Painting pretreatment is an important task in determining the life of painting as it removes rust or foreign substances from the painting surface and gives adhesion between the painting surface and the painting surface. Since painting pretreatment is an important task, IMO strictly requires that the painting pretreatment surface be maintained at a Sa 2.5 grade and the surface roughness is 30μm~75μm. Painting pre-processing is an important task that determines the lifespan of a painting, but it is done through visual inspection by the inspector, and the quality varies depending on the inspector. In this study, in order to develop a quality measurement system for the painting pretreatment surface, Matlab2023b was used to determine the range of appropriate quality brightness by comparing the brightness of the painting pretreatment surface and surface roughness.

본 연구에서는 영상기반 딥러닝 및 이미지 프로세싱 기법을 이용한 볼트풀림 손상검출 기법을 제안하였다. 이를 위해 먼저, 딥러닝 및 이미지 프로세싱 기반 볼트풀림 검출 기법을 설계하였다. 영상기반 볼트풀림 검출 기법은 볼트 이미지 검출 과정 및 볼트풀림 각도 추정 과정으로 구성된다. 볼트 이미지의 검출을 위하여 RCNN기반 딥러닝 알고리즘을 이용하였다. 영상의 원근왜곡 교정을 위해 호모그래피 개념을 이용하였으며 볼트풀림 각도를 추정을 위하여 Hough 변환을 이용하였다. 다음으로 제안된 기법의 성능을 검증을 위하여 거더의 볼트 연결부 모형을 대상으로 볼트풀림 손상검출 실험을 수행하였다. 다양한 원근 왜곡 조건에 대하여 RCNN 기반 볼트 검출기와 Hough 변환 기반 볼트풀림 각도 추정기의 성능을 검토하였다.

일렉트로닉 음악의 경우 위상 간섭으로 인해 생기는 문제점들을 방지하고 확실한 타격감과 선명함을 확보하고자 저음역대 사운드 관리를 중요시하는 경향이 강하다. 이로 인해 많은 프로듀서들이 모노 프로세싱, 리듬악기 튜닝 등 다양한 방법을 통해 저음역대 성분을 관리한다. 본 연구에서는 저음역대 사운드 디자인 방법으로 모노 프로세싱을 적극 활용한 아티스트 하드웰의 작품 중 ‘Spaceman’을 분석하고 저음역대 사운드 디자인 방법을 연구하였다. 스테레오 음원의 한 쪽 채널을 위상 반전한 상태에서 모노로 재생하는 방법을 통해 개별 사운드를 모노/사이드 성분으로 분류할 수 있었다. 분석 결과 ‘Spaceman’ 저음역대를 담당하는 사운드는 모두 완전한 모노 성분으로 구성하고, 중고역대를 담당하는 사운드는 사이드 성분을 많이 포함시킨 것을 알 수 있었다. 또한 믹싱/마스터링 단계에서 일정 주파수 이하를 모노로 좁혀 처리한 흔적을 확인할 수 있었다.

본 연구에서는 파이로프로세싱에서 발생하는 배기체 내 요오드 포집을 위한 매질로서 고가의 은 기반 흡착제를 대체하기 위 한 상용 구리메쉬의 가능성에 대해 연구하였다. 열역학적 계산을 통해 구리 금속과 요오드 기체의 반응은 100 ~ 500℃ 온도 범위에서 자발적으로 일어나며 요오드화구리(CuI)를 형성할 것으로 예상되었다. 실험을 통해 반응 온도에 따른 요오드 포 집 효율의 영향을 분석한 결과, 1개의 구리메쉬(질량 0.26 g)를 이용하여 반응 온도를 300, 400℃로 변화하였을 때 각각 5 및 6 wt%의 요오드(초기질량 2.0 g)가 포집됨을 확인하였다. 또한, 반복 실험 결과를 토대로 구리메쉬 표면에 형성된 반응 생성 물(CuI)의 자발적인 탈리 현상으로 구리의 활용률이 증가할 수 있음을 확인하였다. 반응 생성물의 CuI 상 형성은 X-선 회절 실험을 통해 확인하였으며, 표면 분석은 주사전자현미경을 이용하여 수행하여 그 결과를 보고하였다.

파이로프로세싱 전해환원 공정에서 현재 사용 중인 Pt 양극을 대체하기 위한 소재 개발은 매우 중요하다. 이 연구에서는 전 기화학 반응시 산소를 발생시키는 전도성 세라믹 양극으로서 TiN의 전기화학적 거동을 알아보았다. UO2의 전해환원이 일어 나는 동안 TiN 양극의 적합성과 안정성에 대한 평가를 진행하였다. LiCl-Li2O 용융염에서 TiN 양극을 이용하여 UO2를 전기 화학적으로 금속 U로 변환시킬 수 있었다. 반응 도중 TiN의 산화 반응은 관찰되지 않았다. 하지만 TiN 내부에서 공공이 생 기는 것을 확인하였으며, 이에 따라 소재 수명에 제한이 있을 것으로 판단된다.

포장은 건조수축이나 온도변화 또는 차량의 반복하중 등으로 인하여 균열이 발생하게 된다. 발생된 균열 부위로 우수의 침입 및 비압축성 물질이 침투하여 하부층의 지지력 저하, 과다한 스폴링, 2차 균열 등의 파손이 발생하게 된다. 이런 문제점을 해소하기 위해서는 균열폭을 제한하여 관리해야하며 이것은 정확한 균열폭 감지를 필요로 한다. 현재의 측정방법은 공간적 시간적으로 많은 제약을 받는 현미경을 이용한 육안조사가 전부인 실정이다. 본 연구의 목적은 망원렌즈를 장착한 자동포장상태 조사장비를 사용하여 도로에서 주위차량과 비슷한 속도로 주행하면서 가장 정확한 균열폭을 감지할수 있는 조건을 찾는 것이다. 본 연구는 모의조사를 통하여 균열폭 크기에 따른 카메라 초점거리를 결정하고 망원렌즈를 부착한 카메라로 노면을 확대 촬영한 자료를 이미지프로세싱 프로그램인 STADI-2에서 여러 가지 factor를 사용하여 산출된 균열폭과 현장조사를 통하여 현미경으로 실측한 균열폭을 비교 분석한 결과, 이미지프로세싱을 이용한 최적균열폭 감지조건을 제시하였다. 연구결과 CRCP(연속철근콘크리트포장)에서는 카메라 초점거리 75mm를 사용하여 균열폭 0.5mm~1.2mm일때 정확도 80%이상으로 측정 가능했으며 아스팔트포장에서는 카메라 초점거리 12.5mm를 사용하여 균열폭 1.8mm~3.3mm에서 90%의 정확도로 균열폭을 감지할 수 있었다.

포장은 건조수축이나 온도변화 또는 차량의 반복하중 등으로 인하여 균열이 발생하게 된다. 발생된 균열 부위로 우수의 침입 및 비압축성 물질이 침투하여 하부층의 지지력 저하, 과다한 스폴링, 2차 균열 등의 파손이 발생하게 된다. 이런 문제점을 해소하기 위해서는 균열폭을 제한하여 관리해야하며 이것은 정확한 균열폭 감지를 필요로 한다. 현재의 측정방법은 공간적 시간적으로 많은 제약을 받는 현미경을 이용한 육안조사가 전부인 실정이다. 본 연구의 목적은 망원렌즈를 장착한 자동포장상태 조사장비를 사용하여 도로에서 주위차량과 비슷한 속도로 주행하면서 가장 정확한 균열폭을 감지할수 있는 조건을 찾는 것이다. 본 연구는 모의조사를 통하여 균열폭 크기에 따른 카메라 초점거리를 결정하고 망원렌즈를 부착한 카메라로 노면을 확대 촬영한 자료를 이미지프로세싱 프로그램인 STADI-2에서 여러 가지 factor를 사용하여 산출된 균열폭과 현장조사를 통하여 현미경으로 실측한 균열폭을 비교 분석한 결과, 이미지프로세싱을 이용한 최적균열폭 감지조건을 제시하였다. 연구결과 CRCP(연속철근콘크리트포장)에서는 카메라 초점거리 75mm를 사용하여 균열폭 0.5mm~1.2mm일때 정확도 80%이상으로 측정 가능했으며 아스팔트포장에서는 카메라 초점거리 12.5mm를 사용하여 균열폭 1.8mm~3.3mm에서 90%의 정확도로 균열폭을 감지할 수 있었다.

포장유지관리시스템에 있어서 포장표면 정보는 가장 중요한 인자 중의 하나이다. 따라서 일찍부터 선진국들은 자국의 현실에 알맞은 포장표면 조사장비와 프로그램을 개발하여 사용하고 있다. 국내의 경우 고가의 외국장비와 프로그램을 수입하여 사용하고 있으나 많은 문제점으로 인해 국산 장비와 포장표면 분석 프로그램 개발의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 아스팔트 포장표면 분석 프로그램 개발을 위한 선행연구이다. 본 연구의 초점은 이미지프로세싱 기술을 이용한 포장표면 분석 원리를 규명하고 포장이미지의 특성 및 포장이미지의 노이즈를 효과적으로 제거하기 위한 알고리즘을 실험하는 것이다. ARAN(Automatic Road Analyser)의 균열맵을 분석 샘플로 이용하였으며, 포장이미지의 통계적인 특성, 히스토그램, FFT(Fast Fourier Transform)영상을 분석하여 일반적인 이미지에 비해 노이즈와 고주파 성분이 많고, 배경과 균열 분리가 어려운 특성을 규명하였다. 또한 노이즈 제거를 위해 다양한 필터를 적용하여 실험한 결과 마스크 크기가 3X3인 중간값 필터가 가장 효과가 좋은 것으로 나타났다.

포장유지관리시스템에 있어서 포장표면 정보는 가장 중요한 인자 중의 하나이다. 따라서 일찍부터 선진국들은 자국의 현실에 알맞은 포장표면 조사장비와 프로그램을 개발하여 사용하고 있다. 국내의 경우 고가의 외국장비와 프로그램을 수입하여 사용하고 있으나 많은 문제점으로 인해 국산 장비와 포장표면 분석 프로그램 개발의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 아스팔트 포장표면 분석 프로그램 개발을 위한 선행연구이다. 본 연구의 초점은 이미지프로세싱 기술을 이용한 포장표면 분석 원리를 규명하고 포장이미지의 특성 및 포장이미지의 노이즈를 효과적으로 제거하기 위한 알고리즘을 실험하는 것이다. ARAN(Automatic Road Analyser)의 균열맵을 분석 샘플로 이용하였으며, 포장이미지의 통계적인 특성, 히스토그램, FFT(Fast Fourier Transform)영상을 분석하여 일반적인 이미지에 비해 노이즈와 고주파 성분이 많고, 배경과 균열 분리가 어려운 특성을 규명하였다. 또한 노이즈 제거를 위해 다양한 필터를 적용하여 실험한 결과 마스크 크기가 3X3인 중간값 필터가 가장 효과가 좋은 것으로 나타났다.