• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.8-16
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• 2017

줄넘기와 같은 반복적인 운동들의 횟수를 측정하는 방법은 다양하다. 그 중 대표적으로 가속도 센서의 가속도 값 또는 자이로스코프 센서의 각속도 값을 이용하여 파형과 데이터의 특징을 추출하고 선택한 후 선택한 특징을 알고리즘에 적용하여 측정하는 방법이 있다. 하지만 고정되지 않고 유동적인 운동들은 다양한 변수가 존재한다. 이러한 경우의 수를 하나의 센서만으로 찾기 쉽지 않으며, 잡음과 진동에 취약한 가속도계와 드리프트 현상이 발생하는 각속도의 문제점으로 인하여 정확한 줄넘기 개수를 세는데 다소 정확도가 떨어지는 현상이 발생한다. 본 논문에서는 기존의 방식인 단일 센서만의 값으로 회전운동을 검출하는 방법의 문제점을 개선하기 위해 가속도와 각속도의 데이터값에 상보 필터를 적용하고, 가속도와 각속도 값이 상호보완 하여 서로의 문제점을 최소화하여 보다 정확한 개수를 측정할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 센서 값의 특징만을 보고 판단하는 방법과 비교하여 정확하게 줄넘기 개수를 측정하는 것을 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권10호
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• pp.473-478
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• 2017

드론은 비행 목적을 달성하기 위해 고도 유지를 필요로 하는 경우가 많다. 일반적으로 드론의 고도 유지 기능은 현재 측정되는 고도 정보에 따라 드론을 상승시키거나 하강시키는 작업을 반복하는 것을 의미한다. 고도 유지 중에 모터 속도 차이로 인한 추력의 불균형이나 바람 등의 외적 요인으로 인해 드론의 고도가 계속 변한다. 그럼에도 불구하고 고도를 유지하기 위해서는 기본적으로 계속해서 변하는 드론의 고도를 정확하게 측정해야 한다. 드론의 고도 측정 방법은 일반적으로 가속도센서를 사용한다. 이 방법은 적분 오차 누적으로 인한 측정값이 발산하는 문제와 드론의 기체 진동조차 고도 변화로 인지하는 문제가 존재한다. 그래서 상용 드론이나 기존 연구에서는 가속도센서를 제외한 별도의 센서를 추가하여 고도 측정에 사용한다. 그러나 추가하는 센서 대부분은 측정거리에 제한이 있으며 여러 센서들을 같이 사용하는 경우 센서 값들의 연산 처리가 많아져 고도 측정 속도가 지연될 우려가 있다. 따라서 드론의 고도 유지, 고도 측정 성능에 영향을 주지 않으면서 정확한 고도를 측정할 수 있는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 가속도센서를 이용하는 일반적인 고도 측정 방법을 개선한 측정 알고리즘을 제안하고 본 알고리즘을 적용한 결과로 고도 유지와 고도 측정의 정확성이 향상됨을 보인다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제19권2호
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• pp.84-90
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• 2016

신규 센서의 성능과 노후화된 센서의 성능 평가를 하는 것은 지진 감시 및 지진연구에 있어서 매우 중요하다고 할 수 있다. 특히 센서 주파수 응답은 지진자료의 보정을 위해서 필수적으로 사용되고 있다. 이 연구에서는 주파수 스펙트럼비를 이용한 지진 기록계의 보정 방법과 시간영역 대역통과필터(bandpass filter)와 힐버트(Hilbert) 변환을 이용한 지진계 주파수 응답을 계산하는 방법을 제시하고자 하였다. 실내 진동대 실험에서 가속도 센서(CMG-5T 1g, 2g 센서)를 설치하고 제안된 방법으로 센서 주파수 응답스펙트럼을 구하였을 때 좋은 결과를 얻을 수 있었다. 또한 2011년 도호쿠 대지진에 대하여 서울대학교 관측소(SNU)의 STS-2와 ES-T에서 얻어진 자료에 대하여 제안된 방법을 적용한 결과 STS-2 광대역 센서의 저주파수 대역에 대한 주파수 응답을 얻을 수 있었다. 대역통과필터와 힐버트 변환 방법을 이용할 경우, 주파수 스펙트럼비를 이용한 방법보다 신호대 잡음이 낮은 부분에서도 명확한 주파수 응답스펙트럼을 보여주었다.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권1호
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• pp.251-266
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• 2022

Structural Health Monitoring (SHM) of critical infrastructure comprises a major pillar of maintenance management, shielding public safety and economic sustainability. Although SHM is usually associated with data-driven metrics and thresholds, expert judgement is essential, especially in cases where erroneous predictions can bear casualties or substantial economic loss. Considering that visual inspections are time consuming and potentially subjective, artificial-intelligence tools may be leveraged in order to minimize the inspection effort and provide objective outcomes. In this context, timely detection of sensor malfunctioning is crucial in preventing inaccurate assessment and false alarms. The present work introduces a sensor-fault detection and interpretation framework, based on the well-established support-vector machine scheme for anomaly detection, combined with a coalitional game-theory approach. The proposed framework is implemented in two datasets, provided along the 1st International Project Competition for Structural Health Monitoring (IPC-SHM 2020), comprising acceleration and cable-load measurements from two real cable-stayed bridges. The results demonstrate good predictive performance and highlight the potential for seamless adaption of the algorithm to intrinsically different data domains. For the first time, the term "decision trajectories", originating from the field of cognitive sciences, is introduced and applied in the context of SHM. This provides an intuitive and comprehensive illustration of the impact of individual features, along with an elaboration on feature dependencies that drive individual model predictions. Overall, the proposed framework provides an easy-to-train, application-agnostic and interpretable anomaly detector, which can be integrated into the preprocessing part of various SHM and condition-monitoring applications, offering a first screening of the sensor health prior to further analysis.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제15권6호
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• pp.731-737
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• 2005

This paper evaluates dynamic performance of a cab over type large-sized truck for estimating the effects of frame's torsional characteristics using a computer model. The computer model considers two mounting methods of frame, flange mounting and web mounting. Frame is modeled by finite elements using MSC/NASTRAN In order to consider the flexibility of frame. The torsional test of the frame is conducted In order to validate the modeled finite element model. A load cell is used to measure the load applied to the frame. An angle sensor is used to measure the torsional angle. An actuator is used to apply a load to the frame. To estimate the effects of frame's torsional characteristics on dynamic performance, simulations are performed with the flange mounting and web mounting frame. Simulation results show that the web mounting frame's variations of roll angle, lateral acceleration, and yaw rate are larger than the flange mounting frame's variations, especially in the high velocity and the second part of the double lane course.

• 한국항행학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.653-658
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• 2008

자동차에 적용되는 각종 전자 부품의 복잡도는 21세기를 맞이하면서 급속도로 변화하고 있다. 특히, 각종 전기, 전자 시스템의 급증은 자동차의 안전과 직결되는 문제로 인식되고 있다. 차량의 전장 및 전자부품을 연결해주는 커넥터는 인간의 신경망과 같아서 조그마한 접촉 불량도 차량의 운전에 심각한 영향을 미칠 수 있다. 차량의 진동과 커넥터 단자의 열 변형으로 인한 프레팅 부식은 산화막을 형성하여 접촉저항을 증가시키고 특히 산화층은 진접촉면적의 감소와 상승저항 등 터널 효과에서 급격한 상승을 보이는 결과로 제어신호를 왜곡하여 작동기의 동작오류를 초례한다. 본 논문에서는 이러한 프레팅 부식 현상을 검증하기 위한 주석으로 도금된 구리 커넥터에 스텝핑 모터를 사용하여 일정한 변위를 갖는 미세 진동을 유발하여 프레핑 부식의 진행과 접촉저항의 변화를 고찰하여 이에 대한 대비책을 강구하고자 한다.

• 한국해양공학회:학술대회논문집
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• 한국해양공학회 2003년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.168-171
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• 2003

We introduced a small-sized automatic model helicopter for using in the remote sensing. The feature of our helicopter system is that the helicopter system is realized using commercialized radio-controlled model helicopter, whose payload is 1.5 kg. Therefore, our system has may benefits when apply our system to practical tasks. The compactness and light-weight of our system is realized by the introduction of our original technique to suppress the vibration noise using a slimy material as well as the introduction of latest sensors and semiconductor products. Submerging the acceleration sensor into a slimy material, moise ratio is highly improved. In this paper, we show an experimental results for the effect of our orignal technique to remove the vibration noise of helicopter. The result of hovering flying test shows the effectiveness of our system.

• 센서학회지
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• 제19권3호
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• pp.209-213
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• 2010

This paper describes the fabrication and characteristics of AlN piezoelectric MPG(micro power generator). The micro energy harvester was fabricated to convert ambient vibration energy to electrical power as a AlN piezoelectric cantilever with Si proof-mass. To be compatible with CMOS process, AlN thin film was grown at low temperature by RF magnetron sputtering and micro power generators were fabricated by MEMS technologies. X-ray diffraction pattern proved that the grown AlN film had highly(002) orientation with low value of FWHM(full width at the half maximum, $\theta=0.276^{\circ}$) in the rocking curve around(002) reflections. The implemented harvester showed the $198.5\;{\mu}m$ highest membrane displacement and generated 6.4 nW of electrical power to $80\;k{\Omega}$ resistive load with $22.6\;mV_{rms}$ voltage from 1.0 G acceleration at its resonant frequency of 389 Hz. From these results, the AlN piezoelectric MPG will be possible to suitable with the batch process and confirm the possibility for power supply in portable, mobile and wearable microsystems.

• Tribology and Lubricants
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• 제30권6호
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• pp.356-363
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• 2014

Marine diesel engines operate in environments in which damage easily occurs from corrosion. Recently, damage to cylinder liners has increased from corrosion wear caused by increased engine power. This damage can cause serious problems in the economy. Thus, many researchers have treated and studied damaged cylinder liners. However, a method is necessary for real-time monitoring of damage to cylinder liners during operation of the engine, before serious damage can occur. This study carries out reciprocating friction and wear tests on a cast iron specimen under various corrosion atmospheres and verifies the variations of friction coefficient and friction surface. Additionally, the friction coefficient and friction status are predicted by using a neural network that learns the vibration and frequency spectrum data from an acceleration sensor. According to our conclusions, amplitude is distributed highly at high frequencies, and values of standard deviation and kurtosis are high when damage to the friction surface is serious. The accuracy rate of the friction coefficient predicted by the neural network is over 80% of the real measured value without NaCl, and application of the neural network is very effective for diagnosing the friction condition and damage to the cylinder liner.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.866-867
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• 2011

As part of the green growth, The Green Car has attracted wide attention. Types of the Green Car are Electric Vehicle, Plug-in Hybrid Electric Vehicle, Hybrid Electric Vehicle, Fuel Cell Vehicle and Clean Diesel Vehicle. Of these, The electric vehicle is equipped with the BDU(Battery Disconnecting Unit). BDU is supplying stable battery power and blocking it to protect electrical system of the electric vehicle. The BDU consists of electric components such as current sensor, fuse and pre-charge resistor. These must pass Voltage withstand test, Salt mist test, Thermal shock test, Vibration test and Short-circuit test commonly to verify reliability of the electric components. In addition, The current sensor should be verified whether normal operation. The breaking capacity of fuse should be verified. The durability of pre-charge resistor should be verified by supplying battery power and blocking it repeatedly. The reliability of BDU as well as the electric vehicle is secured by verifying the reliability of electric components. In addition, It will contribute to the acceleration and promotion of Green Car Technology.