This paper introduces developed prototype intelligent pig which detects corrosion on pipeline by using Magnetic Flux Leakage technology. The 8 inch developed MFL(Magnetic Flux Leakage) pig is composed of 5 yokes which magnetize pipeline wall and 45 Hall sensors which detect MFL signal. The designed MFL modules are analyzed by using magnetic circuit method in order to confirm whether pipeline wall is fully saturated. A variety of artificial defects are manufactured on 8 inch diameter steel pipeline in order to acquire MFL signals. So leakage flux of the axial, radial and circumferential component was acquired as defects. The results of this paper show that design technique for 8 inch MFL pig can be applied to large diameter MFL pig and 0.5mm defect depth can be detected.
This paper introduces the spring-mounted odometer system which maintains the correct contact with the pipe wall and measures the distance along the pipe. The odometer wheel is designed to keep contact to the pipelines inner wall and to generate fifty rectangular pulses per one turn(l59.5681mm) during pigging. The pipeline has the defects in various types such as buckles, winkles, cracks, dents, welding point and so on. Specially, girth welding points which exist each 12m of the pipeline, much affects the operational environment of the odometer. The measurement error of the distance along the pipe is accumulated, for the measurement error of wheel's circumference and the pipeline inner environment. So, this paper proposes the method for the error compensation based on the analysis of the odometer's behavior around the girth welding point of pipe. The experimental results show that developed odometer system can be used for the intelligent pig with good performances.
본 논문에서는 자기해석을 기초로 배관의 결함을 검사할 수 있는 자기인가장치를 개발하져다. 자기인가장치는 영구자석(Nd-Fe-B계열) 및 Linear Hall Effect 센서를 이용하여 배관을 충분히 자화시킬 수 있도록 설계되었으며, 센서 어레이는 8인치 크기로 설계, 제작하였다. 제작된 자기인가장치는 5개의 yoke와 45개의 Linear Hall Effect 센서로 구성된다. 자기회로법을 이용하여 설계된 자기장 인가장치가 배관을 포화시킬 수 있는가를 확인하였고. 또한 8인치 탄소강관(두께 : 5.85mm)에 인공 결함을 제작하여 누설 자속을 측정하였다. 시험 배관에 만들어진 두께 $10\%{\~}80\%$의 결함은 제작된 MFL 모듈을 이용하여 모두 검출하였으며 결함의 깊이가 가장 얇은 0.5mm까지 검출이 가능함을 확인하였다.
양돈 ICT 자동 급이기는 설정된 조건에 맞춰 사료 등을 자동 급이가 가능하다. 그러나, 설정 조건 자체는 사용자의 경험에 의존해야 하는 단점이 있다. 그렇기 때문에, 시행착오를 유발하고, 효율성이 떨어지는 문제가 발생하고 있다. 따라서, 데이터에 기반한 최적의 급이 설정 조건을 제시해 양돈 생산성을 향상시킬 수 있는 시스템 개발 및 서비스 모델 구현이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 급이 데이터, 사양관리 데이터 및 양돈 생산 관리 시스템 등의 성적분석 프로그램을 활용한 양돈 급이 관리 서비스 모델을 개발하였다. 이를 통해, 양돈 데이터 분석으로 효율적으로 활용할 수 있는 수요자 중심의 급이 관리 서비스 모델을 개발하였다. 또한, 지능화된 자동 급이 관리 서비스로 농가의 폐사율 감소 및 MSY 증가에 일조함으로써 양돈 농가의 생산성 향상과 이로 인해 양돈 농가의 소득 증대에 기여하는 서비스를 제공할 수 있다.
피깅에서 얻어진 정보들 중에서 피그의 주행거리가 가장 기본이 되는 정보이며, 정확한 이동거리의 측정이 반드시 필요하게 된다. 배관은 일반적으로 buckles, winkles, cracks, dents, welding feints좌 같은 결함을 지니게 되는데, 이들 결함 주위에서는 주행거리계의 거동이 변화하게 된다. 특히 가장 높은 빈도로 나타나게 되는 결함은 배관의 12m마다 존재하는 welding points로서, 주행거리 측정오차 발생의 주요한 원인이 된다. 본 연구에서는 산업 현장에 실제로 적용할 수 있는 주행거리계의 개발뿐만이 아니라 welding points에서 변화하는 주행거리계의 거동을 해석하고, 발생하는 측정오차를 보정하였다. 또한 실험을 통해서 주행 속도에 따른 오차가 인정된 성능 범위내로 보정됨을 확인하였고. 그 유용성을 검증하였다.
최근 고속도로 본선구간에서 발생한 교통사고에 대한 연구가 다수 수행되고 있으나, 램프와 같이 본선 외 구간에 대한 교통안전을 다루는 연구는 미미한 실정이다. 최근 5년(2015년~2019년)동안 램프에서 발생한 사고는 총 6,717건으로 이는 전체 고속도로 사고의 약 15%를 차지한다. 본 연구에서는 고속도로 램프구간에 대해 보다 정확한 사고 예측 모형을 제공하기 위해 포아송 감마(PG)와 포아송 역가우스(PIG)와 같은 다양한 통계 분포를 비롯하여 랜덤효과와 같은 기법을 적용하여 Simple 및 Full SPF를 구축하고 비교하였다. 교통 및 도로 기하구조 데이터는 로드뷰와 같은 다양한 시스템에서 수집되었다. 분석 결과, PIG 모형은 일반적으로 더 정확한 사고 예측을 제시하며, Simpe SPF와 Full SPF 모두에서 임의효과 모형이 더욱 우수한 성능을 나타내었다. 본 연구결과는 교통실무자들에게 정확한 사고 예측 모형을 기반으로 램프구간 교통안전을 증대시키고 이해할 수 있는 참고자료로써 활용될 수 있다.
본 논문은 돈사 내부의 환기부를 연속적으로 작동한 상태에서 환기부의 입기팬 및 배기팬의 회전수를 감소시키거나 증가시킴으로서 축사 내부로 유입되는 환기량을 조절하고, 이에 따라 환기 운영 시에 축사 내부의 온도 편차를 최소화함과 동시에 유해가스에 의한 돈사 내 공기오염을 방지할 수 있는 지능형 돈사 환기 제어 시스템 설계에 관한 연구이다. 본 시스템에는 온도 측정 데이터를 일정간격으로 저장하고, 저장된 온도 변화의 특성을 추출하여 지능적으로 돈사의 상태를 최적으로 유지할 수 있는 지능형 환기 제어 모델, 사용자의 연령 및 상황을 고려한 가시적이고 직관적인 사용자 위주의 인터페이스 설계가 포함된다.
지능형 배관 검사체(PIG)는 가스나 기름 배관 안을 지나가며 검사체에 장착된 여러 센서로부터 신호(센서 데이타로 불림)들을 취합하는 장치이다. PIG로부터 취합된 센서데이타들을 분석함으로써, 배관의 구멍, 뒤틀림 또는 잠재적으로 가스 폭발의 위험을 가지고 있는 결함들을 발견할 수 있다. 배관의 센서 데이타를 분석가가 분석을 할 때에는 주로 두 가지 분석 패턴을 사용한다. 첫 번째는 센서 데이터를 순차적으로 분석하는 순차적 분석 패턴이고, 두 번째는 특정한 구간을 반복해서 분석하는 반복적 분석 패턴이다. 특히, 센서 데이타를 분석할 때 반복적 분석 패턴이 많이 사용된다. 기존의 PIG 소프트웨어들은 사용자의 요청이 있을 때 마다 서버로부터 센서 데이타들을 오므로, 매 요청마다 네트워크 전송비용과 디스크 액세스 비용이 든다. 이와 같은 방법은 순차적 분석 패턴에는 효율적이지만, 분석 패턴의 대부분을 차지하는 반복적 분석 패턴에는 비효율적이다. 이와 같은 문제는 서버/클라이언트 환경에서 다수의 분석가가 동시에 분석을 할 경우에는 매우 심각해진다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 배관 센서 데이타들을 여러 개의 시계열 데이타로 생각하고, 효율적으로 시계열 데이타를 캐싱 하는 T-Cache라 부르는 주기억장치 고성능 캐시 관리자를 제안한다. 본 연구는 클라이언트 측에서 시계열 데이타를 캐싱하는 최초의 연구이다. 먼저, 고정된 거리의 시계열 데이타들의 집합을 캐싱 단위로 생각하는 신호 캐시 라인이라는 새로운 개념을 제안하였다. 다음으로, T-Cache에서 사용되는 스마트 커서와 여러 알고리즘을 포함하는 여러 가지 자료구조를 제안한다. 실험 결과, 반복적 분석 패턴의 경우 T-Cache를 사용하는 것이 디스크 I/O측면과 수행 시간 측면에서 월등한 성능 향상을 보였다. 순차적 분석 패턴의 경우에도 T-Cache를 사용하지 않은 경우와 거의 유사한 성능을 보였다. 즉, 캐시를 사용함으로써 발생하는 추가비용은 무시할 수 있음을 보였다.
Followed by a paper on the Pig and Bone orthopedic prosthetic, this experiment using Phantom and Bone MRI imaging I, II of orthopedic prosthetic metal effect combines magnetic resonance imaging on metal signal-to-noise ratio(Signal to noise : SNR) and CNR(Contrast to noise: CNR), fat signal suppression(Fat-suppression) images was compared. Specimen trees to measure the reliability of the experimental reproducibility tests and statistical analysis using the SPSS statistical package was applied program SPSS(IBM SPSS Statistice 19) by * P = 0.000 < significance level $({\alpha})$ = 0.01 as a significant there was a correlation(** P < 0.01). SNR and CNR results did not directly proportional to the Titanium, Stainless, Clip CNR and fat signal suppression of the order of images of blood specimens was found to be close to the image. The impact of orthopedic prosthetic metals on magnetic resonance imaging in the diagnostic value of Titanium is relatively high and are meant more.
병원에서 정형보철용 재료로 사용하는 스테인리스와 티타늄 금속을 같은 크기로 제작하여 자기공명영상에 미치는 영상학적 진단가치를 비교하였다. 영상의중심(Center), 영상이외부분(Background), 고 신호부분(High band)에 대한 신호강도 값을 가중치로 변환하여 금속시험편 없는(Norma)영상과 비교하였다. 또한 시상면영상과 횡단면영상의 왜곡범위를 정량적으로 수치화하여 금속시험편 없는 영상면적과 비교하였다. 그 결과 고 신호영상의 신호강도 값은 스테인리스의 경우 팬텀(Phantom) 2, 돼지 뼈(Bone) 1.8, 티타늄의 경우 팬텀 1.7, 돼지 뼈 1.3 만큼 금속시험편 없는 신호강도가중치 값보다 높은 것을 알 수 있었다. 또한 자기공명영상의 왜곡형태와 왜곡 범위는 금속시험편이 없는 영상의 단면적대비 스테인리스의 경우 팬텀 65.8 %, 돼지 뼈 61.5 %, 티타늄은 팬텀 23.1 %, 돼지 뼈 38.5 % 의 왜곡범위를 나타냈다. 결론적으로 본 실험에서는 신호강도가중치값과 왜곡범위가 낮게 변화를 보인 티타늄이 스테인리스 시험편보다 더 진단적 가치가 높은 자기공명영상임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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