구조물 건전성 모니터링은 센서로부터 구조물의 응답을 수집하고 분석하여 구조물의 정확한 상태를 진단하는 기술이다. 최근 노후화된 구조물의 증가로 인하여, 지속가능한 사회 발전을 위해 더욱 발달된 구조물 건전성 모니터링 기술이 요구되고 있다. 최신 구조물 건전성 모니터링 기술 중 하나인 무선 스마트 센서와 센서 네트워크 기술은 기존의 유선 방식의 모니터링 시스템과 비교하여 더욱 효율적이며 경제적인 모니터링 시스템의 구축을 가능하게 하는 기술이다. 최근까지도 관련 연구자들은 스마트 센서의 성능 및 확장성 향상을 위하여 연구개발을 진행하고, 다양한 실내, 실외 실험을 통한 성능 테스트를 진행하였다. 본 논문에서는 최근 (2010년 이후를 중심으로)에 개발된 스마트 센서의 하드웨어, 소프트웨어, 그리고 응용 사례들을 정리함으로써, 구조물 건전성 모니터링을 위한 스마트 센서의 최신 연구동향에 대해 소개하고자 한다.
The structural strain plays a significant role in structural condition assessment of in-service bridges in terms of structural bearing capacity, structural reliability level and entire safety redundancy. Therefore, it has been one of the most important parameters concerned by researchers and engineers engaged in structural health monitoring (SHM) practices. In this paper, an SHM system instrumented on the Jiubao Bridge located in Hangzhou, China is firstly introduced. This system involves nine subsystems and has been continuously operated for five years since 2012. As part of the SHM system, a total of 166 fiber Bragg grating (FBG) strain sensors are installed on the bridge to measure the dynamic strain responses of key structural components. Based on the strain monitoring data acquired in recent two years, the strain-based structural condition assessment of the Jiubao Bridge is carried out. The wavelet multi-resolution algorithm is applied to separate the temperature effect from the raw strain data. The obtained strain data under the normal traffic and wind condition and under the typhoon condition are examined for structural safety evaluation. The structural condition rating of the bridge in accordance with the AASHTO specification for condition evaluation and load and resistance factor rating of highway bridges is performed by use of the processed strain data in combination with finite element analysis. The analysis framework presented in this study can be used as a reference for facilitating the assessment, inspection and maintenance activities of in-service bridges instrumented with long-term SHM system.
In industrial plants such as nuclear power plants, system operations are performed by embedded controllers orchestrated by Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) software. A targeted attack (also termed a control aware attack) on the controller/SCADA software can lead a control system to operate in an unsafe mode or sometimes to complete shutdown of the plant. Such malware attacks can result in tremendous cost to the organization for recovery, cleanup, and maintenance activity. SCADA systems in operational mode generate huge log files. These files are useful in analysis of the plant behavior and diagnostics during an ongoing attack. However, they are bulky and difficult for manual inspection. Data mining techniques such as least squares approximation and computational methods can be used in the analysis of logs and to take proactive actions when required. This paper explores methodologies and algorithms so as to develop an effective monitoring scheme against control aware cyber attacks. It also explains soft computation techniques such as the computational geometric method and least squares approximation that can be effective in monitor design. This paper provides insights into diagnostic monitoring of its effectiveness by attack simulations on a four-tank model and using computation techniques to diagnose it. Cyber security of instrumentation and control systems used in nuclear power plants is of paramount importance and hence could be a possible target of such applications.
광섬유를 이용한 구조물 건전도 모니터링은 다양한 연구가 이루어졌다. 광섬유는 다중 및 분포로 변형률을 계측 할 수 있다. 광섬유 센서 중, FBG 센서는 동적 응답 계측과 정밀도가 높은 장점이 있지만, 계측 포인트의 제한이 있다. 분포형 광섬유 센서는 계측 포인트가 1000개가 넘지만, 샘플링 속도가 낮아 동적 계측이 불가능하다. 본 연구에서는 FBG와 브릴루안 상관영역 측정법의 장점만을 이용한 하이브리드 신경망 센서 계측 시스템이 제안하였다. 광섬유 브래그 격자를 포함한 광섬유를 이용하여 정적응답과 동적 응답을 선택적으로 계측 할 수 있는 계측 시스템이다. 제안된 시스템검증을 위하여 실내 실험을 수행하였으며, 기존의 센서와의 비교를 통해 정확도와 재현성을 검증하였다. 제안된 시스템을 활용하여, 동적 응답을 상시 계측하고, 전역적인 구조물의 상태를 평가한다. 이상 상태가 감지 되면, 분포형 계측 시스템을 이용하여 정적 응답을 계측하여, 구조물의 국부적인 상태를 평가한다. 제안된 시스템을 통해 효율적인 구조물 건전도 모니터링에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 철골 골조 구조물의 안전성 모니터링을 위하여 계측한 변형률을 통해 구조물에 작용한 하중을 식별하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 시스템 식별 연구에서 구조물의 강성 등을 변수화한 것과는 다르게, 본 연구에서는 구조물에 작용한 하중과 이로 인해 구조물에 발생하는 변형률 간의 관계를 행렬로 정의하고, 이 행렬 및 작용한 하중을 변수화 한다. 계측한 변형률과 변수를 통해 추정한 변형률 사이의 차이를 오차함수로 설정하고 이를 최소화시키기 위해 최적화 알고리즘 중 하나인 유전자 알고리즘을 적용한다. 구해진 변수와 계측 변형률을 통해 작용한 하중을 식별하고 구조물의 하중 변화 시 미계측 지점의 응답을 추정한다. 본 연구에서 제안하는 하중 식별 알고리즘을 검증하기 위해 3차원 철골 골조 구조물의 정적 가력 실험을 수행하였고, 계측한 변형률을 통해 가해진 하중을 낮은 오차 수준으로 식별할 수 있었다. 또한, 하중 조건 변화 시, 계측한 변형률을 통해 모니터링 대상이 되는 미계측 지점의 변형률을 0.17~3.13%의 오차 범위로 추정하였다. 본 연구가 제안하는 식별법이 철골 구조물의 보다 현실적인 안전성 모니터링에 효과적으로 적용될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 항만 계류시설 중 대표적인 구조형식인 케이슨식 안벽의 장기 거동 특성을 분석하기 위하여, 센서 기반 모니터링 시스템을 구축하고, 약 10개월간의 데이터를 검토하였다. 문헌을 바탕으로 항만시설물의 피해 원인 및 유형을 분류하였으며, 이에 적합한 센서 및 계측 시스템을 선정, 현장에 설치하여 주기적으로 데이터를 확보하였다. 확보한 데이터는 LTE 통신망으로 서버에 전달 및 저장된다. 현장상황을 고려하여 경사계, 이격거리계, 침하계를 설치하였으며, 서로 다른 케이슨간의 비교를 위하여 2개 함을 대상으로 센서를 부착하였다. 계측된 센서 데이터와 기온 및 인근 해역에서 계측된 조위 데이터의 상관성을 비교하였다. 이격거리계와 침하계의 경우 온도에 따른 영향이 지배적으로 나타난 반면, 경사계는 상대적으로 덜 민감한 경향을 보였다. 온도가 약 50도 변화 할 때, 변위는 10mm, 침하는 2mm, 기울기는 0.1도 가량 변화하였다. 한편, 조위 데이터와는 뚜렷한 상관성을 보이지 않았으며, 추후 심도있는 분석이 필요하다고 판단된다. 계측된 데이터의 특성을 바탕으로 중력식 안벽에 이상상태가 발생하였을 때 이를 탐지할 수 있는 알고리즘을 개발할 수 있으며, 이를 위한 데이터베이스를 구축하였다. 중력식 안벽 대상 지속적인 장기 데이터 확보 및 분석을 통하여, 재해 및 재난 발생 시 구조물의 안전성 및 사용성을 객관적으로 평가할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 MEMS 센서와 블루투스 무선 통신 모듈을 이용하여 교량 모니터링을 위한 무선 계측 시스템 개발에 대한 연구를 수행하였다. 이를 위하여 MEMS 센서의 가속도 측정 범위 및 주파수 응답 범위 성능을 검증하기 위한 실험을 수행하여 교량 계측에 적합성 여부를 판단하였다. 실험 결과, 고성능의 압전형 가속도 센서에 비하여 동적 범위와 측정 주파수 범위의 성능은 낮으나 30Hz 미만의 저주파수 대역 측정에는 무리가 없을 것으로 판단한다. 그리고 최대 통신 거리 측정 결과, 280m정도의 성능을 가지고 있음을 확인하였다. 마지막으로 개발된 무선 가속도 센서 시스템을 공용중인 교량에 설치한 후, 교통하중에 의한 진동데이터를 획득하여 교량의 동특성을 실시간 분석하였다. 분석결과는 대상교량의 FE 해석결과와 비교를 통하여 무선 가속도 센서 시스템의 성능을 평가하였다. 실험 결과, MEMS 센서와 블루투스 무선 통신 모듈을 이용하여 개발한 무선 가속도 센서는 교량과 같은 저주파수 진동특성을 갖는 건설구조물의 계측에 효과적으로 사용할 수 잇을 것으로 판단된다.
The compressor has one of important roles in refrigeration cycle and it determines refrigeration efficiency and quality This paper aims to monitor rotary compressors for room air conditioners by using Acoustic Emission(AE) technique. The reliability of rotary compressors has been evaluated through visual inspection on them after long term test. This paper describes methods for acquisition and processing AE raw signal to monitor the state of rotary compressor. A detecting method of abnormal compressor in real time is suggested and special-purpose monitoring system which can be applied to automatic manufacturing line is developed using one-chip microprocessor at low cost.
본 연구에서는 국내에서 유통되는 식·약공용농산물의 잔류농약 실태를 조사하기 위해 7품목 72건 대상으로 잔류농약을 분석했다. 시료는 QuEChERS법으로 전처리한 후 GC-MS/MS, LC-MS/MS를 이용하여 분석했다. 식·약공용 농산물 총 7품목 72건 중 42건(58.3%)에서 잔류농약이 검출되었으며, 검출된 농산물은 복분자 1건, 구기자 14건, 대추 9건, 오미자 10건, 모과 1건, 생강 5건, 영지버섯 2건이었다. 그 중 구기자 2건(11.8%), 오미자 1건(7.1%), 영지버섯 2건(100%)에서 잔류농약 허용기준을 초과하여 검출되었다. 검출농약은 43종으로 살균제 20종 75회, 살충제 23종 58회이었으며, 살균제 carbendazim 및 tebuconazole이 각각 11회로 가장 빈번하게 검출되었다. 허용기준을 초과하여 검출된 농약은 acetamiprid, cadusafos, chlorpyrifos, flubendiamide, fluopyram, triazophos으로 모두 잔류농약허용기준이 설정되지 않은 PLS 항목이었다. 결론적으로 잔류농약 검사 건수, 검출률, 검출빈도를 종합적으로 고려해 볼 때 식·약공용농산물에 대한 지속적인 잔류농약 관리가 필요한 것으로 생각된다.
'농약 허용물질목록 관리제도(Positive List System, PLS)'는 당해 농산물에 등록된 농약 잔류허용기준이 없으면 일률기준 0.01 mg/kg을 적용하는 제도이다. 본 연구에서는 경기도 내에서 유통되는 열대과일류의 잔류농약 모니터링을 실시하여 PLS의 실효성을 검토하고, 국내 재배 열대과일의 농약 잔류허용기준 설정에 기초자료를 제공하고자 하였다. 경기도 내 유통되는 열대과일류 120건에 대해 다종농약다성분 분석법에 따라 잔류농약 220종을 검사한 결과 바나나, 망고, 키위 3품목 7건에서 6종의 잔류농약이 검출되었다. 바나나에서 azoxystrobin와 chlorpyrifos, 망고에서 chlorfenapyr, 키위에서 chlorothalonil, iprodione, procymidone이 검출되었다. 그 중 국내산 망고에서 chlorfenapyr, 국내산 키위에서 chlorothalonil이 각각 1건씩 검출되었고 PLS 적용 결과 잔류허용기준을 초과하여 부적합 판정 되었다. 따라서 국내에서 재배되는 열대과일류를 대상으로 농약 잔류허용기준을 설정할 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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