임의의 매질에서 음파의 전파는 매질의 고유물성 및 구조적 특성에 영향을 받게 된다. 본 연구는 의공학에서 관심을 가지는 골다공증 진단의 기초 물리적 음향 특성을 이해함에 목적을 두고 있다. 따라서 구조적 특성의 중요한 요소인 매질의 다공성에 초점을 두고 있으며, 비강체의 다공성 물질로써 루사이트 판에 원통 형태의 관을 균일하게 배열시켰고 이 관들의 배열을 다공성 구조로 간주하였다. 다공도는 본 연구에서 의미 있는 범위, 약 $0\%-30\%$에 제한하였으며, 다공도에 따른 음향 특성 변화를 관찰하기 위하여 다공도의 차이를 두었고, 관의 직경에 따른 음향 특성 변화를 관찰하기 위하여 같은 다공도와 두 종류의 관의 크기를 갖는 다공성 루사이트를 제작하였다. 실험은 수중에서 음파의 입사각에 대한 의존도를 배제하기 위하여 수직 입사에 대하여 수행하였고 사용된 주파수는 880kHz이다. 다공도 및 관의 크기의 변화에 따른 음파의 투과 계수의 변화를 관측하여 다공도 및 관의 크기의 변화에 따른 음향특성 변화의 상관 관계를 고찰함으로써 골다공증 진단에의 응용 가능성을 연구하였다.
음향방출기술(acoustic emission technology)은 종래의 기존 비파괴검사법과는 달리 가동중인 설비의 건전성을 평가할 수 있으며 실시간으로 설비 상태의 진단이 가능한 실시간 감시기법이다. 즉 기존 비파괴검사법과는 달리 가동중인 설비에 대해 원격으로 결함을 탐지하고 결함 위치를 판정할 수 있는 연속감시 기능을 가진 비파괴 신기술로 최근 연구개발이 활발히 진행되고 있는 방법이다. 이러한 장점 때문에 대형 산업설비의 각종 기기들에 대한 감시 및 진단에 활용하고 있으며, 그 활용도가 점점 확대되고 있는 추세에 있다. 특히 종합적인 산업설비로 구성되어 있는 발전설비의 진단과 감시에 가장 효과적인 방법이라 할 수 있겠다. 본 논문에서는 원자력 화력 수력발전소 등의 발전설비에 대해 현재 적용중인 음향방출기술과 새로운 적용기술에 대해 서술하였다.
초음파 진단용으로 널리 사용되는 1차원 배열 압전형 초음파 변환기는 변환기내의 인접한 소자들간의 간섭에 의해 그 특성에 많은 영향을 받는다. 따라서 본 연구에서는 유한 요소 해석법을 이용하여 압전형 1차원 배열 의료용 초음파 변환기에서 커프의 충진재와 형상의 변화에 의한 음향간섭 레벨의 경향을 분석하였다. 분석결과는 향후 진단용 초음파 변환기의 최적 설계를 위해 중요한 자료가 될 것이며, 더 나아가 치료용, 비파괴 검사용, 그리고 수중 초음파 변환기에도 적용이 가능할 것이다.
정보통신기술(ICT)를 적용한 스마트팩토리로 불리는 지능형 생산 공장은 각종 센서를 통해 공정 데이터를 실시간으로 수집하고 있다. 이렇게 수집된 데이터를 효과적으로 활용하는 연구가 많이 진행되고 있는데, 본 논문에서는 생산 공정에서 발생되는 음향 신호를 기반으로 공구 상태를 진단하는 기법을 제안한다. 첫 번째로 결함이 있는 공구를 감지할 뿐만 아니라 공회전 및 공정 운용에 따른 다양한 공구 상태를 제시한다. 두 번째로 푸리에 분석을 이용하여 사운드의 전력스펙트럼을 영상으로 표현하고, 데이터에 숨겨진 건강한 패턴을 드러내고, 강조하기 위해 일부 변형을 적용한다. 마지막으로 이렇게 획득한 대비 강화된 PSD 영상은 CNN을 이용해 상태별로 진단한다. 그 결과 제안한 음향 PSD 영상 + CNN 방법은 데이터의 차별화된 특징이 잘 반영되어 공구 상태에 따른 높은 진단 결과를 보여준다.
본 연구에서는 코로나 바이러스 감염증은 음성만으로 빠르게 진단하는 효율적인 방법을 제안하였다. 기존의 딥러닝 기반 방법들의 연산시간과 대용량 학습자료 요구조건을 완화하기 위해서 Separable Transformer(SepTr)의 구조를 개선하여 파라미터의 수를 대폭 감소시키고 빠른 진단을 가능하게 하는 새로운 Strided Convolution Separable Transformer(SC-SepTr)를 제안하였다. 공개 음향 데이터인 Coswara에 대하여 실험을 수행한 결과 제안된 방법은 상대적으로 소규모의 학습자료에 대해서도 Area Under the Curve(AUC) 성능을 보장하면서도 신속하게 진단을 수행할 수 있음을 보였다.
발전소 보일러튜브는 장시간 동안 고온고압하의 기혹한 조건으로 운전됨에 따라 크리프, 열피로와 같은 각종 열화에 의해 누설손상이 발생하고 있다. 이러한 누설손상을 실시간 감시하고 진단하기 위하여 음향방출기술을 이용한 현장적용 연구를 수행하였다. 또한 고장예측 진단기술, 튜브의 수명관리 및 설비 감시에 활용할 수 있도록 음향방출 진단시스템을 개발하여 현장에 설치하고, 보일러 운전상태에 따른 신호측정 및 평가, 누설위치 판별 등에 대해 고찰하였다. 누설감지는 저주파 및 고주파대역의 누설로 구분하여 음향방출신호를 각각 측정 및 평가하였다. 현장적용 연구결과로부터 실시간으로 보일러튜브 상태감시와 누설위치 추적이 가능하였으며, 향후 본 기술을 이용하면 발전설비 안전운전과 발전소 정지에 따른 경제적 손실 예방에 크게 기여할 것으로 기대된다.
고로는 제철소에서 철을 만들어 내는 핵심설비 중 하나로 고온고압 환경에서 냉각과 팽창으로 인한 철피의 손상이 노출되어 있어 대형사고에 대한 발생 가능성이 높아 중점관리가 필요하다. 본 연구에서는 음향방출법을 이용한 대형구조물 안전진단 시스템에 대한 평가를 수행하였다. 특히, 철피 크랙의 성장은 큰 에너지를 수반하게 되어, 음향방출 에너지 파라미터의 급격한 증가로 심각한 손상을 예측하였다. 이러한 결과를 바탕으로 고로의 정비시기를 앞당겨 확인한 결과 실제 크랙을 UT와 병행하여 확인하였다. 본 연구에서는 음향방출법을 이용한 대형 구조물인 철피균열의 심각도에 대한 평가기준을 마련하여 구조물 조기 결함진단 시스템의 활용으로 유용할 것으로 기대된다.
복잡한 회전 기계의 소음 상태 진단을 위한 다양한 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 진동신호를 이용하여 블로워 모터의 효율적이고 객관적인 소음 상태진단을 위한 지수를 개발하였다. 블로워 모터의 이상 시 가장 흔히 나타나는 소음으로 틱/클릭 소음과 톤 소음이 있다. 발생 원인과 소음 특성에 따라 틱/클릭 소음의 상태 진단에는 시간-주파수 분석법을 그리고 톤 소음 상태 진단에는 주파수 영역에서의 평활화 기법을 이용하였다. 개발한 지수를 이용하여 블로워 모터의 소음 상태 진단을 수행하고 이를 전문가에 의한 진단 결과와 비교하였다. 그 결과 약 95 %의 일치율을 보였다.
본 논문에서는 분포정수선로의 간단한 모델을 이용해서, 외부에서 진동을 가했을 때 에 뼈 표면에서 발생하는 굴곡파의 전파속도와 종파의 전파속도를 구할 수 있는 새로운 측 정원리를 제안했다. 이 측정원리를 이용해서, 봉(brass, polymethylmethacrylate)표면에 발생 하는 정재파에 대한 속도의 공간분포를 laser Doppler법으로 측정해서, 각각의 주파수에 대 한 전파속도를 구했다. 이 새로운 측정방법은 in vivo에서 초음파 Doppler법을 이용해서 뼈 의 이상(골다공증, osteoporosis)진단의 가능성을 제시했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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