• 한국음향학회지
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• 제22권7호
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• pp.585-591
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• 2003

본 연구에서는 소형화 및 경량화의 특성을 가진 Fabry-Perot형 간섭계를 구성하였다. 음향이 광섬유의 횡방향으로 감지되도록 센서 헤드부를 1㎝정도로 제작하고 총 길이가 9.5㎝인 광섬유의 양단을 단순 지지토록 하였다. 센서의 음향 감지특성을 관찰하기 위하여 무지향성 스피커를 이용하여 음향신호를 인가하였다 횡방향으로 입력된 음향 신호를 광섬유 센서와 마이크로폰이 감지한 신호를 비교하였다. 1㎑ 이하의 신호에서는 광섬유 센서가 마이크로폰보다 감지 특성이 좋으나 2 ㎑에서는 광섬유센서의 감지 특성이 감소하였다. 이것은 제작된 광섬유 센서의 지지구조의 특성을 나타낸 것이며 실험을 통하여 Fabry-Perot 간섭계용 센서는 횡방향의 음향을 잘 감지함을 확인하였다. 이러한 형태의 센서는 지능구조물의 건강진단 모니터링 분야에도 적용가능 하리라 판단된다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.84-90
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• 2022

공작기계 상태 진단은 기계의 상태를 자동으로 감지하는 프로세스이다. 실제로 가공의 효율과 제조공정에서 제품의 품질은 공구 상태에 영향을 받으며 마모 및 파손된 공구는 공정 성능에 보다 심각한 문제를 일으키고 제품의 품질 저하를 일으킬 수 있다. 따라서 적절한 시기에 공구가 교체될 수 있도록 공구 마모 진행 및 공정 중 파손 방지 시스템 개발이 필요하다. 본 논문에서는 공구의 적절한 교체 시기 등을 진단하기 위해 딥러닝 기반의 계층적 컨볼루션 신경망을 이용하여 5가지 공구 상태를 진단하는 방법을 제안한다. 기계가 공작물을 절삭할 때 발생하는 1차원 음향 신호를 주파수 기반의 전력스펙트럼밀도 2차원 영상으로 변환하여 컨볼루션 신경망의 입력으로 사용한다. 학습 모델은 계층적 3단계를 거쳐 5가지 공구 상태를 진단한다. 제안한 방법은 기존의 방법과 비교하여 높은 정확도를 보였고, 실시간 연동을 통해 다양한 공작기계를 모니터링할 수 있는 스마트팩토리 고장 진단 시스템에 활용할 수 있을 것이다.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2001년도 기술교육위원회 창립총회 및 학술대회 의료기기전시회
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• pp.60-66
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• 2001

절연체 내부의 보이드로 인하여 부분방전이 발생하면 국부파괴와 완전절연파괴의 원인이 된다. 부분방전으로 생기는 트리잉은 절연재료를 열화 시키고 절연 수명을 단축시키는 중요한 원인이 되므로 절연파괴를 미연에 하여 절연재료 수명을 예측할 수 있는 방법에 대한 연구는 매우 중요하다. 이러한 관점에서 본 연구는 부분방전 및 음향방출 시스템을 이용한 컴퓨터 시스템을 개발하여 각 시스템의 장점을 이용함으로써 열화진단을 실시하였다. 부분방전 시스템의 장점은 음향에 비하여 검출 신호가 양호하고, 고전압 절연 장치의 신뢰성을 평가하기에 적합하다. 또한 음향방출 시스템의 장점은 전자기의 영향을 받지 않고, 열화 과정을 실시간으로 관찰할 수 있다는 것이다. 이 두 가지의 장점을 복합적으로 이용하면 절연재료 내부에서 발생하는 트리의 위치와 부분방전을 효과적으로 할 수 있다. 열화분석 방법으로 먼저 부분방전 펄스와 음향방출 펄스를 희귀분석하여 T검정에 의한 상관계수와 결정계수를 구하여 비교해본 결과 부분방전과 음향방출 펄스는 대체적으로 비슷한 형태를 보였다. 이것은 Yoshimura와 Fujita의 연구 결과와 일치하였다.

• 비파괴검사학회지
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• 제23권3호
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• pp.205-211
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• 2003

구조물의 안전성평가와 관련하여 비파괴평가 방법 중에서 음향방출 (acoustic emission, AE)기법에 의한 비파괴적 결함 발생 검출 기법은 다른 기법에 비해 비교적 새로운 평가기술로서 구조물의 이상 유무를 조기에 진단하고 주기적으로 감시할 수 있는 온-라인 모니터링에 적합하다. 그러나 한편, 국내에서는 아직까지 이에 대한 체계적인 연구가 미비한 실정이며, 대부분 값비싼 외국 시스템을 도입하여 사용하고 있는 실정이다 뿐 만 아니라 기존의 음향방출 시스템은 장치의 특성상 시스템이 매우 복잡하고 가격이 고가인 관계로 다양한 산업분야에서 실제 현장에 적용하기가 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 기존의 음향방출 시스템이 가지고 있던 불필요한 낭비적인 요소들을 제거하고 실제 산업현장에 부합하는 위치표정 시스템을 개발하고자 하였다. 한편, 기존의 AE 시스템들은 위치표정을 위한 신호분석이 난해할 뿐만 아니라 박판 구조물의 경우는 위치표정이 매우 어렵다. 본 연구에서는 시간-주파수 해석에 널리 사용되고 있는 웨이블릿 기법을 이용하여 보다 정확한 위치표정을 진단하는 기법을 수행하였다.

• 전기의세계
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• 제46권8호
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• pp.34-40
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• 1997

케이블 시스템의 사고는 예방 진단에 근거한 정확한 진단으로 피할 수 있으며, 잔여수명 예측 기술은 진단 방법의 체계적인 적용에 의해 향상될 수 있다. 따라서 본 고에서는 케이블 시스템 진단 방법의 체계적인 개발을 위해서 60 kV급 이상의 종이 절연 혹은 고분자 절연 전력 케이블과 그 접속 자재에 대해서만 진단 방법을 개략적으로 소개만하고 있으며 수트리에 관련된 열화, 절연체의 열화를 제외한 모든 열화현상과 DC 케이블에 대해서는 언급을 하지 않았다. 회전기 고체절연체의 열화에 의해 야기되는 변화는 회전기 진동을 발생 시키고, 진동은 기계에 심각한 손상을 발생시킨다. 회전기의 절연열화 진단은 유전손실, 유전율, 음향 등의 측정/분석으로 가능하고 적용 방법은 on-line/off-line으로 가능하다. 절연 시스템의 열화정도 판정은 회전기의 적절한 보수시기의 판단을 가능하게 하여 유지 보수비의 절감 및 회전기의 수명연장을 가능하게 할 것이다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2004년도 춘계학술발표대회 논문집 제23권 1호
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• pp.341-344
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• 2004

발전소에서 운전 중인 발전 설비의 장비 및 기계의 동작, 감시, 진단은 매우 중요한 일이다. 발전소의 이상 감지를 위해 상태 모니터링이 사용되며, 이상이 발생되었을 때 고장의 원인을 분석하고 적절한 조치를 계획하기 위한 이상 진단 과정을 따르게 된다. 본 논문에서는 산업 현장에서 기기들의 운전시에 발생하는 기기 발생 음을 획득하여 정상/비정상을 판정하기 위한 알고리듬에 대하여 연구하였다. 사운드 감시(Sound Monitoring) 기술은 관측된 신호를 acoustic event로 분류하는 것과 분류된 이벤트를 정상 또는 비정상으로 구분하는 두 가지 과정으로 진행할 수 있다. 기존의 기술들은 주파수 분석과 패턴 인식의 방법으로 간단하게 적용되어 왔으며, 본 논문에서는 K-means clustering 알고리듬을 이용하여 사운드를 acoustic event로 분류하고 분류된 사운드를 정상 또는 비정상으로 구분하는 알고리듬을 개발하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2004년도 추계학술발표대회논문집 제23권 2호
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• pp.349-350
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• 2004

매질 내부로 전파하는 초음파는 점성손실(viscous loss), 열전도 손실(heat conduction loss) 둥 다양한 상호작용을 통해 흡수되어 열에너지로 변환되기 때문에 매질 내의 온도 변화를 발생시킨다. 본 논문에서는 RTV 고무 내부에 47 개의 열전대를 장착하여 초음파 영상 진단기로부터 발생되는 초음파 음장에 따른 각 열전대의 채널별 온도변화의 측정결과를 제시하였다.

• 한국음향학회지
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• 제22권8호
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• pp.622-628
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• 2003

최근 안과 또는 피부과의 의료진단분야에 도입하기 위한 수십 μm 이하의 높은 공간분해능을 갖는 수십 MHz 대역의 초음파 트랜스듀서에 대한 연구가 활발히 수행되고 있다. 본 해설에서는 그 연구의 배경 및 트랜스듀서의 구조와 특성, 그리고 그것을 이용하여 얻은 영상에 대하여 간략하게 소개하였다.

• 전기저널
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• 4호통권112호
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• pp.92-98
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• 1986

에너지절약이 중요시되고 있는 시대적 배경하에서 모든 설비에 있어서 시스템토틀로서의 고효율화가 중요한 테마로 되고 있다. 또한 최근의 설비는 기기계가 소형화, 대용량화하는 한편제어계는 복잡화, 고도화되고 있으며 운용의 평이화와 보전의 전문화가 발달되고 있다. 만일 설비장해가 발생했을 때에는 그 복구에 많은 시간과 경비를 필요로 할 뿐만 아니라 설비이동이 연속화되는 상황하에서는 장해나 메인터넌에 의한 설비정지는 생산성이나 품질의 저하에 크게 영향을 미친다. 따라서 설비를 계획할 경우에는 설계에서 건설, 운용, 보전, 폐기 또는 경신까지를 토틀로 포착하여 라이프사이클코스트를 최소로 하기 위한 검토가 되는 경우가 많아지고 있다. 설비 자체의 라이프사이클은 그 설계단계에서 거의 결정되는데 생산시스템(생산라인까지를 포함시킨 설비시스템)의 시점에서 라이프사이클코스트를 최소로 하기 위해서는 설비의 보전기술이 주요한 펙터가 된다. 여기서는 이 중요한 보전기술에 대하여 전원설비의 보전과 고장진단을 중심으로 해설하는 동시에 최근 일본의 NHK에서 개발한 음향분석에 의한 자가발전장치의 고장진단에 대하여 그 개요를 소개한다.

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 2003년도 추계학술대회
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• pp.137-142
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• 2003

A fundamental study for developing a system of fault diagnosis of a pump is performed by using neural network. The acoustic signals were obtained and converted to frequency domain for normal products and artificially deformed products. The signals were obtained in various driving frequencies in order to obtain many types of data from a limited number of pumps. The acoustic data in frequency domain were managed to multiples of real driving frequency with the aim of easy comparison. The neural network model used in this study was 3-layer type composed of input, hidden, and output layer. The normalized amplitudes at the multiples of real driving frequency were chosen as units of input layer, Various sets of teach signals made from original data by eliminating some random cases were used in the training. The average errors were approximately proportional to the number of untaught data. The results showed neural network trained by acoustic signals can be used as a simple method far a detection of machine malfunction or fault diagnosis.