항공기구조는 항상 피로하중에 노출되어 있고 조류충돌과 같은 불시의 상황에 의해 손상을 입을 가능성을 가지고 있어서 이에 대한 대비책을 마련하지 않으면 인명과 재산상에 막대한 손실을 초래할 가능성이 있다. 따라서 항공기가 개발되는 초기의 설계단계부터 항공기의 안전성확보가 중요하며, 이를 위해서는 적절한 피로수명예측과 손상허용설계를 해나아가는 것이 중요하며, 그 내용을 정리하면 다음과 같다. (1) 항상 손상의 가능성을 인정하고, 이 손상이 존재하는 경우에도 항공기의 안전이 보장 되도록 설계한다. (2) 손상이 발생하면 쉽게 발견되도록 설계한다. (3) 한 부재의 손상이 전 구조물의 파괴로 이루어지지 않도록 다중하중 경로로 설계한다. (4) 손상의 가능성이 있는 부품은 특별관리한다. (5) 안전균열성장 및 잔류강도 요구조건이 충족되도록 검사계획을 수립하며, 이 검사계획에 따라 검사를 수행한다.
선박의 피로 손상 해석에는 운항적인 요소를 고려한 매개 변수들을 포함하고 있다. 이러한 운항적인 변수들 때문에 설계 단계에서 예측하는 피로 손상도와 실제 운항 조건을 고려한 피로 손상도간의 차이가 발생한다. 마찬가지로 피로 해석에서 적재 하중 조건을 고려할 때 실제 컨테이너선은 다양한 적재 상태가 존재하지만 설계 단계에서 대표 하중 조건을 선택하여 피로 손상도를 계산한다. 실제 하중 조건과 설계시 하중 조건을 적용하였을 때 피로 손상 계산 결과의 차이가 예상됨에도 불구하고 컨테이너선의 하중 조건에 따른 피로 손상 기여도에 관한 연구는 거의 이루어지지 않은 실정이다. 본 연구에서는 컨테이너선의 화물 중량 분포를 변화시켰을 때 피로 손상기여도를 분석하고자 하였다. 일반적으로 설계 단계에서 적용하는 하중 조건뿐만 아니라 다양한 하중 조건을 생성하고 유체동역학 계산으로 얻을 수 있는 선체 거더 하중 및 스펙트럴 피로 해석을 수행하여 얻은 피로 손상도를 확인하였다. 그 결과, 컨테이너선에서 화물 중량 분포 변화는 선체 거더 하중을 변화시켰으며 선체 거더 응력에 영향을 주어 피로 손상의 변화를 야기시키는 것을 알 수 있었다.
손상함수란 건물, 차량, 농작물 등과 같은 피해대상물에 재난강도에 따른 취약도(vulnerability)를 정량화한 함수로, 재난리스크 모델에서 널리 사용되는 개념이다. 홍수재난에서 손상함수는 일반적으로 피해지역에서 조사된 경험적 피해자료(empirical data)를 활용하거나, 표준화된 피해대상물에 대한 손상성을 전문가의 의견(expert opinion)을 참고하여 개발된다. 이때, 취약도를 설명하는 설명변수는 일반적으로 침수심(inundation depth)이 사용되며, 그에 따른 취약도는 손상률(percent damage)로서 상대함수 형태가 일반적이다. 본 연구는 주거건물(residential building)에 대한 손상함수 개발을 위해 자연재난 손해사정 경력자(8인)를 대상으로 표준화된 주거건물(단독주택, 아파트, 연립/다세대주택)에 대해 침수에 따른 건물 손상성을 조사하였다. 주거건물 손상성을 설명하는 최대범위는 건물내부 바닥고를 기준으로 침수심 3m까지이며, 침수심 변화에 따른 손상성을 건물신축 공종에 따라 질의하고 이를 종합하였다. 조사과정은 (1) 표준건물에 대한 정의, (2) 공종별 침수에 따른 손상여부 질의, (3) 공종별 최대 손상률 평가 및 주요 피해내역 토의, (4) 공종별 침수심에 따른 손상률 평가, (5) 결과종합의 단계로 진행되었고, 이를 통해 주거건물 유형에 따른 손상함수를 개발할 수 있었다. 본 연구에서 개발된 손상함수는 다양한 침수높이에서 주거건물에 대한 취약도를 설명하는 데 장점이 있으나, 그 결과는 향후 홍수피해지역을 대상으로 수집된 다양한 피해조사 결과와 비교하여 보완될 필요가 있다.
피로손상이 발생하는 초기단계는 결정립계나 석출물, 그리고 잔류응력과 같은 전위(dislocation)의 이동성에 영향을 미치는 변수에 의해 지배되는 것으로 널리 알려져 있으나, 물리적으로 손상의 발생을 탐지할 수 있는 단계는 미소균열의 발생단계라 할 수 있다. 미소균열은 microcrack으로 부르는 것이 일반적이지만 피로손상의 문제에서만은 short(or small) fatigue crack으로 통용되고 있다. 따라서 미소균열 보다는 소균열 또는 피로 단균열이 더 알맞은 용어일지도 모르는데, 그 크기가 수 ${\mu}m$에서 수 mm의 범위에 걸친 균열의 총칭이다. 이러한 크기라면 대략 통상적인 비파괴시험 방법으로 탐지할 수 있는 범위의 한계 부근에 있으므로 피로손상의 탐지와 관련된 비파괴평가의 역할과 관련하여 새삼스럽게 한번 짚고 넘어가는 것도 의미 있는 일이라 생각된다. 피로와 관련하여 보고된 비파괴평가에 관한 연구는 감히 그 숫자를 헤아릴 수 없이 많으나 그 대부분은 피로균열의 성장 및 전파에 관한 것으로, 피로 단균열과 관련한 연구는 상대적으로 적으며 특히 국내에서는 거의 찾아볼 수 없다. 그러나 피로 단균열의 탐지와 관련하여 지금까지 전세계적으로 보고된 연구 결과는 다수 있으므로 여기서는 주로 비파괴평가로 볼 수 있는 연구에 대해서만 살펴보기로 한다.
본(本) 논문(論文)에서는 크기가 변(變)하는 변동진폭(變動振幅)의 반복하중이 콘크리트구조물(構造物)에 작용(作用)할 경우 피로파괴를 예측할 수 있는 비선형누적손상이론(非線型累積損傷理論)을 제안(提案)하였다. 이를 위하여 콘크리트보에 대한 피로실험이 수행되었으며, 피로하중은 2단계 및 3단계로 크기가 증가하는 경우와 감소하는 경우가 모두 고려되었다. 본(本) 연구(硏究)의 실험결과(實驗結果) 변동진폭(變動振幅)의 반복하중을 받는 콘크리트에 발생하는 누적손상은 피로하중의 크기와 피로하중의 작용순서에 따라 많은 영향을 받는 것으로 나타났으며, 따라서 Palmgren-Miner의 선형손상이론이 콘크리트의 경우 적합하지 않음을 보여주고 있다. 피로하중이 점진적으로 증가하는 경우 Miner의 손상합(損傷合)은 1 보다 크며, 피로하중이 점진적으로 감소하는 경우 이 손상합은 1 보다 작은 것으로 나타났다. 본(本) 논문(論文)에서 제안(提案)된 비선형(非線型) 누적손상이론(累積損傷理論)을 피로하중의 크기와 작용순서의 영향을 고려할 수 있는 보다 진보(進步)된 손상이론으로서, 콘크리트 구조용의 피로해석 및 설계에 있어 하나의 토대가 될 것으로 사료된다.
투수의 견관절은 관절의 가동성과 안정성 사이에서 섬세한 균형이 요구된다. 이 균형은 쉽게 깨질 수 있어 손상으로 진행하게 된다. 성공적인 비수술적 치료의 제 1단계는 정확한 진단적 접근이다. 잘 설정되고 여러 단계에 걸친 방법으로 접근하는 재활을 시행함으로써 통증을 유발하는 염증 상태 개선 및 근육의 균형을 회복 관절의 유연성을 개선하고, 고유수용체 감각과 신경 근육 조절 능력을 개선하게 되어 효과적으로 운동 선수를 복귀시켜 줄 것이다. 이 글에서는 던지기 선수의 근골격계의 특이한 형태 변화와 특정 손상에 대한 다양한 형태의 재활 프로그램을 소개하고자 한다.
본 논문에서는 획의 일부분이 손상된 숫자(broken digit)나 붙은 숫자(touching digits)와 같은 비정형 숫자들이 포함된 필기체 숫자 열을 인식할 수 있는 방법에 대하여 제안하였다. 비정형 숫자들은 분류(pre-segmentation) 단계에서 숫자들의 구조적인 특징 정보를 이용하여 정형인 개별 숫자(isolated digit)로부터 획의 일부분이 손상된 숫자 또는 붙은 숫자들로 분류된다. 획의 일부분이 분리된 숫자의 결합 및 붙은 숫자들의 분할 단계를 거쳐 인식을 시도하였다. 제안된 방법의 타당성을 증명하기 위하여 NIST SDl9 데이터베이스를 이용하여 시뮬레이션 해 보았다.
이 논문은 오래된 영화에서 스크래치, 블로치등의 여러 종류의 손상요인을 자동으로 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 후보 검출과 검증 단계로 이루어져 있다. 후보검출 단계에서는 스크래치와 블로치를 각각 공간적인 영역에서 주변에 비해 높은 대비를 가지는 특성과, 시공간적 불연속성에 따른 프레임의 최대범위를 찾아냄으로써 후보영역을 검출한다. 그 후, 생성된 몇몇의 오 검출을 제거하기 위해, 텍스처 분류기와 형태 필터링을 통한 검증단계를 거쳐 손상영역을 검출한다. 스크래치와 블로치의 텍스처 특징을 신경망(NNs)를 통해 학습되고, 그 형태는 모폴로지필터(morphological filter)에 의해 표현된다. 실험은 몇몇 오래된 영화를 대상으로 이루어졌고, 그에 따른 결과는 제안된 방법의 정확도는 81%의 정확도와 79%의 정밀도를 보였다.
이 논문에서는 구조물의 동적응답을 입력으로 하고, 패턴인식을 위해 신경망기법(Neural Network, NN)을 사용하는 손상감지기법을 제시하였다. 입력된 동적응답, 즉 주파수응답함수(FRF) 또는 변형률 주파수응답함수(SFRF)의 변화를 정량적으로 표현하기 위해 신호변형지수(Signal Anomaly Index, SAI)를 고안하여 사용하였으며, 이 신호변형지수는 손상 전 및 손상 후의 구조물로부터 측정된 가속도 또는 동적 변형률 신호를 사용하여 계산된다. 제안된 알고리즘은 2단계로 구성되며, 1단계에서는 신호변형지수 값의 크기 변화를 사용하여 구조물의 손상발생 유무를 판별하고, 여기서 구조물에 손상이 발생한 것으로 분석되면 2단계에서 신경망기법을 사용한 패턴인식을 통해 손상의 위치를 찾아낸다. 이 방법의 타당성 및 적용성을 확인하기 위해 강교량 축소모형에 대한 실험을 수행하였다. 신경망의 학습에는 수치해석을 통해 생성한 가상 신호를 사용하였으며, 학습이 완료된 신경망과 실험을 통해 측정한 실제 신호를 사용하여 손상발견을 수행하였다. 모형 교량에 대한 적용 결과로부터 이 알고리즘의 타당성이 검증되었으며, 향후 실 교량에 대한 적용도 가능할 것으로 판단된다.
일반적인 박막 성장용 CVD는 막 성장 시간이 짧게는 수분에서 수시간 정도 소요하기 때문에 장비에 문제가 발생 할 시 조치를 취하고 다음 현상을 개선하기에 용이 하였다. 그리고 대분분의 장비가 국산화되어 있을 만큼 많은 경험치가 축척되어 있다. 그러나 2, 4 족 화합물 성장용 CVD는 고아학 렌즈 생산용 장비로 국내에서는 아직 생소하고 공정 경험이 없는 새로운 장비이다. 2,4 족 화합물의 특징은 다음과 같다. 2,4 족 화합물은 M, N 이라는 두가 물질이 결합하여 형성한다. 2,4 족 화합물은 높은 융점과 낮은 증기압을 갖니다. 이런 물질들은 고온에서 아래와 같이 평형적으로 반응한다. $$nMN_{(s)}=nM_{(g)}+Nn_{(g)}$$ 화합물인 $MN_{(g)}$의 상태로 존재할 수 있으나 일바적으로 n=2인 4족 원소의 2원자 분자로된 기체가 지배적이다. 증기상을 이용한 성장 공정에서는 구성 원자나 분자를 만들어내는 단계, 이들을 공급원에서 기판까지 수송하는 단계, 기판 위에 흡착하는 단계, 핵의 생성과 단결정을 생성하는 단계, 필요치 않는 구성물을 제거하는 단계를 거쳐 공정이 진행 된다. 각 공정은 성장 물질에 충분한 자유도를 주어야하고 자유도를 주기 위해서는 많은 열에너지가 공급 되어야 한다. 따라서 기존의 박막 성장 공정 보다 성장 속도가 느리고 증착하는 양보다는 버리는 양이 많으며 버려지는 성장물질들은 급격한 온도 변화가 생기는 곳에서 급격히 증착하기 시작한다. 본 성장 공정이 진행되는 압력은 30 torr 부근이며 공정 온도는 $1000^{\circ}C$ 부근이다. 30 torr 영역에서는 열전달이 대기압과 같은 속도로 진행되기 때문에 지속적으로 온도에의해 손상을 받는 부위가 있을 수 있다. 높은 공정 온도와 높은 공정 압력은 내부 구조물로 발생된 열을 빠르게 장비 표면으로 수송하게 되고 그 결과 장비의 연결 부분에 장착된 오링에 손상을 주게 된다. 오링 손상을 방지 하기위해 냉각수 라인을 형성하여 오링을 보호하게 되면 열역학적 기울기가 급격히 발생하는 부분이므로 CVD의 반응 부산물들이 빠른 시간동안 증착하게 되고 막히는 현상이 발생하게 된다. 목표한 두게까지 박막을 성장시키기 위해서는 장시간 공정이 필수이며 장시간 공정을 안정적으로 가져가지 위해서는 배기 라인의 막힘 현상을 해결하여야 한다. 본 논문에서는 막힘 현상의 진행을 시간에 따라 해석하였으며 장시간 공정을 진행하기위해 필요한 요소와 기구적으로 조치가 가능한 방법에 대해 작성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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