• Journal of the KSME
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• v.28 no.4
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• pp.328-336
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• 1988

파괴인성은 내적 및 외적요인 등에 의해 변할 뿐만 아니라 조직의 불균질성 때문에 소성둔화 및 파괴가 균일하게 일어나지 않으므로 이에 대응한 파괴인성을 선택하여 평가함이 가장 중요하다. 또한 기계의 고속화에 따라 충격적인 하중에 의한 동적파괴의 문제가 중요하게 되고 이에 따라 동적파괴인성 평가법의 확립에도 많은 연구가 필요하다. 한편 피로균열진전거동의 실험에는 많은 시간과 인적 노력이 필요로 하며 이러한 문제점을 해결하여 균열진전 측정의 정밀화 및 효율성을 높이기 위해서는 컴퓨터의 이점을 적극적으로 응용할 필요가 있다.

• Journal of the KSME
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• v.28 no.4
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• pp.401-407
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• 1988

해수 중에 있는 구조용강에 음극방식을 실시했을 때의 피로균열진전 특성을 공기 중에서와 비교 하면서 정리하였으며 또한 몇 가지 영향인자들의 역할에 대해서도 기술하였다. 그러나, 이러한 특성들은 아직까지 그 정확한 메커니즘이 규명되지 못하고 있으며, 특히 균열선단에서의 소성 거동이 부식분위기나 수소분위기에서 어떻게 변화하는가 하는 문제에 대해서는 앞으로도 많은 연구가 이루어져야 할 것이다. 응력조건과 부식조건이 동시에 적용될 때, 재료의 거동을 직접 적으로 해석하기 어려운 경우가 많으며, 따라서 관련되는 많은 영향인자들의 역할에 대한 상세한 정보들이 요구되고 있으며, 또한 관련 정보들을 유기적으로 결합시키는 이론적인 근거를 마련 해야 할 필요가 있다.

• Proceedings of the Membrane Society of Korea Conference
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• 1992.10a
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• pp.8-8
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• 1992

극미세입자 졸의 코팅시 가장 문제시되는 균열 발생과 재현성 문제를 해결하기 위하여 다양한 졸-겔 코팅법을 시도하였으나 그중 본 연구에서 개발된 가압 졸-겔 코팅법이 최적이었음을 알 수 있었다. 복합분리막에서의 담체상의 박막 코팅과 기공 내부 코팅 정도 및 균열 발생 유무를 일차적으로 SEM 에 의하여 규명하였으며 분리막 튜브 전체에 대한 균열 존재 여부 및 미세구조 특성등은 복합분리막내에서의 N$_2$ 기체투과율 데이타로부터 기체투과 모델을 이용하여 평가 분석하였다.

• Magazine of the Korea Concrete Institute
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• v.14 no.2
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• pp.77-82
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• 2002

일반적으로 공동주택 지하주차장과 같이 구조물이 대형화되거나 복잡할 경우 구조물의 응력취약 부위에서 균열, 누수 등의 문제가 발생할 확률이 크다. 이에 대한 대책으로 설계자들은 신축줄눈을 선호하고 있으나 신축줄눈은 시공상의 어려움과 사용 중 잦은 하자 발생이라는 문제점을 안고 있다. 이 때문에 근래에 들어 대형 건물을 한 단위로 처리하고 철근으로 보강하려는 경향이 있으나 구속도 차이에 따라 균열, 누수 등의 문제가 여전히 발생하고 있다. 이를 해결하기 위하여 수축대를 설치하여 일정 요구량의 초기 수축량을 수축대에서 흡수하고 이후 수축대 부위에 콘크리트를 메워 일체화시킴으로써 초기 수축에 의한 균열을 상당부분 방지할 수 있다.(중략)

• Journal of the KSME
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• v.21 no.1
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• pp.10-20
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• 1981

전호의 파괴역학의 현황 ( I )에서는, 파괴에 관한 일반적 사항과 파괴역학의 특징을 필자나름 대로 정리해 보고, 선형파괴역학의 간단한 개황과 함께 선형파괴역학의 범주(category)안에서 현재 관심의 대상이 되고 있다고 생각되는 몇가지 주요화제중, 변동하중시의 피로균열자전에 관한 연구상황을 살펴 보았다. 본고에서는 그 주요화제중의 하나인 표면균열문제에 관해 서술해 볼가 한다.

• Journal of the Korean Recycled Construction Resources Institute
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• v.9 no.3
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• pp.303-310
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• 2021

Cracks in bridges are important factors that indicate the condition of bridges and should be monitored periodically. However, a visual inspection conducted by a human expert has problems in cost, time, and reliability. Therefore, in recent years, researches to apply a deep learning model are started to be conducted. Deep learning requires sufficient data on the situations to be predicted, but bridge crack data is relatively difficult to obtain. In particular, it is difficult to collect a large amount of crack data in a specific situation because the shape of bridge cracks may vary depending on the bridge's design, location, and construction method. This study developed a crack detection model that generates and trains insufficient crack data through a Generative Adversarial Network. GAN successfully generated data statistically similar to the given crack data, and accordingly, crack detection was possible with about 3% higher accuracy when using the generated image than when the generated image was not used. This approach is expected to effectively improve the performance of the detection model as it is applied when crack detection on bridges is required, though there is not enough data, also when there is relatively little or much data f or one class.

• Computational Structural Engineering
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• v.8 no.4
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• pp.137-148
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• 1995

A new path independent contour integral formulus for the distinct calculation of mode I stress intensity factors in two dimensional linear elastic fracture mechanics problems is presented. This method is based on p-convergence concepts and can be easily appended to existing finite element computer codes. In this study, the stress state at crack tip has been investigated and the path independence of J-integral values has been tested with respect to different contours expressed by normalized distance apart from the crack tip. Numerical results by p-convergence for the problems such as centrally cracked panels, single and double edged cracks in rectangular panels have been compared with those by the conventional h-convergence. The comparison demonstrates the accuracy and stability of the proposed method.

• Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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• v.9 no.6 s.46
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• pp.59-65
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• 2005

In this paper a constitutive model for large cracks in concrete and other brittle materials subject to dynamic and cyclic leading is presented. The suggested model is based on the plastic-damage model for cyclic leading. A numerical formulation based on the three-step return-mapping algorithm for the proposed large crack model is also present. The numerical examples show that the present algorithm works appropriately under dynamic leading and should be used in large crack problems to prevent excessive tensive plastic strain development causing unrealistic results.

• Computational Structural Engineering
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• v.7 no.4
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• pp.119-126
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• 1994

One of the most serious promblems in the concrete structures is cracking failure due to the several complicated reasons. These cracks are not only serious structural problems, but also lower the durability and deteriorate the structural shape, which cause the reinforcement rust in the open air and sea water. An analytical study was undertaken to investigate the cracking problems in the one of concrete caissons using Finite Element Method. This caisson is modelled with plate elements and truss elements for the walls and lifting cables respectively and analyzed in the every construction stages, such as lifting, moving, sinking, filling, towing, setting, and proposed reasonable construction methods for the concrete caisson structures.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.65-68
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• 2021

본 연구에서는 Dilated U-Net 기반의 이미지 복원기법을 통해 콘크리트 균열 추출 성능 개선 방안을 제안한다. 콘크리트 균열은 구조물의 미관상의 문제뿐 아니라 추후 큰 안전사고의 원인이 될 수 있어 초기대응이 중요하다. 현재는 점검자가 직접 육안으로 검사하는 외관 검사법이 주로 사용되고 있지만, 이는 정확성 및 비용, 시간, 그리고 안전성 면에서 한계를 갖고 있다. 이에 콘크리트 구조물 표면에 대해 획득한 영상 처리 기법을 사용한 검사 방식 도입의 관심이 늘어나고 있다. 또한, 딥러닝 기술의 발달로 딥러닝을 적용한 영상처리의 연구 역시 활발하게 진행되고 있다. 본 연구는 콘크리트 균열 추개선출 성능 개선을 위해 Dilated U-Net 기반의 이미지 복원기법을 적용하는 방안을 제안하였고 성능 검증 결과, 기존 U-Net 기반의 정확도가 98.78%, 조화평균 82.67%였던 것에 비해 정확도 99.199%, 조화평균 88.722%로 성능이 되었음을 확인하였다.