중수로형 핵연료봉단마개용접부의 품질검 사는 금속조직 검사에 따른 용접계면에 존재하는 불연속인 용접선(weld line) 길이가 가장 중요한 검사기준이다. 본 연구에서는 저항용접에서 가장 중요한 변수인 용접열의 변화에 따라 용접계면에서 용접선 소멸과 이 용접선이 용접부에 미치는 경향을 미세조직, 인장 및 파열시험으로 조사하였고, 또 주사전자현미경을 사용하며 파단면을 조사하였다. 용접열(main heat)의 변화에 따라 실제 용접에 사용된 전류와 업셋에 따른 시편길이 감소량은 증가하였으며 이들에 관한 상관관계식을 유도하였다. 용접열 50%근 용접된 용접부의 용접업셋 크기, 기계적 강도 및 용접선 소멸등을 고려한 결과 이것이 건전한 봉단마개 용접을 위한 임계치임을 알았다. 용접열을 50%에서 75%로 변화시킴에 따라 Zircaloy-4 용접부의 미세조직은 basketweave, Widmanstatten과 마르텐사이트로 변했고, 이는 용접시 최고도달 온도에 따라 냉각속도가 크게 변화했기 때문으로 사료된다. 인장시험에 의한 용접선 파단면에서 연성파괴의 dimple 형상은 2축응력에 의해 파열된 파단면의 dimple보다 크고 깊었음이 관찰되었다. 저항업셋용접부에서의 용접전류 증가에 따른 용접선의 소멸과정은 초기용접계면에 기공 존재, 이들의 수축과 소멸 및 초기계면 수축등 3단계로 구분할 수 있었다.
기존의 중-장경간 철도교량에는 주로 강박스 거더교가 적용되어 왔다. 하지만 강박스 거더교는 교량 아래의 공간확보가 불리하고, 주거더가 얇은 박판의 박스형상으로 이루어져 진동에 의한 울림소음이 발생하여 소음에 대한 많은 민원이 제기 되고 있다. 이와 같은 이유로 강박스 거더교를 대체할 수 있는 장지간 철도교량의 개발에 대한 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 이러한 이유로 최근에 개발된 강합성 하로 철도교에 대한 특징을 소개하고, 이 철도교의 주요 적용 지간인 40m와 50m 교량을 대상으로 실제 운행열차인 KTX 하중의 운행속도를 반영하여 상용유한요소프로그램인 MIDAS Civil을 이용하여 시간이력해석을 수행하였다. 또한 해석결과를 분석하여 대상교량의 동적거동 특성을 확인하고 철도설계기준에서 제시하고 있는 동적성능 기준을 만족하는지에 대해 검토하였다. 그 결과, 검토 대상 교량 모두 동적안전성 기준을 만족하였으나 지간 40m의 경우 연직가속도 값이 상당히 크게 나와 이에 대한 개선 방안을 제시하고, 단면을 수정하여 연직가속도의 감소를 확인하였다.
TBM 터널공사 시 스크류컨베이어의 배토 거동에 대한 이해는 굴진율 향상을 위한 중요한 요소이다. 본 연구에서는 지반에서 디스크 커터에 의해 생성되는 암반칩의 형상에 따라 스크류컨베이어 내부에서의 이동 및 배토 거동에 대한 연구를 수행하였다. 입자기반의 DEM 수치해석기법을 이용하여, 6가지의 대표적인 모양에 대한 암반칩을 클러스터로 형성하였다. 또한, 실제 스크류컨베이어의 3D 축소모델을 형성한 후, 다른 모양의 암반칩의 시간당 배토량을 측정 하였다. 시뮬레이션 결과, 스크류컨베이어의 경사각이 $0^{\circ}$일 때, 동일한 암반에서 암반칩의 형상과 부피와 상관없이 10 RPM 속도에서의 스크류컨베이어 배토량은 스크류컨베이어 최대 배토량의 약 20%로 나타났다(표준편차: 1.3%). 본 연구 결과는 암반용 TBM 설계 및 암반에서의 TBM 굴착 시 스크류컨베이어 운용에 참고할 수 있는 자료로 사용될 수 있을 것으로 예상된다.
암반을 구성하는 암석의 물리적 특성에 대하여 약 2,400개의 자료의 7가지 물리적 특성을 암종별, 강도별, 대표암석별로 다양한 방법을 통하여 상관관계 및 특성을 분석하였다. 상관관계는 다중회귀분석 방법으로 유의수준을 통해 유의한 독립변수를 선별하여 종속변수와의 상관관계식을 도출해내었으며 인공신경망 학습을 수행하여 실제 데이터와의 비교를 통하여 검증을 수행하여 신뢰성을 확인하였다. 암종별, 강도별 분석결과, 종속변수에 영향을 미치는 독립변수로는 탄성파속도(압축파), 탄성계수가 주요 영향인자로 작용하는 것을 확인하였다. 이는 기존연구에서 상기항목을 이용한 관계식이 대다수를 이루고 있는지를 증명할 수 있으며, 각종 기준에서 암반분류를 상기항목으로 기준으로 하는지를 본 연구를 통하여 확인할 수 있었다. 또한 대표암석 분석결과, 일축압축강도와 탄성계수를 추정할 수 있는 관계식이 결정계수 0.8을 상회하므로 상관관계가 높은 것으로 분석되었다.
비강체 정합은 임상적 필요성은 높으나 계산 복잡도가 높고, 정합의 정확성 및 강건성을 확보하기 어려운 분야이다. 본 논문은 비지도 학습 환경에서 3차원 뇌 자기공명 영상 데이터에 딥러닝 네트워크를 이용한 비강체 정합 기법을 제안한다. 서로 다른 환자의 두 영상을 입력받아 네트워크를 통하여 두 영상 간의 특징 벡터를 생성하고, 변위 벡터장을 만들어 기준 영상에 맞추어 다른 쪽 영상을 변형시킨다. 네트워크는 U-Net 형태를 기반으로 설계하여 정합 시 두 영상의 전역적, 지역적인 차이를 모두 고려한 특징 벡터를 만들 수 있고, 손실함수에 균일화 항을 추가하여 3차원 선형보간법 적용 후에 실제 뇌의 움직임과 유사한 변형 결과를 얻을 수 있다. 본 방법은 비지도 학습을 통해 임의의 두 영상만을 입력으로 받아 단일 패스 변형으로 비강체 정합을 수행한다. 이는 반복적인 최적화 과정을 거치는 비학습 기반의 정합 방법들보다 빠르게 수행할 수 있다. 실험은 50명의 뇌를 촬영한 3차원 자기공명 영상을 가지고 수행하였고, 정합 전·후의 Dice Similarity Coefficient 측정 결과 평균 0.690으로 정합 전과 비교하여 약 16% 정도의 유사도 향상을 확인하였다. 또한, 비학습 기반 방법과 비교하여 유사한 성능을 보여주면서 약 10,000배 정도의 속도 향상을 보여주었다. 제안 기법은 다양한 종류의 의료 영상 데이터의 비강체 정합에 활용이 가능하다.
정지궤도위성의 원격데이터 통신 포맷은 제한된 통신 속도 대비 대량으로 생성되는 위성 데이터를 효율적으로 수신하고, 36,000km 고도에서 운영되는 정지궤도위성의 원격명령어 수신 결과를 정확하게 확인하기 위해 설계된다. 한국항공우주연구원에서 개발하여 2018년과 2020년에 각각 발사 및 운영 중인 천리안2A호와 2B호는 한국 최초의 정지궤도위성인 천리안1호의 임무를 연속하여 수행하도록 설계되었다. 따라서 정지궤도위성과 지상국의 안정적이고 효율적인 원격 통신을 위해 필요한 원격 통신 설계 요소들을 승계하였다. 한편, 원격 데이터의 처리 및 운영을 담당하는 천리안 2A호와 2B호의 탑재소프트웨어는 다목적위성시리즈를 통해 그 성능이 더욱 개선되어 왔으며 최신의 원격 데이터 처리 및 운영 알고리즘이 구축되어 있다. 본 논문에서는 정지궤도위성의 향상된 원격 데이터 송수신을 위한 원격명령어 및 원격측정데이터의 포맷 및 운영 개념 설계를 제안하고, 실제 천리안 2A호와 2B호의 탑재소프트웨어에 적용된 내용들을 상세하게 기술한다.
다양한 환경문제를 일으키는 휘발성 유기 화합물(volatile organic compounds, VOCs)은 산업 지대 및 도심의 실내외에서 다양하게 발생한다. 악취성 VOCs는 심미적 불쾌함과 더불어 인체에 심각한 영향을 미칠 수도 있다. 기존에 악취성 VOCs를 저감하는 방식에 비하여, 전기 분해를 통해 생산된 산화제를 이용한 수세정 방식은 오염 물질 저감과 동시에 산화제의 재생이 가능하다는 장점이 있다. 본 연구에서는 염소계 산화제인 OCl-을 생산하기 위한 최적 조건을 연구하였다. 산화 및 환원 전극의 종류와 전해질의 종류, 전해질의 농도 및 전류 밀도를 변화시켰다. 산화 전극은 Ti/IrO2, 환원 전극은 Ti을 사용하였을 때 OCl- 생산이 가장 우수하고 안정적이었다. 전해질의 OCl- 생산 능력은 KCl과 NaCl이 유사하게 나타났으나, 경제적이고 쉽게 구할 수 있는 NaCl이 최적이라고 판단하였다. OCl- 생산 속도가 우수하고 농도가 가장 높게 생산된 NaCl 농도 및 전류 밀도 조건은 0.75 M NaCl, 0.03 A cm-2이었다. 하지만 전력 비용을 고려했을 때 본 실험에서는 1.00 M NaCl, 0.01 A cm-2의 조건의 OCl- 생산이 가장 효율적이었다. 실제 현장 적용시 오염물질의 농도 및 특성에 따라서 전류밀도를 조절하여 OCl-을 생산하는 것이 바람직할 것이다.
터터보 과급은 디젤엔진과 가솔린엔진 모두에서 핵심기술이다. 특히 가솔린엔진에서 엔진 다운사이징 등 다른 제어 기술과 결합하여 이산화탄소(CO2) 배출을 감소시키는 데 효과적이다. 본 연구에서는 승용차용 가솔린엔진에 장착되는 트윈 스크롤 터빈 터보과급기에서 맥동유동의 터빈 효율을 측정하였다. 맥동 생성장치가 있는 저온 테스트 벤치를 제작하여 맥동 유동이 있는 비정상상태의 압력과 온도를 측정하고 터빈 효율을 산출하였다. 테스트 벤치는 공기 압축기, 트윈 스크롤 터빈, 온도 및 압력 측정 장치 등으로 구성되었다. 실제 승용차용 엔진에서 주로 사용되는 중저속 엔진 작동 영역에 해당하는 맥동 주파수 25.0 Hz와 33.3 Hz를 공급하면서 터보과급기 회전속도를 60,000 rpm에서 100,000 rpm까지 변화시키며 측정을 수행하였다. 이때 압축비를 1.088에서 1.600 사이의 값으로 조정하였다. 이 측정 조건에서 터빈 효율은 0.517~0.544 값을 보였다. 맥동 주파수 33.3 Hz의 경우, 터빈 회전수 60,000 rpm에서 터빈 효율의 변동은 7.7%이나 터빈 회전수 100,000 rpm에서 변동은 2.6%로 터빈 회전수가 증가함에 따라 맥동의 영향은 감소하였다. 맥동 유동에서의 터빈 효율은 정상 유동 터빈 효율에 비해 터빈 회전수 60,000 rpm 인 경우 7.0%, 회전수 100,000 rpm 인 경우 3.0% 낮은 값을 보이고 있어 맥동 유동이 터빈 효율을 악화시키는 결과를 보였으며 이러한 영향은 터빈 회전수가 증가함에 따라 감소하였다.
본 논문은 고해상도를 가지는 영상에서 겹쳐져있는 소형 물체를 효과적으로 검출하고 추적하는 알고리즘을 제안한다. Coarse to Fine 방식을 기본으로 하는 두 개의 Deep-Learning Network을 앙상블 형태로 구성하여 차량이 존재할 위치를 미리 판단하고 서브영역으로 선택한 이미지로부터 차량을 정확하게 검출한다. Coarse 단계에서는 서로 다른 다수의 Deep-Learning Network 에 대한 각각의 결과로 Voting Space를 생성한다. 각 Voting Space 의 조합을 통해 Voting Map을 만들고 차량이 존재할 위치를 선택한다. Fine 단계에서는 Coarse 단계에서 선택된 영역을 기준으로 서브영역을 추출하고 해당 영역을 최종 Deep-Learning Network 에 입력한다. 서브 영역은 Voting Map을 이용하여 영상에서의 높이에 적합한 크기의 동적 윈도우를 생성함으로써 정의되며, 본 논문에서는 원거리에서 근거리로 접근하는 도로의 이미지를 대상으로 미리 계산된 매핑테이블을 적용하였다. 각 서브 영역 간 이동하는 차량의 동일성 판단은 검출된 영역의 하단 중심점에 대한 근접성을 기반으로 하였으며, 이를 통해 이동하는 차량의 정보를 트래킹 하였다. 실제 주야간 도로 CCTV를 통해 획득한 실시간 영상에서 처리 속도 및 검출 성능을 비교 실험하여 제안한 알고리즘을 평가하였다.
배전선로계통의 효율적인 관리와 운영을 위해서 배전지능화시스템은 필수적이다. 배전지능화시스템은 IT를 기반으로 배전망을 통합관리하는 시스템으로 전력산업의 발전과 더불어 진화해 오고 있다. 현재의 배전지능화시스템은 주장치 단위의 독립운전을 기준으로 상대적으로 낮은 네트워크 전송속도로 운영되도록 설계되어있다. 하지만 최근 급속히 보급이 증가하고 있는 태양광이나 에너지 저장장치와 같은 분산자원으로 인하여 미래 배전환경의 운영은 보다 복잡해 지고 있으며 다양한 정보의 실시간 수집이 필요하다. 본 연구에서는 기존의 배전지능화의 한계를 극복하기 위해 차세대 배전지능화 시스템의 요구사항을 도출하였으며, 이를 기반으로 배전계통에 필요한 통신네트워크 체계와 성능요건을 정의하였다. 배전지능화시스템과 같은 대규모 시스템의 현장 도입에는 과도한 시간과 비용이 소요되므로 설계된 시스템의 성능 검증을 위하여 소프트웨어 기반의 단말장치 시뮬레이터를 개발하였다. 시뮬레이터를 활용하여 실제 운영과 유사한 시험환경을 구축하고, 단말장치를 1,000대 까지 증가시켰을 때 제시된 시스템의 네트워크 점유는 최대 10% 이하로 차세대 배전지능화시스템의 기능을 지원하기 위한 네트워크 요구사항을 충족함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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