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딥러닝을 활용한 콘크리트의 공극률 예측모델과 공극률-탄산화 깊이의 상관관계 분석
정현준 ( Jeong Hyun-joon ),이건호 ( Lee Gun-ho ),지성우 ( Ji Seong-woo ),김수빈 ( Kim Su-bin ),김강수 ( Kim Kang-su ) 한국구조물진단유지관리공학회 2021 한국구조물진단유지관리공학회 학술발표대회 논문집 Vol.25 No.2
콘크리트의 탄산화는 공극률과 높은 상관관계를 가지나, 계측을 통한 공극률 측정은 일반적으로 비용 및 시간 소모가 크다. 따라서, 본 연구에서는 배합비와 압축강도만을 이용하여 공극률을 예측하는 딥러닝 모델을 개발하였으며, 예측한 공극률과 탄산화 깊이에 대한 실험데이터의 상관관계를 분석하였다.
양극성화된 셀룰로오스와 폴리디메틸실록산(PDMS)을 활용한 pH 센서 개발
정호성(Jeong, Hoseong),김수빈(Kim, Su-Bin),정현준(Jeong, Hyun-Joon),지성우(Ji, Seongwoo),이건호(Lee, Kun-Ho),김강수(Kim, Kang Su) 한국콘크리트학회 2021 한국콘크리트학회 학술대회 논문집 Vol.33 No.2
이 연구에서는 양극성화된 셀룰로오스와 PDMS를 활용하여 콘크리트의 탄산화를 감지할 수 있는 pH 센서를 개발하였다. pH 센서는 지시약이 염색된 셀룰로오스 대비 침출저항성능이 우수한 것으로 나타났다. In this study, a pH sensor for detecting concrete carbonation was developed using cationized cellulose and Polydimethylsiloxane (PDMS). The pH sensor showed superior leaching resistance compared to dyed cellulose.
초고전압 투과전자현미경의 원격제어 및 데이터 획득 시스템
안영헌,강지선,정현준,김형석,정형수,한혁,정종만,구중억,이상동,이지수,조금원,김윤중,염헌영,Ahn, Young-Heon,Kang, Ji-Seoun,Jung, Hyun-Joon,Kim, Hyeong-Seog,Jung, Hyung-Soo,Han, Hyuck,Jeong, Jong-Man,Gu, Jung-Eok,Lee, Sang-Dong,Lee, Jy-Soo,Ch 한국현미경학회 2006 Applied microscopy Vol.36 No.1
가속전압 1.3MV의 초고전압투과전자현미경의 원격제어 시스템을 개발하였다. 초고전압투과전자현미경의 운영을 위한 필수적인 기능, 즉 stage조정, 시편의 tilting, TV카메라 선택과 영상 저장 등을 원격 운영시스템에 그대로 적용하였다. 특히 이 시스템은 간단한 웹 접속만으로 goniometer를 완벽하고 정밀하게 제어할 수 있으며 고해상도 디지털카메라를 제어할 수 있는 특징을 가지고 있다. 일체의 현미경 제어 신호 및 교신은 글로리아드 망을 통하여 이루어지도록 하였다. 이는 HVEM원격 운영시스템을 이용하여 국내는 물론 국제적인 공동 연구를 수행할 수 있는 가상 실험실 구축을 실현할 수 있음을 시사한다. A new remote access system for a 1.3 MV high voltage electron microscope has been developed. Almost all essential functions for HVEM operation, huck as stage control, specimen tilting, TV camera selection and image recording, are successfully embedded into this prototype of the remote system. Particularly, this system permits perfect and precise operation of the goniometer and also controls the high resolution digital camera via simple Web browsers. Transmission of control signals and communication with the microscope is accomplished via the global ring network for advanced applications development (GLORIAD). This fact makes it possible to realize virtual laboratory to carry out practical national and international HVEM collaboration by using the present system
CNT/PDMS 복합체를 활용한 이형철근의 부식감지 압저항센서 설계
김수빈 ( Kim Subin ),정현준 ( Jeong Hyun-joon ),박유나 ( Park Yuna ),김재민 ( Kim Jaemin ),김강수 ( Kim Kang Su ) 한국구조물진단유지관리공학회 2022 한국구조물진단유지관리공학회 학술발표대회 논문집 Vol.26 No.1
본 연구에서는 유한요소해석을 활용하여 철근부식 모니터링을 위한 고분자/탄소나노튜브 기반 압전센서의 두께를 설계하였다. 해석모델은 중앙에 D19 철근이 배근된 24 MPa 원주형 콘크리트로 설정되었으며, 철근 주위에는 10.8 MPa의 강성을 갖는 압전센서가 배치되었다. 철근의 부식으로 인한 팽창을 해석을 통해 구현함으로써 철근의 부식발생시 센서가 경험하는 변형률을 정량적으로 도출하였으며, 결과적으로 부식균열 생성을 감지하기 위한 센서의 최소 요구두께는 0.24 mm인 것으로 나타났다.
할리오나(Khaliunaa, Darkhanbat),허인욱(Heo, Inwook),정현준(Jeong, Hyun-Joon),이건호(Lee, KunHo),김재현(Kim, Jae Hyun),김강수(Kim, Kang Su) 한국콘크리트학회 2021 한국콘크리트학회 학술대회 논문집 Vol.33 No.2
본 연구에서는 복합건축물에 대한 화재 시뮬레이션을 통해 화재온도와 가시거리 및 유독가스 농도의 상관관계를 규명하고 이에 대한 데이터베이스를 구축하였다. 또한, 구축된 데이터베이스를 기반으로 피난허용시간을 예측할 수 있는 인공신경망 모델을 제안하였으며, 제안된 모델을 활용하여 피난허용시간 예측 프로그램을 개발하였다. In this study, the correlations between fire temperature with visibility and toxic gas concentration were investigated through a fire simulation on a multiplex building, from which databases were created. Based on the databases, Artificial Neural Network (ANN) model that can predict the available safe egress time (ASET) was proposed, and ASET prediction program was developed using the proposed model.