PIC 설계 방법은 선행 유한요소해석을 통해 하중 유형을 나누어, 각 구간마다 하중 유형에 강한 복합재료의 적층 각도 순서를 배치하는 방법이다. 기존 연구에서는 효율적으로 구간을 나누기 위하여 PIC 설계 방법에 머신 러닝이 적용되었으며, 학습 데이터는 선행 유한요소해석 결과 값을 통해 전체 요소의 일부인 참조 요소에서의 인장, 압축 그리고 전단과 같은 하중 유형으로 나누어 라벨링 되었다. 하지만 좌굴에 대해 고려되지 않아서 좌굴 발생 시, 적절한 하중 유형으로 나눌 수 없기 때문에 이를 해결하기 위한 방법이 필요하다. 본 연구에서는 좌굴이 고려되기 위한 새로운 하중 유형 분석 방법을 기존의 PIC 설계에 적용하는 기법(PIC-NTL)이 제안되었다. 좌굴의 하중 분석은 각 플라이(Ply)별 응력 3축 특성을 통해 진행되었으며, 요소의 두께 방향으로 동일한 크기의 두 영역으로 나누어진 판단 영역 내에서 결정된 하중 유형을 통해 대표 하중 유형이 지정되었다. 학습 데이터의 특성 값은 참조 요소의 좌표, 라벨(Label)은 각 판단 영역의 대표 하중 유형으로 구성되었으며, 이 데이터를 통해 머신 러닝 모델이 학습되었다. 머신 러닝 모델의 성능에 영향을 미치는 하이퍼파라미터는 베이지안 알고리즘을 통하여 최적 값으로 튜닝되었다. 튜닝 된 머신 러닝 모델의 중 SVM 모델이 가장 높은 예측률과 ROC-AUC로 나타났으며, 해당 모델을 통해 예측된 데이터가 유한요소 모델에 매핑되었다. 기존에 제안된 PIC 설계 방법과 비교하기 위하여 사각관 형태의 모델을 압축시키는 유한요소해석이 진행되었으며, 본 연구에서 제안된 설계 방법이 강도와 에너지 흡수율에서 더 우수함이 검증되었다.
본 연구에서는 다양한 암종이 분포하는 단양 지질공원 내에서 발생한 산사태를 대상으로 야외지질조사를 통해 유형을 분류하고, 샘플링 및 실내 시험을 통해 산사태 구성 물질의 역학적‧수리학적 특성을 분석하였다. 토석류 산사태 유형은 석회암 및 대리암, 셰일, 반상변정질 편마암 지역에서 발생하였으며, 석회암 및 대리암 지역에서는 카렌지형의 영향을 받아 암반과 암반 사이의 토사가 붕괴되는 형태로 다른 두 지역의 산사태와 구분된다. 토질시험 결과에서는 조립질 함량이 많은 편마암 풍화토가 다른 두 지역의 풍화토에 비해 내부마찰각이 높고 점착력이 작으며 투수계수가 큰 특징을 보인다. 암반 산사태 유형은 천매암, 사암, 역암 지역에서 발생하였으며, 천매암 지역에서는 평면파괴 형태가, 사암 지역에서는 부석형 낙석 형태가, 역암 지역에서는 전석형 낙석 형태가 발달하고 있다. 천매암의 전단강도는 동일한 암질의 타 암종에 비해 훨씬 낮게 나타나며, 역암의 슬레이크 내구성 지수는 타 암종과 유사하나 시험 전‧후 시료의 상태를 비교하면 기질부의 차별풍화 및 이로 인한 역의 탈락 형태가 뚜렷이 관찰된다. 본 연구의 결과는 지질특성별 산사태 유형에 따른 적절한 보강방안 및 방재대책을 수립하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 시설재배에서 참외를 수확할 수 있는 로봇의 엔드이펙터를 개발하기 위한 전단계로서, 참외의 엔드이펙트 중에서 소프트 핸드링이 가능한 그립퍼와 참외줄기를 절단하는 커터를 설계하기 위해 참외의 기하학, 압축, 절단, 마찰 특성 등을 분석하였다. 그 결과 참외의 길이는 평균 108mm, 직경은 중간지점에서 평균 70mm, 중량은 평균 188g, 부피는 평균 333mL, 진원도는 평균 3.8mm로 나타났다. 참외의 중량(W)에 대하여 길이(L)와 직경(D2)을 변수로 하는 식 $W=L^a{\times}D_2^b$로부터 비선형 회귀분석을 실시한 결과 a는 2.0279, b는 -0.9998의 상수값을 가지는 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 참외줄기의 지름은 평균 3.8mm이며, 참외 줄기는 중심으로부터 반경 5mm 범위 내에서 대부분 분포하였다. 참외의 항복치와 압축강도, 경도의 평균값은 각각 $36.5N/cm^2$, $185.7N/cm^2$, $636.7N/cm^2$이며, 참외 줄기의 절단력과 절단강도는 각각 $2.87{\times}10^{-2}N$와 $5.60N/cm^2$로 나타났다. 참외의 마찰계수는 고무가 0.609으로 가장 높게 나타났고, 그 다음으로 알루미늄이 0.393, 스테인레스강이 0.177, 테프론이 0.079로 나타났다. 분석된 자료를 토대로 엔드이펙터 설계시 동작에 따른 위치 오차와 안전율을 감안하여, 그립퍼의 및 커터의 크기, 선회반경, 설치위치, 구동모터의 동력, 재료 및 재질의 선정 등에 적용할 수 있을 것으로 판단되었다.
본 연구는 돼지의 웅돈 계열에 따른 효과를 알아보기 위하여 425두에 대하여 도체특성, 부분육 생산량 및 육질특성을 조사하였다. 웅돈계열은 수입국과 품종에 따라 5계열(D1, D2, B1, B2, BD)로 나누었다. 결과를 살펴보면, D1계열과 D2계열에서 높은 1+등급 출현율을 보였고, 육량등급에서는 B1, B2, D1계열에서 높은 A등급 출현율을 보였다. 부분육 생산량에서 D1계열이 목심, 갈비, 앞다리, 등심, 삼겹살, 안심에서 많은 부분육 생산량을 보였다. 일반성분에서 수분함량은 B1계열에서 가장 높은 수분함량을 보였으며, D1계열에서 유의적으로 높은 단백질함량과 지방함량은 보였다(p<0.05). 전단가는 B1계열에서 유의적으로 낮은 값을 보였다(p<0.05). 육색은 D1, D2, BD계열에서 유의적으로 높은 명도 값을 보였고, B2계열에서 유의적으로 낮은 값을 보였으며, D1, D2, BD계열에서 유의적으로 높은 황색도 값을 보였다(p<0.05). 관능평가는 D1과 D2계열에서 유의적으로 낮은 육즙 삼출을 보였고, 마블링과 종합적인 기호도에서 유의적으로 높은 값을 보였다(p<0.05). 따라서 본 연구의 결과를 종합해 볼 때 웅돈의 선택에 있어서 1+등급 출현율이 높고, 삼겹살 중량이 많고, 명도 값이 높으며, 관능평가에서 좋은 결과를 보여준 D1과 D2계열을 이용하는 것이 생산자 및 농가 소득에 도움이 될 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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