국내에서 문화재로 지정되어 관리되고 있는 많은 목조 고건축물들의 효과적인 보존 및 관리를 위해서는 목재의 내부 상태를 정확하게 평가할 수 있든 비파괴 검사법이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 현장에서 적용 가능한 X선 CT 시스템을 개발하기 위한 연구의 일환으로, 먼저 휴대형 soft-X선 촬영 장치를 사용한 목재의 밀도측정 방법을 확립하고 그 적용 가능성을 확인하고자 하였다. 먼서 측정방법을 확립하기 위하여 X선 강도와 필름명도 사이의 상관관계를 분석하였으며, 또한 관전류와 관전압의 변화에 따른 X선 초기강도의 변화를 확인하여 정량화 하였다. 다음으로 목재의 밀도와 연륜각, 두께가 질량감쇠계수에 미치는 영향을 확인하고, 목재의 침량감쇠계수를 결정하여 Beer의 법칙에 적용함으로써 X선 측정결과로부터 목재의 밀도를 계산할 수 있는 식을 제시하였다. 마지막으로 X선 촬영법을 통해 측정한 밀도를 기존의 치수법에 의한 측정결과와 비교함으로써 앞에서 결정된 밀도측정 방법의 작용 가능성을 확인할 수 있었다. 이상의 결과는 앞으로 개발하고자 하는 X선 CT 시스템에서 입력값으로 요구되는 밀도를 측정하는 방법을 확립하는데 있어서 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
베이지안 기법은 객관적 자료 이외에 주관적 지식도 평가에 반영하는 특성으로 인해 최근 PRA에서 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 비파괴검사 장비 분실에 대한 방사선 위험도를 평가하기 위해 베이지안 기법을 활용하였다. U.S. NRC에서 제시한 선원분실 피폭 시나리오를 국내 실정에 맞게 재구성하였고 안전인자의 사고발생 확률에 국한하여 적용하였다. 사고발생 확률수정의 경우 Jeffreys사전분포를 사용한 결과가 모호사전분포를 사용한 결과보다 5 % 베이즈 하한치가 더 낮아서 방사선 사고와 같은 낮은 사고발생 확률을 가지는 시스템에 대한 위험도 평가에 적합하다. 위험도의 결과를 보면 일반인의 연간 예상되는 평균선량은 베이지안 기법이 고전적인 기법에 의거한 평가보다 높은 선량을 나타내는데 이는 수정된 안전인자 확률의 평균이 고전적 확률 참보다 높게 평가된 것에 기인한다. 국내의 경우 방사선 위험도 평가를 위한 자료구축이 미비한 바 베이지안 기법은 위험도 평가에 유용한 대안으로 활용할 수 있으며 이러한 연구는 위험도 정보-기반 규제에 기여할 것이다.
개인 선량한도를 하향조정 하였을 경우 추가적으로 요구되는 방사선작업 자 수와 집단선량을 예측하기 위한 연구가 수행되었다. 연구대상은 한국원자력안전기술원에서 선택한 기관 모두를 포함하였고 해석기준의 선량한도는 ICRP Publ. 60. 및 BEIR V 보고서가 권고한 값으로 하였다. 해석자료로 사용된 데이터베이스는 원자력법에 의거 원자력발전사업 허가자와 비파괴검사 허가자가 한국방사성동위원소협회에 제출한 개인피폭선량 기록의 편집자료에 근거하였다. 연간 개인선량한도의 하향 설정에 따른 영향은 상관모델을 사용하여 계산하였다. 본 연구모델의 민감도는 종사자가 방사선작업환경 내에 있는 동안의 비생산성을 가정하여 분석하였다. 최상의 방사선작업환경조건에서도 종사자의 최저 비생산성 인자에 접근하는 것이 대단히 어렵기 때문에 최저 비생산성 가정은 보수적인 가정이라는 주장을 쉽게 변호할 수 있다는 것이 장점이다. 개인선량한도가 연평균 2cSv로 하향 조정되고 개인 작업자의 비생산성율이 0.1이라고 가정하면 1997년 동안 방사선시설에서 추가로 요구되는 방사선작업종사자수는 231명으로부터 269명으로 증가되고, 집단선량 man-cSv는 근사적으로 14%만큼 증가된다.
배관은 석유화학플랜트에서 가장 많은 구성요소이며, 주요설비들에서 생산된 물질을 수송하는 매우 중요한 역할을 수행한다. 특히, 저온 또는 고온의 물질을 수송하는 배관들의 경우 물질의 온도변화를 최소화하기 위해 보온재를 배관의 외면에 덮어 사용하는 경우가 다수이다. 그러나 이러한 보온재에 덮인 배관들에서 부식이 발생할 경우 보온재를 제거하지 않고서는 확인하기 어렵기 때문에 현장검사시 유도초음파를 이용한 비파괴적 방법이 사용되고 있다. 본 논문에서는 보온재 내부에서 발생하는 보온재하 부식(CUI : Corrosion Under Insulation)을 유도초음파를 사용하여 효과적으로 검출하기 위해서 유도초음파의 위상속도 분산선도와 파형구조의 이론적 해석을 통해 최적 발생조건을 선정하고자 하였다. 본 연구의 결과는 다양한 석유화학플랜트 배관의 보온재하 부식에 대한 유도초음파를 이용한 현장검출에 적용할 경우 매우 유용할 것이다.
국산재의 여러 가지 응용물성을 매년 3수종씩, 3년에 걸쳐 조사하였다. 첫 수종으로 우리나라의 대표 수종인 소나무를 사용하였다. 매년 동일한 장치와 실험조건으로 실험하였기 때문에 모든 수종에 대한 결과를 상호 비교할 수 있다. 수분흡착성 실험은 목분을 이용하였으며, 가열처리조건에 따른 평형함수율과 흡착등온곡선을 구하였다. 열전도율과 열확산률은 열선열전도장치를, 전기의 부피저항률과 저항은 고전기저항계를 이용하여 측정하였다. 정목재와 판목재의 열적 전기적 특성차이가 관찰되었는데 이는 해부학적 차이에 의한 것으로 보인다. 음향측정시스템을 사용하여 동적탄성률, 내부마찰을 측정하였다. 본 논문의 결과들은 목재구조물 설계, 휴대용 목재수분계 보정, 비파괴검사 등에 필요한 기본 자료를 제공한다.
근적외선 분광광도기을 이용하여 참기름의 Acid value, iodine value, palmitic acid, stearic acid, oleic acid, linoleic acid 및 linolenic acid를 비파괴적으로 신속하게 정량할 수 있는 가능성을 조사하였다. 시료의 스펙트럼측정은 투과방식을 이용하여 $400\sim2500nm$ 범위에서 측정하였다. MPLS를 이용하여 도출된 Acid value, Iodine value, palmitic acid, stearic acid, oleic acid, linoleic acid 및 linolenic acid의 검량선 상관도는 각각 0.9907, 0.9077, 0.9527, 0.9210, 0.9829, 0.9736, 0.9709이었고 검증했을때의 상관도는 각각 0.989, 0.944, 0.924, 0.717, 0.989, 0.967, 0.990이었으며 SEP는 0.058, 0.562, 0.194, 0.168, 0.221, 0.297, 0.072로 나타나 기존의 분석법을 대신하거나 예비시험법으로 활용할 수 있는 유용한 방법임이 입증되었다 본 연구에서 개발한 방법은 매우 간단하게 참기름의 품질평가 및 진위여부를 판단할 수 있어 다수의 시료를 검사해야 하는 기관과 실시간으로 품질관리를 필요로 하는 생산현장에서 예비시험법으로 활용함으로써 인력절감 및 실험환경 개선등의 효과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.
우리나라의 인쇄기술사의 연구는 현존하는 고문헌, 전적류의 조사와 축적되어온 자료와의 비교를 통하여 이루어진다. 문화재 연구의 특성상 비파괴 검사가 요구되어 육안 또는 현미경에 의한 관찰과 연구자의 경험과 지식에 의존하는 경우가 많다. 목판인쇄, 목활자인쇄, 금속활자인쇄 또는 그 조합으로 이루어진 것으로 추정되는 고문헌과 전적류의 경우, 연구자마다 다양한 견해와 결론을 도출하게 되어 혼란이 가중되기도 하고 사회적 비용이 증가하기도 한다. 그중에서도 목판본과 금속활자본에 대한 판단 기준이 모호하여 우리나라의 인쇄기술 발달사에 대한 학술적 연구의 정체뿐만 아니라 연구자들 간의 갈등이 분출되기도 하고 문화재 분야의 전문기관이 아닌 국가의 수사기관까지 가세하여 상황이 더욱 복잡하게 전개되는 경우가 적지 않았다. 본 연구에서는 복각된 훈민정음(訓民正音) 목판을 사용하여 여러 장의 한지에 직접 인출하는 재현성 실험과 인출된 결과물의 이미지를 정량적으로 분석하여 보다 객관적인 판단 기준으로 활용될 수 있는 인출특성은 무엇인지 조사하였다. 또한 현재까지 목판인쇄본과 금속활자본의 구별방법으로 제시되고 있는 기준의 타당성과 의문점을 살펴보았다. 목판인쇄의 재현실험을 통한 한지상의 인출특성의 조사와 이미지분석법을 활용한 다양한 특징의 정량화를 시도하고 정량분석에 의한 객관성 있는 새로운 판단 기준확보의 가능성을 조사하였다.
최근 빅데이터 과학은 사회현상 모델링을 통한 예측은 물론 강화학습과 결합하여 산업분야 자동제어까지 응용범위가 확대되고 있다. 이러한 추세 가운데 이미지 영상 데이터 활용연구는 화학, 제조, 농업, 바이오산업 등 다양한 산업분야에서 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 신경망 기술을 활용하여 영상 데이터의 시맨틱 분할 성능을 개선하고자, U-Net의 계산효율성을 개선한 DeepU-Net 신경망에 AutoML 강화학습 알고리즘을 구현한 NASNet을 결합하였다. BRATS2015 MRI 데이터을 활용해 성능 검증을 수행하였다. 학습을 수행한 결과 DeepU-Net은 U-Net 신경망 구조보다 계산속도 향상 뿐 아니라 예측 정확도도 동등 이상의 성능이 있음을 확인하였다. 또한 이미지 시맨틱 분할 성능을 개선하기 위해서는 일반적으로 적용하는 드롭아웃 층을 빼고, DeepU-Net에 강화학습을 통해 구한 커널과 필터 수를 신경망의 하이퍼 파라미터로 선정했을 때 DeepU-Net보다 학습정확도는 0.5%, 검증정확도는 0.3% 시맨틱 분할 성능을 개선할 수 있었다. 향후 본 논문에서 시도한 자동화된 신경망을 활용해 MRI 뇌 영상진단은 물론, 열화상 카메라를 통한 이상진단, 비파괴 검사 진단, 화학물질 누출감시, CCTV를 통한 산불감시 등 다양한 분야에 응용될 수 있을 것으로 판단된다.
방조제의 모니터링에는 지구물리학적 비파괴 검사인 GPR (Ground Penetrating Radar) 탐사가 주로 이용된다. GPR 반응은 상황에 따라 복잡한 양상을 보이므로 자료의 처리와 해석은 전문가의 주관적 판단에 의존하며, 이는 오 탐지의 가능성을 불러옴과 동시에 시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 따라서 딥 러닝을 이용하여 GPR 탐사자료의 공동을 탐지하는 다양한 연구들이 수행되고 있다. 딥 러닝 기반 방법은 데이터 기반 방법으로써 풍부한 자료가 필요하나 GPR 탐사의 경우 비용 등의 이유로 학습에 이용할 현장 자료가 부족하다. 따라서 본 논문에서는 데이터 증강 전략을 이용하여 딥 러닝 기반 방조제 GPR 탐사자료 공동 탐지 모델을 개발하였다. 다년간 동일한 방조제에서 탐사 자료를 사용하여 데이터 세트를 구축하였으며, 컴퓨터 비전 분야의 객체 탐지 모델 중 YOLO (You Look Only Once) 모델을 이용하였다. 데이터 증강 전략을 비교 및 분석함으로써 최적의 데이터 증강 전략을 도출하였고, 초기 모델 개발 후 앵커 박스 클러스터링, 전이 학습, 자체 앙상블, 모델 앙상블 기법을 단계적으로 적용하여 최종 모델 도출 후 성능을 평가하였다.
산불이 대형화됨에 따라 산불 예방 및 진화를 위해 임도시설의 중요성이 증가하고 있다. 산불 발생 시 임도가 제 역할을 수행하기 위해서는 적정한 노선 선정과 함께 구조적인 안정성을 확보해야 한다. 그동안의 연구는 산불 발생에 따른 임도의 효과와 노선 배치에 치중되어 있으며, 임도의 안전성 확보를 위한 연구는 수행되지 않은 실정이다. 따라서, 본 연구는 최근 3년간 초대형 산불 발생지 내의 임도 콘크리트 시설물을 대상으로 콘크리트 비파괴검사기법 중 하나인 반발경도법을 이용하여 산불 여부에 따라 그 강도를 비교하였다. 연구 결과, 산불 피해 콘크리트 시설물(15.4 MPa)은 미피해 콘크리트 시설물(18.0 MPa)에 비해 낮은 강도를 나타냈으며(p<0.001), 그 경향은 모든 대상 시설물에서 동일하게 나타났다. 따라서, 임도 시설의 강도 저하로 인한 임도의 2차 피해를 방지하기 위해 임도 시설물의 안전진단 기준이 마련되어야 할 것이다. 또한, 본 연구 결과에 대한 지속적인 모니터링과 실내 실험을 동반한 후속 연구가 진행되어 임도의 안정성을 제고해야 하며, 이를 통해 산불 예방과 진화를 위한 더 나은 전략을 마련할 수 있을 것이라 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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