• Journal of KSNVE
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• v.6 no.3
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• pp.267-273
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• 1996

이 글은 소음 진동분야에 종사하는 분들에게 압전형 지능구조물을 소개하면서 소음 분야의 응용예 및 활용 가능성 그리고 앞으로의 과제들을 알리고자 한다. 지능 구조물이란 감지기(sensor)와 가진기(actuator) 그리고 제어기(control logic)가 구조물에 합해져서 능동적인 기능을 갖고 있는 것으로서 주위 환경의 변화를 감지하여 이에 대처하는 거동을 하는 구조물이다. 예를 들어, 기계적인 지능구조물은 그 위치 나 속도 또는 구조물의 강성도나 감쇠 성질을 변화시키는 구조물이다. 따라서 이러한 적응력을 갖춘 구조물은 많은 공학 분야에 큰 영향을 주고 있으며 소음제어 분야에 있어서도 큰 기대가 된다.

• Journal of KSNVE
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• v.6 no.1
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• pp.4-10
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• 1996

최근 지능재료 시스템 및 구조물(intelligentmaterial systems and structures)에 대한 연구가 전세계적으로 활발히 진행되고 있다. 이는 새로 창출된 연구개발 분야로서 현재와 가까운 장래에 국가기간 시설의 기능을 향상 시킬 수 있는 큰 잠재력을 갖고 있다. 지능재료 시스템 및 구조물은 시스템 성능의 극대화, 외부 환경변화에 대한 적응능력 그리고 유지비용의 최소화를 꾀할 수 있는 공학적 시스템 이다. 따라서, 이 지능재료 시스템 및 구조물에 대한 연구 개발 및 구현은 국가 기간 시설 재건축과 기능 향상에 커다란 이득을 가져올 수 있다. 빌딩, 다리, 수송로의 설계에 있어서 지능재료 시스템 및 구조물은 기능의 향상과 더불어 전체적 유지비용 의 감소를 가져올 수 있다. 지능재료 시스템은 형상기억합금 또는 압전재료와 같은 단일 재료를 말하기 보다는 이 재료들이 기능적으로 함께 통합된 시스템을 말한다. 기간 시설의 단순화와 시스템 건축비용의 감소 그리고 유지비용의 최소화를 위하여 지능재료 시스템 및 구조물은 설계와 건축에서 혁신적인 재료를 이용하여 구현되고 있다. 본 글에서 최근 미국 NSF(National Science Foundation) 워크샵에서 발표된 지능재료 시스템 및 구조물에 대한 비용을 바탕으로 이 기술이 국가 기간시설 첨단화 에 어떻게 적용되는가를 기술하고자 한다.

• The Science & Technology
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• v.31 no.6 s.349
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• pp.80-81
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• 1998

지능구조물은 구조물 자체에 감지기와 작동기가 내장되어 있고, 이를 이용하여 사람이 원하는대로 시스템이 동작하도록 명령을 내리는 제어기도 내장돼 외부 상황에 능동적으로 대처할 수 있는 구조물을 말한다. 동국대 기계공학과 곽문규교수는 지능구조물의 진동제어연구로 미국 버지니아 공대에서 박사학위를 받았으며 미 공군으로부터 인공위성관련 연구용역을 받아 관심을 모으고 있다.

• Computational Structural Engineering
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• v.16 no.3
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• pp.7-17
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• 2003

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.415-420
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• 1999

본 연구의 목적은 SEA모델링 기법을 이용하여 시스템 응답 특성을 예측 하는데 있어서 연견 손실 계수(coupling loss factor). 내부 손실 계수(internal loss factor)와 같은 주요 변수의 값을 압전 지능 구조물을 이용하여 도출 하는 .것이다. 관심 주파수 대역에서 임피던스(impedance) 해석기를 이용해 압전 지능 구조물의 임피던스를 측정하고 랜덤 가진 시 압전 지능 구조물의 부하전압을 측정, 시스템에 가해지는 전기적 파워를 구하였다. 이 값을 전기-기계적 연결 계수(electro-mechanical coupling coefficient)를 이용 기계적 파워로 상사 시키고 이때 시스템에 저장되는 에너지를 가속도계를 이용해 측정 하였다. 이 결과 값을 이용하여 연결 손실 계수와 내부 손실 계수를 구하여 보았다. 또한 이론식을 이용하여 얻은 이론 값과 기존의 가진기(shaker)를 이용하여 얻은 실험 값과 비교 분석 하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 1995.10a
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• pp.249-253
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• 1995

본 연구에서는 잠재적 응용성이 큰 ER유체와 압전필름을 액튜에이터로 하는 하이브리드형 지능구조물을 제안한 후 능동 진동제어를 실시하였다. 먼저 중공(hollow)의 샌드위치 형태 복합재료(glass/epoxy)보에 ER유체와 압전필름을 각각 삽입과 접착을 하여 하이브리드형 지능구조물을 제작하였다. 그리고 각 매체의 액튜에이팅 특성을 고려하여, ER유체 액튜에이터(ERFA)는 전장부하 함수로 도출되는 구조물의 주파수응답을 특징으로 하였고, 압전필름 액튜에이터(PFA)는 신경 슬라이딩 모드 제어기 (neuro sliding mode controller : NSC)를 적용하였다. 이 두 액튜에이터가 동시에 작동하는 능동 진동제어계를 실험적으로 구현한 후 과도응답과 강제 응답에 대한 진동제어 성능을 단일 액튜에이터 작동시와 비교 고찰하여 제시된 하이브리드 액튜에이팅의 효과를 입증하였다.

• Computational Structural Engineering
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• v.11 no.3
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• pp.213-228
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• 1998

구조설계 과정에서 설계대안을 효율적으로 생성하여 평가하면서, 특히 다목적 환경 속에서 최적구조의 위상과 부재의 치수까지 동시에 결정할 수 있는 새로운 방식을 제시하고자 한다. 설계자가 설계대안을 생성하기 위해 설계자의 경험과 노하우를 체계적으로 구축해 놓고 이를 적절한 시기에 활용할 수 있게 하는 방법으로는 인공지능 기술의 하나인 사례기반 추론 기법을 사용하였다. 이와 더불어, 설계대안들 간의 효율적인 비교와 평가를 위해서 구조물의 계층적인 면을 고려한 새로운 유전적인 표현법을 개발하였다. 여기에 기존의 유전적 표현법을 변경시켜 생긴 여분의 효과와 계층적인 특징을 가지는 Structured Genetic Algorithm(StrGA)를 변형시켜서 사례기반 추론에 의해 생성된 설계대안들을 표현하였다. 일반적인 구조설계 과정에서는 구조물을 평가하는 기준이 여러 개가 존재하므로, 모든 대안들을 동시에 최적화 하는 과정에 Multicriteria Optimization for Genetic Algorithm(MOGA)를 병합하였다. 본 논문에서는 인공지능 기술을 이용하여 구조물의 위상설계를 할 수 있는 새로운 방법을 제안하여 그 유용성을 truss 설계문제에 대해 검토하였다.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1996.05a
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• pp.608-613
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• 1996

본 논문에서는 고온, 고압, 그리고 방사능 준위가 높은 원자력발전소 구조물의 극한환경(Hazardous Environments)에서의 점검 및 보수에 대한 작업자의 훈련을 위해 지능형 상호협조 훈련시스템 (COINS-I: COoperative INtelligent training System-I)의 개념모델을 제안하였다. 비교적 방사능준위가 높은 격납용시 구조물과 보조(Auxiliary) 빌딩을 일차적 극한작업환경으로 설정하였다. 격납용기 구조물과 보조빌딩에 대한 가상발전소 환경(Virtual Plant Environments)을 모델링하여, 극한환경에서의 점검 및 보수훈련 Pilot 연구를 COINS-I의 개발목적으로 하였다. COINS-I은 점검, 보수훈련을 위한 가상발전소 환경을 갖는 극한작업 시뮬레이터, 지능형 Tutoring 기능을 갖는 극한작업 훈련프로그램, 3차원 가상인터페이스 등의 훈련장비를 갖는 훈련설비로 구성된다. COINS-I을 통한 교육 및 훈련 궁극적으로 작업자가 경험치 못한 극한작업(예를들면, 원자로해체, 중대사고, Life-extension 등)의 가상 시뮬레이션을 통한 훈련이 가능하여 방사능 피폭량을 저감하며, 극한작업 자동화를 위한 연구에의 활용이라 하겠다.

• 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 KSR Conference
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• 2003.05a
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• pp.712-717
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• 2003

지능 재료를 이용한 디바이스는 자연계에 존재하는 생명체와 같이 내.외부 환경 변화에 대응하여 스스로 변하는 능동적 기능을 갖고 있기 때문에 시스템 성능의 극대화 및 유지비용의 최소화를 가져오게 된다. 이러한 지능재료 기술은 지난 10여년 전부터 연구되었는데 대표적인 웅용을 보면, 산업, 항공, 교통, 운송 분야의 능동 소음 및 반능동 진동제어; 복합 재료 손상위치 탐지시스템, 손상구조 건전성 평가시스템, 교량, 저장탱크, 건물, 유조선, 대형 구조물의 건전성 평가 시스템; 초정밀 직진 안내기구, 나노 스테이지, 절삭오차 보정용 엑츄에이터, 초음파 회전모터, 지능유압 서보밸브, 변형 거울 등의 모터/엑츄에이터; 자동차 엔진 성능제어, 흡배기구 압력측정, 가속도 센서, 자이로센서, 에어백 센서, 타이어 센서 등의 지능 MEMS/NEMS 센서; electronic article 정찰, 도서태그, 비접촉 항공 운송물 분류 및 보안시스템, 전자 운전자 식별시스템, 광섬유 건물 보안 시스템, 지능 신경망 형상 인식 시스템 등의 보안 시스템; 지능항공기 구조물, 인공위성안테나, 헬리콥터 회전익 등의 형상제어가 있다. 본 논문에서는 지능재료 기술을 정리하고 차세대 철도차량 기술에 지금까지 적용한 예를 소개하며 향후 적용할 수 있는 분야들을 가능성 및 실용성 면에서 소개하고자 한다.