불포화 벤토나이트 완충재의 수분흡입력은 공학적방벽의 수리-역학적 성능평가 및 설계에 있어 매우 중요한 입력인자이다. 본 연구에서는 문헌에 보고된 불포화 다공성매질의 수분흡입력 측정기술과 구성모델을 분석하고, 고준위폐기물처분장의 벤토나이트 완충재에 적합한 수분흡입력 측정기술과 구성모델을 제안하였다. 문헌 분석결과, 벤토나이트 완충재의 수분흡입력은 일반토질보다 훨씬 높은 값을 가지며, 매트릭수분흡입력과 삼투흡입력을 포함하는 총수분흡입력을 측정하여 사용하였다. 벤토나이트 완충재의 수분흡입력 측정에는 상대습도센서를 이용한 측정방법(RH-Cell, RH-Cell/Sensor)이 적합하였으며, 핵종 붕괴열에 의한 온도변화와 측정 소요시간을 고려했을 때에는 RH-Cell/Sensor 방법이 더 선호되었다. 벤토나이트 완충재의 수분보유모델은 실험을 통해 여러 가지 모델이 제안되었지만, 불포화 완충재의 수리-역학적 성능평가 구성모델로는 대부분 van Genuchten모델이 사용되었다. 벤토나이트 완충재의 수분특성곡선은 벤토나이트의 종류, 건조밀도, 온도, 염도, 측정 시 시료상태와 이력과정에 따라 서로 다른 경향을 보였다. 수분보유모델의 선정 및 모델인자 결정에는 신뢰도 향상을 위해 이러한 인자들의 영향이 고려되어야 한다.
센서 기술과 컴퓨팅 성능의 향상으로 인한 데이터의 폭증은 산업 현장의 상황을 분석하기 위한 토대가 되었으며, 이와 같은 데이터를 기반으로 현장에서 발생하는 다양한 이벤트를 탐지 및 분류하려는 시도들이 최근 증가하고 있다. 특히 음향 센서는 상대적으로 저가의 가격으로 현장 정보를 왜곡 없이 음향 신호를 수집할 수 있다는 큰 장점을 기반으로 다양한 분야에 설치되고 있다. 그러나 소리 취득 시 발생하는 잡음을 효과적으로 제어하지 못한다면 산업 현장의 이벤트를 안정적으로 분류할 수 없으며, 분류하지 못한 이벤트가 이상 상황이라면 이로 인한 피해는 막대해질 수 있다. 본 연구에서는 잡음 상황에서도 강인한 시스템을 보장하기 위하여, 딥러닝 알고리즘을 기반으로 잡음의 영향을 개선 시킨 음향 신호를 생성한 후, 해당 음향 이벤트를 분류할 수 있는 시스템을 제안한다. 특히, GAN을 기반으로 VAE 기술을 적용한 SEGAN을 활용하여 아날로그 음향 신호 자체에서 잡음이 제거된 신호를 생성하였으며, 향상된 음향 신호를 데이터 변환과정 없이 CNN 구조의 입력 데이터로 활용한 후 음향 이벤트에 대한 식별까지도 가능하도록 end-to-end 기반의 음향 이벤트 분류 시스템을 설계하였다. 산업 현장에서 취득한 음향 데이터를 활용하여 제안하는 시스템의 성능을 실험적으로 검증한바, 99.29%(철도산업)와 97.80%(축산업)의 안정적인 분류 성능을 확인하였다.
고준위방사성폐기물 처분시스템에서는 처분용기 인근에서 용기 금속 물질의 부식 등 여러 이유로 인해 수소, 라돈 등의 기체가 발생할 수 있다. 기체 발생 속도가 투수계수가 낮은 벤토나이트 완충재 공극에서의 기체 확산 속도보다 커질 경우, 형성된 기체가 축적된다. 기체 압력이 증가하여 유입 압력에 도달하면 완충재 내부로 기체의 팽창 흐름 및 이류가 발생하게 된다. 기체의 급격한 팽창 흐름 발생 시 방사성 핵종이 완충재 외부로 유출될 가능성이 있으므로, 처분시설의 설계 과정에서 점토 기반 물질에서의 기체 유동의 영향성 및 공학적방벽의 건전성을 평가하기 위해 기체 이동 현상에 대한 거동 특성을 명확하게 규명할 필요가 있다. 전세계적으로 벤토나이트 완충재 내 기체 이동 현상 규명을 위한 실험적 연구와 이를 모사할 수 있는 전산 수치 모델 개발 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 기술보고에서는 현재까지 수행된 기체 주입 시험 및 전산 수치모델 관련 주요연구를 소개하고 향후 기체 이동 현상 규명을 위한 연구 수행 방향에 대해 정리하였다.
전례없는 COVID-19 대유행은 교사교육 프로그램에서 일상적으로 예비교사들을 교육하는 방법을 방해함과 동시에 변화를 일으켜 왔다. 본 논문에서는, 두 명의 수학교사교육자들이 COVID-19 대유행동안 대면 수업을 온라인 수업으로 전환하는 과정에 있어 초등수학방법론 교수법을 전용, 변환, 재구성, 수정한 경험을 반성하고자 한다. 협동적인 자기 연구 방법을 사용하여, 우리는 온라인 환경에서 초등수학방법론 수업을 가르치는데 있어 이슈, 도전, 변화, 기회와 혁신에 대해 논의하였다. 지속적 비교 방법을 활용하여, 본 논문에서는 다음 세 가지 주제에 대해 탐구하였다: (1) 가상 교구 사용하기; (2) 예비 교사를 위해 협동적, 상호적, 공유된 학습 경험 만들기; (3) 예비교사들이 학생의 사고에 참여하도록 하기. 본 논문의 결과는 수학교사교육자들의 공학적 교수학적 내용지식을 분석하고, 예비교사들을 위한 협력적인 학습 기회를 만들며, 전문적 학습 공동체에 참여하는 수학교사교육자간의 협력적 자기연구를 설계하는데 시사점을 제공할 것이다.
본 연구에서는 단독말뚝의 측면에서 시공되는 터널에 의한 말뚝의 거동에 대하여 3차원 수치해석을 통하여 분석하였다. 수치해석을 통하여 터널-말뚝-지반의 상호거동에 대한 심도 있는 분석을 실시하였다. 수치해석을 통해 말뚝의 침하, 말뚝과 주변지반 사이의 상대변위, 전단응력 및 말뚝의 축력변화를 고찰하였다. 특히 터널굴착에 의한 전단응력의 전이과정에 대한 심도 있는 분석을 실시하였다. 터널굴착에 의한 말뚝과 인근지반에서의 상대변위 변화로 인하여 말뚝에 작용하는 전단응력 및 축력의 분포가 변하게 되는 것으로 나타났다. 터널 중심부의 상부에서는 하향의 전단응력이 발생하는 반면(Z/L=0.0-0.7~0.8), 그 하부에서는 (Z/L=0.7~0.8-1.0) 상향의 전단응력이 발생하여 말뚝에 압축력이 발생된다, 이때 Z는 임의의 심도, L은 말뚝의 길이다. 터널굴착이 종료된 후 말뚝에는 최대 $0.475P_a$의 압축력이 발생하였다, 이때 $P_a$는 말뚝의 설계지지력이다. 수치해석을 통해서 도출된 터널굴착이 말뚝 거동에 미치는 영향에 대해 상세히 고찰하였다.
본 연구는 선박 육상건조를 위한 로드-아웃 시스템(Load-out System)의 보기(Bogie;대차) 배치 방법과 그 적용사례에 대한 표준을 제시하였다. 로드-아웃 시스템은 도크 설비 없이 육상에서 선박을 건조하는 가장 중요한 시스템 중 하나로, 본 시스템은 보기, 모터부착 보기, 트레슬, 파워팩의 4가지 장비로 구성되어 있다. 또한, 선박의 구조적 안전을 위해 트레슬의 반력을 계산하고 적절한 보기의 대수를 결정하였다. 이러한 맥락에서 본 연구의 목적은 최소한의 비용으로 구조적 안전요건을 만족하는 보기 배치를 수행할 수 있는 최적의 시스템 설계방법을 제안하고 과도한 보기 배치에 따른 기업의 손실을 줄이는 데 그 목적이 있다. 제안된 방법은 육상건조 단계에서 조선사들의 생산 경쟁력 향상은 물론 실효성 있는 작업절차 구현에도 기여할 것으로 기대된다. 또한, 로드-아웃 과정에서 선체 바닥에서 발생할 수 있는 선체변형에 대한 위험을 최소화하기 위하여 114K 원유 탱커(최소 보기 수 54대)와 174K CBM LNG 운반선(최소 보기 수 88대)에 보기 배치 방법을 적용하여 육상건조 선박의 보기의 수와 임계 위험(안전율 1.61)을 최소화할 수 있도록 하였으며, 본 연구를 통해 독자는 향후 성공적인 육상건조와 이에 따른 경제적인 선박건조를 수행할 수 있을 것으로 판단한다.
강-콘크리트 편개형 방폭문은 외피 구조로서의 강박스 내에 콘크리트 슬래브가 채워진 구조로서 힌지 및 렛치와 같은 지지부재에 의해 벽체에 고정되어 설치된다. 폭압이 작용하는 방향과 같은 정방향으로의 처짐 거동에 대해서는 많은 연구가 되어 왔으나, 부방향 처짐 거동에 대한 연구는 상대적으로 미흡한 수준이다. 본 연구에서는 폭압을 받는 편개형 방폭문의 부방향 처짐 단계에서 발생하는 반발 거동(rebound behavior)에 대해 유한요소해석으로 변수 분석을 하였다. 분석결과에 따르면 방폭문의 소성변형 내지는 파괴 정도, 반발작용 전후의 운동량 및 운동에너지 변화가 반발거동에 영향을 미치는 주요 요소로 분석되었다. 또한, 방폭문의 거동 특성이 준정적 영역에 속하는 경우에 비해 충격영역에 속하는 경우에서 더 큰 반발력이 발생하는 것으로 나타났는데, 이와 같은 결과는 변형에너지 보다 운동에너지가 상대적으로 더 크게 증가하는 충격영역에서의 거동 특성이 원인인 것으로 사료된다. 반발작용의 결과로 인해 지지부재에 과도한 변형이 발생할 수 있으므로 성능분석 및 설계 과정에서 이에 대한 고려가 필요하다. 또한, 부압이 미치는 영향을 검토한 결과에 따르면 강-콘크리트 방폭문의 경우에서도 반발에 의한 영향 및 부압 모두가 방폭문의 부방향 처짐에 기여할 때 반발력이 상대적으로 더 크게 증가하는 것으로 나타났다. 이와 같은 중첩 효과의 발생조건은 구조체 특성 및 폭발조건 등에 따라 다를 수 있으므로 이에 대해서는 더 많은 연구가 필요할 것으로 판단된다.
광산란법을 이용한 초미세먼지 측정기는 초 단위의 측정이 가능하고 휴대할 수 있는 크기로 설계될 수 있다. 또한 하나의 센서로 여러 크기별 (PM1.0, PM2.5, PM4.0, 및 PM10) 농도를 측정할 수 있다. 이 방식은 입자의 개수와 크기를 측정하고 이를 단위 부피당 무게인 농도로 변환하는 과정 때문에 큰 밀도를 가지는 황사에 대해서는 큰 오차를 나타낸다. 본 논문은 광산란 초미세먼지 측정기가 여러 크기별 PM 농도를 이용하여 황사 발생 시 초미세먼지(PM2.5)의 농도의 오차를 정확히 보정할 수 있고, 황사가 발생하지 않을 때도 영향을 받지 않는, 다중 선형외기 기법의 기계학습에 의한 보정 기법을 제시한다. 두 가지 또는 세 가지의 PM 크기 입력만으로도 광산란 미세먼지 측정 장치의 황사 오류를 크게 보정할 수 있음을 보인다. 한 달 동안 중부권대기환경연구소의 베타레이 측정기와 광산란 측정기의 측정값을 비교·분석하였다. 황사가 없는 구간에서 이 두 장비의 상관계수(R2)는 0.927이었고, 황사를 포함한 전 구간에서 상관계수는 0.763이었지만, 기계학습을 통하여 상관계수가 0.944로 향상되었다.
기업 교육훈련은 조직구성원 및 조직의 성과 향상을 위해서 시행되나 실제 교육훈련의 성과는 기대한 만큼 나타나고 있지 않다. 이에 따라 본 연구에서는 기업 내 교육성과를 피교육자의 조직몰입도와 업무성과로 정의하고 이에 영향을 미치는 요인들에 대해 연구함으로써 성과 창출을 위해 기업 교육훈련 설계 시 고려해야 하는 것들을 제안한다. 우선 기업 교육훈련에서 제공되는 교육콘텐츠 특성으로서의 과제가치와 직무연관성, 그리고 기업 내 교육훈련에 대한 지원 정도인 조직특성이 피교육자의 교육전이에 영향을 끼치는 지 확인한다. 이후, 교육전이로부터 조직몰입 및 업무성과로의 인과관계를 분석한다. 이 과정에서 온/오프라인 교육의 조절효과가 있는지 분석하여 교육 전달 방법에 따른 효과성의 차이가 있는지 검증한다. 연구결과, 교육의 과제가치, 직무연관성, 조직보상이 교육전이에, 교육전이가 조직몰입 및 업무성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 온/오프라인 교육간 차이가 있음을 입증하였다. 본 연구는 프랜차이즈 기업을 대상으로 수행하여 표본의 한계가 존재하며, 향후 대표성을 지닌 표본이나 전문직종의 집단을 대상으로 연구를 확장할 예정이다.
원자력발전소 지진 확률론적 안전성 평가인 PSA(Probabilistic Safety Assessment)는 오랜 기간에 걸쳐 확고히 구축되어 왔다. 반면에 다양한 공정 기반의 산업시설물의 경우 화재, 폭발, 확산(유출) 재난에 대해 주로 연구되어 왔으며, 지진에 대해서는 상대적으로 연구가 미미하였다. 하지만, 플랜트 설계 당시와 달리 해당 부지가 지진 영향권에 들어갈 경우 지진 PSA 수행은 필수적이다. 지진 PSA를 수행하기 위해서는 확률론적 지진 재해도 해석(Probabilistic Seismic Hazard Analysis), 사건수목 해석(Event Tree Analysis), 고장수목 해석(Fault Tree Analysis), 취약도 곡선 등을 필요로 한다. 원자력 발전소의 경우 노심 손상 방지라는 최우선 목표에 따라 많은 사고 시나리오 분석을 통해 사건수목이 구축되었지만, 산업시설물의 경우 공정의 다양성과 최우선 손상 방지 핵심설비의 부재로 인해 일반적인 사건수목 구축이 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 산업시설물 지진 PSA를 수행하기 위해 고장수목을 바탕으로 확률론적 시각도구인 베이지안 네트워크(Bayesian Network, BN)로 변환하여 리스크를 평가하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 이용하여 임의로 생성된 가스플랜트 Plot Plan에 대해 최종 BN을 구축하고, 다양한 사건 경우에 대한 효용성있는 의사결정과정을 보임으로써 그 우수성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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