• 한국섬유공학회:학술대회논문집
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• 한국섬유공학회 2003년도 봄 학술발표회 논문집
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• pp.132-134
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• 2003

직물에 부직포 심지를 부착하면, 각각 단독으로 있을 때와는 다른 새로운 특성을 나타내게 되고, 그러한 복합재료의 역학적 성질들을 그것의 구성성분들의 성질들로부터 예견하려는 시도가 많이 행해지고 있다. 이에 대해서는 복합재료와 구성성분들의 역학적 성질들 비교[1,2]에서부터 구성성분들의 역학적 성질들의 합에 가중치를 적용해서 구성성분들과 복합재료의 역학적 성질들의 상관관계를 구하려는 노력[3,4,5], 구성성분들 뿐만 아니라 접착제의 상태가 최종 복합재료의 역학적 성질에 미치는 영향에 대한 연구[6,7]까지 다양한 관점에서 연구가 행해지고 있다. (중략)

• 한국섬유공학회:학술대회논문집
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• 한국섬유공학회 1998년도 가을 학술발표회논문집
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• pp.418-421
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• 1998

실의 역학적 특성은 실을 구성하고 있는 섬유의 역학적 특성은 물론 실의 구조적 특성에 의존한다. 실의 구조적 특성은 구성 섬유의 경로에 따라서 결정이 되는데 지금까지는 주로 이상 나선 구조 모델로 가정한 후 실의 역학적 특성을 고찰하여 왔다[1]. 그러나 실제로 꼬임이 있는 실을 방출할 경우 꼬임을 부여하는 과정에서 구성 섬유들 간에 걸리는 장력의 차이에 의하여 섬유들은 실의 외부에서 내부로 또는 내부에서 외부로 이동하게 된다. (중략)

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.343-343
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• 2012

미래 극한사상의 초과확률을 산정하기 위하여 저해상도의 전지구 기후변화 시나리오 자료를 그대로 사용하거나 이를 역학적 또는 통계적 방법으로 상세화한 고해상도 기후변화 시나리오 자료를 활용한다. 통계적 상세화는 전지구 또는 지역기후모델의 현재기후 모의 자료와 관측 자료와의 통계적 관계를 미래 예측자료에 적용하는 방법으로, 현재와 미래 기후의 시공간적 분포가 동일하다는 가정을 포함하고 있다. 반면 역학적 상세화 방법은 기후변화 강제력을 고려하는 지역기후모델을 이용하여 기후시스템의 역학 및 물리과정, 기후시스템간 의 상호작용, 기후변화의 비정상성 등을 고려할 수 있고, 변수간의 시공간적 상관성을 지구시스템의 물리 역학적 과정으로 해석할 수 있다는 장점이 있다. 이에 국립기상연구소에서는 영국 기상청의 통합모델(UM)기반의 지역기후모델(HadGEM3)을 사용하여 50 km 및 12.5 km 격자 단위로 역학적 상세화(dynamic downscaling)를 수행하였다. 본 연구에서는 역학적 상세화로 생산된 HadGEM3-RA 자료를 이용하여 현재기후(1980-2005), 가까운 미래(2020-2049)와 21세기말(2070-2099)의 20년 빈도 강수량을 비교하였다. 연구결과, 남한에 걸쳐 현재기후에 비하여 미래에는 극한강수의 크기와 빈도가 전반적으로 증가하는 경향을 확인할 수 있었다. 20년에 한번씩 발생하였던 일 극한강수는 RCP8.5를 고려한 21세기말에는 약 4년에 한번씩 발생하리라 전망되었다.

• 터널과지하공간
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• 제8권3호
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• pp.184-193
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• 1998

방사성 폐기물의 안전한 처분을 위해서는 암반의 역학적, 열적, 유체 거동 뿐 아니라 암반과 물 사이의 물리 화학적 상호작용을 이해할 필요가 있다. 또한 지질구조, 지하현지응력, 습곡, 열수작용, 마그마의 관입, 판구조 등과 같은 많은 조건을 모델링하고 예측하기 위해서는 암석의 역학적, 수리적 특성을 알아야 한다. 이 연구는 심부 암반에 폐기물 처분과 관련된 암석역학적인 사항들에 대해 연구들에 기초하고 있다. 이 논문은 변하는 온도 상태에서 암반의 역학적 수리적 거동, 암반의 열-수리-역학적 상호작용 해석과 불연속 암석의 거동 특성 등을 포함한다. 역학적 특성은 Interaken 암석역학 시험 시스템으로 측정되었으며, 수리적 특성에는 순간 증압 투수계수 측정 시스템이 사용되었다. 모든 결과에서 암석 특성은 온도 변화에 민감함을 보였다.

• 전기의세계
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• 제44권7호
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• pp.9-13
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• 1995

본 원고에서는 생체 운동의 가장 기초가 되는 근육의 역학적 특성과 역학 모델에 관해 이미 개설된 내용에 필자의 생각을 덧붙여 검토하고자 한다.

• 기계저널
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• 제25권6호
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• pp.497-501
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• 1985

연속체역학은 고전역학을 종합하여 더 합리적인 체계로 정리 발전시키려는 금세기 후반에 집중된 노력의 결정으로 볼 수 있다(1,2). 연속체의 역학적 거동에 관한 기초적 개요를 쉽게 설명하고 관련문현을 제시하여 일반기술자의 관심을 돕고저 한다(연속체역학의 우리 용어들이 정립되지 않은 것은 필자 임의로 선택하였으니 양해를 바라며, 개요의 부족함은 기초적 문헌(4)으로 쉽게 보충되도록 유의하였다)

• 기계저널
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• 제35권3호
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• pp.242-251
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• 1995

균열(crack)을 갖는 부재의 강도를 평가할 때에 있어서 응력확대계수를 이용하는 데에 대한 합 리성은 현재까지 의심할 여지없는 사실로서 받아들여지고 있다. 그 근거는 소규모 항복의 조건이 만족되고 있을 때에는 균열의 치수가 틀리더라도 균열선단부근의 역학적 상태는 응력확대계수 만에 의해 지배된다는 사실에 있다. 한편, 노치(notch)를 갖는 부재의 강도를 평가할 때에 최대 응력만을 고려하는 것은 불충분하다. 예를 들면, 그것은 노치반경 .rho.가 10 mm 정도의 노치와 .rho.가 0에 상당하는 균열과는 최대응력 .sigma.$_{max}$를 같게 하더라도 역학적 상태의 가 혹함(severity)이 동일하게 되지 않는다는 사실로부터도 명백하다. 그렇다면, .rho.가 0과 10 mm의 중간값, 예를 들면 1 mm 혹은 0.1 mm일 때와 같은 역학적 상태의 가혹함이 생기기 위해서는 .sigma.$_{max}$가 얼마이면 될까\ulcorner 또는, 만약 .rho.가 틀릴 때, 동일한 현상(same phenomenon)이 생기지 않는다고 한다면 그것은 어떠한 물리적 배경에 근거한 것일까\ulcorner 이글에 서는 이러한 질문에 대한 해답과 함께 선형파괴역학과 선형노치역학이 생겨나게 된 간략한 역사적 배경과 선형노치역학의 개념에 대해 언급하기로 한다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2009년도 정기 학술대회
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• pp.239-242
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• 2009

구조물의 표면에 부착된 압전소자(이하 PZT)의 전기역학적 어드미턴스(Electro-mechanical admittance)는 PZT와 구조물의 상호작용에 의해 발생하는 PZT의 압전효과와 유전성(dielectric)이 결합되어 발생되는 신호이다. 고주파수 대역에서 PZT의 전기역학적 어드미턴스는 구조물의 국부손상에 민감하게 반응하는 것으로 알려져 있다. 실험에서 측정된 PZT의 전기역학적 어드미턴스 분석에 널리 쓰이는 Liang 모델은 구조물을 단자유도계로 단순화하여 구조물의 동적특성이 전기역학적 어드미턴스에 미치는 영향을 정확하게 나타내기 어렵다. 유한요소법을 통해 PZT와 구조물의 상호작용을 해석하면 이러한 문제점을 해결할 수 있다. 그러나 고주파 대역에서 정확한 해석을 위해서는 유한요소망을 조밀하게 구성해야 하므로 많은 계산비용이 수반된다. 이 연구에서는 유한요소법과 비교하여 월등히 적은 계산비용으로 고주파 대역의 동적 응답을 매우 정확하게 모사할 수 있는 스펙트럼 요소법(Spectral Element Method ; 이하 SEM)을 통해 판구조물에 부착된 PZT의 전기-역학적 어드미턴스를 해석한다. 수치 예제 및 실험 예제를 통하여 내민보에 부착된 PZT에서 발생하는 전기-역학적 어드미턴스를 취득하고 이를 SEM해석 결과와 비교한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.150-150
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• 2023

기작기반의 역학적 모델과 자료기반의 딥러닝 모델은 수질예측에 다양하게 적용되고 있으나, 각각의 모델은 고유한 구조와 가정으로 인해 장·단점을 가지고 있다. 특히, 딥러닝 모델은 우수한 예측 성능에도 불구하고 훈련자료가 부족한 경우 오차와 과적합에 따른 분산(variance) 문제를 야기하며, 기작기반 모델과 달리 물리법칙이 결여된 예측 결과를 생산할 수 있다. 본 연구의 목적은 주요 상수원인 댐 저수지를 대상으로 수심별 수온과 탁도를 예측하기 위해 기작기반과 자료기반 모델의 장점을 융합한 PGDL(Process-Guided Deep Learninig) 모델을 개발하고, 물리적 법칙 만족도와 예측 성능을 평가하는데 있다. PGDL 모델 개발에 사용된 기작기반 및 자료기반 모델은 각각 CE-QUAL-W2와 순환 신경망 딥러닝 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델이다. 각 모델은 2020년 1월부터 12월까지 소양강댐 댐 앞의 K-water 자동측정망 지점에서 실측한 수온과 탁도 자료를 이용하여 각각 보정하고 훈련하였다. 수온 및 탁도 예측을 위한 PGDL 모델의 주요 알고리즘은 LSTM 모델의 목적함수(또는 손실함수)에 실측값과 예측값의 오차항 이외에 역학적 모델의 에너지 및 질량 수지 항을 제약 조건에 추가하여 예측결과가 물리적 보존법칙을 만족하지 않는 경우 penalty를 부가하여 매개변수를 최적화시켰다. 또한, 자료 부족에 따른 LSTM 모델의 예측성능 저하 문제를 극복하기 위해 보정되지 않은 역학적 모델의 모의 결과를 모델의 훈련자료로 사용하는 pre-training 기법을 활용하여 실측자료 비율에 따른 모델의 예측성능을 평가하였다. 연구결과, PGDL 모델은 저수지 수온과 탁도 예측에 있어서 경계조건을 통한 에너지와 질량 변화와 저수지 내 수온 및 탁도 증감에 따른 공간적 에너지와 질량 변화의 일치도에 있어서 LSTM보다 우수하였다. 또한 역학적 모델 결과를 LSTM 모델의 훈련자료의 일부로 사용한 PGDL 모델은 적은 양의 실측자료를 사용하여도 CE-QUAL-W2와 LSTM 보다 우수한 예측 성능을 보였다. 연구결과는 다차원의 역학적 수리수질 모델과 자료기반 딥러닝 모델의 장점을 결합한 새로운 모델링 기술의 적용 가능성을 보여주며, 자료기반 모델의 훈련자료 부족에 따른 예측 성능 저하 문제를 극복하기 위해 역학적 모델이 유용하게 활용될 수 있음을 시사한다.

• 기계저널
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• 제51권11호
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• pp.28-31
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• 2011

고압 수소 시스템의 설계나 건전성 평가를 하려면 그 재료에 대한 수고의 환경에서의 역학적 특성을 알고 있어야 한다. 이글에서는 고압 수소 환경에서 재료의 역학적 특성 방법에 대해 소개하고자 한다.