항공 우주 산업의 발전으로 발사체의 연구가 많아지고 있다. 더불어 많은 시험이 진행하고 있고 그에 따라 많은 실패도 발생한다. 발사체는 다른 전자장비보다 위험성이 높기 때문에 실패를 최소화할 수 있어야 한다. 따라서 발사체에 전원을 공급하기 전에 배선을 검증할 필요가 있다. 이에 따라 저항 측정을 통해 배선 상태를 검증하였다. 하지만 이전의 저항측정 방식의 배선 점검은 발사체 회로의 커패시터, 인덕터등의 소자들 때문에 정확한 측정을 할 수 없다. 본 논문에서는 TDR 미터를 이용하여 케이블 및 발사체의 연결 상태에서 임피던스를 측정한다. 측정한 정상상태의 임피던스의 기준 값을 설정하기 위해 Z-Segmentation 알고리즘을 사용한다. Z-Segmentation 알고리즘은 우선 임피던스 파형의 피크 값들을 칼만 필터를 이용하여 찾고 찾은 피크값을 Segmentation을 통해 최종 impedance peak segment를 얻는다. 이런 방법으로 배선의 정상 상태에 대한 기준 값으로 설정하고 이를 기준으로 배선 상태를 판정한다.
현대인들은 웰빙과 건강에 대한 관심이 높아지면서 종합검진이나 각종 검진을 받아 자신의 건강을 점검하곤 한다. 그러나 일반인이나 나이가 지긋하신 분들은 각종 기호와 영어로 섞인 검사수치를 받아보고는 자신의 건강상태가 어떠한지 쉽게 파악하기 어렵다. 누군가 쉽게 설명해 주지 않으면 이해하기 힘든 것이 사실이다. 정기적으로 혈당검사와 각종 합병증 검사를 꼭 해야 하는 당뇨병환자에게는 더욱 가깝게 느껴지는 검사수치. 건강검진을 하기 전에, 또는 건강검진 후 나의 건강상태를 스스로 이해하기 위한 각종 건강수치들의 의미와 정상치를 알아보도록 하자.
본 논문은 에이전트빌더를 통해 자동차 자율 운행을 위한 자동 주행 에이전트, 위치 파악 에이전트, 상태 점검 에이전트가 협동하는 멀티 에이전트를 구현하였다. 멀티에이전트의 협동 및 제어를 위해서 에이전트빌더에 내에 메타 제어기의 구성을 보여 주었으며, 현실에서의 자동차 주행 시 일반적으로 생기는 환경변수를 고려하고 일정 지역을 통하여 자율 주행에 대한 가능성을 찾았다.
발전소에 설치된 대용량 발전기는 고정자 권선을 지지하기 위해 축 방향으로 삽입된 슬롯 Wedge의 지지압력이 느슨해지면 절연파괴와 같은 각종 사고가 발생할 수 있다. 이를 예방하기 위해 주기적으로 Wedge 조임 상태를 점검하고 있으나 그동안 작업자의 손가락 감각으로 평가하던 방법을 가속도 진동 센서를 이용하여 주파수 스펙트럼을 분석함으로써 발전기 고정자 Wedge 조임 상태를 객관적으로 판정할 수 있도록 방법을 고안하였다.
전동차의 안전성 확보를 위해서 차량 내 각종 기기의 상태를 모니터 하여 정보를 수집하는 기기가 필요하다. 수집된 정보는 저장장치에 보존되고 필요한 시기에 자유롭게 이용할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 전동차의 상태 점검과 차량 간 통신이 가능한 임베디드 시스템 보드를 설계 및 구현하였다. 임베디드 시스템 보드는 독립적으로 동작하며 중앙에서 고속의 데이터 통신 방식을 이용하여 각 임베디드 시스템 보드로부터의 정보를 수집하여 전체적인 전동차의 운행을 관리할 수 있다. 또한 각 임베디드 시스템 보드의 측정 정확도를 향상시켜 보다 정확한 판단이 가능하다.
건강진단의 역할은 성인병을 위시한 질병을 초기에 발견하고 또한 각 개인의 건강상태를 점검하는데 있습니다. "건강만들기"의 요점은 이 건진결과의 뜻을 충분히 이해하고 각자의 일상생활 속에서 살려나가는 것입니다. 다시말하면 건진을 받았다는 것만으로는 의미가 없습니다. 이상이 지적되어도 가렵지않다는 태도로 방치해두면 언젠가는 손을 쓸수 없는 상태가 되는일도 결코 적지 않습니다. 건진의 판정을 당신 건강의 척도(Barometer)로 삼아 매일의 생활습관 개선에 도움이 되도록 하기 바랍니다.
안드로이드를 기반으로 사용자가 자신의 상태를 점검하고, 혈압 상태를 자동으로 기록하고, 응급상황 발생시 경고하고 가까운 병원으로 안내하는 시스템을 구현하였다. 스마트폰의 통신을 이용하여 평상시의 혈압을 서버에 저장하고 그 데이터를 바탕으로 환자에게 알맞은 처방을 제공한다.
송전선로 현장에서는 2017년도부터 송전선로 순시 점검에 드론을 활용하기 시작했다. 전력연구원의 송전선로 드론점검 시범적용을 시작으로 현재 4개 지역본부에서 전력연구원이 개발한 송전선로 드론순시 점검기술을 현장에서 사용 중에 있다. 현재 점검드론 지상관제시스템을 활용하여 드론은 자동비행하고 광학줌 카메라와 열화상카메라의 짐벌은 현장작업자가 수동으로 조종하여 송전선을 촬영하는 체계로 운영되고 있다. 송전선로 드론점검은 작업자가 접근하기 어려운 지역, 예를 들면, 강횡단지역, 해월구간, 산간지역 등에 위치한 송전선로가 그 주요대상이다. 특히 산간지역의 경우, 점검드론과 지상관제시스템 사이에 장애물이 많고 철탑 구조물이 전파간섭을 일으켜 간헐적으로 통신장애가 일어나곤 한다. 이런 통신장애는 계획된 경로로 비행하는 점검드론의 자동비행에는 영향이 없지만, 카메라 짐벌의 제어에는 영향을 주어 제어불능 상태로 되는 경우가 있다. 또한, 카메라 짐벌의 제어가 원활하더라도 통신장애로 인해 발생하는 간헐적 영상 끊김 현상은 현장작업자가 점검대상을 잃어 카메라 짐벌 조정을 불가능하게 한다. 그러므로 본 논문에서는 간헐적 짐벌제어 끊김이나 영상 끊김 현상이 발생하더라도 지속적으로 송전선을 점검할 수 있도록 하기 위하여 딥러닝 기반 영상인식을 통해 송전선을 자동으로 추적하는 카메라 짐벌을 개발하여 현장 시험한 결과를 소개하고자 한다.
일반적으로 구조물에서의 손상을 조사하고 손상 크기를 측정하는 일상안전점검 활동은 지금까지 점검인력에 의한 육안점검에 크게 의존하고 있다. 이러한 인력에 의한 시설물의 상태 및 성능점검은 조사자의 주관적 판단에 의존하는 경우가 많기 때문에 측정결과의 일관성과 반복성이 저하될 수 있다. 특히 접근이 어려운 곳에 위치한 손상은 육안에 의한 경험에 주로 의존하고 있으며, 필요한 경우에 사다리를 이용하는 안전하지 못한 방법이 주로 사용되고 있다. 이에 본 연구에서는 안전점검 조사자 간 편차를 줄여 객관성을 확보하고, 작업자의 안전성을 강화할 수 있는 영상 활용 기법을 제안하고자 하였다. 본 연구에서는 촬영대상과의 거리와 촬영각도에 따른 영상의 변화를 보정하는 방법으로 평면사영변환을 적용하였다. 실험대상에 대한 변환된 영상에서 손상 크기를 분석한 결과 손상 크기 측정의 정확도는 목표 수준인 5.0mm와 0.005m2를 만족시킬 수 있는 것으로 확인되었다. 제안된 영상 보정 기법을 적용한 현장검증시험 결과, 구조물에 발생된 균열의 길이의 변동계수는 5.4~7.0%에서 0.072~0.12%로 감소하였고, 손상 면적의 변동계수는 10.9%에서 1.6%로 줄어들었고, 측정의 정확도가 향상되는 것을 확인하였다. 그러므로 안전점검 활동에서의 영상 활용 기법에 대한 본 연구를 통해 손상 크기 측정 정확도 향상 및 안전점검 보고서와 외관조사망도에 대한 신뢰도 향상을 기대할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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