본 논문에서는 공사현장의 지반 변형을 계측한 값을 바탕으로 지반의 물성 값을 재산정하는 "적응형 관리 기법"의 핵심인 역해석을 통한 물성 값의 최적화 알고리즘을 구현하였다. 적응형 관리 기법은 공사 중 모니터링을 통해 설계와 시공을 업데이트하는 프레임워크를 일컫는다. 최적화 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 실내시험과 가상의 굴착현장 두 경우에 대해 Hardening Soil 모델을 사용하여 전산해석을 실시하였다. 최적화 알고리즘을 적용할 구성모델의 입력변수는 복합민감도 값이 큰 입력변수를 선정하여 효율성을 고려하였다. 실내시험의 전산 해석은 비배수상태에서의 삼축압축시험과 삼축인장시험에 대해 시료의 파괴까지 수행하였다. 실제 시카고 연약 점성토로 수행한 삼축시험 결과인 전단응력-변형률과 과잉간극수압-변형률 관계를 관측 값으로 사용하였다. Hardening Soil 모델에 대하여, 관측 값을 가장 잘 모사할 수 있는 물성 값을 산정하기 위해 최적화 알고리즘을 적용하였다. 알고리즘을 적용한 결과, 관측 값을 잘 모사할 수 있는 물성 값을 성공적으로 찾을 수 있었다. 가상의 굴착현장에서는 삼축시험으로부터 산정한 지반의 물성 값을 현장의 대표 물성 값으로 가정하였고, 이때의 굴착 지지벽체의 수평 변위를 주요 관측 값으로 사용하였다. 다양한 초기 물성 값을 사용하여 전산해석을 수행하였고, 이 결과에 최적화 알고리즘을 적용하면 전산해석 결과가 현장 계측 값으로 수렴하는지 평가하였다. 최적화 알고리즘을 적용한 결과, 현장 계측 값으로 전산해석 결과 값이 거의 동일하게 일치함을 확인할 수 있었다.
회분식 증류 공정을 모델링하기 위해서는 평형상수와 엔탈피값이 필요하며 이 값들은 열역학적인 계산 방법에 의해 계산된다. 석탄 유분인 coal tar의 경우에는 성분이 다양하고 coal tar내의 성분을 대부분 알 수 없으므로 가상성분으로 만들어 적절한 물성예측식을 사용하여 물성값을 계산해 주어야 한다. 본 연구에서는 기존의 물성예측식에 의해 계산된 값과 이미 알려진 coal tar 유분의 실제물성값의 차이를 기 개발된 물성예측식에 대해 비교하였고 물성예측식에 필요한 2개의 parameter(NBP, SG)대신 1개의 변수(NBP)를 사용하여 간단한 물성예측식을 도출하였다. 또한 이상 기체 열용량 예측식의 경우에도 같은 방법을 적용하였다. 개발된 물성 예측식 및 회분식 증류공정프로그램은 coal tar계에 적용하여 coal tar 중 유효성분 분리를 위해 효율적으로 적용할 수 있다 하겠다.
츄잉검의 저장중 물성변화를 파악키 위해 성분 및 제조조건을 다르게 시료를 제조하여 저장중 수분함량의 변화, 기계적 물성 및 관능적 물성값을 측정하였다. 저장중 수분함량의 변화는 RH32, 43%의 낮은 상대습도에서는 물엿함량이 적을수록, 물엿의 DE가 낮을수록 탈습(脫濕) 심하게 일어났고, RH65, 85%에서는 반대로 물엿이 함량이 많을수록, DE가 높을수록 흡습(吸濕)이 심하였다. 전반적으로 기계적 물성값의 변화는 낮은 상대습도에서는 급격히 증가하였고, RH65%에서는 평형, RH85%에서는 약간 감소하였다. 이러한 변화는 수분함량의 변화 및 물엿의 DE값에 크게 영향을 받았으며 반면에 물엿의 함량, 제조조건 및 저장온도에 대한 영향은 크지 않았다. 수분함량과 각 기계적 물성값은 대수함수 관계로 나타낼 수 있었으며, 이들간에는 모두 0.1%의 유의 수준에서 상관관계가 있었다. 또한 관능적 물성과 기계적 물성간에는 모두 0.1% 유의수준에서 상관관계가 있었으며, 희귀식으로부터 각 물성의 최적값을 추정하였다.
일반적으로 콘크리트댐은 비파괴 검사를 실시한 물성값을 이용하여 정적 및 동적 안전성 평가를 실시한다. 그러나 이런 값을 이용하여 수치해석을 할 경우 경험적인 물성값을 적용하기 때문에 안전성 평가에 대한 결과는 현실적 요소를 반영하기 어렵다. 또한 댐은 품질관리가 중요한 요소 중 하나이지만, 과거 건설된 몇몇 댐에 대해서 축조시기, 타설시기가 달라 재료적 특성에 따른 안전성 문제가 대두되어 관심이 되었다. 따라서, 본 연구에서는 오랜기간 동안 건설중단 된 후 완공된 콘크리트댐의 내부상태를 조사하고(BIPS), 시추코아에 대한 물리특성 실험을 실시하여 물성값 차이로 인해 발생되는 동적특성 결과를 비교분석하였다.
사출성형품의 설계는 그 내부의 기계적 물성 변화보다는 전통적으로 용도에 부합하 는 형상을 위주로 하여 이루어져 왔기 때문에 설계조건의 개선을 통하여 성능이 우수한 제 품을 얻기까지 많은 시행착오가 요구되고 있다. 그런데 사출성형 실험이나 물성평가 시험을 하기 전에 성형품의 부위별 기계적 물성을 알수있다면 제품의 설계나 금형 설계에 많은 도 움이 될 수 있으므로 최근에 물성 예측을 위한 방법론들의 개발이 다양하게 시도되고 있다. 따라서 본 연구에서는 학습시스템, 사출성형 수치모사와 기계적 물성과의 상관관계를 밝히 는 방법을 만들어 사출물이 제작되기 전에 그들의 기계적 물성을 사출성형 수치모사에서 얻 어진 열적·기계적 이력으로부터 예측하고자 하였다. 이때 성형품의 기계적 물성과 열적· 기계적 이력 사이에는 매우 복잡하고 비선형적인 상관관계를 보이기 때문에 이들 사이를 비 매개변수적으로 연관짓기 위하여 역전파 인공신경망 알고리듬을 사용하였으며 열적·기계적 이력은 사출성형용 수치모사 소프트웨어를 이용하여 구하였다. 학습과정에서 전역최소값에 도달하지 못하는 인공신경망의 문제점을 해결하기 위하여 모멘텀변수와 잡음지수를 포함하 는 일련의 항을 첨가하여 연결가중치를 보정하였다. 그 결과 어떤 초기값에 의하여 학습이 되더라도 전역최소값에 도달하는 것을 확인하였으며 이를 이용하여 다른 사출조건에서 사출 물의 기계적 물성을 잘 예측할수 있었다.
드레이프는 의상의 외형을 결정하는 요인 중 하나로 섬유·패션 산업에서 매우 중요한 요소 중 하나이다. 코로나 바이러스의 영향으로 비대면 거래가 활성화되고 있는 시점에서, 드레이프값을 요구하는 업체들이 많아지고 있다. 하지만 중소기업이나 영세 기업의 경우, 드레이프를 측정하는 것에 대한 시간과 비용적 부담을 느껴, 드레이프를 측정하는 데에 어려움을 겪고 있다. 따라서 본 연구는 디지털 물성을 측정하여 생성된 3D 시뮬레이션 이미지를 통해 조건부 적대적 생성 신경망을 이용하여 입력된 소재의 물성값에 대한 드레이프 이미지 생성을 목표로 하였다. 기존 보유한 736개의 디지털 물성값을 통해, 드레이프 이미지를 생성하였으며, 이를 모델 학습에 이용하였다. 이후 생성 모델을 통해 나온 이미지 샘플에 대하여 드레이프 값을 계산하였다. 실제 드레이프 실험 값과 생성 드레이프 값 비교결과, 첨두수의 오차는 0.75개였으며, 드레이프값의 평균 오차는 7.875의 오차를 보임을 확인할 수 있었다.
시판되고 있는 7종의 젤리를 가지고 rheometer를 사용하여 저작실험을 한 결과 관능적 물성인 hardness 및 shortness와 가장 상관제수가 높은 기계적 물성은 maximum force로서 2900-3136($10^3\;dyne$) 범위에서 적당하다고 나타났으며 또한 stickiness는 adhesiveness force와 관능적인 물성 springiness는 기계적 물성값 springiness로 예측할 수 있었다. 그러나 종합평가와의 회귀식에서 얻은 적당하다고 계산된 값과는 약간의 차이를 나타내었으며 특히 종합평가와 결정계수가 가장 높은 기계적 물성은 cohesiveness이었다. 종합평가와 각 기계값과의 관계에서 종합평가에 가장 영향을 미치는 기계값은 cohesiveness, adhesiveness force로 이들의 결정계수는 각각 0.93, 0.89이었으며 종합평가를 종속변수로 하고 cohesiveness 및 adhesiveness를 독립변수로 하여 multiple linear regression 한 결과 종합평가=2.70+6.25(cohesiveness) -0.095(adhesiveness)의 상관식을 얻었으며 이 때의 중상관계수 0.94이었다.
본 연구에서는 국내 암석을 암종별로 총 292개 채취하였으며 열물성 측정 장비를 이용하여 이들 암석의 열물성을 측정하였다. 이와 더불어 암석의 물리적 특성을 측정하였으며 일부 시료의 경우 XRD 정량분석을 실시하였다. 이들 결과를 이용하여 암석의 열물성 특성과 열물성에 영향을 주는 인자를 파악하였다. 암석의 열물성 측정 결과 열전도도와 열확산계수는 화강암에서 가장 낮은 값을 보였으며 퇴적암, 변성암 순으로 나타났다. 또한 암종별 열물성 값의 범위를 살펴보면 변성암과 퇴적암에서 넓게 분포한다. 암석의 물성과 열물성과의 상관성 분석 결과 공극률이 증가함에 따라 열전도도와 열확산계수가 감소하나 상관성은 미약한 것으로 나타났다. XRD 분석 결과 암석의 열전도도는 석영($SiO_2$)의 함량에 따른 선형의 비례관계를 보였다. 이로써 암석의 열전도도는 암석을 이루는 광물의 종류에 의하여 영향을 받음을 알 수 있다. 차후 암석의 구성 광물입자의 배열 상태에 따른 열물성 특성과 퇴적암 및 변성암 시료에 대한 이방성 실험을 통해 편리, 층리 및 엽리 등에 따른 열물생의 이방성 정도를 분석할 예정이다.
불활성기체 중 할론의 대체소화제로 쓰이는 Ar, N2, CO2의 물성값을 실험식을 통하여 계산값을 구하였다. 문헌에서 얻은 실험값을 실험식에 대입하여 얻은 계산값과 비교하여 상관계수를 구하였다 회귀분석을 통하여 실험식에 의한 계산값과 실험값과의 일치성과 정확성을 검증하였으며 일치성이 낮은 실험식에 대하여서는 새로운 실험식을 제안하였다. 1대기압일 때, Ar, $N_2$, $CO_2$의 점도, 밀도, 열용량, 표면장력에 대한 실험값을 통하여 실험식을 검증하였으며 새로 제안된 실험식에서는 이상의 물성을 온도에 의한 함수로 표시하고 비교하였다. Ar, $N_2$, $CO_2$의 포화압력도 온도에 의한 함수로 표시하고 기존에 제안된 실험식과 비교하였다. 본 연구에서 제안된 실험식의 상관계수는 0.99이상이었다.
국수의 물성 측정에 있어서 기존의 방법들은 많은 시간을 요하고 또한 시간 경과에 따른 국수의 물성값에 오차를 주는 단점이 있다. 컴퓨터의 소프트웨어(Xtra)를 이용한 Texture Analyser로 부터 얻어낸 Texture Profile Analysis (TRA)곡선은 국수의 물성변화를 6∼8개의 상수들을 사용해서 설명할 수 있었다. 이 측정방법은 빠르고 효율적이며 시간을 단축할 수 있었다. 그러므로 국수와 파스타(pasta)의 물성 연구에는 이 방법을 도입할 것을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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