In recent years, a rapid increase in demands for the soft magnetic composite parts has been created and it has been tried to improve their properties by various processing methods, alloying elements and compaction parameters. Warm compaction method has been used for the reduction of residual stress, the improvement of magnetic properties and the higher densities. In this work, the effects of warm compaction and polymer binder on magnetic properties of Fe powder core were investigated. The sintering powder, Fe oxide, was ball-milled for 30n hours. And then ball-milled Fe oxide powder was reduced through hydrogen reduction process. The hydrogen reduced Fe powder and polymer binder were mixed by 3-D turbular mixer. And then the mixed powder was warm-compacted. The magnetic properties such as core loss and permeability were measured by B-H curve analyzer.

Various approaches have been proposed to increase the green density. Warm compaction method has been used for the reduction of residual stress, the improvement of magnetic properties and the higher densities. In this work, the effect of warm compaction on green density of Fe powder was investigated. After ball-milling of Fe oxide powder for 30 hours, Fe oxide powder was reduced through the hydrogen reduction process. The pure Fe powder and polymer binder were mixed by 3-D tubular mixer. And then the mixed powder was warm-compacted with various compaction pressure and binder contents. The green density of specimen was added polyvinyl binder was higher than any other specimens.

The structural and magnetic properties of nanostructued alloy powders were investigated. Commercial alloy powders (Hoeganaes Co., USA) with purities were used to fabricate the nanostructure Fe-Si alloy powders through a high-energy ball milling process. The alloy powders were fabricated at 400 rpm for 50 h, resulting in an average grain size of 16 nm. The nanostructured powder was characterized by fcc and hcp phases and exhibited a minimum coercivity of approximately 50 Oe

200만㎡이상 대규모 택지개발사업 지역에 설치된 공동구는 도시계획시설로서 지하매설물(전선로, 수도관, 하수도관 등)을 공동 수용함으로 통합안전관리, 도시미관 개선, 도로구조 보전 및 교통의 원활한 소통을 기하기 위하여 지중에 설치된 시설물이다. 지하매설물을 통합 관리하는 부분에서는 효과적이지만 24시간 관리 인력의 투입으로 인한 유지관리 비용 중대로 수용시설물 점용기관의 비용 부담이 만만치 않은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 저비용으로 효과적인 공동구 시설물 유지관리를 위해 AI 및 IoT 등 첨단기술을 활용하여 공동구 시설물을 안전관리 할 수 있는 방안을 마련하고자한다.

The 4th industrial revolution is promoting the development of efficient maintenance technology through fusion with advanced IT technology. Digital Twin technology, an advanced fusion IT technology, is widely used in the fields of plant facilities and processes, performance monitoring of wind turbines and engine. In this study, the application of digital twin technology to large civil engineering structures, especially bridges, was presented.

The widespread sensors in a structural monitoring system provide vital support to its operation. Data is obtainedf rom sensors in a structural health monitoring system for integrity assessment of the structure, and false alarm will be frequently triggered if a faulty sensor is detected. In this study, a proposed method based on machine learning algorithm and Gaussian distribution is present to identify sensor fault.

The 4th industrial revolution is promoting the development of efficient maintenance technology through fusion with advanced IT technology. Digital Twin technology, an advanced fusion IT technology, is widely used in the fields of plant facilities and processes, performance monitoring of wind turbines and engine. In this study, the application of digital twin technology to large civil engineering structures, especially bridges, was presented.

Construction safety is one of the significant problems on the world. Deep learning is an emerging term that acquires, processes and analyses image or video data to help computers have a high-level visual understanding of the world. In recent years, it has been introduced into the construction industry for improvements of occupational health and safety. This research contributes in solving this problem by using deep learning only RGB images that output detects the hazard zone on construction sites. The main goal of this study is to use different computer vision and deep learning to develop for different cases concerning fall related hazards.

본 연구에서는 비슬산 이중편파 Radar 자료와, GPM 위성자료 및 21개 (Korea Meteorological Administration, KMA) 지상강우자료를 활용하여 분포형 강우-유출 모형(KIneMatic wave STOrm Runoff Model2, KIMSTORM2)을 이용해 남강댐 유역(2,293 km2)을 대상으로 유출해석을 수행 하였다. 모형의 유출 해석은 2016년 10월 5일 02:00∼09:00 총 8시간 동안 최대강우강도 33 mm/hr, 유역평균 총 강우량 82 mm이 발생한 태풍 차 바(CHABA)를 대상으로 하였으며, Radar 및 GPM 자료와 조건부합성(Conditional Merging, CM) 기법을 적용한 Radar (CM-corrected Radar) 및 GPM (CM-corrected GPM) 자료를 각각 활용하여 결과를 비교하였다. 이 때, 공간 강우자료에 유출 검보정은 남강댐 유역 내 3개의 수위관측 지점(산청, 창촌, 남강댐)을 대상으로 실시하였으며, 모형의 매개변수 초기토양수분함량, 지표와 하천의 Manning 조도계수를 이용하여 검보정하였다. 유출 결과는 결정계수(Determination coefficient, R2), Nash-Sutcliffe의 모형효율계수(NSE) 및 유출용적지수(Volume Conservation Index, VCI)를 산정하였다. 그 결과 CM-corrected Radar, GPM 자료가 평균 R2는 0.96, NSE의 경우 0.96, 유출용적지수(VCI)는 1.03으로 가장 우수한 결과를 나타내었다. 최종적으로 CM 기법을 이용한 보정된 공간분포자료는 기존의 자료에 비해 시공간적으로 정확한 홍수 예측에 사용 될 것으로 판단된다.

한옥마을은 전주시의 대표적인 관광지로 주목받고 있으며, 연간 관광객이 2016년 기준으로 1,066만명에 이를 정도로 좁은 관광지역에 대규모 인파가 폭증함에 따라 교통체증은 물론 먹거리 문제, 이에 따른 폐기물 관리문제가 대두되고 있는 상황이다. 음식업소배출량을 제외하고 연간 3,551톤(약 10톤/일)의 생활폐기물이 길거리수거함에 배출되고 있으며, 종량제봉투(100L 기준)사용량이 월 5,000장 정도 소요되며, 총 12지점의 배출지를 확보하여 운영하고 있지만, 관광객증가 및 음식소비 등에 따른 발생량 증가에 대응하기에 한계가 있다. 주요배출원인 길거리 음식점의 1회용품에 의한 것으로 확인되며, 길거리 배출함내 일반 및 재활용성 폐기물이 혼합되어 배출되고 있고, 상가 및 거주 주민들의 생활폐기물도 무단배출되는 지역특성을 고려하여 현장조사를 통해 폐기물 발생특성을 확인하고, 단계별로 규모별 적정한 관리방안을 모색하려고 한다. 또한 한옥마을 관광형태가 한옥숙박과 함께 거리여행의 특성이 크고, 이동반경이 작은 만큼 실내 음식 소비형태보다는 길거리 요기형태의 소비가 높아 길거리 배출량이 증가하는 경향을 고려하여 한옥마을 도로에 대한 관광객 및 길거리 음식업주의 쓰레기 분리 및 수거상황을 조사를 통해 관리 실태를 확인하고자 한다.

본 논문에서는 지점부 경계조건을 고려하여 단순보의 유한요소모델을 개선하는 기법을 제안하였다. 기존의 유한요소모델개선 기법은 주로 가속도 응답으로부터 추정된 동특성(고유진동수, 모드형상)을 이용하여 유한요소모델을 개선하였다. 이렇게 개선된 유한요소모델은 실제 구조물의 정적응답을 예측하기 어렵고, 잘못된 구조물의 물성치를 추정하는 문제가 발생한다. 제안된 기법은 먼저, 구조물의 처짐과 지점부 회전변위를 계측하여 지점부 경계조건을 간략화한 유한요소모델의 회전 스프링 강성을 정량적으로 추정한다. 회전 스프링 강성이 개선된 유한요소모델과 구조물의 동특성을 사용하여 구조물의 물성치를 추정함으로써 최종 개선된 유한요소모델을 구축된다. 제안된 유한요소 모델 개선 기법과 기존 유한요소모델개선 기법을 수치해석 시뮬레이션을 통하여 비교 및 검증하였다.

In this paper, the finite element model updating method of the PSC bridge based on the static and dynamic data is verified through field experiment. The proposed method consists of two steps. First, update the rotational stiffness of the supports using the deflection and rotational displacement measurements that occur when the moving loads pass through the bridge. The stiffness of each member is updated by using the dynamic characteristics estimated from the acceleration measured by the ambient vibration test. The finite element model updated by the proposed method can predict the static and dynamic behavior of actual bridges through field experiment.

본 연구는 단경간 교량의 정적하중입력/변위출력관계를 이용한 새로운 교량 유한요소모델 개선 방법을 제안하였고, 실내 모형교량 실험을 통해 검증하였다. 기존의 유한요소모델개선기법은 실험으로부터 얻어진 모드계수와 유한요소모델로부터 예측된 모드계수가 유사해 지도록 유한요소모델을 개선하는데, 이 과정에서 구조계의 질량행렬에 대한 가정을 필요로 한다. 제안된 기법은 질량행렬을 가정하지 않고, 오 히려 질량행렬 추정을 가능하게 하는 장점을 가진다. 제안된 기법은 두 단계로 구성된다. 첫째, 정적 하중입력-변위응답으로부터 강성행렬을 개선하고, 둘째, 실측된 고유진동수를 이용하여 질량행렬을 개선한다. 실험검증을 위하여 실내 모형교량을 제작하였고, 제안된 기법을 이용하 여 모형교량의 탄성계수를 추정하였으며, Universal Testing Machine으로 부터 얻어진 탄성계수와 비교하였다. 또한 기존의 유한요소모델개 선기법으로 추정된 탄성계수와 비교하였다. 실험의 결과들로부터 제안된 기법이 합리적으로 탄성계수와 질량밀도를 추정하는 것이 관찰되었 고, 기존의 유한요소모델개선기법은 고차모드를 사용했을 때 상대적으로 큰 오차를 주는 것이 관찰되었다. 추가적으로 유한요소모델링 오차 에 대하여 토의하였다.

A new research project entitled 「Development of Evaluation and Analysis Technologies for Road Sink」 was initiated last year under the sponsorship of Korea Agency for Infrastructure Technology Advancement and Ministry of Land, Infrastructure and Transport. In this article, outlines of this project is briefly introduced including research goal, scope, current major activities, etc.

This paper presents a laboratory validation for a Finite Element model updating method using moving vehicle input-deflection output measurements. In conventional FE model updating, a few natural frequencies measured from field experiments have been used to update the FE model based on the assumption that the mass matrix is known accurately. The proposed approach can update the stiffness matrix without the assumption by using static input-output measurements and can even update the mass matrix by using a few natural frequencies obtained from dynamic measurements. Laboratory experiments were carried out for a scaled model of Samseung Bridge located in the test road of Korea Highway Corporation. For a simplicity of experiments, a mass (11kgf) was located in four different locations on the deck and two deflections were measured by laser displacement meters: one at the center girder, and the other in at the outer girder, both in mid-span. Results showed that the proposed methods was capable to estimate Young's Modulus and the mass density of the model bridge accurately while natural-frequency-based updating may result in significant error when higher modes (2nd, 3rd) were used.

생강나무 줄기와 초피 과피의 60% ethanol과 열수 추출물의 식중독 균에 대한 항균 활성과 추출물의 열안정성에 대하여 알아보았다. 100 mg/mL의 농도에서 생강나무 줄기의 60% ethanol 추출물은 MRSA에 대하여 31.50 mm, 열수추출물은 S. aureus에 대해 25.5 mm의 생육 저해환을 보이며 가장 높은 항균활성을 보였으며, B. cereus에 대해서는 가장 낮은 항균활성을 보였다. 같은 농도에서 초피 과피의 60% ethanol 추출물의 항균효과는 S. aurues와 B. cereus에 대해 25 mm의 생육 저해환을 나타냈으며, 열수추출물은 S. aurues 에 대해 22 mm의 생육저해환을 나타내 항균 효과가 가장 크게 나타났으며, E. coli 에 대해서는 낮은 항균활성을 나타내었다. 생강나무 줄기와 초피 과피의 60% ethanol, 열수 추출물 모두 농도가 낮아짐에 따라 생육 저해환의 크기가 작아지는 현상을 보였으며, ethanol추출물이 열수 추출물에 비해 다소 높은 항균력을 나타냈다. 또 추출물의 열안정성 실험에서 열처리군과 비열처리군(대조구)을 비교했을 때 항균 효과가 감소하지 않는 것으로 보아 생강나무 줄기와 초피 과피 추출물은 열에 안정하다고 판단된다. 본 연구 결과 생강나무 줄기와 초피 과피 추출물에 미생물 부패 방지에 효과적인 항균 물질이 함유되어 있으며 비교적 열에 안정하므로 천연보존료로서 산업적 응용이 가능할 것이라 사료된다.

Dynamic characteristics of large civil infrastructures have been monitored for safe operation and efficient maintenance of the structures. To measure vibration data, the conventional system uses cables causing very expensive costs and inconvenience for installation. Therefore, various wireless sensor nodes have been developed to replace the conventional wired system. However, there remain lots of issues to be resolved such as power supply, data loss, data security, etc. In this study, smart distributed sensor node (SDSN) was developed to measure vibration data. The SDSN is basically timely synchronized one-channel data acquisition system. It consists of its local time clock with high accuracy and SD memory card or local data storage. It is designed for temporal measurement, not long-term monitoring, since it can operate several hours using embedded batteries. Laboratoy tests were carried to verify the performance of the developed SDSN compared with conventional wired sensors. Several application examples for large civil infrastructure were also suggested.