The aim of this study is to assess a looseness in a bolt being utilized for connecting components of a structural elements with the help of an Nd:YAG pulsed laser scanning system. Ultrasonic wave propagation imaging (UWPI) of a waveform generated using laser light and recorded by AE sensor was first found. Filtering operation was performed to remove an incident wave. The energy in the reflected wave was further assessed to arrive at a result which indicates structural defect has appeared, i.e., bolt loosening.

In this paper, we propose a new collision detection algorithm for human-robot collaboration. We use an IMU sensor located at the tip of the manipulator and the kinematic behavior of the manipulator to detect the unexpected collision between the robotic manipulator and environment. Unlike other method, the developed algorithm uses only the kinematic relationship between the manipulator joint and the end effector. Therefore, the collision estimation signal is not affected by the error of the dynamics model. The proposed collision detection algorithm detects the collision by comparing the estimated acceleration of the end effector derived from the position, velocity and acceleration trajectories of the robot joints with the actual acceleration measured by the sensor. In simulation, we compare the performance of our method with the conventional Residual Observer (ROB). Our method is less sensitive to the load variation because of the independency on the dynamic modeling of the manipulator.

Early alarm system is to detect slope movement before its collapse for road manager to respond quickly. In this paper, alarm criteria for this system is suggested when vibration and angle sensor are used.

After operating Early detection of slope movement and alarm system, it is found that several improvements are necessary. Especially, alarm criteria for slope movement is critical in reliable operation of the system.

After operating Early detection of slope movement and alarm system, it is found that several improvements are necessary. Especially, alarm criteria for slope movement is critical in reliable operation of the system.

국내의 지진 발생 추이가 증가세를 보이고 있으며, 이에 따라 시설물 피해를 주고 큰 인명 피해를 초래하는 지진재해에 대한 대비의 중요성이 대두되고 있다. 지진재해에 대비하기 위해서는 지진 또는 진동가속도에 대한 실시간 계측을 하는 것이 중요하다. 일본과 미국의 경우 중요 시설물에 대하여 이미 실시간 지진가속도계측을 시행하고 있으며 계측된 지진가속도데이터는 데이터베이스화되어 관리되고 있다. 이를 이용해 내진설계기준 개정시 또는 지진으로 인한 피해 예측시 활용하고 있다. 국내의 경우, 최근 지진재해대책법 및 시행규칙이 개정되어 공포 되었으며, 국민안전처에서 지진가속도계측자료 통합관리시스템을 구축해 나가고 있는 상황이다. 본 연구의 목적은 국민안전처 통합관리시스 템에 연계가 가능한 시설물 실시간 진동 감지 및 분석 시스템을 개발 하는 것이다. 이 시스템은 지진가속도계측데이터 모니터링 기능을 포함하 며, 또한 고속푸리에변환, 고유진동수 추출, 응답스펙트럼, 파워스펙트럼, 진도 표출, 시설물 건전도 평가 등 다양한 가속도데이터 분석 기능을 갖추고 있을 뿐만 아니라 국민안전처 지진가속도계측자료 시스템에 연계가 가능하도록 설계되었다. 개발된 시스템은 시설물의 안전관리 네트 워크 구축, 지진 또는 진동으로 인한 시설물의 피해에 대한 대비, 유지관리 비용의 최소화에 긍정적인 효과가 있을 것이라고 판단된다.

The biological wastewater treatment plant, which uses microbial community to remove organic matter and nutrients in wastewater, is known as its nonlinear behavior and uncertainty to operate. Therefore, operation of the biological wastewater treatment process much depends on observation and knowledge of operators. The manual inspection of human operators is essential to manage the process properly, however, it is impossible to detect a fault promptly so that the process can be exposed to improper condition not securing safe effluent quality. Among various process faults, equipment malfunction is critical to maintain normal operational state. To detect equipment faults automatically, the dynamic time warping was tested using on-line oxidation-reduction potential (ORP) and dissolved oxygen (DO) profiles in a sequencing batch reactor (SBR), which is a type of wastewater treatment process. After one cycle profiles of ORP and DO were measured and stored, they were warped to the template profiles which were prepared already and the distance result, accumulated distance (D) values were calculated. If the D values were increased significantly, some kinds of faults could be detected and an alarm could be sent to the operator. By this way, it seems to be possible to make an early detecting of process faults.

Recently, design and construction of street tunnels tend to focus on cost reduction and preservation of nature. Accordingly, research is actively being carried out to quickly detect fires when they occur in tunnels. In this study, a fire monitoring system that can accurately detect the location of fires in real time using shape memory alloy and optical cables was developed.

All living organisms use memory and oblivion algorithms considering the estimated lifetime and the changes in the ambient environment. Because of the expected lifetime of a bridge is similar to the human’s one, if a bridge uses the same algorithm of human memory, the abnormal responses of the structure can be easily detected. This paper introduces unfamiliarity index (UFI) that calculated from the FFT results of the short term timeline acceleration responses. If this algorithm, which can detect an abnormal behavior from the maximum constant signal, is used to the terminal sensors of an structure, more accurate safety control criteria will be prepared efficiently.

최근 도로터널은 비용절감 및 자연보호를 위하여 설계 및 시공이 증가되고 있는 추세이며, 이 때문에 반밀폐 구조인 터널내의 화재에 대비하여 화재 발생 시 신속히 감지할 수 있는 연구가 활발히 진행 중이다. 그 중에서도 광섬유 센서를 이용한 화재 감지법은 대역폭이 넓기 때문에 전송속도가 빠르고, 빛을 매개체로 하여 전기적인 간섭을 받지 않아 전송 도중에 정보 손실이 거의 없을 뿐만 아니라 노이즈 또한 적은 장점을 가지고 있어 이에 따른 연구와 현장 적용이 이루어지고 있다. 이와 관련하여 본 논문에서는 형상기억합금과 광케이블을 이용하여 실시간으로 화재 발생위치를 정확하게 감지할 수 있는 화재 감지 시스템을 개발하였다. 개발된 방법의 검증을 위하여 실내에서 온도변화에 따른 광 손실량 측정 실험을 수행하였으며, 거리 및 온도 등의 외부환경이 다른 지하공동구에 test bed를 설치하여 화재 모의실험을 수행하였다. 실험 결과 본 연구에서 개발한 화재감지시스템은 실시간으로 장거리 구간의 화재를 감지할 수 있는 것으로 나타났다.

Human-robot co-operation becomes increasingly frequent due to the widespread use of service robots. However, during such co-operation, robots have a high chance of colliding with humans, which may result in serious injury. Thus, many solutions were proposed to ensure collision safety, and among them, collision detection algorithms are regarded as one of the most practical solutions. They allow a robot to quickly detect a collision so that the robot can perform a proper reaction to minimize the impact. However, conventional collision detection algorithms required the precise model of a robot, which is difficult to obtain and is subjected to change. Also, expensive sensors, such as torque sensors, are often required. In this study, we propose a novel collision detection algorithm which only requires motor encoders. It detects collisions by monitoring the high-pass filtered version of the velocity error. The proposed algorithm can be easily implemented to any robots, and its performance was verified through various tests.

The effect of steel fiber types on the self-sensing capacity of strain-hardening fiber-reinforced cementitious composites (SH-SFRCs) was investigated. Three types of fiber, including twisted, smooth and hooked fibers, were used with a volume content of 1.5% in a mortar matrix. Although all the SH-SFRCs exhibited self damage-sensing capacity, the gauge factor, representing for damage-sensing ability, was different according to the types of fiber as follows: twisted (138.09) > smooth (99.85) > hooked (88.50). The SH-SFRC with twisted fiber produced the highest gauge factor which is very favorable for development of self damage-sensor.

Recently, Maintenance and inspection of plant are now being actively studied with the development of plant industry. In this paper, A leak detection in piping facilities using thermal imaging camera is proposed. This method was verified by laboratory experiment. In future, Appropriate algorithm will be applied to this method for real time detection and finally applied to the plant that is the ultimate goal of this study.

The road icing forecast and snow detection system using state evaluation algorithm of multi sensor optimizes snow melting system to control spread time and amount of chemical spread application This system operates integrated of contact/non-contact sensor and infrared camera. The state evaluation algorithm of the system evaluates road freezing danger condition and snowfall condition (snowfall intensity also) using acquired data such as temperature/humidity, moisture detection and result of image signal processing from field video footage. In the field experiment, it proved excellent and reliable evaluated result of snowfall state detection rate of 89% and wet state detection rate of 94%.

The surface freezing and snowfall on the highway and bridge deck will be a cause of major accident in winter. The accident can be effectively reduced by preventing the road surface freezing and snowfall. For these, it is needed that the evaluation method for perception of the road surface condition. In this study, the detection system was investigated using the contact and contactless sensors. From the results, it is seemed that the organized system could well predict the road surface condition and so on.

화재가 발생하면 열과 연기생성물이 발생하는데 화재로부터 발생되는 온도변화는 일반적인 대기 온도의 변화와 상당한 차이가 있기 때문에 이 온도변화를 감지하여 조기에 화재발생을 포착할 수 있다. 또한 연기가 발생하면 시계(視界)가 줄어드는 것을 감지할 수 있다. 화재를 좀더 정확하게 감지하려면 화재에 의한 화재징후는 기기로 측정할 수 있을 만큼 주위 환경을 변화시키고 이 변화값은 그 환경의 평상시 변수보다 커야 한다. 화재감지기는 화재로부터 발생하는 화재징후인 열, 연기 등을 감지하여 화재발생을 조기에 관계자에게 경보하는 기기이다[1-3]. 실제 환경에서는 화재가 아닌 경우에도 화재감지기의 고정된 수치 이상 발생할 수 있고, 화재가 발생했어도 고정된 수치 이하로 열, 연기 등이 발생할 수 있다. 이와 같은 화재감지기의 완벽하지 못한 신뢰성 때문에 경종, 사이렌 등 경보장치의 소음으로 인하여 사람들이 불편을 겪는 경우가 있고, 심지어 화재감지기의 전원을 OFF시키는 경우도 있어 실제 화재가 발생하였을 때 화재로 인한 대참사를 야기시킬 수도 있다. 본 연구는 가연물 종류에 따른 화재감지기의 응답특성을 분석한 연구로 다양한 가연물을 연소시킨 다음 화재감지기의 설치위치 등에 따라 감도특성이 어떻게 변화하는 가를 확인하였다. 가연물 종류는 열이 주로 발생하는 알코올, 연기가 주로 발생하는 면심지와 열과 연기가 다량으로 발생하는 N-heptane을 사용하였고 화재감지기 설치위치는 벽체와 천장으로부터 이격된 거리에 따라 실험을 수행하였다. 그 결과 벽 또는 천장에서 이격거리가 클수록 감도특성이 저하되는 것을 확인하였다.

정보통신기술의 발전과 모바일 단말 및 인터넷 서비스 확산으로 인해 데이터가 폭증하고 있어 데이터를 수집·관리하여 가치를 창출하고 이를 기반으로 정부정책 결정에 활용하는 능동형 스마트 정부 구현의 요구가 날로 커지고 있다. 또한, 과학·IT 패러다임도 빅데이터를 활용하여 정치·사회·경제 등 제반 이슈와 연계된 분석·예측으로 진화하고 있다. 재난관리는 사회구조 및 재난환경이 복잡·다양해짐에 따라 재난의 사각지대가 대형재난으로 이어질 우려가 크므로 다양한 재난전조(前兆)를 감지하고 체계적으로 관리하여 선제적으로 예방하는 체계가 필요하다. 본 연구는 최근 피해가 급증하고 있는 도시 내수침수 전조를 조기에 감지하여 위험지역을 분석하고 신속한 경보를 위해 강우정보와 침수예상도 등 정형데이터와 소셜네트워크서비스(SNS) 및 뉴스 등 비정형데이터를 연계하여 도시 내수침수 전조를 감지할 수 있는 모델을 소개하고 빅데이터를 활용한 재난관리 방안을 제시한다. 이 모델은 국지적 폭우, 지역적 특수상황 등에 기인하는 예측되지 못한 침수 전조를 감지하고 예측된 침수 위험에 대한 신뢰도를 더욱 향상시킬 수 있는 새로운 예·경보체계로 활용 가능할 것이 기대한다.

자연재해 및 인적재난 발생에 대한 신속한 상황판단과 의사결정 지원을 위해서는 재난현장의 정보를 빠른 시간 내에 정확히 파악하는 것이 중요하다. 따라서 재난현장의 실제 관측정보와 현장을 직접 확인할 수 있는 CCTV의 영상정보가 가장 중요한 요소가 된다고 할 수 있다. 이러한 CCTV 모니터링 관제업무의 효율화 및 지능화를 위해 CCTV의 영상정보에 지능형 영상감시 기술을 적용한다면 해당 상황을 자동으로 알려줄 수 있어 보다 재난현황에 대한 신속한 대응과 효율적인 정보를 얻을 수 있다. 따라서 본 연구에서는 지능형 CCTV 기반의 자동수위감지 알고리즘 성능개선을 위해 서울특별시 서초구 양재천에 현장 적용하여 알고리즘의 정밀도를 개선하고, 안개, 바람, 야간, 악천우 등과 같은 자연환경에 대한 성능저하 방지대책을 수립 및 적용하여 지능형 CCTV기반 자동수위감지 경보체계를 마련하고자 한다. 수위감지 알고리즘의 정밀도 개선을 위해 CCTV 기종별(적외선, 근적외선, 열화상) 성능시험을 하였고, 수위감지 알고리즘의 성능저하 요인인 악조건의 자연환경에 대한 S/W와 H/W적인 영상보정에 의한 수위감지 알고리즘 성능개선에 의한 인식률 개선과 하천범람 시 신속한 상황판단 및 재난대응을 위해 경계·위험으로 설정된 수위레벨에 도달 시 재난관리 담당자에게 SMS를 통한 위험지역 경보알림, 유관기관 상황전파, 하천변의 이동통행로 통제 방안을 수립하여 지능형 CCTV기반 자동수위감지 경보시스템을 실용화하고, 재난대응체계에 따른 운영매뉴얼을 제공하여 재난대응체계의 고도화 기반과 향후 전국 확산을 위한 기술적 기반을 수립하고자 한다.

본 연구에서는 비 내리는 도심지역에 설치된 하천변의 수위계측 센서에 의한 수위 높이와 CCTV 영상에 의해 산출한 수위 높이의 정밀도를 비교분석하여 성능을 평가하였다. 개선된 알고리즘의 장점으로는 기존 알고리즘은 운영보다는 녹화된 영상에서 사용자가 최적의 임계값을 찾도록 하였기에 현장 적용에는 한계가 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 물의 영역을 구별하기위해 사용되는 임계값이 입력영상의 분석을 통해 자동으로 변경되게 하였다. 조명의 변화 및 낮과 밤의 변화 등 주위 환경의 변화에 대한 최적의 임계값을 자동으로 찾아주어 실제 운영이 가능하도록 하였다. 또한 색상 정보의 히스토그램 비교를 통해서만 물의 영역을 분리해 냈던 기존 알고리즘 달리 물의 흐름 정보를 부가적으로 사용하여 범람이나 홍수와 같은 상황에서 보다 정확한 측정이 가능하도록 하였다. 수위 감지 알고리즘을 적용하기 전에 시/공간상 필터를 사용하여 노이즈를 먼저 제거하는 방법으로 알고리즘 성능이 향상되어 안정적으로 수위를 감지하게 되었다. 전반적으로 CCTV 기종별 수위감지 성능이 85% 이상 평가결과가 도출되었으나, 일반카메라와 열상카메라는 주야간 교차시간에서는 수위검출값의 오차가 큰 것으로 나타나 조도와 온도에 의한 영향을 최소화하기 위한 알고리즘의 지속적인 개선이 필요하다. 이러한 수위검출 오차를 줄이기 위해 NIR카메라의 수위검출 정확도를 향상시켜 특정지역 또는 중요 지역의 수위검출을 위해 NIR카메라를 적용하여 수위감지 정확도를 향상시킴으로서 수위감지시스템의 성능을 향상시킬 수 있다고 판단된다.

토지피복은 물리적인 지표면의 상태를 나타내며, 재난, 수자원, 환경생태, 행정 등의 관리에 이용되는 중요한 지표이다. 이는 지표수의 증발, 강우에 의한 유출이나 해안 침식 등 인간의 생활에 큰 영향을 주는 인자이며, 또한, 인간의 활동에 의해 많은 변화를 받기도 한다. 따라서 정확한 토지피복의 상태와 변화를 파악을 위한 연구가 오래 전부터 진행되었다. 최근에는 토지피복의 변화를 감지하기 위해 넓은 지역을 일관되게 관측하며 오래된 자료의 획득이 가능한 인공위성 영상을 이용한 토지피복 분석 방법이 실행되고 있다. 본 연구에서는 지표에 대한 인간의 활동에 의한 토지피복의 변화를 파악하기 위해 Landsat 인공위성을 이용하여 대규모 간척사업인 새만금 지역의 공사 진행에 따른 토지피복 변화를 분석하였다. 본 연구의 결과로 공사의 전후에 따라 수역의 영역이 감소하며 반면 습지의 영역이 증가한 것을 확인하였다. 또한 시간의 흐름에 따른 도시화의 영향으로 시가의 증가와 농지 및 산림의 감소를 확인하였다.