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폴리피롤을 고체전해질로 이용한 알루미늄 고체전해 캐패시터
조준상,유남산,이상빈,박영서 ( Jun Sang Cho,Nam San Yoo,Sang Bin Lee,Young Seo Park ) 한국공업화학회 1997 공업화학 Vol.8 No.5
전도성 고분자인 폴리피롤(PPy)을 전해질로 하는 알루미늄(Al)고체전해 캐패시터를 제작하기 위하여 알루미늄 산화피막(Al₂O₃) 위에 화학산화중합(CP)법으로 얇은 PPy층을 형성시키고, 이 층을 양극으로 이용하여 피롤(Py)을 전해산화중합(EP)시켰다. 캐패시터 특성에 영향을 미치는 중합조건을 조사한 결과, 지지전해질로서 sodium p-toluenesulfonate (TsONa) 를 사용하고, 소자당 2.0∼4.0mA의 정전류를 인가, 전해중합 후 제작한 캐패시터의 전기적 특성 및 임피던스 특성이 가장 우수하였다. Aluminium solid electrolytic capacitor in which electroconducting polypyrrole(PPy) is used as an electrolyte is studied. Pyrrole (Py) is electrochemically synthesized using the etched and anodized aluminium foil electrode(Al₂O₃) as an anode on which the thin layer of chemicalpolymerized PPy as a pre-coating layer is formed previously by chemical oxidative polymerization(CP). Investigating the effects of the polymerization conditions on the electrical characteristics of resulting capacitors, the capacitors which were obtained from the galvanostatic electrolysis of pyrrole containing sodium p-toluenesulfonate(TsONa) under the currents of 2.0-4.0 mA / unit(6.5×10mm), showed the most superior properties
조준상 ( Cho Jun Sang ),박종칠 ( Park Jong Chil ),문정원 ( Moon Jung Won ) 한국구조물진단유지관리공학회 2023 한국구조물진단유지관리공학회 학술발표대회 논문집 Vol.27 No.1
서해대교에서는 2000년 준공부터 2023년 현재까지 대략 23년간 SHM(Structural Health Monitoring, 구조 건전성 모니터 링)시스템을 운영하고 있다. SHM 시스템의 주요한 기능 중 하나는 구조물의 건전성을 실시간 모니터링 하여 지진, 태풍과 같은 외력에 따른 구조물의 응답을 모니터링하여 재난관리를 할 수 있게 하는 것이다. 2022년에 발생한 충북 괴산지진과 태풍 힌남노에 따른 자연재해에 대하여 SHM 시스템을 이용한 구조 응답 해석을 통하여 교량의 구조적 안전성 및 사용성을 확보할 수 있었다.
조준상 ( Cho Jun Sang ),김인배 ( Kim In Bae ),신유성 ( Shin Yoo Seong ) 한국구조물진단유지관리공학회 2021 한국구조물진단유지관리공학회 학술발표대회 논문집 Vol.25 No.1
도로교통연구원 구조물연구실에서는 4차산업혁명의 주요기술인 드론, IoT, AI 기술을 활용하여 고교각 외관조사를 위하여 영상기반의 스마트 교량점검 시스템 구축 방법에 대한 연구를 수행하였다. 본 논문에서는 공용 중인 학의대교 교각과 서해대교 사장교 구간에서 드론의 포인트 클라우드 기법과 VR기법을 활용하여 주탑, 고교각, 케이블 정착구, 슬래브 바닥판, 주탑 및 크로스빔 등의 외관조사결과를 소개하고자 한다. 영상점검기술을 활용하여 외관조사망도를 효율적으로 작성하였으며, 교량 표면의 손상유형 분류를 위하여 개선된 CNN(Convolutional Neural Network) 딥러닝 분석기법을 활용하였다.
일반 점검사진에서 교량의 정적 변위 추출을 위한 영상처리기법
조준상(Cho Jun Sang),허영(Huh Young) 대한토목학회 2011 대한토목학회논문집 A Vol.31 No.3A
본 연구에서는 일반 점검용 사진목적으로 촬영되어 저장되어 있는 데이터베이스(Data Base)의 이미지에서 목표물의 색, 형태 및 공간이동 정보를 수치 해석적으로 접근하여 교량의 변위를 산출하는 비접촉, 비타켓 방식의 영상처리기법(Image Processing Technique)을 제안하였다. 수치해석 및 모형실험을 통하여, 일반 교량점검 사진에서 교량의 변위를 추출하는 방법으로 타당함을 검증하였다. 이를 활용하여 공용중인 교량의 온도에 의해 변화하는 교량의 정적 거동특성을 파악할 수 있다. This paper aims to propose an image processing technique for measuring the static displacement of bridges from general inspection photograph; the color, shape, and spatial transformations of an arbitrary image stored in bridge management system database are used. This study is verified by using numerical analyses with experiments; the results demonstrate that the static displacement of bridges are measured by proposed technique. Moreover, this technique is able to obtain the static structural response of the bridge with changes in temperatures.
조준상 ( Cho Jun Sang ),김인배 ( Kim In Bae ),신유성 ( Shin Yoo Seong ) 한국구조물진단유지관리공학회 2021 한국구조물진단유지관리공학회 학술발표대회 논문집 Vol.25 No.1
도로교통연구원 구조물연구실에서는 4차산업혁명의 주요기술인 드론, IoT, AI 기술을 활용하여 고교각 외관조사를 위하여 영상기반의 스마트 교량점검 시스템 구축 방법에 대한 연구를 수행하였다. 본 논문에서는 공용 중인 학의대교 교각과 서해대교 사장교 구간에서 드론의 포인트 클라우드 기법과 VR기법을 활용하여 주탑, 고교각, 케이블 정착구, 슬래브 바닥판, 주탑 및 크로스빔 등의 외관조사결과를 소개하고자 한다. 영상점검기술을 활용하여 외관조사망도를 효율적으로 작성하였으며, 교량 표면의 손상유형 분류를 위하여 개선된 CNN(Convolutional Neural Network) 딥러닝 분석기법을 활용하였다.
조준상 ( Cho Jun Sang ),박종칠 ( Park Jong Chil ),신유성 ( Shin Yoo Seong ) 한국구조물진단유지관리공학회 2020 한국구조물진단유지관리공학회 학술발표대회 논문집 Vol.24 No.2
한국도로공사에서는 4차산업혁명의 주요기술인 5G, Big Data, AI 기술을 접목한 영상기반의 스마트 교량점검 시스템 구축 방법에 대한 연구를 수행하고 있다. 본 연구에서는 공용 중인 서해대교 사장교 구간에서 드론, 와이어캠 등의 VR 영상 획득기술을 활용하여 주탑, 고교각, 케이블 정착구, 슬래브 바닥판, 주탑 및 크로스빔 내부 등의 정밀점검을 실시하였다. 또한, 외관조사망도에서 분류하는 균열, 백태, 망상균열, 누수, 부식 등 교량 표면의 손상유형 및 면적을 계산하기 위하여 개선된 CNN(Convolutional Neural Network) 머신러닝 분석기법을 활용하여 영상점검 기법에 대한 연구를 수행하였다.