• 제목/요약/키워드: 3D-SPACE

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산업용 폭약을 이용한 폭발용접, 폭발성형과 충격분말고화에 관한 실험 및 수치해석적 연구 (Experimental and Numerical Studies on Application of Industrial Explosives to Explosive Welding, Explosive Forming, Shock Powder Consolidation)

  • 김영국;강성승;조상호
    • 터널과지하공간
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    • 제22권1호
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    • pp.69-76
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    • 2012
  • 본 논문은 폭약의 폭발현상을 이용한 폭발용접, 폭발성형과 충격분말고화기술의 기본적 원리와 실험방법, 실험결과에 대하여 기술한다. 타이타늄(Ti)과 스테인레스 강(Stainless steel, SUS 304) 판재의 폭발용접 실험결과, 두 재료 접촉면의 단면에서는 연속적인 젯(jet)모양의 파형이 관찰되었고, 두 금속판재의 설치 경사각도가 $15{\sim}20^{\circ}$ 이고 접착속도가 2,100~2,800 m/s인 경우에 최적의 접합조건을 보였다. 알루미늄(Al) 판재를 이용한 폭발성형 실험과 전형적인 가압성형 실험 결과를 비교분석하여, 폭발성형의 경우가 큰 곡률변형을 보여 가공성이 우수한 것으로 확인되었다. 끝으로 금속과 세라믹의 혼합분말($Fe_{11.2}La_2O_3Co_{0.7}Si_{1.1}$)에 대한 충격고화 실험법을 제안하고 실험을 수행한 결과, 고화체의 표면과 내부에 균열이 확인되지 않았으며 세라믹입자와 금속입자들의 강한 미세조직 결합이 형성되었다. 또한 충격분말고화실험에서 발생되는 폭약의 폭발에 의한 폭굉파와 수중 충격파의 전파 및 간섭현상을 분석하기 위하여 LS-Dyna 3D를 이용한 동적해석을 수행하였다. 그 결과, 물용기 내 벽면에서 반사된 수중충격파가 중앙부에서 중첩되어 폭약의 폭발압력보다 높은 20 GPa의 수중 충격압을 보여, 물용기 내부형상의 중요성을 입증하였다.

위탁급식전문업체 사업체 급식소의 음식 맛 및 메뉴 관련 세부 개선 속성의 규명을 위한 탐색적 사례연구 (Exploratory Case Study for Identifying Detail Attributes on the Food Taste & the Menu in Office Foodservice of Contract Foodservice Management Company)

  • 박옥진;박문경;양일선;이민준
    • 대한영양사협회학술지
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    • 제10권4호
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    • pp.467-475
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    • 2004
  • The purposes of this exploratory study were to a) verify the first image remember percentage about foodservice and the desire to eat, b) identify detail attributes on the 'food taste' and 'menu variety', the most important problem of the foodservice, c) decide the ranking for improvement of the identified detail attributes, and d) applicate from customer feedback to foodservice operation in the B&I(business & industry) foodservice. For the more reliable result, customer opinion was collected by qualitative research methodology, such as open-ended questionnaire and in-depth interview. The result was followed as : the firstly, the operation circumstance was total 6,700 meal number a day through in-depth interview and 3 types of meal was served. The secondly, the average usage a week was the 7.4 times(B foodservice(B1F)) and the 1.8 times(A foodservice(3F)), respectively. Using reasons of foodservice were 'broad extent', 'menu type', 'shifting convenience' and etc on B foodservice(B1F) and 'menu type', 'clean space' and etc on A foodservice(3F), but the disadvantages of both foodservice were 'complication on peak time', 'the decline of food taste', and 'the absence of menu variety'. 'The decline of food taste' and 'the absence of menu variety' were pointed out the problem asked immediate improvement. The thirdly, it was examined that the first remember about foodservice were 'menu type' and 'foodservice environment' on A foodservice(3F) and 'foodservice environment(atmosphere)' on B foodservice(B1F). The last result, the detail attributes about food taste were ranked respectively 'a salt taste', 'balance of 5 taste at a meal', 'taste of food characteristic' and the unsatisfaction attributes about menu variety were ranked respectively 'serving frequently a same menu', 'the absence of various taste', 'using frequently a same cooking preparation'.

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대형 주물공정 용접작업장의 건강 위해인자 및 환기 개선 (Health Risk Factors and Ventilation Improvements in Welding Operation at Large-sized Casting Process)

  • 정종현;정유진;이상만;이정희;손병현;임현술
    • 청정기술
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    • 제20권2호
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    • pp.171-178
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    • 2014
  • 이 연구에서는 대형 주물공정 용접작업장 근로자들의 건강보호 및 작업환경 개선을 위해 위해인자 조사 및 분석작업을 수행하였다. 또한, 대상 작업장의 작업환경을 개선하기 위해 측정 및 전산유체해석 모델링을 수행한 후 효과적인 환기방법을 제안하였다. 대형 주물공정 용접작업장 근로자들의 건강 위해인자를 조사한 결과, A사는 산화철분진, B사와 C사는 용접흄, D사는 용접 흄과 산화철분진이 주오염원인 것으로 확인되었다. 작업자 호흡영역에서의 흄 농도는 $0.05{\sim}4.37mg/m^3$이었고, 용접작업장 공기 중 흄 농도는 $0.13{\sim}7.54mg/m^3$이었다. 또한, 용접작업 시 최적의 환기방법을 제안하기 위해 측정 및 전산유체해석 모사를 수행한 결과, 배기공정의 경우에는 배기 덕트를 용접점에 근접시켜 국소배기를 실시하는 것이 효과적인 것으로 나타났다. 급기공정의 경우에는 개구부 끝 부분에서 급기를 하며 급기용 팬은 작업 공간 외부에 설치하는 것이 효과적일 것으로 나타났다. 향후 대형 주물공정 용접작업장의 터널형 반밀폐 공간에 대한 환기방법을 표준화한다면 주물산업 및 조선업 등에 종사하는 용접 근로자들의 건강보호 및 작업환경 개선에 매우 효과적일 것으로 판단된다.

고연색 백색 광원용 BaSi2O2N2:Eu 형광체의 광학·구조 특성 분석 (Optical and Structural Analysis of BaSi2O2N2:Eu Green Phosphor for High-Color-Rendering Lighting)

  • 이성훈;강태욱;강현우;정용석;김종수;허훈
    • 한국재료학회지
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    • 제29권7호
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    • pp.437-442
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    • 2019
  • Green $BaSi_2O_2N_2:0.02Eu^{2+}$ phosphor is synthesized through a two-step solid state reaction method. The first firing is for crystallization, and the second firing is for reduction of $Eu^{3+}$ into $Eu^{2+}$ and growth of crystal grains. By thermal analysis, the three-time endothermic reaction is confirmed: pyrolysis reaction of $BaCO_3$ at $900^{\circ}C$ and phase transitions at $1,300^{\circ}C$ and $1,400^{\circ}C$. By structural analysis, it is confirmed that single phase [$BaSi_2O_2N_2$] is obtained with Cmcm space group of orthorhombic structure. After the first firing the morphology is rod-like type and, after the second firing, the morphology becomes round. Our phosphor shows a green emission with a peak position of 495 nm and a peak width of 32 nm due to the $4f^65d^1{\rightarrow}4f^7$ transition of $Eu^{2+}$ ion. An LED package (chip size $5.6{\times}3.0mm$) is fabricated with a mixture of our green $BaSi_2O_2N_2$, and yellow $Y_3Al_5O_{12}$ and red $Sr_2Si_5N_8$ phosphors. The color rendering index (90) is higher than that of the mixture without our green phosphor (82), which indicates that this is an excellent green candidate for white LEDs with a deluxe color rendering index.

딥러닝을 이용한 화강암 X-ray CT 영상에서의 균열 검출에 관한 연구 (Pixel-level Crack Detection in X-ray Computed Tomography Image of Granite using Deep Learning)

  • 현석환;이준성;전성환;김예진;김광염;윤태섭
    • 터널과지하공간
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    • 제29권3호
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    • pp.184-196
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    • 2019
  • 본 연구에서는 화강암 시편에서 수압 파쇄법에 의해 생성된 미세균열의 3차원 형상을 X-ray CT 영상과 딥러닝을 이용하여 추출하였다. 실험으로 생성된 미세균열은 X-ray CT 영상 상에서 일반적인 영상처리방법으로는 추출하기 매우 어렵고 육안으로만 관찰이 가능한 형태를 지닌다. 하지만 본 연구에서 제안한 합성곱 신경망(Convolutional neural network) 기반 인코더-디코더(Encoder-Decoder) 구조의 딥러닝 모델을 통해 미세균열을 정량적으로 추출할 수 있었다. 특히 픽셀 단위의 미세균열 추출을 위해 인코딩 과정에서 소실되는 정보를 디코딩 과정으로 직접 전달하는 디코더 모델을 제안하였다. 또한, 딥러닝 기반 신경망 학습에 필요한 데이터의 수를 증가시키기 위해 이미지의 분할(Division), 회전(Rotation), 그리고 반전(Flipping) 등으로 데이터를 생성하는 영상 증대 방법을 적용하였으며 이때 최적의 조합을 확인하였다. 최적의 영상 학습 데이터 증대 방법을 적용하였을 때 검증 데이터뿐만 아니라 테스트 데이터에서의 성능 향상을 확인하였다. 학습 데이터의 원본 개수가 딥러닝 기반 신경망의 균열 추출 성능에 미치는 영향을 확인하고 딥러닝 기술을 사용하여 성공적으로 미세균열을 추출하였다.

타이어 마모성능 차이에 의한 타이어 마모입자 생성에 관한 기초 연구 (A Basic Study on the Generation of Tire & Road Wear Particles by Differences in Tire Wear Performance)

  • 강태우;김혁중
    • 한국건설순환자원학회논문집
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    • 제9권4호
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    • pp.561-568
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    • 2021
  • 본 연구에서는 타이어 마모성능에 따른 타이어 마모입자 생성량 및 도로변 미세먼지 물질로써 타이어 소재와 도로 포장체 구성 성분의 정량화 분석을 위한 기초적 연구를 수행하였다. 이에, 타이어 트레드 부위 고무의 가황제/가황촉진제의 사용비를 달리하여 고무배합물을 제조하였다. 제조된 고무배합물의 물성 평가 결과 가황제/가황촉진제의 사용비가 증가할수록 가교밀도는 감소하여 마모성능이 불리한 조건임을 확인하였다. 밀폐된 실내 마모시험기에서도 가교밀도가 감소할수록 타이어 마모입자 생성량은 증가하였고, 손실량 100% 대비 84~86%의 타이어 마모입자를 포집할 수 있었다. 타이어 마모입자 중, 96.4~97.7% 분산, 2.3~3.6% 비산되는 것으로 평가되었다. 포집된 타이어 마모입자의 화학분석 결과, 타이어의 마모성능에 따라 타이어 마모입자 내 타이어와 도로 구성 성분 비율(63 : 37 → 75 : 25)이 변화됨을 확인 할 수 있었다. 본 연구에서는 타이어 마모성능에 따라 타이어 마모입자 발생에 대한 영향성을 관찰하기 위하여 실제 도로 현장의 조건 대비 가혹한 실내 마모환경으로부터 실험을 수행하였다. 이에 타이어 마모입자 발생이 도로 포장체 성분보다 더 높은 함량으로 분석되었다. 추후 실제 도로 환경에서 완제품 타이어와 실제 차량을 이용하여 자동차 도로변 미세먼지 저감을 위한 실증화 연구 방법을 도출할 계획이다.

중국 대형정경체험극 '우견평요'의 성공요인 분석 (Success Factors Analysis of Chinese Large Scenario Experience Drama:'You Jian Ping-yao')

  • 왕이룬;장혜원
    • 지역과문화
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    • 제8권3호
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    • pp.27-48
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    • 2021
  • 近年来, 中国的旅游演艺进行了一系列新项目的落成, 使旅游演艺产业的票房增加, 经济收入增高, 同时带动了旅游演艺的品牌形成, 而且拥有了一定的良好口碑, 对地域的文化传播, 经济发展都有一定的推动作用, 其中大型情景体验剧就是重点项目之一。大型情景体验剧是一种以模拟真实环境空间设计为空间, 使观众在视觉, 听觉, 嗅觉, 味觉和触觉等多位感官上进行主动式体验, 互动性极强的新戏剧形式。大型情景体验剧根据中国的传统文化, 地域文化, 流传已久的故事进行了改编, 又结合了灯光, 音效, 特效, 3D效果等高科技, 使观众的体验更加真实。《又见平遥》作为中国第一部大型室内情景体验剧, 以新的表现形式和创作手段来体现山西文化的博大精深。以情景体验剧的形式, 使观众更加直观地感受到了"山西人"的"山西情"和"山西德", 推动山西旅游业的发展, 带动山西地区的经济, 逐渐形成了完整的产业链。但也有剧情连接不顺及游客管理不当等局限, 可以通过更多的观众互动及指引完善演出效果。因此可以看出, 大型情景体验剧对地域在传统文化, 价值观的传播上, 旅游产业的发展上, 地域的品牌特色形成以及经济发展上都有很大的推动作用。通过这些, 可以看出大型情景体验剧对实景演出的发展具有创新思维内容, 逐渐形成产业链闭环以及拓宽宣传渠道等启示作用。

누적 가중치 변화의 시각화를 통한 심층 신경망 분석시스템 (Deep Neural Network Analysis System by Visualizing Accumulated Weight Changes)

  • 양태린;박진호
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제29권3호
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    • pp.85-92
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    • 2023
  • 최근 ChatGPT나 자율주행 자동차 등의 인공지능 분야의 급속한 발전으로 인해 인공지능에 대한 관심이 높아졌다. 그러나 아직 인공지능은 학습 과정에서 알 수 없는 요소가 많이 존재하여 모델을 개선하거나 최적화하기 위해서 필요 이상의 시간과 노력을 들여야 하는 경우가 많다. 따라서, 인공지능 모델의 학습 과정에서 가중치 변화를 명확하게 이해하고 해당 변화를 효과적으로 분석할 수 있는 도구 또는 방법론이 절실하게 요구되고 있다. 본 연구에서는 이러한 점을 해결하기 위해 누적 가중치 변화량을 시각화해주는 시스템을 제안한다. 시스템은 학습의 일정한 기간마다 가중치를 구하고 가중치의 변화를 누적시켜서 누적 가중치로 저장하여 3차원 공간상에 나타내게 된다. 이로 인해 보는 이로 하여금 한눈에 레이어의 구조와 현재의 가중치 변화량이 이해되기 쉽게 구성하였다. 이러한 연구를 통해 인공지능 모델의 학습 과정이 어떻게 진행되는지에 대한 이해와 모델의 성능 향상에 도움이 되는 방향으로 하이퍼 파라미터를 변경할 수 있는 지표를 얻게 되는 등 인공지능 학습 과정의 다양한 측면을 탐구할 수 있을 것이다. 이러한 시도를 통해 아직 미지의 영역으로 여겨지는 인공지능 학습 과정의 일부를 보다 효과적으로 탐색하고 인공지능 모델의 발전과 적용에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

Hf 도핑된 BaTiO3 나노입자 기반의 플렉서블 압전 소자 개발 및 특성평가 (Development and Characterization of Hafnium-Doped BaTiO3 Nanoparticle-Based Flexible Piezoelectric Devices)

  • 장학수;박현준;김광현;이경자;지재훈;이동훈;정영화;이민구;백창연;박귀일
    • 센서학회지
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    • 제33권1호
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    • pp.34-39
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    • 2024
  • Energy harvesting technology that converts the wasted energy resources into electrical energy is emerging as a semipermanent power source for self-powered electronics and wireless low-power sensor systems. Among the various energy conversion techniques, flexible piezoelectric energy harvesters (f-PEHs), using materials with piezoelectric effects, have attracted significant interest because they can harvest a small mechanical energy into electrical signals without constraints of time and space in various environments. In this study, we used a flexible piezoelectric composite film fabricated by dispersing BaHfxTi(1-x)O3 (x = 0, 0.01, 0.05, 0.1) piezoelectric powders inside a polymeric matrix to facilitate f-PEHs. The fabricated f-PEH with optimal Hf contents (x = 0.05) generated a maximum output voltage of 0.95 V and current signal of 130 nA with stable electrical/mechanical disabilities under periodically bending deformations. In addition, we demonstrated a cantilever-type f-PEH and investigated its potential as a sensor by characterizing the output performance under mechanical vibrations at various frequencies. This study provides the breakthrough for realizing self-powered energy harvesting and sensing systems by adopting the lead-free piezoelectric composites under vibrational environments.

도로에서 해양 환경까지 이동하는 타이어 마모입자의 농도를 예측하기 위한 실험적 연구 (An Experimental Study to Predict the Concentration of Moving Tire and Road Wear Particles from Road to Ocean Environment)

  • 강태우;지원현
    • 한국건설순환자원학회논문집
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    • 제12권2호
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    • pp.196-205
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    • 2024
  • 본 연구에서는 노면에서 생성된 타이어 마모입자가 강우 강도에 따라 환경 구획별로 이동하는 양을 예측하고자, 도로 노면에서 타이어 마모입자의 샘플 포집과 정량화 분석 연구를 수행했다. 샘플 포집은 3일 평균 강우(0-60 mm/day) 발생 후 도로 노면이 완전히 건조된 2일 후, 도로 노면에 남아있는 타이어 마모입자의 샘플을 포집했다. 포집된 샘플은 크기와 밀도 분리를 통해 타이어 마모입자만을 분리했고, 강우가 없는 날(0 mm/day)의 타이어 마모입자 60.2 g 값을 기준으로 강우 이후 노면에 남아있는 타이어 마모입자의 함량의 차이를 산출하면, 강우 강도에 따라 0-49.4 g의 타이어 마모입자가 환경 구획으로 이동할 수 있는 것으로 확인했다. 또한, 강우 강도가 60 mm/day 일 때 5 mm/day와 비교해 타이어 마모입자의 환경 구획별 이동하는 양이 3.75배 높음을 확인했고, 선행 연구 결과를 활용하여 연간 국내 도로 환경에서 강우에 의해 환경 구획으로 이동 가능한 타이어 마모입자의 총량은 9,592 ton이며, 이 중 288 ton이 해양 미세플라스틱으로 영향을 줄 수 있다는 연구 결과를 도출했다. 단, 본 연구는 한정적 공간과 예측된 결과란 한계가 있으나, 타이어 마모입자의 저감을 위해서 국내 도로 환경과 하수 처리시스템 개선의 필요성을 언급하고자 한다. 향후 본 연구 결과의 검증을 위해 실제 환경 구획에서 샘플 포집과 타이어 마모입자의 농도 분석 연구를 수행할 계획이다.