• Composites Research
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• 제15권2호
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• pp.11-17
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• 2002

우수한 동적 감지특서을 갖는 압전필름센서는 구조 건전성 모니터링이나 평가와 같은 구조물과 재료의 변화를 분석하는데 사용될 수 있다. 압전필름센서의 이러한 특성을 이용하여 Gr/Ep 복합재 평판의 충격 손상개시를 모니터링하였다. 압전필름센서와 스트레인게이지를 Gr/Ep 복합재 평판에 부착하여 다양한 조건의 에너지에 대한 충격시험을 낙하식 충격 시험기를 사용하여 수행하였다. 충격시험을 수행하는 동안 영구압입, 기지균열, 층간분리와 같은 충격 손상개시를 예측하기 위하여 센서신호를 분석하였다. 충격에너지를 초기 손상이 발생할 수 있는 크기 이상으로 증가시키면 손상의 개시와 진전에 대한 정보를 포함하는 특정 센서 신호를 관찰할 수 있었다. 특히, 압전필름세서는 스트레인게이지 보다 충격 손상개시 및 진전에 대한 좋은 감지 특성을 보여주었다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제11권2호
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• pp.53-60
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• 2018

본 연구에서는 강판에 발생한 국부적인 손상의 진단을 위해 강자성의 연속체 구조물에 적합한 비파괴진단 기법인 누설자속 기법을 적용하였다. 강판시편의 두께 변화에 따른 누설자속 기반 진단 기법의 민감도를 분석하기 위해 각각 다른 두께를 가지는 몇 가지의 강판시편을 준비하였고, 각각의 시편에 3가지 깊이의 인공결함을 가공하였다. 홀센서와 자화요크를 이용하여 일정한 자화밀도를 가지는 누설자속 센서헤드를 제작하여 강판시편으로부터 누설자속 신호를 계측하였다. 센서헤드로부터 수집된 자속신호의 품질향상을 위해 일련의 신호처리 과정을 거쳤으며, 각 손상지점으로부터 계측된 누설자속 신호의 확인을 통해 국부손상 감지의 가능성을 확인하였다. 강판두께에 따른 누설자속 기법의 손상감지 민감도의 분석을 위해 각각 다른 두께의 강판시편으로부터 검출된 MFL 신호에서 P-P value를 정량적으로 추출하였고 그 값을 비교 분석 하였다.

• 한국안전학회지
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• 제12권3호
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• pp.192-199
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• 1997

우리나라의 가스소비량은 매년 크게 증가하고 있다. 본고에서는 국내에서 발생한 가스사고를 분석하고 배관건전성 평가방안 및 안전성 확보방안에 대하여 국내외 분석자료들을 정리하고 그 내용을 검토하였다. 국내 가스사고 자료는 배관손상뿐 아니라 각종가스 사고가 포함된 광범위한 데이터 자료이다. 국내 가스배관이 대부분 매설된 지 얼마안된 상태로서 손상사례가 드물어 매설배관에 대한 손상사례 자료의 체계적인 수집 및 분석이 아직 이루어지지 못하고 있다. 본 보에서 제시하는 데이터는 천연가스뿐 아니라 LPG나 일반가스까지 포함된 자료들로서 앞서 제시한 외국의 데이터와 직접적인 비교는 어려운 상황이다. 또한 가스배관 건전성 확보는 매우 중요한 사항이지만 이에 대한 체계적인 연구가 국내에선 상당히 미흡한 실정이다. 본보에서는 미국의 사례를 중심으로 배관 손상시 원인규명 방법과 손상 억제방안 및 배관손상 조기감지 체계 등에 관하여 설명하도록 한다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2011년도 정기 학술발표대회
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• pp.94-94
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• 2011

배관 구조물에서는 내부 미세 균열에서부터 국부 좌굴, 볼트 풀림, 피로 균열 등과 같이 다양한 형태의 손상이 복합적으로 발생 가능하다. 이러한 복합 손상은 배관 구조물의 누수, 누유 등의 사고를 야기할 수 있다. 하지만 기존의 단일 스케일 계측 시스템으로부터 복합 손상에 의한 실시간 누수를 진단하기는 매우 어렵다. 본 연구 단계에서는 누수를 야기하는 복합 손상을 효율적으로 진단하기 위하여 선행 연구에서 제안된 압전센서를 이용한 자가 계측 회로 기반의 다중 스케일 계측 시스템을 구조물의 복합 손상 진단에 적용하였다. 자가 계측 회로 기반 다중 스케일 계측 시스템은 크게 두 가지 형태의 신호를 계측한다. 첫 번째 스케일은 임피던스 계측으로부터 특정 주파수 대역폭에 대한 구조 응답을 계측하며, 두 번째 스케일은 유도 초음파 계측으로부터 단일 중심 주파수에 해당하는 구조물의 응답을 계측한다. 복합 손상을 손상 유형별로 분류하기 위하여 E/M 임피던스(Electro-mechanical impedance)및 유도 초음파(Guided wave) 계측으로부터 추출한 특성을 이용하여 2차원 손상지수를 계산하고 이를 지도학습 기반 패턴인식 기법(Supervised learning based pattern recognition) 중 확률론적 신경망 기법(Probabilistic Neural Network, PNN)에 적용한다. 제안된 기법의 적용성 검토를 위하여 파이프 구조물에 인위적으로 다중 손상을 생성시켜 시험을 수행하였다. 본 연구에서 제안된 기법이 실제 배관 구조물에 성공적으로 적용된다면 손상 부재의 거동 및 구조물 성능의 손상에 대한 영향을 효율적으로 진단하고 평가함으로써 배관 구조물의 효과적인 유지관리가 가능할 것으로 예상된다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2008년도 춘계학술대회논문집
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• pp.54-58
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• 2008

The structural intensities have been applied to understand a source point and the path of vibrational energy flows in interested structures by many researchers. In this paper, a feasibility study was carried out to investigate the characteristics of a damaged beam with a inflicted open crack using the structural intensities. The damaged beam was taken as a continuous system with equivalent bending stiffness and the flexural vibrations were only considered in numerical simulation and experiments. A four(4)-transducer array was used to measure the flexural vibrations of the beam and the structural intensities were estimated by means of cross spectral density method. As a result, the magnitude changes of the structural intensities could be observed in the vicinity of the damage location and a damage index was newly proposed to identify the damage zone. It has been confirmed that the measurement of the structural intensities was simple and effective method to find out the damage zone.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제18권6호
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• pp.60-71
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• 2014

대표적인 장대교량 형식인 사장교는 공용 중에 케이블 손상이 발생하는 경우 전체 구조계의 손상을 유발할 수 있으므로 신속한 유지관리가 필요하다. 손상발생 이후 대응시간을 가능한 단축하기 위해서 손상신호로부터 직접 이상거동을 판단할 수 있는 알고리즘에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 이상거동 감지 알고리즘의 정확도를 향상시키기 위해서는 구조물의 다양한 손상에 대한 충분한 양의 계측결과가 필요하다. 그러나 공용중인 교량에 손상을 주어 이상거동을 계측할 수 없으므로 수치적인 방법으로 이상거동을 모사하는 것이 효율적인 대안이 될 수 있다. 사장교 케이블의 손상을 모사하는 지금까지의 연구는 케이블의 강성변화를 단순한 장력변화로만 모사하여 해석하는 방법이 주를 이루었다. 이러한 해석방법은 설계목적의 정밀도는 확보할 수 있지만 케이블의 손상에 의한 구조물의 정확한 응답을 재현하지 못한다. 본 연구는 사장교의 손상을 모사하기 위해 강성 및 질량의 변화를 고려하는 직접적분법 Gradual Bilinear Method (GBM)을 제안하고 해석프로그램을 개발하였다. 개발된 해석방법을 단순모델을 이용하여 검증하고 실제 사장교모델을 이용하여 손상시각 및 손상지연시간에 따른 응답의 변화를 관찰하였다. 수행된 연구결과는 향후 건축/대형구조물의 안전관리를 위한 고정밀도 이상거동 감지알고리즘을 개발하고 검증하는데 활용될 수 있다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2012년도 제42회 동계 정기 학술대회 초록집
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• pp.355-355
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• 2012

액체 누설을 감지하는 센서를 개발하였다. 이 센서는 경보 장치를 포함하며 접착 테이프형태의 박막 센서이다. 센서는 총 4개의 층으로 구성되어 있다. 각 층의 명칭은 접착제층, 베이스 필름층, 기판 필름층, 보호 필름층이다. 감지선의 사용량을 최소화하여 기판 필름층 위에는 총 4개의 선이 있다. 전도선 3개와 저항선 1개이다. 4개의 선들은 기판 필름층에 전도성 은나노 잉크를 그라비어인쇄기를 이용하여 센싱 회로를 인쇄하였으며 이 기술의 이 센서의 가장 큰 특징이다. 누수 발생 시에 저항선과 전도선에 액체가 접촉되어 회로 상에 교차하는 내부저항의 전압 변화를 모니터링하여 누수를 감지하는 방식의 센서이다. 감지선에 전원을 양방향으로 번갈아 인가함으로써 수분의 저항 값 증가 및 양극화를 방지하였다. 그로 인해 기존의 센서에 비해 좀 더 안정적이고 정확한 감지를 할 수 있다. 설치 후 센서가 마모되거나 손상될 시 간단하게 재설치 할 수 있다는 장점도 있다. 액체 누설 후에도 별도의 건조시간이 필요하지 않다. 표면에 남아있는 액체를 제거하여 즉시 재사용하는 것이 가능하다. 액체누설 감지 시스템은 액체누설 감지 필름 센서를 포함하며, 표시부와 경고음 발생부 등 전체를 제어한다. 표시부의 누설 위치 표시 단위는 미터(m)이며 최소 0.1 m 단위까지 표시한다. 이 액체누설 감지 시스템을 이용하여 누설 위치 감지 실험 및 액체별 누설 위치 감지 실험을 진행하였다.

• 한국측량학회지
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• 제40권5호
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• pp.381-391
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• 2022

본 연구는 AI 기법 중에 최근 널리 사용되고 있는 딥러닝 모델들을 비교하여 재난으로 인해 손상된 건물의 신속한 감지에 가장 적합한 모델을 선정하는 데 목적이 있다. 먼저, 신속한 객체감지에 적합한 1단계 기반 검출기 중 주요 딥러닝 모델인 SSD-512, RetinaNet, YOLOv3를 후보 모델로 선정하였다. 이 방법들은 1단계 기반 검출기 방식을 적용한 모델로서 객체 인식 분야에 널리 이용되고 있다. 이 모델들은 객체 인식 처리방식의 구조와 빠른 연산의 장점으로 인해 객체 인식 분야에 널리 사용되고 있으나 재난관리에서의 적용은 초기 단계에 머물러 있다. 본 연구에서는 피해감지에 가장 적합한 모델을 찾기 위해 다음과 같은 과정을 거쳤다. 먼저, 재난에 의한 건물의 피해 정도 감지를 위해 재난에 의해 손상된 건물로 구성된 xBD 데이터셋을 활용하여 초고해상도 위성영상을 훈련시켰다. 다음으로 모델 간의 성능을 비교·평가하기 위하여 모델의 감지 정확도와 이미지 처리속도를 정량적으로 분석하였다. 학습 결과, YOLOv3는 34.39%의 감지 정확도와 초당 46개의 이미지 처리속도를 기록하였다. RetinaNet은 YOLOv3보다 1.67% 높은 36.06%의 감지 정확도를 기록하였으나, 이미지 처리속도는 YOLOv3의 3분의 1에 그쳤다. SSD-512는 두 지표에서 모두 YOLOv3보다 낮은 수치를 보였다. 대규모 재난에 의해 발생한 피해 정보에 대한 신속하고 정밀한 수집은 재난 대응에 필수적이다. 따라서 본 연구를 통해 얻은 결과는 신속한 지리정보 취득이 요구되는 재난관리에 효과적으로 활용될 수 있을 것이라 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.652-654
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• 2022

소셜 미디어와 스마트폰의 대중화로 인해 디지털 이미지와 비디오를 만들어 내는 일이 매우 흔해졌다. 전통적인 이미지 포렌식 기술 압축 방법은 데이터를 손상시킨다는 점에서 비디오에 적용하기 부적절하다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝과 MesoNet을 이용한 모델을 통해 참 혹은 거짓만 나타내는 기존의 결과 산출 방법에서 더 나아가 네가지의 분류 방법으로 딥페이크 감지 흐름을 살펴보고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.415-417
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• 2023

비디오 프레임 오류는 스트리밍 클라이언트에서 프레임을 표출할 때 정상적인 영상이 아닌 손상된 프레임이 표출되는 현상이다. 프레임 오류가 발생하는 빈도는 높지 않지만 긴급하거나 중요한 상황에서 발생한다면 업무에 지장을 초래할 수도 있으므로 신속한 대처가 중요하다고 할 수 있다. 또한 프레임 오류를 인지하고 해결하기 위해서는 인간의 개입이 불가피하지만 사용자가 24시간 스크린을 모니터링 하는 것은 사실상 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 전이학습을 이용하여 스트리밍 클라이언트에서 비디오 프레임 오류가 발생하는 것을 자동으로 감지하는 모델을 제안한다.