• 한국표면공학회:학술대회논문집
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• 한국표면공학회 1999년도 춘계학술발표회 초록집
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• pp.97-97
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• 1999

Dross formation in the zinc bath is inevitable under any condition as long as coating process on steel strip continues. Thus, bath aluminum and temperature are precisely managed to suppress the increase of dross. Also, excessive dross for normal coating process is generally eliminated physically by bubbling and skimming. Total amount of dross in the bath can be sometimes high enough to cause coating defect. On the other hand, local concentration of dross can make coating defect even with satisfactory level of total amount of dross. Reduction of dross in the bath was attempted by using ceramic foam filter made of mainly alumina. Dross in molten zinc was almost reduced to the levels of solubility of iron and aluminum in molten zinc at $450~460^{\circ}C$. Their solubility levels were confirmed by thermodynamic calculations or DEAL program. Two kinds of filters were tested for dross reduction. One was #20 ppi, porous per inch, and the other #30 ppi filter. Both were effective in reducing the bath dross to the solubility levels at the static state. Bath iron was reduced by 24 wt% and 19 wt% with #20 filter, and by 35 wt% and 29 wt% with #30 filter for GI and GA pot, respectively. Also, ceramic foam filter did not make any harm to the zinc bath composition after filtering test.

• Steel and Composite Structures
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• 제36권1호
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• pp.31-45
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• 2020

The purpose of this study is to develop an effective iterative two-stage method (ITSM) for structural damage identification of offshore platform structures. In each iteration, a new damage index, Modal Energy-Based Damage Index (MEBI), is proposed to help effectively locate the potential damage elements in the first stage. Then, in the second stage, the beetle antenna search (BAS) algorithm is used to estimate the damage severity of these elements. Compared with the well-known particle swarm optimization (PSO) algorithm and genetic algorithm (GA), this algorithm has lower computational cost. A modal energy based objective function for the optimization process is proposed. Using numerical and experimental data, the efficiency and accuracy of the ITSM are studied. The effects of measurement noise and spatial incompleteness of mode shape are both considered. All the obtained results show that under these influences, the ITSM can accurately identify the true location and severity of damage. The results also show that the objective function based on modal energy is most suitable for the ITSM compared with that based on flexibility and weighted natural frequency-mode shape.

• 한국공간구조학회논문집
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• 제23권3호
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• pp.35-43
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• 2023

This study aims to evaluate the structural safety of a structural thermal barrier, installed inside the structure of a building and performed the role of a load-bearing element and an insulation simultaneously, contributing to the realization of net-zero buildings. To ensure the reliability of the analysis model, the analysis results derived from LS-DYNA were compared with the experimental results. Based on the results shown through the flexural experiment, the reliability of the thermal cross-section insulation structure model for slabs was validated. In addition, the effect of the UHPC block on the load support performance and its contribution to vertical deflection was verified.

• Steel and Composite Structures
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• 제34권5호
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• pp.681-698
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• 2020

The paper addresses contribution to the modeling and optimization of major machinability parameters (cutting force, surface roughness, and tool wear) in finish dry hard turning (FDHT) for machinability evaluation of hardened AISI grade die steel D₃ with PVD-TiN coated (Al₂O₃-TiCN) mixed ceramic tool insert. The turning trials are performed based on Taguchi's L₁₈ orthogonal array design of experiments for the development of regression model as well as adequate model prediction by considering tool approach angle, nose radius, cutting speed, feed rate, and depth of cut as major machining parameters. The models or correlations are developed by employing multiple regression analysis (MRA). In addition, statistical technique (response surface methodology) followed by computational approaches (genetic algorithm and particle swarm optimization) have been employed for multiple response optimization. Thereafter, the effectiveness of proposed three (RSM, GA, PSO) optimization techniques are evaluated by confirmation test and subsequently the best optimization results have been used for estimation of energy consumption which includes savings of carbon footprint towards green machining and for tool life estimation followed by cost analysis to justify the economic feasibility of PVD-TiN coated Al₂O₃+TiCN mixed ceramic tool in FDHT operation. Finally, estimation of energy savings, economic analysis, and sustainability assessment are performed by employing carbon footprint analysis, Gilbert approach, and Pugh matrix, respectively. Novelty aspects, the present work: (i) contributes to practical industrial application of finish hard turning for the shaft and die makers to select the optimum cutting conditions in a range of hardness of 45-60 HRC, (ii) demonstrates the replacement of expensive, time-consuming conventional cylindrical grinding process and proposes the alternative of costlier CBN tool by utilizing ceramic tool in hard turning processes considering technological, economical and ecological aspects, which are helpful and efficient from industrial point of view, (iii) provides environment friendliness, cleaner production for machining of hardened steels, (iv) helps to improve the desirable machinability characteristics, and (v) serves as a knowledge for the development of a common language for sustainable manufacturing in both research field and industrial practice.

• 콘크리트학회논문집
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• 제22권3호
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• pp.335-343
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• 2010

콘크리트 내부의 철근부식은 구조물의 안전성에 큰 영향을 주므로, 목표 내구수명동안 구 조물의 성능을 확보하려는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이 연구는 대도시나 지하구조물에서 중요하게 평가되는 탄산화에 대하여, 유전자 알고리즘을 적용한 콘크리트 배합기법에 대한 연구이다. 이를 위해, 배합인자에 따른 이산화탄소 확산계수를 문헌조사를 통하여 분석하였으며, 습도를 고려한 최적 함수식을 회귀분석을 통하여 도출하였다. 최적 함수식은 12개의 실험자료에 대하여, 물-시멘트비, 단위 시멘트량, 잔골재율, 단위 굵은골재량, 그리고 상대습도를 포함하도록 고려하였으며, 유전자 알고리즘을 통하여, 주어진 이산화탄소 확산계수에 대한 콘크리트 배합을 도출하였다. 3개의 배합에 대하여 검증한 결과, 10% 미만의 상대오차를 보이며 주어진 배합을 잘 추정하였다. 최종적으로 서로 다른 환경과 설계 제원을 가지는 콘크리트 구조물을 가정하여, 목표 확산계수와 단위 시멘트량을 계산하였으며, 이를 이용하여 배합을 추정하였다. 제안된 기법은 주어진 확산계수와 배합을 잘 추정하였으며, 다양한 배합인자 및 혼화재료가 고려된 실험 자료를 이용한다면 더욱 합리적인 배합 기법으로 발전할 것이다.

• 한국광학회지
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• 제5권1호
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• pp.166-172
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• 1994

2.5 Gbps급 장거리 광통신 시스템에 소요되는 단일모우드 광섬유 부착 APD-FET 광수신모듈을 설계 및 제작하였다. 본 논문에서는 광수신모듈 제작시 고려해야 할 광학적, 전기적, 기계적 설계 및 제작 그리고 모듈의 특성평가에 대해 설명하였다. 광학적으로는 GRIN rod 렌즈와 경사 연마된 단일모우드 광섬유를 갖는 단일렌즈계로 구성하였으며 기계적으로는 광부품의 견고한 조립을 위해 레이저 용접법을 도입하였고 전기적으로는 Avalenche Photo Diode로부터의 소신호를 증폭하기 위한 GaAs FET 전치층폭기를 내장 하였다. 모듈 제작후 성능평가에서는 2.5 Gbps 속도에서 223-1의 길이를 갖는 입력광신호에 대해 $10^{-10}$ Bit Error Rate 조건에서 모듈 수신감도가 -30.3dBm으로 측정되어 국제전신전화 자문 위원회의 규격인 -26dBm은 물론 한국통신규격인 상온 -30dBm을 만족시키는 결과를 얻었다. 본 연구에서의 성공적인 모듈제작은 2.5 Gbps 광통신용 광수신모듈ㄹ의 실용화는 물론 앞으로 10 Gbps급 광통신용 광수신모듈 제작에 대한 밝은 전망을 보여주는 것이다.

• 한국자기학회지
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• 제23권2호
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• pp.49-53
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• 2013

전류센서는 하이브리드 및 전기자동차의 배터리 충 방전과 모터컨트롤러의 모니터링 시스템에 적용되는 중요한 부품이다. 본 연구에서는 자기코어의 공극에 홀센서를 위치시켜 측정전류에 의해 생성된 자기장을 감지하는 구조를 가진 open loop type의 전류센서를 개발하였다. 코어는 방향성규소강판을 사용하여 제작한 후 공극이 3 mm되게 절단하였다. 공극에서의 자기장 측정을 위하여 GaAs 홀센서를 적용하였다. 개발한 전류센서는 측정범위가 -400~+400 A에서 선형도 0.03 %를 확보하였으며, 온도보상회로를 적용하여 동작온도영역인 $-40{\sim}+105^{\circ}C$에서 전류센서의 온도특성을 향상시켰다. 전류센서의 동특성 향상을 위하여 공기자속를 제어하였다. 주파수대역폭 측정은 $40A{\cdot}turn$, 100 Hz~100 kHz의 사인파형으로 측정하여 100 kHz의 대역폭을 갖는 것으로 평가되었으며, 반응속도는 $40A{\cdot}turn$의 5 kHz 구형파로 측정하여 $2{\mu}s$ 이하의 성능을 갖는 것으로 측정되었다.

• 해양환경안전학회지
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• 제22권5호
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• pp.583-592
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• 2016

해상에서는 UN산하 IMO(International Maritime Organization, 국제해사기구)는 선박에서 배출하는 $CO_2$량을 2030년까지 30 %까지 줄이는 것을 목표로 설정하고 있다. 본 연구는 이러한 상황에 대응하고 친환경기술의 개발을 목표로 선박용 내연기관에서의 폐열을 이용하는 열전발전시스템 개발에 최종목표를 두고, 본 논문에서는 선박용 열전발전시스템 개발에 앞서 기초 열해석을 실시하고 분석하였다. 그 결과 다음과 같은 열전발전시스템의 효율향상에 관한 유효한 방법을 얻어 낼 수 있었다. 1) 고온측 열원과 모듈간 온도차를 줄여 모듈의 온도차를 늘리는 것으로 열전발전시스템의 효율이 8.917 %로 향상되는 것을 알 수 있었다. 2) 외부부하저항의 변화에 따른 시스템 효율은 약 6 %로 그 변화폭이 크게 발생하지 않는 것을 확인할 수 있었다. 3) 동일 계산 조건에서 방형관의 재질이 스테인레스인 경우의 시스템 효율이 8.707 %로 두랄루민(8.605 %), 동(8.607 %)보다 높을 것을 확인할 수 있었다.

• 자원환경지질
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• 제57권4호
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• pp.417-429
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• 2024

안정화 공법이 토양 내 As 및 중금속의 작물 전이에 미치는 영향을 평가하기 위해 안정화제를 적용한 오염 토양에 벼를 재배하는 포트 실험을 수행하였다. 안정화제는 유기 안정화제로 바이오차, 무기 안정화제로 석회석·제강슬래그 혼합물, 미생물학적 안정화제로 황산염환원균(SRB)을 사용하였다. 토양수 분석 결과, 실험종료(153일) 시점에 미생물학적 안정화제 조건에서 Pb, Cu, Cd의 높은 안정화 효율을 보였으며, SRB와 SO₄^2-가 함께 주입된 조건에서 더 높은 효율을 나타내었다. 안정화제 투입 조건에서 벼의 줄기, 잎, 왕겨로의 Pb, Zn, Cu, Cd의 전이가 감소하였으며, 특히 왕겨에서 Pb, Zn, Cu, Cd의 안정화 효율은 유기 안정화제가 30~65%, 무기 안정화제가 23~69%로 미생물학적 안정화제보다 높은 안정화 효율을 보였다. 이 연구는 논토양에서 작물로의 중금속 전이를 저감할 때, 널리 사용되는 안정화제인 석회석, 제강슬래그, 바이오차의 대체 또는 보조 안정화제로서 SRB가 효과적으로 적용될 수 있는 가능성을 나타낸다.

• Steel and Composite Structures
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• 제25권6호
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• pp.663-670
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• 2017

The problem of layup optimization of the composite laminates involves a very complex multidimensional solution space which is usually non-exhaustively explored using different heuristic computational methods such as genetic algorithms (GA). To ensure the convergence to the global optimum of the applied heuristic during the optimization process it is necessary to evaluate a lot of layup configurations. As a consequence the analysis of an individual layup configuration should be fast enough to maintain the convergence time range to an acceptable level. On the other hand the mechanical behavior analysis of composite laminates for any geometry and boundary condition is very convoluted and is performed by computational expensive numerical tools such as finite element analysis (FEA). In this respect some studies propose very fast FEA models used in layup optimization. However, the lower bound of the execution time of FEA models is determined by the global linear system solving which in some complex applications can be unacceptable. Moreover, in some situation it may be highly preferred to decrease the optimization time with the cost of a small reduction in the analysis accuracy. In this paper we explore some machine learning techniques in order to estimate the failure of a layup configuration. The estimated response can be qualitative (the configuration fails or not) or quantitative (the value of the failure factor). The procedure consists of generating a population of random observations (configurations) spread across solution space and evaluating using a FEA model. The machine learning method is then trained using this population and the trained model is then used to estimate failure in the optimization process. The results obtained are very promising as illustrated with an example where the misclassification rate of the qualitative response is smaller than 2%.