현행 중량 바닥충격음 표준 측정방식인 KS F 2810-2에 의하면 중앙점을 포함한 3-5곳의 타격위치에 대하여 수음실에서 4곳 이상의 지점의 피크레벨을 측정하도록 되어있다. 그러나 이 표준 방식에 의한 동일 상황에서의 측정 결과가 측정기관, 측정횟수, 측정점의 위치 등에 따라 일관성을 보이지 못하고 있음이 종종 발견된다. 이러한 편차는 반복성이나 재현성의 측면에서 측정값의 신뢰도에 영향을 미칠 수 있는 수준으로 우려된다. 측정결과 실험실의 경우 중앙 타격시 63Hz 대역에서 각 지점간의 차이가 l0dB이상 차이를 보였으며, 전체적으로 중간주파수 대역에서 보다 저주파수 대역에서의 편차가 크게 발생하는 것으로 나타났다. 이러한 편차는 저주파수 대역에서의 모드 중첩현상에 의한 것으로 보인다. 현행 바닥충격음 단일지수 평가 방법에 따라 평가한 결과 측정위치에 따라 단일지수 평가값에 2-7dB의 차이를 보였으며 바닥충격음 차음성능 평가에 영향을 줄 수 있을 것으로 판단되었다. 따라서 향후 저주파 대역의 편차를 줄이거나 저음의 모드 중첩에 의한 영향을 배제할 수 있는 측정 혹은 평가 방식의 개선이 필요하다고 사료된다.
도시철도 침목플로팅궤도(STEDEF)는 침목상자와 침목방진패드를 이용하여 침목과 콘크리트 도상을 구조적으로 분리하여 콘크리트 도상에 전달되는 진동을 감소시키는 구조이다. 최근에는 20년 이상 공용중인 침목플로팅궤도의 침목방진패드 열화가 발생하고 있다. 이에 침목방진패드에 대한 성능을 평가하기 위해 침목방진패드 발췌 후 정적 스프링강성 시험을 수행하고 있다. 해당 평가기법은 사용 중인 침목방진패드를 반드시 교체한 후 평가를 수행한다. 그러나 궤도 고유진동수는 침목방진패드 스프링강성 및 콘크리트 도상의 융기와 침하에 따라 변화할 수 있다. 본 연구에서는 궤도 고유진동수를 평가하기 위해 모달시험기법을 사용하였다. 이를 위해 실험실 규모에서 침목상자 소재, 침목방진패드 스프링강성 및 콘크리트 도상 융기 및 침하에 따른 궤도 고유진동수를 모달시험을 이용하여 측정하였다. 침목플로팅궤도 고유진동수는 침목방진패드 스프링강성 변화에 따라 직접적인 영향을 받는 것으로 분석되었다. 또한 콘크리트 도상의 융기 및 침하에 따른 고유진동수 변화도 큰 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서 제시한 모달시험기법을 이용하여 침목방진패드의 열화 및 뜬 침목 평가 등에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
송전선로 지중화 사업의 일환인 전력구 터널은 쉴드TBM 공법에 의해 건설된다. 쉴드TBM 구성요소 중 디스크커터는 암반을 파쇄하는 중요한 역할을 수행한다. 마모한계에 도달하거나 편마모와 같은 파손이 발생함에 따라 적절한 교체가 이루어져야 효율적인 터널 공사가 가능하다. 본 연구에서는 실시간으로 측정된 디스크커터의 마모량과 회전수를 기반으로 디스크커터의 마모상태를 판별하기 위한 딥러닝 알고리즘 개발을 수행하였다. 실대형 굴진시험 결과를 통해 디스크 커터의 마모상태에 따라 측정데이터가 상이하게 획득되는 것을 확인하였다. 합성곱신경망 모델을 기반으로 실시간 측정데이터를 활용하여 디스크커터의 마모특성을 판별할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 합성곱신경망의 필터를 통해 데이터의 분포 특성을 학습할 수 있고, 이러한 패턴 특징을 통해 균등마모와 편마모를 분류할 수 있는 모델의 성능을 확인하였다.
차량 하중은 교량의 열화를 일으키는 주된 원인 중 하나이다. 현재 WiM(Weigh-in-Motion)을 사용하여 통행 차량의 하중을 측정하고 있으나, WiM은 접촉식 센서로 설치 및 유지관리 비용이 큰 단점이 있다. 본 연구에서는 딥러닝과 CCTV 영상을 이용하여 비접촉식으로 교량 통행 차량 하중 이력을 추정하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 물체 탐지 딥러닝 모델을 이용하여 통행 차종을 인식하고, 해당 차량의 하중을 국내 주요 차량 모델들의 공차중량에 근거하여 작성된 하중기반 7차종 분류표에 근거하여 추정한다. 물체 탐지 딥러닝 모델로는 Faster R-CNN 모델이 사용되었으며, Faster R-CNN 모델을 7차종 분류표에 따라 구축된 영상 학습데이터를 이용하여 학습시켰다. 학습된 딥러닝 모델의 성능은 교량 CCTV로 취득한 영상을 이용하여 검증하였다. 최종적으로 실제 교량 상부에 설치된 CCTV에서 취득한 영상을 이용하여 교량을 통행중인 차량 하중을 연속으로 추정함으로써 특정 시간동안 통행 차량의 하중 이력 그래프를 획득할 수 있음을 보였다.
장소 브랜딩은 특정 장소에 대한 의미 부여를 통해 장소성의 정체성 및 공동가치를 생성하며 가치 창출을 하는데 중요한 활동이며, 장소 브랜드에 대한 이미지 파악을 통해 이루어진다. 이에 마케팅, 건축학, 도시건설학 등 여러 분야에서는 인상적인 장소 브랜드의 이미지를 구축하기 위하여 많은 노력을 기울이고 있다. 하지만 설문조사를 포함한 대면조사 방법은 대부분 주관적인 작업이며 측정에 많은 인력 또는 고도의 전문 인력이 소요되어 고비용을 발생시키므로 보다 객관적이면서도 비용효과적인 브랜드 이미지 조사 방법이 필요하다. 이에 본 논문은 텍스트마이닝을 통하여 장소 브랜드의 이미지 강도를 객관적이고 저비용으로 얻는 방법을 찾는 것을 목적으로 한다. 제안하는 방법은 장소 브랜드 이미지를 구성하고 있는 요인과 그 키워드들을 관련 웹문서에서 추출하며, 추출된 정보를 통해 특정 장소의 브랜드 이미지 강도를 측정하는 방법이다. 성능은 안홀트 방법에서 평가에 사용하는 전세계 50개 도시 이미지 인덱스 순위와의 일치도로 검증하였다. 성능 비교를 위해 임의로 순위를 매기는 방법, 안홀트의 설문방식대로 일반인이 평가하는 방법, 본 논문의 방법을 사용하되 안홀트의 방법으로 학습한 것으로 유의한 것으로 추정되는 평가 항목만을 반영하는 방법과 비교하였다. 그 결과 제안된 방법론은 정확성, 비용효율성, 적시성, 확장성, 그리고 신뢰성 측면에서 우수함을 보일 수 있었다. 따라서 본 연구에서 제안한 방법론은 안홀트 방식에 상호 보완적으로 사용될 수 있을 것이다. 향후에는 장소 브랜드 이미지를 형성하는 속성 별로 등장횟수를 계산 한 후에 장소 브랜드에 대한 태도, 연상, 그리고 브랜드 자산과의 인과관계를 자동으로 파악할 수 있는 부분까지 구현하고 실증적 실험을 할 예정이다.
신축공사의 비용에 대한 부담과 건설된 지 오래되어 노후화가 진행된 철근콘크리트 구조물의 증가로 유지관리의 필요성이 크게 증가하여 점차적으로 보수 보강 분야가 확대되고 있다. 이러한 필요성의 증가로 인해 새로운 보수 보강 기술이 국내 외에서 지속적으로 연구되고 있다. 국내에서는 철근콘크리트 구조물의 보수 보강공법으로 강판접착공법, 섬유보강 (Fiber reinforced plastic, 이하 FRP) 표면부착공법, 외부 프리스트레싱공법 등이 사용되고 있다. 이러한 방법 외 Steel mesh로 보강한 시멘트 모르타르 (Steel Mesh Cement Mortar; SMCM)을 이용한 보수방법을 고려하고자, Steel mesh 의 보강 면적, 그리고 보강 층 수 (number of layer)를 달리하여, 3점 휨 부재 실험을 수행하였다. $1400{\times}500{\times}200$ (mm)의 기본 철근 콘크리트 (RC)를 포함하여 총 5종류의 시편을 제작하였으며, 처짐량을 측정하기 위해, 시편 상부에 LVDT를 설치하였으며, 시편 중앙부에 철근 변형률 게이지와 콘크리트 변형률 게이지, 전단 철근에 철근 변형률 게이지를 부착하였다. 3점 휨 실험 결과, 모든 하중-변위 곡선에서 공통적으로 SMCM으로 보강한 시편이 기본 RC에 비해 최대하중이 더 높은 것을 확인할 수 있었다. SMCM을 두 층, 그리고 기본 RC 하부 전체에 보강을 할 경우, 기본 RC에 비해 최대 하중은 1.18배, 처짐은 최대 1.37배 더 높은 것을 확인할 수 있었다. 시편의 종류마다 조금씩 다른 양상을 보였는데, 이는 SMCM과 RC의 부착 정도의 차이로 인해 결과의 차이가 발생한 것으로 보인다. 특히, 지점부 안쪽으로 부분 보강하고, Steel Mesh를 한 겹으로 보강한 네 번째 경우 (SM-B1)에는, SMCM이 실험 도중 박락되는 현상이 발생하였다. SMCM을 보수 보강 재료로서 활용하기 위해선 RC와의 부착 성능 향상이 필요하다고 판단된다.
자연기반해법 중 하나인 홍수터는 블루-그린 네트워크로서 유역의 환경, 사회 및 경제적 이점을 제공한다. 본 연구는 용담호 지류의 수질에 대한 홍수터의 적용 효과를 평가하였다. 특히, 홍수터의 문제점과 개선점을 파악하고 제시하였다. 2021년 9월부터 2022년 4월까지 용담호 내 총 6개 지점에서 수질 및 토양 시료를 채취하였다. 수질 분석 결과, 모니터링 지점 중 상전면 갈현리 하류(SG_W_D2)에서 탁도, 총 부유물질(TSS), 화학적 산소요구량(COD), 총인(TP), 총질소(TN) 농도가 가장 높은 것으로 나타났다. 이는 9월과 10에 실시된 샘플링은 녹조발생에 기여 가능한 것으로 분석되었다. 또한, 토양 오염도 분석을 통해 모든 농경지에서 높은 TN및 TP 농도를 보여 농경지의 영양물질 축적량이 높은 것으로 평가되었다. TN 농도는 정천면 월평리 농경지(JW_S_A), 주천면 신양리(JS_S_A) 순으로 나타났으며, 가장 낮은 곳은 상전면 갈현리 원지반(SG_S_O)로 조사되었다. 본 연구에서 확인된 홍수터 유형 중 II-A 유형, II-B 유형, III 유형은 블루-그린네트워크의 기능을 갖는 것으로 나타났다. 그러나, 초기 홍수터의 경우 블루-그린네트워크를 고려하지 않아 설계가 부실 및 성능이 저하되는 결과가 초래되기에, 이러한 홍수터의 성능을 최적화하기 위해서는 블루-그린 네트워크를 고려한 설계 개선 및 보수가 필요하다. 본 연구 결과는 향후 홍수터 설계시 활용 가능할 것을 사료된다.
건설분야의 전면 BIM 도입을 위한 정부정책이 실행 중인 가운데, 조경 BIM 모델의 구축 및 활용은 아직까지 저작도구의 한계, 자연소재 모델링의 어려움, 라이브러리 등 BIM 콘텐츠 부족 등의 문제로 어려움을 겪고 있다. 특히 수목은 조경분야의 전문성을 대표하는 설계요소로서 BIM 모델 제작시 반드시 포함되어야 하지만 모델링 과정에서 종종 생략되거나 필요한 정보가 포함되지 않아 BIM 데이터 품질을 저하시킨다. 이에 본 연구에서는 BIM 표준을 준수하고 조경실무에서 상용화할 수 있는 수목 라이브러리를 개발함으로써 조경 BIM 모델의 구축과 활용에 도움을 주고자 하였다. 이를 위해 Revit을 기반으로 수목의 3D 형상과 속성정보 항목을 선정하여 교목과 관목의 라이브러리를 개발하였다. 형상정보는 수종 고유의 특징을 표현하되 단순화하여 LOD200, LOD300, LOD350 수준으로 작성하였고, 속성정보는 수목의 품명, 규격, 물량산출에 필요한 정보 외에도 생태적 속성정보와 환경성능 정보를 포함하여 총 24개의 항목을 포함시켰다. 파일은 객체명만으로도 조경분야의 객체로서 위계가 드러나고 수목의 구분이 이루어지도록 명칭을 부여하였다. 이렇게 개발한 수목 라이브러리를 활용하여 공동주택단지의 조경 BIM 모델을 작성하고 사용성을 검토하였다. 그 결과, 수목 라이브러리를 사용하여 조경 BIM 모델을 효과적으로 구축할 수 있었으며 도면 작성, 물량 산출, 디자인 검토 등 BIM 모델의 기본적인 활용방안에서 적절히 운용되는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 개발한 라이브러리에는 지피초화류가 제외되었으며, 수목의 환경성능 등 다양한 데이터베이스가 아직 구축되지 않아 속성정보에 변수들이 탑재되지 않았다는 한계가 있다. 앞으로 자연소재에 대한 BIM 모델링 도구 및 기술 개발, 다양한 데이터베이스 구축에 대한 노력이 필요하며, 라이브러리의 제작, 관리, 보급 및 유통을 담당할 주체와 시스템을 마련해 나가야 한다.
석탄가스화 기술은 온실가스 배출이 많은 석탄을 사용하지만 이산화탄소 포집에 유리한 장점이 있어서 차세대 석탄활용 기술로 주목받고 있다. 석탄 또는 펫코크 슬러리를 이용하는 습식 가스화 기술은 건식 기술에 비하여 효율이 낮지만 낮은 건설비와 슬러리 공급 유연성 등의 장점으로 인하여 현재는 물론 미래에도 여전히 매력적인 기술로 인식될 것으로 판단된다. 본 연구에서는 역청탄을 슬러리화한 시료를 사용하고, 기존의 건식 석탄가스화기에 석탄슬러리 공급장치와 슬러리 공급 버너를 연계하여 가스화 실험을 수행하였다. 기존의 분류층 가스화기의 운전온도보다는 비교적 낮은 온도에서 운전을 수행하여 일부의 회재만이 슬랙으로 전환되고 나머지는 비산재로 배출되는 부분 용융형 가스화 운전을 수행하였다. 운전 종료 후 슬랙과 비산재를 포집하여 탄소전환율을 계산하였고, 탄소 질량 정산 방법을 적용하여 가스화 운전 성능을 나타내는 가장 중요한 지표인 냉가스효율을 계산하였다. 탄소전환율과 냉가스효율은 약 98.5% 및 60.4% 수준으로서 파일롯급 플랜트에서의 실험 결과임을 고려하면 비교적 높은 값을 나타내었다. 또한 실험 결과와 화학적 평형상태 계산 결과를 서로 비교하고 에너지 정산을 통하여 실험 결과의 건전성을 확인하였다.
우리나라의 지질은 화강암과 편마암이 주를 이루나 시추공 레이다 토모그래피 탐사자료에서 이방성이 나타나는 것은 드문 일이 아니며 심지어는 결정질 암반에서 나타나기도 한다. 이방성 문제를 해결하기 위해 불균질 타원형 이방성 매질을 가정하여 토모그래피 역산 알고리듬을 개발하였으며, 이를 계속적으로 개량하여 왔다. 개발된 알고리듬에 의한 역산 결과는 세 종류의 변수, 즉 최고속도, 최저속도, 대칭축 방향의 세 종류의 토모그램으로 영상화할 수 있다. 이 논문에서는 먼저 개발된 알고리듬에 대하여 논의하고, 국내에서 수행한 4가지의 이방성 레이다 토모그래피 탐사 사례에 대해 소개한다 전반부의 두 사례는 토목 구조물의 건설을 위한 지반조사의 일환으로 수행한 사례로서, 주목적은 석회암 용식공동의 탐지에 있었다. 후반부의 두 탐사 사례는 결정질 암반인 편마암과 화강암 지역에서 수행한 사례이다. 이들 4가지 사례에서 이방성을 야기하는 원인은, 화강암 지역에서 수행한 사례에서는 미세 열극이 일정한 방향으로 배열함에 있었으며, 나머지 석회암과 편마암 지역에서의 사례는 특정광물이 일정한 방향으로 배열함에 있었다 이들 이방성 토모그래피 탐사 사례에 대한 논의를 통하여, 지하 매질이 이방성을 될 경우, 이방성의 분포는 지하의 상태 변화를 이해하는 데에 매우 중요한 역할을 하며, 이방성 분포 자체가 매우 중요한 정보라는 결론을 얻을 수 있었다. 특히 최고속도와 최저속도의 차이를 최고속도로 정규화한 값으로 정의한 이방성 계수와 대칭축 방향은 이방성 토모그래피 영상을 해석함에 매우 유용함을 확인하였다.verlapping Rate(DOR)는 상호작용 예측 정확도의 중요한 요소임을 찾아 내었다.time을 최소화하는 동시에 클라이언트들의 제한된 에너지 소비를 최소화하는데 목적이 있다. 제안기법에 대한 평가는 수학적 분석을 통해 HIDAF 기법과 기존의 브로드캐스트 기법의 성능을 비교 분석한다.하였으나 사료효율은 증진시켰으며, 후자(사양, 사료)와의 상호작용은 나타나지 않았다. 이상의 결과는 거세비육돈에서 1) androgen과 estrogen은 공히 자발적인 사료섭취와 등지방 침적을 억제하고 IGF-I 분비를 증가시키며, 2) 성선스테로이드호르몬의 이 같은 성장에 미치는 효과의 일부는 IGF-I을 통해 매개될 수도 있을을 시사한다. 약 $70 {\~} 90\%$의 phenoxyethanol이 유상에 존재하였다. 또한, 미생물에 대한 항균력도 phenoxyethanol이 수상에 많이 존재할수록 증가하는 경향을 나타내었다. 따라서, 제형 내 oil tomposition을 변화시킴으로써 phenoxyethanol의 사용량을 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 피부 투과를 감소시켜 보다 피부 자극이 적은 저자극 방부시스템 개발이 가능하리라 보여 진다. 첨가하여 제조한 curd yoghurt는 저장성과 관능적인 면에서 우수한 상품적 가치가 인정되는 새로운 기능성 신제품의 개발에 기여할 수 있을 것으로 사료되었다. 여자의 경우 0.8이상이 되어서 심혈관계 질환의 위험 범위에 속하는 수준이었다. 삼두근의 두겹 두께는 남녀 각각 $20.2\pm8.58cm,\;22.2\pm4.4
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[게시일 2004년 10월 1일]
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