본 연구는 선박 기관실 내에 설치된 증기 배관을 대상으로 누설 감지 및 상태 모니터링을 위한 방법론을 다루고 있다. 일반적 으로 기관실 내의 증기 배관은 보온재로 둘러싸여 있으므로, 증기가 누설되더라도 육안으로 식별하기 어려워 초기 대응을 지연시키는 상 황이 발생할 수 있다. 이에 본 논문은 RGB 카메라와 Thermal 카메라를 이용하여 상호보완적 정보 제공이 가능한 센서 시스템을 개발하기 위한 하드웨어 및 소프트웨어의 설계 방법을 제안한다. 보다 세부적으로 제안된 시스템은 카메라 서버 모듈, 카메라 보정 모듈, 영상 정합 모듈, 열-지도 학습 모듈, 추론 및 시각화 모듈로 구성된다. 특히 증기 배관의 누설이 이상 고온을 초래한다는 점을 고려하여, 본 논문은 열-지도의 개념을 정의하고 열-지도의 효과적인 학습, 열-지도에 기반한 이상 고온 감지, 감지된 이상 고온 영역의 시각화를 위한 알고리 즘을 제안한다. 제안된 방법은 선박 증기 배관 시스템을 모사한 실험 장치를 이용하여 다양한 실험을 통해 그 효용성을 입증한다.

Bearing-shaft systems are essential components in various automated manufacturing processes, primarily designed for the efficient rotation of a main shaft by a motor. Accurate fault detection is critical for operating manufacturing processes, yet challenges remain in sensor selection and optimization regarding types, locations, and positioning. Sound signals present a viable solution for fault detection, as microphones can capture mechanical sounds from remote locations and have been traditionally employed for monitoring machine health. However, recordings in real industrial environments always contain non-negligible ambient noise, which hampers effective fault detection. Utilizing a high-performance microphone for noise cancellation can be cost-prohibitive and impractical in actual manufacturing sites, therefore to address these challenges, we proposed a convolution neural network-based methodology for fault detection that analyzes the mechanical sounds generated from the bearing-shaft system in the form of Log-mel spectrograms. To mitigate the impact of environmental noise in recordings made with commercial microphones, we also developed a denoising autoencoder that operates without requiring any expert knowledge of the system. The proposed DAE-CNN model demonstrates high performance in fault detection regardless of whether environmental noise is included(98.1%) or not(100%). It indicates that the proposed methodology effectively preserves significant signal features while overcoming the negative influence of ambient noise present in the collected datasets in both fault detection and fault type classification.

안정적이고 효율적인 수자원 공급을 보장하는 것은 가정, 산업, 공공 보건 분야 복지에 필수적이다. 상수도 시스템에서 이상을 감지하기 위해 데이터 모델, 수리 모델 기반 시뮬레이션 등 다양한 접근 방식을 통해 이상감지 역량이 꾸준히 향상되어 왔으나, 현장 적용 및 검증에 한계가 있어 실질적인 활용은 폭 넓게 이루어지지 못하고 있다. 실제 적용 가능한 이상감지 시스템 측면에서, 본 연구에서는 유량 및 압력 계측 데이터를 활용하여 시스템 내 이상 발생을 신속하게 감지하고 개략적인 위치를 파악하기 위한 실시간 이상감지 및 탐색 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 유량수지 분석, 유량-수두손실 관계, EPANET 기반 수리 해석 방법을 통합하여 이상 감지 및 위치 파악의 정확성을 개선시키고자 하였다. 현장 실험 결과, 제안된 모델은 높은 신뢰도에서 시스템 내 이상유량의 발생을 효과적으로 감지하고, 발생 구간을 파악할 수 있는 것으로 나타났다. 본 연구 성과는 시스템의 실시간 이상 감지 및 운영관리를 위한 실효성 있는 접근 방식을 제공함으로써 상수도 시스템의 지속 가능하고 회복력 있는 운영관리에 기여할 것으로 기대된다.

교통안전시설물의 관리는 도로교통의 안전과 직결되는 문제이다. 운전자는 신호등, 표지판, 노면표시 등을 통해 운전에 필요한 정보 를 얻는다. 노후된 표지판과 노면표시는 운전자에게 잘못된 정보를 제공할 수 있으므로 주기적인 시설물의 관리가 필요하다. 본 연구 는 딥 러닝 기술을 활용해 운전자 시각의 영상 자료에서 교통안전표지를 자동으로 탐지하고자 하며, 교통안전표지의 공통된 색상 특 징을 기반으로 클래스를 그룹으로 묶어 데이터셋을 구축하는 방법을 제안한다. 객체탐지의 성능지표로 널리 활용되는 mAP를 사용해 클래스 묶음 여부에 따른 탐지 성능을 비교한 결과, 색상 기반 클래스 묶음을 적용한 모델의 탐지 성능이 비교군에 비해 약 36% 상승 함을 확인하였다.

Recently, SDAS(Advanced driver-assistance system) are being installed to assist driving of vehicles and improve driver convenience. LDWS(Lane departure warning system) and FCWS(Forward collision warning system) are the core of the technology. Among these, FCWS is evaluated as a key assistive technology to prevent vehicle crashes. Accordingly, many algorithms are being developed and tested to improve detection speed and actual detection algorithms are being commercialized. In this paper, We propose the design of a system that optimizes FCWS speed by considering the AI performance of the terminal device when implemented as an embedded system.

In recent automated manufacturing systems, compressed air-based pneumatic cylinders have been widely used for basic perpetration including picking up and moving a target object. They are relatively categorized as small machines, but many linear or rotary cylinders play an important role in discrete manufacturing systems. Therefore, sudden operation stop or interruption due to a fault occurrence in pneumatic cylinders leads to a decrease in repair costs and production and even threatens the safety of workers. In this regard, this study proposed a fault detection technique by developing a time-variant deep learning model from multivariate sensor data analysis for estimating a current health state as four levels. In addition, it aims to establish a real-time fault detection system that allows workers to immediately identify and manage the cylinder’s status in either an actual shop floor or a remote management situation. To validate and verify the performance of the proposed system, we collected multivariate sensor signals from a rotary cylinder and it was successful in detecting the health state of the pneumatic cylinder with four severity levels. Furthermore, the optimal sensor location and signal type were analyzed through statistical inferences.

This study assessed the measurement technique of odorous substances using a GC/MOS system with MOS sensor at the detector and the method detection limits were determined for odorous substances such as hydrogen sulfide, acetaldehyde, toluene, m,pxylene, and o-xylene. The portable GC/MOS system was able to separate and measure about 16 out of 22 odorous substances including sulfur compounds, aldehydes, and VOCs. The peak values for hydrogen sulfide, acetaldehyde, toluene, m,p-xylene, and o-xylene showed a nonlinear relationship with concentration and a correlation coefficient of 0.95 or higher was confirmed. The method detection limits for hydrogen sulfide, acetaldehyde, toluene, m.pxylene, and o-xylene using the portable GC/MOS system were determined to be 0.005, 0.023, 0.016, 0.004, and 0.051 ppm, respectively. It is expected that the system can measure odor samples with concentrations of least 50 ppb without additional pretreatment or concentration processes.

양식장 부표 등과 같은 해상의 소형 장애물을 탐지하고 거리와 방위를 시각화시켜 주는 해상물체탐지시스템은 선체운동으로 인한 오차를 보정하기 위해 3축 짐벌이 장착되어 있지만, 파도 등에 의한 카메라와 해상물체의 상하운동으로 발생하는 거리오차를 보정 하지 못하는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 외부환경에 따른 수면의 움직임으로 발생하는 해상물체탐지시스템의 거리오차를 분석하 고, 이를 평균필터와 이동평균필터로 보정하고자 한다. 가우시안 표준정규분포를 따르는 난수를 이미지 좌표에 가감하여 불규칙파에 의 한 부표의 상승 또는 하강을 재현하였다. 이미지 좌표의 변화에 따른 계산거리, 평균필터와 이동평균필터를 통한 예측거리 그리고 레이저 거리측정기에 의한 실측거리를 비교하였다. phase 1,2에서 불규칙파에 의한 이미지 좌표의 변화로 오차율이 최대 98.5%로 증가하였지만, 이동평균필터를 사용함으로써 오차율은 16.3%로 감소하였다. 오차보정 능력은 평균필터가 더 좋았지만 거리변화에 반응하지 못하는 한계 가 있었다. 따라서 해상물체탐지시스템 거리오차 보정을 위해 이동평균필터를 사용함으로써 실시간 거리변화에 반응하고 오차율을 크게 개선할 수 있을 것으로 판단된다.

본 연구는 딥러닝을 위한 비선형 변환 접근법을 사용하여 Single-lap joint의 접착 영역을 조사하기 위한 진동 응답 기반 탐지 시스템 을 제시한다. 산업 혹은 공학 분야에서 분해가 쉽지 않은 구조 내에 보이지 않는 부분의 상태와 접착된 구조의 접착 부위 상태를 알기 어려운 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구는 비선형 변환을 이용하여 기준 시편의 진동 응답으로 다양한 시편의 접착 면적을 조사하는 탐지 방법을 제안한다. 이 연구에서는 CNN 기반 딥러닝으로 진동 특성을 파악하기 위해 비선형 변환을 적용한 주파 수 응답 함수를 사용했고 분류를 위해 가상의 스펙트로그램을 사용했다. 또한, 제시된 방법을 검증하기 위해 알루미늄, 탄소섬유복합 재 그리고 초고분자량 폴리에틸렌 시편에 대한 진동 실험, 분석적 해, 유한요소해석을 수행했다.

자율운항선박이 상용화되어 연안을 항해하기 위해서는 해상의 장애물을 탐지할 수 있어야 한다. 연안에서 가장 많이 볼 수 있 는 장애물 중의 하나는 양식장의 부표이다. 이에 본 연구에서는 YOLO 알고리즘을 이용하여 해상의 부표를 탐지하고, 카메라 영상의 기하 학적 해석을 통해 선박으로부터 떨어진 부표의 거리와 방위를 계산하여 장애물을 시각화하는 해상물체탐지시스템을 개발하였다. 1,224장 의 양식장 부표 사진으로 해양물체탐지모델을 훈련시킨 결과, 모델의 Precision은 89.0 %, Recall은 95.0 % 그리고 F1-score는 92.0 %이었다. 얻 어진 영상좌표를 이용하여 카메라로부터 떨어진 물체의 거리와 방위를 계산하기 위해 카메라 캘리브레이션을 실시하고 해상물체탐지시 스템의 성능을 검증하기 위해 Experiment A, B를 설계하였다. 해상물체탐지시스템의 성능을 검증한 결과 해상물체탐지시스템이 레이더보 다 근거리 탐지 능력이 뛰어나서 레이더와 더불어 항행보조장비로 사용이 가능할 것으로 판단된다.

Through the process of chemical vapor deposition, Tungsten Hexafluoride (WF6) is widely used by the semiconductor industry to form tungsten films. Tungsten Hexafluoride (WF6) is produced through manufacturing processes such as pulverization, wet smelting, calcination and reduction of tungsten ores. The manufacturing process of Tungsten Hexafluoride (WF6) is required thorough quality control to improve productivity. In this paper, a real-time detection system for oxidation defects that occur in the manufacturing process of Tungsten Hexafluoride (WF6) is proposed. The proposed system is implemented by applying YOLOv5 based on Convolutional Neural Network (CNN); it is expected to enable more stable management than existing management, which relies on skilled workers. The implementation method of the proposed system and the results of performance comparison are presented to prove the feasibility of the method for improving the efficiency of the WF6 manufacturing process in this paper. The proposed system applying YOLOv5s, which is the most suitable material in the actual production environment, demonstrates high accuracy (mAP@0.5 99.4 %) and real-time detection speed (FPS 46).

In this study, a method of leakage detection was proposed to locate leak position for a reservoir pipeline valve system using wavelet coherence analysis for an injected pressure wave. An unsteady flow analyzer handled nonlinear valve maneuver and corresponding experimental result were compared. Time series of pressure head were analyzed through wavelet coherence analysis both for no leak and leak conditions. The leak information can be obtained through either time domain reflectometry or the difference in wavelet coherence level, which provide predictions in terms of leak location. The reconstructed pressure signal facilitates the identification of leak presence comparing with existing wavelet coherence analysis.