TSOP(Thin Small Outline Package)는 가전제품, 자동차, 모바일, 데스크톱 PC등을 위한 저렴한 비용의 패키지로, 리드 프레임을 사용하는 IC패키지이다. TSOP는 BGA와 flip-chip CSP에 비해 우수한 성능은 아니지만, 저렴한 가격 때문에 많은 분야에 널리 사용되고 있습니다. 그러나, TSOP 패키지에서 몰딩공정 할 때 리드프레임의 열적 처짐 현상이 빈번하게 일어나고, 반도체 다이와 패드 사이의 Au 와이어 떨어짐 현상이 이슈가 되고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 리드프레임의 구조를 개선하고 낮은 CTE를 갖는 재료로 대체해야 한다. 본 연구에서는 열적 안정성을 갖도록 리드프레임 구조 개선을 위해 수치해석적 방법으로 진행하였다. TSOP 패키지에서 리드프레임의 열적 처짐은 반도체와 다이 사이의 거리(198 um~366 um)에서 안티-디플렉션의 위치에 따라 시뮬레이션을 진행하였다. 안티-디플렉션으로 TSOP 패키지의 열적 처짐은 확실히 개선되는 것을 확인 했다. 안티-디플렉션의 위치가 inside(198 um)일 때 30.738 um 처짐을 보였다. 이러한 결과는 리드프레임의 열적 팽창을 제한하는데 안티-디플렉션이 기여하고 있기 때문이다. 그러므로 리드프레임 패키지에 안티-디플렉션을 적용하게 되면 낮은 CTE를 갖는 재료로 대체하지 않아도 열적 처짐을 향상시킬 수 있음을 기대할 수 있다.
A three-dimensional panel system, which was offered as a new method for construction in Jordan using relatively high strength modular panels for walls and ceilings, is investigated in this paper. The panel consists of two steel meshes on both sides of an expanded polystyrene core and connected together with a truss wire to provide a 3D system. The top face of the ceiling panel was pored with regular concrete mix, while the bottom face and both faces of the wall panels were cast by shotcreting (dry process). To investigate the structural performance of this system, an extensive experimental testing program for ceiling and wall panels subjected to static and dynamic loadings was conducted. The load-deflection curves were obtained for beam and shear wall elements and wall elements under transverse and axial loads, respectively. Static and dynamic analyses were conducted, and the performance of the proposed structural system was evaluated and compared with a typical three dimensional reinforced concrete frame system for buildings of the same floor areas and number of floors. Compressive strength capacity of a ceiling panel is determined for gravity loads, while flexural capacity is determined under the effect of wind and seismic loading. It was found that, the strength and serviceability requirements could be easily satisfied for buildings constructed using the three-dimensional panel system. The 3D panel system is superior to that of conventional frame system in its dynamic performance, due to its high stiffness to mass ratio.
본 연구는 3차원 도시 모델링을 위해 라이브러리 기반의 texture mapping 기법을 사용하여 건물 모델을 제작하였다. 이 기법은 건물의 종류 및 특성에 따라 라이브러리 형태로 구축되어있는 texture map을 선택, 출력하여 3차원 건물 프레임에 mapping하는 과정으로 이루어진다. 이 기법의 효과적인 적용을 위해 LiDAR 데이터를 이용하여 건물을 자동적으로 분류하였고, LiDAR 데이터와 수치지도를 이용하여 단위 모델 구현을 위한 건물의 3차원 프레임을 제작하였다. 또한 사실감 있는 건물 texture를 구현하기 위해 실제 건물의 지상사진을 이용하여 texture map 라이브러리를 구축하였다.
본 논문에서는 국부좌굴을 고려하는 개선소성힌지해석법을 이용하여 3차원 강뼈대 구조물의 설계기법을 개발하였다. 본 해석은 구조시스템 및 개별부재의 재료적 기하학적 비선형 거동을 고려한다. 더욱이, 종래의 개선소성힌지해석에서 국부좌굴효과에 의한 휨강도 감소 효과를 고려하지 못한 문제를 해결하였다. 강뼈대 구조물의 잔류응력과 휨에 의한 비선형성 및 기하학적 불완전성에 의한 점진적인 소성화효과를 고려하는 효율적인 방법을 기술하였다. 국부좌굴효과를 고려하기 위하여 단면의 폭-두께비로 구성되는 휨강도 감소모델을 사용하였다. 개발된 개선소성힌지해석법은 LRFD 설계방법과 비교함으로서 검증되었다. 예제해석을 통하여 국부좌굴효과는 개선소성힌지해석법에 고려해야 할 중요한 요소임을 나타내었다. 본 해석은 실제 설계에 활용할 수 있는 효율적이고 신뢰성 있는 방법이다.
건설프로젝트 진행 시 골조공사 후 시공상태를 점검하는 업무가 필수적이며, 이에 골조의 수직 및 수평 정확도를 점검하고 결함에 대한 보수작업을 수행한다. 하지만 기존의 업무방식은 점검자의 주관적 판단 및 인적오류의 발생 가능성으로 인한 신뢰성 문제, 수작업으로 인한 인력 및 시간 소모적 문제 등이 존재한다. 이에 본 연구는 상기 문제점을 해결하고, 골조공사 시공상태 점검 및 결과공유 과정의 효율을 높이고자 LiDAR 및 AR 기술의 활용방안을 제안하였다. 본 연구에서는 LiDAR를 통해 골조의 3D Point Cloud 데이터를 취득하여 시공상태 점검에 적용하는 방안과, 점검결과 데이터를 BIM 모델에 입력 후, AR을 통해 시각화하는 방안을 제안하였다. 이는 기존 방식 대비 점검과정의 객관성, 결과공유의 신속성 및 정확도 측면에서 효율적인 방식임을 확인하였으며, 더불어 건설프로젝트 전체의 품질 및 생산성 향상에 기여할수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 인장 시 에너지 하베스팅을 하는 Polyvinylidene Fluoride(PVDF) 리본 하베스터를 신발에 접목한 스마트 슈즈의 에너지 하베스팅 효율을 증가시키기 위한 복합재료 프레임을 설계하였다. 프레임의 하중방향 변형량을 최소화하기 위해 이방성 재료인 탄소 연속 섬유를 사용하여 설계하고 3D 프린터를 이용하여 복잡한 형상을 제작하였다. 보행 시 발생하는 하중에 의한 안창과 중창의 변형량을 계산하기 위해 스프링 요소를 이용하여 안창과 중창을 모델링 하였다. 유한요소 해석을 사용하여 보행 시 스마트 슈즈에 장착된 리본형 하베스터의 인장량을 계산하였다. 예측된 하베스터의 최종 인장 길이 정보는 스마트 슈즈의 에너지 하베스팅 효율 증대에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
지진으로 인한 구조물의 피해가 지속적으로 증가하면서, 구조물의 취약성을 평가하는 일은 지진 대비에 필수적으로 여겨지고 있다. 지진 취약도 곡선은 지진에 대한 구조물의 안전도에 대한 확률 지표로써 널리 이용되고 있으며, 많은 연구자들에 의해 보다 정확하고 효율적인 취약도 곡선 도출을 위한 노력이 계속되고 있다. 하지만 기존의 대부분의 연구에서는 취약도 곡선 도출시 수치해석 시간 절약을 위해 단순화된 2차원 해석모델을 사용해 왔는데, 많은 경우에 있어 2차원 모델은 정확한 구조물의 내진 거동 및 지진 취약성을 평가하기에 적당하지 않을 수 있다. 이에 본 연구에서는 3차원 해석 모델을 사용하여 더욱 정확하면서도 여전히 효과적으로 지진 취약도 곡선을 도출할 수 있는 방법을 제시한다. 이 방법은 신뢰성 해석 소프트웨어인 FERUM과 구조해석 소프트웨어인 ZEUS-NL을 서로 연동시켜 상호 자동적인 데이터 교환이 가능하게 하고, 샘플링 기법이 아닌 FORM 해석 기법을 통해 구조물의 파괴확률을 구한다. 이는 3차원 모델을 사용의 경우에도 효율적으로 구조 신뢰성 해석이 가능하게 해준다. 이를 이용해 RC 프레임 구조물의 3차원 해석 모델을 사용하여 지진 취약성 평가를 수행하였다.
In this study, the effects of crack depth and crack location on the in-plane free vibration of cracked frame structures have been investigated numerically by using the Finite Element Method. For the rectangular cross-section beam, a crack element is developed by using the principles of fracture mechanics. The effects of crack depth and location on the natural frequency of multi-bay and multi-store frame structures are presented in 3D graphs. The comparison between the present work and the results obtained from ANSYS shows a very good agreement.
Earlier investigators have made detailed studies of geometric properties such as integrability, partial integrability, and invariants, such as the fundamental 2-form, of some canonical f-structures, such as f3 ± f = 0, on the frame bundle FM. Our aim is to study metallic structures on the frame bundle: polynomial structures of degree 2 satisfying F2 = pF +qI where p, q are positive integers. We introduce a tensor field Fα, α = 1, 2…, n on FM show that it is a metallic structure. Theorems on Nijenhuis tensor and integrability of metallic structure Fα on FM are also proved. Furthermore, the diagonal lifts gD and the fundamental 2-form Ωα of a metallic structure Fα on FM are established. Moreover, the integrability condition for horizontal lift FαH of a metallic structure Fα on FM is determined as an application. Finally, the golden structure that is a particular case of a metallic structure on FM is discussed as an example.
In this paper, machine learning models were applied to predict the seismic response of steel frame structures. Both geometric and material nonlinearities were considered in the structural analysis, and nonlinear inelastic dynamic analysis was performed. The ground acceleration response of the El Centro earthquake was applied to obtain the displacement of the top floor, which was used as the dataset for the machine learning methods. Learning was performed using two methods: Decision Tree and Random Forest, and their efficiency was demonstrated through application to 2-story and 6-story 3-D steel frame structure examples.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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