• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2011년도 정기 학술대회
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• pp.315-318
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• 2011

본 논문에서는 구조물 연결부의 실시간 손상 검색을 통해 이상이 감지되었을 경우 자가치유까지 가능한 지능형 볼트접합부 시스템에 관한 실험적 연구결과가 제시되었다. 지능형 센서인 PZT센서의 전기-역학적 커플링 특성을 이용한 전기역학적 임피던스 기반의 구조물 건전성 평가 방법이 사용되었다. 전기역학적 임피던스의 측정을 통한 계측값을 베이스라인 값과 비교하는 손상 평가를 통해 구조물 볼트접합부의 볼트풀림 손상을 진단하고, 손상은 손상지수 RMSD를 통하여 정량화되었다. 볼트접합부의 손상이 감지되었을 경우 형상기억합금(SMA) 와셔에 부착되어있는 히팅 필름에 전원을 가함으로써 형상기억합금에 열을 가하고, 가열된 형상기억합금 와셔는 축방향으로 팽창을 함으로써 잃었던 볼트의 토크력을 회복시켜주었다. 실험 결과, 제안된 전기역학적 임피던스 기반의 구조물 건전성 평가기법과 형상기억합금 와셔 기반의 볼트접합부 자가치유 시스템의 성능 평가와 검증이 이루어졌다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.309-310
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• 2021

본 연구는 건강 이상 감지를 위해 보폭 이상을 판단하는 신발과 어플리케이션을 연동하여 알츠하이머 등의 뇌손상으로 인한 보폭 이상을 미연에 예방하고 개선하는데 목적이 있다. 보행 이상 감지를 위해 보폭을 판단하는 건강진단신발은 측정부가 설치되며, 알츠하이머 등의 뇌손상에 의해 보폭이 줄어드는 경우 보폭이 좁아지는 것을 경고함으로써 장소와 시간에 구애받지 않고 신발착용자 스스로 보행 진단 및 교정이 이루어질 수 있다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2013년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.333-334
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• 2013

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2009년도 정기 학술대회
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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.

• 한국복합재료학회:학술대회논문집
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• 한국복합재료학회 1999년도 춘계학술발표대회 논문집
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• pp.213-216
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• 1999

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2010년도 정기 학술대회
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• pp.347-351
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• 2010

판과 같은 구조물의 손상 감지를 위해, 손상 전 구조물의 임피던스 신호를 기저신호(Baseline impedance signal)로 이용하여 직접적으로 비교하지 않는 새로운 개념의 무기저 손상진단 기법(Reference-free impedance method)을 제시한다. 박막 압전소자(이하 PZT)를 판의 상하 표면에 부착시킨 한 쌍의 병치 PZT를 이용하여 손상으로 인해 모드변환을 일으키는 전기역학적 신호(Electro Mechanical Signatures ; 이하 EMS)를 추출한다. 이 연구에서는 스펙트럼 요소법(Spectral Element Method ; 이하 SEM)을 이용하여 주파수 영역에서 병치된 PZT의 EMS를 파악하기 위한 수치해석을 수행한다. 특히, 손상에 의해 발생된 모드변환 EMSMC를 병치된 PZT의 극성에 기인한 신호분해 기법을 적용하여 추출하고, 분해된 모드변환 EMSMC가 손상의 위치와 크기에 따라 받는 영향을 추가로 분석한다.

• 기계와재료
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• 제24권2호
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• pp.96-109
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• 2012

채터진동은 공작기계에서 가공중에 소재와 공구사이에 나타나는 급격한 상대진동을 말한다. 이러한 진동은 가공 소재 품질에 심각한 영향을 미치는 요소일 뿐만 아니라 가공툴과 기계에 손상을 유발시키는 인자이기도 하다. 본 연구는 공작기계의 구동 중 발생되는 채터진동을 실시간으로 감지하여 공구의 회전속도와 이송 속도를 제어하여 자율보정함으로써 보다 빨리 채터진동의 영향을 보상함을 물론 보다 정밀한 가공물을 생산할 수 있는 채터진동 감지 및 보정에 관한 것이다. 실시간 처리를 위하여 본 연구에서의 공작기계의 채터진동 보상장치는 공작기계에 임베디드 형태의 디바이스로 개발되었으며, 구성은 공작기계의 채터진동을 감지하는 센서와 센서로부터 감지된 채터진동에 따라 보상값을 예측하여 산출하는 채터보상기를 포함하여 공작기계의 CNC제어기의 연계 구성됨을 특징으로 한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.474-475
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• 2008

고립운전이 발생하면 고립운전 자체로 안전성 문제가 발생 할 뿐만 아니라, 기존의 계통과 재결합에 있어 계통과의 위상차 및 전압차로 인한 기기손상 및 안전의 문제가 야기되므로, 고립운전을 감지할 수 있는 기술이 필요하다. 이번 논문에서는 인버터를 기반으로 하는 분산전원의 고조파 성분을 이용하여 기존의 고립운전 감지기술로는 찾아내지 못하는 고립운전 상태를 감지하는 방법을 기술한다. 또한 외적작용이 없는 방법(passive method)을 사용함으로써, 능동적 고립운전 감지기법(active method)으로 인한 시스템의 안정성 저하문제를 근본적으로 해결한다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2012년도 제42회 동계 정기 학술대회 초록집
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• pp.448-448
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• 2012

최근에 pH 감지막의 감지감도특성을 평가하기 위해 electrolyte insulator semiconductor (EIS) 구조가 유용하게 이용되고 있다. EIS는 간단한 구조와 pH 용액에 빠른 응답속도, 낮은 단가 및 집적이 용이하다는 장점이 있다. EIS 구조에서 화학적 용액에 대한 감지감도 평가 중 가장 중요하게 작용하는 부분이 감지막이다. 이 감지막은 감지 대상 물질과 물리적으로 직접 접촉되는 부분으로서 일반적으로 기계적/화학적 강도가 우수한 실리콘 산화막($SiO_2$)이 많이 사용되어져 왔다. 최근에는 기존의 $SiO_2$ 보다 성능이 향상된 감지막을 개발하기 위하여 $Al_2O_3$, $HfO_2$, $ZrO_2$, 그리고 $Ta_2O_5$와 같은 고유전 상수(high-k)를 가지는 물질들을 EIS 센서의 감지막으로 이용하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. High-k 물질 중 $Al_2O_3$는 산성에서 알칼리성 영역까지의 넓은 화학안정성을 가지며 화학용액에 대해 내구성이 우수한 특성을 가진다. $HfO_2$은 내식성이 뛰어나며 출력특성이 높은 장점을 가진 물질이다. 본 실험에서는 특성이 다른 두 물질을 EIS의 감지막으로 각각 사용하여 두께에 따른 의존성을 평가하였다. 제작한 EIS 구조의 pH 센서를 바이오 센서에 적용하였을 때 신호대 잡음비(SNR: signal to noise)가 여전히 취약하다는 문제점이 있었다. 이런 문제점을 보완하기 위하여 감지막의 물리적 두께는 점점 얇아지게 되었고 그 결과 높은 출력 특성을 얻게 되었지만, 감지막이 얇아짐에 따라서 화학 용액 중의 이온 침투로 인한 감지막 자체의 손상 또한 심각한 문제로 대두되었다. 이로 인해 최적화 된 감지막의 두께를 얻을 필요가 있다. 결론적으로 $Al_2O_3$, $HfO_2$ 두 감지막 모두 두께가 23 nm일 때 가장 우수한 특성을 보였으며, $Al_2O_3$를 감지막으로 사용하였을 경우 화학적 용액에 대해 내구성이 뛰어났고, $HfO_2$을 사용하였을 때에는 화학적 용액에 대한 안정성 보다는 pH 용액변화에 따른 향상된 감지감도특성을 보였다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2022년 정기학술대회 논문집
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• pp.347-348
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• 2022

본 연구에서는 무인이동체를 활용한 철도교량의 외관조사 점검을 보다 효율적이고 객관성 있게 수행하기 위하여 무인이동체를 통해 촬영된 이미지를 딥러닝 기반 분석기술을 활용하여 손상 자동으로 분석 하기위한 기술을 연구하였다. 철도교량의 외관 손상 중 균열, 콘크리트 박리·박락, 누수, 철근노출에 대한 손상 이미지를 추출하여 딥러닝 분석 모델을 생성하고 학습한 분석 모델을 적용한 시스템을 실제 현장에 적용 테스트를 수행하였으며 학습 구현된 분석모델의 검측 재현율을 검토한 결과 평균 95%이상의 감지성능을 검토할 수 있었다. 개발 제안된 자동손상분석 기술은 기존 육안점검 결과 대비 보다 객관적이고 정밀한 손상 검측이 가능하며 철도 유지관리 분야에서 무인이동체를 활용한 외관조사 업무를 수행함에 있어 기존 대비 객관적인 결과도출과 소요시간, 비용저감이 가능할 것으로 기대된다.