경제성과 함께 다양한 기능성으로 유리 및 금속제를 대체하고 있는 고분자 합성수지인 플라스틱(plastic) 재료의 열화(thermal degradation) 및 열적 특성을 비파괴적으로 평가하기 위하여 초음파의 전파특성(속도 및 감쇠)이 사용되었다. 플라스틱 재료중 범용 열가소성 재료인 높은 투명도의 아크릴 수지(PMMA)에 대해 유리전이온도($T_g$) 범위내에서 열화온도 및 열화시간에 따른 다양한 열화시편에 대해 전파특성 변화가 측정되었다. 열화가 진전될수록 감쇄는 증가하였고 속도는 감소함을 보였으며, 초음파 전파특성의 측정을 통해 열가소성 플라스틱 재료의 정량적 열화평가 및 유리전이온도($T_g$) 영역의 정성적 추정이 가능하였다.
정상초음파장이 개재하는 메탄/공기 예혼합화염의 전파특성에 대한 당량비의 영향을 실험적 연구결과로 제시한다. 화염구조 가시화는 슐리렌 기법을 이용하였으며, 이미지 후처리를 통해 화염 전파 거동을 면밀히 관찰하였다. 정상초음파에 의한 화염 구조 변화가 연소반응을 촉진시켜 화염 전파속도를 증가시키는 것을 알 수 있었으며, 당량비가 증가할수록 정상초음파에 의한 화염전파속도의 증분은 감소하게 되고, 속도변화가 미미한 당량비 구간이 존재한다는 사실을 확인할 수 있었다.
선박이나 심해저 해양플랜트와 같이 가혹한 해양환경에서 사용되는 강구조물에서 부식피로는 설계수명과 관련하여 해결을 요하는 중요한 문제이다. 본 연구에서는 전기방식중 과도한 전기방식이 부식피로균열 전파거동에 미치는 영향을 고찰하기 위하여 근래 사용이 확대되고 있는 고장력 TMCP에 대하여 합성해수중 -950mV vs. SCE의 과방식 인가전압 환경에서 부식피로균열 전파시험을 실시하고 da/dN-${\Delta}K$ 선도를 구하였다. 이 선도에서 저 ${\Delta}K$ 영역에서는 해수중 전파속도보다 빠른 균열전파속도를 나타내었으나, 고 ${\Delta}K$영역으로 갈수록 해수중 보다 늦은 균열전파속도를 나타내었다. 부식피로균열 전파속도에 영향을 미치는 인자로서 가속요인과 감속요인으로 나누고 각각 수소기체와 석회질생성물의 역할에 대하여 고찰하였다.
우리나라에서 개미가 종자를 분산시키는 반기생 한해살이풀 며느리밥풀속 식물종의 서식지, 전파체 특성과 관련 개미를 밝히고자, 2012년 5월부터 2015년 11월까지 며느리밥풀속 3종의 서식지 특성, 열매 수집, 전파체 특성 및 급여시험을 실시하였다. 며느리밥풀속 서식지는 약산성의 토양층이 비교적 얕은 남향사면 수관층이 열린 숲 가장자리였다. 공통적으로 출현한 식물종은 신갈나무를 포함한 4수종과 대사초를 포함한 4종의 초본식물이었다. 이들 식물종들이 며느리밥풀속의 숙주식물일 가능성이 높다고 사료된다. 며느리밥풀속 전파체의 모양은 타원형의 종자 한 쪽에 백색의 지방체가 모자처럼 붙어있는 형태였다. 전파체 중량은 새며느리밥풀이 10.6mg으로 가장 무거웠고, 알며느리밥풀이 8.0mg, 꽃며느리밥풀 7.2mg의 순으로 나타났다. 지방체 중량은 알며느리밥풀이 1.2mg으로 가장 무거웠고, 새며느리밥풀 1.0mg의 순이였으며, 꽃며느리밥풀이 0.8mg으로 가장 가벼웠다. 며느리밥풀속 서식지에서 전파체를 활발히 물어가는 개미는 두마디개미아과(Myrmicinae)에 속하는 3속 4종의 몸집이 작은 개미들로 코토쿠뿔개미, 항아리뿔개미, 가시방패개미와 일본장다리개미로 확인되었다. 반기생 한해살이풀이며 개미가 종자를 산포하는 며느리밥풀속 식물체들은 개체의 생육상태에 따라서 변이가 크며, 환경조건의 변화에 민감하므로 많은 연구가 필요하다고 사료된다.
이 연구에서는 고압 호스에서의 파속 데이터에 기초한 새로운 맥동류 해석법을 제안한다. 이어서, 저자가 제안한 고압 호스에서의 파속 측정법인 "3개 압력 변환기를 갖는 폐쇄 출구 도관법"을 사용하여 자동차 동력 조향 장치용 레조네이터 호스 각 부품에서의 파속 데이터를 계측해둔다. 최종적으로 몇 개의 연구 대상 레조네이터 호스에 대한 압력 맥동 감쇠 특성 실험 및 시뮬레이션을 수행한다. 그 결과로부터, 제안한 압력 맥동 전파 특성 해석법의 타당성을 검증한다.
본 연구에서는 최근 차량용 대체연료로서 주목받고 있는 천연가스의 연소특성을 규명하기 위해 밀폐된 정적연소실을 이용, 당량비, 초기압력 및 점화위치 변화에 따른 연소실험을 행하였으며, 그 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 메탄-공기 예혼합기의 화염전파과정은 이론혼합기 부근에서 구면형으로 진행되는데 반해, 과농 또는 과박 혼합기 그리고 점화위치가 연소실 벽면에 가까울수록 타원형으로 진행되며, 초기압력이 증가함에 따라 화염전파는 느려진다. 화염전파속도와 연소 속도는 초기압력이 낮고 점화위치가 연소실 중심에 가까울수록 빠르며, 당량비 1.0∼1.1 사이에서 최대치를 보인다.
작은 직경의 외부 전극 형광램프와 냉음극 형광램프는 LCD-TV의 광원으로 사용하고 있다. 교류 전압으로 구동되는 외부전극 형광램프와 교류 및 직류 전압으로 구동되는 냉음극 형광램프에서 광 방출 신호를 관측하였다. 이러한 빛은 양광주의 고전압부에서 접지부로 $10^5-10^6\;m/s$의 속도로 전파한다. 램프에서 방출된 광이 양광주를 따라 전파하는 현상은 일반 형광등과 네온싸인관에서도 동일하게 관측된다. 이러한 빛의 전파 현상은 지난 70년의 형광 램프 역사상 처음 관측되었다. 양광주 영역의 플라즈마는 높은 전압과 수 십 kHz가 인가되는 전극부에서 발생한 고밀도 플라즈마의 확산으로 생성된다. 고전압이 인가된 전극부에서 발생한 고밀도의 플라즈마는 인가되어지는 구동 주파수에 해당하는 섭동으로 작용하여 플라즈마 파동으로 양광주 영역으로 전파된다. 이러한 플라즈마 파동은 고밀도 전극부에서 저밀도 양광주 영역으로 플라즈마 밀도의 차이에 의하여 된다. 이때 파동의 전파 속도는 관 전류에 따라 달라진다. 타운젠트 방전 이전의 저 전류일 때는 ${\sim}10^5\;m/s$이며, 타운젠트 방전 이후 글로우 방전에서의 전파 속도는 ${\sim}10^6\;m/s$로 증가한다. 또한 타운젠트 방전 이전의 저 전류에서는 파동이 감쇠하는 경향을 보이며, 고 전류에서의 파동의 감쇠는 매우 작다. 관측된 광신호의 결과로부터 전파되는 파동의 원인은 플라즈마 확산에 의한 밀도의 차이에 의한 것으로 해석된다. 즉, 수 십 kHz의 구동 주파수를 갖는 플라즈마 파동이 양광주의 플라즈마 밀도 구배에 의하여 전파된다. 이러한 파동은 높은 전압이 인가되는 전극부에서 낮은 전압부로 향하는 조류의 흐름과 같이 나타난다.
충격파와 같은 moving load가 특별한 속도로 관 안을 전파한다. 이 관 안을 전파하는 moving load 속도는 flexural wave의 활성화의 정도와 큰 변형을 일으키는 공진이 발생할 가능성을 결정한다. 본 연구에서, 우리는 moving load가 관안을 통과하고 있을 때의 변위의 특별해와 공진현상이 일어날 조건을 보일 것이다. 또한 이 이론적 결과를 hydrocode를 이용하여 얻은 수치해석 결과와 비교하여 정당성을 보일 것이다. 이와 같은 결과를 바탕으로 본 연구는 원자력 발전소나 탄화수소 계열의 연료를 사용하는 산업분야에서 공진현상에 의한 대형 사고를 예방하는 목적을 가지고 있다.
본 연구에서는 제방붕괴에 의한 제내지 홍수파 거동 해석의 일환으로 제방붕괴시 제방의 붕괴깊이에 따른 제내지에서의 홍수파의 거동 양상을 수리실험을 통하여 고찰하였다. 다양한 제방붕괴폭과 초기하도수위 및 제방붕괴고 조건에 대해 범람홍수파의 전파속도와 제내지에서의 최대수심의 변화를 실험을 통하여 관찰하였다. 범람홍수파 선단(wave-front)의 이동속도는 동일한 하도수위조건에서는 붕괴고가 높을수록 감소하는 것으로 나타나 제방붕괴시 월류수심 $H_w$가 범람홍수파 전파속도에 영향을 준다는 것을 알 수 있었다. 모든 실험조건에서 최대수심은 일정한 경향을 띠고 있음을 알 수 있었다. 제방인근 지점에서 최대수심이 가장 크게 나타났고, 붕괴부로부터 일정 지점이 지나면 수위가 급격히 감소하여 거리에 관계없이 일정한 최대수심을 유지하는 것을 알 수 있었다. 동일 수위조건이라면 제방붕괴고가 낮을수록 제내지로 유입되는 유량이 증가하여 초기에 제방붕괴부 주위에서 수심이 높아지는 것으로 분석할 수 있다. 실험결과를 이용하여 범람홍수파의 전파속도와 최대수심을 산정하는 식을 무차원변수를 이용하여 제시하였다.
전파형 역산은 석유가스 탐사를 위한 탄성파 자료처리 분야에서 지층의 속도 모델을 추정하는데 사용되는 역산 기법이다. 최근 탄성파 자료처리에 딥러닝 기술의 활용이 급격하게 증가하고 있는데, 전파형 역산 기술도 마찬가지로 다양한 연구가 이루어지고 있다. 초기에는 머신러닝 기술을 활용한 자료처리 기법이 전파형 역산을 위한 입력자료의 전처리 목적으로 활용되는 수준이었으나, 딥러닝 기술을 통해 전파형 역산을 직접적으로 구현하는 연구가 등장하기 시작하였다. 딥러닝 기술을 활용한 전파형 역산은 순수 데이터 기반 접근법, 물리 기반 신경망 활용법, 인코더-디코더 구조 활용법, 신경망 재매개변수화를 이용한 구현법, 물리정보 기반 신경망 기법 등으로 구분할 수 있다. 이 논문에서는 딥러닝 기반 전파형 역산 기법을 발전 과정 순서로 체계화하여 각각의 접근법에 대한 이론과 특징을 설명하였다. 전파형 역산 기술에 딥러닝 기법을 도입한 초기에는 데이터 과학의 기본 원리에 충실하게 대량의 학습자료를 준비하고 순수 데이터 기반 예측 모델을 적용하여 속도 모델을 역산하는 연구로 시작하였다. 최근 연구 동향은 탄성파 자료의 잔차나 파동방정식 자체의 물리정보를 심층 신경망에 활용하여 순수 데이터 기반 접근법의 단점을 보완해 나가는 방향으로 진행되고 있다. 이러한 발전으로 대량의 학습자료가 필요하지 않고, 전파형 역산의 태생적 한계점인 주기 놓침 현상을 완화하며 계산 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 딥러닝 기반 전파형 역산 기술이 등장하고 있다. 딥러닝 기술의 도입으로 전파형 역산 기술은 탄성파 자료처리 분야에서 가치가 더 높아질 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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