• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제19권5호
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• pp.30-37
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• 2015

본 연구에서는 웨이블릿 변환을 적용한 시스템 감쇠비 평가에 있어서 고유주파수가 저주파 영역에 속하고, 비교적 높은 감쇠비를 갖는 응답신호에 대하여 웨이블릿 기저함수의 중심주파수 영향을 분석하고자 하였다. 이를 위하여 단일 모드로 구성된 신호와 일정 주파수를 이격시킨 분리 중첩 모드 신호 및 모드 주파수 성분을 근접시킨 인접 중첩 모드 신호에 대하여 수치해석으로 분석하고, H-Beam을 통한 실내실험을 수행하였다. 분석하고자 하는 모드의 고유주파수는 전체 스케일에 대한 대응 스케일로서 고려되고, 이러한 대응 스케일의 위치는 웨이블릿 기저함수의 중심주파수에 영향을 받게 된다. 따라서 각 모드의 고유주파수에 대응되는 스케일이 전체 스케일의 1/2에 위치되도록 웨이블릿 기저함수의 중심주파수가 선택될 때 감쇠비 평가에 대한 신뢰성이 향상 될 것이다.

• 비파괴검사학회지
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• 제24권4호
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• pp.307-314
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• 2004

배관의 축방향 균열 검사를 위하여 원주 방향으로 진행하는 유도초음파 모드를 적용하였다. 배관의 곡률을 변수로 원주 유도초음파의 분산선도를 계산하였으며 이를 배관 검사에 적용하기 위하여 중수로 피더관의 곡관부 축방향 균열을 탐지에 적용하였다. 상대적으로 낮은 주파수에서는 Lamb 파 특성을 따르나 주파수가 증가함에 따라 평판의 경우, 즉 곡률이 무한대인 경우 첫 번째 $A_0$ 모드와 두 번째 $S_0$ 모드가 합쳐져서 Rayleigh 모드 형태로 변화한다. 한편 곡률을 가진 배관의 경우는 주파수가 증가하더라도 첫 번째 모드와 두 번째 모드가 합쳐지지 않았다. 이러한 해석을 기초로 하여 배관의 일종인 중수로 피더관 곡관부 축방향 결함을 탐지하기 위하여 사각 탐촉자를 사용하여 Rocking 원주 유도초음파 기법을 적용하였다. 원주 방향으로 유도파를 진행시키면서 인공 결함으로부터의 수집된 신호를 분석하여 진동 모드를 확인하였으며 두께 대비 10% 깊이의 notch도 검출할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• Current Optics and Photonics
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• 제4권4호
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• pp.286-292
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• 2020

Imaging through multicore fiber (MCF) is of great significance in the biomedical domain. Although several techniques have been developed to image an object from a signal passing through MCF, these methods are strongly dependent on the surroundings, such as vibration and the temperature fluctuation of the fiber's environment. In this paper, we apply a new, strong technique called deep learning to reconstruct the phase image through a MCF in which each core is multimode. To evaluate the network, we employ the binary cross-entropy as the loss function of a convolutional neural network (CNN) with improved U-net structure. The high-quality reconstruction of input objects upon spatial light modulation (SLM) can be realized from the speckle patterns of intensity that contain the information about the objects. Moreover, we study the effect of MCF length on image recovery. It is shown that the shorter the fiber, the better the imaging quality. Based on our findings, MCF may have applications in fields such as endoscopic imaging and optical communication.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.143-149
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• 2021

BLDC 전동기는, 영구자석의 고성능화를 비롯한 소재 기술 향상, 고집적·고기능화를 갖는 구동 IC 기술의 진보, 고점적율화 등의 조립 기술 개선 등으로 인하여 성능이 점점 좋아지고 있다. 이러한 구형파 구동 BLDC 전동기의 장점이 있으면서 보다 사용자의 요구에 대응하기 위해 구형파 구동 BLDC 영구자석 전동기 설계 및 개발, 위치검출방식 회로와 드라이버 개발에 관심이 증가하고 있다. 그러나 스위칭 손실에 의한 효율 저하 및 진동, 소음 등으로 인하여 가격적·기능적인 장점에도 불구하고 그 응용에 있어서는 다소 제한적인 실정이다. 따라서 본 논문에서는 정현파가 발생하는 Hall Effect Sensor를 사용하여 BLDC 전동기 회전자의 자속에 비례하여 정현파 신호를 만드는 위치검출 회로를 연구하여 전동기의 효율 증대, 리플 저감, 속도 및 토크 특성이 우수한 정현파 전류 구동을 구현하고자 한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.111-118
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• 2023

스마트팩토리의 구축을 위해서는 제조환경에서 여러 센서 및 기기 등을 연결하여 데이터를 수집하고, 데이터 분석을 통해 생산설비 등의 장애를 진단하거나 예측하여야 한다. 본 논문에서는 공작기계에서 제품을 가공하기 위해 사용되는 절삭용 인서트의 잔여 유효 수명을 예측하기 위해 진동 신호를 기반으로 한 가중화 k-최근접이웃(Weighted k-NN) 알고리즘, 의사결정나무(Decision Tree), 서포트벡터회귀(SVM), XGBoost, 랜덤포레스트(Random forest), 1차원 합성곱신경망(1D-CNN), 그리고 진동 신호를 FFT한 주파수 스펙트럼에 대해 알아보았다. 연구결과, 주파수 스펙트럼으로는 잔여 유효수명의 정확한 예측에 대해서는 신빙성있는 기준을 제공하지 못한다는 것을 알수 있었고, 예측 모델 중 가중화 k-최근접이웃 알고리즘이 MAE가 0.0013, MSE가 0.004, RMSE가 0.0192로 가장 우수한 성능을 나타내었다. 이는 가중화 k-최근접이웃 알고리즘에 의해 예측되는 인서트의 잔여 유효 수명의 오차가 0.001초 수준으로 평가되어, 실제 산업현장에 적용이 가능한 수준으로 사료된다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제22권12호
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• pp.33-43
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• 2006

직항타공법에서 사용되는 해머 쿠션의 재질 차이가 항타시 주변 지반의 진동과 발생 소음 및 에너지 전달효율에 미치는 영향을 실내 모형시험을 통해 평가하였다. 항타 과정을 모사할 수 있는 모델 말뚝과 항타시스템 및 스트레인 게이지와 홉킨슨 바(Hopkinson bar)를 이용한 에너지 전달효율 측정장치를 제작, 구성하였다. 해머 쿠션 재질로는 상용의 해머 쿠션재인 Micarta 이외, 현장에서 다수 사용하는 Plywood, Polyurethane, Rubber(SBR), Silicone rubber 등의 5가지 재료를 선정하여 항타시험을 실시하였다 항타시험결과 쿠션 재료별 에너지 전달효율은 (1)Micarta, (2)Polyurethane, (3)Plywood, (4)Rubber(SBR), (5)Silicone rubber의 순이었다. 또한 에너지 전달효율이 높은 쿠션재료가 음압레벨의 평균치 또한 높은 비례관계를 보였다. 항타 종료후 말뚝 정재하시험을 실시하여 말뚝의 지지력과 축하중전이 특성을 비교, 분석한 결과 Micarta와 Polyurethane이 다른 쿠션재료에 비해 높은 지지력 값을 보였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제31권5호
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• pp.469-483
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• 2023

The dynamic characteristics of wind turbine blades are usually monitored by contact sensors with the disadvantages of high cost, difficult installation, easy damage to the structure, and difficult signal transmission. In view of the above problems, based on computer vision technology and the improved YOLOv5 (You Only Look Once v5) deep learning model, a non-contact dynamic characteristic monitoring method for wind turbine blade is proposed. First, the original YOLOv5l model of the CSP (Cross Stage Partial) structure is improved by introducing the CSP2_2 structure, which reduce the number of residual components to better the network training speed. On this basis, combined with the Deep sort algorithm, the accuracy of structural displacement monitoring is mended. Secondly, for the disadvantage that the deep learning sample dataset is difficult to collect, the blender software is used to model the wind turbine structure with conditions, illuminations and other practical engineering similar environments changed. In addition, incorporated with the image expansion technology, a modeling-based dataset augmentation method is proposed. Finally, the feasibility of the proposed algorithm is verified by experiments followed by the analytical procedure about the influence of YOLOv5 models, lighting conditions and angles on the recognition results. The results show that the improved YOLOv5 deep learning model not only perform well compared with many other YOLOv5 models, but also has high accuracy in vibration monitoring in different environments. The method can accurately identify the dynamic characteristics of wind turbine blades, and therefore can provide a reference for evaluating the condition of wind turbine blades.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제21권4호
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• pp.65-70
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• 2022

In manufacturing and semiconductor industries, transfer robots increase productivity through accurate and continuous work. Due to the nature of the semiconductor process, there are environments where humans cannot intervene to maintain internal temperature and humidity in a clean room. So, transport robots take responsibility over humans. In such an environment where the manpower of the process is cutting down, the lack of maintenance and management technology of the machine may adversely affect the production, and that's why it is necessary to develop a technology for the machine failure diagnosis system. Therefore, this paper tries to identify various causes of failure of transport robots that are widely used in semiconductor automation, and the Prognostics and Health Management (PHM) method is considered for determining and predicting the process of failures. The robot mainly fails in the driving unit due to long-term repetitive motion, and the core components of the driving unit are motors and gear reducer. A simulation drive unit was manufactured and tested around this component and then applied to 6-axis vertical multi-joint robots used in actual industrial sites. Vibration data was collected for each cause of failure of the robot, and then the collected data was processed through signal processing and frequency analysis. The processed data can determine the fault of the robot by utilizing machine learning algorithms such as SVM (Support Vector Machine) and KNN (K-Nearest Neighbor). As a result, the PHM environment was built based on machine learning algorithms using SVM and KNN, confirming that failure prediction was partially possible.

• 농업과학연구
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• 제8권1호
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• pp.90-96
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• 1981

농업기계(農業機械)의 개량(改良) 및 개발(改發)의 새로운 설계(設計)를 위(爲)하여는 기계요소(機械要素)의 strain의 정밀측정(精密測定)이 중요(重要)하다. 각종(各種) 농업기계요소(農業機械要素)의 strain 측정(測定)을 위(爲)하여 현재(現在) 널리 사용(使用)하고 있는 strain 계측장치(計測裝置)의 Recorder는 1,000m/s 이하(以上)의 고속측정(高速測定)에는 이용(利用)하기 어려울뿐아니라 포장(圃場)에서 실험(實驗)할 경우는 매우 불편(不便)하고 또한 Recording paper에 나타난 Analog Data를 인력(人力)에 의(依)해 Digital로 변환(變換)해야 하므로 이때의 분석소요시간(分析所要時間)이 많이 소요(所要)될 뿐 아니라 오차(誤差)의 발생요인(發生要因)도 많이 내포(內包)하고 있다. 본(本) 연구(硏究)는 Amplifier에서 출력(出力)되는 Analog Signal을 A/D 변환기(變換器)를 갖춘 마이크로 콤퓨터에서 실시간(實時間)으로 측정(測定)하고, 이를 보통의 카세트녹음기(錄音器)에 수록(收錄)하였다가 실험후(實驗後) 콤퓨터에 보내 처리(處理)하는 방안(方案)에 관(關)해 연구(硏究)를 실시(實施)한 바 그 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 측정시간간격(測定時間間隔), 사용(使用) channel수(數) 및 data수(數)를 자유(自由)로 조정(調整)할 수 있는 측정(測定) program을 개발(開發)하였으며 특(特)히 측정시간(測定時間) 간격(間隔)은 고속측정(高速測定)이 최소(最少) $62{\mu}s$까지 가능(可能)하였다. 2. Calibration은 funcfion generator와 Oscilloscope를 이용(利用)하여 삼각파(三角波)를 넣어 측정(測定)한 결과(決果)를 콤퓨터에서 plotling한 결과(結果) 정확(正確)한 삼각파(三角波)를 얻을 수 있어 phase distorsion, amplitude distorsion의 문제(問題)가 전혀 없는 것이 인정(認定)되었다. 3. 진동주기(振動週期)가 0.019초(秒)인 Cantilever beam vibrafor의 strain 변화(變化)를 이 실험장치(實驗裝置)로 측정시간(測定時間) 간격(間隔) 1.0ms로 측정(測定)하여 콤퓨터에서 plotting한 결과(結果) 이론치(理論値)와 잘 일치(一致)하는 진동곡선(振動曲線)을 얻었다. 4. 마이크로 콤퓨터는 농업기계요소(農業機械要素)의 strain 측정(測定)에 이용(利用)하면 분석시간(分析時間)이 절약(節約)되고 기록용지(記錄用紙)를 사용(使用)치 않아 경제적(經濟的)일 뿐 아니라 포장실험(圃場實驗) 적응성(適應性)이 우수(優秀)하고 정밀고속측정등(精密高速測定等) 우수(優秀)한 성능(性能)을 갖춘 것으로 인정(認定)된다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제31권11호
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• pp.5-13
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• 2015

저소음, 저진동 공법으로 널리 사용되고 있는 매입말뚝도 과거와 달리 정재하시험 보다는 동재하시험을 이용한 지지력 확인시험을 많이 수행하고 있다. 본 연구의 목적은 선단부 근처의 지반조건이 상이한 곳에 시공된 두본의 매입말뚝의 최종 경타동안에 획득된 힘과 속도 파형을 대하여 동적해석을 수행하여 매입말뚝의 지지 및 관입 거동을 분석하는 것이다. 파동방정식을 근거로 하는 동재하시험 분석 프로그램으로는 CAPWAP과 WEAP 등이 있으며 본 논문에서는 실제 현장에서 동재하시험을 수행한 매입말뚝을 CAPWAP과 WEAP을 이용하여 분석하였다. 동재하시험에서 측정된 데이터를 분석한 CAPWAP의 입력값과 결과값, 힘-속도 그래프 파형을 분석하였고, WEAP의 입력조건을 변화시키며 CAPWAP 결과와 유사한 WEAP 결과를 도출하였다. 이 때, 선단부 근처의 지반조사 결과를 고려하여 관입 깊이에 따른 N치의 분포가 지수 함수 형태이면 입력조건 중 Toe quake의 값이 작으며 이로 인해 큰 지지력이 얻어지고, 관입 깊이에 따른 N치의 분포가 선형 함수 형태이면 이와 반대되는 결과가 얻어진다. 또한 정확한 값을 구하기 어려운 해머 및 말뚝 쿠션의 강성 입력값으로서 500kN/mm 이하인 값을 추천할 수 있었다. 본 연구는 WEAP으로 실제 측정된 데이터를 분석하는 CAPWAP과 유사한 결과를 얻을 수 있으며, WEAP을 이용하여 매입말뚝의 지지력 평가가 가능함을 보여준다.