지하구조물 걸설시 발파에 의한 암반의 굴착공법이 일반적으로 사용된다. 그러나 발파에 의한 암반의 굴착은 잔존암반의 손상과 진동을 유발하는 문제점을 가지고 있다. 현재까지는 이러한 암반의 손상과 진동문제를 해결하기 위해 현장계측을 기초로한 경험적인 방법이 이용되어 왔으나 여러 가지 한계점을 지니고 있는 것이 현실이다. 따라서 수치해석에 의한 터널 발파의 모델링을 이용하면 이러한 한계점을 보완할수 있을 것이다. 본 논문에서는 발파에 의한 발파공 주위 암반의 거동을 유한요소해석을 이용하여 규명하고, 토로터널의 표준발파패턴을 기초로 하여 외과공 발파와 외곽공에 인접한 주변공 발파에 의한 암방의 손상의 손상을 비교하여 발파패턴의 적절성을 평가하고자 하였으며, 이를 근거응 발파에 의한 암반의 손상을 최소하기 위한 발파패턴의 최적화를 도모하였다.
본 연구는 사장교 케이블의 주요 부재로 쓰이는 MS(Multi-strand) 타입 7연선의 손상 패턴과 성능수준과의 관계를 파악하기 위해 시도되었다. 사장교 케이블은 준공후 지속적으로 손상이 발생하며 부식 등이 주요 손상원인이다. 이에 따른 손상에 따라 성능저하가 발생하지만 구조적인 특성상 케이블 내부의 손상 패턴을 점검하기 어려우며, 이에 따른 성능저하 수준을 정량적으로 평가하기 어려운 실정이다. 본 연구에서는 강연선의 손상 패턴과 성능수준과의 관계를 도출하기 위해 실내실험 및 FEA(Finite element analysis) 해석을 통하여 결과를 비교 분석하였다. 그리고 7연선의 손상을 모사하기 위해 기계적 정밀가공으로 인위적인 손상을 인가하여 성능평가를 수행하였다. 분석 결과 강연선의 손상 크기와 관계없이 손상이 발생한 직후 급격한 구조성능 저하가 발생하며, 강연선 성능수준 평가를 위한 변수로 손상량 이외에 손상 형태가 고려돼야 함을 실험적 및 해석적으로 도출하였다. 향후 본 연구에서 구축하고자 하는 손상 패턴 및 손상량에 따른 DB를 구축하여 사장교 케이블의 안전 관리에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
Soft-lithography 기술 중의 하나인 Micro-Contact Printing (${\mu}$-CP) 기술은 패턴이 형성된 mold 위에 고분자 물질을 코팅하고 기판과 접촉시켜, 패턴 된 부분만 기판으로 전사시켜 패턴을 형성하는 방법이다. ${\mu}$-CP 기술은 Imprint 방식과 비교하여 잔여물을 제거하기 위한 ashing 공정이 필요 없으며, 상대적으로 패턴이 전사되기 위한 공정 온도와 압력이 낮은 장점이 있다. 한편, 기존의 Photolithography 기술로 유기기판에 패턴을 형성하는 것은 제한이 있으며, 자외선에 의해 유기기판의 특성이 변화될 수 있다. 또한 패턴 형성 후 고분자 패턴을 제거하는 용매가 기판이 손상 받게 된다. 본 실험에서는 poly (1H,1H,2H,2H-perfluorodecyl methacrylate) polymer (PFDMA) films을 패턴 된 poly (dimethylsiloxane) (PDMS) mold 위에 코팅하고 ${\mu}$-CP 기술을 통해 poly (methylmethacrylate) (PMMA), poly (vinyl pyrrolidone) (PVP)등과 같은 유기기판 위에 고분자 패턴 형성을 하였다. 이때 전사 가능한 온도는 상온이며, 압력은 코팅된 PFDMA films이 기판과 접촉될 수 있는 정도만 필요하다. PFDMA가 상온에서 전사 가능한 이유는 유리전이온도가 상온보다 낮기 때문이다. 또한 접촉각을 측정하여 접착력을 계산하면 PFDMA와 기판과의 접착력이 상대적으로 높기 때문이다. PFDMA는 플루오르계 용매에 제거되기 때문에 유기기판의 손상을 최소화 할 수 있다. ${\mu}$-CP 기술을 이용한 PFDMA의 패턴 형성 방법은 물질의 특성으로 flexible 및 organic device 제작에 응용 될 수 있다.
손상평가를 위해 많은 연구자들에 의해 인공신경망이 이용되어 왔다. 그러나, 인공신경망을 이용한 손상평가에 있어 정확성과 능률성을 제고하기 위해서는 몇가지 문제점이 있다. 기존의 인공신경망 특히 역전파신경망(BPNN)의 경우 신경망 학습을 위해 많은 수의 학습패턴을 필요로 하며, 또한 신경망의 구조와 해의 수렴간에 어떤 확정적인 관계가 존재하지 않는다. 따라서 신경망의 은닉층의 수와 한 은닉층에서의 노드수는 시행착오적으로 결정되게 된다. 이러한 많은 훈련패턴의 준비와 최적의 신경망 구조 결정을 위해서는 많은 시간이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 단점들을 극복하기 위해 확률신경망을 패턴분류기로 사용하였다. 이를 판형철도교의 손상평가에 수치해석적으로 검증하였다. 또한 확률신경망을 이용한 철도판형교 손상평가시 적절한 훈련패턴 선택을 위해 모드형상과 고유진동수를 사용한 경우의 적용성에 대해 검토하였다.
반도체 소자의 미세화와 더불어 세정공정의 중요성이 차지하는 비중이 점점 커지고, 이에 따라 세정 기술 개발에 대한 요구가 증대되고 있다. 기존 세정 기술은 화학약품 위주의 습식 세정 방식으로 표면 손상, 화학 반응, 부산물, 세정 효율 등 여러 가지 어려움이 있다. 따라서 건식세정 방식이 활발하게 도입되고 있으며 대표적인 것이 에어로졸 세정이다. 에어로졸 세정은 기체상의 작동기체를 이용하여 에어로졸을 형성하고 표면 오염물질과 직접 물리적 충돌을 함으로써 세정한다. 하지만 이 또한 생성되는 에어로졸 내 발생 입자로 인해 패턴 손상이 발생하며 이러한 문제점을 극복하기 위하여 본 연구에서는 가스클러스터 장치를 이용한 세정 특성 평가에 관한 연구를 수행하였다. 가스 클러스터란 작동기체의 분자가 수십에서 수백 개 뭉쳐 있는 형태를 뜻하며 이렇게 형성된 클러스터는 수 nm 크기를 형성하게 된다. 그리고 짧은 시간의 응축에 의해 수십 nm 크기까지 성장하게 된다. 에어로졸 세정과 다르게 클러스터가 성장할 환경과 시간을 형성하지 않음으로써 작은 클러스터를 형성하게 되며 이로 인해 패턴 손상을 최소화 하고 상대적으로 높은 효율로 오염입자를 제거하게 된다. 클러스터 세정 장비를 이용한 표면 처리는 충돌에 의한 제거에 기반한다. 따라서 생성 및 가속되는 클러스터로부터 대상으로 전달되는 운동량의 정도가 세정 특성에 영향을 미치며 이는 생성되는 클러스터의 크기에 종속적이다. 생성 클러스터의 크기 분포는 분사 거리, 유량, 분사 각도, 노즐 냉각 온도 등의 변수에 관한 함수이다. 따라서 본 연구에서는 $CO_2$ 클러스터를 이용한 세정 특성을 평가하기 위하여 이러한 변수에 따라서 오염 입자의 종류, 크기에 따른 PRE (particle removal efficiency)를 평가하고 다양한 선폭의 패턴을 이용하여 손상 실험을 수행하였다. 제거 효율에 사용된 입자는 $CeO_2$와 $SiO_2$이며, 각각 30, 50, 100, 300 nm 크기를 정량적으로 오염시킨 쿠폰 웨이퍼를 제조하여 세정 효율을 평가하였다. 정량적 오염에는 SMPS (scanning mobility particle sizer)를 이용한 크기 분류와 정전기적 입자 부착 시스템이 사용되었다. 또한 패턴 붕괴 평가에는 35~180 nm 선폭을 가지는 Poly-Si 패턴을 이용하였다. 실험 결과 클러스터 형성 조건에 따라 상대적으로 낮은 패턴 붕괴에서 95% 이상의 높은 오염입자 제거효율을 전반적으로 보이는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 이론적 계산에 기반하여 세정에 요구되는 클러스터 크기를 가정하고, 이를 통하여 세정에 적용할 경우 높은 기존 세정 방법의 단점을 보완하면서 높은 세정 효율을 가지는 대체 세정 방안으로 이용할 수 있음을 확인하였다.
소수의 진동특성치가 실측된 삼차원 트러스 교량을 대상으로 기존의 손상추정법이 실험되었다. 첫 번째 단계로 진동모드 민감도 해석과 패턴인식기법을 사용하여 초기구조모델(baseline model)이 구성되었고, 다음 단계로 수개의 손상시나리오 수치 예를 초기구조물에 시뮬레이션하고 이를 손상지수와 패턴인식기법을 이용하여 손상위치를 예측하였다. 총 211개 요소에 11개의 부 구조계를 갖는 트러스 구조에 대하여 진동모드가 2개인 경우에 한하여 분석 검토한 결과 손상발견 알고리즘의 적합성이 입증되었다.
본 논문에서는 주기패턴 레이더 흡수 구조(RAS)에 다양한 손상을 모사하기 위한 저속충격시험을 수행하고 파손모드에 따른 전자기파 흡수 성능 특성 변화를 평가하였다. 주기패턴 레이더 흡수 구조는 주기패턴시트(PPS) 및 유리섬유강화플라스틱(GFRP)으로 구성되며 설계 및 제작된 구조는 X-band(8.2-12.4 GHz)에서 효과적으로 전자기파를 흡수하였다. 제작된 레이더 흡수 구조에 다양한 손상을 유도하기 위해 충격에너지에 따른 저속충격시험을 수행하였으며, 육안검사, 비파괴 검사 및 이미지 프로세싱을 이용하여 발생한 손상모드 확인 및 손상영역을 정량화하였다. 충격 전, 후 레이더 흡수 구조의 전자기파 흡수 성능은 자유공간 측정 시스템을 이용하여 평가하였다. 시험결과, 15 J의 낮은 충격에너지로 인해 발생한 크기가 작은 층간분리는 레이더 흡수 구조의 전자기파 흡수성능 변화에 큰 영향을 미치지 않았다. 그러나 충격에너지를 40 J 또는 60 J로 증가시켜 상대적으로 넓은 영역의 섬유파손 또는 관통파손이 발생한 구조에서는 전자기파 흡수 성능이 크게 저하되는 것을 확인하였다.
목적: 축추이하 경추 손상시 발생하는 연속적, 비연속적 연골하골 압박손상의 빈도와 원발부위 손상 패턴에 대해 알아보고자 하였다. 대상과 방법: 축추이하 경추 손상이 있는 환자 47명의 전산화 단층촬영, 자기공명영상, 의무기록을 후향적으로 검토하여 연속적, 비연속적 연골하골 압박손상의 발생유무와 수, 레벨, 손상 부위를 기록하였다. 원발부위 손상 패턴을 알아보기 위하여 손상된 원발부위의 레벨, 수, 손상 형태, 전/후방 추간판인대복합체의 손상유무, 후방인대복합체의 손상유무, 척수 손상유무를 분석하고 손상 기전을 분석하였다. 분석된 원발손상 패턴과 손상기전은 Mann-Whitney U test, Pearson's chi square test, Fisher's exact test의 통계적 기법으로 연골하 압박손상의 발생유무와 연관성을 조사하였다. 결과: 총 18명에게서 (18/47, 38.29%) 연골하 압박손상이 발생했으며 그 중 9명은 원발부위와 인접하여 연속적으로, 다른 9명은 원발부위와 떨어져 비연속적으로 발생하였다. 3번 흉추에 가장 흔하게 발생하였고 (15/47, 31.91%), 세 개의 레벨에 걸쳐있는 경우가 가장 많았다 (6/18, 33.33%). 모든 연골하 압박손상은 척추체의 전상방 부위나 상종판 주변에 발생하였으며 강한 외력의 외상과 연관되었다. 연골하 압박손상의 발생은 원발부위의 손상형태와 후방인대복합체의 손상과 통계학적으로 유의한 연관성을 보였다. 비연속적 연골하 압박손상은 연속적 연골하 압박손상에 비해 비교적 상부 경추에 원발 손상부위가 있고 후방추간판인대 복합체의 손상을 동반하는 경우가 통계학적으로 유의하게 많았다. 그외 분석한 다른 인자들은 통계학적으로 유의한 결과를 보이지 않았다. 결론: 이차성 연골하 압박손상은 흔하며 강한 외력에 의한 굴곡압박성 경추 외상과 관련 있을 것이다.
본 연구에서는 습식 방법으로 진행 되는 BGA 현상 공정에 있어 기존의 수평 장비를 대체하여 수직 장비를 개발하였다. 지그를 이용하여 기판을 수직 방향으로 고정한 후 습식 공정을 진행함으로써 기존 수평 장비의 단점인 롤러와 기판 표면 회로 패턴의 충돌로 인한 회로 패턴 손상 문제를 원천적으로 제거하고자 하였다. 개발된 수직 장비의 공정 특성을 수평 장비와 비교 평가 하기 위하여 유니포미터 측정, 회로 패턴 손상 평가 및 불량 평가의 실험을 수행하였다. 평가 결과 수직 장비의 유니포미티 특성은 수평 장비와 동일한 수준이며 중력 방향의 액흐름에 대한 공정 특성 영향은 미미한 것으로 확인 되었다. 또한, 수평 장비 대비 $3{\sim}4{\mu}m$ 더 미세한 회로 패턴에 대해여 손상 없이 공정을 진행 할 수 있음을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 전산구조 해석 데이터를 기반으로 인공 신경망을 활용하여 헬리데크 구조물에 대한 손상 추정 기법을 제안하였다. 헬리데크를 구성하는 트러스와 서포트 부재들에 대해서 절점을 공유하는 부재들을 70개의 모델로 그룹화 하였으며, 최대 3가지 부재 그룹에 무작위로 손상을 부여하여 총 37,400개의 손상 시나리오를 생성하였다. 이들 각각에 대해서 구조 해석 프로그램을 통해 모드 해석을 수행하였으며, 전체 손상 시나리오를 사용 목적에 따라 학습, 유효성 검사, 그리고 검증 시나리오로 분리하였다. 헬리데크의 손상 및 비손상 상태의 동적 응답 특성에 대한 패턴 인식을 위해 PyTorch 프로그램을 활용하여 3개의 은닉층을 가지는 인공 신경망을 구성하였으며, 이에 대해서 다양한 손상 시나리오를 반복 학습함으로써 손실 함수를 최소로 하는 인공 신경망을 도출하였다. 최종적으로 총 400개의 검증 시나리오에 대해서 인공 신경망이 추정한 손상률과 실제 부여된 손상률을 비교하였으며, 그 결과 본 연구를 통해 얻어진 인공 신경망이 손상 부재의 위치와 손상 정도를 매우 높은 정확도로 예측하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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