본 논문에서는 적외선 열화상 기법을 원전 배관에 적용하여 감육결함을 검사하기 위한 시험 조건을 파악하기 위해서, 인공 결함이 가공된 배관 시편과 평판 시편을 이용하여 적외선 열화상 시험을 수행하였다. 시험에는 할로겐램프를 사용하여 시편을 가열하였으며, 램프의 출력과 시편과 램프의 거리를 변수로 실험을 수행하였다. 시험 결과 시편과 램프의 거리가 1~2 m 이고 램프의 출력이 정격출력의 60 % 이상일 때, 적외선 열화상 기법은 1회 촬영으로 최소한 500 mm 범위 내에 존재하는 원주방향 폭이 $2{\Theta}=90^{\circ}$이고 깊이와 길이가 각각 d/t=0.5와 $L/D_o=0.25$인 배관내 인공 감육 결함들을 검출하였다. 평판 시편과 배관 시편에서 시편과 램프의 거리에 관계없이 램프 출력이 높을수록 결함에 대한 이미지가 선명하였다. 평판 시편과 배관 시편에서 적외선 열화상 방법의 결함 검출 능력은 유사하지만, 최적의 시험 조건은 시편에 따라 다르게 나타났다.
Purpose: There have been few case reports regarding treatment plans for long-term, neglected scalp defects and calvarial defects with subdural abscess. The purpose of this case report is to present our experience with a free latissimus dorsi musculocutaneous flap for scalp and calvarial defects and to discuss flap options in comparison with a literature review. Methods: A 60-year-old man who fell down from a four-story-height that resulted in a craniotomy in 1979; he visited our outpatient clinic for a chronic, purulent scalp and calvarial defects with unidentified artificial bone. The artificial bone was removed by a neurosurgeon and reconstructed with a free latissimus dorsi musculocutaneous flap. The deep temporal artery was used as a recipient artery. The postoperative flap status was excellent until the 6th day post-operation when the patient experienced a seizure, and an arterial insufficiency occurred at the flap probably due to an arterial spasm. Emergency exploration with arterial re-anastomosis was performed and the flap status was stabilized. Results: Complete wound healing was achieved after 3 weeks without infectious and systemic postoperative complications. During the 6 month follow-up period, there were no complications. Conclusion: We suggest the latissimus dorsi myocutaneous free flap as a good treatment option for a chronic, purulent, complicated scalp with calvarial defect, as a well as treatment for an acute traumatic defect.
본 연구에서는 필댐을 위한 모니터링 기술에 적용할 수 있는 물리량으로 간극수압, 온도와 전기저항을 선정하였고, 이를 원심모형시험 상에서 계측할 수 있는 시스템을 구축하였다. 또한, 코아형 필댐 모형 단면을 설계하고, 코아죤에 취약부가 없는 정상적인 경우, 코아죤 하부에 부분적인 취약부가 발생한 경우, 코아죤 하부에 취약부가 커져서 상하류 사력죤이 연결되는 경우를 포함하여, 총 세 가지 모형을 제작하고, 원심모형시험을 수행하였다. 원심력장이 작용하는 조건에서, 담수시에 나타나는 침투 흐름의 변화에 따라 간극수압, 온도 및 전기저항의 변화를 모니터링하였다. 원심모형시험을 통하여, 간극수압, 온도 및 전기저항의 변화가 취약부 존재에 따라 다르게 나타나는 것을 확인할 수 있었고, 간극수압, 온도와 전기 저항이 필댐의 내부 취약부를 탐지하기 위한 모니터링 기술 개발에 적용될 수 있음을 확인하였다.
The purpose of this study is to investigate the effect of constant direct current electrical stimulation in healing the bone defects and surrounding tissues of the endo-oseous(TPS-IMZ) implants. Implants were inserted in the femur of adult dogs. Then a constrant direct current of approximately $10{\mu}A$ was applied. Artificial bone defects were prepared on one side of the implant site. Experimental groups were divided into 4 : control group : bone defect without treatment group I : bone defect filled with hydroxyapatite powders group II : bone defect, in which a negative and positive electrodes were inserted 5mm apart from both sides of the implant group III : bone defect, in which negative current was directly connected to the IMZ implant and a positive electrode was placed 10mm apart from the implant The animals were sacrificed in the 1st, 2nd, 4th and 8th week after implantation for the light microscopic examination. The results obtained were as follows : 1. In electrically stimulated experimental groups, new bone formation and osseointegration around implants were accelerated. 2. Group III showed the greatest activity in new bone formation. Osteoconductivity around HA particles was observed in group 1. 3. The defect area of the control group was healed by forming new bone, which grew from the underlying cancellous bone. The defect areas of the electrically stimulated experimental groups were healed by newly formed bone, which grew upward from the cancellous bone and downward from the periosteum. 4. 8 weeks after implantation, all the groups showed good osseointegration between the surrounding bone and implants.
웨이블릿 변환과 인공신경망을 이용하여 AE 신호를 분류하는 소프트웨어 패키지를 개발하였다. 웨이블릿 변환으로는 연속 웨이블릿 변환과 이산 웨이블릿 변환을 모두 고려하였으며, 인공신경망의 모델로는 오류 역전파 인공신경망을 사용하였다. 분류에 사용된 AE 신호는 용접부에 인공결함을 가진 시편의 3점 굽힘시험에서 발생한 신호이다. 개발된 소프트웨어 패키지를 이용하여 이 신호를 웨이블릿 변환시켜 생성된 시간-주파수 평면상에서 특징값을 추출하고 이를 인공신경망에 학습하여 인공신경망 분류기를 설계하고 검증하였다. 본 연구에서 개발된 소프트웨어 패키지를 이용한 AE 신호 분류법이 유용함을 보이고, 또한 연속 웨이블릿 변환과 이산 웨이블릿 변환에 의한 분류 결과를 비교하였다.
Sediment transport around artificial habitat which is induced by the change ol flow due to installation of the structure plays a role not only as a defect function of subsidence and burial but also bottom-environment control function. This study examined the characteristics of local scouring and deposition with sediment sizes, current velocities and installation direction of artificial habitat in flow field. Resultant subsidence and burial processes are investigated and discussed with Reynolds number. Together with sediment number and dimensionless time elapse, prediction formulas are established by combining these relationships. Bottom control function as cultivating effects is discussed with installation direction, and applicability of countermeasures is compared and stone pavement method is recommended.
The objective of this study is to investigate the effect of arbitrarily located defect around the circular hole in the aircraft structural material such as Al/GFRP laminates and monolithic Al alloy sheet under cyclic bending moment. The fatigue behavior of these materials may be different due to the defect location. Material flaws in the from of pre-existing defects can severely affect the fatigue crack initiation and propagation behavior. The aim of this study is to evaluate effects of relative location of defects around the circular hole in monolithic Al alloy and Al/GFRP laminates under cyclic bending moment. The fatigue behavior i.e., the stress concentration factor($K_t$), the crack initiation life($N_i$), the relationship between crack length(a) and cycles(N), the relationship between crack growth rate(da/dN) and stress intensity factor range(${\Dalta}K$) near a circular hole are considered. Especially, the defects location at ${\theta}_1=0^{\circ}\;and\;{\theta}_2=30^{\circ}$ was strongly effective in stress concentration factor($K_t$) and crack initiation life($N_i$). The test results indicated the features of different fatigue crack propagation behavior and the different growing delamination shape according to each location of defect around the circular hole in Al/GFRP laminates.
Generally, the vertical roll process is used to achieve extensive width reduction in hot strip mill. However, it is difficult to avoid the defects such as dog-bone and seam-defect. The sizing press has been developed in response to the defects mentioned above. Especially, this study is carried out to investigate the deformation of slab by two-step sizing press. The deformation behavior in the width sizing process is more favorable than that in conventional vertical rolling edger. The objective of this study is to determine the optimal anvil shape parameters in the sizing press with two-step die from the viewpoint of edge-seam length. In general, the edge-seam defect occurs parallel to the rolling direction at both edges in horizontal rolling process after sizing press. The optimal combination of the parameters is determined by FE-simulation and Artificial Neural Network (ANN). The slab deformation in sizing press with convex anvil is analyzed by FE-simulation. The most suitable profile of the anvil is also discussed fur the improvement of trimming loss because of the side seam defect by FE-simulation and ANN.
This paper proposes a fusion imaging-based coating-defect classification method for steel structures that uses zero-shot learning. In the proposed method, a halogen lamp generates heat energy on the coating surface of a steel structure, and the resulting heat responses are measured by an infrared (IR) camera, while photos of the coating surface are captured by a charge-coupled device (CCD) camera. The measured heat responses and visual images are then analyzed using zero-shot learning to classify the coating defects, and the estimated coating defects are visualized throughout the inspection surface of the steel structure. In contrast to older approaches to coating-defect classification that relied on visual inspection and were limited to surface defects, and older artificial neural network (ANN)-based methods that required large amounts of data for training and validation, the proposed method accurately classifies both internal and external defects and can classify coating defects for unobserved classes that are not included in the training. Additionally, the proposed model easily learns about additional classifying conditions, making it simple to add classes for problems of interest and field application. Based on the results of validation via field testing, the defect-type classification performance is improved 22.7% of accuracy by fusing visual and thermal imaging compared to using only a visual dataset. Furthermore, the classification accuracy of the proposed method on a test dataset with only trained classes is validated to be 100%. With word-embedding vectors for the labels of untrained classes, the classification accuracy of the proposed method is 86.4%.
능동적 열화상 기법은 넓은 면적을 동시에 검사할 수 있으며, 결함부와 건전부 사이의 위상차로부터 결함의 유무를 판단할 수 있다. 지금까지 다양한 재료와 시험편을 가지고 결함 검출 기법에 대한 발전이 이루어졌다. 본 논문에서는 위상잠금 열화상 기법을 적용하여 각각 다른 결함의 크기와 깊이의 인공결함을 갖는 SM45C 시험편을 가지고 제안된 기법을 검증하였으며, 결론으로서 결함의 크기, 깊이에 따른 위상 이미지와 진폭 이미지 검사 결과를 비교하여 결함 검출능을 평가할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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