• 터널과지하공간
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• 제28권5호
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• pp.476-492
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• 2018

본 연구에서는 한반도 남부 지역에서 취득 가능한 응회암, 현무암, 섬록암 시험편에 대하여 다양한 실내 시험을 수행하였다. 건조/포화 조건으로 대별하여 실내실험을 수행했으며 이를 바탕으로 포화에 따른 암석 물성변화를 실험적으로 고찰하였다. 실험결과, 비교적 공극률이 작은 시험편을 대상으로 했음에도 불구하고 확연한 강도 저하와 변형 특성 변화가 관찰되었다. 실험결과를 바탕으로 암석의 주요 역학적 물성인 일축압축강도, 탄성계수, 간접인장강도를 예측할 수 있는 회귀모델을 구성하였다. 비파괴 물성인 P파 속도, Shore 경도를 독립변수로 이용하였으며 그 결과 만족할 만한 수준의 물성 예측 모델이 구성되었음을 확인하였다.

• Composites Research
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• 제25권2호
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• pp.34-39
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• 2012

본 논문에서는 일방향 섬유강화 복합재료의 열-기공-탄성 거동을 효과적으로 기술하기 위하여 미시역학에 기반을 둔 분리-혼합 기법을 적용하였다. 온도 증가에 따른 열팽창, 내부 기공에서의 가스 압력, 열분해 과정의 수축 변형 효과를 정식화 과정에 모두 포함하였다. 유도된 구성 방정식을 검증하기 위한 비교 대상으로서 복합재료 이차원 단층의 대표 체적 요소를 유한요소법으로 모델링하고, 다양한 하중 조건에 대하여 해석하였다. 즉, 대표 체적 요소에 분포된 전체 평균 응력과 변형도 등을 구하여, 분리-혼합 기법에 의해 예측된 해당 결과 값을 서로 비교하였다. 도출된 수치 결과를 분석함으로써 제안된 복합재료의 열-기공-탄성 거동 예측 기법의 유용성을 확인하였다.

• 지질공학
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• 제15권1호
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• pp.67-76
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• 2005

암석의 물리적 특성과 슈미트반발경도 결과로부터 일축압축강도를 예측하기 위한 인공신경망 이론의 적용과 최적 모델 구성에 대하여 연구하였다. 대구지 역의 퇴적암(사암, 셰일) 시료 55개가 사용되었으며, 이들 중 인공신경망 학습을 위하여 45개가 사용되었고 학습결과의 검증을 위하여 10개의 시료가 이용되었다. 인공신경망에 의한 추산 결과와 비교하기 위하여 통계적 방법을 통한 회귀분석을 통하여 역학특성의 상관식을 도출하였으며, 인공신경망의 유효성 검증을 위하여 모델 구축 시 에 사용하지 않은 새로운 자료에 대해 예측을 실시하고 통계적 방법에 의한 결과 및 실내 시험 결과와 비교하였다. 본 연구에 사용한 인공신경망모델에는 백프로퍼게이션 학습 알고리즘(back-propagation teaming algorithm)이 적용되었으며, 인공신경망의 학습효율 및 예측능력에 영향을 미치는 입ㆍ출력층 및 은닉층의 구조, 학습율, 시스템오차율 등을 달리 하며 학습을 시행하였다. 그 결과 통계적 분석보다는 인공신경망의 학습에 의한 예측결과가 더 나은 예측능력을 나타냈다.

• 한국재료학회지
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• 제28권11호
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• pp.663-670
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• 2018

H13 tool steels are widely used as metallic mold materials due to their high hardness and thermal stability. Recently, many studies are undertaken to satisfy the demands for manufacturing the complex shape of the mold using a 3D printing technique. It is reported that the mechanical properties of 3D printed materials are lower than those of commercial forged alloys owing to micropores. In this study, we investigate the effect of microstructures and defects on mechanical properties in the 3D printed H13 tool steels. H13 tool steel is fabricated using a selective laser melting(SLM) process with a scan speed of 200 mm/s and a layer thickness of $25{\mu}m$. Microstructures are observed and porosities are measured by optical and scanning electron microscopy in the X-, Y-, and Z-directions with various the build heights. Tiny keyhole type pores are observed with a porosity of 0.4 %, which shows the lowest porosity in the center region. The measured Vickers hardness is around 550 HV and the yield and tensile strength are 1400 and 1700 MPa, respectively. The tensile properties are predicted using two empirical equations through the measured values of the Vickers hardness. The prediction of tensile strength has high accuracy with the experimental data of the 3D printed H13 tool steel. The effects of porosities and unmelted powders on mechanical properties are also elucidated by the metallic fractography analysis to understand tensile and fracture behavior.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제47권6호
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• pp.747-754
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• 2009

본 연구에서는 $1,000^{\circ}C$에서 24시간 열처리된 활성탄에서 다이옥신과 유사구조를 갖는 o-DCB(ortho-dichlorobenzene)의 등온흡착식을 실험을 통하여 구하였고, 분자모사를 통하여 예측하였다. 실험으로 분석된 활성탄의 분자식 및 작용기 비율을 바탕으로 초기 활성탄 기본구조를 설계한 후, COMPASS(condensed-phase optimized molecular potentials for atomistic simulation studies) force field를 이용하여 이 구조를 최적화하였다. 최적화된 활성탄 분자구조에서 공극률, 비표면적, 및 입자밀도의 모사결과는 실험값과 비교되었고, 이들에 대한 실험과 모사결과의 오차는 각각 7.62, 3.79, 2.80%를 보여주었다. 통계 열역학적 방법인 GCMC(Grand Canonical Monte Carlo) 기법을 이용하여, 최적화된 활성탄 구조에서 온도에 따른 o-DCB의 등온흡착 상수값을 예측하였으며, 이 모사결과는 실험값과 비교될 때, 3% 이하의 오차를 보였다. o-DCB의 흡착특성을 바탕으로 확인되어진 활성탄 구조에서 다이옥신의 일종인 2,3,7,8-TCDD(tetrachlorodibenzo-p-dioxin) 등온흡착상수, 흡착열, 그리고 기공확산계수를 최종적으로 구함으로서, 실험적으로 구하기 힘든 맹독성 잔류성 유기물질의 흡착특성을 분자모사기법을 통하여 예측하였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제30권6호
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• pp.23-39
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• 2014

인공 빗물 저류조는 도심지에 설치되어 빗물의 재활용이 가능하도록 한 친환경 우수유출 저감시설이나 지면에 내린 빗물을 직접 이용하기 위해서는 도심지의 초기강우에 포함된 고농도의 비점오염원을 정화할 수 있는 시설이 수반되어야 한다. 본 논문에서는 인공 빗물 저류조에 적용할 수 있는 비점오염원 정화시설로서 경제성과 정화효율이 우수한 토양여과시설을 채택하여 실제 비점오염물질에 대한 모래 정화층의 입도분포에 따른 폐색특성을 연구하였다. 이를 위해 일련의 실내 챔버시험을 수행하고 폐색이론에 의한 비점오염원 제거 예측 모델을 제시하였다. 우선, 실내 챔버시험은 미세입자로 구성된 점토와 서울시내 도로에서 채집된 실제 비점오염원으로 제조된 인공 오염수를 이용하여, 5종류의 다양한 입도로 구성된 모래 정화층을 대상으로 수행되었다. 실내 챔버시험에서는 모래 정화층에 유입 및 유출된 인공 오염수의 TSS(총 부유물질)와 COD(화학적 산소 요구량)를 측정하여 오염입자의 크기에 따른 모래 정화층의 정화효율을 평가하였고, 정화층 간극에 폐색되는 비점오염입자의 누적무게를 산출하였다. 다음으로, 모래 정화층의 폐색특성을 이론적으로 규명하기 위해 비점오염원 제거 예측모델을 모래 정화층의 입도와 구성에 따른 특성과 투수계수 및 간극률의 변화 조건을 고려하여 제시하였다. 실내 챔버시험과 예측 모델로부터 산정한 모래 정화층에 폐색된 입자의 누적무게를 비교하여 폐색특성 지표인 Lumped parameter ${\theta}$를 추정하였으며, ${\theta}$는 모래 정화층에 폐색되는 오염입자의 양에 큰 영향을 주는 것을 확인하였다. 모래 정화층의 폐색 예측모델로부터 현장 인공 빗물 저류조에 적합한 최적의 비점오염 제거 시스템으로 유효입경 1.49mm(상부)와 유효입경 0.93mm(하부)의 모래로 구성된 이중 정화층을 제시하였다.

• 터널과지하공간
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• 제22권4호
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• pp.284-295
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• 2012

본 연구에서는 암석 절삭 장비의 마모에 직접적인 영향을 주는 인자인 암석의 마모도(abrasiveness) 측정에 관한 연구를 수행하였다. 몇 가지 방법 중 세르샤 마모 시험(Cerchar abrasiveness test)을 통하여 암석의 마모도에 영향을 미치는 인자를 확인하고 효율적인 시험을 수행하기 위한 조건들을 연구하였다. 국내 19종 암석에 대한 시험 결과를 통하여, 세르샤 마모 지수(CAI, Cerchar Abrasiveness Index)에 영향을 미치는 암석의 역학적 물성(단축압축강도, 간접인장강도, 탄성계수, 포아송비, 공극률, 쇼어경도)과의 상관관계를 찾아보았고 X선 회절 분석을 통하여 암석의 구성 광물 중 마모도에 가장 큰 영향을 미치는 석영 함량, 등가 석영 함량과의 관계도 확인하였다. 그 결과로 암석의 입자 결합 특성보다 광물의 특성이 CAI에 영향을 더 미치는 것으로 관찰되었고, 단축압축강도와 등가 석영함량의 함수로 CAI를 예측하는 모델을 제시하였으며 핀의 경도가 커질수록 CAI값이 선형적으로 작아짐을 확인하였다. 수치해석적 연구를 통해 세르샤 마모 시험을 모사한 결과 초기 긁힘 거리에서 대부분의 마모가 발생함을 확인하였고 하중이 증가할수록 CAI값이 증가함을 확인하였다.

• 한국해안해양공학회지
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• 제18권2호
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• pp.97-111
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• 2006

고유함수전개법을 이용하여 다열 커튼월-파일 방파제로부터의 규칙파의 반사율과 투과율을 계산할 수 있는 수학적 모형을 제안하였으며, 파일 부분의 유공율, 커튼월의 흘수 그리고 방파제 열 사이의 간격 등을 다르게 하면서 수리모형실험을 실시하였다. 상대수심이 감소하면서 반사율은 감소하고 투과율은 증가하는 경향을 보이다가, 상대수심이 아주 작아지면 반사율은 다시 증가하고 투과율은 감소하는 경향을 보였다. 다른 실험 변수들은 고정시킨 상태에서, 커튼월의 흘수만 변화시키거나 파일 부분의 유공율만 변화시키는 경우에는 반사율과 투과율의 상대적인 크기는 달라지지만 전반적인 거동은 유사했다. 입사파의 파장과 열 사이의 간격이 일치하는 경우에는 반사율과 투과율이 급격하게 변화하였다. 3열로 구성된 방파제의 경우에도 수학적 모형과 실험 결과가 대체로 잘 일치하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제32권2C호
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• pp.69-77
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• 2012

일반적으로 지열 에너지파일 및 수평형 지열교환기는 기존의 연직형 지열히트펌프에 비하여 지표면에서 가까운 깊이에 설치되며, 이 경우 지열교환기의 열 교환 거동은 토사층에서의 열전도도에 많은 영향을 받게 된다. 기존의 연구에 따르면 지하수위 상부에 놓인 흙의 열전도도는 에너지파일의 열 교환 성능에 많은 영향을 미치는 것으로 알려져 있으며, 이는 부분적으로 포화된 흙의 열전도도는 함수비에 큰 영향을 받기 때문이다. 본 연구에서는 국내에 널리 분포하고 있는 화강풍화토의 열전도도 예측에 대한 연구를 수행하였다. 5개 지역에서 채취한 화강풍화토 시료의 간극율과 포화도를 바꾸어가며 탐침법 기반 열전도도 측정시험을 수행하였고, 기존의 열전도도 추정 모델들의 적합성을 평가하였다. 마지막으로 국내 화강풍화토에 적합한 경험적 예측식을 제안하고 이를 토대로 실험자료를 분석해 보았으며 기존 문헌에 실린 실험결과에 적용하여 그 적절성을 살펴보았다.

• Composites Research
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• 제37권1호
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• pp.40-45
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• 2024

본 연구에서는 고분자 전해질막 연료전지용 가스확산층의 투과도를 예측하기 위해 삼차원 합성곱 신경망 모델을 사용하는 방법론을 소개한다. 먼저, 기계학습 모델을 학습시키기 위해 X-선 단층 촬영을 통해 얻은 실제 가스확산층 이미지에서 형태학적 특성을 추출해 가스확산층의 대표 체적 요소로 이루어진 인공 데이터셋을 생성한다. 이러한 형태학적 특성은 다공성, 섬유 배향, 직경의 통계적 분포가 포함된다. 구축한 인공 데이터셋 대표 체적 요소들의 투과도를 평가하기 위해 격자 볼츠만 방법이 사용되었으며 각각의 대표 체적 요소들의 투과도를 도출하였다. 이러한 인공 데이터셋을 통해 삼차원 합성곱 신경망 모델을 학습시켰으며 인공 데이터셋을 학습한 삼차원 합성곱 신경망 모델이 실제 가스확산층의 대표 체적 요소 투과도 또한 잘 예측하는 것을 확인하였다.