KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권3호
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pp.1086-1103
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2020
The automatic identification and classification of image-based weld defects is a difficult task due to the complex texture of the X-ray images of the weld defect. Several depth learning methods for automatically identifying welds were proposed and tested. In this work, four different depth convolutional neural networks were evaluated and compared on the 1631 image set. The concavity, undercut, bar defects, circular defects, unfused defects and incomplete penetration in the weld image 6 different types of defects are classified. Another contribution of this paper is to train a CNN model "RayNet" for the dataset from scratch. In the experiment part, the parameters of convolution operation are compared and analyzed, in which the experimental part performs a comparative analysis of various parameters in the convolution operation, compares the size of the input image, gives the classification results for each defect, and finally shows the partial feature map during feature extraction with the classification accuracy reaching 96.5%, which is 6.6% higher than the classification accuracy of other existing fine-tuned models, and even improves the classification accuracy compared with the traditional image processing methods, and also proves that the model trained from scratch also has a good performance on small-scale data sets. Our proposed method can assist the evaluators in classifying pipeline welding defects.
산업체 수요에 기반한 공학혁신형 산업의료원 교과목과 운영 사례에 대해서 소개한다. 산업의료원 교과목은 산업체에서 제공한 애로기술 문제를 교수와 학생이 산업의료원 교과목 수업을 통해서 해결한다. 산업체는 애로기술을 제시하고 담당교수는 제시된 애로기술을 해결하는 강의 계획을 수립해서 학생들과 함께 산업체 애로기술을 해결하는 과정을 수행하고 학생들은 그것을 통해서 현장적응력을 키웠다. 학생들은 교과목 운영 목적 인식 정도, 수행기간의 적절성, 커뮤니케이션의 원활성, 전공지식의 이해 및 활용에 기여, 문제해결능력, 협업 학습 능력, 진로선택의 기회, 교과목 추천 등에 높은 평가를 하였다. 산업의료원은 한 학기 과정보다는 두 학기로 운영한 경우가 학생들의 만족도가 높게 평가된다. 그 이유는 산업의료원에서 제시하는 애로기술 문제가 한 학기에 해결책을 찾기 어렵기 때문이다. 산업의료원 교과목을 통해서 산업체에 취업연계를 가질 수 있는 기회가 될 수 있다.
전자부품으로 구성된 제어기의 선뢰성에 대한 연구는 미국방부를 중심으로 1960년대부터 연구되었으며, 철도분야에서는 유럽을 중심으로 1990년대부터 연구되었다. 특히 한국에서는 2000년대 이후부터 신호설비 신뢰성에 대한 연구가 시작되어 과거 신뢰성정보가 없는 노후신호설비를 대상으로 하는 효율적인 유지보수를 위한 신뢰도 평가가 요구되고 있다. 본 논문에서는 부품단위 고장률 또는 운영시 발생된 고장정보와 같이 신호장치의 신뢰성이 지속적으로 감시 및 분석되지 않고 25년 이상 사용된, 노후신호장치를 대상으로 부품단위 신뢰도를 평가하고, 잔존수명함수를 사용하여 현재시점에서의 신뢰도변화를 예측하였으며, 연장사용이 요구되는 기간에 대한 가속스트레스시험을 통해 연장사용의 가능성을 평가하는 모델을 개발하였다. 개발된 모델은 노후신호설비를 운영하는 철도운영기관이 미래의 유지보수정책을 수립하기 위해 활용될 것이다.
고속철도의 전차선로에 사용되는 유리애자는 국내에 적용 사례가 없으며 해외에서도 프랑스를 중심으로 한 정적으로 적용되는 품목으로서 국내 적용시 특성분석을 통한 적합성 평가가 요구된다. 본 논문에서는 2004년 이후 운영데이터를 바탕으로 유리애자의 현장 적합성을 평가하기 위해 전기적, 기계적, 외부적(환경) 요인의 3가지 대항목을 선정하여 분야별로 특성 분석을 수행하여 기초데이터를 축적하고 적합성을 평가하였다.
Structural Health Monitoring (SHM) is the science and technology of monitoring and assessing the condition of aerospace, civil and mechanical infrastructures using a sensing system integrated into the structure. Impedance-based SHM measures impedance of a structure using a PZT (Lead Zirconate Titanate) patch. This paper presents a low-power wireless autonomous and active SHM node called Autonomous SHM Sensor 2 (ASN-2), which is based on the impedance method. In this study, we incorporated three methods to save power. First, entire data processing is performed on-board, which minimizes radio transmission time. Considering that the radio of a wireless sensor node consumes the highest power among all modules, reduction of the transmission time saves substantial power. Second, a rectangular pulse train is used to excite a PZT patch instead of a sinusoidal wave. This eliminates a digital-to-analog converter and reduces the memory space. Third, ASN-2 senses the phase of the response signal instead of the magnitude. Sensing the phase of the signal eliminates an analog-to-digital converter and Fast Fourier Transform operation, which not only saves power, but also enables us to use a low-end low-power processor. Our SHM sensor node ASN-2 is implemented using a TI MSP430 microcontroller evaluation board. A cluster of ASN-2 nodes forms a wireless network. Each node wakes up at a predetermined interval, such as once in four hours, performs an SHM operation, reports the result to the central node wirelessly, and returns to sleep. The power consumption of our ASN-2 is 0.15 mW during the inactive mode and 18 mW during the active mode. Each SHM operation takes about 13 seconds to consume 236 mJ. When our ASN-2 operates once in every four hours, it is estimated to run for about 2.5 years with two AAA-size batteries ignoring the internal battery leakage.
다제약 접근기반 Optical Flow 평가기술이 이동 물체의 인식에 자주 이용되고 있다. 본 논문은 열차의 자동 운전 중 플랫폼에서 승객의 탑승시도를 영상인식을 통해서 감시할 수 있는 방법에 대하여 제안한다. CCTV를 통하여 입력된 영상을 차영상을 통하여 영상의 변화를 감지하고, 변화하는 영상에 대하여 Optical Flow를 수행, 영상에서 승객의 이동 방향성을 파악할 수 있다. 플랫폼에 사람이 없을 때의 영상과 사람이 이동 중인 영상을 비교하면 사람이 이동한 부분에 대한 차 영상을 추출할 수 있다. 추출된 영상을 통하여 Edge검출을 하게 되면 이동하는 사람이 있을 경우 사람 형상이 추출이 되고, 추출된 사람 형상의 개수와 무게 중심을 저장한다. 추출된 사람 형상과 다음 영상의 사람 형상의 Optical Flow를 수행하면 이동 거리만큼 사람 형상의 이동 방향성을 파악할 수 있고, 이동성이 파악된 사람의 이동 방향이 선로 방향으로 가는지를 감시할 수 있다. CCTV의 방향은 열차의 선로에 수직한 방향을 촬영하여 화면의 오른쪽 또는 왼쪽에 열차가 위치할 수 있게 한다. 본 논문을 통하여 CTBC 신호시스템에서 열차가 자동운전 할 경우 사람의 이동방향을 파악하여 탑승을 시도하는 승객의 유무를 파악, 열차의 출입구 개폐에 이용할 수 있다. 시뮬레이션 결과 플랫폼에 대기 중인 정확한 승객의 수는 확인이 어려웠지만 탑승 시도 여부는 확인 할 수 있음을 확인하였다.
철도의 원활한 운행을 보장하기 위하여 신호, 전철전력, 통신, 설비 등 분야별로 독립된 시스템이 구축되어 운영되고 있으나, 각각의 현장 설비가 센싱 데이터를 중앙관제로 전송하는 매체나 프로토콜이 서로 상이하다. 현재 연구개발을 진행하고 있는 실시간 철도안전 관제시스템은 분산된 안전에 관련된 데이터를 통합하여 위험을 예측하고 철도 사고를 예방하기 위한 것으로, 분산되어 있는 안전 관련 데이터를 통합하여 획득하는 것이 필수적이다. 이를 위하여 서로 상이한 매체나 다양한 프로토콜로 전송되는 정보를 기존 어플리케이션의 변경 없이 수용할 수 있는 데이터 변환이 필요하다. 본 연구에서 다양한 방식으로 전송되는 정보를 통합 관리하기 위한 데이터 변환 사례를 조사하고, 기존 방식에 전송기능을 부가하여 일체화한 XML 기반의 프로토콜 변환 방안을 제시하고, 이를 구현하고자 한다.
지하역사 승강장과 대합실의 미세먼지를 효율적으로 감소시키기 위해서 미세먼지 발생원(source)을 찾는 연구를 수행하고 있다. 지하역사 미세먼지의 주요 발생원은 본선터널 미세먼지이며, 상 하선 양방향 열차운행 빈도에 비례하여 발생하였다. 열차가 한 번 운행할 때마다 발생되는 미세먼지의 양은 시간에 관계없이 일정하였다. 본선터널에 발생되는 미세먼지의 양을 열차가 한 번 통과할 때마다 새롭게 발생되는 양과 열차풍에 의해 인접 역으로부터 이동되어 오는 양의 합으로 가정하고, 이를 기반으로 미세먼지 집중 발생구간 추정방법을 개발하여 서울지하철 7호선 남단 청담역부터 장승배기역까지 12개 역 구간에 적용하였다.
국내 기존선 전 구간의 폐색장치는 전자화 및 통합화가 되어있지 않아 건설과 유지보수 측면에서 많은 보완점을 가지고 있다. 현재 사용되고 있는 ABS(Automatic Block System)와 고속화 노선에 추가 설치된 ATP(Automatic Train Protection) 시스템의 LEU(Lineside Electronic Unit)는 동일한 장소에서 동일한 신호정보에 의해 열차를 제어하고 있음에도 불구하고 별개의 시스템으로 분리되어 설치되어 열차를 제어하고 있다. 따라서 현재의 ABS와 LEU에서는 램프검지부나 전원부 등과 같이 중복 설치된 부품이 많기 때문에 전체적인 제품의 제조 원가가 높아질 뿐만 아니라, 시공비 역시 2중으로 소요되고 유지보수에도 많은 인력과 비용을 투자해야 하는 등의 문제가 있다. 본 논문에서는 기존의 ABS 제어기능을 CPU에 의한 디지털 전자제어방식으로 제어할 수 있도록 하는 집중형 전자폐색제어장치의 시제품 개발과 환경시험 및 기능시험을 수행한 결과를 제시하고 있다. 이러한 집중형 전자폐색제어장치는 LEU와 통합된 형태뿐 아니라 ATP 시스템이 설치되지 않은 노선에서도 전자폐색제어장치만을 별도로 사용할 수 있도록 개발되었다.
본 연구는 고속철도(Korea Train Express: KTX)의 지역간 교통수단으로의 역할과 기능을 충실히 하기 위해서 개선이 필요한 사항을 철도공사에 재직 중인 직원들을 대상으로 설문조사하여 분석하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 건설교통부의 합리적인 지역간 교통배분 정책이 필요하다. 우리나라 중장거리권역 교통수단분담률에서 승용차와 고속철도의 비교우위 분기점은 대전과 대구 사이로 나타나고 있다. 고속철도의 경우 자동차 및 항공기와 경쟁구간인 서울${\sim}$대구 구간의 영업에 집중하고 단거리 구간에서의 경쟁은 가능한 피하는 것이 바람직 할 것으로 여겨진다. 둘째, KTX 경영개선을 통한 수요증대가 요구된다. 철도공사 직원들은 전문인력 양성과 전문인력 관리가 필요하다고 인식하고 있다. 그리고 고속철도의 운영정책은 운임결정에 대한 자율권 확보가 필요하다고 인식하고 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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