• 한국전기전자재료학회논문지
• /
• 제34권5호
• /
• pp.342-347
• /
• 2021

Phase evolution, sintering behavior, microstructure, and microwave dielectric properties of (1-x) mol Ba₃V₄O₁₃ - (x) mol BaV₂O₆ system were investigated. The sintered specimens of all compositions consisted of Ba₃V₄O₁₃ and BaV₂O₆, and no secondary phase was observed. As x increased, the linear shrinkage decreased to the composition of x=0.5, and then increased again, implying that Ba₃V₄O₁₃ and BaV₂O₆ phases interfered mutually with each other during sintering. All compositions showed a dense microstructure with a large grain growth. Cracks were observed in some compositions because of the relatively high sintering temperature of 620~640℃. As x increased, the dielectric constant increased, while the quality factor was maintained from about 50,000 GHz to about 70,000 GHz up to the composition of x=0.9, and then decreased to 20,987~27,180 GHz at the composition of x=1.0. As x increased, the temperature coefficient of the resonance frequency showed a (+) value from a (-) value. The dielectric constant, the quality factor, and the temperature coefficient of resonant frequency of x=0.7 composition sintered at 640℃ for 4 hours were 10.61, 71,126 GHz, and -4.9 ppm/℃, respectively. This composition showed a good chemical compatibility with Al powder, indicating that the Ba₃V₄O₁₃-BaV₂O₆ ceramics are a candidate material for ULTCC (Ultra-Low Temperature Co-fired Ceramics) applications.

• 대한치과교정학회지
• /
• 제52권1호
• /
• pp.3-19
• /
• 2022

Objective: The purpose of this study was to investigate the accuracy of one-step automated orthodontic diagnosis of skeletodental discrepancies using a convolutional neural network (CNN) and lateral cephalogram images with different qualities from nationwide multi-hospitals. Methods: Among 2,174 lateral cephalograms, 1,993 cephalograms from two hospitals were used for training and internal test sets and 181 cephalograms from eight other hospitals were used for an external test set. They were divided into three classification groups according to anteroposterior skeletal discrepancies (Class I, II, and III), vertical skeletal discrepancies (normodivergent, hypodivergent, and hyperdivergent patterns), and vertical dental discrepancies (normal overbite, deep bite, and open bite) as a gold standard. Pre-trained DenseNet-169 was used as a CNN classifier model. Diagnostic performance was evaluated by receiver operating characteristic (ROC) analysis, t-stochastic neighbor embedding (t-SNE), and gradient-weighted class activation mapping (Grad-CAM). Results: In the ROC analysis, the mean area under the curve and the mean accuracy of all classifications were high with both internal and external test sets (all, > 0.89 and > 0.80). In the t-SNE analysis, our model succeeded in creating good separation between three classification groups. Grad-CAM figures showed differences in the location and size of the focus areas between three classification groups in each diagnosis. Conclusions: Since the accuracy of our model was validated with both internal and external test sets, it shows the possible usefulness of a one-step automated orthodontic diagnosis tool using a CNN model. However, it still needs technical improvement in terms of classifying vertical dental discrepancies.

• 한국지반공학회논문집
• /
• 제38권4호
• /
• pp.21-32
• /
• 2022

강재형 말뚝기초는 안정적인 지지력 확보와 높은 시공성으로 해양구조물 기초로 널리 활용되고 있다. 일반적으로 설계수명에 도달한 해양구조물은 해체수순을 밟게 되는데 말뚝기초는 높은 인발하중과 경제적인 이유로 예외적으로 현장에 존치되는 경우가 많다. 현장에 존치된 기초는 환경오염뿐만 아니라 신규구조물을 건설하는데 장애요인이 될 수 있으므로 말뚝기초 완전해체를 위한 연구가 필요한 실정이다. 본 연구에서는 인발하중을 획기적으로 저감시킬 수 있는 신형식 이중벽 말뚝기초를 제안하고 축소모형실험을 통해 인발하중 저감성능을 실험적으로 평가하였다. 이를 위해 축소된 이중벽 말뚝기초를 제작하고 건조된 모래지반에서 말뚝 설치 및 인발 거동을 모사하였으며, 측정된 인발하중을 동등한 단면의 일반말뚝과 비교하였다. 그 결과, 조밀한 모래지반에서 이중벽 말뚝의 최대 인발력이 일반말뚝에 비해 45% 감소되는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 이중벽 말뚝의 인발하중 저감 성능과 메커니즘을 검증하였으며, 설계수명에 도달한 기초를 완전히 회수할 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 한국재난정보학회 논문집
• /
• 제18권1호
• /
• pp.129-145
• /
• 2022

연구목적: 본 연구는 다중밀집시설에 대형화재가 발생하는 경우 건물 외부에서 발생 가능한 여러 상황을 상정 및 이에 대한 대응절차 및 행동요령을 제시함으로써 효율적인 화재대응을 위한 외부 대피체계를 마련하고자 하였다. 연구방법: 화재 시 외부에서 발생 가능한 여러 상황 및 화재 매뉴얼 구성인자 등을 고려하여 필요한 사항들을 정리하였다. 이를 위해 화재 발생 위험경보 기준, 건물 재실자 역할 구분 등의 주요 인자의 제시 및 필요사항을 정리하였다. 또한, 화재 관련 외부대피소의 정의 및 외부 대피경로에 대해 제시하였으며, 다중밀집시설 중에서 중구의 노후아파트를 대상으로 외부대피소 및 외부대피경로 등에 대한 적용성을 검토하였다. 연구결과: 조사 및 분석 결과를 종합하여 4단계(관심, 주의, 경계, 심각) 화재위험경보 기준을 설정하고, 재실자, 시설 소유자, 거주자, 관리자, 소방책임자에 대한 행동요령을 정리하여 제시하였다. 또한, 외부대피소의 개념과 역할에 대하여 1차~3차 대피소로 구분하여 각 대피소의 정의 및 대피경로 설정에 관한 사항을 제시하고 이에 대하여 고찰하였다. 결론: 본 연구를 통해 화재 시에 무질서하고 통제가 어려운 건물 외부 공간에 대하여, 대피자 안전확보를 위한 체계화 방안을 제시한 것으로서 의미를 가지며, 화재시 건물 내부 및 외부의 통합적인 매뉴얼 작성에 활용성을 가질 것으로 판단하였다.

• 한국가스학회지
• /
• 제26권3호
• /
• pp.27-37
• /
• 2022

최근 ESS(전기저장장치)의 보급이 늘어나면서 ESS에 의한 지속적인 화재발생으로 인명 및 재산의 피해 또한 급증하고 있다. ESS에 활용되는 우레탄 샌드위치 패널에 제조에 있어 난연 성능의 향상이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 연질 폴리우레탄 폼의 난연 특성을 구현하고자 제품의 물성을 변화시키는 이소시아네이트 관능기 파라미터의 변화로 인한 제품의 조직 치밀도가 화재성능에 미치는 영향을 연구하였다. 우레탄 조직의 치밀도를 변화시켜가며 제품을 제작하여 연소성능 시험, 가스유해성 시험, 연기밀도 시험을 진행하였다. 그 결과 총 방출열량은 이소시아네이트 관능기 그룹이 높은 경우 성능이 우수하고, 최대 열 방출율과는 상관이 없는 것을 확인하였다. 이소시아네이트 관능기 그룹의 값이 2.7이상에서 형상의 붕괴를 방지할 수 있었다. 가스유해성 시험에서는 이소시아네이트 관능기 그룹이 상대적으로 높아 조직이 치밀하면서 탄화 막 형성이 용이한 Char시스템용 난연제가 추가적으로 투입되어야 성능이 상승하였고, 연기밀도 시험에서는 이소시아네이트 관능기 그룹의 값이 2.75이상에서 성능이 증가되는 것을 확인하였다. 따라서 본 연구의 결과로 기존에 사용되던 저렴한 우레탄 샌드위치 패널을 대체할 난연제 개발에 기반을 마련할 수 있을 것으로 생각된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제11권7호
• /
• pp.217-224
• /
• 2022

오늘날 기술과 산업의 발전으로 특수건물이 늘어남에 따라 특수건물 내 화재 사고가 증가하고 있다. 그러나 정보통신기술의 빠른 발전에도 불구하고 낙후되고 실효성을 갖추지 못한 실내 화재 경보 시스템을 사용함으로 인해 인명 피해가 꾸준히 발생하고 있다. 본 연구에서는 음향경보를 이용하는 기존 실내 화재 경보 시스템이 건물 내 인원들에게 충분한 경보를 전달하지 못하는 '경보의 사각지대 문제'를 개선하고자 에지 컴퓨팅과 비콘을 활용한 화재 경보 시스템을 설계하고 구현하였다. 제안하는 개선된 화재 경보 시스템은 말단 센서 노드와 에지 노드, 사용자 애플리케이션, 서버로 구성된다. 말단 센서 노드는 실내 환경 데이터를 수집하여 에지 노드로 전송하고, 에지 노드는 전송받은 정보를 기반으로 화재 발생 여부를 모니터링 한다. 또한 에지 노드는 비콘 신호를 지속적으로 발생시켜 신호 범위 내의 사용자 애플리케이션이 설치된 스마트기기의 정보를 수집하여 서버 데이터베이스에 저장하고, 화재 발생 시 수집한 기기들의 정보를 바탕으로 모든 재실 인원에게 애플리케이션 푸시 형태로 화재 경보를 전송한다. 구현한 화재 경보 시스템의 적용 가능성을 검증하기 위해 강의실이 밀집한 대학교의 한 건물에서 신호 유효 범위 측정 실험을 진행한 결과, 에지 노드의 비콘 신호 범위 내에서 정상적으로 기기 정보를 수집하고, 수집한 정보를 바탕으로 특정 사용자들에게 신속하게 화재 경보를 전송함을 확인하였다. 이를 통해 수시로 변하는 출입자들의 정보를 유동적으로 수집하고, 이를 바탕으로 사용자와 매우 인접한 스마트기기로 경보를 전송함으로써 '경보의 사각지대 문제'를 해결하는데 적용할 수 있음을 확인하였다. 또한 실험 결과 분석을 통해 제안하는 화재 경보 시스템을 실내 공간의 특징에 따라 효과적으로 적용하는 방안을 제시하였다.

• 한국결정성장학회지
• /
• 제32권5호
• /
• pp.183-190
• /
• 2022

다이옵사이드(CaMgSi₂O₆)는 생체활성이 높을 뿐만 아니라 우수한 기계적 성질도 보유한 물질로 알려져 있다. 본 연구에서는 지르코니아 세라믹스의 생체활성을 향상시키기 위하여 지르코니아 기판 표면에 다이옵사이드를 솔젤법으로 코팅하고 in vitro 시험을 통해 지르코니아 기판의 생체활성 증진을 고찰하였다. 코팅용 다이옵사이드 솔은 Ca(NO₃)₂·H₂O, MgCl₂·H₂O 및 Si(OC₂H₅)₄를 각각의 몰비로 에탄올에 용해한 후 가수분해시켜 제조하였다. 다이옵사이드 코팅에 의한 생체활성 증진을 고찰하기 위하여 SBF 용액 내에서 in vitro 시험을 진행하였는데, 침적초기에는 주로 코팅층 다이옵사이드 입자들의 표면용해가 관찰되었고, 새로운 하이드록시아파타이트 입자의 석출은 14일 침적시편에서 주로 관찰되었다. In vitro 시험 시 SBF(Simulated Body Fluid) 용액에 대한 다이옵사이드 코팅층의 용해와 기판 표면에 석출되는 하이드록시아파타이트 층의 양과 형태는 코팅횟수와 코팅층 두께에 의존하였다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제38권5_1호
• /
• pp.471-484
• /
• 2022

본 연구는 전산유체역학 모델을 이용하여 기상청에서 운용하는 종관기상관측소(automated synoptic observing system, ASOS) 10개 지점을 대상으로 ASOS 주변 지형과 건물이 기온과 바람(풍속, 풍향) 관측 환경에 미치는 영향을 분석하였다. ASOS에서 최근 10년간 8월의 관측 자료를 기반으로 전산유체역학(computational fluid dynamics, CFD) 모델의 초기·경계 자료를 구축하였다. 실제 토지 피복을 고려한 경우와 모든 피복을 초지로 가정한 경우에 대해, 관측 고도에서 초기 기온 대비 기온 변화율을 비교함으로써 기온 관측 환경을 분석하였다. 기온 관측 환경은 관측 지점 주위의 토지 피복에 의한 영향을 많이 받았다. ASOS 주변에 지표면 온도가 높은 건물과 도로가 밀집한 경우에 기온 변화율이 크게 나타났다. 반면, 모든 토지 피복을 초지로 가정한 경우에는 초기 기온 대비 기온 변화율이 작았다. 실제 토지 피복을 고려하여 관측 고도의 유입류 대비 풍속 변화율과 풍향 변화를 비교함으로써 풍속과 풍향 관측 환경을 분석하였다. 풍속과 풍향은 ASOS 주변에 관측 고도보다 높거나 비슷한 높이의 지형과 건물 영향을 크게 받았으며, 원거리에 위치한 장애물에 의한 영향도 나타났다. 본 연구 결과는 종관기상관측소의 이전과 신설 단계에서 관측 환경 평가에 활용될 것이다.

• Geomechanics and Engineering
• /
• 제25권3호
• /
• pp.207-219
• /
• 2021

Several additives are used to enhance the geotechnical properties (e.g., shear wave velocity, shear modulus) of soils to provide sustainable, economical and eco-friendly solutions in geotechnical and geo-environmental engineering. In this study, piezoelectric ring actuators are used to measure the shear wave velocity of unreinforced, fiber, cemented, and fiber reinforced cemented Toyoura sand. One dimensional oedometer tests are performed on medium dense specimens of Toyoura sand-cement-fiber-silica flour mixtures with different percentages of silica flour (0-42%), fiber and cement (e.g., 0-3%) additives. The experimental results indicate that behavior of the mixtures is significantly affected by the concentration of silica flour, fiber and cement additives. Results show that with the addition of 1-3% of PVA fibers, the shear wave velocity increases by only 1-3%. However, the addition of 1-4% of cement increases the shear wave velocity by 8-35%. 10.5-21% increase of silica flour reduces the shear wave velocity by 2-5% but adding 28-42% silica flour significantly reduces the shear wave velocity by 12-31%. In addition, the combined effect of cement and fibers was also found and with only 2% cement and 1% fiber, the shear wave velocity increase was found to be approximately 24% and with only 3% cement and 3% fibers this increased to 35%. The results from this study for the normalized shear modulus and normalized mean effective stress agree well with previous findings on pure Toyoura sand, Toyoura silty sand, fiber reinforced, fiber reinforced cemented Toyoura sand. Any variations are likely due to the difference in stress history (i.e., isotropic versus anisotropic consolidation) and the measurement method. In addition, these small discrepancies could be attributed to several other factors. The potential factors include the difference in specimen sizes, test devices, methods of analysis for the measurement of arrival time, the use of an appropriate Ko to convert the vertical stresses into mean effective stress, and sample preparation techniques. Lastly, it was investigated that there is a robust inverse relationship between α factor and 𝞫₀ exponent. It was found that less compressible soils exhibit higher 𝜶 factors and lower 𝞫₀ exponents.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제26권4호
• /
• pp.11-19
• /
• 2021

이상 객체란 일반적이고 평범한 행동을 취하는 객체가 아닌 비정상적이고 흔하지 않은 행동을 하여 관찰이나 감시·감독을 필요로 하는 사람, 물체, 기계 장치 등을 뜻한다. 이를 사람의 지속적인 개입 없이 인공지능 알고리즘을 통해 탐지하기 위해서 광학 흐름 기법을 활용한 시간적 특징의 특이도를 관찰하는 방법이 많이 활용되고 있으며, 이 기법은 정해진 표현 범위가 없는 수많은 이상 행동을 식별하기에 적합하다. 본 연구에서는 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)으로 입력 영상 프레임을 광학 흐름 영상으로 변환하는 알고리즘을 학습시켜 비정상적인 상황을 식별한다. 특히 생성적 적대 신경망 모델이 입력 영상에 대한 중요한 특징 정보를 학습하고, 그 외 불필요한 이상치를 제외시키기 위한 전처리 과정과 학습 후 테스트 데이터셋에서 식별 정확도를 높이기 위한 후처리 과정을 고도화하여 전체적인 모델의 이상 행동 식별 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 이상 행동을 탐지하기 위한 학습 데이터셋으로 UCSD Pedestrian, UMN Unusual Crowd Activity를 활용하였으며, UCSD Ped2 데이터셋에서 프레임 레벨 AUC 0.9450, EER 0.1317의 수치를 보이며 이전 연구에서 도출된 성능 지표 대비 성능 향상이 확인되었다.