본 연구에서는 개발된 중공단면 복합소재 교량 바닥판에 대해 피로거동을 평가하기 위하여 거더 지지부에서의 압축피로 시험과 2.8m 길이의 휨시험체 모델에 대한 휨피로시험을 수행하였다. 피로하중은 도로교설계기준의 제시된 DB24 트럭 후륜 축하중에 대해 200만회까지 반복 재하하였으며, 압축피로시험의 경우에는 복합소재 바닥판 부재와 바닥판 튜브간의 연결부에 대한 피로성능을, 휨피로시험의 경우에는 복합소재 바닥판 및 주형연결부에 대한 피로성능을 분석하였다.
본 연구에서는 토크로드의 여러가지 성능시험이 하능한 시험기의 설계와 개발 에 관하여 논하려 한다. 토크 로드의 정적 성능은, 반경방향 스프링 특성시험 및 비 틀림 방향 스프링 특성시험 그리고 회전토크 특성시험 등을 통하여 평가된다. 그러 나, 이들 세가지 성능시험을 위한 시험기를 각각 개발할 경우 소요비용이 과다해진다. 따라서, 한정된 예산과 시험기 개발후 시험평가 공정의 간소화 등을 고려하여, 본 시 험기는 3대의 시험기로써 하여야 할 기능을 한대의 시험기로써 할수 있도록 개발하였 다. 시험기 개발에 따른 기술적인 고찰과, 본 시험기로 정하중에서의 토크 로드 부 품의 성능시험을 수행하고 서어보 유압식 구조물 피로 시험기를 사용하여 동 부품의 피로 내구성 시험을 실시하고, 고무의 조성변화, 접착성 개선 등을 통해 내구성을 향 상시킴으로 국산화 개발을 가능케 한 기술적 내용들을 살펴 보고자 한다.
개인의 정신적 피로는 인지능력 및 업무 수행능력을 감소시킬 뿐만 아니라 일상에서 발생하는 크고 작은 사고의 주요 요인이 된다. 본 논문에서는 EEG 기반의 정신적 피로 판별을 위한 CNN 모델을 제안하였다. 이를 위해 안정 상태와 작업 상태에서의 뇌파를 수집하여 제안한 CNN 모델에 적용한 후 모델 성능을 분석하였다. 실험에 참여한 피험자들은 모두 대학교에 재학 중인 오른손잡이 남학생들이며 평균 나이는 25.5세이다. 각 상태에서의 측정된 뇌파에 대해 스펙트럼분석을 수행하였으며, CNN 모델의 입력데이터로써 원시 EEG 신호, 절대파워, 상대파워를 사용하여 CNN모델의 성능을 비교 분석하였다. 그 결과, 알파대역 후두엽 위치의 상대파워가 가장 좋은 성능을 나타내었다. 모델정확도는 훈련데이터 85.6%, 검증데이터 78.5%, 시험데이터 95.7%이다. 제안한 모델은 정신적 피로 판별을 위한 자동화시스템 개발에 적용될 수 있다.
국내 승용차용 삼원촉매담체의 경우 배기가스 변환 효율이나 압력 강하 등은 엔진 효율 측면에서 만족되고 있지만 열적 내구성은 요구 내구 수명을 만족시키지 못하여 차량정비현장에서 상당한 파손사고가 발견되고 있다. 본 논문에서는 이러한 현상의 원인을 밝히기 위하여 국내 승용차용 삼원촉매담체에서 발생되는 열응력을 온도측정자료와 단순한 열응력 모델을 이용하여 구하였으며 열피로 성능은 확정론적 강도가 아닌 확률과 크기 및 피로 인자를 고려한 확률론적 설계 강도로 평가함으로서 확정론적 설계 강도에 의한 열피로 성능 평가 방법을 극복하였다.
본 연구는 하부 절곡강판과 T형강을 D16mm 스터드 전단연결재를 이용하여 콘크리트와 일체화시킨 교량용 강합성 바닥판의 피로 거동 및 피로성능을 평가하기 위한 것이다. 제안된 강합성 바닥판의 피로성능 평가를 위하여 총 8본의 시험체가 제작되었으며, 각각의 시험체에 3 종류의 일정진폭을 가진 피로하중이 재하되었다. 피로실험결과, 피로균열은 강합성 바닥판 하부 절곡강판의 절곡점에서 발생하여 상부 T형강으로 진전되는 것으로 나타났으며, 피로하중에 따라 시험체의 변위 및 변형률이 증가하고 피로균열발생 후 변위와 변형률이 급격히 변화하였다. 제안된 강합성 바닥판의 피로강도는 도로교설계기준 및 도로교설계기준 피로상세 범주의 자료가 된 NCHRP 102와 NCHRP 147 보고서의 피로실험결 과와 비교하여 평가한 결과 대상 강합성 바닥판은 피로상세 범주 C에 해당하는 것으로 평가되었다.
본 연구에서는 철근과 같은 기계적 맞물림 현상을 활용하기 위하여 이형리브가 형성되어 있는 GFRP 보강근을 제작하여 철근대체 재료로 사용하기 위해 FRP 보강근의 부착성능을 규명하고자 한다. 하지만 지금까지 많은 기존 연구자들이 부착성능에 대한 실험으로 단순 1방향(수직, 수평)인장실험으로 철근과 콘크리트 또는 FRP 보강근과 콘크리트사이의 부착특성을 고찰하여 두 재료 사이의 부착-슬립에 관한 제안식을 도출해왔다. 국내에서는 아직까지 GFRP 보강근의 부착에 대한 관심이 증대대고 있는 실정이지만 피로부착에 관한연구는 미흡한 편이이어서 GFRP 보강근의 피로 연구가 필요로 하다. 본 연구에서는 BRITISH STANDARD에서 규정하고 있는 방법에 의하여 휨 부착 시험체를 제작하여 정적 휨 부착실험 최대파괴하중의 70% ~ 90%의 하중으로 반복하중재하 후 정적실험을 통하여 GFRP로 보강된 콘크리트 피로부착 성능을 검증하였다.
최근 P2P (Peer-to-Peer) 시스템은 인터넷의 사용량 증가와 네트워크 속도의 증가, 개인 PC 의 성능 향상과 같은 외부적인 요인과 기존의 클라이언트 서버와 비교해 보다 효율적으로 다양한 자원을 공유할 수 있다는 내부적인 장점으로 인해 관심이 증가되고 있다. 초기 P2p 시스템은 냅스터와 같은 중앙 집중형 기반에서 JXTA 와 같은 순수 모델로 변화 되었으며, 최근 두 가지의 장점을 결합한 수퍼 피어 기반의 계층형 시스템이 연구되고 있다. 본 논문에서는 피어를 수퍼 피어와 일반 피어로 분류하는 2 계층 P2P 시스템에 대해 연구하였다. 제안한 시스템은 일반 피어가 동적인 성능과 유사도를 기반으로 최적의 수퍼 피어를 선택하도록 한다. 일반 피어는 가장 적합한 수퍼 피어를 선택함으로서 보다 효율적으로 쿼리를 처리할 수 있으며 일반 피어가 요구하는 서비스와 유사한 서비스를 제공함으로써 일반 피어의 만족도를 향상 시킬 수 있다.
심리학에서 사람의 심리 상태를 알아보기 위해 사용되는 검사 방법 중, 집-나무-사람 검사(HTP Test)는 피실험자가 그린 집, 나무, 사람을 포함하는 그림을 사용하여 피실험자의 심리를 분석하는 투영 검사법이다. 본 논문에서는 딥러닝 모델을 이용해 HTP Test 에 사용되는 그림을 분석하는 시스템을 제안하며, 성능 평가를 통해 심리학에서의 딥러닝 모델 적용 가능성을 확인한다. 또한 그림 데이터 분석에 적합한 사전 훈련 모델을 개발하기 위해, ImageNet 과 스케치 데이터셋으로 사전 훈련하여 성능을 비교한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 크게 감정 분석을 위한 이미지 객체 추출부, 추출된 객체로 피실험자의 감정을 분류하는 감정 분류부로 구성되어 있다. 객체 추출과 이미지 분류 모두 CNN(Convolution Neural Network) 기반의 딥러닝 모델을 사용하며, 이미지 분류 모델은 서로 다른 데이터셋으로 모델을 사전 훈련한 후, 훈련 데이터셋으로 전이 학습하여 모델의 성능을 비교한다. 그림 심리 분석을 위한 HTP test 스케치 데이터셋은, HTP Test 와 동일하게 피실험자가 3 개 클래스의 집, 나무, 사람의 그림을 그려 자체 수집하였다.
프리캐스트 바닥판 공법은 바닥판간 이음부가 존재하며, 이음부의 연결성능에 따라 전체 교량 구조물의 성능이 좌우되므로 이음부의 연결성능 확보가 중요한 요소이다. 특히, 교량바닥판은 차량하중과 같은 반복하중을 받는 구조물이므로 피로하중에 대한 이음부의 거동 및 성능평가가 이루어져야 한다. 본 연구에서는 비대칭 요철형 루프이음을 적용한 2거더 연속합성형 교량을 제작하여 정적 및 200만회 반복하중의 피로실험을 통해 프리캐스트 바닥판의 구조적 거동 및 균열양상을 검토하였다. 실험결과, 제안된 프리캐스트 바닥판 연결시스템은 균열 폭, 누수, 인장철근의 응력 등 충분한 피로성능 및 파괴강도를 확보하는 것으로 나타났으며, 프리캐스트 바닥판 이음부에 효과적으로 적용 가능할 것으로 판단된다.
본 연구는 국산 CFRP 긴장재 및 정착구의 피로거동을 파악하기 위해 반복하중을 재하하여 피로시험을 수행하였다. 압착형 및 부착형 정착구는 피로성능을 만족하였고, 부착형 정착구를 사용하여 CFRP 긴장재의 피로거동을 수행한 결과, 100만, 200만 피로강도는 각각 992, 871MPa로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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