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        1.
        2003.06 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        본 연구에서는 판형태의 압전감지기와 압전작동기가 접착되어 있는 보형태의 스마트구조물의 자유진동제어에 대한 유한요소모형화 방법을 제안한다. 압전재료의 직접압전효과와 역압전효과에 대한 구성방정식을 고려하고 변분원리를 이용하여 스마트보유한요소의 운동방정식을 유도한다. 이러한 2절점 보 유한요소근 등매개변수요소로서 Timoshenko 보이론을 기초로 한다. 따라서, 보형태의 스마트구조물을 제안하는 스마트보 유한요소에 의하여 해석함으로써 전압이 작용되는 압전작동기에 의한 구조물의 제어와 전압을 측정하는 압전감지기에 의한 구조물의 모니터링에 대한 수치적인 시뮬레이션이 가능해진다 이러한 스마트보유한요소와 Constant-gain feed back control 기법을 이용하여 압전감지기와 압전작동기를 이용한 보구조물의 자유진동제어에 대한 유한요소 모델을 제안한다
        4,500원
        2.
        2017.09 서비스 종료(열람 제한)
        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.
        3.
        2016.05 KCI 등재 서비스 종료(열람 제한)
        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.
        4.
        2009.12 KCI 등재 서비스 종료(열람 제한)
        현재 진동 정보를 통해 기계 설비의 상태나 고장 유무를 판단하는 연구들이 다수 진행 중에 있는데, 대부분의 연구에서는 설비에 대한 진동을 모니터링하거나 고장 유무를 판별하여 사용자에게 알리는 수준이다. 본 논문에서는 진동 정보 적용 대상을 선박으로 정하고, 진동에 의한 고장 진단과 판별을 보다 정교하게 수행하는 선박 엔진 감지 기법과 시스템을 제안하였다. 일차적으로 이중화된 진동 정보 판별 기법을 적용하여 진동 정보를 확인한 다음에 고장 유무를 검사한다. 만일 고장이 발생한 경우에는 적분을 이용하여 고장 진동 파형에 대한 넓이를 기준으로 어떤 유형의 고장인지를 판별할 수 있는 기법을 적용하였다. 또한 선박의 진동 경향 분석과 엔진 안전 보존을 목적으로 진동 정보를 데이터베이스에 저장하고 추적할 수 있도록 시스템을 구현하였다. 제안 시스템을 선박 엔진의 고장 판별 유무와 고장 진동 파형 감별 인자에 대해 실험을 수행한 결과 고장 판별은 약 98% 정확성을 가졌고 고장 진동 파형 감별에서는 약 72% 정확성을 가졌다.