현재의 전자제어 차량 정비에 있어서 각종 센서 및 엑츄에이터의 전압파형을 측정, 분석하여 원인을 진단하는 사례가 일반화 되어 가고 있다. 이러한 추세에 맞추어, 자동차 정비 실습 교육시 전압 파형 측정을 위하여 학생들이 직접 각 센서 및 엑츄에이터 커넥터에 탐침을 연결, 측정하고 있으며 이 과정에서 커넥터의 전선피복이 손상되는 사례가 빈번히 일어나고 있다. 본 논문에서는 트리즈의 6단계 창의성 기법을 적용하여 전선피복이 손상되는 원인을 찾아내고 혁신적인 해결책을 제시하였다.
fiducial mark는 PCB 정밀조립/검사 장비에서 위치보정을 위해 필수적으로 사용되는데, 실제 생산현장에서의 fiducial mark의 품질은 완전하지 않고, 손상된 상태인 경우가 많이 발생한다. 기존에 주로 사용되는 blob centroid 방법에 의한 mark의 위치추출은 mark의 상태가 손상되었을 경우, 큰 오차를 수반하게 된다. 본 논문에서는 Generalized Hough Transform을 이용한 fiducial mark의 중심위치 기법을 개발하여, 적용한 결과 손상된 mark에 대해서도 매우 강건한 결과를 보여주었다.
본 연구에서는 에너지소산률을 활용하여 구조물의 건전도를 실시간 상에서 모니터링하는 기법을 제시하였다. 실시간 모니터링에 적합하도록 계측은 자연가진기법(NExT)이 채택되었고, 동적 분석을 위해서는 고유계 구현기법(ERA)이 채택되어 실시간 데이터의 분석이 가능하도록 하였다. 이들 데이터로부터 계산된 구조물의 댐핑과 고유치만을 사용하여 에너지소산률을 계산하고, 이들 값으로부터 구조물의 손상도를 평가하는 알고리즘(에너지소산법)을 개발하였다. 본 연구에서 제안된 에너지소산법은 기존의 방법(고유치변화법과 모드변화법(MAC))과 비교하여 유용성이 입증되었다. 특히 에너지소산법은 실시간 모니터링에 중요한 계측시간과 데이터의 량을 줄일 수 있었고, 자연가진을 이용하여 전체적인 구조물의 거동을 파악하기에 용이하였으며 구조물의 손상 유무를 판단하는 효과적 기법으로 입증되었다.
본 연구에서는 영상기반 딥러닝 및 이미지 프로세싱 기법을 이용한 볼트풀림 손상검출 기법을 제안하였다. 이를 위해 먼저, 딥러닝 및 이미지 프로세싱 기반 볼트풀림 검출 기법을 설계하였다. 영상기반 볼트풀림 검출 기법은 볼트 이미지 검출 과정 및 볼트풀림 각도 추정 과정으로 구성된다. 볼트 이미지의 검출을 위하여 RCNN기반 딥러닝 알고리즘을 이용하였다. 영상의 원근왜곡 교정을 위해 호모그래피 개념을 이용하였으며 볼트풀림 각도를 추정을 위하여 Hough 변환을 이용하였다. 다음으로 제안된 기법의 성능을 검증을 위하여 거더의 볼트 연결부 모형을 대상으로 볼트풀림 손상검출 실험을 수행하였다. 다양한 원근 왜곡 조건에 대하여 RCNN 기반 볼트 검출기와 Hough 변환 기반 볼트풀림 각도 추정기의 성능을 검토하였다.
본 논문에서는 프리스트레스 콘크리트(PSC) 거더교의 긴장력 손실을 예측하기 위한 진동기반 모니터링 체계를 제안하였다. 제안한 체계는 긴장력 손실 경보 단계와 긴장력 손실 정도를 평가하는 단계로 구성하였다. 먼저, 긴장력 손실 경보를 위해 두 위치에서 취득된 주파수 응답의 변화를 사용하여 긴장력 손실의 발생을 모니터링하는 새로운 전역적 손상경보기법을 제안하였다. 제안된 기법은 응답신호의 파워스펙트럼만을 이용하기 때문에 별도의 모드해석과정 없이 실시간으로 손상경보가 가능하다. 다음으로, 긴장력 손실 정도를 평가하기 위하여 고유진동수의 변화로부터 긴장력의 상대적인 손실 정도를 평가할 수 있는 긴장력 손실 예측 기법을 선정하였다. 제안된 체계의 유용성을 축소 모형 PSC 거더에 대한 실험을 통해 평가하였다.
본 연구에서는 최근 계단공사의 시공성 개선을 위하여 새롭게 제안된 Hi-Form 접합부를 대상으로 동특성 정보를 이용하는 계확정기법을 응용하여 접합부의 강성평가를 수행하였으며 해석 시 동 접합부의 합리적인 모델링기법을 제시하였다. 실험 및 해석결과, 균열패턴 및 하중-변형관계 그리고 손상분포로부터 Hi-Form 접합부는 완전한 응력전달을 위한 강접합으로 간주하기 어려운 것으로 나타났으며, 실험결과에 근거하여 Hi-Form 접합부를 약 50%의 강성감소 요소로 모델링 할 것을 제안하였다.
최근 사회 기반 시설물에서 구조물의 안전성 및 적정 성능 수준을 확보하기 위하여 구조물의 결함 빛 노후화에 의한 성능 저하 등을 상시적으로 모니터링하기 위한 관심이 높아지고 있다. 이 중 배관 구조물은 국가 주요 자원의 수송을 책임지는 핵심 사회 기반 시설물임에도 불구하고 지중에 매립된다는 위치적 특성 상 상시적으로 구조물의 상태를 모니터링하기는 매우 어렵다. 또한 배관 구조물에서는 내부 미세 균열에서부터 국부 좌굴, 볼트 풀림, 피로 균열 등과 같이 다양한 형태의 손상이 복합적으로 발생 가능하다. 따라서 본 연구에서는 이러한 복합 손상을 효율적으로 진단하기 위하여 압전센서를 이용한 자가 계측 회로 기반의 유도 초음파 계측 시스템을 복합 손상 진단에 적용하였다. 유도 초음파 자가 계측으로부터 특정 중심 주파수에 해당하는 구조물의 웨이블렛 응답을 계측한다. 복합 손상을 유형별로 분류하기 위하여 유도 초음파 계측으로부터 추출한 특성을 이용하여 손상지수를 계산하고 이를 지도학습 기반 패턴인식 기법에 적용한다. 제안된 기법의 적용성 검토를 위하여 배관 구조물에 인위적으로 다중 손상을 생성시켜 시험을 수행하였다.
뇌 손상 후 급성기에 기능의 자발적인 회복이 일어나지만 환자들은 환측의 상지를 잘 사용하지 못하게 된다. 그 결과 원하는 움직임을 억제하는 상황을 발생시키는데 이것을 학습 무사용 증후군(learned nonu se syndrome)이라 한다. 이러한 학습 무사용 증후군을 치료하기 위해 억제-유도 치료(constraint-induced therapy)가 고안되었다. 억제-유도 치료는 연속되는 몇 주간에 걸쳐 매일 많은 시간 동안 건측의 상지를 묶어두고 환측 상지를 사용하게 하여 기능을 반복 학습하게 함으로써 기능을 증진시키는 방법이다. 이미 여러 연구자들이 경두개 자기자극(transcranial magnetic stimulation), 움직임 관련 피질전위(movement-related cortical potential), 기능적 자기공명 영상기법(functional magnetic resonance imaging) 등을 통하여 억제-유도 치료 후 운동피질영역에서의 재조직화를 보고함으로써 기능 증진과 관련된 회복 기전을 뒷받침하고 있다. 억제-유도 치료의 영역은 확대되어 뇌졸중, 척수손상, 고관절 치환술 후로 하지에서의 기능증진을 위하여 연구가 진행되고 있으며 특히 뇌졸중 후 실어증 환자에서 새로운 방법으로 제시되고 있다. 따라서, 억제-유도 치료는 신경학적인 손상 후 움직임의 재활에 있어서 치료-유도를 통한 중추신경계의 회복에 효과적으로 작용할 수 있다.
SiC가 강화된 금속복합재료는 기존의 금속재료에 비하여 비탄성계수와 비강도가 높기 때문에 자동차 및 항공산업에 많은 응용이 기대되고 있다. 금속복합재료의 파손기구는 적용된 하중에 의한 미시적 손상의 축적에 의해 많은 영향을 받기 때문에 금속복합재료의 광범위한 응용을 위해서는 금속복합재료가 반복 하중을 받을 때 미시적 파손기구를 이해하는 것이 대단히 중요하다. 따라서 본 연구에서는 SiCp/A356 금속복합재료의 미시적 손상 축적을 모니터링 하기 위하여 초음파와 음향방출기법을 적용하였다. 반복하중의 증가에 따라 초음파의 속도와 감쇠의 변화는 각 미시적 손상기구에 따라 3영역으로 나눌 수 있었다. 또한 각 영역에서 발생하는 AE 신호의 특징은 초음파의 속도 및 감쇠 변화와 비교, 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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