본 연구는 7075 알루미늄 합금의 용가재에 따른 GTA용접공정의 기계적 특성을 평가 하기위해 인장시험, 미세경도 시험과 같은 실험을 실시하였다. 방사선비파괴 시험 결과 KS D 0242규격의 1급의 기준에 만족하였으며 용가재에 따른 용접의 결함증가 등의 문제점은 없는 것으로 판단된다. 인장시험 결과 Al 7075를 용가재로 사용하였을 때에만 용접부에서 파단이 일어났으며 Al 7075, ER 4043의 용가재에 따른 인장강도는 각각 240MPa, 253MPa로 나타나며 항복강도는 각각 132MPa, 120MPa로 나타났으며 연신율은 각각 6.6%, 13%로 나타났다. 미세경도시험 결과 Al 7075를 용가재로 사용했을 때 용착금속부는 경화되어 Hv132로 나타났으며 ER 4043을 사용한 시편의 용착금속부의 경도는 각각 약 24% 감소하여 나타났다. Al 7075의 용접의 경우 같은 합금 조성의 용가재를 사용하여 용접 하면 용착금속부가 경화하여 용착금속부에서 파괴가 일어날 수 있으므로 같은 합금의 조성의 용가재를 사용하지 않는 것이 바람직하다. 위와 같은 실험을 통하여 7075 알루미늄합금의 용접시 같은 합금 조성의 용가재인 Al 7075를 사용하는 것 보다는 Al-Si계인 ER 4043을 용가재를 사용하는 것이 바람직하다.
코팅제에 대한 연구는 고분자 산업에서 가장 보편화되고 활발하게 연구되고 있는 내용의 하나이다. 코팅제는 전자산업, 의료, 광학 분야 등에서 중요성이 더욱 커지고 있으며, 특히 자동차 및 전자부품의 첨단화에 힘입어 코팅제에 대한 성능과 정밀도 등 기술적인 요구사항이 증가하고 있는 추세이다. 또한 방대한 환경 정보와 상황 정보를 기반으로 한 사물 인터넷과 빅데이터 분석 기술의 도입을 통해 산업 현장에서는 더욱 지능화되고 자동화된 시스템과 처리 기술의 필요성이 높아지고 있다. 이에 본 논문에서는 사물 인터넷 기술과 빅데이터 분석을 활용한 실험계획법 기반의 코팅제 배합 데이터에 대한 최적화 모형을 제안한다. 본 논문에서는 실제 생산현장에서 사용하는 코팅제 배합 기준 데이터와 발생한 오차에 대하여 작업자가 수정한 보정 결과 데이터를 실험계획법을 기반으로 분석하여 최적의 코팅제 배합 기준 데이터를 계산하였다. 또한 빅데이터 분석 기술과 사물 인터넷 기술을 활용하여 기존의 코팅제 배합 기준 데이터만을 적용한 공정이 아니라 제조 환경 정보와 상황 정보를 이용하여 색상과 품질 유지에 가장 중요한 인자를 검색하고 기준값을 보정하는 최적화 모형을 도출하였다. 실험 및 분석을 통해 확보된 기준 데이터는 제조 공정에 적용할 경우 배합의 정확도 향상과 LOT별 작업시간 단축을 가능하게 해주고, 건당 처리시간의 감소로 인한 생산 납품시간 단축, 불량률 감소 등에 따른 원가 절감에 기여할 수 있다. 또한, 다양한 모델링에 대한 제조 공정에서의 표준 데이터를 획득할 수 있다.
국내 알루미늄 산업에서 압출공정은 생산량 기준 40% 이상의 비중을 차지하고 있는 주요 공정이다. 국내 알루미늄 압출업체 대부분이 30년 이상 된 노후 설비를 이용하여 생산하고 있기 때문에 제품 정밀도 및 품질 저하, 낮은 생산성 등의 문제를 격고 있다. 압출 설비는 한번 도입하면 주요 부품의 마모 또는 파손 발생 전에는 설비를 교체하지 않는 구조로 신규 설비에 비해 생산성 감소 및 불량률이 증가하기 때문에 설비의 유지 관리가 중요하다. 노후 압출기는 부품의 도면이 소실된 경우가 많아 현장에서 적절한 보수가 어렵고 유지 관리를 위한 기술력 부재로 인해 재제조에 어려움을 겪고 있기 때문에 해체 단계에서부터 체계적인 재제조 방안이 고안되어야 한다. 본 연구에서는 노후 압출설비의 재제조를 위해 재제조 고장모드 영향분석 방법을 고안하였다. 부품에 대한 재제조 대상 부품의 파손에 대한 심각도, 압출 공정 중 고장/파손에 따른 수명 그리고 재제조에 따른 자원순환의 가치를 고려하여 위험우선순위를 산정하고 재제조 대상을 선정하였다. 노후 압출기의 재제조 공정의 표준화 정립을 위해 노후 압출기의 구조에 따른 모듈 및 부품에 대한 분석 등을 통해 재제조 고장모드 영향분석을 수행하였으며 부품별 우선순위를 선정하여 자원순환의 효율성 및 제품 품질 안정화를 위한 재제조 연구를 수행하였다.
교육용으로 사용되는 피삭재(소재)는 SM20C, Al6061, 아크릴 등의 소재를 사용한다. SM20C 소재는 탄소강으로서 자격증 시험 및 기능경기대회에서 많이 사용되지만 산업현장에서도 많이 사용된다. Al6061 소재는 탄소강에 비하여 경도가 낮아지고 전성(연성)이 강한 소재이기에 공구의 구성인선이 많이 발생하는 소재 라고 한다. 아크릴 소재를 이용하여 학생들에게 실습지도 하면 어느 부분에서 과다 절삭으로 인하여 진동이 발생하고 공구의 파손이 발생하는 소재이다. 이러한 과정에서 5축장비인 2NC헤드에게 가해지는 충격이 정밀도 제어에는 어느정도 영향을 줄 수 있는지 알아본다. 5축장비의 가장 취약한 부분은 AC축을 제어하는 헤드가 가장 약한 부분이라 할 수 있다. 이 부분의 정밀도 및 누적 공차가 발생할 경우 모든 제품의 정밀도가 떨어지는 현상이 발생한다. 따라서 2NC헤드의 핵심적인 부분, 스핀들 하우징은 Al7075 T6(미국 알코아사) 소재를 사용하고 전체 바디는 FCD450 (구상흑연주철) 사용하여 진행하였다. 이 두가지 소재에서 작용되는 진동 및 절삭 과정에서 힘을 극한조건에서 유한요소 해석으로 적용되는 값을 밝혀 내고자 해석을 진행하였다. 이러한 해석 데이터를 활용하여 학생들이 5축절삭 보다 5축 가공기의 구조를 보고 이해하는데 도움이 되기를 기대한다.
무선 센서 네트워크 시스템은 종래의 계측기술이 가지는 한계인 집중계측방법이 가지는 단점을 보완하여 시설물 전체의 거동을 확인할 수 있다는 장점으로 구조물의 안전진단 및 계측, 물 관리 시스템 그리고 댐 구조물에 대한 관리시스템에 까지 폭넓게 제안되고 있다. 그러나 계측과 동시에 시설물의 상태평가가 가능한 연구는 미진한 실정이다. 본 연구에서는 이러한 기존의 기술적 단점을 개선하기 위하여 시설물의 거동을 파악함과 동시에 안전 등에 대한 상태평가가 가능하도록 무선 센서 네트워크 시스템을 제안하였다. 저수지 댐 시설에 대한 지반공학적 위험인자를 사전에 평가하고, 시설물의 파괴를 유발하는 인자에 대한 한계값을 설정함으로써 위험인자를 측정함과 동시에 인자별로 한계상태를 즉시 평가할 수 있는 시스템을 제안하였다. 본 연구에서는 저수지댐에 대한 표준단면을 이용하여 침투 및 비탈면 활동에 대한 수치해석을 수행하였고, 응력-간극수압 연동 유한차분 수치해석을 수행하여 저수지 댐 구조물에 대한 한계변위를 설정함으로써 즉시 상태평가가 가능하고 측정값을 이용해 회귀분석 함으로써 한계값에 도달하는 시간을 예측할 수 있음으로써 재난, 재해를 사전에 인지할 수 있는 시스템을 제안하였다.
입체적 단백질 구조를 이용한 단백질의 분석은 3차원 데이타를 생성하기 위한 기술적인 어려움과 요구되는 높은 비용으로 인해 크게 발전하지 못하였다. 모티프(motif)는 단백질이나 유전자 염기서열의 단편(segment) 정보로 정의된다. 단순성 때문에 모티프는 다양한 분야에서 활발하고 폭넓게 응용되고 있다. 그러나 모티프 자체에 대한 포괄적인 이해와 연구는 미미하다. 이 논문이 가지는 중요성은 인공지능 기법을 활용하여 인간 단백질을 분석하는 방법으로 3가지 측면에서 찾아볼 수 있다. (1) 현재 단백질 데이타 뱅크 (PDB)에 저장된 모든 인간의 단백질 구조를, 이에 상응하는 효소위원회 (EC)의 데이타베이스와 단백질의 구조적 특성에 따른 분류 데이타베이스 (SCOP)를 연동하여, 단백질이 가지는 고유의 특성을 모티프를 응용한 새로운 방법으로 컴퓨터를 이용하여, 분석한 최초의 종합적이고 심층적인 인간 단백질의 분석법이다. (2) 본 연구는 모티프에 의해 생성된 새로운 단백질의 특성을 계층적 클러스터링을 이용하여 단백질이 가지는 고유한 특징을 패턴 분석법과 통계 그리고 단백질 기능 분석의 세 가지 범주로 단백질의 특성을 분석한다. (3) 임의로 생성된 모티프가 단백질 내에서 가지는 빈도에 대해 빅 데이타를 활용하여 모티프의 길이를 다양화시킴과 동시에 접촉 염기와 단백질의 기능을 다각도로 분석할 수 있는 임의 모티프 빈도 (RMF)를 이용한 단백질 분석 방법론을 제안한다.
기존의 중-장경간 철도교량에는 주로 강박스 거더교가 적용되어 왔다. 하지만 강박스 거더교는 교량 아래의 공간확보가 불리하고, 주거더가 얇은 박판의 박스형상으로 이루어져 진동에 의한 울림소음이 발생하여 소음에 대한 많은 민원이 제기 되고 있다. 이와 같은 이유로 강박스 거더교를 대체할 수 있는 장지간 철도교량의 개발에 대한 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 이러한 이유로 최근에 개발된 강합성 하로 철도교에 대한 특징을 소개하고, 이 철도교의 주요 적용 지간인 40m와 50m 교량을 대상으로 실제 운행열차인 KTX 하중의 운행속도를 반영하여 상용유한요소프로그램인 MIDAS Civil을 이용하여 시간이력해석을 수행하였다. 또한 해석결과를 분석하여 대상교량의 동적거동 특성을 확인하고 철도설계기준에서 제시하고 있는 동적성능 기준을 만족하는지에 대해 검토하였다. 그 결과, 검토 대상 교량 모두 동적안전성 기준을 만족하였으나 지간 40m의 경우 연직가속도 값이 상당히 크게 나와 이에 대한 개선 방안을 제시하고, 단면을 수정하여 연직가속도의 감소를 확인하였다.
오늘날 점차 데이터 집약적으로 변모하는 학문 환경 속에서 데이터는 연구부산물이 아닌 연구성과물로써 학술 커뮤니케이션의 기반으로 자리 잡아가고 있다. 그러나 데이터 공급의 확대나 접근가능성의 확보만으로는 실제적인 데이터 재이용을 담보하는데 한계가 있다. 이를 극복하기 위해서는 학술연구자의 데이터 재이용 행위와 데이터요구를 심층적으로 파악할 필요성이 있다. 따라서 본 연구는 연구자의 주요 데이터 재이용 행위와 데이터요구를 규명하고자 하였다. 이를 위해 한국사회과학자료원(KOSSDA)의 최근 3개년 데이터 재이용문헌 중 KCI 등재 논문의 저자를 연구대상으로 선정하고, 인터뷰를 수락한 연구자 12명과의 심층면담을 수행하였다. 심층면담 분석결과, 데이터를 재이용하는 요인은 개인적, 경제적, 기술적, 사회적 측면 모두에서 나타났으며, 데이터 재이용 목적에 따라 데이터 그 자체를 이용하거나 데이터가 지닌 맥락정보를 활용하였다. 웹 기반의 정보원으로부터 데이터를 주로 습득하였으나 비공식적인 커뮤니케이션을 통해 파악하는 경우도 있었다. 한편 데이터 재이용 시에 발생하는 학술연구자의 데이터요구를 살펴보면 생산 단위는 기관을, 언어는 영어를, 국가로는 미국을 선호하였다. 또한 조사원 기입식 대인면접 조사 방식으로 수집된 양적 데이터를 우선시하였다. 메타데이터와 식별정보를 충분히 포함한 원자료 수준의 데이터를 긍정적으로 인식하였으나, 접근 및 이용이 통제된 데이터는 데이터가 지닌 가치에 대한 확신을 갖기 어려워 부정적으로 받아들였다. 그러나 데이터의 규모나 최신성과 관련된 선호는 뚜렷하게 나타나지 않았는데 이는 선택 가능한 유사 데이터가 부재하였기 때문이었다.
산학협력 성과물 중 하나인 특허는 혁신의 원천이자 기술이전 및 기술사업화를 통한 경제성장에 중요한 역할을 하고 매개체이다. 그러나 산학협력이 궁극적으로 기업이 원하는 결과를 창출하기 위해서는 산학협력의 성과물인 특허가 사업에 활용되어야 함에도 모든 특허가 사업에 활용되는 것은 아니다. 본 연구에서는 산학협력이 성공적으로 추진되어 그 성과물로 특허가 창출된 이후에도, 사업화로 연계되지 못하는 경우에 대해 그 원인을 파악하여 산학협력이 궁극적으로 성공적인 사업화로 연계될 수 있는 방안을 설계할 수 있도록 지원한다. 이를 위해 첫째 미국의 산학협력 등록특허를 수집하고, 둘째 머신러닝 기법으로 활용 특허와 미활용 특허를 분류할 수 있는 예측모형을 설계하였다. 최종적으로 식별된 특허들의 시장성과 기술성을 분석하여 두 유형의 특허에 있어 유의미한 차이점을 도출하고자 하였다. 본 연구는 학술적으로 활용 및 미활용 특허의 예측 연구의 기반이 될 것이며, 실무적으로는 산학협력을 기획하는 기업 및 대학 담당자가 기술협력을 위한 전략수립에 기여할 것으로 기대 된다.
지하 구조물 구축 시 구조물의 안정성을 확보하기 위해서는 주변 암반에 대한 암반 분류가 필수적으로 수행해야 한다. 특히 암반 내에 존재하는 불연속면은 암반의 물리적, 역학적 특성에 지배적인 영향을 미치므로 암반 불연속면에 대한 정확한 정보의 획득을 통해 신뢰도 높은 암반분류값을 제시하는 것은 매우 중요한 요소이다. 이러한 암반 분류는 지금까지 대부분 수작업을 통해 수행되었다. 그러나 대규모 지질조사와 같은 대형 조사면적에 대한 정확도의 부재, 비숙련자에 의한 암반 등급 결정값의 신뢰도 결여 등에 대한 문제점들이 항시 제기되어 왔다. 따라서 최근에 와서는 넓은 범위에 대해서도 신속하고 정확한 암반 분류를 위해 LiDAR를 이용한 암반 분류의 자동화에 대한 연구가 국내·외적으로 널리 이루어지고 있는 추세이다. 그러나 LiDAR 촬영으로 획득되는 point cloud로부터 불연속면의 정보를 분석하는 알고리즘의 특성에 따라 상이한 결과가 도출될 수 있으며, 숙련자에 의한 수작업의 결과를 완벽하게 대체하기에는 미흡한 경우가 종종 발생하고 있다. 따라서 본 연구에서는 LiDAR 촬영으로 획득한 point cloud로부터 불연속면을 추출하는 다양한 알고리즘을 설명하였으며, 이들 알고리즘을 이용하여 실제 암반 사면을 대상으로 불연속면을 추출하는 과정을 분석하였다. 본 연구에서 제시하는 다양한 알고리즘의 적용 과정은 향후 LiDAR 등을 통하여 획득한 디지털 데이터로부터 암반 불연속면을 추출하는 연구에서 참고자료로 활용될 것을 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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