When performing finite element analysis using materials with porosity the porosity shows different mechanical properties from the existing mechanical properties of the existing base materials. In this study the equivalent properties were calculated and verified by applying the representative volume element (RVE) method and assuming that the material with porosity is a 2D orthotropic material. In case of finite element analysis using porous material or composite material, it is inefficient to perform the analysis through material modeling. Based on the element volume and element stress values ​​derived using the finite element analysis program, the representative stress values ​​and elastic modulus matrix were calculated using Python. In addition, equivalent properties were derived using the calculated elastic modulus matrix. The pores were simulated by etching a thin plate specimen made of STS304 material in a certain pattern, and the elastic modulus and Poisson's ratio were measured through a UTM and compared with simulation results. It was confirmed that an error of 7.028% for elastic modulus and 10% for Poisson's ratio occurred, and through this, the validity of this simulation was verified.

The demand for materials with porosity is steadily increasing and the need for porous materials is increasing in fields such as chemical engineering and energy storage. In order to minimize trial and error, verifying design validity through finite element method at the design stage has the advantage to verify design validity with low cost. However there are limitations in finite element analysis using porous materials. In this study calculating the equivalent mechanical properties reflecting the porosity was carried out, and the first step was the isotropic elasticity in plane stress condition. The equivalent elastic modulus and the equivalent Poisson's ratio were derived through simulation. Assuming that the voids exist in a two-dimensional symmetrical shape and a constant distribution, the unit cell was defined and the equivalent mechanical properties were calculated. The specimen with same condition were measured through a universal test machine (UTM), the elastic modulus and Poisson's ratio were measured. The similarity between the value obtained through the simulation and the value measured through the experiment was under 5%, so the validity of this simulation was verified. With this result, FEM with porous materials will be used for design.

PURPOSES : For vehicle-alone accidents with a high mortality rate, it is necessary to analyze the factors influencing the severity of roadside fixed-object traffic accidents. METHODS : A total of 313 roadside fixed obstacle traffic accidents, variables related to fixed obstacles, and variables related to road geometry were collected. The estimation model was constructed with data collected using an ordinal probit regression model. RESULTS : Piers, vertical slopes, and distances between roads and objects were the primary causes of increased accident severity. CONCLUSIONS : Countermeasures, such as object removal, relocation, clear zones, frangibles, breakaway poles, etc., are required for accident-prone or dangerous points.

The sampling bag is used as a storage container for odor gas samples. It is known that the substances recovery rate of odor bags decreases during storage time, and the degree of recovery varies depending on the characteristics of the gas sample and the material of the bag. This study investigated the recovery rate of VFA (ACA, PPA, BTA, VLA) in PEA bags during storage time. In addition, a model was developed to estimate the recovery rate of each substance as a function of time. Standard gas (ACA, PPA, BTA, VLA mixed) recovery rate was used for the model development. The concentration of the compound in the bag was measured by SIFT-MS at intervals of 1 to 2 hours. The recovery rate according to the storage time was calculated as the ratio to the initial concentration. The recovery rate of each substance according to the storage period (12h, 24h, 36h, 48h) was ACA (66.2%, 62.8%, 55.6%, 52.0%), PPA (77.6%, 72.1%, 63.0%, 58.1%, 86.6%), BTA (86.6%, 81.3%, 71.6%, 66.9%), VLA (94.8%, 89.0%, 76.6%, 71.7%). The recovery rate continued to decrease over the course of 48 hours of storage time. ACA, PPA, and BTA showed the greatest decrease within the initial 12 hours, which is form of exponential decrease. Therefore, we considered a 1~3 degree polynomial regression model and a 1~2 degree exponential decay model. Each developed model was evaluated by r², RMSE, MAPE, AIC, and then a model for each substance was selected. Selected models were tested with recovery rate data from swine farm odor samples. Only the ACA model exhibited a good performance (r² = 0.76).

본 연구에서는 한우 암소와 씨수소의 육종가를 기반으로 연도별 유전적 개량량을 추정하여 현재 한우 축군의 개량 정도를 파악하여 향후 한우 개량 방향을 위한 기초자료로 활용하고자 본 연구를 시행하였다. 본 연구를 위하여 한우농가 4,040호에서 축산물품질평가원에 도축된 970,567두의 도축자료를 이용하여 10번 반복되어 추출된 표본 자료와 한우농가에서 2009년부터 2019년까지 사육되고 도축된 개체 중에서 한국종축개량협회에 혈통등록 되어 있는 거세우를 선별하여 결측치 및 이상치를 제거하고 도축월령이 27~32개월 이외의 기록은 분석에서 제외한 후, 1,391,141두의 도체 자료를 분석에 이용하였다. 이용된 형질은 도체중(Carcass Weight, CW), 등심단면적(Eye Muscle Area, EMA), 등지방두께(Backfat Thickness, BF) 및 근내지방도(Marbling Score, MS)의 4개 형질을 고려하였다. Random Sampling 10 반복되어 추출된 Data 1의 도체중, 등심단면적, 등지방두께 및 근내지방도의 개량추세에 대한 회귀계수는 매년 평균 0.44㎏, 0.197㎠, -0.051㎜ 및 0.034점으로 나타났으며, 도축성적을 보유한 전체 개체의 자료로 구성된 Data 2에서는 각각 0.35㎏, 0.22㎠, 0.06㎜ 및 0.04점의 개량추세를 보였다. Data 2에서 씨수소의 개량추세는 1.54㎏, 0.343㎠, -0.045㎜ 및 0.050점의 추세를 보였으며 암소와 씨수소 간에는 1.19㎏, 0.119㎠, -0.014㎜ 및 0.010점의 차이를 보였다. 유전적 개량량을 확인하기 위하여 육종가의 표준편차를 이용하였으며, 암소의 선발강도는 본 연구에서 보고한 암소의 후대 거세우 기록 빈도 및 비율을 통해 계산하였다. 한우 암소의 선발 시기를 3산차 이전을 기준으로 하는 것과 4산차 이후를 기준으로 하는 것으로 나눠서 선발강도를 적용하였다. 그 결과, 암소의 선발 시기를 3산차 이전으로 했을 때 세대당 유전적 개량량은 도체중, 등심단면적, 등지방두께 및 근내지방도에서 각각 5.04㎏, 1.31㎠, 0.71㎜ 및 0.32점으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 현재 한우 암소집단에서 정확한 육종가를 추정하고, 유전적 개량량을 높이기 위해서는 후대의 기록을 높이기 위한 육종 계획이 필요할 것으로 판단된다.

본 연구의 목적은 지위지수를 사용하여 연화산 소나무림의 임지생산력을 판단하기 위함이다. 연화산 소나무림의 지위지수는 Chapman-Richards 모델을 활용하여 산정하였다. 그 결과 지위지수는 전국 소나무림 지위지수 분포(8~14)보다 높은 범위(14~18)에 있는 것으로 나타났다. 이는 이 지역이 소나무가 생육할 수 있는 최적지임을 알 수 있는 기준이 된다. 조사지 A의 경우, 지위지수가 18로 나타났는데, 이는 임령 30년 기준 수고가 18m에 달한다는 의미이다. 그리고 지위지수 18인 소나무림 임분재적은 392㎥/㏊으로 지위지수 14일 때 보다 약 140㎥/㏊ 많은 것이다. 이런 지역이 벌기령(60년)에 달하면 임목수확량은 약 459㎥/㏊, 연평균 재적생장량은 7.7㎥/㏊에 달할 것으로 예측되었다. 연화산 느재 지역의 소나무림은 임지생산력이 높아 향후 지속적인 생장 추세가 이어질 것으로 보인다.

본 연구에서는 구조물의 진동제어를 위하여 사용되는 가장 대표적인 수동형 제진장치로 알려진 동조질량 감쇠기(Tuned Mass Damper, TMD)의 동적특성을 운영 중에 추정하는 기법에 대해서 다룬다. 동적특성 추정법은 무향칼만필터에 기반하고 있으며, 구조물과 TMD의 계측 가속도를 이용한다. TMD 파라미터 중에 마찰계수를 추정 파라미터로 포함하는 경우와 그렇지 않은 경우로 구분하여 마찰계수가 TMD의 동적특성에 미치는 영향을 평가하였다. 추정된 TMD 파라미터와 TMD에 의해서 분화된 두 개의 인접모드의 동적 특성을 이용하여 제어 대상 모드의 동적특성을 추정하여 제진장치에 의한 제어성능을 평가하였다. 본 연구에서 제안된 TMD 파라미터 추정법을 실 구조물 계측응답에 적용한 결과 안정적인 파라미터 추정이 이루어지는 것을 확인할 수 있었으며 제어성능 평가가 가능함을 검증하였다.

이 연구에서는 현행 복구비 산출체계의 문제점 및 원인을 도출하기 위해 이해관계자를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 그 결과, 회신된 181건의 설문지 중에서 75%가 공무원 집단, 25%가 비공무원 집단으로 분류되었다. 업무수행 경력의 경우 공무원 집단에서는 1~3년(39%)이, 비공무원 집단에서는 10년 이상(73%)이 가장 높은 점유율을 차지하여 상이하게 나타났으나, 현행 복구비 산출체계에 대한 이해도는 두 집단 모두 동일한 수준으로 분석되었다. 두 표본집단을 대상으로 복구비 산출체계의 토지이용 유형(산지전용(일시사용)허가⋅신고지(광물채굴지 제외), 토석채취(매각) 지 및 광물채굴지) 및 산지경사 등급(10° 미만, 10~20°, 20~30°, 30° 이상) 분류에 관한 인식을 파악한 결과, 공무원 집단은 비교적 적절하다는 의견을 나타낸 반면 비공무원 집단은 보통 수준 이하의 의견을 나타내 현행 토지이용 유형 및 산지경사 등급을 목적사업 이후의 개변된 산지상황에 부합되도록 보다 세분화할 필요가 있을 것으로 사료된다. 이러한 분류에 따르는 현행 1㎡당 복구비 산정기준 금액에 대해 두 집단이 적당하다 또는 그 이하로 평가하였으나, 비공무원 집단에서는 특히 토석채취(매각)지 및 광물채굴지의 복구비 산정기준 금액이 과하다는 의견을 표하기도 하였다. 이는 매년 물가상승률에 준하여 추가로 복구비를 예치해야 하는 경제적 부담이 원인으로 작용한 것으로 추정된다. 한편, 복구비 산정을 위한 17가지 기준공종의 적정성에 대해 특히 비공무원 집단의 다수가 의문점을 제기하였는데, 수로공 및 녹화공에 해당하는 떼누구막이 적용빈도가 가장 낮았다. 다만, 적용빈도가 가장 높은 공종인 비탈다듬기는 떼누구막이에 이어 적용빈도가 낮은 공종으로도 선정됐는데, 이는 대집행으로 산지복구가 이루어질 경우에는 토공작업이 선행되는 반면 자력으로 이루어졌을 경우 이미 토공작업이 완료된 시점에서 복구설계가 이루어지기 때문이다. 실제로 시행된 복구공사에서도 토공 또는 사면안정공에 소요되는 비용이 가장 많았으며, 복구설계 승인기준에 적합하지 않게 훼손된 대집행 복구공사지 에서는 오히려 복구비 부족의 원인이 되기도 하였다. 이 연구의 결과는 현행 복구비 산출체계에 관한 제도적 개선의 필요성을 보여준다.

This study pursues to solve a batch of nonlinear parameter estimation (NPE) problems where a model interpreting the independent and the dependent variables is given and fixed but corresponding data sets vary. Specifically, we assume that the model does not have an explicit form and the discrepancy between a value from a data set and a corresponding value from the model is unknown. Due to the complexity of the problem, one may prefer to use heuristic algorithms rather than gradient-based algorithms, but the performance of the heuristic algorithms depends on their initial settings. In this study, we suggest two schemes to improve the performance of heuristic algorithms to solve the target problem. Most of all, we apply a Bayesian optimization to find the best parameters of the heuristic algorithm for solving the first NPE problem of the batch and apply the parameters of the heuristic algorithm for solving other NPE problems. Besides, we save a list of simulation outputs obtained from the Bayesian optimization and then use the list to construct the initial population set of the heuristic algorithm. The suggested schemes were tested in two simulation studies and were applied to a real example of measuring the critical dimensions of a 2-dimensional high-aspect-ratio structure of a wafer in semiconductor manufacturing.

Environmental fundamental facilities have different odor emission characteristics depending on the type of treatment facilities. To overcome the limitations of the olfactometry method, research needs to be conducted on how to calculate the dilution factor from the individual odor concentrations. The aim of this study was to determine the air dilution factor estimated from manually measured concentration data of individual odor substances (22 specified odor species) in three environmental treatment facilities. In order to calculate the optimum algorism for each environmental fundamental facility, three types of facilities were selected, the concentration of odor substances in the exhaust gas was measured, and the contribution of the overall dilution factor was evaluated. To estimate the dilution factor, four to six algorism were induced and evaluated by correlation analysis between substance concentration and complex odor data. Dilution factors from O municipal water treatment (MWT) and Y livestock wastewater treatment (LWT) facilities showed high level of dilution factors, because concentration levels of hydrogen sulfide and methylmercaptan, which had low odor threshold concentrations, were high. In S food waste treatment (FWT) facility, the aldehyde group strongly influenced dilution the factor (dominant substance: acetaldehyde, i-valeraldhyde and methylmercaptan). In the evaluation of four to six algorism to estimate the dilution factor, the vector algorism (described in the text) was optimum for O MWT and Y LWT, while the algorism using the sum of the top-three dominant substances showed the best outcome for S FWT. In further studies, estimation of the dilution factor from simultaneously monitored data by odor sensors will be developed and integrated with the results in this study.