하천수 사용량 자료는 하천법에 따라 사용자가 월단위로 사용량(농업용수 8,000m3/s 이상)을 한강홍수통제소 하천수사용관리시스템에 직접 입력 또는 우편이나 공문 등으로 전달되어 입력되고 있다. 하지만 현재와 같이 월단위로 수집되는 자료로는 하천수 사용량 통계자료 분석이나 효율적인 물관리를 위한 하천 유량 관리에는 활용에 한계가 있어 정확한 하천수 사용량 관리가 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 현장에서 계측되어 표준화된 자료로 전송되는 자료를 현재 한강홍수통제소에서 운영중인 첨단 계측장비를 이용해 하천 유량 자료를 실시간으로 수집 및 관리하고 있는 IRDiMS(Integrated Real-time Discharge Measurement System)를 활용하여 하천수사용관리시스템에 하천수 사용량 자료를 실시간으로 입력하도록 개선방안을 제시하고자 하였다. IRDiMS는 계측장비를 통해 하천 유량 자료를 수집하여 품질관리를 거쳐 하천의 유량자료를 관리하고 있어 실시간 하천수 사용량 자료는 IRDiMS 의 처리체계를 동일하게 활용할 수 있다. 또한 IRDiMS에서 처리된 자료는 물리적·소프트웨어 측면에서 한강홍수통제소 내부DB와 같은 공간에 위치하여 자료를 하천수사용관리시스템 외에도 국가수문DB 및 타시스템에 연계하는데 유리하다. 실시간 기반의 하천수 사용량 자료는 현장에서 실시간으로 계측되어 산정된 하천수 사용량 자료를 일정한 형식에 따라 10분 주기로 IRDiMS의 수신서버로 전송하고 수집된 자료를 처리서버에서 품질관리를 거친 후 자동유량DB에 저장된다. 저장된 자료는 정해진 규칙에 따라 국가수문DB로 자동 연계하고, 실시간으로 외부망에 있는 연계서버를 통해 하천수사용관리시스템DB에 자료를 저장하도록 하천수 사용량 수집에 대한 방안을 마련하였다.
최근 계측제어 시스템은 동시측정, 전사적 데이터베이스 연결, 테스트 관리와 측정장비 자원의 공유 등 점점 복잡해지고 구축 시간과 비용이 증가하는 문제점을 가지고 있다 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 그래픽 프로그래밍 언어인 HP VEE를 이용하여 네트웍 기반 실시간 가상계측제어 시스템의 구현 방법을 제안하고, 초전기(Pyroelectricity)현상을 측정하는 시스템에 적용하여 기존의 시스템 구현에 비하여 효과적인 결과를 얻었다.
항공용의 센서 포드는 비행체 기동조건에서 유도된 비행 하중에 대하여 정적 구조시험을 통한 구조 건전성을 검증해야 한다. 이를 위해 센서 포드 전 구조체의 정하중 시험장비 개발이 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 시험요구도를 기본으로 정적 구조시험의 구성 및 시험 구조물, 시험체 구속장치, 하중 인가장치, 제어 및 계측장비 등의 설계, 제작, 조립 및 검증에 대한 방법과 절차들을 확보하였다. 결론적으로 센서 포드의 정하중 시험 및 데이터 획득을 성공적으로 수행하였으며, 시험장비의 신뢰성도 함께 입증하였다.
웨이퍼내의 온도 균일도를 확보하는 것은 고속열처리공정장비(RTP)에 있어서 입력신호 수집을 통해 달성해야 할 중요한 제어 요소이며, 이러한 온도의 균일도를 향상시키기 위해서는 웨이퍼의 각 지점에 대한 정확한 온도 계측이 필수적으로 선행되어야 한다. 그러나 RTP의 구조적 특징과 동작특성 때문에 정확한 온도계측이 매우 어려운 면이 있다. 온도계측은 주로 고온계를 통해 이루어지는데 대류와 복사 등 여러 가지 원인에 의해서 웨이퍼내에 온도가 불균일하게 되는 경우 한정된 개수의 고온계로 온도 분포를 정확히 추정할 수 없는 한계를 지니고 있다. 본 논문에서는 RTP 공정을 열역학적으로 접근하여 단일점 온도 계측에 의한 전체 온도 분포 추정 기법을 연구하고 이것을 다중점 온도 계측에 의한 온도 분포 추정 기법으로 확장 발전시켜 웨이퍼에 상대적으로 영향을 끼치는 요소 중 예측 불가능하거나 측정 불가능한 요소까지 포함하여 최소의 측정치를 활용하여, 적절한 제어입력 유도에 필요한 형태로 웨이퍼상의 온도계측을 가능하게 하였다.
시간-주파수 영역 반사파 계측 시스템의 상용화를 위해서 현재 범용 장비들을 통해 구현되었던 신호 발생부, 신호 습득부. 신호 분배부, 신호 처리부의 실제 구현이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 그 첫 번째 단계로 시간-주파수 영역 반사파 계측 시스템에서 핵심부분인 신호 발생기를 AD9854 칩과 mega128 컨트롤러를 이용해 구현한다. 시간-주파수 영역 반사파 계측시스템의 신호 발생기 부분은 시간-주파수 영역 반사파계측 방법의 기준 신호인 첩 신호를 발생시키는 부분이다. 긴 주기를 가지는 첩 신호를 실제로 발생시키기 위해 아날로그 디바이스(Analog Device)사의 범용 통신칩으로 사용되는 AD9854와 AD9854를 제어하기 위해 아트멜(Atmel)사의 mega 128 컨트롤러를 사용하여 구현한다. 구현된 첩 신호 발생기를 실제 시간-주파수 영역 반사파 계측 시스템에 적용하여 그 성능을 검증한다.
본 논문에서는 3경간 연속 사장교에 설치 된 계측장비에서 2010년 태풍 곤파스 당시 계측한 바람 및 교량응답 자료를 바탕으로 사장교의 버페팅 응답을 평가하였다. 계측 된 바람자료에서 스펙트럼 분석을 수행하고 그 결과를 버페팅 해석에 반영하여 실교량 거동을 예측하였다. 예측 된 교량의 거동은 실제 계측 된 값과 유산한 결과를 나타내었다.
고속철도는 수많은 하이테크 기술의 결정체이며, 이 중에서도 주변압기, 주전력변환장치 및 주전동기는 차량의 성능을 결정하는 매우 중요한 요소이다. 이러한 전장품들에 대한 다양한 성능을 평가하고 진단하기 위해 상시계측시스템을 구축하여 활용하고 있다. 이러한 계측장비들은 여러 전장품에 대한 계측 및 분석을 통한 시험평가와 동시에 완성차시험이나 본선시운전 시험시에 발생할 수 있는 고장원인을 찾아내고 해결하는데 많은 도움을 주고 있다. 본 논문에서는 상시계측시스템을 통해 주변압기, 주전력변환장치, 전동기 등에 대한 고장진단을 실시한 내용에 대하여 연구하였다.
반도체 제조 산업에서는 Big Data에 기초한 Smart Factory 도입과 적용이 가시화되면서 생산 공정의 각 단계에서 수집 가능한 다양한 센서(sensor) 데이터를 활용하여 공정 이상 탐지 및 최종 수율 예측 등에 다양한 분석 방법을 시도하고 있다. 현재 반도체 공정은 원료인 잉곳(ingot)에서 패키징(packaging) 작업 이전의 웨이퍼(wafer) 생산까지 500 600개 이상의 세부 공정과 이와 연계된 수천 개의 계측 공정으로 구성된다. 개별 계측 공정 내의 실제 계측 비율은 대상 제품 대비 0.1%에서 최대 5%를 넘지 못하고 계측 시점별로 일정하게 유지할 수 없다. 이러한 이유로 공정 각 단계의 정상 상태를 간접적으로 판단할 수 있는 장비 센서(sensor) 데이터를 활용하여 관리 여부를 판단하고자 하는 노력이 계속되고 있다. 본 연구에서는 장비 센서 데이터 기반의 공정 이상 탐지 프로세스를 정의하고 현재 적용 되고 있는 기술 통계량 기반 진단 방법의 단점을 보완하기 위해 FDA(Functional Data Analysis)방법을 활용하였다. 실제 현장 사례 데이터에 머신러닝을 이용하여 이상 탐지 정확도 비교를 통해 효과성을 검증하였다.
최근에 들어 환경보전과 지속가능한 하천관리의 중요성이 대두되고 있으며, 통합물관리에 있어 수리량과 수질을 연계한 통합 모니터링의 필요성이 커지고 있다. 수리량과 수질 분야에 대한 모니터링 기술은 지속적인 연구가 이루어져 왔으나, 각 분야의 개별적 연구로 인해 수리량과 수질을 통합하여 모니터링 하는 기술 개발은 미흡한 수준이다. 또한 수질 측정은 수질오염공정시험기준에 있는 채수 기준에 따라 채수하여 측정하고 있으며, 채수 지점은 하천의 수심별로 달리하여 정해진다. 수리 측정은 현장계측을 통한 2차원적 계측으로 진행하고 있어 수질 측정 시 채수지점과 수리 측정지점은 일치하지 않는다. 동일 지점에서의 수질과 수리량을 동시에 고려하고 있지 못한 모니터링은 본류와 지류의 혼합거동이 많은 국내 하천 특성을 반영하지 못한다. 또한 현재의 수질·수리 모니터링은 ADCP나 다항목수질측정기 같은 고가의 장비를 운영하며, 홍수기와 같은 고위험 계측 조건에서 인력을 통해 측정하고 있기에 고비용의 장비운영비와 인명 피해를 야기시키고 있다. 따라서 무인 원격 기술을 적용한 하천 모니터링 기술과 수질과 수리량의 데이터 연계를 통한 3차원 모니터링 기술의 확보는 하천관리에 있어 매우 필수적이다. 본 연구에서는 수중 무인 원격이동체인 ROV와 무인 원격이동체(USV)를 활용한 3차원 수질·수리 모니터링 기술 개발에 관한 연구를 수행하였다. 국내 하천 특성을 고려한 혼합거동을 분석하기 위해 ROV에 수중 GPS 장비와 수질센서를 부착시켜 수중 내 2차원으로 측정되는 수리량과 동일한 좌표를 가지는 수질자료를 계측하여 하천의 연직 분포와 수평적 분포를 통해 화학적 수리적 거동을 분석하여 하천의 3차원 혼합거동 양상을 판단할 수 있었다. 이와 같은 무인 원격이동체를 통한 3차원 수질·수리 모니터링 기술은 하천의 3차원 분석에서 수질·수리량 보간 자료로 활용 가능하며, 효율적인 모니터링을 통하여 하천 전반 및 통합물관리에 있어 크게 기여할 것이라 사료된다.
본 연구는 자율운항 선박의 원격 고장 진단 기법 개발의 일부로 수행되었다. 특히, 엔진 연료 계통 장비로부터 계측된 시계열 데이터로부터 상태 진단을 위한 알고리즘 구현 결과를 제시하였다. 엔진 연료 펌프와 청정기를 가진 육상 실험 장비로부터 진동 시계열 데이터 계측하였으며, 이상 감지, 고장 분류 및 고장 예측이 가능한 심층 학습(Deep Learning) 및 기계 학습(Machine Learning) 알고리즘을 구현하였다. 육상 실험 장비에 고장 유형 별로 인위적인 고장을 발생시켜 특징적인 진동 신호를 계측하여, 인공 지능 학습에 이용하였다. 계측된 신호 데이터는 선행 발생한 사건의 신호가 후행 사건에 영향을 미치는 특성을 가지고 있으므로, 시계열에 내포된 고장 상태는 시간 간의 선후 종속성을 반영할 수 있는 학습 알고리즘을 제시하였다. 고장 사건의 시간 종속성을 반영할 수 있도록 순환(Recurrent) 계열의 RNN(Recurrent Neural Networks), LSTM(Long Short-Term Memory models)의 모델과 합성곱 연산 (Convolution Neural Network)을 기반으로 하는 Conv1D 모델을 적용하여 예측 정확성을 비교하였다. 특히, 합성곱 계열의 RNN LSTM 모델이 고차원의 순차적 자연어 언어 처리에 장점을 보이는 모델임을 착안하여, 신호의 시간 종속성을 학습에 반영할 수 있는 합성곱 계열의 Conv1 알고리즘을 고장 예측에 사용하였다. 또한 기계 학습 모델의 효율성을 감안하여 XGBoost를 추가로 적용하여 고장 예측을 시도하였다. 최종적으로 연료 펌프와 청정기의 진동 신호로부터 Conv1D 모델과 XGBoost 모델의 고장 예측 성능 결과를 비교하였다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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