본 논문은 핵발전소 증기발생기의 초음파 비파괴 검사용 프로그램 개발에 관한 것이다. 개발된 프로그램은 A, B, C, D-스캔과 같은 고전적인 해석방법뿐만 아니라 3차원 영상처리 기법을 이용하여 증기발생기 내부에 발생한 결함을 해석하고 검출할 수 있다. 결함의 3차원 영상은 핵발전소의 파이프라인으로부터 얻어진 1차원 초음파 데이터를 EMD(Empirical Mode Decomposition)로 분석해 결함의 위치를 구하고 voxel을 이용하여 구현하였다. 얻어진 3차원 영상은 2차원 해석방법을 사용하지 않더라도 결함의 위치, 형태, 크기 등과 같은 유용한 정보를 얻는데 용이하다. 개발된 프로그램은 이미 결함의 위치 및 모양, 크기 등을 알고 있는 시편의 측정에 사용하여 프로그램의 정확성을 검증하였고, 3차원 영상으로 결함의 입체적 모양을 구현하였다.
Empirical Mode Decomposition(EMD)을 통한 Hilbert Huang Transform(HHT)은 시간-주파수 영역분석 방법 중 하나로 기존의 다른 분석 방법에 비해 비선형, 비정상 신호를 해석 가능하다는 등 여러가지 이점이 있다. 그러나 인접한 주파수를 분별하기 힘들고 잡음에 취약하다는 결점이 있다고 알려져 있다. 본 논문에서는 HHT와 정상신호 분석에 효과적인 Short-Time Fourier Transform(STFT)을 비교하여 각 방법의 장 단점을 분석하고 Rijke 튜브 실험에서 얻은 열음향학적 불안정 데이터에 적용하여 잡음에 취약한 점을 보완한 Improved HHT와 비교한다. 그 결과, EMD를 이용한 Original HHT보다 EEMD를 이용한 Improved HHT가 잡음의 영향을 적게 받아 보다 정확한 신호분석이 가능하다는 것을 알 수 있었다.
This paper proposes an analytical mode decomposition (AMD) and Hilbert transform method for structural nonlinearity quantification and damage detection under earthquake loads. The measured structural response is first decomposed into several intrinsic mode functions (IMF) using the proposed AMD method. Each IMF is an amplitude modulated-frequency modulated signal with narrow frequency bandwidth. Then, the instantaneous frequencies of the decomposed IMF can be defined with Hilbert transform. However, for a nonlinear structure, the defined instantaneous frequencies from the decomposed IMF are not equal to the instantaneous frequencies of the structure itself. The theoretical derivation in this paper indicates that the instantaneous frequency of the decomposed measured response includes a slowly-varying part which represents the instantaneous frequency of the structure and rapidly-varying part for a nonlinear structure subjected to earthquake excitations. To eliminate the rapidly-varying part effects, the instantaneous frequency is integrated over time duration. Then the degree of nonlinearity index, which represents the damage severity of structure, is defined based on the integrated instantaneous frequency in this paper. A one-story hysteretic nonlinear structure with various earthquake excitations are simulated as numerical examples and the degree of nonlinearity index is obtained. Finally, the degree of nonlinearity index is estimated from the experimental data of a seven-story building under four earthquake excitations. The index values for the building subjected to a low intensity earthquake excitation, two medium intensity earthquake excitations, and a large intensity earthquake excitation are calculated as 12.8%, 23.0%, 23.2%, and 39.5%, respectively.
본 연구에서는 실속 받음각 근처에 발생하는 익형 위의 유동박리를 억제하기 위하여 인공신경망 기반의 피드백 유동제어를 NACA0015 익형에 수치적으로 적용하였다. 익형 위 박리영역 크기의 축소화라는 제어 목표를 달성하기 위해 익형의 박리 지점 근처에 인위적 외란(Blowing & Suction) 제어 신호를 적용하였다. 유동의 운동을 나타내는 시스템 모델링 단계에서 압력데이터에 적합직교분해(Proper Orthogonal Decomposition)를 적용하여 유동제어에 필요한 운동 모드를 추출하고 유동의 특성을 분석하였다. 분해된 모드를 기반으로 NARX(Nonlinear AutoRegressive Exogenous) 구조의 인공 신경망을 학습하여 유동의 운동을 나타내도록 하였으며, 최종적으로 피드백 제어루프에 작동시켰다. 예측된 제어신호를 CFD 해석에 적용하였으며 제어 유/무에 따른 공력특성을 분석하고 익형 주변의 고유 공간모드의 변화를 비교하여 제어 효과를 분석하였다. 본 연구에서 진행된 피드백 제어는 약 29%의 압력항력 감소효과를 보여주었으며, 이는 익형 뒷전의 큰 압력회복으로 인해 나타나는 것을 확인하였다.
동적 양전자방출단층 촬영은 3차원의 공간적 정보와 추가적인 1차원의 시계열 정보가 함께 존재하는 시공간 정보(4차원)의 데이터를 활용할 수 있어서 전통적인 영상기법에 비해 임상 진단 및 분석에 활용할 수 있는 정보의 양이 급격히 증가된 의료영상 촬영기법이다. 그러나, 인체에 주입할 수 있는 방사성 동위원소의 양의 제한 및 검출기 특징에 따른 감마선 검출의 제한 등이 영상을 재구성 하는 것에 제약사항으로 존재하여, 고화질 의료 영상의 획득에 어려움이 존재하여 임상적 활용의 제한사항이 되어왔다. 본 연구에서는, 4차원 영상의 적극적인 임상 활용을 위해서 영상의 화질을 개선하고 정량적인 평가를 할 수 있는 영상 기법을 연구하였다. 이를 위해, Matlab을 이용하여 영상의 여러 독립적인 신호원을 분리하여 영상의 신호와 노이즈로 구분할 수 있도록, 선형 대수학의 기법 중 하나인 특이값 분해를 활용하였다. 이를 통해, 개선된 동적 양전자방출단층 영상은 정량적인 평가를 통하여, 원래 영상에 비해 SNR이 최소 5%에서 최대 30%까지 증가하는 것을 확인하였다. 이러한 연구 결과는 향후 dynamic PET 연구의 기초적인 도구로 활용될 것이라 기대된다.
가잠 실크 피브로인의 아미노산 조성 중 가장 많은 비율을 차지하고 있는 Glycine에 동위체 라벨링([1-13C]-Gly)을 실시하여 5령 1일째부터 고치를 지을 때까지의 생합성의 상태를 NMR법을 이용하여 추적하였다. 그 결과 5령 5일을 기준으로 가잠 실크의 결정부분을 형성하는 아미노산이 형성은 되나 실크의 결정부분을 형성하는 아미노산이 형성은 되나 실크가 되었을 때 결정성의 고배향 구조를 이루지 못하고 결정성의 저배향 구조를 형성하고마는 형태로 된다고 생각되어 졌다. 이 사실은 배향시료의 고체CP-NMR 스펙트럼의 피크 분리로부터 확인할 수 있었다. 그 결과 수소결합에 관여하는 N-H의 방향이 거의 수직이라고 할 수 있는 83˚의 분자축 부분이 18˚의 고배향 분포를 이루면서 82% 존재하고, 또 나는 N-H의 결합방향이 60˚인 분자축 부분이 18% 존재하면서 62˚의 배향분포를 이룬다고 하는 시뮤레이션의 결과로 설명되어졌다.
본 논문에서는 Polarity Thresholding(PT) 알고리즘을 원자력 발전소의 중요 배관 재료인 스테인레스강(SUS-304) 탐상에 응용하여 초음파 수신신호를 개선시키는 방법을 연구하였다. PT 알고리즘은 수신신호의 스펙트럼을 분할하여 얻은 각각의 주파수분할 신호들이 갖는, 결정립에 의한 간섭패턴의 분산적 신호와 결함에 의한 비분산적 신호를 구분하여 S/N 비를 개선시키는 것이다. 실험을 위하여, 실제 검사부위의 특성과 유사하게 스테인레스강을 각각 1125, 1150, 1175, $1200^\circ{C}$로 열처리하였고, 시료의 배면에 원통형 결함을 인공 가공하였다. 중심주파수가 5MHz인 초음파변환기를 사용하여, 펄스-반사법에 의해 데이터를 획득한 후 PT 알고리즘을 적용한 결과 개선된 S/N 비는 평균 14.2 dB로 나타났다.
본 논문에서는 신호원의 도착방향을 추정하기 위한 새로운 방안으로 직교가중치 탐색(OWS : Orthogonal Weight Searching)이라고 명명되어진 새로운 기술을 제안한다. 신호공간에 직교하는 가중치 벡터는 개선된 공액기울기 방식(Conjugate Gradient Method)을 이용하여 신호행렬로부터 직접 계산되어진다. 본 논문에서 제안되는 기술은 고유치 및 고유벡터를 구할 필요가 없으며, 어레이 입력신호의 개수가 웨이트의 수보다 크지 않다는 가정하에 신호갯수의 탐지과정을 포함하지 않는다. 제안기술이 탐지절차와는 무관하게 수행되기 때문에 어레이 입력의 개수가 몇개인지 성공적으로 파악할 수 없는 열악한 신호환경하에서 제안기술은 우수한 성능을 나타 낸다. 제안된 기술의 성능은 기존의 잘 알려진 고유분해방법과 신호대 잡음비에 따른 각해상도 변에서 비교되어 지고, 계산상의 복잡도 변에서도 기존의 알고리즘과 비교하여 우수함을 보인다.
다수의 처리 장치가 실시간 실현에 필수적이라는 것이 많은 디지털 신호처리를 일정한 시간 내에 하기 위한 요구 조건이다. VLSI 기술이 발전함으로 많은 기능 장치로 구성된 컴퓨터 시스템을 설계하고, 실현하는 것이 가능하게 되었다. 일정한 시간내에 높은 처리 능력을 갖음으로서 디지털 신호처리에 응용할 수 있는 VLSI 구조를 연구하는데 데이터 통신의 요구량과 계산의 복잡성을 최소화 할 수 있는 알고리듬의 개발이 요구된다. 이 문제를 해결하는 방법으로 DLSI 시스템이나 적응 시스템을 모델로 하는 효과적인 알고리듬을 조사하고 , 이 알고리듬을 실현할 수 있는 VLSI구조와 연관된 멀티 프로세서 시스템을 개발하는데 본 연구의 목적이 있다. 본 연구에서는 실시간 2차원 신호처리를 할 수 있는 새로운 VLSI 구조를 제안했다. 이 VLSI 구조는 칩 내부에서 단일 처리 장치가 갖는 개념을 다수의 처리 장치를 사용하는 경우로 확장하였다. 이 VLSI 구조는 입력 데이타의 크기가 증가함에 따라서 복잡성과 입력당 계산의 수가 증가하지 않는다는 장점을 갖기 때문에 매우 큰 2차원 데이타를 실시간에 처리할 수 있다.
본 논문에서는 상관성 신호가 수신 시스템에 입사하는 경우 원하는 신호를 추정하는 방법에 대해서 연구한다. 안테나 수신 신호의 잡음과 간섭을 제거하고 원하는 신호를 추정하기 위해서 적응배열 안테나 시스템과 도래 방향 알고리즘의 부 공간 기법을 적용시킨다. 적응 배열 안테나의 배열 응답 벡터는 베이즈 방법을 이용하여 확률적으로 나타내고 신호의 가중치를 갱신하여 목표물의 도래 방향을 정확히 추정한다. 본 연구에서 원하는 신호의 추정 방법은 공분산 행렬의 가중치를 갱신하여 수신신호의 간섭과 잡음을 제거한 후 배열 응답벡터를 원하는 신호 공분산 행렬의 갱신 가중치에 적용한다. 부 공간 기법의 고유치 와 고유 분해를 이용하여 고 분해능 도래 방향 추정 알고리즘에서 신호 부 공간과 잡음 부 공간으로 구분하여 원하는 신호를 정확히 추정한다. 모의실험을 통해서 기존의 방법과 본 연구에서 제안한 방법을 비교 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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