• 한국화재소방학회논문지
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• 제31권1호
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• pp.58-62
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• 2017

국내에서도 내진설계의 필요성이 점차 증대되고 있다. 그 중에서도 비구조요소인 소화배관의 흔들림 방지 버팀대에 관한 연구가 계속되고 있다. 이에 본 연구에서는 흔들림 방지 버팀대의 하중 시험을 통하여 유효한 범위를 측정하였다. 그 결과, 하중 0에서부터 18.5 kN까지 설계안전 범위로 측정되었으며 최대 29.4 kN에서도 흔들림 방지 버팀대의 구조 및 성능에 이상 없이 정상 작동하였다. 또한 사물인터넷의 환경을 이용하여 센서노드로부터 데이터를 전송받아 유효 하중범위 안에서 추출과 예측단계를 거쳐 재난정보를 수신케 하는 모니터링 시스템의 모듈을 구성하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제18권1호
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• pp.93-99
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• 2005

최근, 제철소, 원자력 및 수${\cdot}$화력 발전소 등 주요 기간설비에 있어서 해당 구조물, 관련 장비들의 노후화에 따른 고장진단, 수리보수, 안전성 평가와 잔여 수명 예측을 통한 수명연장에 관련된 요구가 높아지고 있다. 손상발생 시나리오의 구축, 정밀해석기법의 확립, 위험성 혹은 신뢰성 평가기술 개발 등에 관한 연구가 이러한 요구를 반영하여 활발하게 수행되고 있다. 본 연구에서는 구조물의 안전성 평가분야에서 가장 활발하게 사용되는 유한요소해석기술을 이용하여 제철설비 구조물의 안전성을 평가하는 절차를 개발하고 실제 가동 중인 고로를 대상으로 적용하여 유용성을 검토하였다.

• 한국추진공학회지
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• 제3권1호
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• pp.24-33
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• 1999

가스터빈 엔진의 성능예측과 진단을 위해 선형 및 비선형 가스경로 해석방법이 적용되었다. 염, 부식, 침식과 같은 물리적 손상을 탐지하기 위한 최적 계측변수를 구하기 위해 비선형 가스경로 해석을 이용하였다. 물리적 손상이 엔진성능에 미치는 영향을 연구하는데 전형적 산업용 가스터빈 엔진인 TB5000에 적용하였다. 선형 가스경로 해석과 비선형 가스경로 해석의 끈 오차 비교를 통해 최적의 계측변수가 정의될 수 있었다. 결과적으로, 선형 가스경로 해석방법은 선형화 모델의 가정에 의해 유도된 오차정도가 손상의 크기와 같은 정도가 되는 반면에 비선형 가스경로 해석방법은 Newton-Raphson 반복기법을 사용하여 독립변수와 종속변수의 비선형 관계를 충분한 정확성과 함께 풀 수 있다는 점을 알 수 있었다.

• 융합보안논문지
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• 제20권2호
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• pp.145-153
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• 2020

2018년부터 시행된 항공안전정책기본계획은 무결점 항공안전관리체계 구축과 미래 항공안전 인프라 구축을 목표로 4차 산업혁명 기술을 적용한 항공안전관리 기술 개발을 포함하고 있다. 인공지능과 빅데이터를 활용한 항공기 고장관리, 가상/증강현실 기술을 활용한 비행훈련체계 등 다양한 항공안전관리 체계를 구축하고자 한다. 현재 공군에서도 스마트한 공군력 건설이라는 목표 아래 신기술을 활용한 비행안전관리 체계 사업을 추진 중이다. 본 연구에서는 비행 전에 항공기의 최종 안전성을 점검하는 항공기 상태 점검체계를 4차 산업혁명기술을 적용하여 설계하고자 한다. 공군에서는 항공기 상태 점검으로 기골 결함 점검과 비행 전 항공기 종합점검을 실시한다. 본 연구에서는 최소한 점검 오류를 줄일 수 있는 무결점 점검을 위해서 인공지능, 사물인터넷, 빅데이터, 그리고 드론을 활용한 기골 결함 점검체계와 비행 전 항공기 상태 점검체계 설계를 제안한다.

• 한국정밀공학회지
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• 제18권3호
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• pp.68-74
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• 2001

A lane detection based on a road model or feature all needs correct acquirement of information on the lane in an image. It is inefficient to implement a lane detection algorithm through the full range of an image when it is applied to a real road in real time because of the calculating time. This paper defines two (other proper terms including"modes") for detecting lanes on a road. First is searching mode that is searching the lane without any prior information of a road. Second is recognition mode, which is able to reduce the size and change the position of a searching range by predicting the position of a lane through the acquired information in a previous frame. It allows to extract accurately and efficiently the edge candidate points of a lane without any unnecessary searching. By means of inverse perspective transform which removes the perspective effect on the edge candidate points, we transform the edge candidate information in the Image Coordinate System(ICS) into the plan-view image in the World Coordinate System(WCS). We define a linear approximation filter and remove faulty edge candidate points by using it. This paper aims at approximating more correctly the lane of an actual road by applying the least-mean square method with the fault-removed edge information for curve fitting.e fitting.

• Structural Monitoring and Maintenance
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• 제1권3호
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• pp.249-271
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• 2014

This paper presents a unique study of Structural Health Monitoring (SHM) for the maintenance decision making about a real life movable bridge. The mechanical components of movable bridges are maintained on a scheduled basis. However, it is desired to have a condition-based maintenance by taking advantage of SHM. The main objective is to track the operation of a gearbox and a rack-pinion/open gear assembly, which are critical parts of bascule type movable bridges. Maintenance needs that may lead to major damage to these components needs to be identified and diagnosed timely since an early detection of faults may help avoid unexpected bridge closures or costly repairs. The fault prediction of the gearbox and rack-pinion/open gear is carried out using two types of Artificial Neural Networks (ANNs): 1) Multi-Layer Perceptron Neural Networks (MLP-NNs) and 2) Fuzzy Neural Networks (FNNs). Monitoring data is collected during regular opening and closing of the bridge as well as during artificially induced reversible damage conditions. Several statistical parameters are extracted from the time-domain vibration signals as characteristic features to be fed to the ANNs for constructing the MLP-NNs and FNNs independently. The required training and testing sets are obtained by processing the acceleration data for both damaged and undamaged condition of the aforementioned mechanical components. The performances of the developed ANNs are first evaluated using unseen test sets. Second, the selected networks are used for long-term condition evaluation of the rack-pinion/open gear of the movable bridge. It is shown that the vibration monitoring data with selected statistical parameters and particular network architectures give successful results to predict the undamaged and damaged condition of the bridge. It is also observed that the MLP-NNs performed better than the FNNs in the presented case. The successful results indicate that ANNs are promising tools for maintenance monitoring of movable bridge components and it is also shown that the ANN results can be employed in simple approach for day-to-day operation and maintenance of movable bridges.

• 대한기계학회논문집A
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• 제37권6호
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• pp.797-804
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• 2013

본 논문에서는 환경 요인에 영향을 받아 평균이동이 발생하는 진동 파라메터에 대한 진단 방법을 연구하였다. 양산라인에서는 측정 시점에 따라 변화되는 환경요인에 대응되어 측정된 진동 파라메터의 평균이 변화될 수 있다. 이러한 경우 기존에 널리 사용되는 고정된 관리한계선을 사용하는 진단 기법을 사용할 경우 시간이 흐름에 따라 오분류가 발생한다. 이 한계점을 극복하기 위해 저자들은 회귀분석을 활용해 평균 변화의 주요 원인이 되는 환경요인간의 함수관계를 규명하고, 이를 평균이동의 예측에 활용해 각 진단 시점별로 경계 상한과 하한을 유연하게 변경하는 방법론을 제안한다. 제안된 방법론은 적용 과정에서 필요한 모수의 설정 시 레퍼런스 데이터 평가를 통해 합리적인 모수를 추정하는 것이 가능하고, 환경이 변화되는 각 시점에서 데이터에 대해 유연한 진단을 보장한다. H사의 디젤엔진 생산라인의 엔진 진동 검사 데이터를 활용하여 본 논문의 방법론에 대한 검증을 실시하였으며 만족스러운 결과를 도출하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.412-417
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• 2013

태양광 발전 시스템의 해석적 모델링은 시스템의 동특성을 예측하거나 고장검출 및 진단 등과 같은 고급 공학 기술에 중요하게 적용할 수 있어 최근 많은 각광을 받고 있다. 본 논문은 대용량 학습 데이터를 갖는 태양광 발전 시스템에 대한 확률론적 모델링을 제시한다. 우선 태양광 일사량과 온도 입력 변수에 대한 태양광 시스템의 출력 전력과의 입출력 함수관계를 정의한다. 이 함수관계를 바탕으로 세 확률변수(일사량, 온도, 전력)에 대하여 조건부 확률 식으로 표현한다. 조건부 확률 분포 추정은 대용량 데이터 시스템에 적합한, 전체 표본 데이터 수 대비 관련 변수의 경우의 수에 대한 비율로 나타내었다. 추정한 확률분포를 통해 평균값 이론을 적용하여 시스템의 출력을 추정하게 된다. 본 논문에서 제안한 모델링 기법은 두 태양광 발전 단지의 사례 연구를 통해 성능을 검증하였다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제13권2호
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• pp.83-92
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• 2005

An electromagnetic acoustic transducer (EMAT) is a unique probe that does not require a couplant or gel and also can usually generate or detect an ultrasonic wave into specimens across a small gap. It, therefore can be applied in a noncontact mode with a high degree of reproducibility. Especially stiffness of composites depends on layup sequence of CFRP(carbon fiber reinforced plastics) laminates. It is very important to evaluate the layup errors in prepreg laminates. A nondestructive technique can therefore serve as a useful measurement for detecting layup errors. This shear wave for detecting the presence of the errors is very sensitive. A decomposition model has been used in the interpretation and prediction of test results. Test results have been com pared with model data. It is found that the high probability shows between tests and the model utilized in characterizing cured layups of the laminates. Also a C-scan method was used for detecting layup of the laminates because of extracting fiber orientation information from the ultrasonic reflection caused by structural imperfections in the laminates. Therefore, it was found that interface C-scan images show the fiber orientation information by using two-dimensional fast Fourier transform (2-D FFT).

• 플랜트 저널
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• 제8권3호
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• pp.49-54
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• 2012

현재 운영 중인 발전소 전동기의 고정자 권선 고장 실제사례를 토대로 전동기에서 발생하는 자속 데이터의 고주파 영역 스펙트럼을 분석함으로써 결함이 있는 전동기와 건전한 전동기의 자속 특성 및 변화추이를 분석하였다. 전동기 자속스펙트럼의 고주파 영역을 분석한 결과 결함이 있는 전동기는 고정자 슬롯 주파수 대비 고정자 슬롯 사이드밴드 주파수의 상대적 크기 비율이 건전한 전동기에 비해 매우 높음을 확인하였다. 또한 결함이 있는 전동기는 시간이 지날수록 고정자 슬롯 주파수 대비 고정자 슬롯 사이드밴드 주파수의 상대적 크기 비율 크기도 더욱 커지는 현상도 확인하였다. 그리고 결함이 있는 전동기의 자속 데이터는 불시 고장 1개월여 전부터 결함 상태를 인식할 수 있는 신호를 나타냄으로써 전동기 고정자 권선 결함에 대한 사전 예측능력이 매우 탁월함을 확인하였다.