이 연구는 현장에서 사용하는 재료의 품질 및 계량오차, 현장조건 등에 따라 병용계 자기충전 콘크리트의 유동특성에 영향을 미치는 변동요인의 범위를 실험적으로 규명하기 위한 것이다. 병용계 자기충전 콘크리트의 재료는 벨라이트 시멘트와 석회석 미분말을 사용한 벨라이트계 및 슬래그 시멘트와 석회석 미분말을 사용한 슬래그계가 선정되었으며, 선행연구에서 제시된 최적배합 조건을 대상으로 하였다. 변동요인으로 (1) 콘크리트의 온도 3종류, (2) 잔골재의 표면수율 5종류, (3) 잔골재의 조립률 5종류, (4) 고성능AE감수제의 사용량 5종류, (5) 석회석 미분말의 분말도 3종류 등을 대상으로 민감도 시험을 실시하였다. 민감도 시험의 항목은 슬럼프 플로우, 500 mm 플로우 도달시간, V-깔대기 유하시간, U-box 충전성 높이를 대상으로 하였다. 실험 결과, (1) 콘크리트 온도는 $10{\sim}20^{\circ}C$ 범위, (2) 잔골재의 표면수율은 ${\pm}0.6%$ 범위, (3) 잔골재의 조립률 $2.6{\pm}0.2$ 범위, (4) 고성능AE감수제의 사용량은 ${\pm}0.2%$ 범위, (5) 석회석 미분말의 분말도는 $6000cm^2/g$ 범위에서 현장품질을 관리해야 한다. 벨라이트계 및 슬래그계에 따른 차이는 크지 않았지만, 석회석 미분말 및 $C_2S$ 함량이 높은 벨라이트계가 안정적인 경향을 나타내었다. 따라서 이러한 결과를 현장 시공현장에서 병용계 자기충전 콘크리트의 관리방안으로 제안하고자 한다.
본 연구에서는 AlGaN/GaN HEMT (High electron mobility transistor)를 제작하고 20 mTorr의 챔버 압력과 15 sccm의 ${N_2}O$ 유량, 40 W의 RF 전력의 조건으로 원거리에서 형성된 플라즈마로 소스와 드레인 영역을 10초${\sim}$120초 동안 처리하여 HEMT의 전기적 특성을 관찰하였다. 상온에서 ${N_2}O$ 플라즈마에 처리한 경우 HEMT의 특성이 변화하지 않았으나 $200^{\circ}C$의 온도에서 10초 동안 처리한 경우 게이트 길이가 1um, 소스와 드레인 사이의 거리가 4um인 HEMT의 게이트 누설전류가 246 nA로부터 1.2 pA로 크게 감소하였다. 또한 25 um 떨어진 200um 폭의 두 활성층 사이 누설전류가 3 uA로부터 7 nA로 감소하였으며 720 ${\Omega}/{\box}$의 활성층의 면저항을 608 ${\Omega}/{\box}$로 감소시켜 도전율의 증가를 나타내기도 하였다. ${N_2}O$ 플라즈마의 처리에 의한 전기적 특성 개선은 10초 이내의 짧은 시간 동안 이루어지며 더 이상의 처리는 누설전류 특성 개선에 도움이 되지 않았다. 또한 ${N_2}O$ 플라즈마 처리로 개선된 특성은 $SiO_2$의 증착과 식각 후에도 개선된 특성이 유지되었다. ${N_2}O$ 플라즈마의 처리는 트랜지스터의 트랜스컨덕턴스와 드레인 전류의 증가, 드레인 전류의 차단특성의 개선에도 기여하여 고품위의 AlGaN/GaN HEMT 제작에 효과적으로 이용될 수 있음이 확인되었다.
본 연구에서는 Nan-Su의 자기충전콘크리트(Self-Compacting Concrete)의 배합설계 방법중 주요인자인 골재 채움률(Packing Factor : PF)을 수정 및 보완한 배합설계 방법을 이용하여 고강도경량 자기충전콘크리트(High Strength Lightweight Self-Compacting Concrete)를 제조하고 자기충전성 및 역학적 특성을 검토하였다. 콘크리트의 자기충전성 평가는 Slump-flow, V-funnel 유하시간, Slump-flow mm도달시간 및 U-box 충전높이를 측정하여 일본토목학회(JSCE)의 자기충전콘크리트 기준 중 2등급 범위를 적용시켜 검토하였다. 고강도경량 자기충전콘크리트의 재령 뽀일 압축강도는 모든 배합에서 30MPa 이상으로 나타났으며, 압축강도와 쪼갬 인장강도 및 탄성계수의 비는 기존의 연구경향과 유사한 값을 나타내고 있었다 또한, 재령 28일 압축강도와 기건 단위용적질량은 다중회귀분석 결과 $f_c=-0.16LC-0.008LS+50.05(R=0.83)$ 및 $f_d=-3.598LC-2.244LS+2,310(R=0.99)$로 나타났다.
인구밀집지역인 도심부나 주거지역 인근에서 이루어지는 철도교량 신축에 있어서 급속시공은 매우 의미가 있다. 이러한 신속한 시공과 더불어 교량 거더의 형고의 유동적 조절도 중요하다. 기존 I형 거더는 단면에서 수직방향으로 중립축으로부터 떨어진 모멘트 팔 길이와 긴장력을 이용한 평형을 근간으로 하는 까닭에 형고 조절에 있어 다소 어려움이 있었다. 이에 기존 단일 박스거더의 축소형인 확폭플랜지를 갖는 U형 프리캐스트 보는 긴장력 조절과 콘크리트 압축강도에 따라 경간길이 및 형고 변화가 상대적으로 I형보에 비해 용이하다. 확폭플랜지를 갖는 U형 프리캐스트 거더의 철도교 적용성을 확인하기 위해 지간 30m, 형고 1.7m, 폭 3.63m의 실물크기 거더를 제작하였고 하중재하/변위재하를 이용하여 총 6,200kN의 하중을 유사정적으로 가력하였다. 실험은 4점재하시험으로 하중-변위곡선, 하중-변형율을 이용하여 휨성능을 기본적으로 확인하였고 1차 하중제거와 재재하를 통해 긴장재의 역할을 확인 하였다. 유사정적거동을 본질적으로 확인하기 위해 쉘요소를 이용한 3차원 재료비선형해석을 통하여 실험결과와 평행하게 비교하였다. 콘크리트의 비선형성은 손상-소성모델(Lee & Fenves,1998)을 이용하여 콘크리트 인장/압축 소성연화거동, 인장강화거동을 묘사하였다. 실제 균열패턴과 해석 손상패턴을 비교검토 하였고 하중-변위, 단면에 따른 하중-변형율 관계를 실제 실험결과와 비교검토 하였다. 비선형 해석에 사용된 재료물성치와 해석모델의 보유 탄성에너지 조율은 실제 거더에 가진실험을 통해 획득한 고유주파수를 통하여 확인하였다.
딥 러닝의 대표 알고리즘에는 영상 인식에 주로 사용되는 CNN(Convolutional Neural Networks), 음성인식 및 자연어 처리에 주로 사용되는 RNN(Recurrent Neural Networks) 등이 있다. 이 중 CNN은 데이터로부터 자동으로 특징을 학습하는 알고리즘으로 특징 맵을 생성하는 필터까지 학습할 수 있어 영상 인식 분야에서 우수한 성능을 보이면서 주류를 이루게 되었다. 이후, 객체 탐지 분야에서는 CNN의 성능을 향상하고자 R-CNN 등 다양한 알고리즘이 등장하였으며, 최근에는 검출 속도 향상을 위해 YOLO(You Only Look Once), SSD(Single Shot Multi-box Detector) 등의 알고리즘이 제안되고 있다. 하지만 이러한 딥러닝 기반 탐지 네트워크는 정지 영상에서 탐지의 성공 여부를 결정하기 때문에 동영상에서의 안정적인 객체 추적 및 탐지를 위해서는 별도의 추적 기능이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 동영상에서의 객체 추적 및 탐지 성능 향상을 위해 딥 러닝 기반 탐지 네트워크에 칼만 필터를 결합한 방법을 제안한다. 탐지 네트워크는 실시간 처리가 가능한 YOLO v2를 이용하였으며, 실험 결과 제안한 방법은 기존 YOLO v2 네트워크에 비교하여 7.7%의 IoU 성능 향상 결과를 보였고 FHD 영상에서 20 fps의 처리 속도를 보였다.
본 연구에서는 상동지역 중석광 광미를 콘크리트용 혼화재료로 사용하기 위한 연구의 일환으로 자기충전콘크리트의 분체로서 적용가능성을 검토하였다. 상동지역 중석광 광미를 혼합한 시멘트 페이스트의 유변학적 특성을 검토하기 위하여 구속수비 및 점도계를 이용하여 평균소성점도 및 항복응력을 측정하였으며 가상수막이론을 적용하여 검토하였다. 그리고 광미를 혼합한 자기충전콘크리트의 자기충전성 평가는 일본 토목학회에서 제시한 기준안을 적용하여 검토하였으며, 역학적 특성은 압축강도, 쪼갬인장강도 및 탄성계수를 측정하여 검토하였다. 실험결과 광미의 혼합률이 증가함에 따라 구속수비와 평균소성점도는 감소하였으며, 가상수막 두께는 증가하는 경향을 나타냈다. 또한, 광미를 혼합한 자기충전콘크리트의 자기충전성 검토 결과는 유동성 평가기준인 슬럼프 플로우 500 mm 도달시간의 경우 광미의 혼합률이 증가함에 따라 다소 증가하였고 재료 분리저항성 및 충전성 평가 결과는 기준을 만족하는 경향을 나타내고 있었다. 역학적 특성 검토 결과는 압축강도의 경우 광미의 혼합률이 증가함에 따라 압축강도는 감소하였고, 쪼갬인장강도 및 탄성계수는 보통 콘크리트의 유사한 경향을 나타내었다.
사용 후 핵연료의 화학특성 연구를 위하여 요오드의 분리와 정량에 관한 연구를 수행하였다. 사용 후 핵연료를 용해시키는 과정에서 핵연료 중에 CsI로 존재하는 요오드가 $I_2$로 산화되어 휘발되지 않도록 질산과 염산의 혼합산 (80:20 mol%)을 이용하여 비휘발성 ${IO_3}^-$로 안정화시켰다. 2.5 M $HNO_3$ 매질에서 $NH_2OH{\cdot}HCl$을 이용하여 $I_2$로 환원시킨 후 사염화탄소로 추출하여 우라늄과 핵분열생성물로부터 분리, 회수하였다. 0.1 M $NaHSO_3$을 사용하여 요오드를 역추출하였으며 수용액층으로 회수된 요오드를 이온 크로마토그래피로 정량하였다. 방사성 물질 분석에 적합한 이온 크로마토그래피/차폐 시스템을 구성하였으며 42,000~44,000 MWd/MtU 의 연소도를 갖는 사용후핵연료를 대상으로 요오드를 분석한 결과 Origin 2 연소도 전산코드에 의한 계산결과인 $324.5{\sim}343.6{\mu}g/g$와는 -8.3~-0.5%의 편차를 나타내었다.
2006년 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)의 개념이 등장하고, 최근 IT업계는 이 클라우드 컴퓨팅에 주목하고 있다. 클라우드 시장은 여러 업체의 참여로 날로 증가세에 있고, 근래에는 모바일 클라우드 컴퓨팅(Mobile Cloud Computing)의 가능성이 대두되고 있다. 모바일 시장은 피쳐폰(Feature Phone) 중심에서 아이폰 및 안드로이드기반의 스마트폰으로 급속히 바뀌고 있으며, 2011년 현재 국내 스마트폰 가입자는 1천만명을 넘은 것으로 집계될 만큼 그 성장세는 폭발적이다. 본 연구에서는 현재 스마트폰에서 이용가능한 국내외 모바일 클라우드 서비스의 종류와 실태를 알아보고, 나아가 현 시점에서의 모바일 클라우드 컴퓨팅 문제점과 그 해결책을 제시해보고자 한다.
최근 들어 경제적인 에너지 활용을 위하여 지열에너지 필요성이 증대되고 있다. 특히 보편적으로 사용되고 있는 U자형 지중열교환기보다 열교환 면적이 넓어 더 높은 열 교환 효율을 보이는 코일형 지중열교환기의 적용이 확대되고 있다. 본 논문에서는 다양한 피치 간격에 따른 코일형 지중열교환기의 실험적 연구를 수행하였다. $5m{\times}1m{\times}1m$ 크기의 모형 토조 내에 주문진 모래가 균질하게 조성되었으며 열응답 시험이 수행되었다. 코일형 지중열교환기 내를 순환하는 순환수 온도값을 이용하여 선형 열원 이론과 고리-코일 열원 모델을 적용하여 지반의 열전도도를 도출하였다. 또한 모형 토조 내의 코일에서 일정한 거리의 계측 온도값과 이론해를 비교하였으며 고리-코일 열원 모델이 선형 열원 모델과 원통형 열원 모델보다 코일형 지중열교환기가 설치된 지반의 온도값을 보다 정확하게 예측함을 알 수 있다.
자기부상열차는 궤도 위에 부상하여 운행하는 시스템이다. 자기부상열차의 특성상 주행 중 부상공극을 일정하게 유지하는 것이 사용성 및 승객의 승차감 면에서 매우 중요하다. 이 연구는 2006년 출범한 도시형 자기부상열차 실용화 사업단의 3-1 세부과제 선로구축물 성능개선 과제의 협동연구과제로 자기부상열차교량 상부구조의 급속시공법 개발을 목표로 연구를 수행하였다. 현재 도로교에서 프리캐스트 바닥판은 품질, 공기 면에서 현장타설 바닥판에 비해 우수하며, 널리 사용되고 있다. 따라서, 연구진은 3-1세부과제의 주관기관인 한국철도기술연구원과 협업을 통하여 1차년도에 PSC-U형 거더 및 개구제형 강재 거더에 프리캐스트 바닥판을 적용하여 자기부상열차 가이드웨이의 기본 시스템을 제안한 바 있다. 이 연구에서는 PSC-U형 거더, 프리캐스트 바닥판 및 새로운 형식의 가이드레일 시스템을 적용한 자기부상열차 가이드웨이의 시공성, 사용성, 유지관리성을 평가하고자 거더-바닥판-궤도로 이루어진 목업 실험체를 실대형 크기로 제작하여 실제 시공 환경과 비슷한 모의 시공을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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