• Advances in nano research
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• 제14권3호
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• pp.261-271
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• 2023

The present study follows three main goals. First, an analytical solution with high accuracy is developed to assess the effects of embedding pre-strained shape memory alloy (SMA) wires on the critical buckling temperatures of rectangular sandwich plates made of soft core and graphite fiber/epoxy (GF/EP) face sheets based on piecewise low-order shear deformation theory (PLSDT) using Brinson's model. As the second goal, this study compares the effects of SMAs on the thermal buckling of sandwich plates with those of carbon nanotubes (CNTs). The glass transition temperature is considered as a limiting factor. For each material, the effective ranges of operating temperature and thickness ratio are determined for real situations. The results indicate that depending on the geometric parameters and thermal conditions, one of the SMAs and CNTs may outperform the other. The third purpose is to study the thermal buckling of sandwich plates with advanced hybrid SMA/CNT/GF/EP composite face sheets. It is shown that in some circumstances, the co-incorporation of SMAs and CNTs leads to an astonishing enhancement in the critical buckling temperatures of sandwich plates.

• Advances in nano research
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• 제14권5호
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• pp.443-450
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• 2023

Carbon nanotubes (CNTs) have received increased interest in reinforcing research for polymer matrix composites due to their exceptional mechanical characteristics. Its high surface area/volume ratio and aspect ratio enable polymer-based composites to make the most of its features. This study focuses on the experimental tensile testing and fabrication of carbon nanotube reinforced composite (CNTRC) beams, exploring various micromechanical models. By examining the performance of these models alongside experimental results, the research aims to better understand and optimize the mechanical properties of CNTRC materials. Tensile properties of neat epoxy and 0.3%; 0.4% and 0.5% by CNT reinforced laminated single layer (0°/90°) carbon fiber composite beams were investigated. The composite plates were produced in accordance with ASTM D7264 standard. The tensile test was performed in order to see the mechanical properties of the composite beams. The results showed that the optimum amount of CNT was 0.3% based on the tensile capacity. The capacity was significantly reduced when 0.4% CNT was utilized. Moreover, the experimental results are compared with Finite Element Models using ABAQUS. Hashin Failure Criteria was utilized to predict the tensile capacity. Good conformance was observed between experimental and numerical models. More importantly is that Young' Moduli of the specimens is compared with the prediction Halpin-Tsai and Mixture-Rule. Although Halpin-Tsai can accurately predict the Young's Moduli of the specimens, the accuracy of Mixture-Rule was significantly low.

• Advances in nano research
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• 제13권5호
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• pp.499-512
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• 2022

This study investigates the efficiency of ensemble machine learning for predicting the lightweight-aggregate concrete (LWC) characteristics. A stacking ensemble (STEN) approach was proposed to estimate the dry density (DD) and 28 days compressive strength (Fc-28) of LWC using two meta-models called random forest regressor (RFR) and extra tree regressor (ETR), and two novel ensemble models called STEN-RFR and STEN-ETR, were constructed. Four standalone machine learning models including artificial neural network, gradient boosting regression, K neighbor regression, and support vector regression were used to compare the performance of the proposed models. For this purpose, a sum of 140 LWC mixtures with 21 influencing parameters for producing LWC with a density less than 1000 kg/m³, were used. Based on the experimental results with multiple performance criteria, it can be concluded that the proposed STEN-ETR model can be used to estimate the DD and Fc-28 of LWC. Moreover, the STEN-ETR approach was found to be a significant technique in prediction DD and Fc-28 of LWC with minimal prediction error. In the validation phase, the accuracy of the proposed STEN-ETR model in predicting DD and Fc-28 was found to be 96.79% and 81.50%, respectively. In addition, the significance of cement, water-cement ratio, silica fume, and aggregate with expanded glass variables is efficient in modeling DD and Fc-28 of LWC.

• Advances in nano research
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• 제13권4호
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• pp.351-368
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• 2022

Recently, promising structural technologies like multi-function, ultra-load bearing capacity and tailored structures have been put up for discussions. Finite Element (FE) modelling is probably the best-known option capable of treating these superior properties and multi-domain behavior structures. However, advanced materials such as Functionally Graded Material (FGM) and nanocomposites suffer from problems resulting from variable material properties, reinforcement aggregation and mesh generation. Motivated by these factors, this research proposes a unified shape function for FGM, nanocomposites, graded nanocomposites, in addition to traditional isotropic and orthotropic structural materials. It depends not only on element length but also on the beam's material properties and geometric characteristics. The systematic mathematical theory and FE formulations are based on the Timoshenko beam theory for beam structure. Furthermore, the introduced element achieves C1 degree of continuity. The model is proved to be convergent and free-off shear locking. Moreover, numerical results for static and free vibration analysis support the model accuracy and capabilities by validation with different references. The proposed technique overcomes the issue of continuous properties modelling of these promising materials without discarding older ones. Therefore, introduced benchmark improvements on the FE old concept could be extended to help the development of new software features to confront the rapid progress of structural materials.

• Advances in nano research
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• 제17권1호
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• pp.61-73
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• 2024

This paper presents nonlinear vibration analysis of a composite cylindrical shell. The core of the shell is made of functionally graded (FG) porous materials and layers is fabricated of carbon nanotubes (CNTs) reinforced nanocomposites. To increase the accuracy of results, neutral surface position is considered. First-order shear deformation theory is used as displacement field to derive the basic relations of equation motions. In addition, von-Karman nonlinear strains are employed to account geometric nonlinearity and to enhance the results' precision, the exact position of the neutral surface is considered. To governing the partial equations of motion, the Hamilton's principle is used. To reduce the equation motions into a nonlinear motion equation, the Galerkin's approach is employed. After that the nonlinear motion equation is solved by multiple scales method. Effect of various parameters such as volume fraction and distribution of CNTs along the thickness directions, different patterns and efficiency coefficients of porous materials, geometric characteristics and initial conditions on nonlinear to linear ratio of frequency is investigated.

• 방송공학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.519-532
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• 2021

최근 게임, 영화, 애니메이션 다양한 분야에서 모션 캡처를 이용하여 신체 모델을 구축하고 캐릭터를 생성하여 3차원 공간에 표출하는 콘텐츠가 증가하고 있다. 마커를 부착하여 관절의 위치를 측정하는 방법에서 촬영 장비에 대한 비용과 같은 문제를 보완하기 위해 RGB-D 카메라를 이용하여 애니메이션을 생성하는 연구가 진행되고 있지만, 관절 추정 정확도나 장비 비용의 문제가 여전히 존재한다. 이에 본 논문에서는 애니메이션 생성에 필요한 장비 비용을 줄이고 관절 추정 정확도를 높이기 위해 RGB 이미지를 관절 추정 네트워크에 입력하고, 그 결과를 3차원 데이터로 변환하여 FBX 형식 애니메이션으로 생성하는 시스템을 제안한다. 먼저 RGB 이미지에 대한 2차원 관절을 추정하고, 이 값을 이용하여 관절의 3차원 좌표를 추정한다. 그 결과를 쿼터니언으로 변환하여 회전한 후, FBX 형식의 애니메이션을 생성한다. 제안한 방법의 정확도 측정을 위해 신체에 마커를 부착하여 마커의 3차원 위치를 바탕으로 생성한 애니메이션과 제안된 시스템으로 생성한 애니메이션의 오차를 비교하여 시스템 동작을 입증하였다.

• Applied Microscopy
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• 제34권4호
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• pp.255-264
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• 2004

무기결정질인 $SmZn_{0.67}Sb_2$의 3차원적 구조 (공간군 P4/nmm, $a=4.26{\AA},\;c=10.37{\AA}$)를 전자결정학을 이용하여 분석하였다. 3차원적 정보를 얻기 위해서 주요 정대축인 세 방향의 고분해능 이미지의 정보와 16개의 정대축 방향의 회절도형을 조합하였다. 고분해능 이미지의 결정학적 화상처리(CIP)를 결정구조의 보다 정확한 분석을 위하여 사용하였다. 전자결정학을 이용한 분석 결과, [001], [100], [110] 방향에 대한 고분해능 이미지의 ${\Phi}_{res}$는 각각 $17.0^{\circ},\;8.3^{\circ},\;21.9^{\circ}$를 나타내었다. 전자결정학을 이용한 구조 분석 결과에 대한 정확도를 비교하기 위하여 X-ray 회절 분석을 시도하였다. $SmZn_{0.67}Sb_2$의 X-ray 구조 분석 결과, $a=4.276{\AA},\;c=10.287{\AA}$이고 신뢰도($R_{sym}$)는 4.16% 이었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.718-723
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• 2016

중형 차량용 에어컨에 사용되는 스크롤 압축기는 토크변동이 적고 에너지 효율이 높으며, 소음이 적어 적용이 확대되어 가고 있다. 또한 경량화에 따라 압축기를 구성하는 주요부품이 스틸에서 알루미늄으로 변경하는 등 소재에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 또한 스크롤 압축기는 고정 스크롤과 선회 스크롤의 인벌루트 랩의 가공 정밀도가 $10{\mu}m$ 이하로 정밀도가 높은 전용장비와 전용 툴은 물론 숙련된 가공기술이 요구되므로 가공 품질을 확인하기 위하여 표면조도와 윤곽도를 측정하였으며, 알루미늄을 모재로하여 양극 산화 처리하여 사용되고 있는 선회스크롤의 경도를 향상시키기 위한 방법의 일환으로 봉공처리를 수행에 따른 특성들을 살펴보았다. 알루미늄 소재는 Al-Mg-Cu계 합금으로 미량의 Ni, Fe, Zn 이 부가된 것으로 나타났으며, 표면조도는 $3{\mu}m$이하로 가공 정밀도 기준 $10{\mu}m$를 만족하였다. 또한 양극산화 후 나노다이아몬드, CNT로 봉공처리 한 경우 경도는 450 이상으로 수봉공처리의 경우 보다 50% 이상 경도가 향상됨을 알 수 있었으며, 봉공재로 사용하기 위한 소재로서 탄소나노튜브나 나노다이아몬드는 큰 차이를 보이지 않았다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.133-145
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• 2022

국내에서 지속적으로 증가하는 반려견 인구 및 산업 규모에 비해 이와 관련한 데이터의 체계적인 분석이나 품종 분류 방법 연구 등은 매우 부족한 실정이다. 본 논문에서는 국내에서 양육되는 반려견의 주요 14개 품종에 대해 딥러닝 기술을 이용한 자동 품종 분류 방법을 수행하였다. 이를 위해 먼저 딥러닝 학습을 위한 반려견 이미지를 수집하고 데이터셋을 구축하였으며, VGG-16 및 Resnet-34를 백본 네트워크로 사용하는 전이학습을 각각 수행하여 품종 분류 알고리즘을 만들었다. 반려견 이미지에 대한 두 모델의 전이학습 효과를 확인하기 위해, Pre-trained 가중치를 사용한 것과 가중치를 업데이트하는 실험을 수행하여 비교하였으며, VGG-16 기반으로 fine tuning을 수행했을 때, 최종 모델에서 Top 1 정확도는 약 89%, Top 3 정확도는 약 94%의 정확도 성능을 각각 얻을수 있었다. 본 논문에서 제안하는 국내의 주요 반려견 품종 분류 방법 및 데이터 구축은 동물보호센터에서의 유기·유실견 품종 구분이나 사료 산업체에서의 활용 등 여러가지 응용 목적으로도 활용될 수 있는 가능성을 가지고 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권1호
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• pp.19-23
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• 2024

양손 절단 환자들에게 미용적 목적과 함께 기능적 목적을 갖춘 의수가 필요하며 잔존 근육의 근전도를 이용한 인공 의수에 대한 연구가 활발하나 아직도 비싼 비용의 문제가 있다. 본 연구에서는 저비용의 부품과 소프트웨어인 표면 근전도 센서, 머신러닝 소프트웨어 Edge Impulse, Arduino Nano 33 BLE, 그리고 3D 프린팅을 이용하여 인공의수를 제작하고 성능을 평가하였다. 표면 근전도 센서로 획득하고 Edge Impulse에서 디지털 시그널 프로세싱 과정을 거친 신호들을 이용하여 머신러닝으로 손가락 운동의 종류를 판단하는 훈련을 통해 각 손가락의 굽힘 운동신호를 의수 모델의 손가락들에 전달하였다. 디지털 시그널 프로세싱 조건을 노치 필터 60 Hz, 대역필터 10-300 Hz, 그리고 샘플링 주파수 1,000 Hz로 했을 때, 머신 러닝의 정확도가 82.1%로 가장 높았다. 각 손가락 굴곡 운동간에 혼동될 수 있는 가능성은 약지가 가장 높아서 검지의 운동으로 혼동될 가능성이 44.7 %이었다. 저비용 인공의수의 성공적인 개발을 위해서는 더 많은 연구가 필요하다.