• 마이크로전자및패키징학회지
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• 제27권4호
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• pp.55-60
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• 2020

태양광 발전소에 설치된PERC 태양광 모듈 스트링-어레이는 고전압의 전위차로 인해 여전히 potential-induced degradation(PID) 열화 현상이 여전히 보고되고 있다. 이는 태양전지 모듈 커버글라스의 Na+ 이온이 태양전지 봉지재(EVA)를 투과하여 셀 표면으로 전이되고 결함이 많이 분포되어 있는 ARC(SiOx/SiNx) 계면에 양전하가 축적됨으로써 shunt-Resistance(Rsh)가 감소되고 누설전류량이 증가되어 태양전지 출력이 저하되는 현상이다. 본 연구에서는 이를 방지하기 위해 나노임프린트 리소그래피(nano-imprint lithography, NIL) 방식을 이용하여 모스아이(Moth-eye) 나노 구조를 광학 필름 후면에 증착 하였고, 이를 커버글라스와 EVA 사이에 삽입하여 태양광 미니 모듈을 구성하였다. PID 열화 현상을 확인하기 위해 IEC 62804-1 규격에 기반한 셀 단위 PID 열화가속시험을 진행하였고, Light I-V, Dark I-V 분석을 통해 출력(Pmax), 효율(Efficiency), 병렬 저항(shunt resistance)을 확인하였다. 그 결과 기존의 태양전지는 초기 효율 19.76%에서 6.3% 감소하였으나 모스아이 나노 구조 광학 필름(Moth-eye film)이 적용된 태양전지는 0.6% 만 감소하여 PID 열화 현상이 방지되는 것을 확인하였고, 모스아이 나노구조를 통해 투과도가 4% 향상되어 미니 모듈 출력이 2.5% 향상되었다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제38권3호
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• pp.762-770
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• 2021

본 연구의 목적은 신체 전신 운동인 맵시 운동 프로그램을 중년여성들에게 8주간 적용하여 보행 시 수직 지면반력 크기, 발생시간, 압력 중심 요인들에 미치는 영향을 분석하는데 있었다. 본 연구의 피험자로 운동군 13명(연령, 41±4.4 세; 신장, 162.5±5.8 cm; 체중, 57.8±6.7 kg; 신체질량지수, 21.9±2.4 kg/m²), 대조군 12명(연령, 41.1±5.6 세; 신장, 160.9±5.5 cm; 체중, 576.2±8.1 kg; 신체질량 지수, 21.7±2.9 kg/m²) 총 25명이 참여하였다. 운동군은 7영역 23종 77동작의 맵시운동 프로그램을 8주간 주 3회 실시하였다. 보행 시 지면반력 요인들의 검증을 위하여 Two-way repeated measures ANOVA를 실시하였으며, 사후검증은 bonferroni adjustment로 분석하였다(a=.05). 맵시 운동 프로그램의 운동군은 보행 시 FMWA와 FPO 시점까지의 소요 시간, FMWA와 FPO에서 발생한 수직 지면반발력 그리고 AP 방향 COP의 RMS 요인들에서 대조군에 비해 상대적으로 큰 수치를 나타내었다. 그러므로 8주간의 맵시운동 프로그램은 보행을 수행하는 중년여성들의 가속과 감속 운동 기능을 향상시킨 것으로 나타났다.

• 한국표면공학회지
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• 제53권6호
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• pp.271-279
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• 2020

Non-ferrous metals, widely used in the mechanical industry, are difficult to machine, particularly by drilling and tapping. Since non-ferrous metals have a strong tendency to adhere to the cutting tool, the tool life is greatly deteriorated. Diamond-like carbon (DLC) is one of the promising candidates to improve the performance and life of cutting tool due to their low frictional property. In this study, a sacrificial DLC layer is applied on the hard nitride coated drill tool to improve the durability. The DLC coatings are fabricated by controlling the acceleration voltage of the linear ion source in the range of 0.6~1.8 kV. As a result, the optimized hardness(20 GPa) and wear resistance(1.4 x 10-8 ㎣/N·m) were obtained at the 1.4 kV. Then, the optimized DLC coating is applied as an sacrificial layer on the hard nitride coating to evaluate the performance and life of cutting tool. The Vickers hardness of the composite coatings were similar to those of the nitride coatings (AlCrN, AlTiSiN), but the friction coefficients were significantly reduced to 0.13 compared to 0.63 of nitride coatings. The drilling test were performed on S55C plate using a drilling machine at rotation speed of 2,500 rpm and penetration rate of 0.25 m/rev. The result showed that the wear width of the composite coated drills were 200 % lower than those of the AlCrN, AlTiSiN coated drills. In addition, the cutting forces of the composite coated drills were 13 and 15 % lower than that of AlCrN, AlTiSiN coated drills, respectively, as it reduced the aluminum clogging. Finally, the application of the DLC sacrificial layer prevents initial chipping through its low friction property and improves drilling quality with efficient chip removal.

• Composites Research
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• 제35권3호
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• pp.134-138
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• 2022

본 연구에서는 기존 폴리머 콘크리트의 진동 감쇠 효과를 향상시키기 위해 압전 재료 중 하나인 PZT 파우더를 첨가하여 티타늄 파우더/폴리머 콘크리트 복합재료를 제작하였다. 티타늄 파우더는 압전 효과를 이용한 진동특성 변화를 극대화하기 위해 일정한 비율로 유지하였고, PZT 파우더를 첨가하지 않은 시편, PZT 파우더를 2.5 wt%, 5 wt% 첨가한 세 가지 종류의 복합재료 시편을 제작하였으며, 모든 시편에 대해 진동 특성 및 압축 물성 분석을 진행하였다. 그 결과, PZT 파우더 첨가 비율이 높아질수록 티타늄 파우더/폴리머 콘크리트에서 발생한 진동이 전달될 때 압전 효과로 인해 공진주파수에서 전달 함수 Inertance 값이 작아지는 것을 확인하였고, 특히 PZT 파우더 5 wt% 첨가 시편의 경우, 공진주파수에서 Inertance 값은 PZT가 첨가되지 않은 시편에 비해 약 19.3% 감소하는 것으로 나타났다. 시간에 따른 가속도 변화 폭 역시 PZT 파우더가 첨가됨에 따라 크게 감소하는 것으로 나타나 PZT 첨가에 따른 효과를 확인할 수 있었다. 또한, 압축강도 시험을 통해 5 wt%까지의 PZT 첨가에 의한 압축 물성 저하 정도는 미미한 것으로 나타났고, 시편 단면 분석을 통해 파우더가 고르게 분산된 것을 확인하였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제38권12호
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• pp.45-65
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• 2022

본 논문에서는 유한차분해석 프로그램인 FLAC을 이용하여 사질토 지반을 지지하는 지하연속벽을 모델링 하고, 내진해석을 수행하였다. 그리고 수치해석 결과를 동일한 조건에서 수행된 원심모형실험 결과와 비교하여, 흙막이 구조물의 내진해석을 위한 수치 모델링의 적정성을 검증하였다. 전반적으로 벽체에 발생한 모멘트 분포도가 매우 유사하였고, 지하연속벽의 상단과 배면지반에서 산정한 가속도의 최대값이 약 5%이내의 차이를 보이는 것으로 나타났다. 검증된 모델을 활용하여 다양한 지반조건과 굴착조건, 그리고 입력하중 조건에서 동적 수치해석 변수연구를 수행하였다. 지진 중 가시설 벽체와 지보재에 발생한 최대 응력을 굴착 중 발생한 최대 응력과 비교하여, 내진설계가 필요한 흙막이 가시설 조건을 개략적으로 선정하였다. 토사지반을 지지하는 흙막이 벽체는 재현주기 100년의 지진하중에 의해 벽체 모멘트가 최대 17%까지 증가하였고, 특히 느슨한 토사층에 위치한 지보재는 최대 32%까지 축력이 증가하여 구조설계를 위한 내진해석이 필요할 것으로 판단된다.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권4호
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• pp.625-640
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• 2022

Maglev rail joints are vital components serving as connections between the adjacent F-type rail sections in maglev guideway. Damage to maglev rail joints such as bolt looseness may result in rough suspension gap fluctuation, failure of suspension control, and even sudden clash between the electromagnets and F-type rail. The condition monitoring of maglev rail joints is therefore highly desirable to maintain safe operation of maglev. In this connection, an online damage detection approach based on three-dimensional (3D) convolutional neural network (CNN) and time-frequency characterization is developed for simultaneous detection of multiple damage of maglev rail joints in this paper. The training and testing data used for condition evaluation of maglev rail joints consist of two months of acceleration recordings, which were acquired in-situ from different rail joints by an integrated online monitoring system during a maglev train running on a test line. Short-time Fourier transform (STFT) method is applied to transform the raw monitoring data into time-frequency spectrograms (TFS). Three CNN architectures, i.e., small-sized CNN (S-CNN), middle-sized CNN (M-CNN), and large-sized CNN (L-CNN), are configured for trial calculation and the M-CNN model with excellent prediction accuracy and high computational efficiency is finally optioned for multiple damage detection of maglev rail joints. Results show that the rail joints in three different conditions (bolt-looseness-caused rail step, misalignment-caused lateral dislocation, and normal condition) are successfully identified by the proposed approach, even when using data collected from rail joints from which no data were used in the CNN training. The capability of the proposed method is further examined by using the data collected after the loosed bolts have been replaced. In addition, by comparison with the results of CNN using frequency spectrum and traditional neural network using TFS, the proposed TFS-CNN framework is proven more accurate and robust for multiple damage detection of maglev rail joints.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제26권6호
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• pp.167-174
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• 2022

이 연구의 목적은 감쇠능력이 우수한 재료로 구성된 DUS(damping-up system)의 동적특성을 평가하고 일반 행어볼트와의 성능을 비교하는데에 있다. 주요변수는 고무의 종류 및 경도(𝜂_H) 그리고 프리스트레스력(고무의 응력-변형률 관계에서 압축변형률(𝜂_R)로부터 환산된 값)이다. 동적특성은 고유진동수(𝜔_n), 최대 응답가속도(A_m), 증폭계수(𝛼_p), 최대 상대변위(𝚫_m) 및 감쇠비(𝜉_D)로부터 평가되었다. 실험결과 DUS의 A_m, 𝛼_p 및 𝚫_m 는 일반 행어볼트 보다 각각 46.3%, 46.6% 및 62.9% 낮았으며, 𝜉_D는 3.89배 높았다. 특히 DUS의 𝛼_p 는 평균 1.3으로서 KDS 41 17 00의 강성요소에서 제시하는 값과 비슷한 반면, 일반 행어볼트의 𝛼_p 는 2.45로 연성요소에서 제시하는 값과 비슷하였다. 결과적으로 DUS의 최적상세는 𝜂_H가 50인 NR(natural rubber)과 45인 EPDM(ethylene propylene diene monomer)을 권장하며, 이들의 𝜂_R는 5%로 추천한다.

• Steel and Composite Structures
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• 제47권1호
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• pp.91-102
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• 2023

To study the evaluation standard and control limit of mortar filling layer void length, in this paper, the train sub-model was developed by MATLAB and the track-bridge sub-model considering the mortar filling layer void was established by ANSYS. The two sub-models were assembled into a train-track-bridge coupling dynamic model through the wheel-rail contact relationship, and the validity was corroborated by the coupling dynamic model with the literature model. Considering the randomness of fastening stiffness, mortar elastic modulus, length of mortar filling layer void, and pier settlement, the test points were designed by the Box-Behnken method based on Design-Expert software. The coupled dynamic model was calculated, and the support vector regression (SVR) nonlinear mapping model of the wheel-rail system was established. The learning, prediction, and verification were carried out. Finally, the reliable probability of the amplification coefficient distribution of the response index of the train and structure in different ranges was obtained based on the SVR nonlinear mapping model and Latin hypercube sampling method. The limit of the length of the mortar filling layer void was, thus, obtained. The results show that the SVR nonlinear mapping model developed in this paper has a high fitting accuracy of 0.993, and the computational efficiency is significantly improved by 99.86%. It can be used to calculate the dynamic response of the wheel-rail system. The length of the mortar filling layer void significantly affects the wheel-rail vertical force, wheel weight load reduction ratio, rail vertical displacement, and track plate vertical displacement. The dynamic response of the track structure has a more significant effect on the limit value of the length of the mortar filling layer void than the dynamic response of the vehicle, and the rail vertical displacement is the most obvious. At 250 km/h - 350 km/h train running speed, the limit values of grade I, II, and III of the lengths of the mortar filling layer void are 3.932 m, 4.337 m, and 4.766 m, respectively. The results can provide some reference for the long-term service performance reliability of the ballastless track-bridge system of HRS.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권3C호
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• pp.187-196
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• 2008

한반도 남쪽 경계 부근에 위치한 지리산 내의 불교 사찰인 쌍계사에서 1936년 7월 4일 규모 5.0의 지진이 발생하였다. 이 지진으로 인하여 쌍계사 경내 건축물과 구조물이 심각한 피해를 입었으며, 특히 지진시 사찰 내 오층 석탑의 탑두가 전도하여 추락하였다. 이 지진 피해 사례는 역사 지진 발생 이외의 강진 기록이 전무한 중진 지역의 한반도에서의 지반 운동 세기 평가에 유용하게 활용될 수 있다. 쌍계사 부지에서의 국부적 부지 효과 및 그에 따른 지반 운동을 평가하기 위하여, 시추와 크로스홀 및 SASW 시험과 같은 현장 탄성파 시험으로 구성된 종합적인 지반 조사를 사찰 경내에서 수행하였다. 조사된 지반 특성을 토대로, 다양한 지진파를 적용한 부지고유 지진 응답 해석을 0.044g부터 0.220g 범위의 여섯 가지 입력 암반 노두 가속도 수준으로 대표적 쌍계사 부지에 대해 일차원 등가선형 및 비선형 기법을 적용하여 실시하였다. 부지고유 지진 응답 결과로부터 쌍계사의 부지 주기 부근의 단주기 영역에서 증폭된 지반 운동을 확인할 수 있었다. 또한, 본 연구의 부지 응답 해석 결과와 선행 연구의 석탑 실물 크기 지진 시험 결과를 비교 분석하여 1936년 지리산 지진의 암반 노두 지진 세기를 평가하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.1-8
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• 2023

자동차의 주요 부품인 휠 베어링에 결함이 생기면 교통사고등 문제를 발생시켜 이를 해결하기 위해 빅데이터를 수집해서 예측진단 및 관리 기술을 통한 휠 베어링의 고장 유무 및 고장 유형을 조기에 알려 주는 알고리즘과 모니터링 시스템 개발이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 지능형 휠 허브 베어링 정비 시스템 구현을 위해 신뢰성 및 건전성에 대한 모니터링용 센서 및 예측 진단하는 알고리즘이 탑재된 임베디드 시스템을 개발하였다. 사용된 알고리즘은 휠 베어링에 설치된 가속도 센서로부터 진동 신호를 취득하고 이를 신호 처리기법, 결함주파수 분석, 건전성 특징 인자정의 등의 과정을 빅데이터 기술을 통해 고장을 예측하고 진단할 수 있다. 구현된 알고리즘은 진동 주파수 성분들은 최소화하고 휠 베어링에서 발생하는 진동 성분을 극대화할 수 있는 안정 신호 추출 알고리즘을 적용하고, 필터를 활용한 노이즈 제거에서는 인공지능 기반의 건전성 추출 알고리즘을 적용하였으며, FFT를 통한 결함 주파수를 분석하여 고장 특성인자 추출을 통한 고장을 진단하였다. 본 시스템의 성능 목표는 12,800ODR 이상으로 시험 결과를 통해 목표치를 만족하였다.