• 콘크리트학회논문집
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• 제24권6호
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• pp.651-658
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• 2012

이번 연구에서는 비선형 음향효과를 기반으로 한 비선형 초음파 변조 기법을 통해 열손상 콘크리트의 미세균열 정도를 평가할 수 있는 방법을 제안하였다. 화재 시 콘크리트 구조물은 물리적, 화학적 변화에 따른 콘크리트 내 미세균열이 발생하므로, 기존 초음파 비파괴 기법의 민감도 한계를 극복한 비파괴 기법의 도입이 필요하다. 비선형 초음파 기법은 초음파와 저주파의 변조파로부터 열손상 평가 인자인 비선형인자를 측정하며, 이는 열손상 콘크리트의 미세균열에 적합한 민감도를 가진다. 이 연구에서는 SEM 관측, 열손상 전후 콘크리트의 투수공극량 변화 측정으로부터 수열온도에 따라 미세균열이 급격하게 발생함을 보였으며, 수열온도별 콘크리트의 초음파 전파속도 측정을 통해 제안된 방법의 민감도를 검증하였다. 추가적으로 열손상에 따른 미세균열이 콘크리트의 성능저하에 미치는 영향을 파악하고자 열손상 콘크리트 시편의 압축강도 측정을 수행하였다. 측정값 및 실험값의 연관성을 파악하여 비선형 초음파 변조 기법이 열손상 콘크리트의 미세균열 평가에 적합함을 보였으며, 향후 압축강도 추정에 대한 적용 가능성을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권spc1호
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• pp.1061-1069
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• 2021

최근 이상 기후로 인해 극한 호우 및 국지성 호우의 규모 및 빈도가 증가하여 하천 주변의 홍수 피해가 증가하고 있다. 이에 따라 하천 또는 유역 내 수문학적 시스템의 비선형성이 증가하고 있으며, 기존의 물리적 기반의 수문 모형을 활용하여 홍수위를 예측하기에는 선행시간이 부족한 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 Deep Neural Network (DNN) 및 Long Short-Term Memory (LSTM)기반의 딥러닝 기법을 적용하여 울산시(태화교) 지점의 수위를 0, 1, 2, 3, 6, 12시간에 대해 선행 예측을 수행하였고 예측 정확도를 비교 분석하였다. 그 결과 sliding window 개념을 적용한 DNN 모형이 선행시간 12시간까지 상관계수 0.97, RMSE 0.82 m로 가장 높은 정확도를 보이고 있음을 확인하였다. 향후 DNN 모형을 활용하여 딥러닝 기반의 수위 예측을 수행한다면 기존의 물리적 모형을 통한 홍수위 예측보다 향상된 예측 정확도와 충분한 선행시간을 확보할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제34권2호
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• pp.145-152
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• 2010

본 논문에서는 비선형 초음파 기법을 이용하여 SUS316L 재료 시편에서의 피로열화를 평가한 연구의 결과를 보고한다. 초음파의 비선형성은 입사 주파수 성분의 크기와 2차 고조파 성분의 크기 비로 정의되는 상대적 비선형 파라미터에 의해 측정된다. 실험을 위해 접촉식 탐촉자를 이용한 계측시스템을 구성하였으며, 안정된 비선형 파라미터의 측정이 가능하도록 계측시스템 자체에서 발생되는 고조파 성분을 억제하고 계측 조건이 일관되게 유지되도록 하였다. 시편으로는 SUS316L 재료의 두 가지 피로열화 시편이 사용되었다. 하나는 봉형으로 회전굽힘피로를 가한 시편이고, 다른 하나는 판형으로 인장피로를 가한 시편이다. 피로조건은 모두 고주기 피로에 해당한다. 전자는 피로가 누적되는 과정에서 비선형 파라미터가 어떻게 변화하는지를 관측하는데 이용되었고, 후자는 피로를 가한 후 피로응력이 집중되는 위치와 그 외 위치에서의 비선형 파라미터의 차이를 관측하는데 이용되었다. 측정결과 비선형 파라미터는 두 가지 시편 모두에서 피로도와 강한 상관성을 갖는 것으로 나타났다.