• Title/Summary/Keyword: 손상역

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광대역 탐촉자를 이용한 자동차용 CNG 탱크의 음향방출 신호 분석 (Analysis of Acoustic Emission Signal for Vehicle CNG Tank Using Wideband Transducer)

  • 지현섭;이종오;주노회;소철호;이종규
    • 비파괴검사학회지
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    • 제32권1호
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    • pp.1-6
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    • 2012
  • 본 연구에서는 광대역(100 kHz - 1 MHz) 탐촉자를 사용하여 자동차용 CNG연료탱크의 파열시험시 발생하는 음향방출신호의 분석을 통해 압력용기의 손상정도를 평가하였다. 압력이 420 bar까지 올라가기 전의 각 단계에서는 Kaiser 효과가 나타나고 creep 효과가 거의 나타나지 않으나, 420 bar 이상 상승시 creep 효과가 현저히 나타남으로써 용기가 손상을 입었다는 것을 알 수 있었으며, 480 bar 압력 상승 단계에서는 Kaiser 효과가 없어졌다. 540 bar의 압력 단계에서 공진형 탐촉자의 경우에서는 480 bar의 압력단계에 비하여 energy나 count 같은 activity가 감소하였으나 광대역 탐촉자의 경우 계속적으로 증가하였다. 또한 rise time이나 주파수 분석을 통해서 복합재료 압력용기의 손상 메카니즘을 관찰하기 위해서는 일반적으로 금속압력용기에서 많이 사용되는 공진형 탐촉자(150 kHz)보다 광대역 탐촉자가 효과적임을 알 수 있었다.

유연도 행렬을 이용한 전단빌딩의 유전자 알고리즘 기반 손상추정 (Damage Detection in Shear Building Based on Genetic Algorithm Using Flexibility Matrix)

  • 나채국;김선필;곽효경
    • 한국전산구조공학회논문집
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    • 제21권1호
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    • pp.1-11
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    • 2008
  • 전단빌딩에 발생한 손상 추정에 있어서 대상 구조물의 물성치를 가정하고 이상화한 모델을 이용한 역해석이 필요하다. 강성행렬을 이용하는 고전적인 손상추정 방법에 비해 유연도 행렬을 이용한 손상추정은 구조물의 저차모드를 이용하기 때문에 비교적 정확한 값을 계산할 수 있기 때문에 더 효과적으로 알려져 있다. 이 논문에서는 손상추정을 위한 알고리즘으로 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm, GA)을 도입하였고, 구조 응답에서 취득할 수 있는 유연도 행렬을 이용하여 역해석을 통한 손상추정 기법을 소개하고 있다. 제안된 손상추정 기법은 전단빌딩의 강성에 대한 정확한 정보가 없는 상황에서 전단빌딩의 손상으로 인한 실제 강성변화량을 추정하도록 하였다. 더불어 open source code인 OPENSEES를 이용하여 전단빌딩 수치해석을 통해 제안된 손상추정 기법의 효율성을 검증하였다.

콘크리트 손상 모델을 적용한 콘크리트 구조물 구조내력 해석 (Numerical Analysis of Load Carrying Capacity of RC Structures Based on Concrete Damage Model)

  • 우상균;이윤;이성태
    • 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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    • 제16권5호
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    • pp.121-128
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    • 2012
  • 이 논문에서는 대표적 수치해석에의 균열처리 방법으로 손상모델 기반의 분산균열모델을 체택하여 구조내력을 산정하였다. 또한 전력구 구조물의 실구조 모델링을 위해 3차원 해석방법을 택하였으며 3차원 콘크리트 구성모델로는 현재 3차원 모델중 콘크리트의 다축압축, 인장균열을 효과적으로 모사하는 미소면 모델(Microplane model)을 재료모델로 사용하여 비선형 유한요소해석을 수행하였다. SFRC의 인장연화곡선을 얻기 위해 역해석법을 사용하였으며, 역해석으로 구한 인장연화곡선이 실험결과와 아주 잘 일치함을 보였다. 하중-균열폭 관계를 입력값으로 사용한 역해석 결과와 하중-CMOD 관계를 사용한 역해석 결과는 서로 잘 일치하는 경향을 나타냈다. 이 논문에서는 실험으로부터 측정된 균열폭 데이터와 수치해석시의 손상지수와의 관계를 도출하여으며, 이와 같은 결과는 향후 균열탐사를 통한 구조물의 잔존 구조내력 산정에 적용할 수 있으리라 판단된다.

신경망회로를 이용할 평판의 충격위치 탐지 (Estimation of Impulse Position on the Plate Using Artificial Neural Network)

  • 이상권;이주영;박진호
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 2004년도 춘계학술발표대회 논문집 제23권 1호
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    • pp.333-336
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    • 2004
  • 원자력 구조물, 항공기 구조물 등의 손상은 각 구조물의 손상에 의해서 발생하는 충격파의 탑지로서 손상의 위치를 탐지 할 수가 있다. 이러한 손상의 위치를 탐지하기 위한 역변환 문제는 오랜 기간 동안 중요한 연구의 과제가 되고 있다. 본 연구에서는 신경망 회로 기술을 이용하여 이러한 충격파를 탐지하고자 하며, 이 기술의 검증을 위해서 평판에서 실험을 실행하여 검증 하였다.

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마이크로 유전 알고리즘을 이용한 자유진동 박판구조물의 비파괴 손상 규명 (Nondestructive Damage Identification of Free Vibrating Thin Plate Structures Using Micro-Genetic Algorithms)

  • 이상열
    • 한국강구조학회 논문집
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    • 제17권2호통권75호
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    • pp.173-181
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    • 2005
  • 본 연구는 유한요소법과 고도화된 마이크로 유전알고리즘을 조합하여 자유 진동하는 박판 구조물에 대한 손상 규명을 다룬다. 조합된 방법에 의해 역 문제를 해결하기 위하여, 본 연구는 측정 데이터로서 구조물의 모드 형상 대신 몇 개의 고유진동수를 사용한다. 본 연구에서 제안한 방법은 손상된 요소를 탐지할 수 있을 뿐만 아니라 손상의 개수, 위치 그리고 정도를 추정할 수 있다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 알고리즘은 임의의 손상을 갖는 강으로 된 지유진동 박판 구조물을 대상으로 적용하였다. 기존의 단순 유전알고리즘에 비하여 본 연구에서 제안한 알고리즘은 수치적 효율성에서 큰 장점을 갖는다. 수치해석 예제들은 고유모드 대신 단지 몇 개의 고유진동수 값만으로도 마이크로 유전알고리즘은 박판의 손상을 정확히 규명할 수 있음을 보여준다.

천연물의 피부세포에 미치는 영향 - 활성산소의 작용과 억제 - (Effect of Natural Products on Skin Cells -Action and Suppression of Reactive Oxygen Species-)

  • 박수남
    • 대한화장품학회지
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    • 제25권2호
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    • pp.77-127
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    • 1999
  • 활성 산소종은 노화, 특히 피부노화의 원인 물질로 작용하고 있다. 피부는 자외선에 노출되어 있어 활성 산소종을 만드는 광화학적 반응들이 계속해서 일어나고 있다. 이들 활성 산소종들은 피부 세포 및 조직 손상을 주도한다. 이들은 항산화 효소와 비효소적 항산화제들로 구성된 항산화 방어망을 파괴함으로써 산화제/항산화제 균형을 산화 상태 쪽으로 기울게 한다. 결과적으로 계속된 산화적 스트레스는 지질 과산화, 단백질 산화, 간질 성분을 파괴시키는 단백질분해효소의 활성화, 탄력 섬유인 콜라겐과 엘라스틴의 사슬절단 및 비정상적인 교차결합, 히아루론산 사슬의 절단, 멜라닌 생성반웅 촉진, DNA 산화와 같은 생체 구성 성분들의 손상을 야기시킨다. 결국에는 탄력감수 주름살 및 기미.주근깨 둥으로 특징 지워지는 피부노화가 가속화된다. 따라서 피부노화 방지를 위해서는, 과잉의 활성 산소종 생성을 억제하고 또한 생성된 활성산소를 효율적으로 제거할 수 있는 시스템이 화장품의 처방에 반드시 포함될 필요가 있다. 즉, 산화제/항산화제 밸런스가 유지되는 피부의 항산화 방어 시스템 구축이 필요하다. 피부노화 방지에 있어서 천연물의 역할로 (1) 자외선 흡수제로서의 역할, (2) 항산화제로서의 역할, (3) 주름 개선제로서의 역할, (4) 미백제로서의 역할, (5) 항균\ulcorner항염작용 및면역 조절제로서의 역할에 대하여 살펴 보았다. 21세기는 본격적으로 기능성 화장품 시대가 개막될 것으로 예측하고 있다. 이에 맞춰 천연물들은 피부노화를 방지하는데 주도적인 역할을 할 것으로 기대된다.

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딥러닝 기반 음향 신호 대역 확장 시스템 (Deep Learning based Raw Audio Signal Bandwidth Extension System)

  • 김윤수;석종원
    • 전기전자학회논문지
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    • 제24권4호
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    • pp.1122-1128
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    • 2020
  • 대역 확장(Bandwidth Extension)이란 채널 용량 부족 혹은 이동통신 기기에 탑재된 코덱의 특성으로 인해 부호화 및 복호화 과정에서 대역 제한(band limited)되거나 손상된 협대역 신호(NB, Narrow Band)를 복원, 확장하여 광대역 신호(WB, Wide Band)로 전환 시켜주는 것을 의미한다. 대역 확장 연구는 주로 음성 신호 위주로 대역 복제(SBR, Spectral Band Replication), IGF(Intelligent Gap Filling)과 같이 고대역을 주파수 영역으로 변환하여 복잡한 특징 추출 과정을 거쳐 이를 바탕으로 사라지거나 손상된 고대역을 복원한다. 본 논문에서는 딥러닝 모델 중 오토인코더(Autoencoder)를 바탕으로 1차원 합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Network)들의 잔차 연결을 활용하여 복잡한 사전 전처리 과정 없이 일정한 길이의 시간 영역 신호를 입력시켜 대역 확장 시킨 음향 신호를 출력하는 모델을 제안한다. 또한 음성 영역에 제한되지 않는 음악을 포함한 여러 종류의 음원을 포함하는 데이터셋에 훈련시켜도 손상된 고대역을 복원할 수 있음을 확인하였다.