• 대한전자공학회논문지TC
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• 제42권12호
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• pp.159-164
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• 2005

최근 정보량의 증가로 고속 디지털 회로를 요구하고 있다. 이에 따라 소형 고주파 회로에 전자기 특성이 중요하게 대두되었다. 그래서 불완전한 그라운드 상에 PCB 회로의 고속 디지털 전송라인에 대한 신호 집적도와 두 평행 선로 사이의 결합특성을 3차원 전자기 해석법인 시간영역 유한차분법을 이용하여 해석하였다. FDTD 시뮬레이션 결과는 상용 회로 소프트웨어 툴인 ADS 시뮬레이터와 비교하였고, 집중 소자 모델링, 주파수에 따른 슬롯에 의한 전자파의 방사 등을 해석하였다. 결과로써 마이크로스트립 선로 아래 슬롯이 있는 경우 신호의 전송에 큰 영향을 끼치는 것을 알 수 있다.

• 비파괴검사학회지
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• 제33권5호
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• pp.465-471
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• 2013

원전 증기발생기는 원자로 냉각재 계통에서 발생한 열에너지를 터빈 계통의 주급수에 전달하여 터빈을 회전시키기 위한 증기를 생산하는 일종의 열교환기이다. 증기발생기 전열관의 손상은 증기발생기의 구조적 및 누설 건전성 유지 능력을 저해시키기 때문에 주기적으로 와전류검사를 수행하여 전열관의 건전성을 평가한다. 증기발생기 전열관의 건전성 평가는 보통 원자로 연료 재장전 기간 중에 수행된다. 현재 국내 증기발생기 전열관에 적용되는 와전류검사는 KEPIC 및 ASME 코드 요건에 따라 수행되며, 와전류검사 수행에 필요한 검사 시스템은 와전류검사 장치와 수집된 신호를 평가하기 위한 평가 프로그램으로 구성된다. 검사에 적용되는 와전류검사 시스템을 구성하는 핵심기기인 와전류검사 장치는 ASME 및 KEPIC 코드에서 총 고조파 왜곡율, 입출력 임피던스, 증폭기 직선성 및 안정성, 위상 직선성, 대역폭 및 복조필터 응답, 디지털 변환, 채널 간섭 등과 같은 전기적 특성을 측정하도록 규정하고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 국내 최초로 개발한 원전 증기발생기 와전류검사 장치의 전기적 특성 측정을 위한 ASME 및 KEPIC 코드 요건을 설명하고, 이 요건에 따른 증기발생기 와전류검사 장치의 전기적 특성의 측정 결과를 제시하였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제39권3호
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• pp.193-206
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• 2007

The Korea Atomic Energy Research Institute has developed an advanced fast reactor concept, KALIMER-600, which satisfies the Generation IV reactor design goals of sustainability, economics, safety, and proliferation resistance. The concept enables an efficient utilization of uranium resources and a reduction of the radioactive waste. The core design has been developed with a strong emphasis on proliferation resistance by adopting a single enrichment fuel without blanket assemblies. In addition, a passive residual heat removal system, shortened intermediate heat-transport system piping and seismic isolation have been realized in the reactor system design as enhancements to its safety and economics. The inherent safety characteristics of the KALIMER-600 design have been confirmed by a safety analysis of its bounding events. Research on important thermal-hydraulic phenomena and sensing technologies were performed to support the design study. The integrity of the reactor head against creep fatigue was confirmed using a CFD method, and a model for density-wave instability in a helical-coiled steam generator was developed. Gas entrainment on an agitating pool surface was investigated and an experimental correlation on a critical entrainment condition was obtained. An experimental study on sodium-water reactions was also performed to validate the developed SELPSTA code, which predicts the data accurately. An acoustic leak detection method utilizing a neural network and signal processing units were developed and applied successfully for the detection of a signal up to a noise level of -20 dB. Waveguide sensor visualization technology is being developed to inspect the reactor internals and fuel subassemblies. These research and developmental efforts contribute significantly to enhance the safety, economics, and efficiency of the KALIMER-600 design concept.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제75권4호
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• pp.435-444
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• 2020

Ultrasonic guided wave testing is a very promising non-destructive testing method for rails, which is of great significance for ensuring the safe operation of railways. On the basis of the semi-analytical finite element (SAFE) method, a analytical model of 59R2 grooved rail was proposed, which is commonly used in the ballastless track of modern tram. The dispersion curves of ultrasonic guided waves in free rail and supported rail were obtained. Sensitivity analysis was then undertaken to evaluate the effect of rail elastic modulus on the phase velocity and group velocity dispersion curves of ultrasonic guided waves. The optimal guided wave mode, optimal excitation point and excitation direction suitable for detecting rail integrity were identified by analyzing the frequency, number of modes, and mode shapes. A sinusoidal signal modulated by a Hanning window with a center frequency of 25 kHz was used as the excitation source, and the propagation characteristics of high-frequency ultrasonic guided waves in the rail were obtained. The results show that the rail pad has a relatively little influence on the dispersion curves of ultrasonic guided waves in the high frequency band, and has a relatively large influence on the dispersion curves of ultrasonic guided waves in the low frequency band below 4 kHz. The rail elastic modulus has significant influence on the phase velocity in the high frequency band, while the group velocity is greatly affected by the rail elastic modulus in the low frequency band.

• 비파괴검사학회지
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• 제33권2호
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• pp.205-211
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• 2013

초음파 감쇠를 이용하여 티타늄 용접부에 대해 기계적 특성, 파단면 및 초음파특성을 연구하였다. 준비된 티타늄 시험편은 아르곤 가스를 이용하여 제작하였다. 티타늄 용접 시험편이 파단 되었을 때 변화하는 초음파 신호변화를 확인하기 위해서 인장시험을 실시하였다. 주사전자현미경을 이용하여 파단면을 관찰하고, 4 MHz 수직 탐촉자를 이용하여 초음파 시계열 신호를 획득하였다. 티타늄 판재에서 용접부는 모재부와 열영향부에 비하여 기계적 특성이 떨어지며 파단면분석을 통해 용접부의 입자크기가 모재부보다 큼을 확인할 수 있었다. RMS 신호 처리한 초음파 포락선의 면적과 인장강도의 상관관계를 나타내었다. 따라서 초음파를 이용하여 티타늄 용접부의 건전성 평가 방법이 유용함을 알 수 있었다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2005년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1223-1227
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• 2005

Fine microgroove is the key component to fabricate micro-grating, micro-grating lens and so on. Conventional groove fabrication methods such as etching and lithography have some problems in efficiency and surface integrity. This study deals with the creation of ultra-precision micro grooves using non-rotational diamond tool and CNC machining center. The shaping type machining method proposed in the study allows to produce V-shaped grooves of $40\mu{m}$ in depth with enough dimensional accuracy and surface. For the analysis of machining characteristics in micro V-grooving, three components of cutting forces and AE signal are measured and processed. Experimental results showed that large amplitude of cutting forces and AE appeared at the beginning of every cutting path, and cutting forces had a linear relation with the cross-sectional area of uncut chip thickness. From the results of this study, proposed micro V-grooving technique could be successfully applied to forming the precise optical parts like prism patterns on light guide panel of TFT-LCD.

• 비파괴검사학회지
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• 제29권4호
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• pp.360-367
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• 2009

공용중인 콘크리트 구조물의 건전성 평가를 위해서는 하중 증가에 따른 내부의 변형특성 및 손상을 예측하고 비 파괴적으로 상시 모니터링 할 필요가 있다. 본 연구에서는 철근 콘크리트 슬래브 시편을 대상으로 단계별 하중 재하(loading, holding, unloading)에 따른 음향방출 실험을 실시하였으며 휨 시험하의 인장균열, 전단균열 및 철근 콘크리트의 부착 상태, 반복하중에 의한 AE 신호의 특징과 신호 발생 양상을 분석하였다. 또한 음향방출법(a.oustic emission)에 있어 손상 정도를 유추할 수 있는 대표적 인자인 Felicity ratio를 분석하여 콘크리트 구조물의 상시감시 및 안전진단에 음향방출 기술을 적용하기 위한 분석기법을 제시하고자 한다.

• 비파괴검사학회지
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• 제20권2호
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• pp.130-137
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• 2000

대표적인 비파괴 평가 기술들 중의 하나인 초음파응용 기술은 각종 구조물에 존재하는 내부결함에 의한 산란신호를 통해 건전성을 평가하는 기법이므로 결함의 신뢰성 높은 정량적 평가를 위해서는 결함으로부터의 초음파 산란신호특성에 대한 기본적 이해가 필수적이며 따라서 이를 위한 모델링 수치해석 연구가 요구된다. 모델링 기법들은 비파괴 평가기술에 있어서 중요한 역할을 하고 있고 많은 모델링 기법들이 결함의 탄성파 산란문제를 해석하기 위하여 사용되어 오고 있다. 본 연구에서는 다양한 수치기법들 중 탄성파 산란문제 해석에 있어 많은 장점을 가지고 있는 동탄성 경계요소법에 대하여 자세히 소개하고, 응용 예로서 경계요소법을 이용한 기공결함의 수평횡파 산란장 해석과 표면균열의 표면파 산란장 해석을 소개한다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제15권1호
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• pp.120-128
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• 2011

변전소 구조물은 가스절연개폐기의 개폐로 유발되는 주기적인 충격하중을 받게 된다. 이러한 주기적인 충격하중은 구조물의 노후화 및 열화를 가속화하여 구조물의 일부 부재 혹은 전반적인 강성 감소를 초래할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 주기적인 충격하중이 구조물에 미치는 영향을 정량적으로 평가하고, 손상 정도를 평가하는 방법을 선정하고자 한다. 따라서, 개략적인 손상 정도를 파악할 수 있는 효율적인 방법으로 인지되고 있는 시스템식별기법을 선정하였다. 선정된 기법에 대한 신뢰성을 검증하기 위해 3층 1경간 축소 모형을 대상으로 모의 손상실험 및 해석을 통해 모드형상 및 고유진동수를 산정하고 결과를 비교하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권1호
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• pp.77-91
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• 2022

Various monitoring systems have been implemented in civil infrastructure to ensure structural safety and integrity. In long-term monitoring, these systems generate a large amount of data, where anomalies are not unusual and can pose unique challenges for structural health monitoring applications, such as system identification and damage detection. Therefore, developing efficient techniques is quite essential to recognize the anomalies in monitoring data. In this study, several machine learning techniques are explored and implemented to detect and classify various types of data anomalies. A field dataset, which consists of one month long acceleration data obtained from a long-span cable-stayed bridge in China, is employed to examine the machine learning techniques for automated data anomaly detection. These techniques include the statistic-based pattern recognition network, spectrogram-based convolutional neural network, image-based time history convolutional neural network, image-based time-frequency hybrid convolution neural network (GoogLeNet), and proposed ensemble neural network model. The ensemble model deliberately combines different machine learning models to enhance anomaly classification performance. The results show that all these techniques can successfully detect and classify six types of data anomalies (i.e., missing, minor, outlier, square, trend, drift). Moreover, both image-based time history convolutional neural network and GoogLeNet are further investigated for the capability of autonomous online anomaly classification and found to effectively classify anomalies with decent performance. As seen in comparison with accuracy, the proposed ensemble neural network model outperforms the other three machine learning techniques. This study also evaluates the proposed ensemble neural network model to a blind test dataset. As found in the results, this ensemble model is effective for data anomaly detection and applicable for the signal characteristics changing over time.