In a today industry, the welding is doing a many portion in structure manufacture. This study is simulated heat of heat-effected zone and researched a mechanical properties and ultrasonic characteristic in used the SS400 and the STS304. As the result mechanical properties of steel that become drawing decreased because of remaining stress by strain gardening according as simulated heat temperature rises, but according as temperature rises in material that do simulated heat after have done annealing, mechanical propensity was improved. The velocity and attenuation become different by effect of remaining stress than effect of material internal microstructure in ultrasonic wave test. In the case of STS304, there was change in mechanical properties by effect that is by strain hardening, but there was no change in material that simulated heat after annealing. When become drawing in ultrasonic waves test, according as simulated heat temperatures rise, change of attenuation coefficient is looked, but material that simulated heat after annealing was no change almost both the volocity and attenuation.
본 연구는 보론이 첨가된 저합금강 용접 열영향부에서의 보론 편석 거동 연구를 위해 보론이 10ppm 첨가된 저합금강을 이용하여 다양한 용접 입열량 및 외부 응력에 따른 용접부 CGHAZ의 보론 편석거동을 분석하였다. 이를 위해 Gleeble 시스템을 이용하여 다양한 입열량에 따른 CGHAZ를 열 및 열-응력 사이클을 통하여 재현하였다. 재현된 시편의 미세조직은 OM을 통하여 분석하고, 보론의 편석거동을 SIMS와 PTA 분석법을 통하여 분석하였다. 그 결과 입열량에 따른 보론의 편석 거동은 최초 입열량이 증가함에 따라 보론의 편석이 증가하다가 다시 감소하였는데 이는 비평형 편석 후 고온에서 유지시간이 길어짐에 따라 back diffusion 발생에 따른 영향으로 판단된다. 또한 외부 응력에 의한 보론 편석 거동 분석 결과, 용접 열 사이클 중 작용하는 외부 응력에 의해 결정립계 편석 감소하였는데 이는 외부 응력에 의한 오스테나이트 결정립 크기 감소에 따른 결정립계 증가의 영향으로 판단된다.
재현자료를 생성할 때 순차회귀 다중대체(SRMI)를 이용하는 방식이 가장 널리 알려져 있으며, 이를 구현한 소프트웨어로 R-패키지 synthpop이 활용되고 있다. 본 논문에서는 확률적 주성분 분석(PPCA)을 이용하여 재현자료를 생성하는 방안을 제안하고 2개의 데이터 세트를 이용한 모의실험으로 SRMI 방식과 PPCA 방식을 비교하였다. 모의실험에서 PPCA 방식으로 생성한 재현자료는 쌍별 상관계수를 기준으로 원자료와의 유사성이 가장 우수함을 확인하였다. 향후 PPCA 방식을 이용하여 시계열 자료에 대한 재현자료 생성을 연구하고자 한다.
구순열 비변형 환자의 상태, 수술결과 등을 객관적으로 평가할 수 있는 방법의 개발은 구순열의 수술의 술기 등의 평가 및 발전에 많은 도움을 줄 수 있을 것으로 생각되나 아직은 미진하다. 이에 본 논문은 구순열 환자의 사진을 이용해 다음과 같은 요인들을 분석하여 구순열 비변형 정도를 정량적으로 평가하고자 하였다. (1) 비공의 각도 (2) 비공의 중심점 및 중심점사이의 거리 (3) 중첩된 비공의 면적 (4) 비공의 중첩된 면적의 비 등을 각각 비교하였다. 먼저, 8개의 분석요인을 이용하여 임상의 평가점수에 대한 회귀분석을 통하여 회귀식을 획득하였다. 구순열 환자의 수술 경험이 많은 성형외과 의사 세 사람이 상기 대상 환자의 수술 후의 결과를 100 점 만점과 10점 간격으로 판정하였다. 세 명의 성형외과 의사와 개발된 프로그램을 이용한 세 명의 일반인으로부터 얻어진 평가점수의 재현성은 각각 $10.8{\pm}4.6%,\;7.4{\pm}1.8%$로 개발된 프로그램을 이용한 분석이 더 높은 재현성을 보였다. 일치도를 나타내는 kappa 통계량은 세 명의 성형외과 의사에서는 0.43, 세 명의 일반인에서는 0.83으로 프로그램을 이용한 일반인의 일치도가 훨씬 더 높게 나타났다. 회귀분석을 통한 평가와 임상의의 평가점수에서의 상관관계는 0.642이었으며, 신경회로망을 통한 평가와 임상의의 평가점수에서의 상관관계는 0.798로 신경회로망을 통한 분석이 임상의의 평가점수와 상관관계가 더 높은 것으로 나타났다. 결론적으로, 개발된 신경회로망 모델은 의사의 주관적인 평가보다 더 높은 재현성, 일치도, 상관관계를 보여주며 이는 임상의에서 구순열 비변형의 정도를 객관적이고 손쉽게 적용할 수 있을 것이라 사료된다.
MX80 벤토나이트 펠렛에서의 열-수리-역학적 복합거동 특성을 파악하고자 TOUGH2-FLAC3D 시뮬레이터를 이용하여 스페인 CIEMAT에서 수행된 컬럼 시험에 대한 수치해석을 수행하였다. 수치해석에서는 실험실에서 사용된 것과 동일한 히터 파워와 물 주입압을 경계조건으로 설정하고 해석을 수행하였다. 사용된 열-수리 모델이 벤토나이트 펠렛의 복합거동 예측에 적용하기 적합한지 판단하기 위해 가열과 물 주입에 의한 벤토나이트 펠렛에서의 온도와 상대습도 변화를 시간 경과에 따라 잘 예측할 수 있는 지를 살펴보았다. 계산된 결과가 계측된 온도와 상대습도 변화 경향을 적절하게 재현 할 수 있었기 때문에 사용된 열-수리 모델은 벤토나이트 펠렛의 열-수리 복합거동을 예측하고 재현하기에 적절한 것으로 판단된다. 하지만, 물 주입 이후의 계산된 응력변화가 상대적으로 작고 느리게 변화되는 것으로 보아 사용된 탄성모델과 스웰링 모델에 한계점이 존재하는 것으로 보이며, 사용된 두 역학 모델로 완충재의 복잡한 열-수리-역학적 복합거동을 현실적으로 재현하기에 부족한 것으로 판단된다.
LSTM은 딥러닝 RNN의 한 종류이며 RNN의 단점인 장기 데이터손실에 대한 문제를 해결하기 위해 제시된다. 본 논문에서는 LSTM의 하이퍼파라미터 적용 시 이전 state의 중요도와 이후 state에 대한 중요도 예측에 대한 신경망 처리를 위하여 유의미성 측정가능한 매개변수를 적용하여 처리하고 데이터에 대한 정밀도와 재현율을 높이는 것을 목적으로 한다. 동일한 데이터셋에 대하여 전통적인 LSTM 방식과 본 연구를 비교한 결과 정밀도와 재현율이 5%이상 증가함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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