• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2011.02a
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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.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2011.02a
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• pp.39-39
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• 2011

반도체 생산의 주요 공정 중 하나인 세정 공정은 공정 중 발생하는 여러 가지 부산물에 의한오염을 효과적으로 제거하여 수율 향상에 큰 영향을 미친다. 현재 주로 쓰이는 세정 공정은 습식 세정 공정으로 화학 약품을 이용하지만 패턴 손상 및 웨이퍼 대구경화에 따른 문제 등이 대두되어 이를 대체할 세정 공정의 도입이 요구되고 있다. 이에 따라 건식 세정에 대한 관심이 증가하고 있으며 에어로졸 세정이 대표적 공정으로 개발 되었으나 마이크로 단위의 발생 에어로졸 입경으로 인해 패턴 손상 문제를 해결하지 못하였다. 이러한 문제점을 극복하기 위하여 응축에 의해 형성되는 입자 크기를 줄이는 것에 관한 연구가 진행되어 왔고, 대응 방안으로 개발된 것이 가스 클러스터 세정이다. 가스 클러스터란 작동 기체의 분자가 수십, 수백 개 뭉쳐있는 형태 (cluster)를 뜻하며 이 때 형성된 클러스터는 수 nm 크기를 가진다. 그리고 짧은 시간의 응축에 의해 수십 nm 크기까지 성장하게 된다. 즉, 입자로 성장할 수 있는 시간과 환경을 형성하지 않음으로써 작은 크기의 클러스터에 의해 패턴 사이의 오염물질을 물리적으로 제거하고 다시 기체상 물질로 환원되어 부산물을 남기지 않는 공정이다. 이러한 작동 환경을 조성하기 위해서는 진공도와 노즐 출구 속도에 대한 설계 단계부터의 이론적 연구를 통한 입자 크기 예측과 세정 조건에 따라서 발생하는 클러스터의 크기 분포 특성을 측정하는 것이 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 실시간 저압 환경에서의 측정이 가능하며, 다양한 크기의 입자를 실시간으로 측정할 수 있는 particle beam mass spectrometer (PBMS)를 이용하여 세정 공정 중 발생하는 클러스터의 크기 분포를 측정하는 연구를 수행하였다. 클러스터의 측정은 노즐에 유입되는 유량과 냉매 온도를 변수로 하여 수행하였다. 각각의 조건에 따라서 최빈값은 오차범위 내에서 일정한 것을 확인하였으며, 50 nm 이하의 값으로 가스 클러스터 공정이 패턴 손상 없이 오염입자를 제거할 수 있음을 실험적으로 확인할 수 있었다. 또한 유량의 증가에 따라 세정에 사용되는 클러스터의 입경이 증가하며, 냉매 온도가 낮아질수록 클러스터 입경이 증가하는 경향을 확인할 수 있었다. 클러스터 크기는 오염 입자와의 충돌에 의해 작용하는 힘으로 오염입자를 제거하는 메커니즘을 사용하는 가스 클러스터 세정 장치에 있어 중요성이 크다 할 수 있으며 추후 지속적 연구에 의한 세정 기술의 최적화가 기대된다.

• Proceedings of the KSLP Conference
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• 2003.11a
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• pp.234-235
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• 2003

목적 : 본 연구의 목적은 기질적 조음장애 중 운동구어장애자의 유형에 따른 음운변동 패턴을 연구하여 각 집단만의 신경학적 손상으로 인한 조음운동 패턴을 분석하고자 하는데 있다. 운동구어장애자의 조음 오류에 대해서 SDO(substitution, distortion, omission) 분석적 접근을 하는 것이 일반적이며 따라서 음운변동 분석을 함으로써 이들의 오류패턴의 유형을 찾고, 언어중재 시에 이들의 조음기관 관련 근운동의 훈련을 보다 체계적으로 실시할 수 있을 것이라고 본다. (중략)

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.19 no.2 s.72
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• pp.125-138
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• 2006

The use of system identification approaches for damage detection has been expanded in recent years owing to the advancements in data acquisition system andinformation processing techniques. Soft computing techniques such as neural networks and genetic algorithm have been utilized increasingly for this end due to their excellent pattern recognition capability. In this study, damage detection of bridge structures using neural networks technique based on the modal properties is presented, which can effectively consider the modeling uncertainty in the analysis model from which the training patterns are to be generated. The differences or the ratios of the mode shape components between before and after damage are used as the input to the neural networks in this method, since they are found to be less sensitive to the modeling errors than the mode shapes themselves. Two numerical example analyses on a simple beam and a multi-girder bridge are presented to demonstrate the effectiveness and applicability of the proposed method.

• Land and Housing Review
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• v.2 no.4
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• pp.407-413
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• 2011

This paper reports a novel structural health monitoring (SHM) technique for detecting de-bonding between a concrete beam and CFRP (Carbon Fiber Reinforced Polymer) sheet that is attached to the concrete surface. To achieve this, a multi-scale actuated sensing system with a self-sensing circuit using piezoelectric active sensors is applied to the CFRP laminated concrete beam structure. In this self-sensing based multi-scale actuated sensing, one scale provides a wide frequency-band structural response from the self-sensed impedance measurements and the other scale provides a specific frequency-induced structural wavelet response from the self-sensed guided wave measurement. To quantify the de-bonding levels, the supervised learning-based statistical pattern recognition was implemented by composing a two-dimensional (2D) plane using the damage indices extracted from the impedance and guided wave features.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.26 no.11
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• pp.1630-1636
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• 2022

The results of current method of traffic sign detection gets hindered by environmental conditions and the traffic sign's condition as well. Therefore, in this paper, we propose a method of improving detection performance of damaged traffic signs by utilizing Hopfield Network and Fuzzy Max-Min Neural Network. In this proposed method, the characteristics of damaged traffic signs are analyzed and those characteristics are configured as the training pattern to be used by Fuzzy Max-Min Neural Network to initially classify the characteristics of the traffic signs. The images with initial characteristics that has been classified are restored by using Hopfield Network. The images restored with Hopfield Network are classified by the Fuzzy Max-Min Neural Network onces again to finally classify and detect the damaged traffic signs. 8 traffic signs with varying degrees of damage are used to evaluate the performance of the proposed method which resulted with an average of 38.76% improvement on classification performance than the Fuzzy Max-Min Neural Network.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.11c
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• pp.227-230
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• 2001

본 논문에서는 엘리베이터의 수직 이동 수단에 대한 기능을 최대한 활용하면서 안락한 승차감을 보장하는 엘리베이터의 속도 패턴의 생성에 중점을 두었다. 속도 패턴 발생의 중요한 방법으로 엘리베이터의 사용량과 무게에 따른 부하를 예측 또는 측정하여 부하의 변동량에 따라 필요시 되는 저크의 결정에 퍼지 이론을 적용하며 엘리베이터 탑승객의 승차감에 손상을 주지 않는 범위 내에서 능동적인 모터 속도 패턴을 생성함으로써 부하 해소율를 높이면서 엘리베이터의 움직임을 효율적으로 움직이게 하였다. 또한 승객의 쾌적한 승차감을 위해서 능동적인 감속 절환을 적용하였다. 이러한 여러가지의 속도 패턴 발생을 시뮬레이션하여 각각에 대한 속도 패턴과 효율성, 승차감등을 비교 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Radioactive Waste Society Conference
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• 2011.05a
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• pp.359-360
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• 2011

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.37 no.6
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• pp.556-561
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• 2009

The UAV(Unmanned Aerial Vehicle) that is remotely operating in various and long flight environments must have a very reliable propulsion system. Precise fault diagnosis of the turbo shaft engine for the Smart UAV that has the vertical take-off, landing and forward flight behaviors can promote reliability and availability. This work proposes a new diagnostic method that can identify the faulted components from engine measuring parameter changes using Fuzzy Logic and quantify its faults from the identified fault pattern using Neural Network Algorithms. The proposed diagnostic method can detect not only single fault but also multiple faults.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.16 no.2
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• pp.87-94
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• 2012

A damage estimation method of wind turbine tower using natural frequency and mode shape is presented for effective condition monitoring. Dynamic analysis for a wind turbine was carried out to obtain the response of tower from which modal properties were identified. A neural network was learned based on training patterns generated by the changes of natural frequency and mode shape due to various damages. The changes of modal property were calculated using a program for modal parameter estimation. Damage locations and severities could be successfully estimated for 10 damage cases including multi-damage cases using the trained neural network. The damage severities for very small damages generally tends to be slightly under-estimated however, the identified damage locations agreed reasonably well with the accurate locations. Enhancement of the estimation result for very small damage and verification of the proposed method through experiment will be carried out by further study.