강변여과수의 수평집수정 시공시 불균질성 지층에 의한 굴착 지연 등은 전체 굴착 공정에 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 안성천 지역에서 시공 중인 수평집수정의 굴착 과정에서 심도별로 취득된 입도분석 자료, 균등계수, 곡률계수를 활용하여 실제 굴착 속도를 추정하는 방안을 제시하였다. 균등계수와 곡률계수를 입력인자로 사용한 회귀식을 도출한 후 타 수평집수정에 적용한 결과, 조립질이면서 분급이 양호한 지층에 추정식이 잘 맞는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 중소규모의 하천을 대상으로 개발된 만큼, 향후 대하천 주변의 굴착 정보를 활용하여 추정식을 보완한다면 보다 정확한 설계 및 효율적인 시공 관리가 가능할 것이다.
공력미계수에 대한 실시간 추정은 비정상적인 조종면 작동의 경우, 고장에 대한 정보를 분석하여 비행임무를 계속 수행하거나 본부로 회항비행을 지속할 수 있도록 하는 재형상 제어를 위해 필요하다. 본 논문에서는 고장허용제어시스템에 대한 기반 연구로서 무인비행기 안전성 향상을 위하여 조종면 작동불능과 같은 고장에 대해 검출 방법을 제시하였다. 조종면 고장검출을 위한 실시간 시스템식별 알고리듬은 퓨리에 변환기법을 사용하였으며 프로그램 성능 및 검증을 위해 HILS 시험을 수행하였다. 고장 조종면은 피칭모멘트, 요잉모멘트, 롤링모멘트에 대한 조종면 효과를 나타내는 조종미계수들을 실시간 추정하여 정상상태의 값과 비교하여 검출된다. 비행시험 결과를 통해 고장상태의 조종미계수 값은 정상상태의 값보다 작다는 것을 정량적으로 확인하였다.
CDOM(Colored or Chromophoric Dissolved Organic Matter)은 바다, 호수 및 강에서 담수, 오수, 퇴적물 등으로부터 공급된 유기물질의 일종으로 가시광선에서 빛을 흡수하는 성질을 가지며, 2016년부터 환경부에서 선정한 하천, 호수 등 방류수의 수질오염 표준인 TOC(Total Organic Carbon)를 간접 추정할 수 있는 매개변수가 될 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 백제보 상류 23 km 구간을 대상으로 2개년(2016~2017) 중 7일의 초분광영상 자료를 활용하여 내륙지역의 CDOM에 대한 적정 반사도 밴드값(Rrs)과 CDOM을 추정하는 알고리즘을 개발하고자 한다. CDOM은 흡수계수(αCDOM)를 통해 간접 추정되며, 흡수계수의 기준 파장값(λ)은 연구별로 350 nm, 375 nm, 400 nm, 412 nm 및 440 nm 등 다르게 나타난다. 초분광영상은 AsaFENIX 초분광 센서에서 관측된 380~970 nm까지 4 nm 간격, 127개 대역의 분광해상도와 2 m의 공간해상도를 가진 영상을 활용하였으며, 자료의 연속성을 위해 smoothing 기법을 활용하여 가공하였다. 추정 알고리즘은 Random forest를 활용하였으며, 70%의 trainning과 30%의 test로 구분하여 적용하였다. 산출된 CDOM은 결정계수(R2), Nash-Sutcliffe efficiency(NSE)를 이용하여 실측 CDOM과 비교하였다. 흡수계수별 CDOM의 산정 결과 αCDOM(350 nm)의 trainning, test에서 각각 R2가 0.71, 0.74, NSE가 0.25, 0.49로 가장 높았으며, 적정 반사도 밴드값은 Rrs(466), Rrs(493), Rrs(548), Rrs(641)를 사용하였을 때 trainning, test에서 각각 R2가 0.93, 0.90, NSE가 0.85, 0.69로 가장 높게 나타났다.
본 연구는 실업률 변화와 성장률 간의 경험적 관계를 나타내는 오쿤의 법칙을 우리나라의 자료를 이용하여 추정하고 그 결과를 새롭게 해석하는 것을 목표로 하고 있다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 벤치마크 오쿤의 추정계수 ${\beta}$는 방법론에 따라 대략 2~4의 계수 값을 보여주어 선진국의 경우보다 다소 높은 값을 보여주었다. 둘째, 경기변동에 따른 비대칭적인 반응이 관측되기는 하지만 추정방법에 따라 혼재된 결과를 보여주고 있다. 마지막으로 1979~80년, 1997~98년 등의 구조변화를 반영한 오쿤의 추정계수는 벤치마크와 비슷한 값으로 추정되었다.
임분 단위의 재적 및 생체량은 LiDAR 자료의 높이 분포변수들로부터 추정될 수 있다. LiDAR 자료의 높이 분포변수들은 재적을 측정하는 임분고(stand height)와 임분평균 지하고(mean crown base height), 그리고 수관형태에 따른 평균수관장(mean crown depth) 등의 변수와 직 간접적인 연관성이 있다. 그러므로, 본 연구에서는 잣나무림의 샘플지역에서 반사된 LiDAR 자료의 높이분포변수를 이용하여 임분단위의 수간재적을 추정한 다음, 앞 세부연구에서 수행한 방법을 이용하여 임분의 생체량을 추정하였다. 변수는 임분 내에서 반사되는 LiDAR 자료의 평균높이, 최대 최소높이, 높이값들의 표준편차, 변이계수, 첨도, 왜도, 식생반사비율, 10분위 높이자료와 강도데이터의 기술통계량 등을 사용하였다. 그리고, 최종적인 임분수간재적은 다중회귀분석을 통하여 수행되었다. 다중회귀분석을 통하여 각 변수들은 임분수간재적과 가장 관련있는 2~3개의 변수들로 추려졌으며, 추정된 회귀식의 결정계수는 0.66으로 분석되었다. 또한 유보표본을 이용하여 검증한 결과의 결정계수는 0.59로 분석되어 LiDAR 자료의 높이분포변수들은 임분의 재적을 비교적 잘 설명할 수 있음이 밝혀졌다.
이 연구는 임팩트해머 실험을 통해 얻은 FRF 데이터를 분석하여 유효질량을 설정하고 부재의 물성치를 추정하는 방법을 제시하였다. 또한 콘크리트 구조물에 대한 콘크리트강도를 추정하는 방법을 제안하였다. 이 연구에서 측정된 FRF 데이터로부터 파라미터를 보정하고 유효질량을 추출하여 강성 및 감쇠치를 실증적으로 추정하였다. 연속계를 단자유도계로 모델링 시에 유효질량은 부재의 유연성 혹은 강성의 영향과 세장정도 및 경계조건에 영향을 받는다. 이 연구에서 실시한 실험에서 유연하고 휨이 지배하는 양단고정보와 캔틸레버보의 참여계수는 각각 0.330과 0.261으로 나타났으며, 유사한 부재에 대한 기준데이터로 적용할 수 있다. 콘크리트부재는 강성이 크며, 낮은 세장비와 기둥 상부에서 작용하는 자중을 고려하여 참여계수를 1.0으로 보정하여 콘크리트강도를 추정하였으며, 실제 콘크리트강도와 근사한 값을 나타내어 실무에 적용할 수 있는 기법으로 판단된다.
콘크리트 구조물의 설계, 시공관리 그리고 내력판정 등을 위해서는 콘크리트의 압축강도를 알아야 하는데 미리 제작해 놓은 공시체가 없을 경우 비파괴 시험을 통해 압축강도를 예측하는 방법이 많이 사용되고 있다. 지금까지 수많은 비파괴 방법이 제안되었지만 그 중 가장 널리 사용되는 것이 반발도법과 초음파 속도법이며, 두 방법을 혼합한 복합법 등이 현재 많이 사용되고 있다. 국내에서도 이에 대한 연구가 많이 수행되어 여러 추정식이 개발되어 있지만 대부분 외국에서 개발된 비파괴 강도 추정식을 사용하고 있으며 국내의 콘크리트 구조물에 적용하기에는 무리가 따른다고 할 수 있으며, 특히 재령에 따른 반발도의 변화에 관해서는 외국에서 제한된 소수의 연구결과만이 발표되었을 뿐 국내에서는 거의 없는 실정이다. 본 연구에서는 국내 실정에 적합한 비파괴 강도 추정식의 제안을 목적으로 국내 대학 및 연구기관에서 수행된 연구결과를 바탕으로 일반 강도 범위에서 물-시멘트비, 재령의 및 양생조건에 따른 반발도 및 복합법에 의한 강도와 재령의 영향을 분석하였다. 재령이 비파괴 강도에 미치는 영향을 구명하기 위해 28일 회귀식을 모든 재령에 적용하는 단일회귀식 방법과 재령별로 회귀식을 적용하는 방법의 두 가지로 분석을 수행하여 재령계수를 제안하였다. 단일회귀식을 사용하여 반발도법과 복합법으로 구한 재령계수는 반발도나 강도와는 무관한 재령만의 함수가 되어 콘크리트의 물성치를 고려할 수 없지만, 재령에 따른 회귀식을 사용하여 구한 재령계수는 재령뿐만 아니라 반발도와 강도의 함수가 되며 고강도 콘크리트일수록 재령계수들이 작아지는 것으로 나타났다. 그리고 재령에 따른 회귀식을 사용한 경우 반발도와 강도에 따른 재령계수의 변화를 고려할 수 있으므로 더 합리적인 것으로 판단되며, 본 연구에서 제안된 재령계수를 국내의 콘크리트 강도 비파괴 추정식 제안에 있어 도움이 될 수 있는 참고자료로 제시하고자 한다.
TRMM-PR/VIRS와 GMS 자료를 이용하여 강수량을 추정하였다. 강수량 추정의 검증에는 기상청의 AWS 관측자료를 이용하였다. 본 연구의 강수량 추정 절차는 다음과 같다: 1) TRMM-PR 자료와 AWS 자료를 이용하여 Z-R 관계식을 도출한다. 2) Z-R 관계식에 의한 추정치와 VIRS의 TBB 자료를 이용하여 강수량 추정식을 도출한다. 3) 새롭게 도출된 식의 VIRS의 TBB 대신 GMS의 TBB 자료를 대입하여 광역의 강수량을 추정한다. Z-R 관계식은 Z=303R$^{0.72}$로 나타났고 상관계수는 0.57이었다. 새롭게 제시된 강수량 추정식에 의한 결과의 상관계수는 0.67, RMSE는 17mm/hr로 나타났다. 강수량 추정식은 집중호우 때 과소추정하는 경향을 보였다.
영상 잡음의 제거를 위해서는 영상에 대한 통계적 모델을 설정하고, 잡음이 섞인 영상에서 원 영상의 분산을 정확하게 추정하는 것이 매우 중요하다. 분산을 추정하기 위해서는 일반적으로 유한한 크기의 주변 영역 정보를 이용한다. 주변 영역의 크기는 평탄 영역 및 에지 영역과 같이 영상의 영역에 따라 달라진다. 즉, 에지 영역인 경우는 주변 영역의 크기를 작게 설정할수록 추정 분산이 보다 정확하며, 평탄 영역의 경우는 주변 영역의 크기가 크면 분산의 추정이 정확해 진다. 이와 같이 추정된 원 영상의 분산을 이용하여 잡음 영상에 Wiener 필터를 적용함으로써 영상의 잡음을 제거하는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 영상의 잡음을 제거하기 위해 웨이블릿 영역의 부모-자식 관계를 이용하여 중요도를 작성하고, 이를 이용하여 분산을 구하기 위한 이웃 영역의 범위를 결정하는 방법을 제안한다. 먼저 웨이블릿 계수의 중요한 특성을 획득할 수 있는 중요도를 작성하기 위해 간단한 분류 방법을 사용한다. 중요한 웨이블릿 계수의 수에 근거하여 웨이블릿 계수의 범위를 결정한 뒤 ML 방법을 이용하여 원 신호의 분산을 추정한다. 실험 결과를 통하여 제안 방법이 기존의 방법보다 나은 결과를 보여줌을 알 수 있다.
반발경도법과 복합법에 의한 현장비파괴 시험과 코어강도의 평가는 노후화된 구조물의 상태평가를 위하여 가장 효과적인 방법이다. 그러나 비파괴 시험방법의 불확실성과 함께 재료의 재령, 탄산화와 코어채취시의 물리적 손상 등에 의하여 현장강도 추정시의 정밀도를 낮추는 요인으로 작용하게 된다. 본 연구에서는 106개 교량에서 수집된 268개의 비파괴시험결과와 코어압축강도 결과를 사용하여 현장 압축강도 추정방법을 제시하고자 하였다. 코어강도의 신뢰도를 높이기 위하여 수정계수를 적용하고자 하였으며, 노후콘크리트의 반발경도에 영향을 미치는 탄산화 또는 재령에 의한 수정계수를 적용하여 현장 강도 추정결과의 신뢰도를 높이고자 하였다. KISTEC의 제안 추정식과 수정계수를 적용한 경우 기존의 추정방법과 비교하여 신뢰도가 높아지는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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