• 한국강구조학회 논문집
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• 제11권1호통권38호
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• pp.79-88
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• 1999

신경망을 이용하여 강박스거더교의 손상을 평가하였다. 최근, 신경망을 이용한 손상평가는 구조공학분야에서 많은 연구가 진행되고 있다. 이것은 기존방법의 한계를 극복하고자 하는 새로운 시도로서 본 연구에서는 강교의 손상평가에 적용되었다. 신경망 학습을 위한 자료는 이동하중에 의한 교량의 가속도 응답으로부터 얻었다. 유한요소모델이 우선 정의되고 여기에 5, 10, 15 및 20%의 손상을 가정하였다. 평가단계에서는 학습한 손상은 물론 학습하지 않은 손상도 잘 감지하였다. 본 연구에서는 손상부위가 몇 개의 부위로 한정되었으며 현장의 적용을 위해서는 보다 많은 연구가 필요하다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제27권4호
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• pp.62-69
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• 2023

본 연구에서는 제강 슬래그 (fine steel slag aggregates, FSSAs) 혼입량에 따른 스마트 보수재료 (smart repair materials, SRMs)의 전기역학적 거동을 조사하였다. SRMs는 보수 품질을 스스로 진단하고 보수 부위의 손상을 자체적으로 감지할 수 있다. FSSAs는 SRMs에 모래 중량 대비 0% (FSSA00), 25% (FSSA25), 그리고 50% (FSSA50) 치환되어 혼입되었다. SRMs의 전기저항률은 일반적으로 압축 응력이 증가함에 따라 감소하였다: 재령 7시간 기준 FSSA25의 전기저항률은 압축 응력이 0에서 22.57 MPa로 증가함에 따라 78.16에서 63.68 kΩ-cm으로 감소하였다. FSSAs의 모래 중량 대비 치환율이 0%에서 25%로 증가함에 따라 재령 7시간 기준 응력 민감도 (stress sensitivity coefficient, SSC)는 매트릭스 내 부분적인 전도성 경로 수의 증가로 인해 0.471에서 0.828 %/MPa로 증가하였다. 하지만, 치환율이 50%까지 증가함에 따라 부분적인 전도성 경로들의 일부가 연속적인 전도성 경로로 변화하여 SSC는 0.828에서 0.649 %/MPa로 감소하였다. SRMs는 보수 부위의 전기저항률만을 측정하는 것으로 보수 품질을 진단하고 보수 부위의 추가 손상을 스스로 감지할 수 있을 뿐만 아니라 구조물의 역학적 성능을 빠르게 회복시킬 수 있을 것으로 기대한다.

• Composites Research
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• 제13권1호
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• pp.89-97
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• 2000

광섬유센서를 이용한 복합적층판의 피로손상 감지 및 진동측정, 그리고 스틸 보에 대한 충격위치 검출에 관한 연구가 수행되었다. 피로과정중의 신호는 복합재료 내에 삽입된 광섬유와 표면에 부착한 광강도형 광섬유센서, 그리고 스트레인게이지로부터 동시에 측정되었다. 진동감지 실험은 복합재료 보의 표면에 광섬유센서를 부착하여 자유진동 및 강제진동 신호를 취득하였다. 충격위치 검출에 관한 실험에서 충격위치는 충격에 의해 발생된 구조물의 진동이 두 센서에 도달하는 시간의 차를 이용하여 구할 수 있다. 광강도형 광섬유센서를 이용하여 반복 피로 신호를 잘 취득할 수 있었으며 스트레인게이지에 비하여 피로저항성이 우수함이 확인되었다. 광섬유센서는 갭센서와 동일하게 진동신호를 감지하였고 구조물에 가해진 충격위치를 비교적 정확히 검출할 수 있었다.

• 비파괴검사학회지
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• 제14권1호
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• pp.16-22
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• 1994

일반적으로 구름 베어링 시스템에 비해 발전용 터어빈이나 내연기관 엔진과 같은 저어널 베어링을 가진 시스템은 상대적으로 대형 설비이거나 더 가혹한 운전조건에서 가동되는 경우가 많다. 이런 회전기계류에서의 베어링의 파손은 설비의 운전 중단 및 관련 설비의 파손까지도 초래할 수 있게 된다. 따라서 이로 인한 보수에 소비되는 시간 및 경제적인 손실등을 피하기 위해서는 저어널 베어링의 조기파손 감지의,역할은 매우 중요하게 된다. 본 연구에서는 음향방출 기술을 이용하여 베어링에서 발생할 수 있는 파손의 조기검출을 위해 실험실용으로 직접 제작한 저어널 베어링 시스템을 이용하여 여러 형태의 비정상 조건을 만들어 가며 실험을 행하였다. 베어링 손상 및 피로의 주 요인으로서는 윤활유 부족, 윤활층에의 이물질의 혼입, 조립 불량 등이 대표적인 원인으로서 알려져 있으며 이에 근거하여 실험 조건을 윤활유에의 이물질 혼입, 윤활유 부족, 그리고 축과 베어링간의 금속간 접촉등의 인위적인 형태로 구성하여 실험하였다. 그 결과로서 음향방출 기술이 저어널 베어링의 조기파손 감지에 매우 효과적인 도구라는 것을 입증하였다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2002년도 봄 학술발표회 논문집
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• pp.267-273
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• 2002

이 논문은 계측신호 분석에 의한 교량구조물의 건전성 모니터링에 관한 것으로, 2 단계 인공신경망을 사용한 구조물의 손상발견 기법에 대하여 제안하고 있다. 첫 번째 단계의 인공신경망은 구조물로부터 측정된 가속도 신호를 입력으로 사용하여 각각의 가속도계로부터 측정된 신호의 변형정도를 나타내는 신호변형지수를 출력하도록 설계되었다. 손상의 발생 여부를 나타내는 첫 번째 단계 인공신경망의 출력값은 다시 두 번째 단계 인공신경망의 입력으로 사용되어 손상의 위치와 정도를 파악하는데 쓰여진다. 모형교량을 사용한 실험으로부터 얻어진 가속도신호를 사용하여 제안된 방법의 타당성을 확인하였으며, 항후 실 교량에 대한 실험을 통하여 현장 적용의 가능성을 확인할 계획이다.

• 멤브레인
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• 제27권3호
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• pp.248-254
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• 2017

내염소성 원생동물인 크립토스포리디움, 지아디아 등 병원성 미생물의 제거에 대한 신뢰성을 확보하기 위해 정수처리 공정에서 막여과 시스템이 각광받고 있으며, 이러한 신뢰성을 보증하기 위해 막 완결성에 대한 연구가 중요시되고 있다. 막 완결성 시험은 크게 직접법과 간접법으로 분류되는데, 직접법 중 압력기반의 시험은 버블포인트 이론을 근간으로 병원성 미생물의 최소 크기인 $3{\mu}m$ 크기 이상을 감지할 수 있는 감도로 USEPA Guidance Manual에서 제시하고 있다. 간접법은 온라인 상태에서 연속적인 운전이 가능하다는 점에서 널리 사용되지만, 직접법에 비해 현저히 낮은 막 손상 감지 감도를 가지고 있으며, 손상 부위를 특정 지을 수 없는 한계가 있기에 이러한 감지 감도를 개선해야 할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 압력 손실 시험에 의한 막 완결성 시험을 통해 막 파단 형태별, 파단 개수, 초기설정압력값에 따른 압력손실률과 LRVDIT 신뢰성 범위를 상호 비교함으로써 막 손상에 따른 감도의 결과를 정량화하여 UCL 기준을 나타내어 비교 평가하였다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제17권1호통권74호
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• pp.1-11
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• 2005

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.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2015년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.215-216
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• 2015

세탁기의 탈수 행정 시, 터브 내 세탁포가 고르게 분포되어 있지 않으면 세탁포가 한쪽방향으로 쏠려 터브가 크게 흔들리는 언밸런스 현상이 발생하게 된다. 이런 언밸런스 현상은 전동기 및 세탁기에 기구적인 손상을 발생시키기 때문에 즉시 감지하여 탈수 행정을 중지시키도록 해야 한다. 본 논문에서는, 세탁기의 언밸런스 현상이 발생 시 나타나는 전동기의 기계적인 주파수를 갖는 전류 리플을 가변 밴드패스 필터를 이용하여 측정한다. 측정된 전류 리플을 바탕으로 언밸런스 현상을 감지하는 알고리즘을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.1055-1058
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• 2021

2019년 산업재해 현황 분석 결과 복장, 보호구의 잘못 사용으로 사고가 발생한 비율이 20%로 높은 비율을 차지했고, 전체 사고자 중 두부 손상을 입은 비율이 41%로 가장 높은 비율을 보였다[1]. 고용 노동부가 발표한 '건설현장 추락위험 일제점검 결과(2021.7)'에서는 안전모 미착용 근로자가 32.6%를 차지하였다[2]. 우리는 ICT기술을 활용해 안전모의 기능개선 가능성을 확인하였고, 안전사고를 예방하고, 빠르게 감지할 수 있는 스마트 안전모를 개발하고자 하였다. 그리고 본 연구를 통해 IoT 센서들과 딥러닝 영상분석을 이용한 스마트 안전모 서비스는 작업 전 부정착용 방지, 작업 중 위험감지, 사고 발생 시 빠른 감지를 통한 신속한 대처를 목표로 하여, 안전한 작업환경을 만들 수 있는 가능성을 제시하고자 한다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2011년도 제41회 하계 정기 학술대회 초록집
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• pp.238-238
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• 2011

Ion sensitive field effect transistor (ISFET)는 용액의 이온 농도를 측정하는 반도체 센서로, 1970년 Bergveld에 의해 처음으로 제안되었다. ISFET가 제안된 이래로, 제조공정이 간단하고 감지막의 감지 특성 평가가 용이한 electrolyte-insulator-semiconductor (EIS) pH센서 또한 지속적으로 연구되었다. EIS pH센서는 작은 소자 크기, 견고한 구조, 빠른 응답속도와 CMOS공정과의 호환성이 좋다는 장점이 있다. EIS 또는 ISFET 센서를 이용하여 생물학적 요소의 신호 감지 특성을 평가함에 있어 소자의 signal to noise 비율이 우수해야 한다. EIS pH센서의 높은 signal to noise 비율을 얻기 위해, 소자의 표면적을 증가시키거나 감지막으로 유전상수가 높은 물질을 사용하여 출력 특성을 향상시켜야 한다. 본 연구에서는 trench구조와 SiO2/HfO2/Al2O3 (OHA) 적층 감지막을 갖는 EIS pH센서를 제작하여 출력 특성을 증가시키는 실험을 실시하였다. 120 nm, 380 nm, 780 nm의 다양한 깊이를 가진 trench를 형성하였으며, trench 깊이에 따른 출력특성을 비교하였다. 또한, 제작된 EIS 소자의 pH감지 특성을 분석하였다. 제작된 EIS소자의 감지막 중 SiO2는 Si와 high-k물질의 계면 상태를 보완하기 위한 완충막으로 성장되었고, HfO2는 높은 유전상수를 가지고 있어 signal to noise 비율을 향상시키는 물질로 증착되었다. 최종적으로 Al2O3는 pH용액과의 화학적 손상을 막기 위한 물질로 증착되었다. 실험 결과, trench 깊이가 깊어질수록 출력값이 증가하였고 이는 signal to noise 비율이 향상되는 것을 의미한다. 결론적으로 trench 형성을 통한 표면적 증가와 high-k물질을 적층한 감지막으로 인해 높은 출력 특성을 갖는 우수한 EIS 바이오센서를 제작할 수 있었다.