현재 열간단조 금형을 제작함에 있어 육성용접을 실시하는 방법이 금형강 STD61, STD11 등으로 제작하는 방법에 비해 보수나 비용적인 측면에서 이점을 가지고 있기 때문에 점차적으로 증가하고 있는 추세이다. 열간단조 공정에서 금형은 $1000^{\circ}C$이상의 고온재료와 반복접촉하게 된다. 이때 이형제의 사용은 급속냉각 및 급속가열의 열피로를 가속시킨다. 또한, 금형은 반복충격에 의한 기계적 피로를 받게 된다. 이러한 금형의 사용환경을 고려한 FCW는 종래 고가의 $2.8{\sim}3.2{\Phi}$인 외국산 FCW를 사용하였으나 이를 대체한 $3.2{\Phi}$ 태경 FCW가 국내에서 개발되었다. 하지만 개발된 FCW를 사용하여 제작된 금형의 수명이 부족한 현상이 발생하였다. 이에 금형의 수명을 연장시킬 수 있는 내균열성 및 내열충격성을 확보한 태경 FCW의 개발과 개발된 FCW의 성능평가가 요구되었다. 특히 열간단조 금형에 있어서 중요한 내열충격성의 경우 가열과 냉각의 반복 Cycle에 의한 Thermal shock의 평가가 대부분이며 높은 Cycle로 인해 많은 시간이 걸리며, 또한 가열과 냉각을 오갈 수 있는 고가의 시험장치가 요구된다. 그러므로 개발된 FCW 육성용접부의 내균열성 및 내열충격성을 평가할 수 있는 방법에 대한 연구와 특히 내열충격성을 시간이 적게 걸리면서도 경제적으로 평가할 수 있는 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 연구의 목적은 열간단조 금형 육성용접부의 내균열성 및 열충격특성을 평가할 수 있는 방법에 대한 검토와 특히 내열충격성에 대해 J.W.Kim등의 시험방법을 참고하여 시간이 적게 걸리면서 저 비용으로 열 충격특성을 평가할 수 있는 시험법을 고안하는 것이다. 이를 위한 방법으로 육성용접부의 내균열성을 평가하기 위한 상온 Bending을 실시하였고, 내열충격성을 평가하기 위한 염욕로를 이용하는 고온 Bending을 고안하여 실시하였다. 상온 Bending, 고온 Bending 모두 3점 굽힘시험을 적용하였다. 고온 Bending의 가열방법으로는 염욕로를 사용하여 시편이 대기중에서 약 $850^{\circ}C$의 온도가 될 수 있도록 하였다. 시편은 각각 열처리를 하여 요구 경도를 확보하였고, 이를 염욕로에서 5분간 가열 및 유지하여 취출 후 굽힘하중을 가하여 변위의 정도로 열충격을 평가하는 방법을 사용하였다. 상온 Bending은 극한변형량과 파단부 극한응력으로, 고온 Bending은 고온 극한변형량으로 평가를 하였고, 외국산 FCW를 사용한 육성용접부를 비교대상으로 하였다. 평가 결과 개발된 국산 $3.2{\Phi}$ 태경 FCW의 성능은 외국산 FCW와 유사하거나 우수한 것으로 평가되었고, 실제 금형을 제작하여 현장에 적용한 결과 금형의 수명이 연장된 것이 나타났다.
후쿠시마 원전사고 이후 비상 배터리 시설에 대한 안전성 강화가 요구되면서 리튬 폴리머 배터리를 적용한 새로운 전원 공급장치가 국내에서 세계 최초로 제안되었다. 그러나 제안된 기술을 현장에 적용하기 위해서는 배터리 장치가 설치되는 랙 시스템의 내진 안전성이 요구된다. 본 연구에서는 세계 최초로 72시간 용량 확보를 위해 개발 된 리튬폴리머 배터리 장치를 대상으로 지진 발생 시 전원장치의 안전성을 확보하기 위해 설계 된 전원장치 스트링 및 랙 프레임에 대한 내진성능을 평가하고자 하였다. 실험 결과 1) 단위 랙 시스템의 공진대역은 9 Hz로서 지진하중 전 후의 고유진동수가 변하지 않음에 따라 설계지진하중에 대한 부재 및 부재간의 연결부에 대한 안전성을 확인할 수 있었다. 원전 설계기준 OBE와 SSE에서의 가속도 응답 결과 2) 스트링 제작에 의한 진동 저감 효과가 약 20%정도 보였으며, 3) OBE, SSE 조건에서의 내진시험 결과 랙 프레임 시스템은 설계지진에 대해 안전한 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서 제시한 랙 시스템은 요구 지진력에 대한 구조적 건전성이 입증되었으므로 원전 시설에 적용이 가능한 것으로 나타났다.
군인의 동작 및 운동 상태를 인식하는 기술은 웨어러블 테크놀로지와 인공지능의 결합으로 최근 대두되어 병력 관리의 패러다임을 바꿀 기술로 주목받고 있다. 이때 훈련 상황에서의 평가 및 솔루션 제공, 전투 상황에서의 효율적 모니터링 기능을 의도한대로 제공하기 위해서는 상태 판별의 정확도가 매우 높은 수준으로 유지되어야만 한다. 하지만 입력 데이터가 시계열 또는 시퀀스로 주어지는 경우, 기존의 피드포워드 신경망으로는 분류 성능을 극대화하는데 한계가 발생한다. 전장에서의 군사 동작 인식을 위해 다뤄지는 인간의 행동양식 데이터(3축 가속도 및 3축 각속도)는 시의존적 특성의 분석이 요구되기 때문에, 본 논문은 순환 신경망인 LSTM(Long-short Term Memory) 네트워크를 활용하여 취득 데이터의 이동 양상 및 순서 의존성을 파악하고 여덟 가지의 대표적 군사 동작(Sitting, Standing, Walking, Running, Ascending, Descending, Low Crawl, High Crawl)을 분류하는 고성능 인공지능 모델을 제안한다. 이때, 학습 조건 및 모델 변수는 그 정확도에 결정적인 영향을 끼치지만 인간의 수동적 조정이 필요해 비용 비효율적이고 최적의 값을 보장하지 못한다. 본 논문은 기계 스스로 일반화 성능이 극대화된 조건들을 취득할 수 있도록 베이지안 최적화를 활용해 하이퍼파라미터를 최적화한다. 그 결과, 최종 아키텍쳐는 학습 가능한 파라미터의 개수가 유사한 기존의 인공 신경망과 비교해서 오차율이 62.56% 감소할 수 있었으며, 최종적으로 98.39%의 정확도로 군사 동작 인식 기능을 구현할 수 있었다.
연구목적:이력형 댐퍼에 하중이 작용할 때 편심에 의해서 부재가 면외 방향으로 거동하는 것을 방지하여 응력-변형율 곡선의 불규칙성을 개선하고 감쇠효과의 계산 시 정확성을 기하고자 하는 것이 본 연구의 목적이다. 연구방법:본 연구에서 사용하는 강재 스트립의 제원은 동일하게 하되 각각의 댐퍼를 구성할 스트립의 곡률은 다르게 한다. 곡률이 다른 각각의 강재 스트립을 댐퍼 1개당 3개씩 정삼각형으로 배치하여 곡률이 다른 5개의 댐퍼를 제작한 후 반복하중 실험을 수행하고, 에너지 소산량을 계산하여 댐퍼의 감쇠성능을 측정하였다. 연구결과: 시험 결과, 댐퍼 중에서 초기곡률이 조금이라도 있는 경우는 없는 경우보다 에너지 소산량은 상당히 감소하지만, 곡률의 크기에 따른 에너지 소산량의 변화는 크지 않으며, 곡률의 유무가 중요한 변수로 사료된다. 결론:댐퍼를 적용한 해석적 검토에서 주기는 T=0.3sec에서 T=0.536sec로 약 78.7% 정도 장주기화 되었고, 응답 스펙트럼 가속도는 Sa=0.54g에서 Sa =0.229g로 줄었으므로 댐퍼의 감쇠효과는 충분히 존재한다.
PEMFC(Proton Exchange Membrane Fuel Cells)에서 PtCo/C 합금 촉매가 성능이나 내구성에서 우수하여 많이 사용되고 있다. 그러나 높은 전압에서(1.0~1.5 V) 평가되는 촉매 지지체 내구성에 관한 연구는 별로 보고 되지 않았다. 본 연구에서는 PtCo/C 촉매와 Pt/C 촉매에 촉매 지지체 가속 열화 프로토콜을 적용한 후 내구성을 비교하였다. 1.0↔1.5V 전압 변화 사이클 반복 후에 촉매 비활성도(Mass activity)와 전기화학적 활성면적(ECSA), 전기이중층 용량(DLC), Pt 용해와 입자 성장 등을 분석하였다. 전압변화 2,000 사이클 후 PtCo/C 촉매는 Pt/C 촉매에 비해 0.9 V에서 촉매 무게당 전류밀도가 1.5배 이상 감소하였다. 이와 같은 결과는 PtCo/C 촉매의 카본지지체의 열화 속도가 Pt/C 촉매보다 높기 때문이었다. Pt/C 촉매는 PtCo/C 촉매보다 촉매층의 ECSA 감소가 1.5배 이상 높았지만 Pt/C 촉매의 카본 지지체 부식이 작아 I-V 성능 감소가 작았다. PtCo/C 촉매의 고전압 내구성 향상을 위해서는 카본 지지체 내구성 향상이 필수적임을 보였다.
우리나라는 기상 악화 속에서 감항성이 확보된 선박만이 항해할 수 있도록 선박출항을 해사안전법에 근거하여 통제하고 있으나 통제 대상선박 지정에 대한 과학적 평가 결과 및 정량적 근거가 미비하여, 항행안전의 확보와 합리적 출항통제 운영을 위한 개선 의견이 제기되고 있다. 본 연구는 풍랑 주의보 발효 시 주요 통제대상 선종인 예인선의 실선계측을 통해, 현행 출항통제 기준의 적정성을 평가하고 현실성 있게 개선될 수 있도록 정량적 근거를 제시하는 것에 연구 목적이 있다. 이를 위해 예인선에 선박의 3축 운동과 선체가속도를 측정하는 Sensor를 설치하여 유의파고 3m인 해역 내에서 운항하여 선체운동 성능을 계측하였고, 계측된 수치를 내항성능 평가요소 및 한계 값 기준을 바탕으로 비교 분석하였다. 실측 선박은 톤수에 따른 현행 통제기준에서 제외되었으나, 분석 결과 Pitch 값이 Operation 기준을 넘어 항행안전에 위험성이 존재하였다. 본 연구 결과는 선박 출항통제 대상에 대한 검토와 다양한 선종 및 제원을 대표할 수 있는 추가적 실측연구가 필요함을 시사한다.
최근 건축물 구조 기준의 개정으로 말뚝 기초의 내진성능 강화가 강조되고 있음에도 불구하고, 현재 건축물 기초의 내진설계는 비용과 시공상의 어려움으로 충분한 시행이 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 지진 시 수평 및 수직 하중에 효과적으로 대응할 수 있는 구조로 제안된 삼축 마이크로파일(TMP)의 지진 시 동적 거동을 평가하고자 하였다. 동적 원심모형실험을 통해 설치 각도가 15°인 그룹 삼축 마이크로파일과 설치 각도가 0°인 연직 군말뚝의 가속도, 변위, 휨모멘트, 축력 등의 동적 거동이 비교 분석되었다. 실험 결과에 따르면 가속도와 수평 및 수직 변위 결과를 바탕으로 살펴보았을 때 탁월 주기가 0.5 초 미만인 실지진파 가진 조건에서 경사진 그룹 삼축 마이크로파일의 내진성능은 연직 군말뚝보다 좋거나 비슷한 수준으로 평가된다. 그러나 Sine 2Hz와 같은 장주기의 강한 지진 가진 시에는 경사진 삼축 마이크로파일의 응답이 전반적으로 수직 마이크로파일보다 크게 나타났다. 협소한 공간에서 기존 시설물의 단주기 지진파에 대한 응답을 줄이는 내진보강이 필요한 경우 경사진 삼축 마이크로파일이 수직 마이크로파일의 대안으로 활용 될 수 있을 것으로 판단된다.
최근 탄소배출을 최소화하기 위해 전기자동차의 사용이 증가함에 따라 핵심 부품인 리튬이온 배터리의 상태 및 성능 분석의 중요성이 대두되고 있다. 따라서 배터리의 상태 및 성능에 영향을 줄 수 있는 배터리의 전압, 전류 및 온도뿐만 아니라 전기 자동차의 운행 데이터 및 충전 패턴 데이터를 활용한 종합적인 분석이 필요하다. 따라서 전기적 이동 수단에서 수집되는 배터리 데이터 수집 및 데이터 전처리, 단순 배터리 데이터에 추가적인 운전자 운전 습관에 대한 데이터 수집 및 전처리, 분석된 영향인자를 기반으로 인공지능 알고리즘 세부 설계 및 수정, 해당 알고리즘을 기반으로 하는 배터리 분석 및 평가 모델 설계하였다. 본 논문에서는 실시간 전기버스를 대상으로 운행 데이터와 배터리 데이터를 수집하여 Random Forest 알고리즘 활용하여 학습시킨 후, XAI 알고리즘을 통해 배터리 상태 중요 영향인자로 배터리의 상태, 운행 및 충전 패턴 데이터 등을 종합적으로 고려하여 운행 패턴에서 급가속, 급 감속, 급정지와 충 방전 패턴에서 일 주행횟수, 일일 누적 DOD와 셀 방전에서 셀 전압 차 , 셀 최대온도, 셀 최소온도의 요소가 배터리 상태에 많은 영향을 미치는 인자로 확인되었으며, Random Forest 알고리즘 기반으로 배터리 분석 및 평가 모델을 설계하고 평가하였다.
사장교에서 케이블 부재는 하중을 전달하는 가장 중요한 부재 중 하나이다. 따라서 사장교의 구조적 상태 및 안정성을 평가하기 위해서는 케이블의 상태를 파악하기 위해 지속적인 모니터링을 수행하는 것이 중요하다. 이러한 모니터링 시스템은 케이블에 부착된 가속도계를 통해 진동을 측정하고 이를 토대로 케이블 장력과 감쇠비를 추정하고, 이를 토대로 케이블의 상태 평가의 기초자료로 활용한다. 이러한 상시 모니터링 시스템은 지속적으로 진동 데이터를 측정하기 때문에 데이터 수집 시스템을 포함한 하드웨어가 안정적이고 전력 효율성이 높아야 한다. 또한 지속적으로 생성되는 대량의 진동 신호들을 사람의 개입을 최소화하며 안정적으로 분석할 수 있는 자율모니터링 시스템이 요구된다. 본 연구에서는 IoT를 활용한 도메인 지식 기반 자율 모니터링 시스템을 개발하였다. 케이블 자율 모니터링 시스템을 구현하기 위한 가장 중요한 요소는 케이블의 장력과 감쇠비의 추정을 위한 진동 신호의 주파수 영역 내 발생하는 첨두의 자동 추정이다. 본 연구에서는 도메인 지식 기반 첨두 자동 추정 알고리즘을 데이터 수집 및 On-Board Processing이 가능한 IoT 시스템에 내장하여 IoT 센서 단에서 Edge computing이 가능한 효율적인 IoT 자율 모니터링 시스템을 구현하였다. 개발된 자율 모니터링 시스템을 국내 사장교에 설치하여 장기간 현장 운영 성능을 평가하였으며, 그 결과 장기 데이터 수신률, 장력 추정의 정확성, 효율성 측면에서 기존 시스템과 비교하여 작동 성능을 확인하고 검증하였다.
실내 위치 측위는 대형 건물에서 내비게이션부터 비상 대응까지 다양한 애플리케이션이다. 본 논문에서는 스마트폰 센서를 이용하고 신경망 기반 동작 인식, 칼만 필터 기반 오류 수정, 다중 센서 데이터 융합을 통합한 향상된 PDR(Pedestrian Dead Reckoning) 기반 보행자 실내 위치 측위 기법을 제시한다. 제안된 기법은 가속도계, 자력계, 자이로스코프, 기압계의 데이터를 활용하여 사용자의 위치와 방향을 정확하게 측위하며, 신경망은 센서 데이터를 처리하여 동작 모드를 분류하고 보폭과 방향 계산에 대한 실시간 조정을 제공한다. 칼만 필터는 이러한 추정치를 더욱 구체화하여 누적 오류와 드리프트를 줄이며, 대형 건물의 여러 층에서 스마트폰을 사용하여 수집한 실험 결과는 수직 이동과 진행 방향 변화를 정확하게 추적하는 능력을 보여준다. 성능 비교 분석 결과에서 제안된 CNN-LSTM 모델은 각도예측에서 기존 CNN 및 Deep CNN 모델보다 성능이 뛰어난 것으로 나타났으며. 또한 기압 데이터를 통합하여 정확한 바닥 수준 감지가 가능해 다층 환경에서 시스템의 견고성을 향상시켰으며, 이 제안된 접근 방식은 실내 위치 파악의 정확성과 신뢰성을 크게 향상시켜 실제 응용 분야에서 활용 가능성이 높다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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