목적 : 본 연구는 보건대학원생을 대상으로 연구윤리에 대한 인지도, 자기효능감을 통해 지식수준을 파악하고 자 하였다. 방법 : 서술적 설문조사 설계를 사용하였다. 국내 보건대학원에서 총204명의 참여자를 모집하였다. 데이터 수 집 도구는 미국 National Science Foundation과 Association of Graduate School에서 제안된 Responsible Conduct of Research(RCR) 교육 핵심 영역을 기반으로 개발되었다. 참여자들은 연구윤리에 관한 질문으로 구성 된 자가보고식 설문지를 작성하였다. 데이터는 PASW Statistics 18 Window 프로그램을 활용하여 기술 통계로 분석하였다. 결과 : 대상자(평균 연령=30세)는 석사(77.5%)과 박사(22.5%) 과정 학생으로 구성되었다. 대상자의 25.5%만 연구윤리 관련 과목을 수강한 경험이 있었고, 26.5%는 연구책임자로서 연구를 수행한 경험이 있었다. 연구윤리에 대한 인지 수준(5점 만점에 평균 2.90점)과 윤리적 연구수행을 위한 자기효능감 수준(5점 만점에 평균 3.14점)은 보통 수준이었다. 가장 인지도가 낮은 분야는 ‘지적재산권 및 특허 보호’였으며, 그 다음은 ‘부당한 논문저자 표시’ 였고, 가장 지식이 부족한 분야는 ‘연구논문 작성’이었다. 연구윤리에 대한 인지도, 자기효능감, 지식 간에는 통계 적으로 유의미한 상관관계가 있는 것으로 나타났다(all p<0.050). 결론 : 본 연구에서는 학생들이 윤리적으로 건전한 연구를 수행할 수 있도록 보건대학원생을 위한 연구윤리 지 식 교육 프로그램이 필요하다고 사료된다.

The alumina dispersion-strengthened (DS) C15715 Cu alloy fabricated by a powder metallurgy route was annealed at temperatures ranging from in the air and in vacuum. The effect of the annealing on microstructural stability and room-temperature mechanical properties of the alloy was investigated. The microstructure of the cold rolled OS alloy remained stable until the annealing at in the air and in vacuum. No recrystallization of original grains occurred, but the dislocation density decreased and newly formed subgrains were observed. The alloy annealed at in the air experienced recrystallization and grain growth took place, however annealing in vacuum at did not cause the microstructural change. The mechanical property of the alloy was changed slightly with the annealing if the microstructure remained stable. However, the strength of the specimen that was recrystallized decreased drastically.

Dry sliding wear behavior of electro-pressure sintered Co-Fe and Co-Ni compacts was investigated. Pin-on-disk wear tests were performed on the sintered Co-Fe, Co-Ni disks against alumina balls at various loads ranging from 3N to 12N. A constant sliding speed of 0.1m/sec was employed. Wear rate was calculated by dividing the weight loss of a specimen by the measured specific gravity and sliding dis-tance. Worn surfaces and cross-sections of the specimens were examined using an SEM and EDS to investigate wear mechanism of the compacts. The wear behavior of the compacts were discussed as a function of their com-position. Effects of mechancial properties of the compact as well as oxide layers formed on wearing surface on the wear were also discussed

본 연구에서는 압축센싱 기술인 CAFB(달팽이관 원리기반의 인공필터뱅크)가 El-Centro 지진 등 지진상황에서 구조물의 동적응답을 포함한 지진응답을 실시간으로 압축하여 획득할 수 있는지 평가하였다. 최적화된 CAFB를 무선 IDAQ 시스템에 임베디드 하였다. 이를 이용하여 대형 Shaking Table에 설치된 2-span 교량구조물의 지진응답을 실시간으로 압축하여 획득 하였다. 연구결과 압축신호는 원시신호 대비 우수한 응답성능 및 데이터 압축효과를 보였으며 이를 통해 CAFB가 지진상황에서도 구조물의 동적응답을 포함한 지진응답을 실시간으로 압축 획득할 수 있음을 확인하였다.

데이터 병목현상 등의 이유로 대용량의 동적 데이터를 무선으로 계측하여 구조물 건전도 모니터링을 수행하는 데는 한계가 있다. 이에 선행연구에서는 압축센싱 기술인 CAFB(달팽이관-영감형 인공필터뱅크)를 개발하여 무선 압축센싱 성능을 실험적으로 평가하였다. 본 논문에서는 CAFB를 적용한 무선 계측시스템의 유효성 평가를 목적으로 Kobe 지진파형으로 최적화된 CAFB를 이용해 지진응답 실험을 진행하였다. 결과적으로 Kobe 지진파형으로 최적화한 CAFB로 수신한 무선 데이터는 64~91%의 압축률을 보였으며 99% 이상의 재건율로 무선 데이터를 획득하는데 효과적임을 확인하였다.

본 논문에서는 사장교를 지탱하는 주요 부재인 케이블의 손상 위치를 빠르게 검출할 수 있는 손상평가 기술을 개발하고, 모형 교량 손상 실험을 통하여 개발한 기술의 손상평가 성능을 검증하고자 하였다. 손상평가 기술의 개발을 위하여 통계적 패턴 인식 기술인 마할라노비스 거리 이론을 활용하였으며, 복잡한 구조체의 손상위치 판별을 위하여 계측 위치별 획득 데이터의 변동성을 손상평가 기술에 반영하였다. 개발한 기술의 손상평가 성능을 확인하기 위하여 모형 사장교를 대상으로 손상 실험을 진행하였다. 그 결과, 개발한 손상평가 기술은 무손상 상태의 응답과 손상 상태의 응답을 활용하여 사장교 케이블 의 손상 위치를 검출할 수 있는 통계적 패턴을 제공하는 성능을 보이는 것을 확인하였다.

본 논문에서는 가속도계로 측정된 교량 데이터를 딥러닝 기법 모델로 분석하여 교량의 케이블 손상 위치를 예측하는 연구를 진행하였다. 먼저 서해대교 1/200 스케일로 제작된 모형에 8개의 가속도계를 부착, 케이블 위치별 손상 시나리오를 5개로 나누어 해당 케이블을 교량에서 해체했다. 그리고 교량 중심에 일정한 충격을 주어 가속도계로 충격 데이터를 수집하였다. 수집한 데이터 중 70%를 Train set으로 선전하여 딥러닝 모델에 학습시키고, 나머지 30%를 Test set으로 선정하여 모델에 테스트 한 결과 평균 89%의 정확도로 케이블 손상 위치를 예측하였다.

본 논문은 적재설비의 바닥 구속조건에 따른 안전성을 평가하고자 한다. 평가를 위해서 국내에서 일반적으로 사용하고 있는 파렛트랙을 대상구조물로 선정하여 진동대 실험을 진행하였다. 진동대 실험을 위한 적재설비의 바닥 구속조건을 총 4가 지(1 bolt, 2 bolts, 4 bolts, Fixed)로 구분하여 진행하였다. 실험은 인공지진파를 증가시켜가며 진행하였고, 각 층별에서의 변위응답과 영구변형을 비교하였다. 이에 따른 실험 결과, 지진 강도에 따라 기둥 바닥의 구속조건을 달리 적용하는 것이 필요하다.

In this paper, damage assessment technology based on statistical pattern recognition technology was developed for maintenance of structure and the performance of the developed technology was verified by vibration test. The damage assessment technique uses the improved Mahalanobis distance theory, which is a statistical pattern recognition technique, and developed to take account of the variability between the measured data. In order to verify the damage evaluation performance of the developed technology, a cable damage test was conducted for a cable-stayed bridge. Experimental results show that the developed damage assessment technology has the capability of extracting information that can determine the location of damage due to cable damage.