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.

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.

The high-level nuclear waste (HLW) repository is a 500-1,000 m deep underground structure to dispose high-level nuclear waste. The waste has a very long half-time and is exposed to a number of stresses, including high temperatures, high humidity, high pressure These stresses cause the structure to deteriorate and create cracks. Therefore, structural health monitoring with monitoring sensors is required for safety. However, sensors could also fail due to the stresses, especially high temperature. Given that the sensors are installed in the bentonite buffer and the backfill tunnel, it is impossible to replace them if they fail. That’s why it is necessary to assess the sensors’ durability under the repository’s environmental conditions before installing them. Accelerated life test (ALT) can be used to assess durability or life of the sensors, and it is important to obtain the same failure mode for reliability tests including ALT. Before conducting the test, the proper stress level must be designed first to get reliable data in a short time. After that, acceleration of life reduction with increasing temperature and temperature-life model should be determined with some statistical methods. In this study, a methodology for designing stress levels and predicting the life of the sensor were described.

식물의 생장과 발달은 지하부 환경에도 영향을 받으므로 근 권 환경의 변수들을 관수전략의 수립에 고려하는 것이 매우 중요하다. 본 연구의 목적은 수분이동 특성이 다른 2종류의 암 면배지에서 FDR센서를 활용하여 체적함수율(VWC)과 Bulk EC(ECb) 그리고 식물의 뿌리가 이용하는 Pore EC(ECp)에 대한 관계를 분석하고, 이를 활용하여 이용가능한 근권 환경 데이터 수집과 보정 방법을 확립하고자 진행되었다. 실험은 물리적 특성이 다른 2종류의 암면배지(RW1, RW2)를 사용 하였다. FDR 센서를 활용하여 함수율(MC)과 ECb를 측정하 였으며, ECp는 체적함수율(VWC) 10－100%에서 배지 중 앙부위에 일회용 주사기를 이용하여 배지 잔류 양액을 추출 후 측정하였다. 이후 2종류 배지(RW1, RW2)에 서로 다른 농 도(증류수, 0.5－5.0)의 배양액을 각 체적함수율 범위(0－ 100%)로 공급하여 ECb와 ECp를 측정하였다. RW1, RW2 배지에서 ECb와 ECp의 관계는 3차 다항식에 가장 적합하였 다. 체적함수율(VWC) 범위 3차 다항식에 따른 ECb와 ECp 의 관계는 낮은 체적함수율(VWC) 10－60% 구간에서 큰 오 차율을 보였다. 체적함수율(VWC)범위에 따른 센서 측정값 (ECb) 및 식물 뿌리가 이용하는(ECp)의 상관관계는 2종류 배 지(RW1, RW2) 모두 Paraboloid 식에서 결정계수값이 각각 0.936, 0.947로 가장 높았다.

The high-level nuclear waste disposal system is a structure with a very long life expectancy, and deterioration and cracking of the structure may occur over time. In addition, the high-level nuclear waste disposal system is in complex extreme conditions such as high temperature, groundwater, and radiation. Therefore, we need to develop a highly durable monitoring sensor that can detect the deterioration and crack of structures in extreme conditions. Since the durability of a sensor is closely related to the sensor lifetime, it is essential to predict the sensor lifetime accurately. The sensor lifetime can be predicted through the reliability qualification test. Among them, the accelerated life test conducted under harsh conditions is widely used as a method to shorten the test period. The major factor in carrying out the accelerated life test is to set the appropriate harsh conditions. Therefore, this study experimentally derived the operating limit of the monitoring sensor. It is essential to set the proper harsh conditions when performing the accelerated life test. Through this study, it is judged that it will be helpful in determining the appropriate stress level when performing the accelerated life test for accurate lifetime prediction.

사회기반 시설물의 노후화에 대응해 이상 징후를 파악하고 유지보수를 위한 최적의 의사결정을 내리기 위해선 디지털 기반 SOC 시설물 유지관리 시스템의 개발이 필수적인데, 디지털 SOC 시스템은 장기간 구조물 계측을 위한 IoT 센서 시스템과 축적 데이터 처 리를 위한 클라우드 컴퓨팅 기술을 요구한다. 본 연구에서는 구조물의 다물리량을 장기간 측정할 수 있는 IoT센서와 클라우드 컴퓨팅 을 위한 서버 시스템을 개발하였다. 개발 IoT센서는 총 3축 가속도 및 3채널의 변형률 측정이 가능하고 24비트의 높은 해상도로 정밀 한 데이터 수집을 수행한다. 또한 저전력 LTE-CAT M1 통신을 통해 데이터를 실시간으로 서버에 전송하여 별도의 중계기가 필요 없 는 장점이 있다. 개발된 클라우드 서버는 센서로부터 다물리량 데이터를 수신하고 가속도, 변형률 기반 변위 융합 알고리즘을 내장하 여 센서에서의 연산 없이 고성능 연산을 수행한다. 제안 방법의 검증은 2개소의 실제 교량에서 변위계와의 계측 결과 비교, 장기간 운 영 테스트를 통해 이뤄졌다.

As mechatronic systems have various, complex functions and require high performance, automatic fault detection is necessary for secure operation in manufacturing processes. For conducting automatic and real-time fault detection in modern mechatronic systems, multiple sensor signals are collected by internet of things technologies. Since traditional statistical control charts or machine learning approaches show significant results with unified and solid density models under normal operating states but they have limitations with scattered signal models under normal states, many pattern extraction and matching approaches have been paid attention. Signal discretization-based pattern extraction methods are one of popular signal analyses, which reduce the size of the given datasets as much as possible as well as highlight significant and inherent signal behaviors. Since general pattern extraction methods are usually conducted with a fixed size of time segmentation, they can easily cut off significant behaviors, and consequently the performance of the extracted fault patterns will be reduced. In this regard, adjustable time segmentation is proposed to extract much meaningful fault patterns in multiple sensor signals. By considering inflection points of signals, we determine the optimal cut-points of time segments in each sensor signal. In addition, to clarify the inflection points, we apply Savitzky-golay filter to the original datasets. To validate and verify the performance of the proposed segmentation, the dataset collected from an aircraft engine (provided by NASA prognostics center) is used to fault pattern extraction. As a result, the proposed adjustable time segmentation shows better performance in fault pattern extraction.

The IoT-based sensor network is one of the methods that can be efficiently applied to maintain the facilities, such as bridges, at a low cost. In this study, based on LoRa LPWAN, one of the IoT communications, sensor board for cable tension monitoring, data acquisition board for constructing sensor network along with existing measurement sensors, are developed to create bridge structural health monitoring system. In addition, we designed and manufactured a smart sensor node for LoRa communication and established a sensor network for monitoring. Further, we constructed a test bed at the Yeonggwang Bridge to verify the performance of the system. The test bed verification results suggested that the LoRa LPWAN-based sensor network can be applied as one of the technologies for monitoring the bridge structure soundness; this is excellent in terms of data rate, accuracy, and economy.

Objectives of this study were to identify the hotspot for displacement of the on-line water quality sensors, in order to detect illicit discharge of untreated wastewater. A total of twenty-six water quality parameters were measured in sewer networks of the industrial complex located in Daejeon city as a test-bed site of this study. For the water qualities measured on a daily basis by 2-hour interval, the self-organizing maps(SOMs), one of the artificial neural networks(ANNs), were applied to classify the catchments to the clusters in accordance with patterns of water qualities discharged, and to determine the hotspot for priority sensor allocation in the study. The results revealed that the catchments were classified into four clusters in terms of extent of water qualities, in which the grouping were validated by the Euclidean distance and Davies-Bouldin index. Of the on-line sensors, total organic carbon(TOC) sensor, selected to be suitable for organic pollutants monitoring, would be effective to be allocated in D and a part of E catchments. Pb sensor, of heavy metals, would be suitable to be displaced in A and a part of B catchments.

본 연구에서는 수면무호흡증이 다양한 합병증을 유발하는 질병으로서, 이를 위한 표준화된 수면다원검사가 고가 이며 측정이 불편함을 고려하여, 환자가 익숙한 환경에서 검사를 받을 수 있도록 스트레치 섬유센서를 이용한 무구 속 상태의 웨어러블 모니터링 시스템을 개발하고자 한다. 또한, 의복과 일체화된 디자인으로 제품화하여 그 유용성을 제안하고자 한다. 성인 남성용 롱 슬리브 티셔츠 형태로 착용형 수면무호흡 모니터링 스마트 의류를 개발하여, 수면무호흡 진단 지표 중 섬유형 센서를 기반으로 측정하는 호흡수(breathing rate)측정용 섬유센서, 산소포화도 (oxygen saturation), 호흡기류(airflow)를 실시간 측정하였다. 최적의 조합비 샘플 4가지를 통한 gauge factor를 측정한 결과, gauge factor 20.3을 확인하였고, 3회 숨을 크게 내쉴 때 호흡유량이 최대 2048ml였다. 산소포화도 69.45% 로 최소 측정 가능 산소포화도 70% 정도의 결과를 나타내었다. 세탁 후 인장에 따른 센서 성능 평가 결과는 전체적으로 gauge factor 18 수준의 값으로, 세탁에 대한 내구성이 입증되었다. 본 연구를 통하여 수면무호흡증 환자의 수 면효율이 떨어지고 여러 합병증을 동반하는 문제에 대해, 가정에서 쉽게 사용할 수 있는 착용형 수면무호흡 모니터 링 스마트 의류를 개발하여 호흡수, 호흡유량, 산소포화도의 3가지 지표를 측정 가능함을 확인하였다.

국내 고도성장기 이후 본격 건설되기 시작한 사회 기반 시설물은 노후화가 빠르게 진행되고 있다. 특히 사고 발생 시 대량 인명 피해로 직결될 수 있는 교량, 터널 등의 대형 구조물들에 대한 안전성 평가가 필요하다. 하지만, 기존의 유선 센서 기반의 SHM을 개선한 무선 스마트 센서네트워크는 짧은 신호도달거리로 인해 경제적이고 효율적인 시스템 구축이 힘들다. 따라서 LoRa LPWAN시스템은 사물인터넷의 확산과 더불어 저전력 장거리통신이 각광을 받고 있으며, 이를 구조건전성 모니터링에 응용함으로써 경제적이면서도 효율적인 SHM 구축이 가능하다. 본 연구에서는 LoRa LPWAN의 구조건전성 모니터링에 적용 가능성을 검토하고 비면허 통신 대역을 사용함으로 인해 발생하는 채널간의 충돌을 해결하면서 대역폭을 효율적으로 활용할 수 있는 채널 기반의 LoRa 네트워크 운영방법을 제안한다.

In this study, the odor generated in a livestock farm with 500 heads of finisher breed in 661 m² was monitored during 6 months using a gas sensor, a wired / wireless communication system and database server. Odor unit, ammonia, hydrogen sulfide, and total volatile organic compounds (TVOC) were monitored using the gas sensor. To show the tendency of odorous substances generation, the odor concentration was shown in the graph on a monthly and daily basis. Among the analysis items, the maximum generation of odor was found to be closely related to the generation of hydrogen sulfide. Through observing the daily and monthly trends of odor substances, it was found that each substance was a useful indicator for monitoring odor, because ammonia, hydrogen sulfide, odor and TVOC were increased and decreased in a similar pattern. The odors were highest in the hours of the early morning (00:00-05:00), the evening (18:00-23:00), and the morning (06:00-11:00) in a day. After the use of the microbial agent was discontinued in autumn (October), anaerobic digestion of the manure in a pit proceeded and the amount of hydrogen sulfide increased. Therefore, despite a slight decrease in ammonia production, the odor unit level did not decrease after October but rather was somewhat increased. In the future, the use of the odor monitoring system is expected to improve the efficiency of odor sources management.

최근에는 노후된 터널의 개수가 증가함에 따라 터널의 안전성 문제가 부각되고 있으며, 특히 안전사고가 발생하였을 때 신속하게 붕괴지점을 파악하고 붕괴된 지점에 매몰된 사람 및 장비등을 찾는 문제가 쟁점화 되고 있다. 터널의 안전성 문제를 계측하기 위한 시스템으로서 종래 기술은 주로 터널 공사 현장에서 작업자의 위치 계측이나, 공사의 진행 상황을 확인하기 위한 네트워크에 관한 것에 한정되었다. 또한 터널 안전과 관련된 시스템은 장기간 유지되어야하며 유지보수 기간이 길어야하는 특징이 있지만 기존 기술들은 배터리 소모 문제, 설치 비용 문제로 운용에 어려움이 많았다. 본 논문에서는 터널과 같은 폐쇄 구조물이 붕괴사고가 발생하였을 때 붕괴지점을 정확히 파악하고, 매몰된 사람 또는 장비등을 찾을 수 있는 모니터링 시스템을 제안하였다. 센서를 통해 터널 붕괴 지점을 인지하고, 붕괴 시점 및 붕괴 사고를 탐지하고, 사람이나 장비등의 위치 정보를 통해 정확한 매몰 위치 파악이 가능하게 하는 시스템을 제안한다. 또한 센서로부터 오는 정보를 수집하고, 기계학습 기반으로 분석하여 붕괴 사고의 징후를 예측할 수 있는 지능형 터널 붕괴 모니터링 시스템을 제안하였다.

본 연구의 목적은 정신적, 신체적 힐링을 위한 명상용 스마트 의류 개발을 위한 기초연구로서 명상 시 복식호흡 수를 측정함으로써, 의복을 통해 명상의 진입상태를 모니터링 하기 위한 방법을 연구하는 것이다. 이를 위해 본 연구 에서는 Single Wall Carbon Nano-Tube (SWCNT)를 기반으로 한 스트레인 게이지 타입의 직물센서를 구현하고, 1차 실험으로 0.1 Hz의 주기로 복부형태의 더미를 5 cm 길이로 2분간 개폐를 반복하여 명상호흡을 시뮬레이션 한 결과 참조전극인 BIOPAC과 직물호흡센서의 신호가 매우 높은 일치도를 나타냈다(p<0.001). 같은 조건으로 2차 본 실험에서 피험자 4명에게 명상호흡을 수행하도록 하였고, 배꼽점, 횡경막 부근 중심과 측면 총 4군데 위치에서 출력된 전압 값을 비교한 결과 배꼽점 중심 위치와 횡경막 측면에서 신호의 일치도가 높고, 크고 안정된 신호형태를 보여 명상호흡을 측정하기에 적합한 위치로 선정되었다. 따라서 본 연구에서는 긴 호흡주기의 명상호흡을 측정하기 위한 직물센서를 구현하고, 이 센서의 명상 호흡수 측정을 위한 신뢰성과 타당성을 검토하며, 인체 상 측정위치에 따른 호흡 수 측정효율을 비교, 고찰하는 것을 목표로 하였다.