태풍은 열대태평양 지역에서 발생하여 북상하면서 우리나라에 영향을 끼치게 되며, 태풍이 우리나라를 지나면서 강풍과 호우를 통하여 자연재해를 유발시키게 된다. 따라서 본 연구에서는 태풍으로 인해 발생하는 호우 사상을 여러 통계적 기법을 통해 정량적으로 평가하였다. 첫 번째로 빈도해석을 통해 확률강우량과 태풍 확률강우량을 산정하여 비교하였다. 두 번째로 미공병단에서 개발한 EST 기법을 통해 태풍의 극치강우량을 평가하여 EST 확률강우량을 산정하였다. 마지막으로 비매개변수적 모의발생기법과 지역가중다항식을 결합하여 태풍에 의한 NL 확률강우량을 추정하였다. 분석결과에서 대상지점 중에서 강릉과 목포는 태풍의 영향을 다른 지점에 비해 많이 받으며, 서울과 인천은 태풍에 의한 호우의 영향이 미비한 것으로 나타났다. 또한, EST 확률강우량과 NL 확률강우량은 관측 자료를 이용하여 장기간의 모의를 통하여 quantile을 산정하므로 주요 수공구조물과 태풍의 영향이 큰 지역에서는 이를 검토할 필요성이 있으며, 태풍특성인자의 모의를 통하여 강우량을 평가하므로 지구온난화 등에 따른 기후변화의 영향에 대한 연구에 활용 할 수 있다.
혼합구조체의 강-콘크리트 경계면은 하중이 증가함에 따라 합성작용 저하, 미세균열, 슬립 및 분리 등으로 비선형 거동을 나타내어 부분합성에 적합한 해석기법이 필요하다. 스터드의 상세해석을 통하여 이를 실현할 수 있으나 이는 해석 결과의 실효성에 비해 시간과 비용이 많이 투입되기 때문에 본 연구에서는 접합부의 경계비선형과 강-콘크리트의 재료비선형을 고려하여 더욱 정확한 강 콘크리트 혼합구조 해석기법을 제안하였다. 접합부의 경계면의 비선형성은 인터페이스 요소를 이용하여 모델링한다. 이를 위해 먼저 경계면의 비선형 거동 물성치를 산정하여야 한다. 경계면의 물성은 push-out test 등을 통하여 얻을 수 있는데 이는 기존에 연구되었던 실험결과를 이용하였다. 강과 콘크리트의 재료비선형을 고려하기 위해 콘크리트의 압축부는 Drucker-Prager 모델을 이용하고, 강재는 von-Mises 모델과 2개의 직선으로 이상화한 응력-변형률 관계를 적용하였다. 해석의 검증을 위해 프리스트레스트 콘크리트-강 혼합구조를 갖는 혼합거더의 정적 휨 거동에 관해 해석하여 기존의 실험결과와 비교하였다. 제안된 혼합구조 해석 기법을 이용하여 경계면의 비선형 모델을 변화시켜가면서 해석을 수행하여 강-콘크리트 혼합구조체의 거동을 분석하였다. 이후 경계면의 선형 해석방법과 완전부착을 가정하는 해석방법의 결과와 비교 분석하여 제안한 비선형 해석기법의 타당성을 검증하였다.
본 연구에서는 수치모의를 통하여 전단면 식생 수로에서 와도의 생성을 분석하였다. 지배방정식에서 난류 폐합을 위해 레이놀즈응력모형을 이용하였다. 거친 하상-매끄러운 측벽 및 매끄러운 하상-거친 측벽을 갖는 개수로 흐름을 수치모의하여 서로 다른 형태의 이차흐름 구조가 형성되는 것을 확인하였다. 즉, 거친 하상 조건에서는 자유수면 이차흐름의 규모가 감소되고, 거친 측벽 조건에서는 자유수면 이차흐름의 구조가 더 커지는 것으로 나타났다. 또한 전단면 식생 수로를 수치모의하여 수심 크기의 바닥 이차흐름이 형성되고, 식생 밀도가 증가함에 따라 자유수면 이차흐름이 점차 사라지는 것을 확인하였다. 또한 이차흐름 생성에 중요한 역할을 하는 난류의 비등방성 및 레이놀즈응력 분포를 식생밀도에 따라 살펴보았다. 한편, 와도 방정식을 분석한 결과, 비식생 수로의 경우 벽 및 수면 경계 근처에서는 난류 비등방성에 의한 생성항이, 경계와 떨어진 곳에서는 레이놀즈응력에 의한 생성항이 와도 생성에 중요한 역할을 하는 것으로 나타났다. 그러나 식생 수로에서는 이러한 특성이 사라지는 것으로 확인되었다. 또한 비식생 수로에서는 바닥과 수면에서의 와도 생성이 강하게 발생되지만, 식생 수로에서는 바닥과 식생 높이에서 와도 생성이 크게 발생되는 것으로 나타났다.
최근에는 딥러닝과 빅데이터를 기반으로 한 수요예측 기술이 전자상거래, 물류, 유통 분야의 스마트화를 가속화하고 있다. 특히, 글로벌 운송 네트워크와 현대적인 지능형 물류의 중심인 항만은 4차 산업혁명으로 인한 세계 경제 및 항만 환경의 변화에 발 빠르게 대응하고 있습니다. 항만물동량 예측은 신항만 건설, 항만확장, 터미널 운영 등 다양한 분야에서 중요한 영향을 담당하고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 항만 물동량 예측에 자주 쓰이는 시계열 분석과 타 산업에서 좋은 결과를 도출해내고 있는 딥러닝 분석을 비교하여 부산항의 미래 컨테이너 예측에 적합한 예측모델을 제시하는 것이다. 부산항 컨테이너 물동량을 이용하여 학습시키고 그 이후 물동량 예측을 진행하였다. 또한, 상관관계 분석을 통해 물동량 변화와 관련된 외부변수를 선정하여 다변량 딥러닝 예측모델에 적용하였다. 그 결과 부산항 컨테이너 물동량만 이용한 단일변수 예측모델에서 LSTM의 오차가 가장 낮았고, 외부변수를 이용한 다변수 예측모델에서도 LSTM의 성능이 가장 우수하였다.
하수도 시스템은 공공서비스의 개념 및 습지 등 수환경 보호를 위해 지속적으로 보급이 이루어졌으며, 그 결과 하수도 운영기관의 경영 악화를 초래하였다. 이에 중앙정부 주도하에 하수도 운영기관 경영 효율화를 위해 다양한 하수도 정책을 추진하고 있다. 그 중 중점적인 사항은 비용과 관련된 것이며, 대표적으로 하수도 요금 및 하수도 원인자부담금 등이 있다. 본 연구에서는 국내 기초자치단체 71곳의 하수도 원인자부담금 현황 및 특성을 분석하였다. 그 결과, 1,000,000원/m3 ~ 2,000,000원/m3 이하가 41곳(57%)으로 가장 많은 것으로 나타났으며, 평균값 1,990,653원/m3 (중앙값 1,918,000원/m3 )으로 나타났다. 또한, 하수도 원인자부담금이 높아질수록 하수도 원인자부담금의 증가율이 높아지는 것 경향을 보였다. 하수도 원인자부담금과 상대적으로 상관성이 높은 기초자치단체 특성 인자는 하수도 요금현실화율과 재정자립도로 분석되었다. 본 연구의 결과는 하수도 원인자부담금의 기초자료로 활용될 수 있으며, 하수도 원인자부담금 적정 수준 산정 방안에 관한 후 속 연구가 필요하다.
본 연구에서는 1km 고해상도 앙상블 신기후변화 시나리오(공통사회 경제경로 시나리오) 자료를 기반으로 하여 남한을 포함한 한반도 전체의 벼 기후생산성(CYP) 변화를 평가하였다. 이때, 기후변화 시나리오자료에서 제공하는 제한적인 변수를 활용하기 위해 일조시간을 대신하여 일사량을 이용하였다. 연구 결과에 따르면, 현재 기후에 비해 온난화된 미래 기후조건에서 CYPmax 값은 감소하고 최적출수일은 점차 늦춰지는 경향이 나타났다. 이는 고도가 높은 한반도 북동부의 산악 지역을 제외하고 모든 지역에서 나타나는 현상이며, 특히 온난화가 빠르게 진행되는 SSP585시나리오 일수록 더욱 뚜렷하게 나타났다. 이러한 결과는 낮은 배출 시나리오의 이점을 보여주는 동시에 온실 가스 배출을 제한하기 위해 더 많은 노력을 기울일 필요가 있음을 강조한다. 한편, CYPmax의 시계열에서 넓은 폭의 앙상블 스프레드가 나타났는데, 이는 단일모형 혹은 작은 수의 모형을 선택하였을 때 미래 변화 분석에 내재된 불확실성을 보여주며 앙상블 예측의 중요성을 보여준다. 본 연구를 통해 분석된 장기간의 기온 및 일사 조건의 변화에 따른 기후학적 벼 생산성 변화 및 불확실성에 대한 분석은 기후변화 대응을 위한 기초정보로써 가치가 있다.
항만 내 선박과 부두의 사고를 예방하기 위하여 통항 및 접안 안전성 평가를 통하여 안전한 부두가 건설되어 관리하고 있으나, 선박의 접안 및 계류 과정에서 선박이 부두에 충돌하거나 로프로 인한 인명사고의 발생 등 예측할 수 없는 사고들이 종종 발생한다. 자동계류장치는 선박의 신속하고 안전한 계류를 위한 자동화된 시스템으로 로봇 매니퓰레이터와 흡착 패드로 구성된 탈/부착 메커니즘을 가지고 있다. 본 논문은 자동계류장치의 흡착 패드의 위치 및 속도제어에 필요한 선체와의 변위 및 속도 측정 시스템을 다룬다. 자동계류장치에 적합한 측정 시스템을 설계하기 위하여, 본 논문은 우선 센서의 성능 및 실외 환경적 특성 분석을 수행한다. 다음으로 이러한 분석 결과를 토대로 실외 부두환경에서 설치되는 자동계류장치에 적합한 변위 및 속도 측정시스템의 구성 및 설계 방법에 대해 기술한다. 또한 센서의 측정상태 감지 및 속도 추정을 위한 알고리즘을 제시한다. 제안된 방법은 다양한 속도 구간에서의 변위 및 속도 측정 실험을 통해 그 유용성을 검증한다.
스웨덴, 스위스, 영국 등 폐기물 처분 선도국들은 고준위방사성폐기물 심층처분시설의 계획, 부지선정, 건설, 운영, 폐쇄, 그리고 폐쇄 후 관리 전 단계에서 안전성평가를 수행하고 있다. 안전성평가는 각 단계에서 반복적으로 이루어지며, 장기간에 걸쳐 다양하고 방대한 양의 데이터를 생성하므로, 안전성평가 자료를 위한 데이터베이스를 구축하고 효과적으로 관리하기 위한 자료관리체계를 구축하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 폐기물 처분 분야에서 선도적인 국가의 안전성평가 자료관리체계를 1) 안전성평가 입력 및 참조자료, 2) 자료관리 지침, 3) 자료관리 조직, 그리고 4) 자료관리 전산시스템으로 구분하여 분석하였다. 각 국가는 특정 부분에서는 차이를 보였지만, 안전성평가 입력자료를 처분 시스템 구성 요소를 기반으로 분류하고, 이를 제공, 사용, 관리하는 조직을 설립하며, 지침 및 매뉴얼에 따라 품질관리 체계를 구현하는 등 공통적인 특성을 보이고 있다. 이러한 사례들은 고준위방사성폐기물 처분시설의 안전성을 확보하고 신뢰성을 향상시키기 위해 효과적으로 데이터 관리 시스템과 문서 관리 시스템을 구축하는 것이 중요하다는 것을 시사한다. 이를 위해서는 유연하게 활용 가능한 입력자료의 분류, 입력자료의 일관성과 추적성 보장, 그리고 입력자료와 문서관리를 위한 품질관리 체계를 수립하는 것이 필요하다.
본 연구에서는 냉간 헤딩 공정에서 성형하중과 펀치 금형의 마모 감소를 통한 펀치 수명 증대를 위해 헤딩용 펀치 형상 최적설계를 수행하였다. 기존 생산에 사용되는 냉간 헤딩 펀치와 성형공정에 대한 유한요소해석 시뮬레이션을 통해 성형하중과 유동 특성 분석, 펀치금형에 집중되는 유효응력 및 마모량에 대하여 분석하였으며, 이를 통해 금형 마모와 밀접한 주요 설계인자를 확인하였다. 펀치금형의 최적설계 변수로서는 펀치 금형 포인트각(Point angle), 에지 반경값(Corner radius), 펀치소재재종(die material type), 마찰계수(friction coefficient) 등의 4가지 변수를 대상으로 4인자 3수준 인자 및 변수 수준을 설정하고, 성형해석 시뮬레이션과 다구찌법을 활용하여 설계인자별 영향도를 분석하여 최적의 최적설계 인자를 결정하였다. 본 연구를 통해 얻어진 최적설계변수를 적용하여 냉간 헤딩용 펀치 최적설계 시뮬레이션 결과, 각 펀치에 발생하는 최대유효응력은 최대 8.9 % 감소 효과를, 최대 펀치 마모 깊이는 37 % 감소 효과를, 성형하중은 평균 20% 수준 의 감소효과를 얻을 수 있었다. 현재, 소성 성형제품군이 적용되는 자동차, 건설 플랜트사에서 요구되는 고품질에 대응하면서도 적정 제조원가 절감을 위한 성형성 개선을 위한 성형공정개발 및 금형설계의 최적화가 지속적으로 필요하며, 향후 연구 결과를 현업에 적용하여 제품 성형성 개선 및 금형수명 증대 관리를 위한 기술자료로 활용하고자 한다.
현재 지하시설물의 균열을 영상 취득 시스템으로 취득한 경우 점검자가 취득된 영상에서 육안검사를 수행하여 미세균열을 판단한다. 점검자에 의존한 노동집약적인 방법은 점검자의 주관적인 판단에 영향을 받는 문제점을 가지고 있다. 최근에는 딥러닝을 활용하여 자동으로 콘크리트 균열을 탐지하기 위한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 대부분의 연구에서는 공개 데이터셋을 활용하거나 분석과정의 객관성이 충분하지 못해 실제 업무에 적용하기 어려운 점이 있다. 본 연구는 실제 검사 시스템과 동일한 형태의 영상을 시험 데이터셋으로 선정하여 딥러닝 모델들을 평가하였다. 균열 탐지의 정확도를 향상시키기 위하여 딥러닝 모델들의 장단점을 상호 보완할 수 있는 앙상블 기법을 적용하였다. 시험 영상에서 폭 0.2 mm, 0.3 mm 및 0.5 mm의 균열들은 각각 80%, 88% 및 89%의 높은 재현율로 탐지되었다. 딥러닝을 적용한 균열 탐지 결과에서는 점검자의 육안 검수 과정에 찾지 못한 다수의 균열들을 포함하고 있었다. 향후 본 연구에서 사용하지 않은 다른 터널의 영상을 시험 영상으로 선정하여 보다 더 객관적인 평가에서 충분한 정확도로 균열을 탐지하게 된다면, 시설물 안점 점검 방식에 딥러닝의 도입이 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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