• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제25권3호
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• pp.21-30
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• 2021

건축문화재들은 다양한 환경적 요인들로 인해 많은 손상이 발생된다. 손상된 문화재를 보존하기 위해서 예방보존 및 장기적인 보존관리가 더욱 중요해지고 있다. 그래서 정기적인 점검 시에 적용 가능한 과학적인 비파괴 검사 방법에 대한 연구가 요구되고 있다. 관련된 연구를 위해서, 여러 문화재들 중에서 높은 깃대 형상의 당간을 연구 대상으로 선정하였다. 보존되고 있는 당간들 중에서 보물 제49호 나주 석당간을 선정하여, 구조 안정성을 평가하기 위한 분석 기법에 대한 기초적인 연구를 진행하였다. 이상화된 모델을 제시하고, 다자유도 운동방정식을 유도하였다. 그리고 연결부 위치별 임계 강성 값을 추정할 수 있는 식을 제시하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.195-201
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• 2020

본 연구에서 하루 종일 컴퓨터 앞에 앉아 있는 직장인들과 스마트폰을 자주 사용하는 현대인들의 생활 패턴으로 인해 발생하는 대표적인 현대 질병인 척추측만증에 대해 연구했다. 척추측만증은 우리나라 전체 인구의 80% 이상이 한 번 이상 걸리는 전형적인 합병증이다. X-ray는 이러한 합병증을 검사하는 데 사용된다. 조영제나 다른 기구 없이도 흉부, 복부, 뼈 등 다양한 부위에서 척추측만증을 쉽게 수행하고 촬영할 수 있는 비파괴검사법 X-선 발생 장치와 NI DAQ를 이용해 디지털 X-선 영상 장치를 소형화하고, X-선 차폐함 안에 영상 증배관과 Vision Assistant를 활용해 X-선 영상을 획득해 척추 상하부에 선을 그려 실시간으로 각도, 즉 곡률 등을 측정한다. 이와 같이 척추측만증 환자의 상태를 쉽게 볼 수 있도록 돕고, 현대인의 자세교정 문제를 해결하고 신속한 치료를 돕기 위해 연구를 수행되었다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제25권1호
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• pp.103-111
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• 2021

보물 제49호 나주 석당간은 성능 저하로 인해 해체 및 복원 공사가 이루어 졌다. 공사시 균열 부위가 보강되고 기울어짐이 개선되었다. 이러한 문화재들의 복원 공사 전·후의 강성 변화를 정량적으로 분석하고 데이터베이스로 구축하여 보강 효과에 대한 예측 또는 평가를 할 수 있는 과학적인 비파괴 검사 방법에 대한 연구가 필요하다. 복원 공사 전·후에 진동실험에 의해 측정된 고유진동수와 탄성계수 정보로부터 구조 시스템의 전체적인 강성을 추정할 수 있는 단순 식을 유도하였고, 활용성을 검토하였다. 제시된 방법으로 중요 문화재의 강성을 정기적으로 조사한다면 구조안전진단 필요 시점 또는 보수, 보강의 필요 시점을 추정하는 자료로 활용될 수 있을 것을 판단된다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.969-974
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• 2022

디지털 엑스레이 디텍터 영상 취득에 있어 동적 범위를 최대화하고 영상지연을 최소화하기 위해서는 엑스레이 영상센서의 픽셀내 포토다이오드에 존재하는 잔류 정전기생용량을 빠르고 완전하기 제거하는 것이 매우 중요하다. 이러한 요구사항은 특히 고속 프레임과 낮은 영상지연이 필요한 산업용 2D/3D 자동화 엑스레이 검사와 의료용 CT 엑스레이 디텍터에 특별히 요구된다. 본 연구는 리셋 박막트랜지스터, 리드아웃 박막트랜지스터 그리고 포토다이오드로 픽셀이 구성된 듀오픽스^TM 엑스레이 영상센서를 처음으로 제안한다. 듀오픽스^TM 엑스레이 영상센서의 구동을 검증하기 위해 105 ㎛의 픽셀 사이즈, 347 mm × 430 mm의 영상영역 그리고 3300 × 4096의 픽셀 (13.5M pixels)을 갖는 듀오픽스^TM 엑스레이 영상센서를 설계, 제작하여 모듈테스터와 영상취득 프로그램을 통해 영상을 취득하였다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권4호
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• pp.746-753
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• 2022

연구목적: 본 연구에서는 1960~70년대에 굴착한 식품 저장용 소규모 터널에 대한 안전성 검토와 소규모 터널의 안정성 향상을 위한 방안을 연구목적으로 한다. 연구방법:안전성 시험을 진행하고자 육안검사와 해머테스트를 이용하였으며, 육안검사는 비파괴검사에 실시되는 시험 중 하나이며, 해머테스트는 반발경도법의 타격법 종류 중의 하나이다. 연구결과:조사지역 자료를 통합 분석한 결과 대체로 외관상 양호한 상태를 보이나 파쇄대와 균열된 풍화대가 많으며 또한 작은 균열이 많고 지질 상태가 복잡하여 지속적인 관찰과 주의가 요구되며, 23개의 터널 중 7개는 안전진단이 필요하며, 1개는 붕괴상태, 1개는 안전하며, 14개는 지속적인 관찰과 주의가 필요하다. 결론: 수시로 소규모 터널의 모든 부분을 점검하고 기록으로 남겨야 하며, 본 연구에서 제안한 소규모 터널의 보강 진행시 안정성이 향상될 것으로 기대한다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.625-631
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• 2023

24시간/7일 동안 높은 관전압 하에서 높은 프레임 속도로 검사 대상체의 불량을 검사하는 산업용 동영상 엑스레이 디텍터의 중요한 요구사양은 높은 방사선 내구성을 확보하는 것이다. 본 연구는 비정질 실리콘 (a-Si), 다결정 실리콘 (Poly-Si), In-Ga-Zn-O 산화물 (IGZO) 등의 반도체 층을 갖는 다양한 박막트랜지스터를 제작하여 각각의 방사선 내구성을 확인하였다. a-Si TFT 대비 수십 배 높은 전계효과 이동도로 고속 동영상 구현이 가능한 IGZO TFT의 경우, IGZO 반도체 층과 층간절연막 사이에 수소화 처리를 진행할 경우 산업용 요구사양인 10,000 Gy 누선선량까지 엑스레이 영상센서로 적용 가능한 수준 이상으로 전기적 특성의 변화가 없음을 확인하였다. 따라서 수소화한 IGZO TFT는 방사선 내구성을 확보함과 동시에 높은 전계효과 이동도로 동영상 디텍터의 영상센서에 적용 가능한 유일한 소자임을 확인하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제31권1호
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• pp.1-11
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• 2023

Assessment of the compressive strength of concrete plays a major role during formwork removal and in the prestressing process. In concrete, temperature changes occur due to hydration which is an influencing factor that decides the compressive strength of concrete. Many methods are available to find the compressive strength of concrete, but the maturity method has the advantage of prognosticating strength without destruction. The temperature-time factor is found using a LM35 temperature sensor through the IoT technique. An experimental investigation was carried out with 56 concrete cubes, where 35 cubes were for obtaining the compressive strength of concrete using a universal testing machine while 21 concrete cubes monitored concrete's temperature by embedding a temperature sensor in each grade of M25, M30, M35, and M40 concrete. The mathematical prediction model equation was developed based on the temperature-time factor during the early age compressive strength on the 1^st, 2^nd, 3^rd and 7^th days in the M25, M30, M35, and M40 grades of concrete with their temperature. The 14^th, 21^st and 28^th day's compressive strength was predicted with the mathematical predicted equation and compared with conventional results which fall within a 2% difference. The compressive strength of concrete at any desired age (day) before reaching 28 days results in the discovery of the prediction coefficient. Comparative analysis of the results found by the predicted mathematical model show that, it was very close to the results of the conventional method.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제11권1호
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• pp.97-105
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• 2009

3-Arch터널 시공초기인 1990년대 중반에 시공된 4개소의 3-Arch터널을 대상으로 열화발생여부를 조사하였으며, 그 결과 4개 터널 모두 중앙기둥측 상, 하선 아치부에서 발생형태가 유사한 종방향 균열이 조사되었다. 4개 터널 줄 3개소의 터널에서는 종방향 균열의 발생빈도가 높고 1개의 터널에서는 종방향 균열의 발생빈도가 낮아 이 2개군의 시공과정상 차이점을 분석하였으며 비파괴시험 및 정밀육안조사, 지반조건이 취약한 1개의 터널을 대상으로 안전성평가를 실시하여 이러한 열화들의 원인과 이에 따른 안전성여부를 판단하였다. 그 결과 안전성은 확보되었으며 중앙터널 기둥측 상, 하선아치부에 발생한 열화는 중앙터널굴착에 앞서 선시공되는 상, 하선 콘크리트라이닝의 철근배근불량과 이후의 시공단계인 중앙터널 굴착시의 영향이 큰 것으로 분석되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.685-686
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• 2023

상수도관의 수질 및 부식도 검사에는 파이프에 손상을 입히지 않고 지속적인 방법이 필요하다. 초음파는 이를 만족하면서 상태를 확인할 수 있고 주파수가 높을수록 해상도가 좋아져 정밀한 측정이 가능하다는 장점이 있다. 이러한 특성을 이용해 상수도관 모니터링 시스템으로 초음파 기반의 Scanning Acoustic Microscopy(SAM)과 Convolutional Neural Network(CNN)을 사용하는 새로운 방법을 제안한다. 기존의 Non-Destructive Testing(NDT)방식의 단점을 보완하면서 더 높은 해상도로 상수도관을 점검하는 방식으로, SAM 을 이용하여 부식으로 인한 파이프 두께 변화와 부유물의 여부 및 수질을 동시에 감지하고 얻은 데이터를 CNN 으로 분석했다. CNN 의 높은 정확도 결과로 이 시스템의 파이프 부식도 및 수질 모니터링에 대한 적합성을 보여주었다.

• Smart Structures and Systems
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• 제33권1호
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• pp.55-64
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• 2024

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%.