• 한국항해항만학회지
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• 제46권4호
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• pp.297-302
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• 2022

탄산칼슘과 염산 수용액에 폴리프로필렌 섬유를 침지시켜 표면에 염화칼슘 결정을 생성시킴으로써 발열 흡착포를 제작하였다. 발열 흡착포를 유출 기름으로 인해 유막이 형성된 해수면에 적용하면 염화칼슘 결정이 주변의 수분을 흡수하여 이온화되면서 용해열을 방출한다. 염화칼슘의 용해열을 유동점 이하의 저온에서 응고된 저유황 중질유를 액화시켜 흡유 가능한 상태로 전환시킨다. 발열 흡착포의 제작을 위해 폴리프로필렌 표면에 염화칼슘 결정을 생성시키기 위한 탄산칼슘과 염산의 최적 몰농도는 각각 0.25 M과 0.5 M이다. 저유황 중질유 발열 흡착포의 흡유능은 해수 온도에 따라 다르지만, 우리나라 인근 해역의 동절기 평균 수온인 10℃에서 4.5-7.08 g/g으로 매우 우수하였다. 염화칼슘 발열 흡착포를 사용하면 동절기 선박사고로 인하여 해양에 유출된 저유황 중질유를 효과적으로 흡유하여 제거할 수 있다.

• 지질공학
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• 제33권1호
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• pp.69-83
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• 2023

산불 피해지는 수목 및 식생 전소, 산지토양 황폐화 등으로 인해 산사태주의보 기준에 미치지 못하는 강우조건에서도 토사 세굴 및 유출로 인한 산사태와 토석류 등의 2차 피해 위험을 증가시킨다. 산불은 지표 식생과 토양 특성의 변화를 발생시켜 산불 피해지 내에서 유출량 변화에 큰 영향을 주기 때문이다. 즉, 산불은 토양의 중요한 물리, 화학적 특성 변화로 인해 토양조성 변화, 구성광물의 변화, 토양수의 반발성, 토양 덩어리의 안정성이나 토양 조직의 변화를 발생시킨다. 특히, 산불 발생 및 확산 과정에서는 토층의 유기물과 수목의 연소 외에도 지표면 또는 지표면 아래까지 열기가 전파되어 토층을 구성하고 있는 토양 광물에 영향을 주게 된다. 이에 본 연구에서는 산불 발생지와 미발생지에서 채취된 토양시료(Topsoil, Subsoil)에 대해 XRD 회절분석 및 토양 물성분석을 통해 토양 내 점토광물의 분포와 함양 특성을 파악하였다. 그 결과, 산불 발생지의 토양시료에서 뮬라이트, 아날사이트, 적철석 등이 소량 산출되었으며, 버미큘라이트, 일라이트/버미큘라이트 혼합층상 구조광물(I/V)은 특히 표토에서 특징적으로 산출되었다. 특히, 산불 발생지에서는 일라이트/버미큘라이트 혼합층상 구조 광물(I/V)이 특징적으로 확인되었으나, 산불 미발생지에서는 일라이트/버미큘라이트(I/S) 혼합층상 구조 광물은 산출되지 않아 산불 발생지의 토양과는 큰 차이를 보인다. 이와 같이 점토광물의 생성은 외적요인인 산불의 영향으로 인해 토양 내 광물 조성의 변화를 파악할 수 있었다. 팽창성 점토광물은 우기 시에 토층 내에서 흙의 체적을 팽창시키기 때문에 장기적으로 사면 지반의 구조적 안정성에 영향을 줄 수 있어, 산불 발생지의 토층에서 점토광물의 생성은 장기적으로 산지사면 안정성에 영향을 줄 수 있을 것으로 판단된다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권7호
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• pp.43-51
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• 2023

온라인 거래가 증가하면서 의류 이미지는 소비자의 구매 결정에 큰 영향을 미치게 되었다. 의류 소재에 대한 이미지 정보의 중요성이 강조되고 있으며, 의류 이미지를 분석하여 사용된 소재를 파악하는 것은 패션 산업에 있어서 중요하다. 의류에 사용된 텍스타일의 소재는 육안으로 식별하기 어렵고, 분류 작업에도 많은 시간과 비용이 소모된다. 본 연구는 딥러닝 알고리즘을 기반으로 의류 이미지로부터 텍스타일의 소재를 분류하고자 하였다. 소재를 분류함으로써 의류 생산 비용을 절감하고, 제조공정의 효율성을 증대하는데 도움이 되며 소비자에게 특정 소재의 제품을 추천하는 AI 서비스에 기여할 수 있다. 의류 이미지를 분류하기 위해 머신비전 기반의 딥러닝 알고리즘 ResNet과 Vision Transformer를 이용하였다. 760,949장의 이미지를 수집하였고, 비정상 이미지를 검출하는 전처리 과정을 거쳤다. 최종적으로 총 167,299장의 의류 이미지와 섬유라벨 19개, 직물라벨 20개를 사용하였다. ResNet과 Vision Transformer를 사용해서 의류 텍스타일의 소재를 분류하였으며 알고리즘 성능을 Top-k Accuracy Score 지표를 통해 비교하였다. 성능을 비교한 결과, ResNet 보다 Vision Transformer 알고리즘이 더 우수하였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제24권2호
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• pp.87-97
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• 2008

단단한 모래 입자와 연약한 고무 입자로 이루어진 Engineered soils을 고결화 시킨 후 $K_o$ 상태에서의 거동 특성을 분석하였다. 고결화 효과에 따른 영향 및 모래부피비에 따른 영향을 파악하기 위하여 다양한 모래부피비를 가지는 비고결화 및 고결화 시료를 준비하여, 수직 응력에 따른 변형 및 탄성파 속도를 측정하였다. 탄성파 속도 측정은 벤더 엘리먼트와 PZT 엘리먼트를 이용하였다. 고결화 이 후 응력에 따른 수직 변형율의 기울기는 이중 선형 관계를 보이며 고결화 결합 파괴 이후에는 비고결화 시료와 비슷한 기울기를 가진다. 정규화된 수직 변형량은 응력에 따라 capillary force, cementation, decementation 구간으로 나눌 수 있다. 근접장 내에서 측정된 전단파 신호의 첫 번째 움직임은 압축파의 도달과 일치하였다. 고결화에 의해 탄성파 속도는 수직 응력의 증가 없이 급격한 증가를 보였으며, 고결화 이후 추가적인 응력 증가에도 일정한 값을 보였다. 고결화 파괴 후 지속적인 수직 응력의 증가에 따라 탄성파속도는 증가하였다. 고결화는 비고결화 시료에서 나타나는 유사고무, 유사모래, 전이 3가지의 거동을 방해한다. 고무-모래 혼합재의 고결화 결합의 파괴 메커니즘은 모래부피비에 따라 다르며 낮은 모래부피비의 시료는 입자 모양의 변화가, 높은 모래부피비 시료에서는 입자 구조의 변화가 고결화 결합의 파괴가 주요한 원인이다. 본 연구를 통해 연약한 고무 입자와 단단한 모래 입자의 혼합재인 Engineered soils의 거동은 고결화 및 고결화 파괴에 따라 비고결화 시료와 구분됨을 알 수 있었다.

• Composites Research
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• 제20권5호
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• pp.64-69
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• 2007

복합재료의 모재지배 물성은 온도나 습도와 같은 환경에 의해서 크게 저하되기 때문에 고온 다습한 환경에서 운용되는 UAV의 일체형 복합재 연료탱크를 설계함에 있어 이러한 유해환경 요소들을 반드시 고려하여야 한다. 본 연구에서는 스마트무인기에 사용될 일방향 복합재료 USN 175B와 직조 복합재료인 WSN3K에 대해서 $90^{\circ}C$에서 담수 침수 실험을 수행하여 모재의 수분 흡수량이 포화될 때까지 노화시킨 후 $74^{\circ}C$의 고온환경에서 인장 및 평면 전단 시험을 수행하였다. 실험 결과 모재 지배적 물성에서 극심한 물성 저하현상이 나타남을 확인하였다. 구조물이 받는 하중의 다양성을 고려하기 위해서 반최적화 기법을 도입하였다. 하중 컨벡스 모델과 안정성 경계를 비교하여 최악의 하중 상황을 판별하였다. 안정성 경계는 일체형 복합재 연료탱크에 저하된 물성을 적용하여 유한요소 해석을 수행하여 얻었다. 이를 통해 최악의 하중상황은 수직상승모드일 때 임을 확인하였다.

• Composites Research
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• 제19권5호
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• pp.28-33
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• 2006

본 논문에서는 카본 블랙, 탄소나노섬유, 탄소나노튜브를 혼합한 유리섬유/에폭시 복합재료 적층판의 복소 유전율과 그 특성이 전자파 흡수체 설계에 미치는 영향에 대한 연구를 수행하였다. 실험은 벡터회로망분석기와 7 mm 동축관을 이용하여 0.5 GHz$\sim$18 GHz의 주파수 영역에서 수행하였다. 실험결과는 복합재료의 복소 유전율이 첨가된 탄소나노소재의 함유율과 그 특성에 강하게 영향을 받는 것으로 나타났다. 복소 유전율의 실수부와 허수부는 탄소나노소재의 함유량에 따라 증가하지만, 탄소나노소재의 형태에 따라서 그 증가율이 모두 다르게 나타났다. 이러한 상이한 증가율은 단층형 흡수체의 설계에 있어서 두께에 영향을 준다. 이러한 영향은 단층형 흡수체를 설계하기 위한 복소 유전율의 해와 실험으로부터 얻은 세가지 종류의 복합재료의 복소 유전율을 함께 배치한 Cole-Cole 선도를 이용하여 평가되었다. 설계결과를 바탕으로 각각의 탄소나노소재를 이용하여 -10 dB의 흡수대역이 모두 3 GHz이면서 두께가 서로 다른 흡수체를 개발하였다.

• 무역학회지
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• 제41권3호
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• pp.63-107
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• 2016

본 논문에서는 우리나라의 15개 FTA를 대상으로 HS코드 6단위, 15가지 품목군 별로 엄격성지수를 도출, 분석하고 이를 토대로 원산지결정기준의 국가별, 시기별, 품목별 현황과 특성을 제시하였다. 분석결과 EU와 터키와의 FTA가 가장 높은 엄격성을 나타낸 반면 뉴질랜드, 페루, 인도와의 FTA는 가장 낮은 것으로 나타났다. 또한, 유럽권 FTA를 제외하고는 시간이 지남에 따라 엄격성 정도가 완화되고 있는 추세로 나타났다. 산업별로는 1차산품과 가공식품, 의류/직물/잡화의 품목에서는 엄격성지수가 높았고 반면 일반기계, 전기기계, 화학제품, 정밀기기에서는 낮게 나타났다. 이러한 결과는 관세율이 높고 경쟁력이 취약한 민감품목은 엄격하게, 교역활성화를 위한 품목들은 유연하게 설정하고 있음을 의미한다. 본 논문은 방대한 분량의 우리나라 FTA의 원산지결정기준을 체계적으로 분류하고 이를 근거로 국가별, 품목별로 엄격성지수와 원산지결정기준을 도출, 집대성했다는 데에 그 의의가 있다. 또한 향후 우리나라 FTA의 원산지결정기준의 방향성에 대한 시사점을 제공할 수 있는 2차 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Composites Research
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• 제36권2호
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• pp.132-139
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• 2023

추진제 탱크의 경량화를 위해 비강도가 우수한 탄소섬유 강화 복합재를 이용하여 라이너 없이 복합재 추진제 탱크를 제작하기 위한 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 MEOP 1.7 MPa의 내압을 지탱할 수 있는 직경 800 mm의 복합재 추진제 탱크 축소형 시제를 설계하였고, 보스 또한 동일한 복합소재로 제작하여 무게를 줄였다. 라이너 없이 탱크를 제작하기 위해 분리형 맨드릴을 이용하였고, 맨드릴의 무게도 줄이고 경화 과정에서 맨드릴의 팽창을 줄여 치수안정성을 도모하기 위해 복합재로 맨드릴을 제작하였다. 맨드릴 상에 탄소섬유 직물 소재를 핸드레이업 공정으로 적층한 후 오토클레이브 경화 과정을 거쳐 시제품을 제작하였다. 시제품 제작 후, 상온 보증압 시험과 헬륨 기밀 시험, 그리고 상온 반복 내압 시험과 파열 시험을 수행하여 내압 강도 및 기밀 성능 요건을 충분히 만족함을 확인하였고 파열압에 대한 안전여유가 충분함을 확인하였다. 본 연구 결과를 발사체 연료탱크 개발에 적용함으로써 발사체 전체 경량화에 기여할 수 있고, 향후 극저온 성능까지 검증한다면 극저온 산화제탱크 제작에도 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권6A호
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• pp.861-872
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• 2008

콘크리트충전 유리섬유 복합소재 튜브는 좋은 내구성과 심한 부식환경에서 견딜 수 있는 높은 화학적인 저항성으로 인해서 해양구조물에서 종종 사용된다. 이 연구는 원형 콘크리트충전 유리섬유 복합소재 튜브에 대한 다양한 실험을 수행하고 결과를 분석한다. 유리섬유 직포 수적층, 필라멘트 와인딩 적층을 압축을 받는 관의 바깥 튜브로 사용하는 경우에 고려해야 하는 몇 가지 측면을 실험 분석한다. 이 연구의 목적은 다음과 같다: (1) 유리섬유 층의 필라멘트 와인딩 각도의 효율성 검증 (2) GFRP 적층수가 강도 및 최고 변형률에 미치는 영향 평가 (3) 단부 재하조건이 구속효과 및 파괴양상에 미치는 영향 파악, 그리고 (4) 구속 상태에서 콘크리트의 응력-변형률 거동을 모사하는 해석적인 모델 제시이다. 세 가지 서로 다른 종류의 섬유 구성이 사용되었다: 직포층, ${\pm}45^{\circ}$ 필라멘트 와인딩 층, 그리고 ${\pm}85^{\circ}$ 필라멘트 와인딩 층. 각 층은 독립적으로 혹은 복합적으로 함께 사용되었다. 시편의 비 및 지름이 서로 다른 경우도 실험하였다. 총 27개의 GFRP 튜브 시편을 이용해서 인장 실험을 수행하였고, 66개의 콘크리트충전 GFRP튜브 시편을 이용해서 압축 실험을 수행하고 결과를 분석하였다. 구속상태의 콘크리트 응력-변형률 거동을 모사하는 해석적인 모델 및 영향계수를 제시하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.117-125
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• 2023

가상 시뮬레이션을 이용한 의류 디자인 개발에서는 가상과 실제의 차이가 최소화되어야 한다. 가상 의상과 실제 의상의 유사성을 높이는 데에 가장 기본이 되는 작업은 의상 제작에 사용될 옷감의 물성을 최대한 유사하게 표현할 수 있는 시뮬레이션 파라미터를 찾는 것이다. 시뮬레이션 파라미터 최적화 절차에는 전문가의 수작업으로 이루어지는 튜닝 과정이 포함되는데, 이 작업은 높은 전문성과 많은 시간이 요구된다. 특히 조정된 시뮬레이션 파라미터를 적용한 결과를 다시 확인하기 위해 시뮬레이션을 반복적으로 실행할 때 많은 시간이 소요된다. 최근 이 문제를 해결하기 위해 파라미터 튜닝에 주로 사용되는 드레이프 테스트 시뮬레이션 결과를 빠르게 추정하는 인공신경망 학습 모델이 제안되었다. 하지만 기존 연구에서는 비교적 간단한 선형 강성 모델을 사용하였으며 드레이프 시뮬레이션 전체를 추정하는 대신 일부만 추정하고 나머지는 보간하는 방식을 사용하였다. 실제 의류 디자인 개발 과정에서는 주로 비선형 강성 모델이 적용된 시뮬레이터가 사용되지만, 이에 대한 연구는 아직 부족하다. 본 논문에서는 비선형 강성 모델을 대상으로 드레이프 시뮬레이션 결과를 추정하기 위한 새로운 학습 모델을 제안한다. 본 연구에서 제안된 학습 모델은 시뮬레이션 결과인 고해상도 메시 모델 전체를 추정한다. 제시하는 방법의 성능을 검증하기 위해 세 가지 드레이프 테스트 방식을 대상으로 실험을 진행하여 추정 정확도를 평가한다.