일반적으로 구조물용 외부의 정적 및 동적 하중과 외부환경으로 인하여 피로균열과 부식이 발생하며, 이것은 구조물의 변형을 유발하여 결국 파단으로 이어지기 때문에 균열과 부식의 검출 및 평가와 함께 구조물의 변형에 의한 진동, 변위 기울기와 같은 거동을 감시하는 것도 매우 중요하다. 이에 레이저 센서 시스템을 이용하여 이러한 거동을 측정하여 이상 유무를 모니터링 할 수 있는 구조물 안전감시 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 2차원으로 배열한 광전센서를 이용하여 구조물의 변형에 의해 유발된 광궤적의 변화를 감시하며, 또한 데이터를 취득하고 신호처리 할 수 있는 운용 프로그램도 갖추고 있다. 본 연구에서는 개발한 안전 진단 시스템의 필드 적용에 앞서 실험실에서의 몇 가지 실험을 통하여 그 효용성을 검증하였다.
본 연구에서는 광섬유 산소센서를 기반으로 글루코오스 모니터링용 FIA 시스템을 개발하였다. 운반용액의 낮은 유속에서도 검출가능 하였으며, 산소전극을 이용한 글루코오스-FIA 시스템보다 넓은 범위의 글루코오스 농도를 검출할 수 있었다. 향후, 광섬유 센서를 이용하여 생물반응기에서 기질로 사용되는 글루코오스뿐만 아니라 용존산소, pH, $CO_2$와 같이 다양한 인자들의 모니터링 시스템을 개발하고자 한다.
본 논문은 oneM2M을 활용하여 스마트시티의 일환으로 사회적 이슈가 되고 있는 미세먼지(PM10, PM2.5) 측정 플랫폼을 설계하였다. 미세먼지 측정 디바이스를 이동식 차량에 부착하여 미세먼지가 측정이 되고 있지 않은 사각지대까지 범위를 넓혀 측정하였다. 또한 미세먼지뿐만 아니라 일상생활과 연관된 온도, 습도, 대기압, 휘발성 유기화합물(VOC), 일산화탄소(CO), 아황산가스(SO2), 이산화질소(NO2), 소음을 센서의 응답 시간에 따라 최소 10초 간격으로 수집하였다. 수집된 정보들은 미세먼지 측정 디바이스 기준으로 반경 1km내 격자모양으로 지형 화면에 실시간으로 표시하고 모니터링함으로서 동작성을 확인하였다.
치명적인 사고를 막기 위해 드라이버 졸음 (DD)를 검출하는 다양한 최근 방법이 제안되고있다. 본 논문은 운전자의 눈에 폐쇄 속도를 모니터링 할 수 있는 기능을 AdaBoost 기반 물체 검출 알고리즘에 적용한 DD 탐지 시스템 구현에서 하드웨어/소프트웨어 공동 설계 방법을 제안한다. 소프트웨어 구성 요소는 DD 검출 알고리즘 중에서 필요한 기능성을 완전하게 달성하기 위해 전체적인 제어 및 논리 연산을 구현한다. 반면, 본 연구에서는 DD 검출 알고리즘의 중요한 기능은 처리를 가속화하기 위해 맞춤형 하드웨어 구성 요소를 통해 가속된다. 하드웨어/소프트웨어 아키텍처는 비디오 도터 보드와 알테라 DE2 보드에 구현되었습니다. 제안 된 구현의 성능을 평가하고 몇 가지 최근의 작품을 벤치마킹했다.
The objective of condition-based maintenance plus(CBM+) is to improve the availability and maintenance efficiency of missiles, bolstering national defense capabilities. This study proposes an application of CBM+ to enhance the reliability and the safety of missiles, which are the devices typically stored for long durations. CBM+ CBM+ does not only contribute to defense capabilities, but it also aims to reduce maintenance costs. This study focuses particularly on the dormant stage of the missile life-cycle, in which various failure modes and environmental impacts on failure mechanisms are investigated. The effectiveness of maintenance strategies and the implementation of CBM+ is evaluated using simulation data.
3D CAD 시스템으로 설계된 해양플랜트 배관재 모델들은 2D 배관 제작도와 설치도의 형태로 생산 공정에 제공되고, 기본 엔지니어링 정보와 함께 통합 공정관리시스템에서 원자재의 구매, 조달, 제작, 설치 및 검사가 체계적으로 관리되어 진행된다. 기존의 통합 공정관리시스템은 자원의 흐름 및 진행 상황을 체계적으로 관리하여 공정 시수 절감에 많은 기여를 하고 있지만, 3D 설계 형상 모델 정보를 포함하고 있지 않기 때문에 배관 설치 작업 전에 복잡한 배관 구조를 파악하거나, 잦은 설계 변경으로 인해 연관된 도면을 찾을 때 상호간 신속한 정보 교류가 어려운 단점을 가지고 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 3D 모델을 기반으로 하는 해양플랜트 배관 공정 모니터링 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 3D 모델 기반 배관 모니터링 시스템은 Visual Studio 2017 C#과 UNITY3D를 기반으로 배관 공정 작업 정보가 3D CAD 모델과 실시간 연동될 수 있도록 구성하였다. 그리고 블록, 크기, 재료에 따른 배관 설치 공정 진행 흐름 뿐만 아니라, 청소, 수압검사, 공압검사 등 기능 검사 항목별 진행 흐름을 3D 모델상에서 실시간으로 확인할 수 있도록 하였다. 작업자는 개발된 시스템을 통해 생산 현장에서 실시간으로 배관 공정 진행 흐름을 포함한 3D CAD 모델을 쉽게 파악함으로써 작업 효율성 향상에 많은 기여를 할 것으로 기대된다.
환경요인에 대한 계속적인 모니터링은 농민들에게 온실에서 생육한 작물의 품질과 생산성을 개선할 수 있는 유용한 정보를 제공해 줄 것이다. 이 연구의 목적은 개방형의 저비용 microcontroller를 사용하여 온실 환경 계측 시스템을 개발하기 위함이다. 측정하기 위한 온실 환경 요인들은 대기 온도, 상대습도와 이산화탄소 등이다. 온도, 상대습도와 이산화탄소 농도 측정범위는 $40{\sim}120^{\circ}C$, 0~100%와 0-10,000 ppm이다. 온실 환경 자료를 실시간으로 모니터링하기 위해 $128{\times}64$ 그래픽 LCD을 사용하였다. 컴퓨터와 통신하기 위해 USB 인터페이스를 구성한 아두이노 Uno R3는 6개의 아날로그 입력과 14개의 디지털 입출력 핀으로 구성되어 있다. 온도/습도 센서는 디지털 핀 2번과 3번에 연결하였다. 이산화탄소 센서는 디지털 핀 12번과 13번에 연결하였다. LCD는 디지털 1번(TX)에 연결하였다. 스케치는 아두이노 프로그램 (IDE)로 프로그래밍하였다. 아두이노보드, 센서 및 액세서리 등을 포함한 측정 시스템은 저비용(총 244$)으로 개발되었다. 벤로형 온실에서 환경 요인들은 문제 없이 잘 측정되었다. 우리는 개방형 소프트웨어를 사용한 저비용 microcontroller가 우리 나라의 대부분의 면적을 차지하는 비닐 온실의 대기 환경을 측정하기 위해서 유용하게 사용되리라 예상할 수 있었다.
굴 패각은 외부 침입자들로부터 자신을 보호하는 기능 외에도 잠재적 성장범위를 의미하므로 패각모니터링은 굴 성장을 위해 중요한 의미를 지닌다. 이를 위해 우리는 서로 다른 3해역 (완도, 한산거제만, 북만) 으로부터 채집한 패각의 성분분석을 통해 양식장 환경모니터링 도구로써의 활용가능성을 살펴보았다. 완도해역에서 채집된 굴 패각은 높은 열분해온도로 비교적 안정된 나노구조체 형상을 지닌 것으로 판단되고, 이는 상대적으로 진주층이 두터울 경우의 특징이다. 또한 패각중 성분분석결과 황의 함량이 낮고 납이 검출되지 않는 등 비교적 안정적인 굴양식환경을 나타내고 있다.
매년 여름 우리나라 양식업에 피해를 입히는 적조를 탐지하기 위한 연구는 대부분 인공위성을 이용하였으나 양식장에 대한 정보는 인공위성으로 산출하기에는 한계를 가진다. 따라서 본 연구에서는 무인항공기를 이용한 연안촬영과 그 산출물을 이용하여 적조를 탐지하는 기법을 제시하였다. 그 결과 높은 해상도를 가진 무인항공영상을 획득 할 수 있었으며 색상을 이용한 무감독 분류와 가시광영역의 세 가지 분광밴드를 이용한 단순 알고리즘을 이용하여 적조를 탐지하였다. 기존의 천연색 영상에 비하여 시각적으로 명확한 해수색의 구분이 가능하였으며 적조의 해수면 분포를 확인할 수 있었다. 이와 같은 방법은 양식장이 설치되어 있는 연안에서 더욱 정확한 적조의 분포 상황을 모니터링 할 수 있을 것으로 판단된다.
최근에 탄산화 콘크리트 구조물의 정량적인 사용수명과 장기적인 성능을 확보하고 예측하기 위해서 확률론적인 내구성 해석 및 설계를 수행하는 연구가 많이 진행되고 있다. 이와 관련하여 콘크리트 구조물에 확률론적 내구성 설계 개념을 도입되고 있다. 본 논문에서는 탄산화 콘크리트 구조물의 통계적인 자료를 이용하여 Fick의 첫 번째 법칙에 근거한 탄산화 예측 모델에 적용하였으며, 이를 이용하여 확률론적 내구성 해석을 수행하였다. 이 예측모델에 관련된 설계변수인 $CO_2$ 확산계수, 대기중의 $CO_2$ 농도, $CO_2$ 흡착량, 시멘트 수화도 등의 영향을 검토하였다. 확률론에 기초한 탄산화 예측모델은 여러 환경에 위치한 콘크리트 구조물에 모니터링 자료를 이용하여 탄산화 깊이와 잔존수명을 예측하였다. 그 결과로 본 연구에서 합리적인 탄산화 예측모델을 이용한 적용 방법은 탄산화 콘크리트 구조물의 내구성 확보 및 구조물의 손상 개시시기를 예측하고 구조물을 유지 관리하기 위한 유연한 의사결정을 할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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