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보수시기를 고려한 염해에 노출된 콘크리트 교각의 탄소량 평가
김성준,김영준,권성준,Kim, Seong-Jun,Kim, Young-Joon,Kwon, Seung-Jun 한국건설순환자원학회 2014 한국건설순환자원학회 논문집 Vol.2 No.1
본 연구에서는 탄소배출 평가기법을 이용한 자재생산단계, 운송단계, 시공단계 뿐 아니라 보수시기 및 보수단위 탄소량을 고려하여 콘크리트 교각의 탄소배출량을 평가하였다. 혼화재료를 포함한 4가지 배합이 고려되었고 Life 365를 이용하여 염화물 침투를 평가하였으며, 이에 따른 보수횟수 및 보수시기를 설정하였다. 또한 목표내구수명동안 구조물의 피복두께를 걷어내어 재타설한 경우와 재타설 후 잔존염화물량을 제거하기 위한 전기화학적 공정의 사용유무에 따른 탄소배출량을 평가하였다. 평가결과 높은 물-결합재비를 가진 배합은 초기 시공단계에서의 탄소량은 상대적으로 적지만 보수횟수의 증가에 따라 탄소량이 증가하였으며, 탈염공법이 적용되는 경우 보수시의 단위 탄소량에 따라 전과정 탄소량이 크게 증가하였다. 보수횟수에 따라 탄소량의 증가가 발생하는데, W/B37-OPC의 경우 9번, W/B50-OPC에서는 18번, W/B40-SG에서는 4번, W/B74-SG는 7번으로 평가되었다. 더 긴 보수 불필요 기간을 가진 RC 구조물이 탄소량 감소에 유리함을 알 수 있다. In this paper, $CO_2$ amount is evaluated considering repairing timing and unit $CO_2$ amount per repair method including various stage of material manufacturing, moving, and construction. Four mix proportions with mineral admixture are considered and repairing timing/numbers are simulated based on the results from Life 365 which can handle chloride penetration. Furthermore two repair methods (simple cover concrete replacement and replacement with electro-chemical method for removing chloride content) are considered and the related $CO_2$ emissions are evaluated. From the study, the case with high W/B (water to binder ratio) ratio shows smaller $CO_2$ emission in construction stage but it increases more rapidly with increasing number of repair. $CO_2$ emission considering electro-chemical method greatly increases with the increasing unit $CO_2$ for the repairing method. The numbers of jumping step (repairing number) are evaluated to be 9 for WB37-OPC, 18 for WB50-OPC, 4 for WB40-SG, and 7 for WB47-SG respectively. RC structures with the longer maintenance free period are evaluated to be advantageous for saving $CO_2$ emission.
공정프로파일 모니터링에서 웨이블릿기 반 T<sup>2</sup>-검정과 신경회로망의 성능비교
김성준,최덕기,Kim, Seong-Jun,Choi, Deok-Ki 한국지능시스템학회 2008 한국지능시스템학회논문지 Vol.18 No.6
최근 공정 및 계측기술이 발전함에 따라 밀링, 그라인딩, 브로칭 등 공정작업의 온라인 모니터링에 대한 관심이 높아지고 있다. 온라인 모니터링 시스템은 공구의 마모나 파손 등과 같은 공정변화를 가급적 조기에 발견함으로써 설비를 보호하고 불필요한 비용의 발생을 억제하는 데 그 목적을 두고 있다 본 논문에서는 온라인 공정관측 데이터가 프로파일로 주어질 때 웨이블릿변환을 이용한 $T^2$-검정과 신경회로망의 모니터링 성능에 대해 고찰한다. 2006년 Axinte가 제시한 절삭력 데이터를 이용하여 수치실험을 수행한 결과, 웨이블릿기반 $T^2$는 양호한 검출력을 나타냈지만 그 검사특성은 자기상관에 매우 민감하게 반응하였다. 반면, 자기상관의 존재 하에서도 신경회로망은 $T^2$-검정에 비해 매우 안정적인 검사특성을 갖는 것으로 나타났다. 이는 웨이블릿기반 $T^2$-검정에 노이즈분석을 위한 적응적인 요소가 필요하다는 점을 시사한다 Recent developments of process and measurement technology bring much interest to the online monitoring of process operations such as milling, grinding, broaching, etc. The objective of online monitoring systems is to detect process changes as early as possible. This is helpful in protecting facilities against unexpected failures and then preventing unnecessary loss. This paper investigates, when the process monitoring data are obtained as a profile, the monitoring performances of a statistical $T^2$-statistic and a feedforward neural network by using a wavelet transform. Numerical experiments using cutting force data presented by Axinte show that the proposed wavelet based $T^2$-test has an acceptable power in detecting profile changes. However, its operating characteristic is very sensitive to autocorrelation. On the contrary, compared with $T^2$-test, the neural network has more stable performance in the presence of autocorrelation. This indicates that an adaptive feature to analyze noises should be incorporated into the wavelet based $T^2$-test.