최근 전통적 초음파기법이 탐상할 수 없는 잠닉손상을 평가할 수 있는 잠재적 기술로서 비선형 초음파기법들에 대한 많은 관심이 있다. 비선형 초음파기법중 하나인 공진주파수 변화를 이용하는 기법은 재료의 탄성영역에서의 이력에 근거한 기술이다. 공진주파수의 변화량이 아주 작기 때문에 정교한 공진주파수 측정장치가 필요하다. 본 연구에서는 비선형 전자기음향공진기법을 적용하였다. 비선형 전자기음향공진기법은 비접촉 EMAT 센서를 사용하기 때문에 재료의 주파수 응답에 영향을 최소화할 수 있다. 3점 굽힘 피로시험을 한 알루미늄판 시편에 횡파 EMAT으로 실험을 실시하였다. 전압을 여러 레벨로 인가하며 공진을 발생시켜 잠닉손상측정에 중요한 요인중 하나인 이력 비선형 파라미터 ${\alpha}$를 공진주파수 변화로부터 산출하였다. 비손상시편과 손상시편에서의 측정된 이력 비선형 인자의 값이 서로 차이가 남을 확인하였다.
최근 클라우드에 원격 저장된 데이터의 무결성 검증을 위해 제 3의 감사자에게 감사 임무를 위탁할 수 있는 다양한 공공 감사 기법이 제안되었으며, 검증 효율성을 높이기 위해 위탁받은 다중 감사 임무를 한 번에 수행할 수 있는 일괄 감사 기법 또한 제안되었다. 하지만 하나의 데이터라도 손상된 경우 일괄 감사의 검증은 실패하게 되고 포함된 모든 감사 임무를 다시 개별적으로 수행해야 한다는 문제점을 가진다. 일괄 감사는 여러 사용자의 데이터 인증자들이 복잡하게 합쳐져 있으므로 일괄 감사가 실패하는 경우 손상된 데이터를 식별하는 것은 매우 어려운 문제이다. 본 논문에서는 프라이버시 보존 가능한 공공 감사 기법인 Wang 등의 기법을 다중 클라우드의 다중 사용자에 대한 일괄 감사가 가능하도록 확장하고, 다중 클라우드 중에서 단일 클라우드의 데이터만 손상된 경우 해당 클라우드를 식별할 수 있는 기법을 제안한다.
유해 화학 물질류에 의해 오염된 해양 환경 시료의 환경독성 수준을 평가하기 위하여 다양한 화학물질에 대해 민감성이 우수한 생물학적 독성평가기법을 개발 하고자하였다. 지속성 유기오염 물질 중 다환 방향 족 탄화수소(PAHs)를 처리한 광어(Conger myriaster)와 개조개(Saxidomus pupurata)의 DNA 손상정도를 single cell gel electrophoresis assay(comet assay)를 통해 분석하였다. PAHs 중 광양만에서 높은 농도로 검출되는 benzo(a)pyrene을 농도별(0, 10, 50, 100 ppb)로 처리한 후 2일과 4일에 광어의 혈액세포와 개조개의 근육세포를 채취해 comet assay를 실시하였다. benso(a)pyrene에 대한 DNA 손상정도를 처리된 농도와 생물종에 따라 다르게 나타났는데 광어의 혈액세포는 2일에 가장 DNA 손상정도가 높았고, 4일에는 회복되는 경향을 나타냈다. 개조개의 근육세포는 시간이 지나면서 DNA 손상정도가 증가하는 경향을 보였다. 이와 같은 결과는 comet assay 기법이 유해 화학물질로 오염된 해양생물 종의 환경독성을 검색하는 유용한 수단이 될 수 있음을 보여준다.
본 연구에서는 케이슨식 방파제 구조물에 대하여 기초마운드의 잠재적인 손상 모니터링에 관한 연구를 수행하였다. 이를 위해 첫째, 케이슨식 방파제 기초마운드의 이상 상태 여부를 판단하기 위하여 진동응답 분석기법을 선정하였다. 둘째, 선정된 기법에 의한 손상 예측 가능성의 검증을 위하여 케이슨식 방파제의 구조모형을 제작하였다. 셋째, 모형케이슨에 대한 유한요소 모델 생생하여 기초마운드의 손상에 따른 진동응답을 분석하였다. 마지막으로, 모형케이슨에 대한 진동실험을 통하여 기초마운드의 손상 예측을 수행하였다.
이 논문에서는 구조물의 동적응답을 입력으로 하고, 패턴인식을 위해 신경망기법(Neural Network, NN)을 사용하는 손상감지기법을 제시하였다. 입력된 동적응답, 즉 주파수응답함수(FRF) 또는 변형률 주파수응답함수(SFRF)의 변화를 정량적으로 표현하기 위해 신호변형지수(Signal Anomaly Index, SAI)를 고안하여 사용하였으며, 이 신호변형지수는 손상 전 및 손상 후의 구조물로부터 측정된 가속도 또는 동적 변형률 신호를 사용하여 계산된다. 제안된 알고리즘은 2단계로 구성되며, 1단계에서는 신호변형지수 값의 크기 변화를 사용하여 구조물의 손상발생 유무를 판별하고, 여기서 구조물에 손상이 발생한 것으로 분석되면 2단계에서 신경망기법을 사용한 패턴인식을 통해 손상의 위치를 찾아낸다. 이 방법의 타당성 및 적용성을 확인하기 위해 강교량 축소모형에 대한 실험을 수행하였다. 신경망의 학습에는 수치해석을 통해 생성한 가상 신호를 사용하였으며, 학습이 완료된 신경망과 실험을 통해 측정한 실제 신호를 사용하여 손상발견을 수행하였다. 모형 교량에 대한 적용 결과로부터 이 알고리즘의 타당성이 검증되었으며, 향후 실 교량에 대한 적용도 가능할 것으로 판단된다.
최근 토목, 기계 및 항공 분야에서 구조물의 안전성 및 적정 성능 수준 확보를 위하여 구조물의 결함 및 노후화에 의한 성능저하 등을 상시적으로 모니터링하기 위한 관심이 높아지고 있다. 실제 구조물에서는 내부 미세 균열에서부터 국부 좌굴, 볼트 풀림, 피로 균열 등과 같이 다양한 형태의 손상이 복합적으로 발생 가능한데, 복합 손상을 단일 모드 계측 시스템으로부터 진단하기는 매우 어렵다. 따라서 본 연구에서는 이러한 복합 손상을 효율적으로 진단하기 위하여 선행 연구에서 제안된 압전센서를 이용한 자가 계측 회로 기반의 다중 모드 계측 시스템을 적용하였다. 자가 계측 회로 기반 다중 모드 계측 시스템은 크게 두 가지 형태의 신호를 계측한다. 첫 번째 모드는 임피던스 계측으로부터 특정 주파수 대역의 구조 응답을 계측하며, 두 번째 모드는 유도 초음파 계측으로부터 단일 중심 주파수에 해당하는 구조 응답을 계측한다. 복합 손상을 손상 유형별로 분류하기 위하여 E/M 임피던스와 유도 초음파의 계측으로부터 추출한 특성을 이용하여 2차원 손상지수를 계산하고 이를 지도학습 기반 패턴인식 기법 중 확률론적 신경망 기법에 적용한다. 제안된 기법의 적용성 검토를 배관 구조물에 인위적으로 다중 손상을 생성시켜 실험을 수행하였다.
터널 굴착으로 인한 지반의 거동 분석은 대변형 영역의 거동을 고려해야 한다. 따라서 본 논문에서는 TBM 터널 굴착으로 인한 주변 지반에 대한 영향을 실제 현장 조건과 동일 조건에서 분석하기 위하여 대변형 유한요소 해석을 수행하였다. 지반의 대변형 거동을 모사하고 예측함에 있어 가장 널리 활용되는 두 가지 해석 기법 - coupled Eulerian Lagrangian (CEL)과 auto-remeshing (AR) 기법 - 을 적용하여 TBM 굴착 과정을 모사하였고 그에 따른 주변 지반에 발생하는 손상영역의 범위를 예측하였다. 굴착손상영역의 범위는 두 기법을 통해 도출된 결과와 굴착손상영역을 정의하는 실험적인 기준을 종합하여 추정하였다. 해석 결과, 두 대변형 해석 기법을 이용하여 도출된 굴착손상영역은 서로 비슷한 크기로 수렴하였고, 기존 연구의 실험 및 계측을 통해 확인된 굴착손상영역 크기와 모양, 경향과도 일치하는 것으로 나타났다. 굴착 되는 지반의 RMR 등급이 좋을수록 굴착손상영역의 크기는 더 커지고, 터널의 직경과는 정비례하는 것으로 나타났다. 반면에, 터널의 심도가 깊을수록 지반의 구속압이 커져서 굴착손상영역은 상대적으로 작게 형성되는 것으로 확인되었다.
통신 기술의 발전으로 무선 채널을 이용한 멀티미디어 서비스를 제공하기 위한 방법이 활발히 연구되고 있다. 무선 채널을 이용한 영상 통신에서 채널상의 오류는 복원되는 영상의 화질에 큰 영향을 미친다. 이러한 채널상의 오류로 인한 화질 열화를 막기 위한 다양한 기법들이 활밭히 연구되고 있는데, 그 중 오류 은폐 기법은 부가 정보가 필요 없고 부호화 기법의 변형 없이 적용이 가능하여 최근에 널리 연구되고 있다. 본 논문에서는 동영상 압축 표준안인 H.263에 의해서 압축된 영상이 채널 오류에 의해서 손상되었을 때 주변 블록들의 경계 방향성을 고려해서 손상된 움직임 벡터를 추정하는 새로운 기법을 제안하였다. 이는 각 객체에 속하는 블록들은 유사한 움직임을 갖는다는 특성을 이용한 것으로 방향성을 고려하는데는 각 블록의 첫 번째 AC 계수를 이용하였다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위한 모의 실헙 결과 제안된 방법은 기존의 오류 은폐 방법보다 계산량을 크게 줄이면서 PSNR 측면에서 향상된 결과를 보여준다.
오래된 필름이나 영상들은 물리적 또는 화학적으로 많은 손상을 받기 때문에 손상부분에 대한 특별한 처리가 요구된다. 영상 손상은 손상의 범위에 따라, 영상 전체에 걸쳐 나타나는 전역 손상과, 영상 일부분이 손상되어 나타나는 지역손상으로 구분할 수 있으며, 오래된 영상은 지역 손상 부분의 복구만으로도 상당한 화질 향상이 가능하다. 기존의 연구는 긁힘으로 인한 line scratch 검출 알고리즘의 연구와 얼룩, 긁힘, 또는 의도적인 손상으로 인해 손상된 영역을 복원하는 복원 알고리즘이 연구되고 있다. 오래된 영상 복원 연구의 대표적인 방법은 편미분방정식을 적용한 인페인팅 기법이며, 영상의 형태를 편미분방정식으로 모델링하기 때문에, 편미분 차수의 제한에 의해 복잡한 형태의 영상 복원 화질이 좋지 못하고, 계산복잡도가 높은 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 오래된 영상에서 주로 나타나는 필름의 긁힘으로 인해 생기는 line scratch를 검출하고, 영상의 특성을 반영하는 에지검출연산자의 일종인 Sobel 연산자를 이용하는 인페인팅 기법을 제안한다. 실제 영상 복원실험을 위해 오래된 한국영화인 1945년 작 "자유만세" 와 1976년 작 "로보트 태권V" 영상을 사용하였으며, 기존의 연구결과와 비교하여 화질개선 뿐만이 아니라, 개선된 복원 속도를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 지진 하중으로 인한 급격한 구조손상탐지를 수행하기 위해 분산점 칼만필터(Unscented Kalman Filter, UKF)와 파티클 필터(Particle Filter)를 소개하고 지진 손상 시나리오에 적용 및 비교·검토하였다. 이때, 비선형 전단 빌딩을 모사하기 위해 Bouc-Wen 모델을 사용하였고, 급격한 변화를 추정하기 위해 추가적으로 적응형 기법(Adaptive rule)인 Adaptive Jumping Method를 두 필터 모두에 적용하였다. 적용 결과 두 오리지날 필터 모두 급격한 손상 시점과 정도를 파악하지 못하였고, 적응형 기법을 반영하였을 경우에만 시점 파악이 가능하였다. 하지만, 여전히 손상 정도를 정확히 파악하지 못하였고, 두 방법 모두 제안된 적응형 기법을 새로이 조정하였을 경우에 정확한 추정이 가능함을 확인하였다. 최종적으로 계산시간을 고려하였을 때, 새로운 형태의 적응형 기법을 적용한 UKF 사용을 제안하는 것으로 비교 검토를 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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