본 연구에서는 신규 건설된 특수개질 아스팔트 포장체와 기존 도로로써 일반 아스팔트 포장체의 도로변 미세먼지의 발생량을 분석하였다. 충청남도 지자체로써 차량 통행이 높은 C 도시의 고속버스터미널과 상업 시설 지역에 위치한 도로변에서 2022년과 2023년 하절기 동안 3일 간격으로 1,000 g(100 g/day)의 먼지 샘플을 채집하였다. 채집된 먼지 샘플은 크기와 밀도 분리를 통해 75-150 ㎛ 범위의 미세먼지 및 타이어와 도로 마모입자로 전처리하여 분리하였다. 기존 도로로써 일반 아스팔트 포장체 구간인 No.1-3 구역의 미세먼지 및 타이어와 도로 마모입자의 평균은 각각 24.27 g과 24.36 g 및 0.53 g과 0.53 g으로, 2022년과 2023년의 미세먼지 발생량 데이터를 비교할 때 정량적 결과가 유사하게 분석되었다. 신규 건설된 특수개질 아스팔 트 포장체 구간인 No.4-6 구역은 2022년 분석 결과와 비교할 때 2023년 미세먼지는 14.8 %, 타이어와 도로 마모입자는 29.6 % 감소되었다. 또한, 열중량분석 결과에 의하면, No.1-3 구역의 타이어와 도로 마모입자는 타이어와 도로 성분이 각각 30 %와 70 %로 분석되었다. 그러나, No.4-6 구역의 2023년에는 타이어와 도로 성분이 각각 35 %와 65 % 분석되었다. 이러한 결과로부터 신규 건설된 특수개질 아스팔트 포장체에서 도로변 미세먼지 및 타이어와 도로 마모입자 발생을 낮출 수 있는 미세먼지 저감 효과를 확인 할 수 있었다. 그러나, 다양한 환경 및 기후적 변수를 고려한 공간적 제약 및 샘플 수집 기간의 한계로부터 추후 지속적인 연계성을 확보한 연구가 필요하다고 판단된다. 따라서, 향후에는 미세먼지를 저감할 수 있는 아스팔트 포장체의 기술적 접근과 도심지 도로변에서 발생되는 미세먼지 및 타이어와 도로 마모입자의 정량적 분석에 대한 다양한 사례 연구를 진행할 계획이다.
다이아몬드와는 달리 CBN은 철족 재료 연삭시 화학적 마모가 거의 없다. 이러한 장점으로 인해 CBN휠이 철강 재료 연삭에 널리 사용되고 잇는 것이다. 그러나 CBN 휠의 성능은 CBN을 붙잡고 있는 결합제에 크게 의존한다. 오늘날 널리 사용되는 결합제인 주석 청동 합금은 내마모성에 한계가 있다. 주석 청동 합금의 내마모성을 증대시키기 위해 Co를 첨가하였다. 이러한 기지합금에 젖음성을 향사시키기위해 Co코팅 CBN을 사용하였다. 기지합금에 20%co를 첨가한 것이 입계에서 연속적인 $\delta$상생성, 취성 증가에 따라 자생작용이 활발하였다. 가장 높은 연삭비를 나타낸 것은 Cu-15wt%Sn, cu-33wt%Sn, co를 40:40:20으로 제작한 휠이었다.
최근 터어보 샤프트, 터어보 팬, 터어보 쳇트 엔진, 가스 터어빈, 공작기계의 주축, 그리고 섬유기계 섬유봉등의 회전기계류 설계에서 단위 무게당 출력의 비율을 높이기 위해서 회전속도의 고속화가 요구되고 있다. 이러한 경우 회전축계의 진동특성에 크게 영향을 미치는 감쇠특성을 부각시키기 위하여 베어링의 외부에 스퀴즈-필름 댐퍼 (Squeeze-film Damper)를 부가하고 회전축계를 유연하게 지지하여 줌으로써 진동문제를 간단히 해결하며 회전속도의 고속화를 가능하게 할 수 있다. 적합하게 설계된 스퀴즈-필름 댐퍼의 잇점은 다음과 같다. (a) 회전축의 위험속도를 작은 공진쪽으로서 통과하는 것이 가능. (b) 베어링과 지지구조물에 전달되는 하중이 감소 (c) 장기간 사용중, 마모 및 브레이드 파손에 의해 진폭이 증가된 불평형 강제진동에서도 안정된 운전이 가능 (d) 미끄럼 저어널 베어링에 지지된 회전축계의 고속회전에서 불안정한 자려진동이 나타나는 안정 한계속도를 높히는 것이 가능
현대사회의 고속 고급 교통수단에 대한 요구에 부응하고, 고유가 및 온실가스 등 원유 기반의 교통 시스템의 문제를 해결하기 위해 교통 수단의 다양화 연구가 활발히 진행되고 있다. 석유문제가 심각한 상황으로 전개될 경우, 대륙과 대륙 그리고 국가와 국가 사이의 장거리 이동을 할 수 있는 교통수단은 전기로 추진되는 철도이다. 현재 대중화 되어있는 바퀴 식 철도차량은 초고속 운전 시 기하급수적으로 증가하는 소음, 공기저항 동력 전달의 한계, 레일의 마모라는 문제를 가지고 있으며 이러한 문제점을 가진 철도차량의 대안으로 선형 추진 시스템 연구가 진행 중이다[1] 국내에서는 LSM(Linear Synchronous motor)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으나 LPM 기반 철도 차량 추진시스템에 대한 연구는 이루어지지 않고 있다. 그러나 LSM 추진 시스템에 비하여 LPM 추진 시스템은 우수한 등판 능력, 광역범위의 주행 가능 영역, 경량화에 따른 높은 에너지 효율, 건설비 저감등 다양한 장점을 가지고 있으며 충분한 전략성을 가지고 있다.
자기 브레이크(Magnetic Brake)는 기계식 브레이크와 달리 비접촉식으로 제동이 가능하여, 마모 등에 따른 제동 효과의 저감이나 브레이크의 수명 단축을 배제할 수 있어 그 사용 범위가 확장되고 있는 추세이다. 특히 최근에는 영구자석의 발전에 힘입어, 강한 보자력을 갖고 있는 영구자석이 개발됨에 따라 코일 둥의 능동 요소 없이 반영구적으로 효과적인 제동을 발휘 할 수 있다[1]. 자기 브레이크는 고속 이송 또는 회전 시 기계식 브레이크에서 발생되는 점착(adhesion) 현상으로 인한 성능 한계를 극복하기 위하여 개발되어 왔으며, 최근에는 자기 부상 분야와 고속 주행 차량의 마멸에 의한 기계식 브레이크의 성능 감소를 피하기 위해 이용되고 있다.(중략)
벌크 비정질 합금 및 공정 조직 합금은 기존의 상용 합금들에 비해 월등히 높은 강도 및 탄성 변형 한계를 나타내며, 고내식, 고마모 특성 등 매우 독특하며 유용한 특성을 보인다. 하지만 상온에서 지극히 제한적인 연성으로 인하여 우수한 특성에도 불구하고 많은 분야에 활용이 되지 못하고 있다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 미세조직의 복합화를 통한 연성 부여에 대한 연구가 활발히 진행이 되고 있다. 본 연구에서는 Fe- 합금을 선택하고 비정질 형성능 향상을 위하여 Si를 첨가하였고 그 조성에 따른 미세조직 변화 및 기계적 특성을 관찰하였다. 기계적 특성 평가를 위해 압축시험을 실시하였으며, 미세조직 및 상분석을 통하여 기계적 특성과의 관계에 대해 조사를 하였다. 이때 미세조직 및 상분석 관찰을 위하여 TEM, XRD, SEM을 사용하였다.
1960년대 중반부터 도입된 구치부 복합레진 수복은 복합레진과 접착시스템의 향상된 물성 때문에 구치부 사용에 대한 주목할 만한 결과를 보고하고 있다. 현재는 다수의 1급, 2급 수복물에 복합레진이 적응증으로 기술되며, 사실상 미국치과의사 협회(ADA)도 초기와 중등과 크기의 병소를 보존적 I, II급 와동으로 형성된 뒤 복합레진으로 수복하는 시술의 적절성을 인정하고 있다. ADA는 "복합레진을 유치나 영구치의 I급, II급, V급 수복에 올바르게 적용하면 아발감의 수명에 뒤지지 않는다."라고 기술하고 있다. 이에 본 강연에서는 I급과 II급 복진레진 수복을 위한 관련된 재료들의 특성과 단점들을 극복하기 위한 노력들을 설명하고자 한다. 특히 중합수축과 관련된 문제점들을 해결하기 위해 제시되고 있는 방법들의 임상적 적용 가능성의 한계와 술후 과민증을 줄이기 위한 방법, 그리고 구치부에 적용된 레진들의 마모를 줄일 수 있는 방법들을 모색하고 한다. 더불어 구치부 복합레진 수복을 위한 임상 시술 시 가장 흔하게 발생되는 단조로운 인접면 외형 형성 및 접촉점 개방의 문제점을 인식하고 이를 막기 위한 노력 및 기구들의 사용 조작에 대해 토의해 보고자 한다.
Machines and facilities are physically or chemically degenerated by continuous usage. One of the results of this degeneration is the process mean shift. The representative type of the degeneration is wear of tool or machine. According to the increasing wear level, non-conforming products cost and quality loss cost are increasing simultaneously. Therefore a periodic preventive resetting the process is necessary. The total cost consists of three items: adjustment cost (or replacement cost), non-conforming cost due to product out of upper or lower limit specification, and quality loss cost due to difference from the process target value and the product characteristic value among the conforming products. In this case, the problem of determining the adjustment period or wear limit that minimizes the total cost is called the 'process mean shift' problem. It is assumed that both specifications are set and the wear level can be observed directly. In this study, we propose a new model integrating the quality loss cost, process variance, and production volume, which has been conducted in different fields in previous studies. In particular, for the change in production volume according to the increasing in wear level, we propose a generalized production quantity function g(w). This function can be applied to most processes and we fitted the g(w) to the model. The objective equation of this model is the total cost per unit wear, and the determining variables are the wear limit and initial process setting position that minimize the objective equation.
${\varepsilon}$-카프로락탐(CL)의 음이온 중합에 있어서 개시제의 양을 고정하고 촉매 양을 변화시키면서 합성한 나일론의 분자량, 기계적 물성 및 마찰 특성에 관하여 연구하였다. 전체적으로 촉매/개시제 비율이 높을수록 중합속도, 반응전 환율 및 분자량은 증가하였으며, 충격강도를 제외한 물성도 향상되었으나, 촉매/개시제 비율 1.0% 이상에서는 큰 변화가 나타나지 않았다. 한편, 나일론의 마찰 특성은 기계적 물성 중에서도 인장강도 및 경도에 의해 직접적으로 영향을 받는 것으로 나타났다. 마찰계수, 응력(p)과 운동속도(v)의 곱인 PV 한계 및 상대마모량의 측정 결과를 종합하면, 촉매/개시제 비율 1.0% 하에서 제조된 나일론이 마찰 기계요소로서는 최적의 성질을 갖는 것으로 밝혀졌다.
인공지능(AI)은 최근 다양한 산업과 사회에서 패러다임을 바꾸고 있지만, 최첨단 AI 가 제조업에서는 즉각적인 성과를 보이지 못 하고 있다. 다시 말해, Industry 4.0 시점에서 기존의 접근 방법과 차별화되는 실용적인 방법론이 필요하다. 여기서 중요한 점은 '어떤' 데이터를 '어떻게' 활용하여 '어느' 부분에 적용할 것 인가이다. 제조업은 게임과 같이 가상의 캐릭터가 하나의 객체 단위로 구동되는 것이 아니라 수많은 하드웨어가 물리적으로 조합되어 연동한다. 따라서, 현실 세계에서는 물리적 마모, 고장 등으로 인해 엔지니어의 개입 없이 수천만 번 이상의 반복 학습이 불가능하다. 또, 제조업은 학습을 위한 방대한 양의 데이터를 수집하고 레이블링 하는 것이 매우 어렵다. 이 두 가지 한계를 극복할 수 있는 방법은 현실과 매우 유사한 환경을 시뮬레이션으로 재연 후 강화 학습을 사용하는 것이다. 제조 분야에서 아주 복잡한 환경 중 하나로 이송 설비가 있으며, 본 논문에서는 그리드 분류 시스템을 개발하고 강화 학습을 적용시킬 수 있는 환경을 설계한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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