• 터널과지하공간
• /
• 제22권1호
• /
• pp.69-76
• /
• 2012

본 논문은 폭약의 폭발현상을 이용한 폭발용접, 폭발성형과 충격분말고화기술의 기본적 원리와 실험방법, 실험결과에 대하여 기술한다. 타이타늄(Ti)과 스테인레스 강(Stainless steel, SUS 304) 판재의 폭발용접 실험결과, 두 재료 접촉면의 단면에서는 연속적인 젯(jet)모양의 파형이 관찰되었고, 두 금속판재의 설치 경사각도가 $15{\sim}20^{\circ}$ 이고 접착속도가 2,100~2,800 m/s인 경우에 최적의 접합조건을 보였다. 알루미늄(Al) 판재를 이용한 폭발성형 실험과 전형적인 가압성형 실험 결과를 비교분석하여, 폭발성형의 경우가 큰 곡률변형을 보여 가공성이 우수한 것으로 확인되었다. 끝으로 금속과 세라믹의 혼합분말($Fe_{11.2}La_2O_3Co_{0.7}Si_{1.1}$)에 대한 충격고화 실험법을 제안하고 실험을 수행한 결과, 고화체의 표면과 내부에 균열이 확인되지 않았으며 세라믹입자와 금속입자들의 강한 미세조직 결합이 형성되었다. 또한 충격분말고화실험에서 발생되는 폭약의 폭발에 의한 폭굉파와 수중 충격파의 전파 및 간섭현상을 분석하기 위하여 LS-Dyna 3D를 이용한 동적해석을 수행하였다. 그 결과, 물용기 내 벽면에서 반사된 수중충격파가 중앙부에서 중첩되어 폭약의 폭발압력보다 높은 20 GPa의 수중 충격압을 보여, 물용기 내부형상의 중요성을 입증하였다.

• 콘크리트학회논문집
• /
• 제18권5호
• /
• pp.603-610
• /
• 2006

철근콘크리트 구조물의 외부 비부착 보강방식은 다른 보강기법과 비교하여 설치가 빠르며 간단하다는 장점을 가진다. 고장력 인장봉을 사용한 보강방식은 강판 또는 탄소섬유쉬트 부착공법과는 달리 설치를 위한 콘크리트 표면가공이 필요치 않고 환경적인 조건에 영향을 받지 않는다. 본 연구를 통해 개발된 보강방식은 정착핀 또는 정착판을 통하여 보의 단부에서 고장력 인장봉과 RC보를 연결하는 보강방식이다. 여기에 편심기를 통하여 외부보강 강봉이 RC보의 곡률에 대응하도록 하였다. 본 논문에서는 보강된 RC보에 관한 총 10개의 실험체 제작하여 실험을 실시하였다. 실험의 주요 변수는 보강재료의 직경, 강봉 보강의 깊이와 개수이다. 본 논문에서는 본 연구를 통하여 개발된 보강공법으로 보강된 RC보의 구조적 거동을 기술하였으며, 보강된 RC보의 실험 결과를 무보강 실험체와 비교하였다. 실험결과 제안된 보강방법은 무보강 실험체와 비교하여 매우 우수한 강도 증진효과를 나타내었고 편심장치의 사용은 효율성을 향상시켰다. 또한, 두개의 편심기를 사용한 실험체는 1개의 편심장치를 사용한 실험체에 비해 모멘트 성능이 우수하였고, 외부보강 강봉은 보의 휨강도 뿐만 아니라 전단강도를 향상시키는 결과도 가져왔다.

• 한국지반공학회논문집
• /
• 제19권6호
• /
• pp.261-271
• /
• 2003

본 연구에서는 다단계 하중 Falling Weight Deflectometer를 사용하여 도로기초의 상태를 평가하는 방법을 제시하였다. 응력의존 재료모델을 포함한 동적 유한요소법을 활용하여 가상의 처짐과 응력/변형률 데이터베이스를 구축하였다. 이러한 가상의 데이터베이스를 바탕으로 표면처짐 및 보조기층 또는 노상의 중요한 위치에서 발생하는 응력/변형률과의 관계를 제시하였다. 미국의 LTPP와 노스캐롤라이나 주도로국에서 실시한 FWD 처짐값, 동적관입시험 결과, 그리고 반복하중 탄성계수시험을 활용하여 평가방법을 개발하였다. 특히 본 연구는 FWD 하중크기가 상태평가 방법에 미치는 영향에 대하여 연구의 초점을 맞추었다. 연구결과, 구조적으로 수정된 보조기층 손상지수와 보조기층 곡률지수가 각각 보조기층과 노상토의 강성도 특성을 예측할 수 있는 좋은 인자들로 판단되었다. 66.7kN 또는 그 보다 작은 하중은 예측의 정밀도를 높이는데 부족하였다. 도로기초의 비선형 거동에 대한 연구결과, 다단계 하중으로부터 발생하는 처짐비는 도로기초 재료의 종류와 상태를 판단할 수 있었다.

• 마이크로전자및패키징학회지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.93-99
• /
• 2016

본 논문에서는 AgNW 필름의 기계적 전기적 신뢰성을 연구하였다. 특히 전류가 흐르는 상태에서 굽힘 변형이 발생하였을 때의 AgNW 필름의 내구성 및 신뢰성을 연구하였다. AgNW 필름의 전압 및 전류 시험을 수행하여, AgNW에서 발생하는 발열과 전류 밀도의 변화를 관찰함으로써 AgNW의 전기적 내구성을 평가하였다. AgNW는 곡률반경 2 mm까지 굽힐 수 있었으며, 200,000회의 굽힘 반복시험에도 높은 신뢰성 및 유연성을 보여주었다. 또한 over-coating 막은 AgNW 필름의 내구성을 향상시키는 효과가 있음을 확인하였다. Over-coating이 없는 AgNW 필름의 경우, AgNW 표면에서 국부적인 발열을 보인 반면에 over-coating이 된 AgNW 필름의 경우 균일하게 발열되어 over-coating막이 AgNW 필름의 내구성을 향상시킴을 알 수 있었다. 전류를 인가한 상태에서의 굽힘 시험을 수행한 결과 굽힘 반복시험에서는 전류밀도가 지속적으로 감소하여 시험 후, 52.4%의 전류밀도 감소를 보였다. 전류가 인가된 상태에서 AgNW의 굽힘 변형이 지속되면 AgNW들의 인장, 굽힘 및 sliding 등의 기계적인 변형에 의하여 AgNW network 구조의 변형이 발생하거나, 혹은 개별 AgNW의 접촉 접합부들이 떨어지면서 접촉저항이 증가하여 주울 열에 의하여 파괴가 발생한다. 또한 over-coating막의 적용은 AgNW 필름의 전기적 신뢰성을 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.

• 터널과지하공간
• /
• 제33권6호
• /
• pp.508-518
• /
• 2023

이 논문은 LiDAR 스캔 또는 사진측량 기술에 의해 재구성된 3D 디지털 모델을 기반으로 터널 벽면의 불연속면을 자동으로 매핑하는 새로운 접근 방식을 제안한다. 본 제안에서는 U-Net이라 불리는 딥러닝 시맨틱 영역분할 모델을 사용하며, 터널 막장면의 3D 지형 모델에서 불연속면 영역을 식별해 낸다. 제안된 딥러닝 모델은 투영된 RGB 이미지, 면의 깊이 이미지 및 국부적인 면의 표면 속성 이미지(즉, 법선 벡터 및 곡률 이미지)를 포함한 다양한 정보를 종합 학습하여 기본 3차원 이미지에서 불연속면 영역을 효과적으로 분할한다. 이후 영역분할 결과는 면의 깊이 맵과 투영 행렬을 사용하여 3D 모델로 다시 투영시키고, 3D 공간 내에서 불연속면의 위치 및 범위를 정확하게 표현한다. 영역분할 모델의 성능은 영역 분할된 결과를 해당 지면 실측 값과 비교함으로써 평가하였으며, IoU(intersection-over-union) 값이 약 0.8 정도로 나타나 영역분할 결과의 높은 정확성을 확인하였다. 여전히 학습데이터가 제한적 이었음에도 불구하고, 제안 기법은 3D 모델의 점군 데이터를 불연속면의 유사군으로 그룹화하기 위해 전 막장면의 법선 벡터와 클러스터링과 같은 비지도 학습기반 알고리즘에만 의존하던 기존 접근 방식의 한계의 극복 가능성을 보여주었다.