자율주행차는 GPS 및 레이더, 라이다, 카메라, IMU 등 다수의 센서가 장착되어 도심 교차로 주행 환경에서 다양한 교통체계를 인지하고 판단하여 주행하지만 장착된 센서의 감지 거리를 벗어나는 영역에 대한 예측 및 판단의 한계 등으로 자율주행차의 교차로 사고 비율은 전체 사고의 88%로 사고 비율이 높다. 따라서 ITS 도입으로 V2V, V2I를 통한 비신호 교차로 사고 회피 전략 연구가 진행되고 있을 뿐만 아니라 고장 상황에서 안전한 교차로 주행에 대한 연구도 진행되고 있지만 단순한 교차로 시나리오를 통한 검증과 단편적인 V2V 고장만을 제시하고 있다. 본 논문에서는 V2V 모듈의 아키텍쳐를 분석하여 V2V 모듈별 위험 요인을 분석하여 고장모드를 정의하였다. 또한 다양한 도로 조건 및 교통량에 따라 교차로 시나리오를 제시하여 ISO-26262 Part3 프로세스를 활용하여 HARA를 수행하여 자율주행차의 오작동에 대해 시뮬레이션 기반 위험성을 분석하여 ASIL을 제시하였다. V2V 모듈의 각 컴포넌트별 모니터링 컨셉을 제안하였고 시뮬레이션을 통해 모니터링 커버리지를 제시하였다.
본 연구에서는 미래의 자율운항선박의 핵심기술인 상태기반 예지보전(Condition Based Maintenance, CBM) 기술에 관한 연구로써 고장진단을 위한 실 운항선박을 대상으로 상태 모니터링 시스템의 설계/탑재 및 데이터 취득/처리/분석 기술 개발을 수행하고 있다. 본 연구의 목적은 데이터 확보, 유효데이터 식별/검증을 통해 최종적인 고장진단 알고리즘 개발을 위함이며 이를 위해서는 대상 기기의 고장 메커니즘에 관한 이해가 필요하다. 따라서 선박 엔진의 FEMA 분석과 Fault Tree Analysis 과정이 수반되어야 하며 엔진의 주요 계통분류, 대상기기 식별, 고장유형, 고장원인과 현상에 대한 분석을 포함하여야 한다. 최종적으로 도출되는 CBM 시스템의 솔루션 S/W는 엔지니어링 지식기반의 실선 운항데이터에 대한 통합적인 데이터 분석을 통해 선박 엔진의 고장예측 및 진단이 가능하다. 본 연구를 통해 운항중인 실선의주 기관을 대상으로 기존 모니터링 항목 이외의 핵심 영향인자를 측정하고, 취득된 데이터에 대한 빅 데이터 분석기법을 통해 적절한 유지보수 방법과 해당 시점을 예측함으로써 향후 선박 엔진의 이상 징후에 대한 사전적 대처와 효율적인 관리가 가능하며 결과적으로 항해 중 해양사고 및 선박운항 손실을 미연에 방지할 수 있을 것으로 기대한다.
Currently, Korea is an aging society and is expected to become a super-aged society in about four years. X-ray devices are widely used for early diagnosis in hospitals, and many X-ray technologies are being developed. The development of X-ray device technology is important, but it is also important to increase the reliability of the device through accurate data management. Sensor nodes such as temperature, voltage, and current of the diagnosis device may malfunction or transmit inaccurate data due to various causes such as failure or power outage. Therefore, in this study, the temperature, tube voltage, and tube current data related to each sensor and detection circuit of the diagnostic X-ray imaging device were measured and analyzed. Based on QC data, device failure prediction and diagnosis algorithms were designed and performed. The fault diagnosis algorithm can configure a simulator capable of setting user parameter values, displaying sensor output graphs, and displaying signs of sensor abnormalities, and can check the detection results when each sensor is operating normally and when the sensor is abnormal. It is judged that efficient device management and diagnosis is possible because it monitors abnormal data values (temperature, voltage, current) in real time and automatically diagnoses failures by feeding back the abnormal values detected at each stage. Although this algorithm cannot predict all failures related to temperature, voltage, and current of diagnostic X-ray imaging devices, it can detect temperature rise, bouncing values, device physical limits, input/output values, and radiation-related anomalies. exposure. If a value exceeding the maximum variation value of each data occurs, it is judged that it will be possible to check and respond in preparation for device failure. If a device's sensor fails, unexpected accidents may occur, increasing costs and risks, and regular maintenance cannot cope with all errors or failures. Therefore, since real-time maintenance through continuous data monitoring is possible, reliability improvement, maintenance cost reduction, and efficient management of equipment are expected to be possible.
연직배수재가 설치된 연약지반 상에 도로성토를 실시할 경우 연약지반에 측방유동이 발생될 지 여부를 예측할 수 있는 방법이 제안되었다. 이 측방유동예측법을 조사하기위해 연직배수공법을 적용하여 지반개량공사가 실시된 연약지반 상에 도로성토가 시공된 우리나라 서해안과 남해안 지역 연약지반에서 계측관리가 실시된 13개 현장 200개 측점의 현장계측자료를 수집 분석하였다. 수평배수재를 설치한 연약지반에서 수평변위와 사면안전율과의 관계를 조사할 경우는 연약지반의 지표면수평변위량 보다는 지중최대수평변위량을 적용하는 것이 바람직하였다. 성토사면의 사면안전율이 1.4 이상이면 대부분의 연약지반 최대수평변위는 50mm 이하로 발생되었고 사면안전율이 1.2 이하이면 대부분의 최대수평변위는 100mm 이상으로 발생되었다. 최대수평변위량이 50mm 이하로 발생하면 전단변형이 발생하지 않았으므로 측방유동이 발생할 우려가 없는 안전한 현장으로 판단된다. 반면에 최대수평변위량이 100mm 이상으로 크게 발생하는 현장에서는 전단파괴가 발생할 가능성이 있다고 판단된다. 이런 현장에서는 즉각 대책을 강구한 후 성토를 계속함이 바람직하다고 판단된다. 또한 연직배수재를 설치한 연약지반에서 안정수가 3.0이하이고 지지안전율이 1.7 이상이면 안전한 성토시공이 가능하며 안정수가 4.3 이상이고 지지안전율이 1.2 이하이면 연약지반에 전단변형의 발생은 물론이고 전단파괴의 가능성까지도 예상된다.
Fatigue life and crack retardation behavior after penetration were experimentally examined using surface pre-cracked specimens of aluminium alloy 5083. The Wheeler model retardation parameter was used successfully to predict crack growth behavior after penetration. By using a crack propagation rule, the change in crack shape after penetration can be evaluated quantitatively. Advanced, waveform-based acoustic emission (AE) techniques have been successfully used to evaluate signal characteristics obtained form fatigue crack propagation and penetratin behavior in 6061 aluminum plate with surface crack under fatigue stress. Surface defects in the structural members are apt to be origins of fatigue crack growth, which may cause serious failure of the whole structure. The nondestructive analysis on the crack growth and penetration from these defects may, therefore, be one of the most important subjects on the reliability of the leak before break (LBB) design. The goal of the present study is to determine if different sources of the AE could be identified by characteristics of the waveforms produced from the crack growth and penetration. AE signals detected in four stages were found to have different signal per stage. With analysis of waveform and power spectrum in 6061 aluminum alloys with a surface crack, it is found to be capabilities on real-time monitoring for the crack propagation and penetration behavior of various damages and defects in structural members.
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.
Reactor Coolant Pump (RCP) is core part of nuclear power plant to provide the forced circulation of reactor coolant for the removal of core heat. Properly monitoring vibration of RCP is a key activity of a successful predictive maintenance and can lead to a decrease in failure, optimization of machine performance, and a reduction of repair and maintenance costs. Here, we developed real-time RCP Vibration Analysis System (VAS) that web based platform using NoSQL DB (Mongo DB) to handle vibration data of RCP. In this paper, we explain how to implement digital signal process of vibration data from time domain to frequency domain using Fast Fourier transform and how to design NoSQL DB structure, how to implement web service using Java spring framework, JavaScript, High-Chart. We have implement various plot according to standard of the American Society of Mechanical Engineers (ASME) and it can show on web browser based on HTML 5. This data analysis platform shows a upgraded method to real-time analyze vibration data and easily uses without specialist. Furthermore to get better precision we have plan apply to additional machine learning technology.
본 연구에서는 모니터링이 가능한 나선형 철근 록볼트 센서와 GFRP 록볼트 센서를 대형 모형사면에 매설하여 사면붕괴 현장실험을 수행하고 개별요소법 및 유한요소법의 수치해석을 수행한 후 사면붕괴 초기에 발생하는 비탈면의 거동 특성을 분석하였다. 또한, 현장실험과 수치해석 결과를 비교·분석하고 나선형 철근 록볼트 센서와 GFRP 록볼트 센서의 암반 사면붕괴 모니터링으로 현장 적용성에 대해 고찰하였다. 본 연구를 통해 스마트 사면 붕괴 예·경보 시스템을 개발하였으며 향후 이 시스템은 산사태 및 지반 붕괴 전조정보를 사전에 감지하여 붕괴위험 지역에 거주하는 주민들의 원활한 대피를 유도하는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
현재 운영 중인 발전소 전동기의 고정자 권선 고장 실제사례를 토대로 전동기에서 발생하는 자속 데이터의 고주파 영역 스펙트럼을 분석함으로써 결함이 있는 전동기와 건전한 전동기의 자속 특성 및 변화추이를 분석하였다. 전동기 자속스펙트럼의 고주파 영역을 분석한 결과 결함이 있는 전동기는 고정자 슬롯 주파수 대비 고정자 슬롯 사이드밴드 주파수의 상대적 크기 비율이 건전한 전동기에 비해 매우 높음을 확인하였다. 또한 결함이 있는 전동기는 시간이 지날수록 고정자 슬롯 주파수 대비 고정자 슬롯 사이드밴드 주파수의 상대적 크기 비율 크기도 더욱 커지는 현상도 확인하였다. 그리고 결함이 있는 전동기의 자속 데이터는 불시 고장 1개월여 전부터 결함 상태를 인식할 수 있는 신호를 나타냄으로써 전동기 고정자 권선 결함에 대한 사전 예측능력이 매우 탁월함을 확인하였다.
경사면의 안정성을 모니터링 하기 위해 데이터 기반으로 사면의 붕괴를 예측, 경보를 하려는 연구가 증가하고 있다. 하지만 대부분의 논문에서는 데이터의 품질에 대해 간과하고 있다. 이는 오경보와 같은 문제를 발생시킬 수 있다. 이에 본 논문에서는 사면에서 수집된 데이터의 품질관리를 위한 규칙과 기계학습 모델로 구성된 2 단계의 접근 방안을 제안하였다. 규칙 기반은 높은 정확도와 직관적인 해석이 가능하다는 장점이 있으며 기계학습 모델은 명시적으로 표현할 수 없는 패턴을 도출할 수 있다는 장점이 있으며 2단계의 접근 방안은 이 두 장점을 모두 취할 수 있었다. 사례연구를 통해 두 방법을 단독으로 사용하였을 경우와 2단계의 접근 방안을 사용하였을 때의 성능을 비교하였고 2단계 접근 방안이 높은 성능을 보이는 것으로 판단되었다. 따라서 데이터의 품질관리를 위해 단독으로 두 방법을 사용하는 것보다 2단계 접근 방안 방법을 사용하는 것이 적절할것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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