용접 결함에 대한 초음파탐상시험으로부터 결함의 종류를 결정하는 것은 초음파형상인식기법에 의해 가장 잘 해결할 수 있기 때문에 지금까지 이 기법에 대한 연구가 많이 수행되어 왔다. 그러나 이 기법은 지금까지의 많은 연구에도 불구하고, 실제 산업 현장에서는 아직까지 널리 사용되지 못하고 있는 실정이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는, 용접 결함으로부터 초음파 신호를 채취하여 입력하면 적절한 신호처리를 통해 신호의 특징을 추출하고 신경회로망 등 다양한 인공지능기법을 적용하여 용접 결함의 종류를 자동적으로 판별하는 지능형 초음파 신호 분류 소프트웨어를 개발하였다. 그리고 개발된 분류기를 이용하여 용접부내에 존재하는 용접 결함을 균열(Crack)과 비균열(non-crack)으로 분류하는 문제에 적용함으로써, 산업 현장에서 쉽게 이용할 수 있는 실제적인 분류기로서의 가능성을 검증하였다.
강 중 석출물을 추출분리한 후 이를 정량분석하는 것을 목적으로 개발된 정전위 전해법을 304 스테인레스 판재 및 선재 제조시에 발생한 결함 원인 분석에 활용하여 시료의 조직을 관찰하였으며, 결함 원인을 조사하였다. 스테인레스 선재 및 판재의 균열 전파 양상은 정전위 전해법을 이용하여 에칭한 후 주사전자현미경으로 관찰하였고, 입계를 따라서 존재하는 조대한 석출물은 EDS 및 EPMA를 이용하여 성분분석을 행하였다. 이들 조대한 석출물의 구조분석은 X-선 회절 패턴을 이용하여 행하였다. 판재 및 선재 두 경우 모두 균열은 입계를 따라서 전파하고 있었으며, 입계에는 $M_{23}(C,\;B)_6$ 이외에 조대한 $M_2C$ 석출물이 존재하는 것으로 확인되었다. 이들 석출물들의 분석에 정전위 전해에칭법을 이용함으로써 양호한 시료를 얻을 수 있었다.
본 연구는 지난 4년간 한국도로공사 시험도로 아스팔트 포장의 주요 손상인자의 정량화와 그 변화를 다루고 있다. 포장상태조사 장비인 ARAN(Automatic Road Analyzer)을 이용하여 준공 직후인 2002년 12월부터 2006년 10월까지 총 5차례에 걸쳐 아스팔트 전단면에 대해 노면상태를 측정하고 소성변형, 균열손상, 그리고 종단평탄성을 중심으로 그 결과를 분석하였다. 실내시험을 통해 시험도로의 아스팔트 혼합물의 온도와 하중 재하속도에 대한 선형점탄성 거동을 비교하고, 표층용 혼합물인 ASTM 19mm에 대해서는 동탄성계수에 미치는 공극률의 영향도 검토하였다. 일반 밀입도 표층 단면의 차륜부에서 추출한 시편의 공극률을 측정하여 시험도로 포장의 다짐도 변화를 추정하였으며 이를 바탕으로 다짐도-포장 손상의 관계를 검토하였다. 교통하중과 포장 손상과의 연관성 분석 결과 소성변형과 균열을 포함한 노면 손상의 증가는 교통하중이 재하되는 시기와 바로 일치하지는 않았으며 오히려 온도와 같은 환경에 더 영향을 받는 것으로 관측되었다. 반면에 노면 평탄성은 공용년수가 증가 하면서 교통하중에 민감하게 반응하였으며 환경인자와의 상관성은 매우 낮은 것으로 나타났다.
본 연구에서는 수치영상을 이용하여 아스팔트 콘크리트포장 도로를 대상으로 차량에 비디오 카메라를 설치하여 도로에서 일정하게 차량속도를 유지하면서 촬영된 수치 영상정보로 객체 지향적인 언어인 Delphi를 이용하여 도로노면정보(균열, 소성변형, 종평탄성)를 획득할 수 있는 도로노면 관리시스템을 개발하고, 개발된 시스템은 동영상 및 그래프를 이용하여 시각화 효과를 증진시킬 수 있도록 하였다. 다중영상표정과 광속조정법에 의해 결정된 도로노면의 3차원 좌표의 정확도를 분석한 결과 표준 오차의 평균은 X방향으로 0.0427m, Y방향으로 0.0527m, Z방향으로 0.1539m로 나타났다. 이 값은 우리나라에서 현재 제작하여 사용하고 있는 축척 1:1,000 이하의 지도제작 및 GIS 자료로서 충분히 활용성이 있다. 수치영상을 이용하여 12개소에 대하여 균열폭의 정확도를 분석한 결과 표준오차가 ${\pm}0.256mm$로 정밀도가 아주 높게 나타났으며, 또한 소성변형량을 비교하기 위하여 4개소의 실측된 횡단면과 영상으로부터 추출된 횡단면을 비교한 결과 최대 오차는 10.80mm로 나타났으나, 작업능률면에서는 실용성이 있다고 판단된다.
구조물의 특성치를 결정하기 위하여 18층 규모의 사무용 건물 3동에 대하여 자연진동 조건하에서 동적계측실험을 수행하였다. 대상건물은 기본적으로 보-기둥 골조시스템에 횡하중을 보다 효율적으로 지지하기 위하여 추가적으로 코아가 배치된 혼합 구조형식을 나타낸다. 매층 마다 측정한 일련의 진동기록으로부터 고유진동수, 모드형태 및 감쇠율 등과 같은 모달계수를 추출하기 위하여 최신 주파수- 및 시간영역-기반 응답의존 시스템판별법인 FDD, pLSCF 및 SSI를 적용하였다. 3방법에 의하여 추출한 결과는 대체로 일치하였으나, 초기 FE 해석결과와 비교하여 저차 3개 고유진동수는 대략 1.2~1.7배나 되는 단단한 거동을 나타냈다. 진동응답으로부터 추출된 값, 기준에서 제시하는 약산식 및 FE해석에 의하여 산정된 고유주기를 비교하여 보면, FE결과가 가장 유연한 거동을 예측하였으며, 높이를 변수로 하는 약산식이 추출된 값에 가장 근접한 결과를 나타냈다. 이러한 차이는 현재의 실험 추출치에는 콘크리트 균열 등과 같은 강성저감 요인을 포함하고 있지 않으며, 또한 FE 해석치는 비구조체 및 사용된 재료의 실제성능 등과 관련된 강성증가 요소를 포함하고 있지 않기 때문이다.
본 연구에서는 공정 시뮬레이션 기술을 적용하여 조사유기응력부식균열 시험 작업자의 피폭량 평가를 하였다. 상용 공정 시뮬레이션 코드인 DELMIA Version 5를 사용하여 조사유기응력부식균열 분석 시험 설비, 핫셀 및 작업자를 작성하고 조사유기응력부식균열 시험 공정을 구현하였으며, 사용자 코딩을 통해 선량이 분포된 공간을 지나는 작업자의 누적 피폭량을 평가할 수 있도록 하였다. 작업자 모사를 위해 시험 공정별로 인체의 근골격계를 모방하여 약 200 개 이상의 자유도를 가지는 휴먼 마니킨 자세를 작성하였다. 작업자 피폭량 계산을 위하여 휴먼 마니킨 작업의 하위정보에 접근하여 자세 별 좌표, 시작 시간 및 유지 시간을 추출하였으며, 공간 선량 값과 자세 유지 시간을 곱하여 누적 피폭량을 계산하였다. 피폭량 평가를 위한 공간 선량은 MCNP6 Version 1.0을 사용하여 핫셀 내·외부 공간 선량을 계산하였으며, 계산된 공간 선량은 공정 시뮬레이션 도메인에 입력하였다. 공정 시뮬레이션을 이용한 피폭량 평가 결과와 전형적인 피폭량 평가 결과를 비교 분석한 결과, 상시 출입구역 내 일상 시험 작업에 대한 연간 피폭량은 각각 0.388 mSv/year 및 1.334 mSv/year로서 공정 시뮬레이션을 이용한 피폭량 평가 결과가 전형적인 방법의 피폭량 평가 결과 대비 70 % 낮게 예측되었다. 공간 선량 높은 구역에서 수행되는 특수작업에 대해서도 공정 시뮬레이션을 이용한 피폭량 평가를 수행하였으며, 피폭량이 높은 작업을 쉽게 선별할 수 있었고, 해당 작업의 휴먼 마니킨 자세와 공간 선량 가시화를 통해 직관적으로 작업 개선안을 도출할 수 있었다.
연구지역인 강원도 삼척시 도계읍의 사면은 지형변화가 발생하는 지역으로 2009년 사면 절취공사를 수행하여 사면경사완화공법이 적용되었다. 하지만 사면의 상부에 위치한 폐석적치장의 영향으로 2개월 뒤 절취사면의 상부를 확장하여 안정성을 도모하였다. 최근 사면 하부에 위치한 옹벽의 배부름 현상이 발견되고 절취사면의 균열이 나타나 지형변화가 다시 발생하고 있는 것으로 보이고 있다. 이러한 문제를 파악하기 위하여 본 연구에서는 UAV를 이용하여 사진측량을 수행해 지형변화가 발생하는지 확인하고자 하였다. 2019년 4월과 10월 각각 정사영상을 추출하고 Digital Surface Model(DSM)를 추출하여 고해상도의 지형변화를 비교 분석하였다. 10월의 지형은 4월의 지형형상을 그대로 유지한채 앞으로 밀려 나간 모습을 보여 이러한 지형변화는 땅밀림인 것으로 분석하였다.
최근 이미지를 처리하는 딥러닝 기술이 화재 감지나 자율주행, 불량품 검출 등에서 다양하게 활용되고 있다. 특히, 제품이 오염되었는지 아닌지를 파악하기 위해 기존 센서 데이터에서 넘어온 오염물질을 통해 파악할 수 있지만, 제품의 균열이나 오염물질 자체를 이미지로 인식하는 기술도 다양한 분야에서 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 오염되지 않은 정상적인 컵과 오염된 컵을 이미지를 통해 분류하는 시스템을 설계하고 이를 구현하였다. 이미지는 오픈 이미지와 촬영한 이미지를 사용하였고, 3D 객체 인식을 위한 Google Objectron을 활용해 컵 이미지의 상단 부분을 추출하여 이미지를 분석하였다. 본 연구를 통해 위생 분야에서 필요한 제품의 오염도를 이미지 기반으로 추출할 수 있는 연구에 다각도로 활용할 것으로 사료된다.
초음파탐상시험을 통해 용접 결함의 종류를 정확히 구분하는 것은 정량적 비파괴시험을 위한 기본적인 단계로서 매우 중요한 문제인데, 이 문제는 최근 활발한 연구가 진행중인 초음파 형상 인식 기법의 적용에 의해 해결할 수 있다. 여기에서는 특징 추출, 특징 선택 그리고 결함 분류 등 초음파 형상 인식 기법의 세부 기술과 함께, 특히 최근 효율적인 분류기로 관심을 모으고 있는 확률 신경 회로망의 적용에 대해 논의하였다. 그리고 강 용접부 내부에 존재하는 결함을 균열, 기공, 슬래그 혼입의 3 종류로 분류하는 문제에 확률 신경 회로망을 적용한 예를 통하여, 초음파 형상 인식 기법의 효용성을 검증하였다. 또한 민감한 특징을 효율적으로 선별하는데 널리 사용되는 전방 특징 선택법과 그 적용에 대해서도 논의하였다.
본 연구의 목적은 지진에 의한 강구조 부재의 소성피로손상 및 파괴에 크게 영향을 미치는 중요한 인자를 추출하여 그들간의 정량적 관계를 규명하는 것이다. 이를 위해, 앵글 강부재에 대하여 5~30 사이클 정도의 극저사이클 피로파괴실험을 실시하였다. 실험은 축방향 상대변위에 의해 제어된 반복 하중하에서 행하였으며, 앵글 시험체는 재하초기에 비탄성 전체좌굴 또는 국부좌굴이 발생하였다. 실험결과, 극저사이클 피로파괴하에서 강부재의 에너지 흡수능력은 재하이력과 파괴모우드에 따라 크게 변한다는 것을 알 수 있었고, 균열발생부에서 잔류 국소변형률의 최대치는 재하패턴 변형모우드 폭두께비에 관계없이 25~40% 정도였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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