• 한국지반공학회논문집
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• 제30권5호
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• pp.67-75
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• 2014

본 연구에서는 벤더엘리먼트가 장착된 삼축시험장비를 이용하여 모래에 대한 일련의 압밀배수시험을 수행하여 응력, 변형률, 그리고 전단파속도를 측정하였으며 이로부터 전단강도와 포아송비의 특성을 분석하였다. 분석 결과, 전단파속도로부터 계산된 최대전단탄성계수와 파괴시의 축응력과 반경방향 응력의 합으로 정의되는 유효수직응력과는 고유한 상관관계가 존재하는 것으로 나타났다. 도출된 경험식은 전단파속도와 전단강도 그리고 마찰각간의 상관관계를 나타내므로 매우 유용하다고 판단된다. 나아가 본 연구에서는 측정된 축변형률과 체적변형률로부터 모래의 포아송비를 측정하였다. 포아송비는 변형률과 체적변화에 큰 영향을 받으며 0.15~0.6까지 변형률에 따라서 크게 증가하는 것으로 나타났다. 특히 0.2% 미만의 축변형률에서는 대략 0.25~0.4으로 기존 문헌에서 제시된 0.3~0.35를 크게 벗어나지 않지만 1% 이상의 변형률에서는 0.5~0.6으로 문헌에서 제시된 값은 포아송비를 크게 과소예측하는 것으로 나타났다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 1999년도 제17회 학술발표회 논문개요집
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• pp.44-44
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• 1999

저진공(1 kPa~ 100 kPa)은 대기압 측정, 비행고도, 기체의 온도 측정, 질량의 부력 보정, 레이저의 굴절률 측정등에 사용되는 영역으로 과학적 중요성을 갖고 있다. 또한 대기압 이상의 압력 측정과 고진공 측정의 경계적 역할도 수행하고 있어 압력 표준기의 국제 비교에 필수적으로 권장되는 역역이다. 이 영역에 주로 사용되는 압력 표준기는 수은 압력계(Mercury manometer)와 분동식 압력계(Deadweight piston gauge or Pressure)가 있다. 이들은 이동이 불편하거나 불가능하므로 표준기의 국제 비교에 사용되는 전달 표준기로는 보다 이동이 간편한 탄성 압력계인 CDG(Capacitance diaphragm Gauge)가 있다. 이 게이지는 반도체 산업의 공정 제어용으로도 많이 사용되고 있다. 그러나 게이지와 함께 사용되는 컨트롤러의 부피가 크고 무거우며 영점 이동이 커서 측정때 마다 재조정하여야 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이 같은 단점을 극복하기 위해 수정빔 진동형 진공 센서를 잔달 표준기로 사용하는 것에 대한 연구를 수행하였다. 수정빔 진동형 압력 센서는 수정빔으 공진주파수가 스트레인에 비례하는 것을 이용하여 제작된 센서로 주로 대기압 이상의 고압 측정에 많이 사용되고 있다. 먼저 수정빔의 압력과 주파수간의 관계를 측정하고 또한 내장된 수정 온도센서의 공진 주파수를 측정하여 온도 보상을 위한 자료로 사용하였다. 규격에 나와 있는 수정빔의 기하학적 형상으로부터 거동에 관한 이론 모델식을 구하고 압력교정 자료로부터 얻어진 데이터를 이 식과 비교 분석하여 적합한 특성식과 인자를 구하였으며 게이지의 불확도를 추정하였다.모델은 길이가 유한한 0-차원 실린더 모델로 가정하였고, 이에 대한 기하학적 성질 및 열역학적 성질은 유효계수를 고려하여 산출하였다. 진공용기 이중 벽 내부로 흐르는 질소가스의 유량과 온도의 계산은 진공용기 내벽과 외벽을 각각 독립적인 열전달 요소로 가정하여 구성한 모델을 이용하였다. 전체 해석에서 각 열전달 요소의 비열 값은 온도에 따라 변화하는 비열의 특성을 반영하였으며. 진공용기와 플라즈마 대향 부품의 방사율(emissivity)은 앞서 가정했던 각 온도 상승 곡선에 대해서 각각 0.1, 0.2, 1.3의 경우를 가정하여 계산하였다. 직선적으로 증가하는 온도 상승 곡선중 2$0^{\circ}C$/hr의 온도상승율을 갖는 경우가 다른 베이킹 시나리오 모델에 비해 효과적이라 생각되며 초대 필요 공급열량은 200kW 정도로 산출되었다. 실질적인 수치를 얻기 위해 보다 고차원 모델로의 해석이 필요하리라 생각된다. 끝으로 장기적인 관점에서 KSTAR 장치의 베이킹 계획도 살펴본다.습파라미터와 더불어, 본 연구에서 새롭게 제시된 주기분할층의 파라미터들이 모형의 학습성과를 높이기 위해 함께 고려된다. 한편, 이러한 학습과정에서 추가적으로 고려해야 할 파라미터 갯수가 증가함에 따라서, 본 모델의 학습성과가 local minimum에 빠지는 문제점이 발생될 수 있다. 즉, 웨이블릿분석과 인공신경망모형을 모두 전역적으로 최적화시켜야 하는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해서, 최근 local minimum의 가능성을 최소화하여 전역적인 학습성과를 높여 주는 인공지능기법으로서 유전자알고리즘기법을 본 연구이 통합모델에 반영하였다. 이에 대한 실

• 한국지반공학회논문집
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• 제24권12호
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• pp.113-120
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• 2008

1차원 지반응답해석은 지반에 의한 지진동의 증폭현상을 모사하는 데 널리 사용되고 있다. 가장 널리 사용되고 있는 등가선형 지반응답해석기법은 유효변형률에 상응하는 전단탄성계수와 감쇠비를 전 주파수 영역에 일률적으로 적용하며, 진동주파수에 대한 지반 응답의 영향을 고려하지 않는다. 지반의 비선형 거동을 주파수영역에서 보다 정확하게 모사하기 위하여 진동주파수와 지반거동의 상관관계를 주파수-변형률 곡선으로써 모의하는 등가선형해석기법이 개발되었으며, 이 방법은 기존의 등가선형해석기법에 비하여 정확성을 향상시킨다고 알려져 있다. 이제까지 다양한 형상의 주파수변형률 곡선이 제안되었으며, 이들은 한결같이 해석의 정확성을 증가시킨다고 주장된 바 있다. 본 연구에서는 기존의 연구에서 제안되었건 두 개의 주파수-변형률 관계 완화곡선과 본 연구에서 새롭게 제안된 세 개의 곡선을 이용하여 주파수 의존성을 고려한 등가선형해석기법의 정확성을 검증하였다. 검증에는 세 개의 부지에서 기록된 6개의 지진파가 사용되었다. 해석결과, 완화곡선은 지반응답에 지배적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 주파수 의존성을 고려한 해석은 정확성을 향상시킬수 있는 것으로 나타났다. 하지만, 모든 사례에서 가장 정확하게 응답을 예측하는 완화곡선은 없는 것으로 나타났으며, 해석사례별로 최적의 완화곡선이 다른 것으로 나타났다. 따라서, FDEL 해석 수행 시, 다양한 완화곡선을 사용해야 할 것으로 판단되며 등가선형해석과 병행해서 수행되어야 한다고 판단된다.