• 대한기계학회논문집B
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• 제39권2호
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• pp.199-206
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• 2015

본 연구에서는 인공신경망을 이용하여 배관이나 배관요소의 작동상태를 예측할 수 있는 진단방법을 제안한다. 입자영상유속계 기술을 이용하여 얻어진 배관의 검사부위의 진동에 의한 이동량을 인공신경망의 학습용으로 사용한다. 측정시스템은 카메라, 조명, 인공신경망이 탑재된 호스트컴퓨터로 구성된다. 구축된 모니터링시스템이 제대로 작동하는지 이미 알고 있는 진동원(2개의 휴대폰)에 대하여 적용하였다. 진동가속도의 최소값, 최대값, 평균값을 인공신경망의 학습에 사용해 본 결과, 평균값이 진동상태의 실시간 모니터링에 적합함을 확인하였다. 구축된 진단시스템은 실제 가스배관의 작동상태에 대하여 모니터링 가능함이 확인되었다.

• Smart Structures and Systems
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• 제24권5호
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• pp.567-585
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• 2019

In the past two decades, structural health monitoring (SHM) systems have been widely installed on various civil infrastructures for the tracking of the state of their structural health and the detection of structural damage or abnormality, through long-term monitoring of environmental conditions as well as structural loadings and responses. In an SHM system, there are plenty of sensors to acquire a huge number of monitoring data, which can factually reflect the in-service condition of the target structure. In order to bridge the gap between SHM and structural maintenance and management (SMM), it is necessary to employ advanced data processing methods to convert the original multi-source heterogeneous field monitoring data into different types of specific physical indicators in order to make effective decisions regarding inspection, maintenance and management. Conventional approaches to data analysis are confronted with challenges from environmental noise, the volume of measurement data, the complexity of computation, etc., and they severely constrain the pervasive application of SHM technology. In recent years, with the rapid progress of computing hardware and image acquisition equipment, the deep learning-based data processing approach offers a new channel for excavating the massive data from an SHM system, towards autonomous, accurate and robust processing of the monitoring data. Many researchers from the SHM community have made efforts to explore the applications of deep learning-based approaches for structural damage detection and structural condition assessment. This paper gives a review on the deep learning-based SHM of civil infrastructures with the main content, including a brief summary of the history of the development of deep learning, the applications of deep learning-based data processing approaches in the SHM of many kinds of civil infrastructures, and the key challenges and future trends of the strategy of deep learning-based SHM.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.9-17
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• 1997

본 논문에서는 유해 물질에 인간보다 더욱 민감하게 반응하는 어류의 움직임을 분석하여 수질의 상태를 감시하는 시스템에 대하여 기술한다. 자동수질감시 시스템(Water Quality Inspection System, WQIS)은 CCD 카메라를 이용하여 컬러 영상을 획득하고, 획득된 영상에서 어류들의 영역을 분할한다음, 몇개의 이전 프레임과 현재 프레임에서 얻어진 각각의 어류들의 위치를 이용하여 어류의 움직임을 묘사한다. 본 논문에서는 어류 행동 패턴을 반영하는 다섯 가지 유형의 특징을 정의하였다. 부유성(floatness), 회피성(fledness), 군집성(clusterness), 확산성(diffusiveness), 이동성(mobility), 이와같은 어류의 행동 패턴을 반영하는 특징들을 이용하여 퍼지 추론을 수행하고 그 결과에 따라서 현재 유해물질이 유입되고 있는지 여부를 판단한다. 본 논문에서 기술되는 WQIS은 호수 관리, 폐수 관리, 하천 관리 등과 같은 분야에 적용되어 오염물질의 유입과 같은 환경사고를 사전에 예방하는 데 사용될 수 있으리라 본다.

• 대한임상검사과학회지
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• 제45권2호
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• pp.77-85
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• 2013

Intraoperative Neurophysiological Monitoring (INM) is very useful in monitoring the motorsensory pathway and vascular circulation system during intraspinal, or intracranial neurosurgery. Brainstem Auditory Evoked Potentials (BAEPs) are for detecting the problems along the auditory pathways including, the eighth cranial nerve and brainstem. Motor Evoked Potentials (MEPs) is a useful adjunct to conventional monitoring of Somato-sensory Evoked Potentials (SEPs) during surgery. Visual Evoked Potentials (VEPs) has been regarded as having limited significance for the preservation of visual function during neurosurgical procedures. In this paper, we propose that the most appropriate averaging of the number of inspections in the inspection of each used in the operative field, is good and efficient, functionally.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제16권2호
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• pp.1-9
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• 2012

철근콘크리트 구조물은 사용연한과 지진 등의 영향으로 균열손상이 주요부재에서 발생되며, 이러한 손상을 보수하기 위해 많은 시간과 노력이 낭비되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 소형 리드스위치 센서를 휨시험체 내외부에 매입하거나 부착하여 외력에 의한 균열손상을 스스로 나타내는 스마트 부재에 대하여 연구하였다. 균열손상을 모니터링하기 위해 RF시스템을 리드 스위치센서와 이용하였다. 휨시험체 중앙에 하중이 재하되면 매입되거나 부착된 리드 스위치센서가 파괴되고, 이와 연결된 RF시스템은 손상정보를 전달한다. 본 연구는 무선주파수를 응용한 건축부재의 손상자현 시스템에 대한 기초적 연구이다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제14권6호
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• pp.171-178
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• 2010

가스관, 송유관 등의 배관구조물은 주요자원의 수송을 책임지는 핵심 지하시설물 중 하나이다. 이들은 사고 및 자연적인 노후화로 인해 국부적인 손상이 발생할 위험에 노출 되어있다. 하지만 대부분의 배관구조물은 지하의 좁은 공간에 복잡하게 연결되어있기 때문에 구조물의 건전성을 지속적으로 모니터링 하는데 어려움이 있었다. 이러한 지금까지 관리방식의 한계점을 극복하기 위해 최근 유비쿼터스 센서 네트워크 기반의 온라인 방식의 상시적 구조물 건전성 평가방법에 대한 연구가 활발히 이뤄지고 있다. 본 논문에서는 전기-역학적 임피던스 기반의 실시간 배관 구조물 건전성 평가방법에 대하여 연구하였다. 배관 구조물에 발생하기 쉬운 볼트 풀림과 균열의 두 가지 국부손상을 가정하였고 압전효과를 가진 PZT와 MFC 센서를 이용하여 구조물의 상태에 따른 임피던스를 계측하여 손상탐색 실험을 수행하였다. 하나의 센서로 가진과 센싱을 동시에 수행할 수 있는 저비용 셀프센싱 기법을 사용하였고 배관 상태에 대한 객관적인 판단을 위해 손상지수인 RMSD 값을 사용하여 계측된 신호를 이용하여 손상의 정도를 정량화 시켰다. 손상여부의 판단을 위해 일반 극치 분포를 이용하여 최적화된 통계적인 정상상태의 임계값을 설정하였다. 위와 같은 실험적 연구과정을 통해 제안된 실시간 배관 구조물 건전성 평가 방법의 타당성과 효율성을 확인해 보았다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2009년도 춘계학술대회 논문집 특별세미나,특별/일반세션
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• pp.409-417
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• 2009

This paper is focused on a relationship between the noise and vibration of a wheelset and the railway irregularity of a high speed railway using a time-varying frequency transform for a preliminary research of the railway condition monitoring by an in-service high-speed railway vehicle. Generally, the monitoring has been performed by a special railway inspection vehicle or industrial engineers for railway maintenance. However, they have been limited at night due to the in-service high-speed railway vehicles, and too slow to monitor all of the section. To solve this problem, the monitoring should be performed by an in-service high-speed railway vehicle. For the research, the noise and vibration of a wheelset are utilized, because they are closely related to the railway condition. They are measured by using some microphones and accelerometers, and stored in an on-board data acquisition system. The signals are post-processed by a time-varying frequency analysis and compared with the result of a railway geometry and profile measurement system. From the comparison, it is able to observe the relationship between the noise and vibration of a wheelset and the irregularity of a high-speed railway. Also, some distinct frequency components are observed, which are not observed in the railway geometry and profile.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2011년도 정기총회 및 추계학술대회 논문집
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• pp.2879-2884
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• 2011

Ground settlement has been occurred at asphalt pavement above ${\bigcirc}{\bigcirc}$ station passenger way adjacent to ground excavation with SPS method. In this study, emergency inspection has been conducted 4 detailed areas by KISTEC; SPS, sewage box, 50m box in subway, and ${\bigcirc}{\bigcirc}$ station. Field description and previous reports have been analyzed with the elapsed years. Not only precise inspection with several NDTs but also stability analysis by FLAC have been performed to estimated the tendency of settlement at sunk pavement area. Additional monitoring system and water analysis from sewage and SPS have been examined to scrutinize the reason and maintenance for settlement.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제25권5호
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• pp.1-7
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• 2021

본 연구에서는 대형 시설물의 재난 모니터링을 위해 시설물에서 발생 가능한 붕괴 및 화재 사고를 감지하고, 재난 상황 발생 시 IoT 기반의 시설물 내부 상황 인지를 위한 커스터마이징 비콘을 개발하고자 하였다. 기존 변형률 센서를 이용한 데이터 계측의 경우 유선으로 변형률 센서를 연결하여 계측하였지만, 본 연구는 이를 무선으로 변경하여 실시간으로 구조물 변형의 유·무를 모니터링이 가능하도록 하였다. 이 과정에서 휘트스톤 브릿지를 이용하기 위해 커스터마이징 비콘에 연결이 가능한 변형률 센서 모듈을 제작하였으며, 계측 데이터를 원격으로 확인하기 위한 시스템 구성을 진행하였다. 계측 데이터 검증을 위해 차세대융합기술연구원 15층 내에 10개의 커스터마이징 비콘과 2개의 게이트웨이를 설치하였으며, 계측 데이터 분석 결과 변형률 데이터값이 7~8 사이에 분포하는 것을 확인하였다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제33권6호
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• pp.488-494
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• 2018

경기도내 유통되는 식용 버섯류의 방사능 안전성을 확보하기 위해, 버섯 종류별, 원산지별 샘플을 수거하여 방사능 오염도를 분석하였다. 버섯류 10종(표고버섯, 느타리버섯, 새송이버섯, 양송이버섯, 팽이버섯, 상황버섯, 차가 버섯, 목이버섯, 영지버섯, 송이버섯) 총 284건을 수거하여 방사능 검사를 수행하였다. 인공방사성물질인 131I, 134Cs 와 137Cs의 방사능 농도는 감마선 측정 장비로 분석하였다. 모든 버섯 샘플에서 131I과 134Cs은 MDA 값 이상에서 검출되지 않았다. 그러나 국내산 204건 중 총 6건(표고버섯 3건, 영지버섯 1건, 송이버섯 2건)에서 137Cs이 0.21~2.58 Bq/kg 검출되었고, 수입산 80건 중 총 38건(차가버섯 22건, 상황버섯 14건, 표고버섯 1건, 송이버섯 1건)에서 137Cs이 0.21~53.79 Bq//kg 검출되었다. 그리고 차가버섯을 이용한 가공품 10건에서는 건조 차가버섯에 비해 평균 2배 이상의 137Cs가 검출되었고, 최고 123.79 Bq/kg이 확인되었다. 이와 같은 결과를 종합하여 볼 때, 식품안전 확보를 위해 일부 수입 버섯류와 가공품에 대한 방사능검사 강화와 함께 지속적인 모니터링이 필요하다 하겠다.