2006년부터 한국에서 개발중인 지능형 굴삭 시스템(IES)은 이동, 굴삭, 상차를 포함하는 굴삭 작업 일련의 과정을 전자동으로 실현하기 위한 프로젝트로서, 굴삭 로봇 주변 지형의 3차원 모델링과 상차트럭의 위치, 사람의 접근, 이동경로상의 장애물 등의 객체를 정확하게 탐지하는 기술은 굴삭 자동화 장비의 작업 품질과 안전성 확보 측면에서 필수적으로 요구되는 핵심 요소 기술이라 할 수 있다. 이 연구의 목적은 레이저 스캐닝 시스템을 이용하여 지능형 굴삭 로봇 주변의 지형과 객체를 3차원으로 탐지함으로써 자동화 굴삭 작업의 품질과 안전성을 확보하는 데 있다. 본 연구에서는 굴삭기 주변의 3차원 지형으로부터 객체의 위치, 높이, 너비, 형상 정보를 추출하는 알고리즘을 제안하였으며, 실제 토공현장을 대상으로 한 실험을 통하여 알고리즘의 성능을 검증하였다.
Ubiquitous 사회에서 기본 인프라를 구축하는 전력 공급망과 전력기기의 안전은 중요하다. U-City의 재난을 방지하기 위하여 U-IT전력기기의 모듈별 성능평가와 보안은 U-City 안전을 위해 꼭 필요하다. 본 논문에서는 U-IT전력기기의 모듈에 온도센서, 습도센서, 화재센서들을 탑재한 수배전반, 홈 분전반, Home Network Wall-Pad, 차단기, MPNP 블랙박스, 아크 검출기, 아크 안전기, 아울렛의 모듈별 성능평가와 보안방법을 연구한다. U-IT전력기기들은 센서의 정보들을 전달 및 분석하여 위험성을 사전 예방하여 안전성을 확보하고, 접근 제어, 인증 등 보안대책으로 U-IT 전기안전통합관리시스템의 보안성을 강화시켜, 안전성과 보안성을 갖춘 U-City건설과 운영에 기여하게 될 것이다.
철근콘크리트 구조물의 내구성 및 안전성은 콘크리트의 균열 및 강도와 더불어 철근의 배근상태나 콘크리트 피복 두께에 크게 의존한다. 콘크리트 내에 매립되어 있는 철근 정보를 정확히 파악하는 방법엔 국부 파괴법과 비파괴 철근 탐사 시험이 있다. 일반적으로 부재 손상을 최소화하기 위해 비파괴 철근 탐사 시험을 통해 파악하며, 비파괴 철근 탐사 시험에는 전자파레이더법, 전자기유도법, 방사선법 등이 있다. 콘크리트의 함수율과 온도는 콘크리트의 전기적 특성인 유전율에 영향을 미쳐 비파괴 철근 탐사 시험 결과에 간섭을 방생시킨다. 따라서 본연구에서는 콘크리트의 표면수율과 온도에 따라 전자파레이더법과 전자기유도법이 받는 영향을 분석하였다. 장비와 기술의 발달로 원리와 상관없이 24℃ 시험체에서는 평균 오차율이 5% 이하로 나타났으며 특히 전자기유도법의 경우 매우 높은 정확성을 갖는 것을 확인하였다. 전자파레이더법은 습윤상태보다 건조상태에서 상대적으로 오차율이 작은 특성을 나타내었으며, 고온에서는 다소 높은 오차율이 나타났다. 탐사 대상의 온도가 낮고 건조한 경우 전자파레이더법을 적용하고, 탐사 대상이 습윤상태이거나 고온에서는 전자기유도법을 사용하여 오차를 감소시킬 수 있음이 확인되었다.
GPR (Ground Penetrating RADAR)은 도로의 포장 상태 및 싱크홀, 지하관로를 검사하는 센서로 도로관리에 활발히 사용되는 센서이다. MMS (Mobile Mapping System)는 도로 표면과 주변 환경에 대한 정확한 정밀 도로 지도를 제공한다. 두 종류의 데이터가 동일한 지역에서 구축되면 지상과 지하의 공간정보를 동시에 구축할 수 있어서 효율적이며 육안으로 도로와 도로 주변의 중요 시설물, 지하의 관로 위치등을 파악할 수 있어서 현장에 대한 직관적인 이해가 가능하여 도로나 시설물을 관리하는데 있어서 유용한 도구가 된다. 그러나 이러한 최신 기술을 적용한 해외의 장비는 고가이며 국내 실정에 맞지 않다. 해외 개발 장비를 대체하고 향후 국산 장비를 개발할 수 있는 원천기술을 확보하기 위해 LiDAR (Light Detection And Raging)와 GNSS/INS (Global Navigation Satellite System / Inertial Navigation System)를 동기화 하고, 동일한 GNSS/INS에 GPR 데이터도 동기화 하였다. 동기화된 GPR 데이터를 취득 당시의 GNSS/INS의 위치와 자세정보를 이용하여 지오레퍼런싱을 수행하는 소프트웨어를 개발하였다. 개활지와 비개활지로 구분하여 도로 현장에서 실험을 수행하였으며, LiDAR를 통해 취득되는 3D 포인트 클라우드 데이터를 통해서 지상의 도로와 주변 시설물을 육안으로 쉽게 확인할 수 있었다. 지오레퍼런싱된 GPR 데이터도 점군데이터와 함께 3D 뷰어로 볼 수 있었으며, 지하의 시설물의 위치를 GPR 데이터를 통해 쉽고 빠르게 확인할 수 있었다.
Exploitation of equipment with cross linked polyethylene (XLPE) insulation requires its condition monitoring and diagnostic. Traditionally diagnostics of insulation is carried out by means of partial discharge detection. Many researchers have developed a lot of methods to identify the defect by the PD form. However, such identification of a defect, for example, void, inclusion or treeing, does not say about its danger from a point of view of full insulation gap breakdown and insulation construction failure. The information about the form and size of formed upon high voltage treeing is necessary for prediction of the remained resource of XLPE insulation. For this purpose we carry out experimental research for determination of the dependencies between PD characteristics in XLPE upon time and three dimension PD patterns of corresponding treeing. The investigations were carried out by means of electrical measurement of PD current and simultaneous optical recording of treeing image. Test results show that the PD patterns can be applied for detecting tree growth well.
Flow rate is one of the important variables for precise motion control and detection of the faults and fluid loss in many hydraulic components and systems. But in many cases, it is not easy to measure it directly. The orifice area of a servo valve by which the fluid flows is one of key factors to monitor the flow rate. In this paper, we have constructed an estimation algorithm for the effective orifice area by using the model of a servo valve cylinder control system and Kalman filter algorithm. Without geometry information about the servo valve, it is shown that the effective orifice area can be estimated by using only displacement and pressure data corrupted with noise. And the effect of the biased sensor data and system parameter errors on the estimation results are discussed. The paper reveals that sensor calibration is important in accurate estimation and plausible parameter data such as oil bulk modulus and actuator volume are acceptable for the estimation without any error. The estimation algorithm can be used as an useful tool for detecting leakage, monitoring malfunction and/or degradation of the system performance.
The aging diagnosis technique using partial discharge detection method detects partial discharge signals cause of power equipment failuer and able to forecast the aging state of insulation system through analysis algorithm, in this paper accumulates HFPD signal during constant scheduled cycles to build HFPD pattern and then analyzes HFPD pattern using statistical parameters and ${\Delta}F$ pattern. The 3D pattern is composed of detected signal frequency, amplitude and repeated number and the FRPDA(frequency resolved partial discharge analysis) technique is used in 3D pattern construction. The ${\Delta}F$ pattern shows variation characteristics of amplitude gradient of consecutive HFPD signal Pulses and able to classify discharge types-internal discharge, surface discharge and coronal discharge etc. Fractal mathematics applied to ${\Delta}F$ pattern quantification and neural networks is used in aging diagnostic algorithm.
This study presents a new principle for driving the robot aimed at reducing the position error for the boresonic examination of turbine rotor. The conventional method of inspection is performed by installing manipulator onto the flange of the turbine rotor and connecting a pipe, which is then being pushed into the bore. The longer the pipe gets, the greater sagging and distortion appear, making it difficult for the ultrasonic sensor to contact with the internal surface of the bore. A pneumatic pressure will ensure the front or rear feet of the robot in close contact with the inner wall to prevent slipping, while the ball screw on the body of the robot will rotate to drive it in the axial direction. The compression force required for tight contact was calculated in the form of a three-point support, and a static structural simulation analysis was performed by designing and modeling the robot mechanism. The driving performance and ultrasonic detection ability have been tested by fabricating the robot, the test piece for ultrasonic calibration and the transparent mock-up for robot demonstration. The tests have confirmed that no slipping occurs at a certain pneumatic pressure or over.
For autonomous driving research using AI, datasets collected from road environments play an important role. In other countries, various datasets such as CityScapes, A2D2, and BDD have already been released, but datasets suitable for the domestic road environment still need to be provided. This paper analyzed and verified the dataset reflecting the Korean driving environment. In order to verify the training dataset, the class imbalance was confirmed by comparing the number of pixels and instances of the dataset. A similar A2D2 dataset was trained with the same deep learning model, ConvNeXt, to compare and verify the constructed dataset. IoU was compared for the same class between two datasets with ConvNeXt and mIoU was compared. In this paper, it was confirmed that the collected dataset reflecting the driving environment of Korea is suitable for learning.
This study presents a novel monitoring technique for underwater high-voltage direct current (HVDC) cables based on the Distributed Acoustic Sensor (DAS). The proposed technique utilizes vibration and acoustic signals generated on HVDC cables to monitor their condition and detect events such as earthquakes, shipments, tidal currents, and construction activities. To implement the monitoring system, a DAS based on phase-sensitive optical time-domain reflectometry (Φ-OTDR) system was designed, fabricated, and validated for performance. For the HVDC cable monitoring experiments, a testbed was constructed on land, mimicking the cable burial method and protective equipment used underwater. Defined various scenarios that could cause cable damage and conducted experiments accordingly. The developed DAS system achieved a maximum measurement distance of 50 km, a distance measurement interval of 2 m, and a measurement repetition rate of 1 kHz. Extensive experiments conducted on HVDC cables and protective facilities demonstrated the practical potential of the DAS system for monitoring underwater and underground areas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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