본 논문에서는 초고층 건물의 철근콘크리트 아웃리거 벽체 개구부의 최적설계를 위한 수학적 최적화 프레임워크를 제시하였다. 전용 유한요소해석 프로그램을 이용하여 아웃리거 벽체를 해석하였으며 깊은 보의 스트럿-타이 거동을 고려하여 개구부를 배치하였다. 최적화를 위해 파이썬 SciPy 라이브러리 중 순차이차계획법(Sequential Quadratic Programming)을 이용하여 제약 경계 최적화를 수행하였다. 최적화에 필요한 미분가능한 연속 함수를 얻어내기 위해 선형 보간법을 사용하였으며, 최적화 프로그램의 효율성을 위해 데이터베이스를 이용하였다. 2변수 최적화의 결과를 탐색 알고리즘의 이동 경로를 통해 살펴본 결과 알고리즘이 최적화된 결과를 효율적으로 찾아냄을 확인하였다. 그리고 개구부의 폭을 모두 같게 설정한 것이 아닌 각각의 개구부의 크기를 개별 변수로 설정하였을 경우 목적함수의 값이 최소화되어 더 우수한 최적화 결과를 도출함을 확인하였다. 또한, 최적화의 과정에 있어 데이터베이스를 이용할 경우 최적화 시간을 효과적으로 단축시킬 수 있음을 확인하였다.
Bayer 공정은 가성소다를 이용하여 보오크사이트로부터 수산화알루미늄을 추출하는 공정이다. 그러나 보오크사이트 추출 후 1차 침전공정에서 반응한 보오크사이트 잔사는 침전시킴으로써 깨끗한 공정액을 분리하는 데 이때 침전되지 못한 다량의 분산성 고형물이 공정액 중에 존재하게 되는데 이를 분산성 보오크사이트(레드머드) 미립자라하며 보통 80-100mg/$\ell$의 농도를 나타낸다. 그러므로 이를 제거하기 위해 다음 공정인 입상여과필터 공정을 사용하는데 이때 필터링 효율증대를 위해 보조제로써 다량의 소석회(Ca(OH)$_2$)를 투여하여 공정액 중의 고형물을 농도를 8-100mg/$\ell$에서 5mg/$\ell$로 낮추는 공정을 사용하고 있다. 특히 국내 수산화알루미능 제조회사일 KC(주)의 경우 소석회 사용량이 일 10톤, 년간 약 3,600톤을 사용함으로써 소석회의 사용량에 따라 같은 량의 슬러지가 발생되게 된다. 따라서 여과후 발생되는 슬러지의 처리비용 문제(연간 9천만원)와 소석회의 미립자에 의한 공정액의 2차 오염과 제품 품질 저하(quality claim) 및 소석회 사용량에 따른 연간 원료비(연간 3억원) 등의 상당한 문제점을 나타내고 있는 실정이다. 아울러 최근 고품위 수산화알루미늄의 공급 요구에 따라 여과시 정제기준이 점차 낮아져 이제는 1mg/$\ell$ 이하를 유지하여야 하는 근본적인 문제에 봉착해있는 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 소석회를 사용하는 입상여과법을 대체하기 위한 신공정개발을 추진하였으며, 그동안 카트리지여과법 등의 다양한 실험 결과로부터 최근 필터 보조제를 첨가하지 않는 물리적 여과방법인 세라믹 막 여과법의 적용 가능성을 확인하고 친환경공정인 세라믹 막 여과 실용화 공정 기술을 개발하였다. 세라믹 막 여과 법은 여과 보조제를 사용하지 않으므로 2차적인 슬러지 발생등의 환경문제를 발생하지 않으며, 공정액에 첨가제를 투입하지 않으므로 순환형 친환경공정으로 각광받을 수 있다. 본 연구에서는 고온, 고농도의 NaOH 수용액의 처리에 적합한 막소재와 발생될 수 있는 제반 문제점 등을 파악하였고, 장기간의 실험을 거쳐 최적 투과 압력(Trans membrane pressue), 세정 조건 및 주기, 막재질에 있어서 보강하여야 할 Point, 최적 운전 조건들을 토출해 내었고, 향후 실제 Plant에 적용할 계획이다.
수도권 도시철도 혼잡으로 인해 다양한 문제가 발생되고 있어 도시철도 혼잡을 정확히 분석하는 연구 또한 해결방안 중 하나일 것이다. 현재 계수법, 중량검지법, CCTV, 모바일 Wi-Fi 등을 활용한 혼잡도 분석방법론은 결과의 정확성이 낮거나 단일 노선 및 열차에만 국한되는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 도시철도 승객의 다중경로 이용행태와 수도권 도시철도 열차운행계획을 반영한 열차 혼잡도 분석모형을 제시하였다. 특히 열차 용량 초과시 승객이 대기한 후 다음 열차에 탑승하는 통행패턴을 고려하여 열차 혼잡도 산정의 정확성을 제고하였다. 열차 혼잡도는 10분 단위로 갱신되어 시민에게 혼잡정보 제공이 가능하므로 사회적 편익증대에 기여할 것으로 기대된다.
건설현장의 밀착형 안전관리를 위해 중대재해처벌법이 시행됨에 따라서 종합적 안전관리체계가 요구되고 있다. 안전관리수준평가관리는 건설기술진흥법에 따른 안전관리와 산업안전보건법에 따르는 보건위생 관리 체계와 안전경영시스템 등의 종합적 관계분석이 필요하다. 연구목적: 중대재해처벌법에 따른 안전. 보건관리의 종합적 분석 및 관계를 연구하여 보건위생관리의 안전평가수준향상에 궁극적 목적이 있다. 연구방법: 건설현장 전문가와 안전 관리자 대상으로 2차 델파이분석을 통해 설문항목의 타당성을 확인 후 구조방정식 예비모형을 통해 안전경영, 안전관리, 보건관리, 안전점검실행에 대한 잠재변인이 존재하는 회귀계수확인과 경로분석을 통해 총 효과(직접효과, 간접효과)로 매개효과를 확인하였다. 결과 및 결론: 구조모형에서는 안전관리, 보건체계, 안전경영에서 안전점검실행으로 가는 회귀계수(89%) 와 적정한 관찰변수의 람다 값이 확인되었다. 경로분석에서 보건계획수립적절성과 사후점검관리의 관계에서 보건위생을 매개하여 총 효과(.809)를 확인하였으며, 가설구조물안전성의 경로계수(.82)가 확인되었다.
본 논문에서는 지능적인 경로 계획을 위한 스테레오 카메라 기반의 공간좌표 검출 기법을 이용한 자율 이동 로봇 시스템을 제안하였다. 우선 스테레오 카메라로부터 입력된 영상 중 좌 영상에 YCbCr 컬러 모델 및 무게 중심법을 이용하여 이동중인 보행자의 얼굴 영역과 중심좌표를 검출하고, 검출된 좌표 값에 따라 스테레오 카메라의 능동적인 로봇 제어를 통해 이동하는 보행자를 실시간적으로 검출하게 된다. 다음으로, 로봇구동에 의해 추적 제어된 스테레오 카메라의 좌, 우 영상간의 시차정보와 스테레오 카메라 내부 변환관계를 통해 깊이 정보를 검출한 후, 검출된 깊이 지도로부터 각 열에 존재하는 최소값을 이용한 2차원 공간좌표를 검출하여 이동 로봇과 보행자간의 거리와 위치좌표는 물론 다른 물체들과의 상대 거리를 산출하게 되며, 산출된 위치 좌표를 토대로 이동 로봇의 지능적인 경로 추정 및 판단에 따라 자율적인 주행을 수행하게 된다. 실시간적으로 입력되는 240 프레임의 스테레오 영상을 사용한 실험결과, 이동 로봇과 전방에 존재하는 장애물간의 거리 및 보행자와 장애물간 상대거리의 계산치와 측정치간의 오차가 평균 $2.19\%$와 $1.52\%$이하로 각각 유지됨으로써 경로 계획을 위한 공간좌표 검출에 기반을 둔 실질적인 이동 로봇 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.
본 논문은 NP-완전 문제로 분류된 기업 세금 구조 최적화 문제를 O(n2)의 다항시간으로 구하는 휴리스틱 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 목적지(T)인 본사 노드를 레벨 1으로, 세금코드 범주 Te=1, 4, 3, 2의 노드들을 레벨 2,3,4,5 순서로 배치하였다. 원천(S)-목적지(T)의 최대세금감면 경로를 찾기 위해, 첫 번째로 노드 u에서 v 노드로 송금 시 u 관점에서 부과되는 유출 과세(rw(u, v))를 최소화시키는 방법으로 minrw(u, v)의 호를 연결하였다. 이 결과 모든 S로부터 T까지의 신장트리를 구성하여 초기 실현 가능 해를 구하였다. 다음으로, v 관점에서 자국에 유입되는 이익금에 대한 외국 소득세(rfi)를 최소화시키는 minrfi(u, v)의 대체 경로를 찾아 두 경로 중 최대 세금감면 경로를 선정하였다. 제안된 휴리스틱 알고리즘을 10개의 벤치마킹 데이터에 적용한 결과 선형계획법이나 메타휴리스틱의 일종인 Tabu 탐색 법에 비해 보다 최적의 결과를 얻었다.
본 논문은 생산 물류 시스템최적화의 실현에 가장 대표적인 생산수송계획문제인 수송문제(TP: Transportation Problem)에 고정비용을 고려한 고정비용 수송문제(fcTP: Fixed charge Transportation Problem)를 다룬다. 특히 NP-hard문제로 널리 알려진 TP에서 수송량에 비례하는 가변비용과 함께 추가적으로 모든 경로에서 발생하는 고정비용을 함께 고려한 fcTP를 다룬다. 따라서 이러한 fcTP를 해결하기 위해 메타 휴리스틱기법 중에 가장 널리 이용되고 있는 유전 알고리즘(CA: Genetic Algorithm)을 이용한 해법을 제시하고자 한다. 본 논문에서는 CA를 이용해 고정비용 수송문제의 해를 우선순위기반 유전자 표현법을 이용해 fcTP에 적용해 보고 수치 실험을 통해 그 성능에 대한 연구를 한다.
This paper describes an approach to collaborative design which focuses on the effects of individual activities on the overall design process. We utilize a new process modeling tool to define the process and then analyze and refine the process based on critical paths. This information is then shared over the Internet with all participants. The goal of this system is to detect critical errors at initial design stage and guide the designers to make better decisions based on the knowledge of the overall process. This system enables participating designers to publish his local process through an Internet bulletin board. Other members of the team can then provide feedback based on how the proposed process impacts their activities. The system provides a context-rich, persistent forum for collecting, preserving, and refining corporate expertise of the team. For example, designers can select any process from the bulletin board and use it as a template for his current project and then use it to maintain his own design history. This paper is based on the process modeling concepts of Design Roadamap and describe several key extensions in the area of CPM calculations and collaborative interfaces.
이 연구는 우리나라와 일본의 학교도서관법 제정의 배경과 경과를 살펴보고 학교도서관법의 구성요소를 비교하고 분석한 것이다. 한국과 일본의 학교도서관법은 정부입법이 아닌 의원입법으로 제정되었다. 그리고 정부기관이 아닌 NGO 활동이 학교도서관법 제정에 크게 기여하였다. 학교도서관법 구성요소 중 공통되는 요소는 목적, 정의, 국가의 책무, 설치, 업무, 인적자원, 협력망, 교육 등이다. 학교도서관 업무는 한국의 경우 학교도서관의 교육적 기능에 중점을 두고 있고, 일본은 도서관자료의 수집, 정리와 여러 가지 행사 개최 등 학교도서관의 기본적인 업무에 중점을 두고 있다. 학교도서관의 인적자원은 한국의 경우 사서교사, 실기교사, 사서 중에서 아무나 둘 수 있도록 하고 의무규정이 아니라 임의규정으로 되어 있는데 비하여 일본은 사서교사와 학교사서로 구분하고 있다. 학교도서관의 시설과 자료에 대한 규정은 한국은 자세하게 규정되어 있으나 일본은 시설과 자료에 대한 규정이 없다. 학교도서관의 교육은 한국의 경우 독서교육과 정보이용교육을 실시하고 학교의 교육과정 운영계획에 포함시키도록 하고 있으나 일본은 도서관 이용지도 만을 실시하도록 규정하고 있고 독서교육에 대한 내용은 제외되어 있다.
CT 스캔에서 치아 신경관 식별은 치과 임플란트에서 중요하다. 임플란트 계획 전에, 치과 의사들은 신경관을 수동으로 식별하기 위해 신경관 경로가 최대로 관찰되는 시상면을 찾는다. 그러나 이는 시간 소모적이며 많은 임상 경험을 필요로 한다. 위 논문에서 우리는 원하는 시상면을 자동으로 검출하기 위한 깊은 학습 기반의 프레임 워크를 제안한다. 이는 두가지 주요 기술들을 사용하여 획득된다: 1) 초기 평면들을 획득하기 위한 반복 변환 네트워크 (ITN) 방법의 수정 버전과 2) 원하는 시상면을 검출하기 위한 합성곱 신경망 기반의 정밀 탐색 법. 이 기술들의 결합은 ITN 방법을 단독으로 사용하였을 때의 한계인, 정확한 평면 검출을 용이하게 한다. 우리는 여러 개의 CT 데이터 셋에서 실험하여 우리가 제안한 방법이 ITN 방법과 비교하여 훨씬 뛰어난 결과를 얻을 수 있음을 증명하였다. 이는 치과 의사들이 신경관 경로를 효율적으로 식별할 수 있어 보다 효율적인 자동신경관 검출법에 대한 향후 연구의 기반을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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