본 연구에서는 실제 지질구조를 반영한 실규모 수치해석을 효율적으로 수행하고자 탐사 자료를 바탕으로 한 메쉬 생성, 해석수행, 결과분석을 위한 후처리의 일련의 과정을 포함한 해석 플랫폼을 구축하였다. 해석 플랫폼 구축을 위하여 연구자의 필요에 따른 코드 수정 및 다양한 수치해석 프로그램과 호환이 가능할 수 있도록 소스코드가 공개되어 있는오픈소스 프로그램을 활용하였다. 먼저 드론을 활용하여 촬영한 탐사 정보를 바탕으로 3차원 모델을 획득한 후, 오픈소스 3차원 창작 소프트웨어인 Blender를 활용하여 도메인의 메쉬 밀도를 해석 가능한 수준으로 조정하였다. 다음 단계로는 유한요소 메쉬 생성 프로그램인 Gmsh를 활용하여 도메인 내부에 사면체 기반의 메쉬를 생성하여 3차원 모델을 생성하였다. Gmsh를 통해 획득된 메쉬 정보를 수치해석 프로그램에 활용하기 위해서 메쉬 생성 규약에 적합하도록 변환하는 과정이 필요하며, 이는 Python을 통해 코드를 작성하여 수행하였다. 안정성 해석이 완료된 뒤에는 자료의 후처리 작업을 위해 시각화 및 데이터 분석 프로그램인 ParaView를 활용하여 다양한 시각화 자료를 생성하였다. 구성된 플랫폼의 활용성을 확인하기 위해 드론 탐사자료를 바탕으로 생성한 실규모 독도 모델을 대상으로 예비 안정성 분석을 성공적으로 수행하였으며, 예비해석을 통해 구축된 해석플랫폼이 향후 다양한 해석 과정에 활용될 수 있음을 확인하였다.
천리안2A호 AMI(Advanced Meteorological Imager) 복사 보정에 대한 검증은 탑재체의 기능 및 성능 점검뿐만 아니라, 탑재체 자료의 품질을 결정 짓는 중요한 요소이다. AMI 탑재체는 여섯 개의 가시 및 근적외 채널과 10개의 열적외 채널로 구성되어 있다. 가시/근적외 채널의 복사 성능을 대표하는 핵심적인 파라미터로는 SNR(Signal-to-Noise Ratio), 열적외채널의 경우는 NEdT(Noise Equivalent delta Temperature)를 들 수 있다. 다이나믹 레인지와 검출기의 반응도와 관련된 Gain 값 또한 복사 보정 성능과 관련된 중요한 파라미터이다. AMI 탑재체의 주요 복사 보정 성능 검증을 위해, 실시간 AMI자료 처리 시스템과는 별도의 오프라인 복사 성능 분석 툴을 개발하였다. 개발된 분석 툴을 이용하여 천리안2A호 발사 후 궤도상 시험 기간 동안 검증 작업을 수행하였다. 분석 툴을 통한 계산 결과는 탑재체 개발업체인 HARRIS사의 분석 값과 비교 검증하였다. AMI 복사 성능 검증 작업은 총 세차례로 나누어 AMI탑재체 양쪽 면인 Side1과 Side2에 대해 이루어졌다. 복사 성능 검증 결과 주요 복사 보정 파라미터들의 성능은 요구조건 값들을 크게 상회하는 우수한 성능을 보여 주었으며, AMI 복사 성능 분석 툴의 유효성이 입증되었다.
공용 중 강교량의 피로 평가에 활용할 수 있는 현장계측 데이터에는 대표적으로 변형률 계측과 Brigde Weight-In-motion (BWIM)이 있다. AASHTO The Manual For Bridge Evaluation에 따라, 대상 교량에서 계측된 데이터로부터 피로 상세에 가해지는 유효응력범위 및 반복응력 횟수를 추정할 수 있다. 추정된 유효응력범위와 반복응력 횟수를 통해 피로 손상 누적에 의한 신뢰도분석을 수행할 수 있다. 하지만 현장계측 데이터로부터 유효응력범위 및 응력범위 반복횟수를 추정하는 절차가 평가규정에 구체적으로 제시되어 있지 않고, 계측 데이터의 종류 또는 처리방법에 따른 피로 평가결과의 차이를 정량적으로 비교한 연구는 아직 미비한 실정이다. 본 연구에서는 공용 중 교량에서 동시에 계측한 변형률계 및 BWIM 데이터를 활용하여 피로 신뢰도평가를 수행하여, 활용되는 현장계측 데이터의 종류에 따른 평가결과의 차이에 대해 정량적으로 검토하였다. 이때, BWIM 데이터를 활용한 피로 신뢰도평가 시 구조해석모델의 정밀성이 평가결과에 미치는 영향을 검토하기 위해 평가 대상 교량의 뼈대요소 해석모델과 Shell-Solid 해석모델을 구축하였다. 또한, BWIM 데이터로부터 유효응력범위와 반복응력 횟수를 추정하기 위한 두 종류의 데이터 처리 방법을 정의하였으며, 이로 인한 피로 신뢰도 차이 역시 검토하였다.
Despite recent breakthroughs in deep learning and computer vision fields, the pixel-wise identification of tiny objects in high-resolution images with complex disturbances remains challenging. This study proposes a modified U-net for tiny crack segmentation in real-world steel-box-girder bridges. The modified U-net adopts the common U-net framework and a novel Self-Attention-Self-Adaption (SASA) neuron as the fundamental computing element. The Self-Attention module applies softmax and gate operations to obtain the attention vector. It enables the neuron to focus on the most significant receptive fields when processing large-scale feature maps. The Self-Adaption module consists of a multiplayer perceptron subnet and achieves deeper feature extraction inside a single neuron. For data augmentation, a grid-based crack random elastic deformation (CRED) algorithm is designed to enrich the diversities and irregular shapes of distributed cracks. Grid-based uniform control nodes are first set on both input images and binary labels, random offsets are then employed on these control nodes, and bilinear interpolation is performed for the rest pixels. The proposed SASA neuron and CRED algorithm are simultaneously deployed to train the modified U-net. 200 raw images with a high resolution of 4928 × 3264 are collected, 160 for training and the rest 40 for the test. 512 × 512 patches are generated from the original images by a sliding window with an overlap of 256 as inputs. Results show that the average IoU between the recognized and ground-truth cracks reaches 0.409, which is 29.8% higher than the regular U-net. A five-fold cross-validation study is performed to verify that the proposed method is robust to different training and test images. Ablation experiments further demonstrate the effectiveness of the proposed SASA neuron and CRED algorithm. Promotions of the average IoU individually utilizing the SASA and CRED module add up to the final promotion of the full model, indicating that the SASA and CRED modules contribute to the different stages of model and data in the training process.
본 연구는 도심지 지하 교통망 건설 중 터널굴착 공정에 적용하는 차수 그라우팅 공사의 과학적 및 공학적인 이론적 기반 체계적인 시공 프로세스를 개발하여 상대적으로 낙후된 국내 터널 차수그라우팅 공사의 시공품질을 어느 누가 시공을 하더라도 시공품질이 향상되며 지속적으로 유지하기 위한 목적으로 계획되었다. 개선된 터널 차수그라우팅의 주요내용은 크게 터널 차수그라우팅 적용구분과 그라우팅재료에 대한 정의, 지하수 수압조건의 그라우팅과 지하수유입에 대한 상관관계 분석, 암반의 특성인자연구 및 그라우팅 시공시 필요한 요소기술 및 주입관리기술들에 검토가 될 수 있다. 세계적인 연구의 추세를 살펴보면 이론적 기반 과학 및 공학적인 그라우팅 분야의 연구가 북유럽국가 (스웨덴, 핀란드, 노르웨이 등), 일본, 독일 및 미국 등을 중심으로 활발하게 진행하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 터널 차수 그라우팅 시공기술들의 요소들에 대한 이론적인 분석을 통해 알고리즘을 정립하여 터널 차수 그라우팅 시공을 효과적으로 할 수 있는 시공 프로세스를 포함한 통합 솔류션을 제공하는 것이다.
최근 열화상 카메라의 수요 증가와 함께 열화상 카메라를 활용한 연구 또한 관심이 높아지고 있다. 그 중, 기존의 드론에 열화상 카메라를 부착하여 촬영하는 등의 단순 촬영에서 나아가 열 영상 처리를 통한 디지털 트윈 구축, 영상화된 데이터를 통한 관리 시스템 구축 등 열 영상 처리 후 데이터를 응용한 연구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 열화상 카메라를 처리하는 과정에서 생성되는 화소값인 DN값(Digital Number)이 실제 표면 온도로 변환하기 위한 관계식 유도과정에서 방사율이 DN값에 미치는 영향을 알아보기 위한 연구를 진행하였다. DN값은 열 영상의 스펙트럼 밴드 값을 나타내는 숫자로 열 영상 데이터를 구성하는 중요한 요소이다. 하지만 DN값은 실제 표면 온도를 표시하는 온도 값이 아닌 열이 높고 낮음을 밝기로 표시한 밝기 값으로 실제 표면 온도와 비 선형적인 관계이다. 그러므로 열화상 카메라로 획득한 영상 이미지의 DN값을 실제 표면 온도와 관계성을 보일 수 있다면 데이터를 처리하기 수월하며, 더 많은 활용성을 기대할 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 우선, 실제 표면 온도와 열 영상의 DN값의 관계를 분석하고, 열화상 카메라와 같은 원리로 작용하는 비접촉 열화상 온도계가 실제 표면 온도에 근접한 참값으로 변환할 수 있도록 방사 조정을 진행하였다. 그 결과 실제 표면 온도 및 DN값의 관계 그래프와 방사 조정된 비접촉 열화상 온도계 및 DN값의 관계 그래프가 유사한 선형관계를 보였으며 방사율을 조정하기 전보다 조정한 후의 비접촉 온도가 실제 표면 온도에 더 근접한 결과를 얻었다.
최근, 고전컴퓨터(Classic Computer)의 한계를 뛰어넘는 양자컴퓨터(Quantum Computer)에 대한 연구개발이 다양한 분야에서 활발하게 이루어지고 있다. 고전컴퓨터의 전기적인 신호처리와는 다르게 양자역학적인 원리를 사용한 양자컴퓨터는 양자 중첩(Quantum Superposition), 양자 얽힘(Quantum Entanglement)과 같은 다양한 양자역학의 현상/특성을 활용하여 연산을 수행하기 때문에 고전컴퓨터의 연산에 비해 아주 복잡한 연산과정을 거치게 된다. 또한, 큐비트의 종류, 배치, 연결성 등 실제 양자컴퓨터를 구동시키기 위해 구성되는 많은 요소들에 의한 각각의 영향이 양자컴퓨터의 연산 결과와 연산 과정에서 많은 영향을 끼치기 때문에 각각의 요소를 효율적이고 정확하게 활용하기 위해 실제 양자컴퓨터의 구동 이전에 데이터를 시각화하여 오류검증/최적화/신뢰성검증을 할 필요가 있다. 하지만 양자컴퓨터 내부에 구성된 다양한 요소들의 데이터를 전부 시각화 할 경우 직관적으로 원하는 데이터를 파악하는 것이 어렵기 때문에 선별적으로 데이터를 시각화 할 필요가 있다. 본 논문에서는 양자컴퓨터를 구성하는 다양한 요소들의 데이터를 시각화 하여 직관적으로 데이터를 관측하고 활용할 수 있도록 복잡하게 구성되는 양자컴퓨터 내부 회로 구성요소들을 계층적으로 시각화 하는 방법을 제안한다.
A new method of numerical simulating prediction and decontamination effect evaluation for abrasive jet decontamination to radioactively contaminated metal is proposed. Based on the Computational Fluid Dynamics and Discrete Element Model (CFD-DEM) coupled simulation model, the motion patterns and distribution of abrasives can be predicted, and the decontamination effect can be evaluated by image processing and recognition technology. The impact of three key parameters (impact distance, inlet pressure, abrasive mass flow rate) on the decontamination effect is revealed. Moreover, here are experiments of reliability verification to decontamination effect and numerical simulation methods that has been conducted. The results show that: 60Co and other homogeneous solid solution radioactive pollutants can be removed by abrasive jet, and the average removal rate of Co exceeds 80%. It is reliable for the proposed numerical simulation and evaluation method because of the well goodness of fit between predicted value and actual values: The predicted values and actual values of the abrasive distribution diameter are Ф57 and Ф55; the total coverage rate is 26.42% and 23.50%; the average impact velocity is 81.73 m/s and 78.00 m/s. Further analysis shows that the impact distance has a significant impact on the distribution of abrasive particles on the target surface, the coverage rate of the core area increases at first, and then decreases with the increase of the impact distance of the nozzle, which reach a maximum of 14.44% at 300 mm. It is recommended to set the impact distance around 300 mm, because at this time the core area coverage of the abrasive is the largest and the impact velocity is stable at the highest speed of 81.94 m/s. The impact of the nozzle inlet pressure on the decontamination effect mainly affects the impact kinetic energy of the abrasive and has little impact on the distribution. The greater the inlet pressure, the greater the impact kinetic energy, and the stronger the decontamination ability of the abrasive. But in return, the energy consumption is higher, too. For the decontamination of radioactively contaminated metals, it is recommended to set the inlet pressure of the nozzle at around 0.6 MPa. Because most of the Co elements can be removed under this pressure. Increasing the mass and flow of abrasives appropriately can enhance the decontamination effectiveness. The total mass of abrasives per unit decontamination area is suggested to be 50 g because the core area coverage rate of the abrasive is relatively large under this condition; and the nozzle wear extent is acceptable.
본 연구는 떫은감 청도반시의 분말을 열수 추출하고 칼럼 추출하는 과정에서 획득한 PWE와 TEP에 대한 대사체 프로파일을 분석하고, 유리지방산을 처리한 HepG2 세포와 식이로 고지혈증을 유도한 Wistar계 흰쥐의 간조직을 사용하여 중성지질 및 콜레스테롤 대사 관련 유전자 발현을 측정하였다. 대사체 분석은 가스크로마토그래프-질량분석법과 액체크로마토그래프-질량분석법을 사용하였으며, PLS-DA 분석과 heatmap 분석을 실시한 결과 PWE는 떫은감 분말과 비교적 유사한 대사체 프로파일을, 그리고 TEP는 떫은감 분말과 매우 다른 대사체 프로파일을 가지고 있음을 확인하였다. 세포실험과 또한 세포실험에서 얻어진 결과를 검증하기 위해 수행된 동물실험에서 PWE와 TEP는 모두 SREBP1c와 FAS 유전자 발현을 감소하여 간의 지방축적을 감소시키는 것으로 관찰되었으나, 콜레스테롤 축적을 억제하는 효능은 PWE에 비해 TEP에서 우세하게 증가하는 것이 관찰되었다. 특별히 TEP는 SREBP2, HMGCR 유전자 발현을 억제하고 LDLR 유전자 발현을 촉진하는 것으로 나타났다. TEP는 탄닌 중 Gallic acid 그리고 장쇄지방산아미드인 Oleamide와 Palmitamide 함량이 유의하게 증가되었으므로, 향후 이들 성분과 타깃 유전자의 상관성을 분석하고, 이를 통해 시스템네트워크로 나타내어 대사체 프로파일에 따른 지질 및 콜레스테롤 대사 간 상호 영향을 추가적으로 연구해야 할 것으로 사료된다.
본 연구에서는 knitted glass fabric 강화 레진에 대한 치과보철소재로서의 적용가능성을 평가하기 위한 목적으로, 가장 높은 수준의 교합하중이 작용하게 되는 구치부 3본 고정성국소의치에 이 재료를 사용하는 경우에 대해 해석을 수행하였다. 우선 구치부3본 고정성국소의치에 대해 knitted glass fabric 강화 레진을 적용한 두 가지 설계 개념을 상정하였고, 각 설계형상에 대한 유한요소해석을 하였다. 강도 평가를 위해서75N의 생리적인 반복 수직 교합 하중 조건을 부여, 보철물에 유도되는 국소응력을 피로강도측면에서 고찰하였다. 각각의 설계에는 knitted glass fabric을 모재로 하고 보강재로 unidirectional 형의 glass 복합재가 사용되었다. 본 연구에서 개념설계 된 두 가지의 3본 고정성국소의치는 수직 교합 하중 75N 에 대해 충분한 강성과 강도를 가진 것으로 분석되었다. 가공치와 knitted caps사이의 연결 부위에서 국소적인 응력 집중이 관찰되었으나 그 크기는 재료의 피로강도 범위 이내였으며 국소적인 설계변경을 통하여 응력분포를 더욱 개선할 수 있을 것으로 추정하였다. 본 연구를 통해 knitted glass fabric 은 새로운 치과 보철 소재로서의 그 가능성이 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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