오차로 작용하는 장비의 비선형성을 감소시켜 보다 정확한 진단을 위해 체적파 혼합기법을 사용하였다. 체적파 혼합기법의 가장 큰 특징은 기존의 초음파 비선형 진단보다 장비의 비선형성을 줄일 수 있다는 점이다. 본 연구에서는 체적파 혼합기법을 이론 및 실험적으로 검증하였으며, 기존의 초음파 비선형 진단기법의 결과와 체적파 혼합기법의 결과를 비교하여 장단점 및 적용 가능성 분석에 초점을 두었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권1A호
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• pp.61-73
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• 2009

본 논문에서는 강판형교의 주된 두 손상유형인 거더의 휨 강성 저하와 지점부의 손상을 검색하기 위해 가속도-임피던스 특성을 이용한 하이브리드 구조건전성 모니터링 기법을 제안하였다. 하이브리드 기법은 1) 전역적인 방법으로 손상의 발생을 경보하고, 2) 구조물의 구조 부재내의 발생된 손상을 분류하며, 3) 구조 부재에 따라 적절한 방법을 이용하여 세부적으로 분류된 손상을 평가하는 크게 3단계로 구성되었다. 첫 번째 단계에서는 가속도 특성 변화를 모니터링하여 전역적인 손상의 발생을 경보한다. 두 번째 단계에서는 임피던스 특성 변화를 모니터링하여 경보된 손상유형을 분류한다. 세 번째 단계에서는 모드변형에너지기반 손상지수법과 RMSD 기법을 이용하여 손상의 위치와 크기를 평가한다. 몇몇의 손상 시나리오에 의해 측정된 하이브리드 가속도-임피던스 신호를 이용한 모형 강판형교 실험을 통해 제안된 하이브리드 기법의 유용성을 평가하였다. 또한, 온도변화 및 지점손상 조건에 대한 실험을 통해 임피던스기반 손상모니터링의 정확도에 미치는 온도유발 영향을 검토하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.186-188
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• 2005

Because forest fire changes the direction according to the environmental elements, it is difficult to predict the direction of it. Currently, though some researchers have been studied to which predict the forest fire occurrence and the direction of it, using the remote detection technique, it is not enough and efficient. And recently because of the development of the sensor technique, a lot of In-Situ sensors are being developed. These kinds of In-Situ sensor data are used to collect the environmental elements such as temperature, humidity, and the velocity of the wind. Accordingly we need the prediction technique about the environmental elements analysis and the direction of the forest fire, using the In-Situ sensor data. In this paper, as a technique for predicting the direction of the forest fire, we propose the correlation analysis technique about In-Situ sensor data such as temperature, humidity, the velocity of the wind. The proposed technique is based on the clustering method and clusters the In-Situ sensor data. And then it analyzes the correlation of the multivariate correlations among clusters. These kinds of prediction information not only helps to predict the direction of the forest fire, but also finds the solution after predicting the environmental elements of the forest fire. Accordingly, this technique is expected to reduce the damage by the forest fire which occurs frequently these days.

• 비파괴검사학회지
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• 제31권4호
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• pp.360-366
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• 2011

강재 케이블 부재는 부식, 파탄 등으로 인한 단면손실이 발생할 수 있고, 이로 인한 손상부의 응력 집중으로 인해 시설물 전체의 붕괴로 이어질 수 있는 위험성을 가진다. 따라서 조기에 단면손실을 찾아 사고를 미연에 방지할 수 있는 강재 케이블 비파괴검사 기술이 필수적이다. 이에 본 연구에서는 E/M 센서를 이용한 강재 케이블 모니터링 기술을 제안하고자 한다. E/M 센서(elasto-magnetic sensor)는 본래 케이블의 장력측정을 위해 개발되었지만 본 연구에서는 강재의 국부 단면손상 검색을 위해 적용하였다. 제안된 기술의 실험적 검증을 위해 E/M 센서를 이용하여 4가지의 다른 직경을 가지는 강봉시편을 자화시켜 출력전압을 계측하였고, 그 결과 강봉의 직경이 감소함에 따라 출력전압이 감소함을 보였다. 반복실험을 통해 해상도 및 선형성이 확보되는 최적의 입력전압과 워킹포인트를 선정하였고, 선정된 조건에서 다양한 국부적인 손상이 주어진 강봉시편에서 출력전압을 계측한 결과 손상의 깊이 및 너비가 커짐에 따라 출력전압의 감소가 커짐을 확인하였다. 본 실험을 통해 제안된 E/M 센서를 이용한 강재 케이블 모니터링 기술의 적용가능성을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제12C권1호
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• pp.45-52
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• 2005

지식사회의 역기능인 정보시스템에 대한 각종 침해행위들로 정보자산의 피해규모는 나날이 증가하고 있다. 이러한 침해행위 중에서 네트워크 보안과 관련된 범죄수사 요구의 강화는 침해행위탐지와 이에 대한 대응 및 보고를 포함하는 다양한 형태의 침입탐지시스템들에 대한 연구개발을 촉진시켜왔다. 그러나 초기 침입탐지시스템은 설계상의 한계로 다양한 네트워크 환경에서 오탐지(false-positive)와 미탐지(false-negative)뿐만 아니라 침입탐지시스템을 우회하는 방법에 대처하기 힘들었다. 본 논문에서는 이런 문제점을 모바일 코트를 통한 최적적응 능력을 갖춘 가상프로토콜스택(Virtual Protocol Stack)을 통해 보완함으로서 침입탐지시스템이 다양한 환경에서 능동적으로 감시중인 네트워크의 상황을 자동학습 하도록 하였다. 또한 본 논문에서는 이를 적용하여 삽입/회피(Insertion/Evasion) 유형의 공격이 적극적으로 탐지될 수 있음을 보였고, 이러한 방법은 보다 다양한 혼성의 네트워크 환경에서도 적응능력을 갖춘 침입탐지 기법으로 확대 적용될 수 있음을 논의하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권11호
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• pp.411-418
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• 2022

최근 항만에서는 부정확한 컨테이너 적재로 인해 컨테이너가 강풍에 쉽게 쓰러지는 컨테이너 붕괴 사고가 빈번이 발생하고 있으며 이는 물적 피해와 항만 시스템 마비로 이어지고 있다. 본 논문에서는 이런 사고를 미연에 방지하기 위해 딥러닝 기반 컨테이너 적재 상태 및 사고 위험도 검출 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 darknet 기반 YOLO 모델을 활용하여 컨테이너 상하의 코너캐스팅을 통해 컨테이너 정렬 상태를 실시간으로 파악하고 관리자에게 사고 위험도를 알리는 시스템이다. 제안된 시스템은 추론 속도, 분류 정확도, 검출 정확도 등을 성능 지표와 실제 구현 환경에서 최적의 성능을 보인 YOLOv4 모델을 객체 인식 알고리즘 모델로 선택하였다. 제안된 알고리즘인 YOLOv4가 YOLOv3보다 추론속도와 FPS의 성능 측면에서 낮은 성능을 보이기는 했지만, 분류 정확도와 검출 정확도에서 강력한 성능을 보임을 증명하였다.

• 융합보안논문지
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• 제22권5호
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• pp.11-20
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• 2022

인터넷과 웹 기술이 모바일 장치 중심으로 발전하면서 이미지 데이터는 사람, 텍스트, 공간 등 다양한 유형의 민감정보를 담고 있다. 이러한 특성과 더불어 SNS 사용이 증가하면서 온라인 상의 개인정보가 노출되고 악용되는 피해 규모가 커지고 있다. 그러나 개인정보보호를 위한 다중 유형 객체 탐지 기반의 비식별화 기술에 관한 연구는 미흡한 상황이다. 이에 본 논문은 기존의 단일 유형 객체 탐지 모델을 병렬적으로 이용하여 다중 유형의 객체를 탐지 및 비식별화하는 인공지능 모델을 제안한다. Cutmix 기법을 통해 사람과 텍스트 객체가 함께 존재하는 이미지를 생성하여 학습 데이터로 구성하고, 사람과 텍스트라는 다른 특징을 가진 객체에 대한 탐지 및 비식별화를 수행하였다. 제안하는 모델은 두 가지 객체가 동시에 존재할 때 0.724의 precision과 0.745의 mAP@.5 를 달성한다. 또한, 비식별화 수행 후 전체 객체에 대해 mAP@.5 가 0.224로, 0.4 이상의 감소폭을 보였다.

• 비파괴검사학회지
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• 제31권1호
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• pp.68-76
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• 2011

음향방출기법은 구조물에 존재하는 손상 및 손상 메커니즘을 규명하는 가장 유효한 비파괴검사 수단으로 널리 이용되고 있다. 최근 이러한 재료 및 구조의 내부 손상의 실시간 모니터링이 가능한 기법을 활용하여 풍력 블레이드와 같은 대형 구조물의 건전성을 실시간으로 감시 가능하도록 하는 연구가 각광 받고 있다. 이러한 실시간 건전성 모니터링을 위해서는 손상 징후를 조기에 발견 가능하여 손상으로 인한 큰 피해가 발생하지 않도록 하는 능력이 필수적으로 요구된다. 이 논문에서는 신호 맵핑 기법을 이용한 새로운 손상 검출 기법의 제안 및 750 kW 블레이드 부분 시편을 이용한 검증 시험을 다루었다. 검증 시험 결과 신호 맵핑 기법은 시간 도달차 기법과 비교하여 낮은 위치 오차율과 높은 위치 표정 결과를 나타내었다. 신호 맵핑 기법은 기존 기법과 비교하여 센서 부착 위치 선정에서도 유연함을 가지는 것을 확인하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제32권3호
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• pp.215-221
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• 2008

구조물의 대표적 동적특성인 고유진동수 및 모드형상은 손상평가, 구조계추정기법 등과 결합한 구조건전성 평가분야에서 매우 중요한 기초 자료로 활용되고 있다. 그러나 해양구조물이나 대경간 교량과 같은 대형 구조물의 경우 진동원을 정확히 계측하기 힘들기 때문에 소규모의 구조물에 많이 쓰이는 기존의 모달 테스트 기법으로는 구조물의 진동특성을 구할 수 없다. 본 논문에서는 경간이 긴 대형 트러스 구조물을 대상으로 가속도 응답만으로 고유진동수 및 모드형상을 추출할 수 있는 방법을 연구하였다. 트러스 구조물의 수치해석 모델을 이용하여 가속도 응답 및 주파수 응답함수의 생성과정, 모드분석을 통한 고유진동수 및 모드형상 추출과정을 상세히 설명하였다. 제안한 방법으로 얻은 모드형상은 고유치 해석으로부터 계산된 모드형상과 비교하여 정확성을 검증하였으며, 모의 손상을 통한 손상평가기법에 적용하여 타당성을 입증하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제11권1호
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• pp.19-34
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• 2013

The objective of this paper is to develop on-line system parameter estimation and damage detection technique from the response measurements through using the Recursive Covariance-Driven Stochastic Subspace identification (RSSI-COV) approach. To reduce the effect of noise on the results of identification, discussion on the pre-processing of data using recursive singular spectrum analysis (rSSA) is presented to remove the noise contaminant measurements so as to enhance the stability of data analysis. Through the application of rSSA-SSI-COV to the vibration measurement of bridge during scouring experiment, the ability of the proposed algorithm was proved to be robust to the noise perturbations and offers a very good online tracking capability. The accuracy and robustness offered by rSSA-SSI-COV provides a key to obtain the evidence of imminent bridge settlement and a very stable modal frequency tracking which makes it possible for early warning. The peak values of the identified $1^{st}$ mode shape slope ratio has shown to be a good indicator for damage location, meanwhile, the drastic movements of the peak of $2^{nd}$ mode slope ratio could be used as another feature to indicate imminent pier settlement.