조선해양산업의 용접 자동화는 숙련 인력 부족과 고위험 환경 극복을 위해 협동로봇 중심으로 발전하고 있으나 선박블록 내 부 공간을 계측하기 위한 3차원 비전 센서의 경우 계측 거리에 따라 품질이 저하되는 문제가 있다. 본 연구는 협동로봇 용접 자동화를 위 해 3차원 포인트 클라우드 기반의 V-개선 용접선 검출 알고리즘을 제안하였으며 특히 자동화 용접에 필수적인 1m 미만 근거리에서 비전 센서 기술에 따른 계측 정밀도 및 검출된 평면의 개선각을 정량적으로 비교 검증하였다. 대중적으로 활용되고 있는 Active IR Stereo와 Time-of-Flight(ToF) LiDAR 센서를 400mm, 600mm, 800mm 거리에서 90° 개선각 시편으로 비교 평가한 결과 Active IR Stereo 센서는 삼각 측 량 원리의 한계로 인한 데이터 왜곡으로 상당한 각도 오차를 보였으며 800mm에서는 개선면 검출에 실패하였다. 반면 ToF LiDAR 센서는 데이터 왜곡에 강건하여 400mm에서 4.4°의 가장 낮은 평균 개선각 오차를 기록했으며 모든 거리에서 안정적으로 평면을 검출하였다. 이 를 통해 근거리 V-개선 형상 계측에는 ToF LiDAR 방식이 Active IR Stereo 방식보다 높은 정밀도를 제공하여 용접선 검출에 더 적합함을 정량적으로 검증하였다.

본 연구에서는 콘크리트내로 침투하는 염소이온을 모니터링하기 위하여, 스크린프리트 기법으로 염소이온 반응형 부식센서를 개발하고, 센서의 세선 수가 부식반응도 및 민감도에 미치는 영향을 실험을 통하여 정량적으로 분석하였다. 개발된 부식센서를 이용하여 염소이온량에 따라 부식 반응도을 확인하였으며, 센서의 파괴정도에 따른 저항변화에서는 단선형 센서보다 다선형 센서에서 큰 저항 변화를 나타내었다. 또한, 부식센서는 NaCl 수용액의 농도가 높은 만큼 센서의 저항변화가 크고, 콘크리트 내에서 센서 종류에 따른 부식저항은 단선형보다 다선형에서 민감도가 높게 나타났으며, 센서의 매설깊이가 클수록 저항변화 사이클 (cycle)은 증가하였다. 이상의 결과로, 본 연구에서 개발된 부식센서는 염분에 대한 부식반응과 민감도, 저항의 변화를 감지할 수 있었으며, 특히 7세선이 우수한 결과를 나타내어, 염분의 침투정도를 모니터링 하는데 가장 적합하다고 판단된다.