In additive manufacturing, the flowability of feedstock particles determines the quality of the parts that are affected by different parameters, including the chemistry and morphology of the powders and particle size distribution. In this study, the microstructures and flowabilities of gas-atomized heat-resistant alloys for additive manufacturing applications are investigated. A KHR45A alloy powder with a composition of Fe-30Cr-40Mn-1.8Nb (wt.%) is fabricated using gas atomization process. The microstructure and effect of powder chemistry and morphology on the flow behavior are investigated by scanning electron microscopy (SEM), X-ray diffraction (XRD), X-ray photoelectron spectroscopy (XPS), and revolution powder analysis. The results reveal the formation of spherical particles composed of single-phase FCC dendritic structures after gas atomization. SEM observations show variations in the microstructures of the powder particles with different size distributions. Elemental distribution maps, line scans, and high-resolution XPS results indicate the presence of a Si-rich oxide accompanied by Fe, Cr, and Nb metal oxides in the outer layer of the powders. The flowability behavior is found to be induced by the particle size distribution, which can be attributed to the interparticle interactions and friction of particles with different sizes.

고성능 콘크리트(HPC) 압축강도는 추가적인 시멘트질 재료의 사용으로 인해 예측하기 어렵고, 개선된 예측 모델의 개발이 필수적 이다. 따라서, 본 연구의 목적은 배깅과 스태킹을 결합한 앙상블 기법을 사용하여 HPC 압축강도 예측 모델을 개발하는 것이다. 이 논 문의 핵심적 기여는 기존 앙상블 기법인 배깅과 스태킹을 통합하여 새로운 앙상블 기법을 제시하고, 단일 기계학습 모델의 문제점을 해결하여 모델 예측 성능을 높이고자 한다. 단일 기계학습법으로 비선형 회귀분석, 서포트 벡터 머신, 인공신경망, 가우시안 프로세스 회귀를 사용하고, 앙상블 기법으로 배깅, 스태킹을 이용하였다. 결과적으로 본 연구에서 제안된 모델이 단일 기계학습 모델, 배깅 및 스태킹 모델보다 높은 정확도를 보였다. 이는 대표적인 4가지 성능 지표 비교를 통해 확인하였고, 제안된 방법의 유효성을 검증하였다.

Metal-additive manufacturing techniques, such as selective laser sintering (SLS), are increasingly utilized for new biomaterials, such as cobalt-chrome (Co-Cr). In this study, Co-Cr gas-atomized powders are used as charge materials for the SLS process. The aim is to understand the consolidation of Co-Cr alloy powder and characterization of samples sintered using SLS under various conditions. The results clearly suggest that besides the matrix phase, the second phase, which is attributed to pores and oxidation particles, is observed in the sintered specimens. The as-built samples exhibit completely different microstructural features compared with the casting or wrought products reported in the literature. The microstructure reveals melt pools, which represent the characteristics of the scanning direction, in particular, or of the SLS conditions, in general. It also exposes extremely fine grain sizes inside the melt pools, resulting in an enhancement in the hardness of the as-built products. Thus, the hardness values of the samples prepared by SLS under all parameter conditions used in this study are evidently higher than those of the casting products.

본 연구는 최근 다시금 논란이 되는 복지 사각지대 문제를 다룬다. 먼 저, 현재 복지 사각지대 해소를 위해 어떤 제도들이 있는지 확인하고, 현 제도의 한계가 무엇인지를 확인한다. 그리고 현 제도의 한계를 바탕으로 제도적 개선점이 무엇인지를 고민해보고자 한다. 논의는 크게 세 측면에 서 이루어진다. 먼저 저소득층 대상 복지제도의 핵심인 국민기초생활보 장제도의 개선 방향이다. 두 번째는 복지 사각지대 발굴체계 개선에 관 한 논의이다. 마지막으로, 기존 제도가 아닌 대안적 사회보장제도에 관한 논의를 짧게 소개하고자 한다. 이러한 논의를 바탕으로 앞으로 복지 사 각지대 문제 개선을 위한 과정에 이바지하고자 한다.

High-entropy alloys (HEAs) are attracting attention because of their excellent properties and functions; however, they are relatively expensive compared with commercial alloys. Therefore, various efforts have been made to reduce the cost of raw materials. In this study, MIM is attempted using coarse equiatomic CoCrFeMnNi HEA powders. The mixing ratio (powder:binder) for HEA feedstock preparation is explored using torque rheometer. The block-shaped green parts are fabricated through a metal injection molding process using feedstock. The thermal debinding conditions are explored by thermogravimetric analysis, and solvent and thermal debinding are performed. It is densified under various sintering conditions considering the melting point of the HEA. The final product, which contains a small amount of non-FCC phase, is manufactured at a sintering temperature of 1250oC.

본 논문에서는 구조물의 부분 변위값으로 전체 구조물의 변위 형상을 예측할 수 있는 인공지능 학습기법을 개발하였으며, 개발된 기술의 성능을 실험을 통해 평가하였다. 3차원 공간에서 변위 형상 및 노드 위치 좌표의 특성을 학습에 반영할 수 있는 Image-to-Image 변위 형상 학습과 위치 특징을 결합한 변위 상관 학습 방법을 제시하였다. 개발된 인공지능 학습방법의 성능을 평가하기 위해 목업 구 조 실험을 진행하였고, 3D 스캔으로 측정한 변위값과 인공지능으로 예측한 결과를 비교하였다. 비교 결과 인공지능 예측 결과는 3D 스캔 측정 결과에 비해 5.6~5.9%의 오차율을 보여 적정 성능을 보였다.

본 연구에서는 칡의 효율적인 제거 방법을 모색하기 위해 국내외의 사례를 비교하였다. 칡은 척박한 토지에서도 생장이 왕성한 특성을 가져 사면침식을 억제하는 식물로 이용되기도 하였다. 그러나 칡은 덩굴을 형성하여 조림목을 감고 올라가 생장하므로 심할 경우에는 조림목의 고사를 유발한다. 최근에는 생활권 수목에 대한 관심의 증가로 조경수에 대한 피해가 주목을 받고 있다. 칡은 물리적, 화학적 및 생물학적 방법으로 제거한다. 국내에서는 덩굴 및 주두부 제거 등 물리적 제거 방법과 제초제를 사용하는 화학적 방법을 주로 사용하고 국외에서는 화학적 방법에 주로 의존한다. 물리적 방법은 환경오염이 적은 이점이 있으나 상당한 노동력과 비용이 소요된다. 화학적 방법은 즉각적으로 제거 효과가 나타나지만 약제 사용에 의한 환경오염과 기상조건의 제약이 있다. 생물학적 방법은 화학적 방법의 환경오염을 해결하기 위해 개발되었으나 제거 효과가 느리게 나타나고 조림지에 적용 시 조림목과 하층식생에 미치는 영향에 대한 우려가 있다. 향후 고효율성을 담보하며 친환경적인 생력화 칡 제거 기술에 대한 연구와 적용이 필요하다.

We investigate the austenite stability in nanocrystalline Fe-7%Mn-X%Mo (X = 0, 1, and 2) alloys fabricated by spark plasma sintering. Mo is known as a ferrite stabilizing element, whereas Mn is an austenite stabilizing element, and many studies have focused on the effect of Mn addition on austenite stability. Herein, the volume fraction of austenite in nanocrystalline Fe-7%Mn alloys with different Mo contents is measured using X-ray diffraction. Using a disk compressive test, austenite in Fe–Mn–Mo alloys is confirmed to transform into strain-induced martensite during plastic deformation by a disk d. The variation in austenite stability in response to the addition of Mo is quantitatively evaluated by comparing the k-parameters of the kinetic equation for the strain-induced martensite transformation.

Electroless plating is widely utilized in engineering for the metallization of insulator substrates, including polymers, glass, and ceramics, without the need for the application of external potential. Homogeneous nucleation of metals requires the presence of Sn-Pd catalysts, which significantly reduce the activation energy of deposition. Therefore, rinsing conducted during Sn sensitization and Pd activation is a key variable for the formation of a uniform seed layer without the lack or excess of catalysts. Herein, we report the optimized rinsing process for the functionalization of Sn-Pd catalysts, which enables the uniform FeCo metallization of the glass fibers. Rinsing enables good deposition of the FeCo alloy because of the removal of excess catalysts from the glass fiber. Concurrently, excessive rinsing results in a complete removal of the Sn–Pd nucleus. Collectively, the comprehensive study of the proposed nanomaterial preparation and surface science show that the metallization of insulators is a promising technology for electronics, solar cells, catalysts, and mechanical parts.

The thermal shock resistance of cement composites with hollow glass microspheres (HGM) is investigated. Cement composites containing various concentrations of HGM are prepared and their properties studied. The density, thermal conductivity, and coefficient of thermal expansion of the composites decrease with increasing HGM concentration. A thermal shock test is performed by cycling between -60 and 50oC. After the thermal shock test, the compressive strength of the cement composite without HGM decreases by 28.4%, whereas the compressive strength of the cement composite with 30 wt% HGM decreases by 5.7%. This confirms that the thermal shock resistance of cement is improved by the incorporation of HGM. This effect is attributed to the reduction of the thermal conductivity and coefficient of thermal expansion of the cement composite because of the incorporation of HGM, thereby reducing the occurrence of defects due to external temperature changes.

The objective of this study is to assess the impact of spray drying conditions on medium-chain triglyceride (MCT) loading, solubility, and release of an MCT-loaded solid self-emulsifying system in a water-insoluble oily substance. MCT-loaded solid self-emulsifying systems are prepared by spray drying with SDS and calcium silicate. The effects of inlet temperature (60, 80, or 100oC) and feed solution composition (0, 10, 50, 90, or 100% ethanol) on physicochemical properties of MCT-loaded solid self-emulsifying systems are studied. The inlet temperature significantly affects the water solubility of MCT. Moreover, the feed solution composition significantly affects water solubility, release rate, and MCT loading. The MCT-loaded solid self-emulsifying system obtained at 60oC using 90% ethanol feed solution shows the best physicochemical properties among the synthesized products and exhibits better water solubility (4.43 ± 0.44 vs. 0 μg/mL) and release (94.4 ± 1.6 vs. 32.8 ± 7.4%, 60 min) than a commercial product. Furthermore, the MCT-loaded solid self-emulsifying system shows an excellent emulsion droplet size (approximately 230 nm).

N-doped Na2Ti6O13@TiO2 (denoted as N-NTO@TiO2) composites are successfully synthesized using a simple two-step process: 1) ball-milling of TiO2 with Na2CO3 followed by heat treatment at 900oC; 2) mixing of the prepared Na2Ti6O13 with titanium isopropoxide and calcining with urea at 500oC. The prepared composites are characterized using XRD, SEM, TEM, FTIR, and BET. The N-NTO@TiO2 composites exhibit well-defined crystalline and anatase TiO2 with exposed {101} facets on the external surface. Moreover, dopant N atoms are uniformly distributed over a relatively large area in the lattice of the composites. Under visible light irradiation, ~51% of the aqueous methylene blue is photodegraded by N-NTO@TiO2 composites, which is higher than the values shown by other samples because of the coupling effects of the hybridization of NTO and TiO2, N-doping, and presence of anatase TiO2 with exposed {101} facets.

Lithium lanthanum titanium oxide (LLTO) is a promising ceramic electrolyte because of its high ionic conductivity at room temperature, low electrical conductivity, and outstanding physical properties. Several routes for the synthesis of bulk LLTO are known, in particular, solid-state synthesis and sol-gel method. However, the extremely low ionic conductivity of LLTO at grain boundaries is one of the major problems for practical applications. To diminish the grain boundary effect, the structure of LLTO is tuned to nanoscale morphology with structures of different dimensionalities (0D spheres, and 1D tubes and wires); this strategy has great potential to enhance the ion conduction by intensifying Li diffusion and minimizing the grain boundary resistance. Therefore, in this work, 0D spherical LLTO is synthesized using ultrasonic spray pyrolysis (USP). The USP method primarily yields spherical particles from the droplets generated by ultrasonic waves passed through several heating zones. LLTO is synthesized using USP, and the effects of each precursor and their mechanisms as well as synthesis parameters are analyzed and discussed to optimize the synthesis. The phase structure of the obtained materials is analyzed using X-ray diffraction, and their morphology and particle size are analyzed using field-emission scanning electron microscopy.

Thermal protection systems (TPS) are a group of materials that are indispensable for protecting spacecraft from the aerodynamic heating occurring during entry into an atmosphere. Among candidate materials for TPS, ceramic insulation materials are usually considered for reusable TPS. In this study, ceramic insulation materials, such as alumina enhanced thermal barrier (AETB), are fabricated via typical ceramic processing from ceramic fiber and additives. Mixtures of silica and alumina fibers are used as raw materials, with the addition of B4C to bind fibers together. Reaction-cured glass is also added on top of AETB to induce water-proof functionality or high emissivity. Some issues, such as the elimination of clumps in the AETB, and processing difficulties in the production of reusable surface insulation are reported as well.

Yttria-stabilized zirconia (YSZ) has a low thermal conductivity, high thermal expansion coefficient, and excellent mechanical properties; thus, it is used as a thermal barrier coating material for gas turbines. However, during long-time exposure of YSZ to temperatures of 1200oC or higher, a phase transformation accompanied by a volume change occurs, causing the YSZ coating layer to peel off. To solve this problem, YSZ has been doped with trivalent and tetravalent oxides to obtain coating materials with low thermal conductivity and suppressed phase transformation of zirconia. In this study, YSZ is doped with trivalent oxides, Nd2O3, Yb2O3, Al2O3, and tetravalent oxide, TiO2, and the thermal conductivity of the obtained materials is analyzed according to the composition; furthermore, the relative density change, microstructure change, and m-phase formation behavior are analyzed during long-time heat treatment at high temperatures.

Soft magnetic powder materials are used throughout industries such as motors and power converters. When manufacturing Fe-based soft magnetic composites, the size and shape of the soft magnetic powder and the microstructure in the powder are closely related to the magnetic properties. In this study, Fe-Si-Al-P alloy powders were manufactured using various manufacturing process parameter sets, and the process parameters of the vacuum induction melt gas atomization process were set as melt temperature, atomization gas pressure, and gas flow rate. Process variable data that records are converted into 6 types of data for each powder recovery section. Process variable data that recorded minute changes were converted into 6 types of data and used as input variables. As output variables, a total of 6 types were designated by measuring the particle size, flowability, apparent density, and sphericity of the manufactured powders according to the process variable conditions. The sensitivity of the input and output variables was analyzed through the Pearson correlation coefficient, and a total of 6 powder characteristics were analyzed by artificial neural network model. The prediction results were compared with the results through linear regression analysis and response surface methodology, respectively.

We successfully synthesize water-dispersible CTAB-capped CdSe@ZnS quantum dots with the crystal size of the CdSe quantum dots controlled from green to orange colors. The quenching effect of Fe(DTC)3 is very efficient to turn off the emission light of quantum dots at four molar ratios of the CdSe quantum dots, that is, the effective covering the surface of quantum dots with Fe(DTC)3. However, the reaction with Fe(DTC)3 for more than 24 h is required to completely realize the quenching effect. The highly quenched quantum dots efficiently detect nitric oxide at nano-molar concentration of 110nM of NO with 34% of recovery of emission light intensity. We suggest that Fe(DTC)3-hybridized CdSe@ZnS quantum dots are an excellent fluorescence resonance energy transfer probe for the detection of nitric oxide in biological systems.

본 논문에서는 휨 항복 메커니즘을 기반으로 한 강재이력 댐퍼를 제안하기 위한 해석 및 실험적 연구를 수행하였다. 댐퍼는 휨모멘 트에 의한 항복거동을 하도록 설계된 일련의 댐핑 플레이트로 구성된다. 실험 결과와 유한요소해석 결과의 비교를 통해서 본 연구에 서 채택된 해석적 접근방식이 댐핑 플레이트의 형태 및 상세에 대한 민감도 연구를 수행하기에 적절함을 확인하였다. 최초에 제안된 댐퍼는 휨 항복 메커니즘을 기반으로 작동하는 것으로 고안되었으나, 댐핑 플레이트의 인장 거동에 대한 기여도가 상당할 수 있음을 관찰할 수 있었다. 댐핑 플레이트의 두께가 증가함에 따라 휨 항복에 의한 에너지 흡수량이 증가한다. 댐핑 플레이트의 두께가 감소함 에 따라 인장에 의한 댐퍼의 비선형 거동 기여도가 증가하고 좌굴 발생으로 인하여 이력곡선의 형상이 댐퍼로서 불리해진다.

고속철도 교량은 열차 하중에 의한 공진으로 인한 동적응답 증폭의 위험이 존재하므로 설계기준에 따른 동적해석을 통한 주행안전 성 및 승차감 검토를 반드시 수행하여야 한다. 그러나 주행안전성 및 승차감 산정 절차는 열차의 종류별로 임계속도를 포함하여 설계 속도의 110km/h까지 10km/h 간격으로 동적해석을 일일이 수행해야 하므로 많은 시간과 경비가 소요된다. 이 연구에서는 딥러닝 알 고리즘을 활용하여 별도의 동적해석 없이 주행안전성 및 승차감을 사전에 예측할 수 있는 딥러닝 기반 예측 시스템 개발하였다. 제안 된 시스템은 철도교량의 열차별, 속도별 동적해석 결과를 학습한 후 학습 완료된 신경망을 기반으로 한 예측 시스템이며, 열차속도, 교량 특성 등의 입력파라미터에 따른 주행안전성 및 승차감 산정 결과를 사전에 예측할 수 있다. 제안된 시스템의 성능을 확인하기 위 하여 단경간 직선 단순보 교량을 대상으로 한 주행안전성 및 승차감 예측을 수행하였고, 주행안전성 및 승차감 산정을 위한 상판 연직 변위 및 상판 연직가속도를 높은 정확도로 예측할 수 있음을 확인하였다.

본 논문에서는 역전파 방법 기반 자동미분법을 이용하여 설계민감도를 구하고 이를 응력제한조건을 고려한 위상최적설계에 적용 하였다. 응력제한조건이 있는 위상최적화문제는 특이점(singularity)과 응력의 국부성(local nature of stress constraint)문제, 그리고 설 계 변수에 대한 비선형성의 문제를 포함하고 최적해를 얻기가 매우 힘들다. 특이점 문제를 해결하기 위해서 응력 완화(stress relaxation) 기법을 사용하였고, 응력의 국부성을 해결하기 위해 p-norm을 이용한 전역 응력치를 제한조건에 사용하였다. 설계 변수에 대한 비선 형성을 극복하기 위해 해석적인 방법으로 정확한 설계민감도를 구하는 것이 중요하다. 위상최적설계에서 기존에는 보조변수방법 (adjoint variable method)을 사용하여 빠르고 정확한 설계민감도를 구했지만, 설계민감도를 해석적으로 구해야 하고, 보조평형방정식 을 추가로 풀어야 하는 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해서 인공신경망에서 최적 가중치(weights)와 편차(biases)를 구할 때 쓰이는 역전파 기법을 이용하여 설계민감도를 구하고 이를 응력제한조건을 고려한 위상최적설계에 적용하였다. 역전파 기법은 자동미분에 쓰이는 기법으로 목적함수나 제한조건에 대한 설계민감도를 별도의 수식유도 없이 간단하게 구할 수 있는 장점이 있다. 또한, 미분값 을 구하는 역전파의 과정이 보조평형방정식을 푸는 것보다 계산시간이 빠르고 해석적 방법으로 구한 설계민감도와 같은 정확도를 보 여준다