• 대한영상의학회지
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• 제84권6호
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• pp.1408-1413
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• 2023

외상성 부신 손상은 드물게 나타난다고 알려져 있으며, 최근 외상 환자에서 컴퓨터단층촬영 사용 빈도가 증가함에 따라 그 발견 빈도가 증가하고 있다. 그러나 손상의 희귀성, 임상적 표현과 예후의 다양성으로 인하여 부신 외상의 치료에 대한 명확한 지침은 형성되지 않았다. 본 증례 보고에서는 차량 사고로 인하여 재발성 우측 부신 출혈을 경험하였으며 이에 대하여 반복적인 경카테터 동맥 색전술을 이용하여 치료한 73세 남성 환자에 대하여 보고하고자 한다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제21권3호
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• pp.225-232
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• 2008

과적차량은 도로 및 교량 구조물과 도로 횡단 시설물 등에 손상요인으로 작용하므로 시설물의 내구성을 단축시켜 이에 따른 유지보수 비용을 증가시킨다. 기존의 단속 시스템은 많은 문제점을 내포하고 있어서 이에 대한 대처방안이 요구되고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 주행중인 과적차량의 지능형 무인과적 단속 시스템 개발을 위하여 유비쿼터스 센서네트워크 시스템을 구성하고, 무선통신프로토콜을 통한 실내성능실험으로 축중 WIM센서 선정, 하중 및 온도에 따른 변수, 자율공간 송수신 거리 실험을 통해 U-도로 과적차량 무인관리 시스템의 가능성을 검토하였다. 그리고 고속 주행 상태에서도 차량의 하중 측정이 가능한 High Speed WIM Sensor의 성능에 대해 검증하였다. 또한 USN구성을 위한 센서의 무선화 테스트를 실시하였다. 본 연구에서 실시한 실험은 기본적으로 고속 WIM센서와 함께 USN의 구성과 Internal/External Network의 완전 무인, 무선화 시스템을 통한 사용자 중심의 시스템을 구축하는 것이 최종 목적이므로 향후 WCDMA/HSDPA를 이용한 External Network의 구성과 실제 과적 단속 적용을 위하여 Test Bed를 통한 실험이 실시되어야 할 것이다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.91-105
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• 2024

자동차 사고는 차량 간의 충돌로 인해 발생되며, 이로 인해 차량의 손상과 함께 인적, 물적 피해가 유발된다. 본 연구는 CCTV에 의해 촬영되어 YouTube에 업로드된 차량사고 동영상으로 부터 추출된 2,550개의 이미지 프레임을 기반으로 차량사고 탐지모델을 개발하였다. 전처리를 위해 roboflow.com을 사용하여 바운딩 박스를 표시하고 이미지를 다양한 각도로 뒤집어 데이터 세트를 증강하였다. 훈련에서는 You Only Look Once 버전 8 (YOLOv8) 모델을 사용하였고, 사고 탐지에 있어서 평균 0.954의 정확도를 달성하였다. 제안된 모델은 비상시에 경보 전송을 용이하게 하는 실용적 의의를 가지고 있다. 또한, 효과적이고 효율적인 차량사고 탐지 메커니즘 개발에 대한 연구에 기여하고 스마트폰과 같은 기기에서 활용될 수 있다. 향후의 연구에서는 소리와 같은 추가 데이터의 통합을 포함하여 탐지기능을 정교화하고자 한다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제8권3호
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• pp.217-224
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• 2004

'80년대에 건설된 고속도로 교량은 별도의 교면 포장을 실시하지 않고, 상부철근의 피복두께를 마모층 개념으로 4cm 증가시켜 건설되었다. 약 15년간 공용 후에, 이러한 콘크리트 바닥판 상면에 손상이 일부 교량들에서 발생되었다. 이와 같은 손상이 발생한 중부고속도로상의 한 교량을 대상으로 현장 비파괴조사 및 염화물 함량실험 등을 실시하여 손상원인을 규명하고 평가방법을 정립하고자 하였다. 현장조사 결과, 교면의 손상은 상부철근의 피복두께가 부촉한 부위에서 염화물 침투에 의한 철근의 조기 부식이 주된 원인으로 나타났다. 따라서, 이와 같은 콘크리트 바닥판에 대해서는 우선적으로 차량탑재형 GPR을 이용하여 상부 피복두께를 조사하고 충분한 두께를 확보하지 못한 부위에 대해서 부식전위 및 염화물 함량분석 등을 실시하여 유지관리 대책을 수립할 필요가 있는 것으로 판단된다.

• Composites Research
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• 제20권4호
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• pp.42-50
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• 2007

본 논문에서는 바이모달 트램의 차체와 바닥재 구조 재료로 적용되는 2종류의 샌드위치 패널에 대한 충격 손상을 시험과 수치해석을 통해 상호 비교하였다. 적용된 시편은 $100mm{\times}100mm$의 크기를 가지며 저속충격시험기를 사용하여 4가지 경우의 충격에너지에 대해 시험하였다. 또한, 저속충격 조건에 따라 차체 적용 샌드위치 구조물의 저속 충격 특성을 유한요소해석으로 분석하기 위해 범용 외연유한요소해석 프로그램인 LS-DYNA3D를 이용하여 특성을 분석하였다. 이때 금속재와 복합재 재료의 손상모델, 그리고 직교이방성 특성을 갖는 하니컴 재료의 유효손상모델을 제시하기 위하여 기계적 특성 시험을 수행하여 물성 파라메터를 획득하였고, 시험과 해석결과 충격 하중에 대한 샌드위치 패널의 손상 영역과 깊이를 비교적 잘 예측할 수 있음을 증명하였다.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2005년도 창립60주년 기념 추계 학술대회
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• pp.121.1-121.1
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• 2005

• 한국산업안전학회:학술대회논문집
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• 한국안전학회 2003년도 추계 학술논문발표회 논문집
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• pp.391-396
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• 2003

최근 차량하중의 대형화에 의해 교량구조물은 사용년수가 증가함에 따라 노후손상에 의해 당초의 설계능력을 발휘하지 못하는 경우가 종종 있으며, 이에 대해 교량구조물의 내하력을 증강시키기 위하여 여러 가지 보수 보강 공법들이 사용되고 있다. 특히 재료의 내부식성, 친환경성 등을 고려하여 GFRP(Glass Fiber Reinforced Plastic)에 의한 보강이 점차 증가하는 추세에 있으나, 아직까지 기존 철근콘크리트 부재와 보강되는 GFRP 부재의 합성에 의한 해석기술에 대한 연구가 많지 않은 실정이다.(중략)

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2017년 정기학술대회
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• pp.127-128
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• 2017

최근에는 발생되고 있는 염화물계 제설제의 도로 손상, 차량 부식 및 미끄럼으로 인한 교통사고 문제를 해결하기 위해 친환경 제설제의 사용이 권장되고 있다. 그러나, 현재 수행되고 있는 친환경 제설제의 성능 시험 방법은 실내에서 얼음을 이용하여 실시되고 있으나, 실제 현장 성능과의 상관 관계가 낮은 것으로 나타났다. 따라서 본 논문에서는 현재 수행되고 있는 제설제 성능평가 방법을 소개하고 국내 실정에 부합하는 제설제의 성능 검증을 위한 현장 시험 방법을 제안하고자 한다.

• Composites Research
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• 제21권5호
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• pp.15-22
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• 2008

본 논문은 샌드위치 복합재가 적용된 자동무인경전철 차체 구조물의 구조 안전성 및 충돌 안전성 결과에 대해 서술하고 있다. 차체 구조물에 적용된 샌드위치 복합재는 알루미늄 하니컴 심재와 WR580/NF4000 유리섬유/에폭시 적층 복합재 면재로 이루어져 있다. 차체 구조물에 적용되는 적층 복합재 면재에 대해 기계적 시험을 통하여 물성을 획득하였고, 직교 이방성 특성을 갖는 하니컴 심재의 물성은 유효등가손상모델을 적용하였다. ANSYS v11.0을 이용한 유한요소 해석은 JIS E 1105 기준과 ASCE 21-98 기준에 따라서 자동무인경전철 차체의 구조 안전성을 평가하였다. 충돌해석은 외연유한요소 해석 프로그램인 LS-DYNA3D를 이용하였다. 충돌 조건은 강체벽에 10km/h의 속도로 정면충돌 사고를 모사하였다. 또한, 수성된 Chang-Chang 파손기준시은 충돌 후 복합재 구조물의 파손 모드를 평가하는데 추천된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.53-60
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• 2020

철도차량의 대차는 열차 주행을 위한 핵심적인 장치이다. 철도차량의 대차에서 피로결함은 운행 중 기대되지 않거나 과도한 하중, 용접결함, 재료 결함 등의 다양한 요인에 의해 발생할 수 있다. 철도차량의 사고를 방지하기 위해서 차체-대차연결부의 손상을 검출하고 발생 결함에 대한 정확한 평가가 요구된다. 이러한 철도차량의 차체-대차 연결부는 초음파 비파괴 검사를 통하여 건전성을 확보하고 있으나 결함 발생에 대한 학습기법을 이용한 판정방법이 필요하다. 최근 미세한 결함이나 유사한 결함을 높은 인식율로 검출하기 위하여 딥러닝 기법에 관한 여러 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 철도차량의 차체-대차 연결부의 결함 검출능력을 위하여 용접부의 인공결함 시편에 대하여 데이터베이스 구축하였으며. 웨지형 초음파 센서를 이용하여 차체-대차 연결부에 대한 비파괴 검사를 수행하였다. 부가적으로 인적오류를 최소화하기 위하여 결함판단 학습기법인 합성곱 신경망기법(Convolutional Neural Network)을 적용하였다. 그 결과 합성곱 신경망기법 기법을 이용하여 철도차량의 차체-대차 연결 용접부의 균열을 99.98%이상 균열성 결함으로 판별할 수 있었으며 철도차량 차체-대차 연결부의 비파괴검사시 본 연구의 기술이 적용 가능함을 확인할 수 있었다.