• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2003년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.593-598
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• 2003

Ceramic plates containing many micro-holes are used in diverse applications such as MCP (Microchannel Plate). catalytic converters, filters, electrical insulators in integrated circuits, and so on. One of the efficient methods for machining many holes in ceramic plates is wet drilling of ceramic green bodies followed by sintering them. Since the strength of ceramic green bodies is much lower than the strength of sintered ceramic plate, ceramic green bodies can be drilled with high feed rate. The axial force during micro-drilling of ceramic green bodies increases rapidly at high feed rate, which induces the crack in workpiece. Therefore, the tool lift of micro-drill with respect to feed rate may be determined by the predicting increase of axial force. In this work, the axial force during micro-drilling was calculated using the chip flow model on the micro-drill tip. from which the tool life of diamond abrasive micro-drill during micro-drilling of ceramic green bodies was calculated.

• 대한기계학회논문집
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• 제14권5호
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• pp.1349-1355
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• 1990

By examining the fatigue deformation properties of 12% Cr rotor steel which has been proved to have high fatigue and creep rupture strength around 600deg. C, authors reviewed major fatigue life prediction models such as Manson, Langer and Morrow equations, and following results were obtained. (1) A simple life prediction model for 12% Cr rotor steel was obtained as follows : DELTA..epsilon.$_{t}$ =2.18+.sigma.$_{u}$ /E+ $N^{-0.065}$+ $e^{0.6}$ $N^{-0.025}$ This equation shows that fatigue life, N, can be easily determined when total strain range, DELTA..epsilon.$_{t}$ and ultimate tensile strength, .sigma.$_{u}$ are known by simple tension test on the given test conditions. (2) Life prediction equation with equivalent maximum stress, DELTA..sigma./2, corresponding maximum strain in one cycle at room temperature is as follows: DELTA..sigma./w=-7.01logN+96.69+96.69

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.233-238
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• 2020

최근 우주 항공 분야 발전으로 인해 NBR에 대한 관심이 높아지고 있으나, HNBR의 항공용 윤활유 관련 연구는 많지 않고, 특히 가혹인자들에 대한 가속수명 평가는 그렇게 많이 보고되지 않고 있다. 본 연구에서는 항공분야에 사용되는 HNBR(Hydrogenated Acrylonitrile Butadiene Rubber) 제품의 가속수명을 평가하기 위해 성능평가 인자로 인장강도를 채택하고, 성능 노화특성에 영향을 미치는 가속 스트레스 인자를 온도로 정의했다. 가속 스트레스 인자는 온도(60 ℃, 80 ℃, 100 ℃)로 정하여 시간(0 ~ 720시간)에 따른 인장강도 변화를 측정한 결과값으로 결정했다. 가속 조건은 일정 기간 동안 노화된 시편을 오븐에서 꺼내어 24시간 상온에서 방치한 후, 시험편을 KS M 6518에 명시된 기준에 따라 아령형 3호 시편을 제작하여 가속수명 평가의 한 요소인 인장강도를 측정하였다. 아레니우스 모델을 이용하여 얻어진 활성화 에너지 값은 0.895임을 알 수 있고, 형상모수는 1.152이었으며, 20℃에서 항공용 오일에 침지한 HNBR 시편의 인장강도로부터 얻어진 특성수명은 272,256시간, 평균수명(MTTF)는 258,965시간, B10 수명은 38,624시간이었다.

• 식품과학과 산업
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• 제55권2호
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• pp.154-165
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• 2022

인간이 최소 8,500년 이상 이용하고 섭취를 해온 누에는 화학물질과 공해에 매우 민감하다. 뽕나무 밭이나 누에를 키우는 잠실 근처의 농작물 재배용 밭이나 과수원에서 병해충 방제를 위해 살포한 농약이 비산 되면, 매우 적은 양의 농약이 누에의 먹이가 되는 뽕나무 잎을 오염시키거나, 잠실로 침투해도 누에 유충은 섭식을 더 이상 하지 않아서 성장을 멈추고 죽는 특징이 있다(양잠보급과, 2022). 그리고, 누에 유충은 가축 배설물에서 나는 냄새와 차량통행에서 나오는 공해 물질과 먼지에도 매우 민감하므로(양잠보급과, 2022), 정상적으로 성장한 누에는 천연식품으로 간주할 수 있다. 누에제품들에 대한 성분분석결과를 보면 5령3일 동결건조 누에 분말(권해용 등, 2019)과 홍잠 분말(Ji 등, 2016, 2017, 2019)에서는 중금속이 전혀 검출되지 않는다. 그러므로, 누에를 이용하여 제조된 제품들의 안전성은 다른 곤충식품이나 육류에 비하여 매우 높다. 하지만, 누에는 오로지 뽕 나뭇잎 만을 섭취하고, 5령 동안 전 생애 섭취하는 뽕 나뭇잎의 80% 이상을 섭취하기 때문에 단 기간 고강도의 노동이 필요하므로, 제품의 단가가 높은 단점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 누에 사육에 자동화 시스템을 도입해서, 노동력 투입을 줄이면서 품질이 일정한 제품을 생산할 수 있어야 한다. 현재 선진국들은 의생명과학의 발전과 개인 위생의 증진으로 기대수명이 빠르게 늘어나고 있다. 대한민국을 포함한 많은 여러 선진국은 2030년에 기대수명이 90세를 초과할 것이라고 예측되고 있다(Kontis 등, 2017). 하지만, 65세 이상의 노인은 하나 이상의 만성질환으로 고통을 받고 있어서 기대수명(또는 기대여명)과 질병없이 건강하게 살아가는 건강수명과는 9년 내외의 차이가 나고 있다(Garmany 등, 2021). 2021년 현재 노인인구의 비율은 16.5%이지만(통계청, 2021), 노인이 사용하는 건강보험 진료비 비율은 2020년에 이미 총 진료비에서 43.4%에 도달하였다(건강보험심사평가원, 2021). 그러므로, 향후 개인과 국가의 의료비용을 절감하기 위해서는 건강수명을 늘려야 한다. 누에의 산물들은 다양한 건강증진 효과가 있고(표1과 2), 인류가 이미 8500년 이상 섭취를 하여온 대부분의 사람들에게는 부작용이 없는 식품이다. 그리고 누에 산물 중 홍잠의 경우는 동물 모델의 건강수명을 증진시켜 줌이 알려져 있으므로(Choi 등, 2017b; Mai 등, 2022; Nguyen 등, 2016; Park 등, 2022), 향후 홍잠을 이용한 새로운 제품을 개발하고 판매하여 대중화되면, 국민들의 건강수명이 증대됨으로서 의료비용의 감소를 가져오고 개인의 행복이 증진될 것이다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제3권11호
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• pp.419-426
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• 2014

최근 스마트 모바일 기기에서의 고성능화 추세는 더 많은 소비 전력을 요구하게 되어 배터리 사용 시간의 감소로 이어지고 있다. 이에 배터리 관리의 중요성과 그 연구에 필요한 정확한 배터리 모델링 방법이 중요해지고 있다. 배터리 모델은 크게 수학적 모델, 전기화학적 모델, 전기적 모델로 구분된다. 그중 전기적 모델에서 전기적 소자를 사용한 테브닌 등가회로와 SOC의 비선형 함수 모델을 사용하는 것이 일반적이나, 온도나 사용연한에 따른 특성 변화, 전기적 소자로 표현할 수 없는 비정형적 저항성분 등의 존재로 OCV 결과 출력의 정확성에 한계가 존재한다. 본 논문에서는 기존의 모델의 정확성을 향상시키기 위하여 배터리의 SOC 특성을 나타내는 수학적 함수 모델을 개선하고 온도, 수명, 그리고 전기적 특성의 비선형성을 포함하는 새로운 배터리 모델을 제안한다. 또한 제안한 모델을 구현한 시뮬레이터를 사용하여 정적 전류 상태와 동적 전류 상태에서의 배터리의 방전 결과를 예측한 결과, 기존 방법 대비 실측값과의 MSE가 개선된 결과를 보였다.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2007년도 춘계학술대회A
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• pp.1740-1743
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• 2007

In this study, two types of fatigue tests were conducted. First, cyclic bending tests were performed using the micro-bending tester. A four-point bending test method was adopted, because it induces uniform stress fields within a loading span. Second, thermal fatigue tests were conducted using a pseudo power cycling machine which was newly developed for a realistic testing condition. The pseudo-power cycling method makes up for the weak points in a power cycling and a chamber cycling method. Two compositions of solder are tested in all test condition, one is lead-free solder (95.5Sn4.0Ag0.5Cu) and the other is eutectic lead-contained solder (63Sn37Pb). In the cyclic bending test, the solder that exhibits a good reliability can be reversed depending on the load conditions. The lead-contained solders have a longer fatigue life in the region where the applied load is high. On the contrary, the lead-free solder sustained more cyclic loads in the small load region. A similar trend was detected at the thermal cycling test. A three-dimensional finite element analysis model was constructed. A finite element analysis using ABAQUS was performed to extract the applied stress and strain in the solder joints. A constitutive model which includes both creep and plasticity was employed. Thermal fatigue was occurred due to the creep. And plastic deformation is main damage for bending failure. From the inelastic energy dissipation per cycle versus fatigue life curve, it can be found that the bending fatigue life is longer than the thermal fatigue life.

• 한국통신학회논문지
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• 제42권4호
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• pp.939-949
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• 2017

고장 예지 및 건전성 관리 기술(Prognostics and Health Management; PHM)은 시스템의 현재 상태를 진단하고 향후 발생 가능한 고장 시점을 신뢰성 있게 예지하는 기술로써 유지 보수 비용의 절감 및 시스템의 안정성 향상을 꾀하고자 하는 다양한 산업분야에서 활발하게 이용되고 있다. 스마트 그리드의 에너지 저장장치, 전기차, 스마트폰, 항공우주산업 등 광범위한 사용처에서 중요한 에너지원으로 사용되고 있는 배터리 또한 성능 저하 및 폭발의 위험성으로부터 자유로울 수 없기 때문에 이러한 고장 예지 및 건전성 관리 기술이 반드시 적용되어야 할 어플리케이션이다. 본 논문에서는 PHM의 기본적인 개념을 소개함과 동시에 배터리의 잔존 유효 수명(Remaining Useful Life; RUL)을 예측하는 각종 알고리즘 및 성능 평가 지표 서술에 초점을 맞추도록 한다. 더불어 배터리의 기능적 동작 원리 및 전기화학 기반의 모델링에 대한 설명을 통해 향후 잠재적인 가능성을 지닌 배터리의 전반적인 특성에 대한 깊은 이해 및 응용 기술에 대한 통찰력을 제시하고자 한다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제15권1호
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• pp.25-34
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• 2003

최근 들어 물리 화학적 침해로 인한 RC 구조물의 열화에 대한 관심이 높아지고 있는 실정이다. RC 구조물의 성능을 저하시키는 여러 가지 요인 중에서 특히 염소이온 침투로 인한 콘크리트내의 철근 부식이 가장 심각한 문제로 인식되고 있다. 본 연구에서는 콘크리트내의 염소이온 침투에 대한 수학적 모델을 제안하였다. 기존의 모델을 개선하기 위해 콘크리트 내부로 염소이온 침투에 대한 모델을 염수의 침투와 공극수를 통한 염소이온 확산항으로 구성하였다. 또한, 수화도, 상대습도, 온도, 염소이온 구속도에 따른 확산계수의 변동성을 염소이온 침투 모델에 고려하였다. 제안한 모델의 검증을 위하여 염소이온 침투 현상 해석 프로그램인 Life-365와의 해석 결과와 비교하였으며, 다양한 예제의 해석 결과를 비교 분석함으로써 염소이온 침투현상에 미치는 주요 인자의 영향과 제안된 모델의 적용성을 검토하였다. 향후 제안한 염소이온 침투 모델을 적용하여 RC 구조물의 사용수명 혹은 잔존수명을 예측하여 이를 RC 구조물의 내구성 설계와 유지관리에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국건설순환자원학회논문집
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• 제9권3호
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• pp.348-355
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• 2021

도로 포장에 널리 사용되는 아스팔트는 도로가 노출되는 환경에 따라 요구되는 물리적 특성이 상이하다. 이에 따라 첨가제의 배합에 따라 아스팔트가 어떤 물리적 특성을 나타내는지 평가하고 도로의 교통, 기후 환경에 맞추어 적절한 배합을 선택하는 것이 아스팔트 도로의 수명을 확보하기 위해 필수적이다. 아스팔트의 다양한 물리적 특성 중 소성변형에 대한 저항성을 측정하기 위해서는 Dynamic shear rheometer(DSR) 테스트를 주로 사용한다. 하지만 DSR 테스트는 실험 세팅에 따라 결과가 상이하고 특정 온도 범위 내에만 측정이 가능한 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 DSR 테스트의 단점을 극복하고자, Atomic force microscopy로부터 수집된 이미지를 학습하여 레올로지적 특성을 예측하고자 했다. 딥러닝 아키텍처 중 하나인 EfficientNet을 통해 이미지를 학습하였고 딥러닝 모델의 한계인 많은 데이터를 요구한다는 점을 극복하기 위해 전이학습을 이용하여 학습을 진행하였다. 학습된 모델은 이종의 첨가제를 사용하였음에도 높은 정확도로 아스팔트 바인더의 레올로지적 특성을 예측하였다. 특히, 전이학습을 사용하지 않았을 때와 비교하여 빠르게 학습이 가능했다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.841-852
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• 2023

국내 전력계통의 주파수 조정용 발전기로 사용되고 있는 가스터빈은 탄소중립 정책과 더불어 신속한 기동·정지 및 높은 열효율 등으로 인해 이용률이 증가하고 있다. 가스터빈은 고온의 화염을 이용하여 터빈을 회전시키기 때문에 터빈 입구온도가 기기의 성능과 수명을 좌우하는 핵심요소로 작용하고 있다. 하지만 입구온도는 직접적인 측정이 불가능함에 따라 제작사가 산출한 온도를 이용하거나, 현장 경험을 토대로 하여 예측된 온도를 적용하고 있어서 가스터빈의 안정적인 운전 및 유지관리에 많은 어려움을 겪고 있다. 이에 본 연구에서는 인공신경망에서 많이 사용되고 있는 DNN(: Deep Neural Network) 기반으로 하는 재열 가스터빈의 입구온도를 예측할 수 있는 모델을 제시하고 실측 데이터를 기반으로 제안된 DNN의 성능을 검증하고자 한다.