This paper proposes a deep convolutional long short-term memory (ConvLSTM)-based crack growth prediction technique for predictive maintenance of structures. Since cracks are one of the critical damage types in a structure, their regular inspection has been mandatory for structural safety and serviceability. To effectively establish the structural maintenance plan using the inspection results, crack propagation or growth prediction is essential. However, conventional crack prediction techniques based on mathematical models are not typically suitable for tracking complex nonlinear crack propagation mechanism on civil structures under harsh environmental conditions. To address the technical issue, a field data-driven crack growth prediction technique using ConvLSTM is newly proposed in this study. The proposed technique consists of the four steps: (1) time-series crack image acquisition, (2) target image stabilization, (3) deep learning-based crack detection and quantification and (4) crack growth prediction. The performance of the proposed technique is experimentally validated using a concrete mock-up specimen by applying step-wise bending loads to generate crack growth. The validation test results reveal the prediction accuracy of 94% on average compared with the ground truth obtained by field measurement.
One of the challenging tasks in visual inspection using CCD camera is to identify surface defects in an image with complex textured backgeound. In microscopic view, the surface of real objects shows regular or random textured patterns. In this paper, we present a visual inspection algorithm to extract abnormal surface defects in an image with textured background. The algorithm uses the space and frequency information at the same time by introducing the Dominant Frequency Map(DFM) which can describe the frequency characteristics of every small local region of an input image. We demonstrate the feasibility and effectiveness of the method through a series of real experiments for a 14" TV CRT mold. The method successfully identifies a variety of infinitesimal defects, whose size is larger than $50\mu\textrm{m}$, of the mold. The experimental results show that the DFM based method is less sensitive to the environmental changes, such as illumination and defocusing, than conventional vision techniques.ques.
A nuclear power plant is composed of a number of primary components. Maintaining the integrity of these components is one of the most critical issues in nuclear industry. In order to maintain the integrity of these primary components, a complicated procedure is required including regular in-service inspection, failure assessment, fracture mechanics analysis, etc. Also, experts in different fields have to co-operate to resolve the integrity issues on the basis of inspection results. This integrity evaluation process usually takes long, and thus, is detrimental for the plant productivity. Therefore, an effective safety evaluation system is essential to manage the integrity issues on a nuclear power plant. In this paper, a web-based fatigue life evaluation system for primary components in nuclear power plant is proposed. This system provides engineering knowledge-based information and concurrent and collaborative working environment through internet, and thus, is expected to raise the efficiency of integrity evaluation procedures on primary components of a nuclear power plant.
According to the Korean government policy of expanding HACCP system application to food chain from farm to meat market, the importance of HACCP assessment to keep balance among the certified HACCP plants is urged. The objective of this study is to recommend more effective HACCP assessment methods. We reviewed major foreign countries HACCP implementation policy focused on the audit system, and compared with the Korean HACCP assessment system. We found that the checklist guidelines of prerequisite program were not enough for precise evaluation and many of the items were not directly related to the risk occurrences. And current rating grade for each items and judgments were inadequate to induce non-compliances and corrections for better HACCP implementation. We suggest revision points as follows; (1) checklists should be revised and reorganized according to the possibility of risk occurrences, (2) all the items should be supported by detailed guidelines for more objective inspection, (3) non-compliances identified must be reconfirmed after correction, (4) the items for HACCP plan should be divided into an accreditation inspection and a regular inspection, (5) rating grade 'high', 'medium', 'low', 'failure' was better for indicating non-compliances.
Cars are inspected in the transport sector for their ability to achieve the greenhouse gas reduction targets. A vehicle (automobile) inspection broadly consists of regular and total checks, and both the safety level and the amount of exhaust gas are checked simultaneously during a vehicle inspection. This study deals with the efficiency of a soot probe to measure soot emissions from diesel vehicles. When the vehicle exhaust gas measurement is performed, there may be a difference between the exhaust gas temperature and the soot suction amount because of the different shape and angle of the exhaust port for each vehicle type. This may result in some incidents where the correct inspection nonconforming vehicle is not selected. Therefore, in this study, the shape of the probe was improved to increase the soot measurement efficiency under the condition of the exhaust pipe angle change.
Flight simulators are crucial devices for aircraft piloting training and simulation, requiring regular inspections to maintain performance and operational quality. This study explores the development of an automated inspection system for flight simulators to automate quality inspections of control loading systems (CLS). While quality inspection of the control loading system (CLS) is essential for flight simulators, manual inspections are common practice. To address this, we developed an Auto Qualification Test Guide (Auto QTG) using artificial control logic and sensor data and applied it to the militarily simulator. Experimental results demonstrate that Auto QTG successfully automates quality inspections of CLS, enhancing accuracy and efficiency. This automated inspection system is expected to contribute to improving the operation and maintenance of flight simulators.
대학 연구기관 등의 연구실에서 감전, 전기화재 등 전기사고방지를 위해 수행하는 전기분야 정기점검에 대한 문제점을 파악하고 명확한 기준이 없는 점검항목에 대해 실제 효율적으로 적용 가능하도록 구체적인 기준을 제시한다. 그래서 연구실 전기안전취약요인을 개선하도록 체계적이고 능률적인 정기점검 실시를 위한 표준모델을 마련하고자 한다. 또한, 모든 연구실의 전기안전환경을 중심으로 객관적인 평가가 가능하도록 공통으로 적용될 수 있는 점검항목을 도출하여 연구실 전기안전관리에 부합하도록 연구실 정기점검 전기분야 체크리스트를 개발 한다. 본 연구에서 개발된 전기분야 체크리스트는 실제 필요한 점검 항목에 대한 명확한 기준을 설정하여 모든 연구실에 공통으로 적용할 수 있도록 개발하여 정기점검 수행시 바로 실행 가능하도록 하였다. 이는 연구실의 전기사고 방지를 위한 효율적인 점검뿐만 아니라, 연구실안전수준을 전반적으로 상승시킬 것이다.
구조물의 열화 또는 손상상태 점검 시 정기적인 외관조사는 매우 중요한 역할을 담당한다. 이때 실시되는 외관조사는 주로 조사자의 스케치나 일반 카메라를 이용한 사진촬영에 의해 이루어지고 있다. 이럴 경우, 조사에 많은 노력과 시간이 소요된다. 따라서 본 연구에서는 보다 효율적이고 효과적인 조사를 위하여, 터널 외관상의 결함을 자동인식 할 수 있는 시스템을 개발하고자 한다. 이 과정에서 결함 손상인식을 위한 화상처리기술과 데이터 관리 및 분석 시스템이 중점적으로 개발 응용되었다. 이를 통해 콘크리트의 균열, 누수, 백화, 박리, 박락, 손상 등의 결함을 인식하여 데이터를 획득하고, 지속적이고 체계적인 데이터 관리시스템을 구축하여, 터널의 안전성 확보, 기능성 유지, 수명연장 등의 효과를 얻고자 한다.
최근 초고층 건축물의 증가로 그에 따른 양중계획 및 양중장비의 효율적 관리에 대한 관심이 증대되고 있다. 건설 현장에서 폭넓게 사용되고 있는 전동 호이스트, 크레인 등과 관련된 재해사고가 빈번히 발생하고 있다. 특히 건설용 리프트는 안전 측면에서 정기점검이나 고장에 대비하는 것이 대단히 중요하나 사용시간에 따른 일률적인 정기검사를 수행하고 있는 실정이다. 리프트는 개별 부품의 사용시간 및 부하조건 등에 따라 그 수명이 달라질 수 있기 때문에 실효성이 매우 떨어지는 유지관리 방법이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하고 사용자 편의성과 안전성을 증대시키기 위한 방안으로써 센싱 기술을 활용하여 리프트의 실제 사용시간을 측정하고 그에 따른 고장데이터를 분석하여 리프트의 주요 부품들에 대한 개별 점검주기를 산출하는 것을 목적으로 하였다. 연구의 결과물로 리프트의 주요 부품에 대한 점검주기를 산출하고, 리프트 실 사용시간 40시간, 90시간, 130시간, 400시간으로 나누어 그에 따른 점검 부품들을 구분하여 표로 작성하였다. 이를 통해 안전사고를 미연에 방지하고 작업자의 안전성을 향상시켜 효율적인 유지관리 방안을 제시할 수 있을 것으로 사료된다. 또한 리프트 고장으로 인한 공기지연 요소를 사전에 제거하여 공사의 생산성을 증대시킬 수 있을 것이다.
펌프카는 콘크리트를 타설하는 장소에 필요한 만큼 운반하는 장비로, 짧은 시간에 많은 양의 콘크리트 타설하기 위해서는 펌프카를 사용하는 것이 경제성 및 품질관리 측면에 가장 효율적이다. 그러나 최근에는 콘크리트 타설중에 붐 파손으로 인한 인명피해가 많이 발생하고 있으므로 본 연구에서는 장비 제작단계, 노후장비에 대한 검사기준, 장비대여제도 등의 개선이 필요함을 제언한다. 그 이유는 펌프카의 유한요소해석 결과, 붐 2단에서 작용하는 상당응력과 붐상단에서 최대응력이 895.39MPa로 나타났고, M.S. 0.04로 가장 낮게 평가되었으므로 보강의 필요성을 인식했다. 그리고 2단계 붐은 1~5단계 붐대 중 가장 스트레스가 많고, 취약한 부분임을 확인했다. 따라서 설계 및 제작 단계에서 부재의 두께와 강성을 높이고, 현재 사용되는 장비의 강판에 대한 보강이 필요하다. 또한, 일반 건설기계 전체에 대한 비파괴 검사를 의무적으로 반영하고, 비파괴검사 및 정기검사시 붐대 결함 누락에 대한 책임을 검사기관에 부담시키는 제도 구축이 시급하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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