• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2009.04a
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• pp.2-5
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• 2009

본 논문에서는 오실레이터 센서와 램파 센서를 결합하여 구조물 손상 진단을 위한 통합된 압전 센서 시스템을 제안한다. 구조물 손상으로 인한 공진주파수 변화를 관측할 수 있는 오실레이터 센서는 손상 정도에 민감하게 반응하고 구조가 단순한 장치이지만 측정 범위가 센서 주위로 제한되는 특성을 가진다. 반면에 램파를 이용한 진단 시스템은 원거리에 위치한 구조물의 손상부를 감지하기에 유용하다. 본 논문에서는 오실레이터 센서를 이용한 취약 지점의 국부적인 손상 진단 방식과 램파를 이용한 광역적인 손상 진단 방식을 결합하여 각 시스템의 장점들을 활용할 수 있는 센서 시스템의 적용가능성을 연구하였다. PZT소자를 알루미늄 판에 적용하여, 알루미늄판의 손상 정도에 따른 오실레이터 공진주파수의 변화와 램파 신호의 Time of flight, 그리고 진폭의 변화를 이용하여 구조물 손상형태의 판별 가능성을 제시하고 실험을 통하여 그 타당성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.153-157
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• 2002

자기 진단 센서는 자신의 상태를 스스로 진단하는 기능을 갖는 센서를 말한다. 이러한 기능을 갖기 위해서 자신의 상태를 판단 할 수 있는 정보를 얻는 것이 가장 중요하다. 본 연구에서는 자신의 노이즈 신호만으로 상태를 판단할 수 있는 자기 진단센서의 설계하는 방법을 제안하였다. 웨이브렛 및 ICA 분석기법을 이용하여 자신의 출력 신호로부터 대상목표의 측정물리량을 나타내는 신호성분을 제외한, 센서 자신으로부터 발생하는 특징 노이즈 신호만을 분류한 다음에, 이 신호를 PDS로 정량화하여 특징 데이터를 생성하였다. 실험을 통해 그 타당성을 입증하였다.

• Electric Engineers Magazine
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• v.184 no.12
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• pp.41-46
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• 1997

본 시스템은 전기사용상태에서 컴퓨터를 통하여 변압기를 상시 감시할 수 있는 진단방법으로 절연유열화센서를 이용한 열화측정용 진단시스템으로서 절연유속에 절연유열화센서를 설치하고 DC2kV 전압을 센서 양단에 인가한 후 누설전류를 nA단위로 측정하고 현재온도 상태를 측정하여 이 신호를 진단장치에서 A/D변환, 증폭, 제어하여 컴퓨터로 전송함으로써 파형감시, 데이터저장, 분석, 진단결과 분석기록표 출력 등이 가능하며 이 데이터를 이용하여 절연유의 열화정도를 예측하거나 판정할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.705-708
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• 2006

IT 정보 기술발전에 힘입어 시간과 장소에 제약받지 않고 언제, 어디서나 네트워크 서비스를 이용할 수 있는 유비쿼터스 시대에 우리가 살고 있다. 이러한 유비쿼터스 환경에서 자주 언급되고 핵심 기술로 부각되고 있는 것이 USN(ubiquitous sensor network)의 센서(sensor) 기술이며, 센서를 이용한 응용 기술 연구가 활성화되어 있다. 이러한 센서 기술 개발로 유비쿼터스 환경이 진일보 우리 생활에 영향을 미치고 있지만 향후 센서를 이용한 실생활 접목 기술 또한 더욱 활성화 될 것으로 보인다. 이에 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 기본으로 구성되어야 할 기술인 센서 네트워크에 대한 개요를 살펴본다. 또한 센서로부터 생체 데이터 획득(예, 체온, 맥박 등)을 센서로부터 실시하여 질병 진단을 수행하기 위한 운영체제를 살펴보며, 본 연구를 기반으로 구축하게 될 센서를 이용한 의료진단 시스템 데이터 모델링과 의료진단 시스템 구축을 위한 구정에 관하여 살펴본다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2010.04a
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• pp.670-673
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• 2010

무기저 손상 진단 기법은 능동센서를 이용하여 과거의 기저자료와 현재 상태에서 취득한 유도파의 정보를 비교하지 않고, 구조물의 현재 상태에서 취득한 신호만을 분석함으로써 구조물의 상태를 진단하는 기법이다. 온도 변화 및 하중 변화 등의 외부 환경의 변화에 민감한 유도파의 특성으로 인하여 기저자료를 이용하는 과거의 방법론은 현실적용성이 떨어질 우려가 있다. 본 무기저 손상 진단 기법은 외부 환경적 영향을 최소화함으로써 구조물의 상태를 효율적으로 진단할 수 있다. 최초, 본 연구진에서 제안하였던 무기저 기법은 두 쌍의 능동센서를 구조물에 양면 대칭으로 배치시켜 능동센서의 극성을 이용한 방법이었다. 하지만 실제 구조물의 양면에 완벽한 대칭성을 유지하며 능동센서를 배치시키는 것은 사실상 불가능하다. 이와 같은 한계점을 극복하기 위해 신개념의 듀얼 능동센서를 활용한 무기저 손상 진단 기법이 제안되었고, 수치해석 및 연구실 환경에서 제한적으로 그 실용성이 검증되었다. 본 논문에서는 무기저 손상 진단 기법의 실 구조물에의 적용성을 폐교량을 대상으로 검토하였다. 특히, 보강재를 포함하는 영역에서 본 기법을 적용함으로써 실제 구조물에 적용 가능성을 검증하였다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.11 no.2
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• pp.203-208
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• 2016

This paper presents a fault detection and data processing algorithm for acoustic sensor systems using the multiple sensor algorithm that has originally developed for the wireless sensor nodes. The multiple sensor algorithm can increase the reliability of the sensor systems by utilizing and comparing the measurements of the multiple sensors. In the acoustic sensor system, the equivalent sound level($L_{eq}$) is used to detect the faulty sensor. The experiment was conducted to demonstrate the feasibility of the multiple acoustic sensor algorithm, and the results show that the algorithm can detect the faulty sensor and validate the data.

• 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 of Military Science and Technology
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• v.1 no.1
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• pp.82-91
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• 1998

This paper presents a neural networks based approach for the problem of sensor failure detection and accommodation for ship without physical redundancy in the sensors. The designed model consists of two neural networks. The first neural network is responsible for the failure detection and the second neural network is responsible for the failure identification and accommodation. On the yaw rate sensor of ship, simulation results indicates that the proposed method can be useful as failure detector and sensor estimator.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.07d
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• pp.2190-2192
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• 2001

가스 배관 진단 시스템은 배관 내부에 삽입되어 배관 내에 주입된 가스에 의해 추진되는 시스템으로 배관의 건설, 유지, 보수, 해체 등의 작업을 위한 여러 정보를 수집한다. 배관 진단을 위한 대표적인 센서로는 배관 내부의 찌그러짐(dent)과 주름(wrinkle)의 형태 및 크기를 측정하는 캘리퍼(caliper) 센서와 배관 외부의 파손을 측정하는 MFL(Magnetic Flus Leakage) 센서 그리고 배관 내의 환경 정보를 측정하기 위한 온도 센서와 압력 센서가 있다. 이러한 센서들로 수집된 정보를 활용하기 위해서는 정확한 위치 정보가 필요하므로 IMU(Inertial Measurement Unit)와 주행 거리계를 사용하는 결합 항법 시스템도 필요하다. 본 논문에서는 가스 배관 진단 시스템을 위한 항법 데이터 저장 시스템을 개발한다. 배관 진단 시스템의 특성상 일반적인 측정 센서는 700Hz 이상의 주기로 측정되고 항법 정보는 100Hz 주기 이상으로 측정되며 배관 내 이동 시간은 2시간에서 24시간 이상으로 다양하므로 많은 데이터를 효율적으로 저장할 수 있어야 한다. 따라서 데이터 저장 장치로는 DAT를 사용하게 되며 많은 센서 데이터를 실시간으로 저장하기 위해서 마스터-슬레이브 구조를 갖는 멀티 프로세서 구성을 이용한 항법 데이터 저장 시스템을 설계 제작하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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• pp.275-276
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• 2023

산업 현장의 기계 시설물 고장 문제는 큰 인명피해와 경제적 손실을 초래할 수 있기 때문에, 기계 시설물의 상태를 기반하여 고장을 진단하는 것은 대단히 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 전류 센서 데이터를 활용하여, 시설물의 고장 여부를 진단할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 본 연구에 활용된 전류 센서 데이터는 x, y, z축을 가진 3상 전류 데이터로 구성되어 있으며, 2kHz로 1초간 샘플링 되어 있다. 본 연구에서는 2차원적 특성을 가지는 전류 센서 데이터를 분석하기 위해 CNN(Convolution Neural Network)을 활용한다. 시설물의 고장진단에 가장 적합한 모델을 선정하기 위해 CNN의 대표적인 백본 네트워크를 활용하여, 결과를 비교하였다. 실험 결과, 본 연구에서 구성한 후보 백본 네트워크 중 ResNet의 분류 정확도가 98.5%로 가장 높게 나타났다.