• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2010.04a
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• pp.666-669
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• 2010

여러 가지 지하시설물 중 국가 주요 자원의 수송망을 책임지는 주요구조물인 수도관, 가스관등의 배관구조물은 접근이 쉽지 않은 지하공간에 복잡하게 연결되어 있어 그 중요성에 비해 유지, 관리, 보수가 쉽지 않았다. 이러한 배관구조물을 균열, 조인트 풀림 등의 손상으로부터 보다 안전하고 효율적으로 관리하기 위하여 상시적 배관구조물 손상진단기법을 연구하였다. 이를 위해 배관 구조물 시험체에 볼트풀림, notch 등과 같은 손상에 대하여 대표적인 압전센서인 PZT와 MFC를 부착하고 임피던스기법 및 유도 초음파기법을 적용하여 볼트풀림개수, notch 손상개수 증가에 따른 출력신호를 반복 계측하였다. 객관적인 평가를 위해 계측된 신호를 신호처리기법인 웨이블렛 변환을 수행하고, RMSD 및 1-CC의 손상지수를 사용하여 구조물손상을 정량화 시켰으며 이를 토대로 구조물의 건전성의 기준이 되는 임계값을 설정함으로서 임피던스와 유도초음파 두 검색기법을 이용한 상시적 배관구조물 건전성 모니터링의 가능성을 살펴보았다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2015.11a
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• pp.224-226
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• 2015

지하 매설 배관의 장기적 사용은 배관의 안전성과 건전성이 확보되어야 한다. 이를 위하여 진단, 평가, 보수에 대한 기술을 확보하고 지속적인 모니터링이 필요한 상태이다. 본 연구는 이러한 배관에 대한 건전성 평가를 활용하여 보수우선순위에 따라 배관을 관리할 수 있게 하는 기술을 개발하는 것이다. 이를 위하여 평가를 할 수 있는 모델에 대한 연구 그리고 모델을 실제 도시가스회사의 시스템과 연계하기 위한 기술 개발에 대한 연구가 진행되었다.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 2009.08a
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• pp.367-369
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• 2009

본 논문은 저전력 무선 임피던스 기반 구조물 건전성 감시 USN 시스템을 활용하여 electro-mechanical Impedance 센서의 일종인 PZT센서를 부착한 배관 구조물의 건전성을 진단하는 방법과 그 실험 결과에 대해 소개 한다. 기존에는 건설구조물에 가해지는 전기적인 입출력비에 해당하는 임피던스를 계측하기 위해서 비교적 고가의 대형 계측 장비가 필요로 했으며, 구조물에 설치된 센서를 계측장비에 연결하기 위한 유선의 케이블 작업 역시 추가로 필요했었다. 대형 배관 구조물의 경우에는 이러한 문제점 때문에 임피던스를 이용한 능동형 센서가 제대로 활용되지 못하고 있고 비정기적인 비파괴검사에만 국한되어 사용되어 왔다. USN기술은 저전력 소출력 무선통신을 통해 기존의 계측시스템과는 다른 상시모니터링의 장점을 가지고 있는 기술로서 최근 토목/건설 분야에서 적극적으로 활용이 되는 융합기술이다. 본 논문에서 구조물 건전성 감시 분야와 저전력 무선 계측 기술의 통합을 통해 얻어진 최적화된 배관 건전도 진단 센서 노드의 효율성을 정량적 실험 데이터를 통해 입증하고, 앞으로의 연구 방향에 대한 제안으로 끝을 맺는다.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.14 no.6
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• pp.171-178
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• 2010

Pipeline structure is one of core underground infrastructure which transports primary sources. Since the almost pipeline structures are placed underground and connected each other complexly, it is difficult to monitor their structural health condition continuously. In order to overcome this limitation of recent monitoring technique, recently, a Ubiquitous Sensor Network (USN) system based on on-line and real-time monitoring system is being developed by the authors' research group. In this study, real-time pipeline health monitoring (PHM) methodology is presented based on electromechanical impedance methods using USN. Two types of damages including loosened bolts and notches are artificially inflicted on the pipeline structures, PZT and MFC sensors that have piezoelectric characteristics are employed to detect these damages. For objective evaluation of pipeline conditions, Damage metric such as Root Mean Square Deviation (RMSD) value was computed from the impedance signals to quantify the level of the damage. Optimal threshold levels for decision making are estimated by generalized extreme value(GEV) based statistical method. Throughout a series of experimental studies, it was reviewed the effectiveness and robustness of proposed PHM system.

• Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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• v.31 no.4
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• pp.351-359
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• 2011

In a structure, damage can occur at several scales from micro-cracking to corrosion or loose bolts. This makes the identification of damage difficult with one mode of sensing. Hence, a multi-mode actuated sensing system is proposed based on a self-sensing circuit using a piezoelectric sensor. In the self sensing-based multi-mode actuated sensing, one mode provides a wide frequency-band structural response from the self-sensed impedance measurement and the other mode provides a specific frequency-induced structural wavelet response from the self-sensed guided wave measurement. In this study, an experimental study on the pipeline system is carried out to verify the effectiveness and the robustness of the proposed structural health monitoring approach. Different types of structural damage are artificially inflicted on the pipeline system. To classify the multiple types of structural damage, a supervised learning-based statistical pattern recognition is implemented by composing a two-dimensional space using the damage indices extracted from the impedance and guided wave features. For more systematic damage classification, several control parameters to determine an optimal decision boundary for the supervised learning-based pattern recognition are optimized. Finally, further research issues will be discussed for real-world implementation of the proposed approach.

• Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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• v.29 no.5
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• pp.485-492
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• 2009

The thermal fatigue crack(TFC) is one of the life-limiting mechanisms at the nuclear power plant operating conditions. In order to evaluate the structural integrity, various non-destructive test methods such as radiographic test, ultrasonic test and eddy current are used in the industrial field. However, these methods have restrictions that defect detection is possible after the crack growth. For this reason, acoustic emission testing(AET) is becoming one of powerful inspection methods, because AET has an advantage that possible to monitor the structure continuously. Generally, every mechanism that affects the integrity of the structure or equipment is a source of acoustic emission signal. Therefore the noise filtering is one of the major works to the almost AET researchers. In this study, acoustic emission signal was collected from the pipes which were in the successive thermal fatigue cycles. The data were filtered based on the results from previous experiments. Through the data analysis, the signal characteristics to distinguish the effective signal from the noises for the TFC were proven as the waveform difference. The experiment results provide preliminary information for the acoustic emission technique to the continuous monitoring of the structure failure detection.