• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제27권6호
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• pp.79-85
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• 2023

미끄럼방지포장은 도로의 부속물로서 도로 및 교통 특성으로 인해 미끄럼저항을 충분히 확보하지 못한 곳이나 도로선형의 변화가 심한 구간에서 포장의 미끄럼저항을 높여 자동차의 안전한 주행을 도모하기 위한 시설이라고 명시하고 있다. 특히, 눈, 비, 블랙아이스와 같은 기상 악천후 상황에서 미끄럼방지포장의 미끄럼저항성능은 도로교통 및 운전자의 안전에 큰 영향을 미친다. 하지만 현재 미끄럼저항성능을 측정하는 데 주로 사용되는 BPN은 시험 면적이 0.009 m²에 불과하여 전체 포장면에 대한 대표성을 나타내기 어렵기 때문에 미끄럼방지포장 유지관리를 위한 신뢰성 있는 미끄럼저항성능 평가방법이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 지침 및 표준 조사를 통하여 BPN, SN, GN 시험의 미끄럼저항 성능평가 방법을 비교하고 현장 미끄럼저항 성능평가에 적용하고자 하였다. 또한, 미끄럼방지포장의 체계적인 유지관리를 위하여 미끄럼방지포장재 미끄럼저항 성능평가 Test-bed 및 실도로 실증 현장에 미끄럼저항성능이 다른 미끄럼방지포장을 설치하여 성능평가방법(BPN, SN, GN)별 미끄럼저항성능을 비교하였다. 실험결과, SN과 GN은 미끄럼저항성능이 비슷한 경향으로 나타났으며, GN은 BPN × 0.01 과 유사하게 도출되었다.

• 말소리와 음성과학
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• 제15권3호
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• pp.59-67
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• 2023

본 연구는 연장음의 길이에 따른 비유창성 지각 정도에 대해 각각 등간척도와 직접크기평정을 통한 청지각적 평가를 실시한 후, 두 평가의 결과치가 선형적인 또는 비선형적인 관계를 보이는지를 알아보고자 진행되었다. 이를 통해 연장음의 길이에 따른 비유창성 지각 정도에 대한 적절한 평가 방법을 제안하고자 하였다. 이를 위해 한국어를 모국어로 하는 만 19세 이상 성인 남녀 34명(남: 9명, 여: 25명, 평균연령: 32.9세)이 평가자로 참여였다. 실험참여자는 먼저 한국어 평마찰음 /s/를 원래 길이에서 80 ms씩 연장하여 2,000 ms(i.e., 285 ms, 365 ms., ..., 2,125 ms, 2,205 ms)까지 연장 변조한 총 25개의 자극이 들어 있는 문장을 듣고, 등간척도(1-7점, 1은 '정상', 7은 '심도')로 평가하였다. 이후에 등간척도 평가 결과, '경중도'(4점)에 해당하는 음성샘플을 선정해 이를 기준 평가치(modulus)로 하여 직접크기평정을 실시하였다. 두 평가 결과치에 대한 산포도를 작성한 후, 모형 분석을 통해 두 측정치 간의 관계가 선형적(linear)인지 비선형적(curvilinear)인지 R²값을 통해 조사하였다. 연구 결과, 두 평가 결과치의 관계가 비선형적인 양상을 보이는 것으로 나타났으며 이는 연장음의 길이에 따른 비유창성 정도 평가에 있어 등간척도보다는 직접크기평정이 적절한 평가 방법임을 보여주는 결과이다.

• 한국결정성장학회지
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• 제33권6호
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• pp.216-225
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• 2023

본 연구에서는 냉간 헤딩 공정에서 성형하중과 펀치 금형의 마모 감소를 통한 펀치 수명 증대를 위해 헤딩용 펀치 형상 최적설계를 수행하였다. 기존 생산에 사용되는 냉간 헤딩 펀치와 성형공정에 대한 유한요소해석 시뮬레이션을 통해 성형하중과 유동 특성 분석, 펀치금형에 집중되는 유효응력 및 마모량에 대하여 분석하였으며, 이를 통해 금형 마모와 밀접한 주요 설계인자를 확인하였다. 펀치금형의 최적설계 변수로서는 펀치 금형 포인트각(Point angle), 에지 반경값(Corner radius), 펀치소재재종(die material type), 마찰계수(friction coefficient) 등의 4가지 변수를 대상으로 4인자 3수준 인자 및 변수 수준을 설정하고, 성형해석 시뮬레이션과 다구찌법을 활용하여 설계인자별 영향도를 분석하여 최적의 최적설계 인자를 결정하였다. 본 연구를 통해 얻어진 최적설계변수를 적용하여 냉간 헤딩용 펀치 최적설계 시뮬레이션 결과, 각 펀치에 발생하는 최대유효응력은 최대 8.9 % 감소 효과를, 최대 펀치 마모 깊이는 37 % 감소 효과를, 성형하중은 평균 20% 수준 의 감소효과를 얻을 수 있었다. 현재, 소성 성형제품군이 적용되는 자동차, 건설 플랜트사에서 요구되는 고품질에 대응하면서도 적정 제조원가 절감을 위한 성형성 개선을 위한 성형공정개발 및 금형설계의 최적화가 지속적으로 필요하며, 향후 연구 결과를 현업에 적용하여 제품 성형성 개선 및 금형수명 증대 관리를 위한 기술자료로 활용하고자 한다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제39권12호
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• pp.37-46
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• 2023

동적 물성치는 지반의 상세한 거동을 예측하기 위한 필수인자이나, 샘플 채취와 추가적인 실험이 동반되는 한계가 있다. 본 연구의 목적은 정적 지반 물성치를 기반으로 동적 지반 물성치를 예측하는 것으로 인공신경망을 활용하고자 하였다. 정적 물성치는 점착력, 내부마찰각, 함수비, 비중 그리고 일축압축강도로 선정하였으며 출력 값인 동적물성치는 압축파 속도와 전단파 속도로 결정하였다. 인공신경망 적용시 결과값의 신뢰성을 높이기 위해 Levenberg-Marquardt와 Bayesian regularization 방법을 적용하였으며, 각 최적화 방법에 따른 신뢰성을 비교하였다. 인공신경망 모델의 정확도는 결정계수로 나타냈으며, train과 test 과정 모두 0.9 이상의 값을 보여 해당 연구에서 구축한 인공신경망의 신뢰성이 높은 것으로 나타났다. 또한, 구축된 인공신경망 모델의 검증을 위해 새로운 입력 데이터에 대해서도 출력값의 신뢰성을 검증하였으며, 그 결과 높은 정확도를 보였다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제39권2호
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• pp.152-162
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• 2024

본 연구에서는 식품 이외에 다른 용도로 사용이 가능한 농·임산물 중 천연유래 보존료의 함유량을 조사하기 위하여 안식향산, 소브산 및 프로피온산의 함유량을 분석하였다. 식품 이외에 다른 용도로 사용이 가능한 농·임산물 중 안식향산 및 소브산 함량을 정량, 정성 분석하기 위하여 액체크로마토그래프(HPLC-DAD) 및 액체크로마토그래프 질량분석기(LC-MS/MS)를 이용하였고, 프로피온산 함량분석을 위하여 가스크로마토그래프(GC-FID) 및 가스크로마토그래프 질량분석기(GC-MS)를 사용하였다. 에탄올을 사용하여 용매추출 후 원심분리 하여 상층액을 카트리지를 이용하여 정제하는 방법으로 전처리 방법을 확립하였고, 직선성, 검출한계, 정량한계, 회수율 측정으로 분석방법을 검증하였다. 식품 이외에 다른 용도로 사용이 가능한 농·임산물 497건을 수거하여 분석한 결과, 안식향산, 소브산, 프로피온산의 검출 범위는 각각 불검출-27.3 mg/kg, 불검출-1,057 mg/kg, 불검출-175 mg/kg이었다. 안식향산, 소브산, 프로피온산의 평균 검출량이 가장 높게 나타난 품목은 각각 작약(337 mg/kg), 비자(12.1 mg/kg), 몰약(64.8 mg/kg)이었다. 본 연구에서 확립된 분석 방법은 다양한 식품 이외에 다른 용도로 사용이 가능한 농·임산물을 대상으로 미량의 함량의 천연유래 안식향산, 소브산, 프로피온산을 분석할 수 있는 적합한 방법이며, 분석 결과는 식품 이외에 다른 용도로 사용이 가능한 농·임산물 중 천연유래 안식향산, 소브산, 프로피온산의 함유량을 알 수 있는 근거자료로 향후 식품 검사 시 보존료 사용기준 위반 판정으로 인한 민원제기나 국가간 무역 마찰 시 기초자료로 활용될 것으로 사료된다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제28권1호
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• pp.82-89
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• 2024

블랙 아이스는 인지하기가 매우 어렵고 도로 노면의 마찰력이 감소하여 자동차 사고를 유발한다. 도로 노면의 블랙아이스 방지를 위한 다양한 연구가 수행되었으나, 실시간으로 블랙아이스를 식별하고 운전자에게 경고하는 시스템에 대한 연구는 매우 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 아스팔트 도로 노면의 상태를 실시간적으로 식별하기 위해 이미지기반 분석 시스템을 개발하였다. 이를 위해 각 아스팔트 도로 노면 이미지에 대해 데이터 세트를 구축한 다음 딥러닝을 통해 노면의 상태를 건조, 젖음, 블랙아이스, 눈 노면 상태로 식별하였다. 또한, 이미지 분석결과와 더불어 도로 노면 상태의 최종판별을 위해 실제 노면에서 측정된 온도와 습도 데이터를 사용하였다. 도로 노면의 특성이 블랙아이스로 판정이 나면, 도로에 설치된 염수 분사장치가 자동으로 작동하도록 하였다. 본 연구에서 개발된 아스팔트 콘크리트 포장에 대한 노면 상태 식별 시스템과 블랙아이스 자동 예방 시스템은 운전자의 안전운행을 보장하고 교통사고 발생률을 낮출 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제40권1호
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• pp.5-14
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• 2024

PHC 말뚝은 압축력 및 휨 모멘트에 대한 저항력이 우수하며, 공장에서의 생산으로 인해 품질 관리가 효율적으로 이루어진다. 이러한 장점으로 인해 다양한 토목 및 건축 현장에서 널리 활용되고 있지만, PHC 말뚝의 설계 과정에서 중요한 요소인 주면 마찰력은 주로 경험식이나 N 값 등의 추정치를 기반으로 하고 있다. 이에 대한 실험적 연구는 상대적으로 부족하며, 환경적 요소 중 하나인 pH 값과 지하수 또는 해수의 영향 역시 간과되는 경우가 많다. 본 연구에서는 진동기계 기초의 영향을 받는 PHC 말뚝 모델을 중심으로 다양한 pH 환경(산성, 중성, 염기성) 및 해수의 영향하에 한 달 동안 수침 후, 해당 PHC 말뚝-사질토의 접촉면에 대한 반복 단순 전단시험을 수행하였다. 이를 위해 교란 상태 개념(Disturbed State Concept)을 적용하여 접촉면의 동적 거동을 정량적으로 평가하였다. 연구 결과, 화학적 환경에 따른 동적 전단응력은 중성 > 산성 > 염기성 순으로 감소하였다. 또한, pH 영향을 받은 경우와 해수의 영향을 받은 경우를 비교했을 때, pH 영향을 받은 경우에 전단응력의 감소가 더 크게 나타났다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권3호
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• pp.7-11
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• 2024

욕창 예방 방석은 휠체어 사용자 둔부의 피부가 휠체어 좌석과 마찰을 통하여 손상되는 것을 방지하는 역할을 한다. 휠체어 좌석에 가해지는 체중의 부하를 일부 흡수하고 체중이 균일하게 전체 접촉면에 작용할 수 있도록 하기 때문이다. 욕창 예방 방석의 성능을 시험하는 항목의 일부인 충격시험을 위해서는 휠체어 사용자의 앉은 자세를 대신한 둔부 모형이 필요하다. 본 연구에서는 휠체어용 욕창 예방 방석의 충격시험을 위한 둔부 모형을 시험 제작하였다. 휠체어용 욕창 예방 방석의 성능 시험에는 한국 표준인 KSP 0236과 ISO의 국제표준인 KS P ISO 16840-2가 있으며, 휠체어용 욕창 예방 방석 충격시험에는 KS P ISO 16840-2에서 제안한 둔부 모형이 더 적합하였다. 그러나 KS P ISO 16840-2에서 제안한 둔부 모형의 제작 지침은 모형 제작 기술의 발전을 반영하여 더 쉬운 방법으로 수정이 필요하다. 우리는 플라스틱으로 둔부 모형을 한 번에 제작하고, 모형의 중량을 인체에 유사하게 만들기 위하여 둔부 모양으로 가공한 SS-41 철판을 추가로 부착하는 새로운 둔부 모형 제작 방법을 제안한다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제26권3호
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• pp.169-189
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• 2024

본 연구에서는 Shield TBM 터널 근접 시공으로 인한 기 존재하는 단독말뚝 및 군말뚝의 공학적 거동을 파악하기 위해 다양한 보강조건을 고려한 3차원 유한요소해석을 수행하였다. 수치해석에서는 말뚝 절단, 지반보강 및 기초판 보강을 고려하여 말뚝의 거동을 분석하였으며, 터널굴착으로 유발되는 지반침하, 말뚝두부 침하, 말뚝의 축력 및 말뚝-지반 사이 경계면에서 발생하는 전단응력을 고찰하였다. 말뚝선단이 풍화암에 지지되는 모든 말뚝에서는 전단응력의 분포가 비슷한 경향을 보였으며, 말뚝선단이 절단되는 말뚝의 경우 말뚝의 상대적 위치에 따라 인장력 혹은 압축력이 동시에 발생하는 것으로 나타났다. 또한, 말뚝선단이 풍화암에 지지된 경우 약 70%가 주면마찰력에 지지되며, 나머지 약 30%가 말뚝선단에 지지되는 것으로 분석되었다. 추가적으로 보강을 고려하지 않은 말뚝의 경우 그라우팅 보강을 실시한 말뚝에 비해 최종침하가 약 70% 크게 발생하였다. 말뚝선단 절단 및 보강조건 유무에 따라 지반 침하와 말뚝 침하가 큰 영향을 받는 것으로 조사되었으며, 본 연구를 통해 말뚝절단, 지반보강 및 기초판 보강 조건에 따른 단독말뚝 및 군말뚝의 거동에 영향을 미치는 주요인자를 심도있게 고찰하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제26권1호
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• pp.39-58
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• 2024

TBM (Tunnel boring machine)은 터널 굴착 과정에서 여러 디스크 커터를 이용하여 암석을 절삭한다. 디스크 커터는 암석과의 지속적인 접촉과 마찰로 인해 마모된다. 디스크 커터의 표면이 마모되면 절삭 능력이 감소하고 굴착 효율이 떨어진다. 암석의 마모성은 디스크 커터 마모에 큰 영향을 미친다. 높은 마모도를 가진 암석은 커터에 더 큰 마모를 일으키며, 이는 디스크 커터의 수명을 단축시킨다. 세르샤 마모지수(Cerchar abrasivity index, CAI)는 암석의 마모성을 평가하는데 널리 사용되는 지표로 CAI는 암석의 마모특성을 나타내며, 디스크 커터의 수명과 성능 예측에 필수적인 요소로 인식되고 있다. 본 연구의 목적은 암석의 강도, 암석학적 특성과 선형회귀, 머신러닝 기법을 이용하여 CAI를 효과적으로 추정하는 새로운 방법을 개발하는 것이다. 문헌 조사를 통해 CAI, 일축압축강도, 압열인장강도, 등가석영함량이 포함된 데이터베이스를 구축하고 파생변수를 추가하였다. 통계적 유의성과 다중공선성을 고려하여 다중선형회귀분석을 위한 입력변수를 선정하였고, 머신러닝 모델의 입력변수는 변수중요도 분석을 통해 선정하였다. 머신러닝 예측모델 중 Gradient Boosting 모델의 예측 성능이 가장 높게 나타나 최적의 CAI 예측 모델로 선정되었다. 마지막으로 본 연구에서 도출한 다중선형회귀분석과 Gradient Boosting 모델의 예측 성능을 선행연구들의 CAI 예측모델과 비교하여 연구 결과의 타당성을 확인하였다.