비포화대에서의 지하수 오염원의 이송을 관측하는 것은 매우 어려운 거승로 알려져 있다. 본 연구에서는 함수량과 농도가 다른 시료를 이용하여 비포화 용존 오염원의 농도를 측정하기 위한 TDR의 적용가능성에 대한 검정실험을 수행하였다. 초기전자기파에 대한 TDR반향파의 감쇄정도를 이용하여 토양의 총전기전도도를 측정하게 되는데 이때 함수량이 일정할 경우 총전기전도도와 토양수의 농도관계는 선형관계를 유지한다는 가정을 기본으로한다. 본 연구에서는 세가지의 농도와 체적함수량을 갖는 시료를 성형하고 이때의 TDR 반향곡선을 측정하여 Dalton 등(1984), Topp 등(1988), Yanuka 등(1988), Zegelin 등 (1989)이 제안한 추정식으로 통초양전기전도도를 구하였다. 실험결과 Zegelin등이 제안한 식을 제외한 세 가지 식들은 매우 좋은 토양수의 농도와 총전기전도도의 선형관계를 나타내었다. 따라서 이 세가지 추정식들은 용존 오염원의 농도를 추정함에 있어 매우 유용한 식으로 판단되며 이 추정식들을 이용하는 TDR 비포화 용존 오염원 측정법은 실내실험과 현장실험에 있어 매우 유용하리라 판단된다.
국내산지사면의 토양수분 시공간적 분포상황을 파악하기 위한 토양수분 측정법을 개발하였다. 대상유역을 정밀 측량하여 수치고도모형을 구성한 다음 흐름분배 알고리즘을 적용하였고 역측량을 통한 내상 유역의 흐름분배 알고리즘의 유의성을 판단하였다. 이를 통한 공간적 변화의 대표성을 최대화하기 위한 장기 모니터링 시스템을 구축하고, 10월 19일부터 21일까지 연속적인 모니터링을 실시하져다. 토양수분의 정확한 측정을 위해 TDR(Time Domain Reflectometry)를 이용하였다. 측정은 설마천 유역의 범륜사 우측사면에서 수행되었다. 강우사상에 의한 시공간적 토양수분의 변화 자료를 획득하였고, 강우사상에 의한 토양수분의 변화를 확보할 수 있었다.
국내 산지사면에서의 토양수분의 시공간적 분포를 파악하기 위한 동축 다중체계의 TDR (Time Domain Reflectometry)을 설마천 유역의 범륜사 사면에 구축하고 토양수분 집중 모니터링을 실시하였다. 대상사면을 정밀 측량하여 정밀 수치지형모형(Digital Elevation Model)을 구축하고 흐름분배알고리즘에 적용하여 측정지점을 선정하였고 역 측량을 통한 효율적인 측정 체계를 구축하였다. 2003년 11월중의 380시간 동안의 집중 모니터링을 통한 토양수분 자료를 확보하였다. 확보된 토양수분자료는 대상사면의 지형분석을 통해 구분된 상부, 중부, 하부사면의 변화특성을 보여주고 있다. 물리적 수문 모형의 구성과정에서 중요한 의미를 부여하는 토양수분 실측치와의 유의성을 논의하였다.
불포화토에서 물의 흐름은 함수비 특성곡선과 투수계수 특성곡선(permeability-suction relation ship)이라 불리우는 두 방정식에 의해서 영향 받는다. 함수비 특성곡선은 체적함수비와 석션(suction)간의 관계를 나타내는 방정식이다. 많은 연구자들은 특성곡선식들을 제시해 왔다. 이 논문은 불포화토에서 물의 흐름을 분석할 때 특성곡선식들을 정확하게 결정하는 것이 중요하다는 것을 보여준다. 비교목적을 위해서 두 방법 즉, Gardner (1958)에 의해서 제시된 특성곡선식들과 Fredlund (1994) 의해서 제시된 특성곡선식들이 사용된다. 이 두 방법을 사용하여 유한요소법에 의한 물 흐름의 수치해석이 수행된다. 수치해석 결과들은 미 Ohio주 Delaware County에 있는 TDR (Time-domain reflectometry) 계측기로부터 얻어진 현장 데이터와 비교된다. 이 데이터는 전략적 고속도로 연구 프로그램(Strategic Highway Research Program)의 한 부분으로 포함된 계절 계측 프로그램(Seasonal Instrumentation Program)에 의해 얻어졌다.
본 연구는 전통적인 다짐관리방법의 문제점을 보완하고자 TDR(Time Domain Reflectometry)을 이용하여 지반의 함수비와 건조단위중량을 측정하는 연구를 수행하였다. 개발된 Flat TDR 시스템의 측정값을 검증하기 위해 여섯 가지 시료를 대상으로 실내실험을 수행하였다. 또한 실내실험을 바탕으로 현장시험을 수행하여 현장 적용성을 검토하였고, 신뢰성을 확보하기 위해 Purdue TDR 시스템과 비교실험을 수행하여 정밀도를 확인하였다. 또한 유한요소해석을 수행하여 Flat 프로브의 영향범위를 확인하였다. 그 결과 약 10cm의 영향범위를 확인하였고, 실내실험결과 함수비는 평균적으로 약 0.4%의 오차를 보이며, 건조단위중량의 경우 약 1.6%의 오차를 보였다. 현장시험의 경우 함수비는 0.8%, 건조단위중량의 경우 2.5%의 오차를 보였다. 실험 결과를 통하여 Flat TDR 시스템의 측정값은 기존의 TDR 시스템보다 정확한 값을 도출하는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문은 인쇄 회로 기판에 있는 through hole vias를 시간 영역과 주파수 영역 측정을 통하여 characterization을 하였다. Via characterization은 Time Domain Reflectometry (TDR)를 이용하여 시간 영역에서 측정하고 HSPICE fitting 시뮬레이션으로 via 모델 파라미터를 추출하였다. 또한 2 port Vector Network Analyzer (VNA)로 주파수 영역에서 측정하고 Advanced Design System (ADS) fitting 시뮬레이션 하였다. VNA를 이용한 측정에서는 같은 평면에서 probing하기 위해 ABCD matrix 를 이용하여 do-embedding 수식을 유도하였다. 그리고 single via characterization 결과를 바탕으로 differential signaling을 위한 differential via characterization을 TDR과 VNA 측정을 통하여 수행하였다. Differential via characterization은 TDR 모듈의 odd mode와 even mode 소스들을 이용하여 시간 영역에서 측정하고 HSPICE로 fitting 시뮬레이션으로 모델 파라미터를 추출하였다. 추출된 모든 data는 측정 및 simulation 결과를 비교한 결과 single via의 경우, 최대 $14\%$, differential via의 경우 최대 $17\%$의 오차를 나타내었다.
광섬유 ROTDR (Rayleigh optical time domain reflectometry) 센서와 보디 긴 광섬유를 감지광섬유로 사용할 수 있는 광섬유 BOTDA (Brillouin optical time domain analysis) 센서를 구성하고, 이들 각각을 이용하여 중요보안 대상체인 사회기반시설물에 침투하는 침입자를 탐지할 수 있는 기포 연구를 수행하였다 ROTDR 센서의 감지부로는 넓은 면적을 감지할 수 있는 매설형 광섬유 센서 탐지판을 제작하고, 인가된 침입물체의 위치와 무게에 따른 신호특성을 고찰하였다. ROTDR 센서는 펄스 폭이 30ns이고, 광섬유의 길이는 10km 이상이다. 위치탐지오차는 약 2m 이내였으며, 무게에 따른 탐지능력은 20kgf, 40kgf, 60kgf, 80 kgf의 네 단계를 구분할 수 있음을 알 수 있었다. 넓은 지역에 걸친 침입자의 침투를 감시하기 위하며 수십 km의 광섬유 길이 전제를 감지부로 사용할 수 있는 광섬유 BOTDA 센서를 개발하였다. BOTDA 센서는 한 개의 레이저 다이오드와 두 개의 광전 변조기(electro-optic modulator)를 사용하여 간단하게 구성하였다. 침입자에 의한 광섬유의 변형률 벽화를 탐지하는 실험을 수행하기 위하여 광학테이블 위에 광섬유에 변형률을 인가하기 위한 실험 장치를 설치하여 실험을 수행하였다. 이 실험으로부터 시간간격 1.5 초동안 광섬유 약 4.81km의 길이를 거리분해능 3m로 침입자를 탐지할 수 있음을 확인하였다.
Time Domain Reflectometry(TDR)은 토양의 순분함량과 전기전도도를 측정할 수 있는 비파괴적인 방법이다. 초기 전자파에 대한 TDR 반향파의 감쇄정도를 이용하여 토양의 총전기전도도($EC_a$)를 직접 계산할 수 있는 다양한 식들이 제안된 바 있다. 또한, $EC_a$로부터 보다 실질적인 의미가 있는 토양 용액의 전기전도도($EC_w$)를 계산하기 위해서는 일정 토양 수분 함량에서 $EC_a$와 $EC_w$가 갖는 직선관계식[$EC_a=EC_w{\theta}(a{\theta}+b)+EC_s$]이 이용된다. 따라서 본 연구에서는 TDR 신호를 이용하여 $EC_a$를 계산할 수 있는 다양한 식을 비교하여 가장 적합한 식을 제안하고, 농경지 토양(강서통, A, B1, B2 층위)을 대상으로 $EC_a$로부터 $EC_w를 계산할 때 필요한 실험상수(a, b, $EC_s$)를 구하고자 하였다. $EC_a$는 KCl 농도가 증가함에 따라 직선적으로 증가하였고, 특히 Yanuka 등이 제안한 식으로 계산한 $EC_a$가 용질 농도에 가장 민감하게 반응하였다. 직선회귀식을 이용하여 $EC_a$와 $EC_w$의 상관관계식의 실험 상수 (a, b, $EC_s$)를 구한 결과, 각각 -0.249, 1.358, 0.054(A층), -2.518, 2.708, 0.097(B1층), 2.490, -0.250, 0.103 (B2층)으로 조사되었다. 따라서 이상의 연구 결과는 TDR 신호를 이용해서 염농도가 낮은 일반 농경지 토양의 $EC_a$를 계산할 때 Yanuka 등이 제안한 식을 적용하는 것이 바람직하며, $EC_w$를 계산할 때 이용되는 $EC_w$-$EC_a$ 상관관계식의 상수는 간단한 실험실내 보정 시험을 통해 구할 수 있음을 보여준다.
The unit quantity that affects the workability, shrinkage cracking, and durability of concrete is an important factor. Methods for measuring the unit quantity include a high frequency heating method, a capacitance method, a unit volume mass method, and a simple method. However, these methods have the disadvantage of poor measurement method, time required, and precision. To solve this problem, a relatively simple and fast measurement method was adopted to compensate for the shortcomings through a Frequency Domain Reflection (FDR) sensor, and the unit quantity was used. In addition, the measurement data was analyzed by deep learning to evaluate the unit quantity of concrete.
In this paper, we considered multiple faults detection on a coaxial cable through Time-Frequency Domain Reflectometry (TFDR). It is well known that TFDR has high resolution accuracy for detecting and estimating the fault detection on a coaxial cable. This approach was based on time-frequency signal analysis and utilized a chirp signal multiplied by a Gaussian time envelope. The Gaussian envelope provided time localization, while the chirp allowed one to excite the system interest. We carried out experiments with 10C-FBT coaxial cable having either one or two faults. The result shows TFDR can be extended to detect multiple faults with high accuracy on a coaxial cable.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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