• 비파괴검사학회지
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• 제35권1호
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• pp.68-72
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• 2015

초음파 로봇 검사시스템은 발전설비 등 상시감시가 요구되는 구조물의 감시를 위해 연구와 개발이 활발히 진행되고 있다. 그러나 이러한 설비의 구조물은 형상과 구조가 매우 다양하고 복잡하여 단순한 패턴으로 이동과 검사가 가능한 로봇으로는 상시감시에 한계를 가지게 된다. 복잡한 구조물의 정밀검사는 정교한 행동이 가능한 로봇 시스템이 필요하다. 로봇의 제어를 초음파검사 작업자의 손의 형상에 따라 직관적으로 움직이도록 한다면 보다 정밀한 검사 로봇의 개발이 가능할 것으로 판단된다. 폴리머 굽힘센서는 대변형의 측정이 가능하고 곡면에 적용성이 높아 최근 인체 형상 측정 및 재활보조 등 다양한 활용을 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 구조물의 상시감시를 위한 초음파검사 로봇이 작업자의 손동작에 따라 동작이 가능한 직관적 제어를 위해 폴리머 굽힘센서를 이용하여 사람 손의 형상 감시 연구를 수행하였다. 다수의 센서를 적용하여 손의 다양한 움직임을 추정하고 실험적 검증을 통해 사람 손의 형상에 따른 직관적 로봇의 제어가 가능함을 확인하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제26권1호
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• pp.35-47
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• 2020

This paper proposes the use of transmissibility functions combined with a machine learning algorithm, Artificial Neural Networks (ANNs), to assess damage in a truss bridge. A new approach method, which makes use of the input parameters calculated from the transmissibility function, is proposed. The network not only can predict the existence of damage, but also can classify the damage types and identity the location of the damage. Sensors are installed in the truss joints in order to measure the bridge vibration responses under train and ambient excitations. A finite element (FE) model is constructed for the bridge and updated using FE software and experimental data. Both single damage and multiple damage cases are simulated in the bridge model with different scenarios. In each scenario, the vibration responses at the considered nodes are recorded and then used to calculate the transmissibility functions. The transmissibility damage indicators are calculated and stored as ANNs inputs. The outputs of the ANNs are the damage type, location and severity. Two machine learning algorithms are used; one for classifying the type and location of damage, whereas the other for finding the severity of damage. The measurements of the Nam O bridge, a truss railway bridge in Vietnam, is used to illustrate the method. The proposed method not only can distinguish the damage type, but also it can accurately identify damage level.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제36권1호
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• pp.1-7
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• 2023

본 논문에서는 구조물의 부분 변위값으로 전체 구조물의 변위 형상을 예측할 수 있는 인공지능 학습기법을 개발하였으며, 개발된 기술의 성능을 실험을 통해 평가하였다. 3차원 공간에서 변위 형상 및 노드 위치 좌표의 특성을 학습에 반영할 수 있는 Image-to-Image 변위 형상 학습과 위치 특징을 결합한 변위 상관 학습 방법을 제시하였다. 개발된 인공지능 학습방법의 성능을 평가하기 위해 목업 구조 실험을 진행하였고, 3D 스캔으로 측정한 변위값과 인공지능으로 예측한 결과를 비교하였다. 비교 결과 인공지능 예측 결과는 3D 스캔 측정 결과에 비해 5.6~5.9%의 오차율을 보여 적정 성능을 보였다.

• 비파괴검사학회지
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• 제36권5호
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• pp.345-352
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• 2016

높은 고도에서 운행되는 항공기는 -$50^{\circ}C$이하의 극저온 피로환경에 노출된다. 이때 반복하중을 통해 발생되는 크랙과 같은 미세결함은 항공기 구조물의 물성변화를 야기하고 구조물 파단과 같은 심각한 구조적 결함을 야기한다. 따라서 효율적인 구조물의 유지보수 및 수명 예측을 위해 구조물의 지속적인 상태진단이 필요하다. 본 연구에서는 실제 항공기 운행조건과 유사한 극저온 피로환경에서 항공기 날개의 구조 건전성 모니터링을 수행하였다. 초기 결함 탐지를 위해 사각배열 압전구동기 및 센서를 구조물 하단에 부착한 뒤, 유도초음파 기반 능동센싱 기법을 통해 손상에 의한 산란 및 반사파를 측정하였다. 이후 통계학적 모델 분석과 위상배열기법을 통해 손상 발생 시점을 파악 및 손상 위치 탐지를 실시하였다. 또한, 극저온 환경에서의 센서의 생존성 파악과 구조 건전성 모니터링 결과의 신뢰성 향상을 위해 센서자가진단을 실시하였다. 실험 결과, 제안된 기법을 통해 극한환경에서 운행되는 구조물의 초기 손상 탐지 및 손상 위치 탐지가 높은 정확도로 가능함을 확인하였다.

• Composites Research
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• 제28권4호
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• pp.155-161
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• 2015

본 연구는 복합재료 구조물에 전기-기계 변환 기능을 융합한 센서-구조 일체형 복합재료 구조물 제작 방법에 관한 것으로 복합재료 구조물 자체가 센서 역할을 수행할 수 있도록 하여 구조 스스로 충격이나 진동 신호를 감지하고 손상 위치 또는 손상 정도를 실시간으로 모니터링 할 수 있는 다기능 복합 구조물에 관한 연구이다. 복합재 구조물에 전기-기계 변환 기능을 부여하기 위해 복합재 제작에 사용되는 에폭시 수지 대신 전기-기계 변환기능을 갖는 $Pb(Ni_{1/3}Nb_{2/3})O_3-Pb(Zr,\;Ti)O_2$ (PNN-PZT) 분말과 에폭시 수지를 1:30 wt% 혼합하여 제작된 스마트 수지를 사용하였다. Hand Lay-up 공법과, VARTM(Vacuum Assisted Resin Transfer Molding) 성형 방법을 이용하여 유리섬유에 스마트 수지를 함침시켜 센서-구조 일체형 복합재료 구조물을 제작하였다. 구조물을 센서로 사용하기위해 시편의 윗면과 아랫면에 전도성 도료를 사용하여 전극을 제작하였고, 고전압 앰프를 이용하여 상온에서 30분간 4kV/mm의 전계로 분극 처리를 수행하였다. 이후 충격망치를 사용하여 시편에 충격을 가했을 때 출력되는 전기 신호와 충격망치 신호를 비교하여 충격 신호 감응 및 감도를 측정하고 그 결과를 기술하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제22권4호
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• pp.481-493
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• 2018

Ultrasonic guided waves have attracted increasing attention for non-destructive testing (NDT) and structural health monitoring (SHM) of bridge cables. They offer advantages like single measurement, wide coverage of acoustical field, and long-range propagation capability. To design defect detection systems, it is essential to understand how guided waves propagate in cables and how to select the optimal excitation frequency and mode. However, certain cable characteristics such as multiple wires, anchorage, and polyethylene (PE) sheath increase the complexity in analyzing the guided wave propagation. In this study, guided wave modes for multi-wire bridge cables are identified by using a semi-analytical finite element (SAFE) technique to obtain relevant dispersion curves. Numerical results indicated that the number of guided wave modes increases, the length of the flat region with a low frequency of L(0,1) mode becomes shorter, and the cutoff frequency for high order longitudinal wave modes becomes lower, as the number of steel wires in a cable increases. These findings were used in design of transducers for defect detection and selection of the optimal wave mode and frequency for subsequent experiments. A magnetostrictive transducer system was used to excite and detect the guided waves. The applicability of the proposed approach for detecting and locating wire breakages was demonstrated for a cable with 37 wires. The present ultrasonic guided wave method has been found to be very responsive to the number of brokenwires and is thus capable of detecting defects with varying sizes.

• Smart Structures and Systems
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• 제16권1호
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• pp.223-242
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• 2015

Wireless sensor networks (WSNs) have emerged as a novel solution to many of the challenges of structural health monitoring (SHM) in civil engineering structures. While research projects using WSNs are ongoing worldwide, implementations of WSNs on full-scale structures are limited. In this study, a WSN is deployed on a full-scale 17.3m-long, 11-bay highway sign support structure to investigate the ability to use vibration response data to detect damage induced in the structure. A multi-level damage detection strategy is employed for this structure: the Angle-between-String-and-Horizon (ASH) flexibility-based algorithm as the Level I and the Axial Strain (AS) flexibility-based algorithm as the Level II. For the proposed multi-level damage detection strategy, a coarse resolution Level I damage detection will be conducted first to detect the damaged region(s). Subsequently, a fine resolution Level II damage detection will be conducted in the damaged region(s) to locate the damaged element(s). Several damage cases are created on the full-scale highway sign support structure to validate the multi-level detection strategy. The multi-level damage detection strategy is shown to be successful in detecting damage in the structure in these cases.

• Smart Structures and Systems
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• 제19권1호
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• pp.1-10
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• 2017

The operation of subway trains induces secondary structure-borne vibrations in the nearby underground spaces. The vibration, along with the associated noise, can cause annoyance and adverse physical, physiological, and psychological effects on humans in dense urban environments. Traditional tethered instruments restrict the rapid measurement and assessment on such vibration effect. This paper presents a novel approach for Wireless Smart Sensor (WSS)-based autonomous evaluation system for the subway train-induced vibrations. The system was implemented on a MEMSIC's Imote2 platform, using a SHM-H high-sensitivity accelerometer board stacked on top. A new embedded application VibrationLevelCalculation, which determines the International Organization for Standardization defined weighted acceleration level, was added into the Illinois Structural Health Monitoring Project Service Toolsuite. The system was verified in a large underground space, where a nearby subway station is a good source of ground excitation caused by the running subway trains. Using an on-board processor, each sensor calculated the distribution of vibration levels within the testing zone, and sent the distribution of vibration level by radio to display it on the central server. Also, the raw time-histories and frequency spectrum were retrieved from the WSS leaf nodes. Subsequently, spectral vibration levels in the one-third octave band, characterizing the vibrating influence of different frequency components on human bodies, was also calculated from each sensor node. Experimental validation demonstrates that the proposed system is efficient for autonomously evaluating the subway train-induced ambient vibration of underground spaces, and the system holds the potential of greatly reducing the laboring of dynamic field testing.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제12권6호
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• pp.32-40
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• 2018

본 연구에서는 error-outlier 기반의 충격위치탐지 알고리즘과 다중화된 FBG 센서를 이용하여 탄소섬유 강화 플라스틱 복합재 평판 구조물에 대한 충격위치탐지를 수행하였다. 알고리즘의 주요 변수인 오차 임계값(ET)이 0.3 nm, 상수 수준(CL)이 110일 때 최적의 충격위치탐지 결과(최대 오차= 31.82 mm, 평균 오차= 6.31 mm)가 도출되었다. 또한 주어진 최적의 변수 조건에서의 충격위치탐지 과정과 결과를 상세히 분석하였다. 본 연구에서 제시된 다중화된 FBG 센서와 error-outlier 기반의 충격탐지 알고리즘은 복합재 구조물에 대한 충격탐지에 적합한 것으로 판단되며, 향후 다양한 구조 건전성 감시에 활용될 것으로 기대된다.

• Composites Research
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• 제36권6호
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• pp.429-434
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• 2023

본 연구에서는 기존 배관 가스 누출 감지에 사용되던 음향방출 센서가 실시간 모니터링에 적용될 때 발생할 수 있는 문제들을 개선하기 위해, Macro-fiber composite (MFC) 트랜스듀서를 음향방출 센서로 사용하여 가스 누출 감지 시스템에 적용하였다. 적용 전 MFC의 구조를 최적화하기 위해 구조해석을 진행하여 제작하였고, 그 결과 MFC가 가지는 유연성으로 굴곡진 배관에 잘 밀착되어 AE 신호를 문제없이 수신할 수 있었다. AE 신호 분석 결과 고압 누출, 저압 누출 모두 파라미터 값 변화에 유의미한 결과를 보였으며, 특히, FFT 그래프의 파라미터에서 고압 누출의 경우 누출이 없는 경우 대비 120~626%의 변화량, 저압 누출의 경우 9~22%의 변화량을 보였다. 또한, 누출 발생 부위에서의 거리에 따라, 거리가 멀수록 이러한 파라미터 변화량이 줄어드는 경향을 보여, 추후 파라미터 변화량 감지를 통해 누출 감지가 가능할 뿐만 아니라, 변화량으로부터 누출 발생 위치를 파악할 수 있을 것으로 보인다.