노후 구조물의 동적 특성 평가를 위해 대표적인 접촉식 센서인 LVDT와 가속도계를 활용한다. 전통 적인 센서의 데이터 신뢰성은 높지만, 작동 원리로 인하여 대상 구조물의 물리적 접근과 센서의 설치 가 필요하다. 조밀한 센서 설치를 위해선 많은 수의 센서와 데이터 수집장치도 추가적으로 필요하다. 이런 단점을 보완하고자 비접촉식 센서의 개발이 활발히 진행 중이며, 특히 비전센서를 활용한 동적 변위 측정에 관한 연구 및 개발에 많은 진척이 있다. 비전센서를 활용한 동적 변위 측정 시스템은 내 적 파라미터 및 외적 환경조건에 따라 측정 정확도가 크게 변화한다. 주된 내적 파라미터로 영상장비 의 공간분해능은 이미지 센서의 물리적 크리와 촬영거리의 증가 혹은 관심영역이 작아짐에 따라 영향 을 많이 받는다. 외적 환경조건으로 저조도 환경에서 타겟의 밝기차이가 줄어들어 이미지 프로세싱 과 정에서 불리한 조건이며, 이는 동적 변위 측정 정확도 저하로 이어진다. 본 연구에서 저조도 환경에서 비전센서의 운용거리 한계를 초해상화를 적용하여 극복하고자 하며, 인공적 및 자연적 타겟에 대한 동 적 변위 측정 성능을 비교 분석하였다. 동적 변위 측정 실내 실험을 위해 저조도 조건에서 3층 전단 구조물을 9Hz로 가진하였다. 동시에 Sony사의 DSC-100M7 카메라를 활용하여 조화진동으로 인해 발생되는 각층의 변위를 FHD화질 120FPS로 촬영하였고 측정 정확도 비교 분석을 각층의 LVDT 측 정값으로 진행하였다. 촬영거리를 10m를 기준으로 10m씩 증가하면서 최대 40m까지 변위 값을 측정 하였으며, 공간분해능 증가를 위해 GAN기반 초해상화 모델인 RealSR을 적용시켰다. 초해상화를 활용 하여 동적변위를 측정한 결과 저조도 환경에서도 비전센서의 운용 거리가 증가함을 확인할 수 있었으 며, 동시에 변위 측정 정확도도 함께 상승하는 것을 보여줬다.

본 연구에서는 탄소나노튜브(CNT) 패치 센서를 기반으로 하여 구조물의 이상 거동을 감지하고 대 응할 수 있도록 하는 첨단 스마트 모니터링 시스템을 제안한다. 복합소재로 제작되는 CNT 센서는 유 연한 특성을 갖게 되어 다양한 형태의 구조물 표면에 적용할 수 있으며, 이를 통해 충격이나 피로 등 에 의해 발생되는 균열과 같은 비정상적인 거동을 감지할 수 있다. CNT 센서를 통해 수집한 데이터 는 IoT 시스템을 통해 실시간으로 분석되어 구조물의 거동 상태를 확인하고 건전성을 모니터링 할 수 있게 한다. 이 시스템의 성능 검증 및 사용성 검토를 위해 미국 소재 교량에서 실증 테스트를 하였으 며, 테스트 결과 CNT 센서를 이용한 구조물 거동 감지 시스템을 통해 구조물의 이상 거동을 효과적 으로 감지하고 모니터링하여 구조물에서 발생 될 수 있는 잠재적 문제를 사전에 예방할 수 있음을 확 인하였다. 이와 같은 기술은 추후 다양한 분야에서 적극적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

교량, 터널 등 콘크리트 구조물의 건설 또는 사용 중 사고는 심각한 재산 및 인명 피해를 야기하기 때문에, 콘크리트 구조물의 증가와 동시에 Structural health monitoring(SHM)의 중요성 또한 높아졌 다. 하지만 현재까지 콘크리트 구조물의 안전 관리 및 유지관리는 주로 인력에 의한 육안 점검이 주를 이루고 있으며, 이는 주관적이고 정성적인 관리 수준에 머무르고 있어 안전성 평가 결과에 대한 신뢰 성 및 실시간 상태 파악과 대응 측면에 한계가 존재한다. 이에 본 연구에서는 현재 활발하게 연구되고 있는 탄소나노튜브를 활용하여 기다란 바 형태의 Carbon nanotube reinforced polymer(CNRP) Bar를 개발하였으며, 이를 콘크리트 구조물에 적용하였다. 구조물 변형에 따른 CNRP Bar의 센싱 성능을 파 악하기 위해 3점 굽힘 시험을 진행하였고, 동시에 콘크리트 구조물 내 CNRP Bar의 전기적 변화를 분석하였다. 실험 결과 콘크리트 구조물에 균열 발생 전 굽힘 응력에 의해 CNRP Bar의 저항이 감소 하였고, 균열 발생 후 균열이 커짐에 따라 저항이 증가하는 거동을 보였다. 이를 통해 CNRP Bar는 콘크리트 구조물에 용이하게 적용할 수 있는 매립형 센서로써 사용 가능하고, 이는 콘크리트 구조물의 안전성을 효율적으로 모니터링하는 시스템으로 발전 가능할 것으로 판단된다.

본 연구의 목적은 기존의 하드 타입의 관성 센서를 대체할 수 있는 소프트 원단 기반 팔꿈치 굽힘 각 센서를 개발하 고, 이를 이용하여 굽힘 각도를 추정하는 시스템을 개발하는 것이다. 본 연구에서는 비교 선정을 위하여 Bergamo, E-band, Span cushion, Polyester의 서로 다른 역학적 특성을 가진 4종류 원단에 SWCNT (Single-Walled Carbon Nanotubes) 함침을 통해 전도성을 부여한 후 성능 평가를 통하여 하나의 원단을 선정하여 팔꿈치 굽힘 각 센서로 제작 하였다. 성능을 평가하는 지표로 게이지율(Gauge factor), 이력현상(Hysteresis) 및 센싱 범위를 사용하였다. 제작된 센 서를 통해 얻은 데이터는 bending 동작에서의 각도에 대한 센서 출력값의 변화와 extending 동작에서의 각도에 대한 센서 출력값의 변화가 다른 경향을 갖고 있기 때문에 두 가지 동작을 나누는 것을 1-step으로 하였다. 2-step으로, 데이 터의 복잡한 비선형 관계를 처리하고 높은 데이터 정확도를 달성하기 위해 MLP (Multi-Layer Perceptron)를 활용하였 다. 따라서 소프트 텍스타일 굽힘 센서를 제작하였고, MLP를 통해 비선형 관계를 처리하고 각도 추정이 가능해졌다. 본 연구 결과를 기반으로 다양한 스마트 웨어러블 및 헬스케어 분야에서 효과적으로 활용되기를 기대한다.

In this study, we proposed a novel concept of liquid level indicator that can stably measure the liquid level even with changes in liquid density by enormous temperature changes. This uses a distributed optical fiber sensor based on Rayleigh scattering with high spatial resolution. Additionally, taking advantage of the flexibility of an optical fiber sensor, we introduced a bendable supporting structure and made it possible to freely adjust the angle for ease of installation of the liquid level indicator. In the proof-of-concept experiment using a prototype incorporating the proposed concept, we confirmed that the interface location can be effectively detected by utilizing the difference in heat transfer characteristics between liquid and gas phases, demonstrating the feasibility of liquid level measurement. Such a liquid level indicator is expected to enable more accurate level measurements in environments with huge temperature changes and to be conveniently used even in situations where installation and maintenance of the level meter are challenging due to complex internal structures.

항만 내 선박과 부두의 사고를 예방하기 위하여 통항 및 접안 안전성 평가를 통하여 안전한 부두가 건설되어 관리하고 있으나, 선 박의 접안 및 계류 과정에서 선박이 부두에 충돌하거나 로프로 인한 인명사고의 발생 등 예측할 수 없는 사고들이 종종 발생한다. 자동계류장 치는 선박의 신속하고 안전한 계류를 위한 자동화된 시스템으로 로봇 매니퓰레이터와 흡착 패드로 구성된 탈/부착 메커니즘을 가지고 있다. 본 논문은 자동계류장치의 흡착 패드의 위치 및 속도제어에 필요한 선체와의 변위 및 속도 측정 시스템을 다룬다. 자동계류장치에 적합한 측 정 시스템을 설계하기 위하여, 본 논문은 우선 센서의 성능 및 실외 환경적 특성 분석을 수행한다. 다음으로 이러한 분석 결과를 토대로 실외 부두환경에서 설치되는 자동계류장치에 적합한 변위 및 속도 측정시스템의 구성 및 설계 방법에 대해 기술한다. 또한 센서의 측정상태 감지 및 속도 추정을 위한 알고리즘을 제시한다. 제안된 방법은 다양한 속도 구간에서의 변위 및 속도 측정 실험을 통해 그 유용성을 검증한다.

In this study, the performances of H2S, NH3, and HCl sensors for real-time monitoring in small emission facilities (4, 5 grades in Korea) were evaluated at high concentration conditions of those gases. And the proper approach for the collection of reliable measurement data by sensors was suggested through finding out the effect on sensor performances according to changes in temperature and humidity (relative humidity, RH) settings. In addition, an assessment on sensor data correction considering the effects produced by environmental settings was conducted. The effects were tested in four different conditions of temperature and humidity. The sensor performances (reproducibility, precision, lower detection limit (LDL), and linearity) were good for all three sensors. The intercept (ADC0) values for all three sensors were good for the changes of temperature and humidity conditions. The variation in the slope value of the NH3 sensor showed the highest value, and this was followed by the HCl, H2S sensors. The results of this study can be helpful for data collection by enabling the more reliable and precise measurements of concentrations measured by sensors.

Raman distributed temperature sensor can be used as temperature instruments as well as monitoring abnormalities in next-generation nuclear systems. Since noise reduction and Measuring Frequency enhancement are required, integration time adjustment has been mainly used so far. In this study, a new data processing method using Moving Average Filter was analyzed to see if noise reduction and Measuring Frequency could be reduced, and improvement measures were suggested.

For appropriate nutrient management and enhanced plant growth, soil sensors which reflect soil nutrient levels are required. Because there is no available sensor for nutrient monitoring, electrical conductivity (EC) sensor can be used to evaluate soil nutrient levels. Soil nutrient management using EC sensors would be possible by understanding the relationship between sensor EC values and soil temperature, moisture, and nutrient content. However, the relationship between soil sensor EC values and plant available nutrients was not investigated. Therefore, the objectives of the study were to evaluate effect of different amount of urea on soil EC monitored by sensors during pepper and broccoli cultivation and to predict the plant available nutrient contents in soil. During the cultivation period, soil was collected periodically for analyzing pH and EC, and the available nutrient contents. The sensor EC value increased as the moisture content increased, and low fertilizer treated soil showed the lowest EC value. Principal component analysis was performed to determine the relationship between sensor EC and available nutrients in soil. Sensor EC showed a strong positive correlation with nitrate nitrogen and available Ca. In addition, sum of available nutrients such as Ca, Mg, K, P, S and N was positively related to the sensor EC values. Therefore, EC sensors in open field can be used to predict plant available nutrient levels for proper management of the soil.

Rapid and accurate detection of pathogenic bacteria is crucial for various applications, including public health and food safety. However, existing bacteria detection techniques have several drawbacks as they are inconvenient and require time-consuming procedures and complex machinery. Recently, the precision and versatility of CRISPR/Cas system has been leveraged to design biosensors that offer a more efficient and accurate approach to bacterial detection compared to the existing techniques. Significant research has been focused on developing biosensors based on the CRISPR/Cas system which has shown promise in efficiently detecting pathogenic bacteria or virus. In this review, we present a biosensor based on the CRISPR/Cas system that has been specifically developed to overcome these limitations and detect different pathogenic bacteria effectively including Vibrio parahaemolyticus, Salmonella, E. coli O157:H7, and Listeria monocytogenes. This biosensor takes advantage of the CRISPR/Cas system's precision and versatility for more efficiently accurately detecting bacteria compared to the previous techniques. The biosensor has potential to enhance public health and ensure food safety as the biosensor’s design can revolutionize method of detecting pathogenic bacteria. It provides a rapid and reliable method for identifying harmful bacteria and it can aid in early intervention and preventive measures, mitigating the risk of bacterial outbreaks and their associated consequences. Further research and development in this area will lead to development of even more advanced biosensors capable of detecting an even broader range of bacterial pathogens, thereby significantly benefiting various industries and helping in safeguard human health

본 연구에서는 광섬유를 이용한 탄소섬유복합재료(CFRP) 긴장재 개발을 목표로 다양한 성능실험을 수행하였다. 광섬 유 센서를 활용한 탄소섬유 긴장재의 계측성능은 부착된 변형률 게이지의 계측 값과 비교한 결과, 3.7% 이내로 동일한 계측을 하는 것으로 나타났고, 탄소섬유 긴장재 파단까지 계측이 가능하기 때문에, 센싱용 긴장재로 활용이 가능함을 확인하였다. 현장 적용을 위한 장기성능 실험결과, 릴렉세이션의 경우 저릴렉세이션 강연선 기준 값인 2.5%를 만족하였고 피로시험의 경우 도로 교설계기준을 준용하여 200만회 이후 인장성능의 변화가 없는 것을 확인되어, 탄소섬유 긴장재 뿐만 아니라 정착구도 장기성능 을 확보한 것으로 판단된다

해양산업시설에서는 많은 종류의 유해물질의 배출 가능성이 존재하기 때문에 이에 대한 체계적인 대응체계가 필요하다. 그 중 연속자동 측정이 가능하면서 ppb 수준의 낮은 검출하한 (limit of detection:LOD)를 갖는 센서 구현은 매우 중요하다. 이를 위해 본 연구에서 는 활성탄소(carbon black)와 Indium tin oxide (ITO) 나노입자를 혼합한 film의 표면저항의 변화를 이용한 고성능 센서 제안 및 구현을 위해 성능인자를 최적화하였다. 센서 구조는 접촉 면적과 전극 간격을 최적화하였다. 접촉 면적이 증가하면 감도, LOD 성능이 향상되었으며 60 mm2에서 최적화되었다. 또한, 전극 간격은 접촉 면적을 일정하게 유지한 상태에서 변화시켰으며 센서 응답은 전극 간격이 감소함에 따라 증가하는 것을 확인하였다. 마지막으로 센서 표면에서의 유해물질의 잔류시간 증가를 위해 화학흡착제를 적용하였다. 화학흡착제는 유해 물질을 선택적으로 흡수할 수 있는 polyester계를 선택하였다. 그 결과 농도가 증가함에 따라 응답이 선형적으로 증가하여 센서로 활용이 가능한 것을 확인하였다. 이러한 3가지의 방법을 통해 센서를 제작하였을 때 액상 유해물질을 기존 센서의 LOD(89.9 ppb)와 비교 10~40 ppb 정도의 낮은 농도를 검출할 수 있는 센서를 구현하였다.

본 연구에서는 뇌혈류 신호를 측정할 수 있는 시변자계 기반의 비접촉식 직물센서를 설계하여 뇌혈류 신호 검출 및 감성평가의 가능성을 탐색하고자 하였다. 직물센서는 40 denier의 은사를 30합사 한 후 컴퓨터 기계 자수하여 코일 형 센서로 구현하였다. 뇌혈류 측정 실험을 위해 코일형 센서를 경동맥 부위에 부착하고, ECG (Electrocardiogram) 전극과 RSP (Respiration) 측정 벨트를 부착 및 착용하도록 하였으며, 동시에 초음파 진단기기를 사용해 도플러 초음 파 검사(Doppler Ultrasonography)를 수행하여 혈류 속도를 측정하였다. 피험자에게 Meta Quest 2를 착용시키고, 실 험을 위해 조작된 영상 시각 자극을 보여주면서 혈류 신호를 측정한 후 시각 자극에 대한 감성평가 설문지를 작성하 도록 하였다. 측정 결과, 도플러 초음파 검사를 통해 측정된 혈류 속도 신호에 변화가 생길 때 직물센서로 측정한 신호도 함께 변화하는 것으로 나타났다. 이를 통해 코일형 직물센서를 이용하여 뇌혈류활동 신호를 측정할 수 있다 는 것을 검증하였다. 또한, 감성평가를 위하여 ECG 신호와 PLL 신호(직물센서 신호)에서 추출한 HRV를 계산해서 비교한 결과, 시각 자극으로 인한 교감신경계와 부교감신경계의 활성화에 따른 비율의 변화에 대해서는 직물센서로 측정한 신호와 ECG 신호를 이용해 계산한 값이 비슷한 경향을 보이는 것으로 나타났다. 결론적으로, 본 연구에서 개발된 시변자계 기반의 코일형 직물 센서를 통해 뇌혈류 변화 측정 및 감성 모니터링이 가능할 것으로 사료된다.

In this study, we focus on the improvement of data quality transmitted from a weather buoy that guides a route of ships. The buoy has an Internet-of-Thing (IoT) including sensors to collect meteorological data and the buoy’s status, and it also has a wireless communication device to send them to the central database in a ground control center and ships nearby. The time interval of data collected by the sensor is irregular, and fault data is often detected. Therefore, this study provides a framework to improve data quality using machine learning models. The normal data pattern is trained by machine learning models, and the trained models detect the fault data from the collected data set of the sensor and adjust them. For determining fault data, interquartile range (IQR) removes the value outside the outlier, and an NGBoost algorithm removes the data above the upper bound and below the lower bound. The removed data is interpolated using NGBoost or long-short term memory (LSTM) algorithm. The performance of the suggested process is evaluated by actual weather buoy data from Korea to improve the quality of ‘AIR_TEMPERATURE’ data by using other data from the same buoy. The performance of our proposed framework has been validated through computational experiments based on real-world data, confirming its suitability for practical applications in real- world scenarios.

원전 구조물의 실시간 모니터링 기술이 요구되고 있지만, 현재 운영 중인 지진 감시계통으로는 동특성 추출 등 시스템 식별이 제한 된다. 전역적인 거동 데이터 및 동특성 추출을 위해서는 다수의 센서를 최적 배치하여야 한다. 최적 센서배치 연구는 많이 진행되어 왔 지만 주로 토목, 기계 구조물이 대상이었으며 원전 구조물 대상으로 수행된 연구는 없었다. 원전 구조물은 미미한 신호대잡음비에도 강건한 신호를 획득하여야 하며, 모드 기여도가 저차 모드에 집중되어 있어 모드별 잡음 영향을 고려해야 하는 등 구조물 특성을 고려 해야 한다. 이에 본 연구에서는 잡음에 대한 강건도와 모드별 영향을 평가할 수 있는 최적 센서배치 방법론을 제시하였다. 활용한 지표 로서 auto MAC(Modal Assurance Criterion), cross MAC, 노드별 모드형상 분포를 분석하였으며, 잡음에 대한 강건도 평가의 적합성을 수치해석으로 검증하였다.