• 한국압력기기공학회 논문집
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• 제13권2호
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• pp.60-66
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• 2017

The standard master curve (MC) approach has the major limitation because it is only applicable to homogeneous datasets. In nature, materials are macroscopically inhomogeneous and involve scatter of fracture toughness data due to various deterministic material inhomogeneity and random inhomogeneity. RPV(reactor pressure vessel) steel has different fracture toughness with varying distance from the inner surface of the wall due to cooling rate in manufacturing process; deterministic inhomogeneity. On the other hand, reference temperature, $T_0$, used in the evaluation of fracture toughness is acting as a random parameter in the evaluation of welding region; random inhomogeneity. In the present paper, four regions, the surface, 1/8T, 1/4T and 1/2T, were considered for fracture toughness specimens of KSNP (Korean Standard Nuclear Plant) SA508 Gr. 3 steel to investigate deterministic material inhomogeneity and random inhomogeneity. Fracture toughness tests were carried out for four regions and three test temperatures in the transition region. Fracture toughness evaluation was performed using the bimodal master curve (BMC) approach which is applicable to the inhomogeneous material. The results of the bimodal master curve analyses were compared with that of conventional master curve analyses. As a result, the bimodal master approach considering inhomogeneous materials provides better description of scatter in fracture toughness data than conventional master curve analysis. However, the difference in the $T_0$ determined by two master curve approaches was insignificant.

• 한국지반공학회논문집
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• 제28권12호
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• pp.65-76
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• 2012

본 연구에서는 수리구조물이 설치된 2층으로 이루어진 포화 기초지반에서의 구속흐름(confined flow)에 대하여 확률론적 침투해석을 수행하였다. 투수계수는 지반의 층상구조에 따라 명확한 변동성을 보일 뿐 아니라 각각의 층 내에서도 공간적인 변동성을 보인다. 따라서 기존의 결정론적 침투해석기법을 층상지반에서의 투수계수의 불확실성과 공간적 변동성을 고려할 수 있도록 확률론적 해석으로 확장하였다. 각 층에 지정된 입력 확률분포함수와 자기상관함수(autocorrelation function)를 따르는 2차원의 랜덤필드를 생성하기 위하여 Karhunen-Lo$\grave{e}$ve 전개법을 사용하였다. 제안된 절차의 적용성을 검토하고 수리구조물 하부의 2층 지반을 통한 흐름에 공간적 불균질성이 미치는 영향을 연구하기 위해 생성된 랜덤필드를 이용하여 Monte Carlo 시뮬레이션을 수행하였다. 해석결과는 층상지반에서의 침투거동 평가에서 지반의 층상구조와 지층내에서의 투수계수의 공간적 변동성에 의한 지반에서의 다양한 침투패턴을 확률론적 해석기법을 통하여 효율적으로 고려할 수 있음을 보여주었다.

• 한국세라믹학회지
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• 제38권11호
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• pp.973-979
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• 2001

Sn을 도핑한 In$_2$O$_3$(ITO) 박막을 R.F. 마그네트론 반응성 스퍼터링법에 의해서 증착하였다. 동일한 마그네트론 스퍼터링 조건에서 증착위치에 따른 ITO 박막의 저항, 자유 전하 농도 및 이동도 전기적 특성을 조사하였다. 동일한 마그네트론 스퍼터링 조건임에도 불구하고, ITO 박막의 전기적 특성은 증착위치에 따라 불균질성을 나타내었다. 타겟의 중심에 위치한 기판위에 증착된 ITO 박막의 저항은 최소 값인 2~4$\times$$10^{-4}$ $\Omega$.cm인 반면, 중심에서 멀어질수록 박막의 전기 저항은 대칭적으로 증가하였다. ITO 박막의 밀도 측정 결과도 중심에서 이론 밀도 값의 97%에 해당하는 7.0g/$cm^3$를 나타내나, 위치가 중심에서 멀어질수록 박막의 밀도가 대칭적으로 감소하였다. ITO 박막에서 이동도와 전도도는 밀도에 직접적으로 영향을 받는 것이 실험적으로 확인되었다. ITO 박막의 밀도가 7.0g/$cm^3$(이론 밀도의 97%)인 경우, 자유행정거리와 입자크기(=주상의 직경)가 동일한 값을 가지나, 밀도가 이 보다 감소하면 자유행정거리와 입자크기의 차이는 더욱 증가하였다. 이 결과는 ITO 박막의 밀도가 7.0g/$cm^3$인 경우는 입계가 자유 전자의 전도에 중요한 산란 원으로 작용하는 반면, 그 외의 경우는 결정 내의 공격자점, 공공, 기공 등이 다른 산란 원으로 작용하고 있다는 것을 나타낸다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제23권11호
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• pp.109-117
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• 2007

암반사면의 안정성 해석에는 다양한 원인에 의하여 불확실성이 개입하게 되며 경우에 따라 이러한 불확실성이 암반사면의 붕괴원인이 되기도 한다. 따라서 1980년대 이후부터 이러한 불확실성에 대한 중요성이 인식되었고 이를 정량화하기 위한 기법의 하나로 확률론적 해석기법이 제안되었다. 그러나 확률론적 해석기법은 불확실성에 대한 정보를 충분하게 획득할 수 있어 확률변수(random variable)치 확률특성을 정확하게 파악할 수 있다는 가정 하에 그 적용이 가능하다. 또한 불확실성중 공간적인 변동성이나 불균질성에 의한 불확실성은 확률론에 의해 쉽게 정량화될 수 있으나 측정오차나 측정수량의 부족 등에 의해 기인하는 불확실성은 확률론에 의해 다루기 어려운 것이 사실이다. 따라서 이러한 한계점을 보완하기 위해 퍼지집합이론(fuzzy set theory)의 활용이 제안되었다. 본 연구에서는 확률변수를 퍼지 숫자(fuzzy number)로 고려하여 퍼지집합이론을 활용하였고 이를 해석하기 위한 방법으로 몬테카를로기법(Monte Carlo simulation) 기법을 제안하였다. 이것은 퍼지숫자(fuzzy number)를 분석하기 위해 꼭지점(vertex) 기법이나 점추정법(point estimate method, PEM), 일계이차모멘트법(first order second moment method, FOSM)의 기법을 활용하였던 기존의 방법이 대표값만을 이용했던 단점을 보완할 수 있을 것으로 보인다. 제안된 기법의 적용성을 판단하기위해 현장을 선정하여 적용해 보았다. 결정론적 해석 결과 절리군 2는 안전한 것으로 절리군 4는 불안정한 것으로 해석되었다. 반면 확률론적 해석 결과 절리군 2의 경우 29.3%의 파괴확률을, 절리군 4의 경우 73.5%의 파괴확률을 보였다. 본 연구를 통해 제안된 기법을 활용하여 파괴확률을 계산해본 결과 절리군 2의 경우 33.5%, 절리군 4의 경우 73.5%로 확률론 해석기법의 결과와 유사하게 산정되었다. 따라서 본 연구에 의해 제안된 해석기법인 퍼지몬테카를로기법(Fuzzy Monte Carlo simulation) 기법이 이전의 해석결과와 유사한 해석결과를 보여주면서 자료의 분산이 많이 감소했다는 것을 알 수 있다.