생산 현장에서 발생되는 다양한 형태의 데이터는 스마트한 제조관리를 가능하게 하는 원동력으로 이를 효율적으로 저장하고 처리, 분석하는 일련의 과정이 4차 산업혁명 기반의 제조혁신에 능동적으로 대응하기 위한 핵심요소로서, 이와 관련한 다양한 연구들이 활발히 이루어지고 있다. 특히, 제조데이터 분석이라는 영역은 단순하게 기존의 데이터를 통계적인 접근 수단으로만 보는 것이 아니라 다양한 산업별 업종 도메인의 특성에 기반하여 빅데이터 분석과 기계학습 등의 인공지능 모델로 발전하고 있다. 본 논문에서는 다양한 산업별 제조현장을 이해하는 도메인 경험 및 특성을 고려하여 데이터를 효과적으로 저장, 처리, 분석할 수 있는 클라우드 형태의 빅데이터 시스템을 제안한다.
대공간 구조물은 형태에 따라 구조물의 설계와 시공에 미치는 영향이 크기 때문에 초기 단계에서의 최적형태 설계가 중요하다. 그러나 기존의 대공간 구조물의 최적형태 설계는 구조엔지니어의 직관이나 경험을 바탕으로 수행되어 왔다. 따라서 본 연구에서는 대공간 트러스 구조물의 체계적인 최적형태 설계를 위해 위상최적화 기법과 Cellular Automata 모델을 이용한 통합프로세서를 제안하고자 한다. 먼저 위상최적화 기법을 이용하여 구조물의 초기 최적형상을 찾고, 다음 단계로 Cellular Automata 규칙에 의해 생성된 구조패턴을 적용하여 대공간 트러스 구조형태를 생성한다. 최종적으로 구조해석을 실시하고 크기최적화를 적용함으로써 설계조건을 만족하는 최적형태를 제안하고자 한다.
사용자 기대에 부응하는 UX 디자인 구현 여부가 스마트 가전의 차별화를 결정짓는 중요 변수가 되었다. 본 연구는 스마트 가전의 모바일 애플리케이션 개발과정에서 UX 디자인 평가 문제를 다루었다. 최근 수요가 급증하고 있는 <스마트 레인지 후드>의 모바일 애플리케이션에 대한 UX 디자인 평가 내용을 실험연구 대상으로 설정하였다. 연구목적은 스마트 가전 애플리케이션의 UX 디자인 사용자 평가 방법의 의의를 탐색하고 더불어 정량적 정성적 평가 방법의 혼용이 UX 디자인 개발 과정에 어떻게 도움이 되는지를 제안하는 것이다. 주요 발견점은 다음과 같다. 첫째, 사용자 평가를 통해 UX 디자인 개선 방향이 구체화될 수 있음을 발견하였다. UX 디자인 개발 과정에서 사용자 평가가 실질적으로 도움이 됨을 확인하였다. 둘째, UX 디자인 평가에서 '정량적 방법'과 '정성적 방법'의 혼용이 상호 보완적으로 효과가 있음을 발견하였다. 연구 시사점은 다음과 같다. UX 디자인 평가 과정에서 정량평가와 정성평가의 역할을 구분하여 접근하면 효율적이다. 예컨대, '허니콤 모델' 등의 정량평가를 통해 <사용자 경험 촉진/저해 발생 속성>을 '탐색적'으로 파악하고, '사용자 심층 인터뷰' 등의 정성평가를 통해 <사용자 경험촉진/저해 발생 속성 가운데 구체적인 서비스 기능 문제 요소>를 '측정'하고 '검증'하는 것이 가능하다.
본 연구에서는 비교적 높은 초기 유효응력을 가진 지반구조물의 액상화연구에 사용된 동적 원심모형실힘결과를 이용하여 유효응력모델검증에 관한 연구를 수행하였다. 원심모형 지반은 최대 유효응력 380kPa를 가진 충분히 포화된 느슨한 Nevada 모래 지반으로 구성되었으며, 수치해석에서는 1차원의 기둥형태로 가정하였다. 수치해석에 이용한 두 종류의 원심모형실험에서는 상당한 깊이(37m 및 22m)까지도 액상화가 발생하였으나, 깊이에 따른 액상화발생 경향은 경험적 액상화 평가방법과 상반된 결과를 보였다. 즉, 원심모형실험에서 계측된 과잉간극수압을 기준으로 해석하였을 때, 액상화는 모형지반의 윗부분에서 먼저 발생한 후 점차적으로 아랫부분으로 이동함을 알았다. 이와 같은 실험결과는 수치해석에서 비교적 잘 예측된 것으로 판단되었다 원심모형 지반의 초기 포화도와 원심력 증가에 따른 지반의 상대밀도 증가가 액상화모형실험의 수치해석에서 중요한 역할을 함을 알 수 있었다.
본 연구는 자료동화에 필요한 매개변수의 최적화된 값를 산정하기 위해 서남해안을 포함하는 한반도 중심해역에 해양순환수치모델 FVCOM(Finite Volume Community Ocean Model)을 구축 및 검증하고 이에 연속관측된 수층별 유속자료와 OI(Optimal Interpolation)를 자료동화하였다. 자료동화에는 서남해안에 위치한 4정점에서 ADCP(Acoustic Doppler Current Profiler)을 통해 관측된 수층별 유속자료를 사용하였다. 자료동화에 사용된 배경 모델은 복잡하고 불규칙한 지형적 특성을 가진 서남해안 중심의 한반도 해역을 비구조격자체계의 해양순환수치모델인 FVCOM으로 구성하고 이를 조석검증하였다. 최적내삽법의 Correlation length와 Scale factor는 자료동화 과정에서 관측값의 영향 범위를 결정하고 오차를 보정할 수 있는 매개변수다. 자료동화기법 내 매개변수는 연구 지역에 존재하는 해양학적 특성에 따라 능동적으로 변동되기 때문에 이를 토대로 경험적인 산정 연구가 필요하다. 따라서 서남해안에서 요구되는 각 매개변수들을 Taylor diagram을 활용하여 관측정점별로 분석하고 최적값을 산정하였다. 산정된 최적매개변수는 관측정점마다 요구되는 값이 상이하며 연안에서 외해로 갈수록 증가하는 추세를 보인다. 추가로 조석검증 전과 후에 따른 배경 모델이 갖는 정확성이 자료동화 효과에 미치는 영향을 분석하였다. 조석검증을 통해 정확성이 높아진 배경 모델은 배경오차공분산이 상대적으로 감소됨에 따라서 총 비중 함수가 0에 가까워지고 결과적으로 최적매개변수값이 감소하였다. 이러한 최적매개변수는 광역 모델이 갖고 있는 연안역까지 도달하는 개방경계의 한계점을 완화시켜줄 것으로 기대하며 향후 관측정점별로 요구되는 최적매개변수값을 독립적으로 적용하도록 개선한다면 향상된 해양예측 시스템 개발에 도움이 될 것으로 기대한다.
폴트 트리 분석(Fault Tree Analysis)은 산업계에서 가장 널리 사용되는 안전성 분석 기법 중의 하나이다. 하지만, 이 기법은 보통 수작업으로 이루어지며, 분석 결과를 체계적이고 자동적으로 검증할 수 있는 방법이 없다는 약점을 지닌다. 본 논문에서는 실시간 모델 체커인 UPPAAL을 이용하여 안전성이 중요한 소프트웨어의 요구 사항들을 정형 명세하고, 수작업으로 찬성된 폴트 트리의 정확성을 검증하는 방법을 제안하고 있다. 제안된 방법을 유용성을 확인하기 위해서 월성 원자력 발전소의 비상 정지 소프트웨어(Wolsung SDS2)에서 사용된 기능 요구 사항들을 예제로서 사용하였다. 폴트 트리는 월성 SDS2에 대한 전문적인 지식을 지니고 폴트 트리를 이용한 안전성 분석을 여러 번 수행해 본 경험이 있는 대학원생들에 의해 작성되었다. 기능 요구 사항들은 UPPAAL의 입력으로서 사용되기 위해서 시제 오토마타의 형태로 수작업으로 변환되었으며, 이 폴트 트리의 정확성을 검증하기 위해서 모델 체킹을 사용하였다 본 논문에서 제안된 방법을 월성 SDS2 예제에 적용해 본 결과, 수작업으로 작성된 폴트 트리에 존재하는 오류를 찾을 수 있었으며, 이러한 작업을 통하여 제안된 방법이 폴트 트리 분석에 대한 신뢰도를 높이는데 유용함을 발견하였다.
흙 필터를 대신한 토목섬유의 사용량이 점차 증가하고 있다. 따라서 흙과 결합된 복합체계에 대한 메카니즘 연구가 활발히 진행되고는 있지만 이러한 복합체의 거동은 흙과 사용 필터재의 상호작용으로 인한 여러 가지 영향 인자들 때문에 실제의 필터 설계는 경험적인 방법에 의존하고 있다. 본 연구에서는 흙/부직포 시스템에서 세립자 이동에 의한 폐색 현상을 규명하고자 하였다. 국내의 대표적인 풍화잔적토 지반에 속하는 서울의 신내동과 포이동 지역의 흘을 시료로 이용한 본 실험은 필터재 내에서의 흐름방향에 따라 수평흐름과 수직흐름으로 나누어 실내 시험을 실시하였다. 필터재로서는 현장에서 배수재로 광범위하게 쓰이는 토목섬유를 사용하였다. 흙 모체와 필터가 결합된 복합체의 적합성 여부를 필터재의 흐름에 따라 비교, 분석하고 기존에 제안된 폐색 방지 기준을 적용하여 보았다. 이러한 실험결과를 토대로 하여 수평 흐름시 발생하는 공간적 투수 계수 변화를 예측할 수 있는 모델을 제안하고 실내에서 실시한 모형실험과 이론적 모델예측의 비교를 통하여 투수능 저하 현상의 시각적, 공간적 변화 양상을 파악하였다.
범용토양유실공식(RUSLE)은 연간 토양유실량을 산정하기 위해 제시된 경험식이며, 강우침식인자(R factor)는 유실량을 결정하는 요소 중 강우강도의 특성을 고려하는 주요인자이다. 토지피복, 식생 등에 대한 타 인자의 경우 한정된 실험에 의해 도출된 경험치를 대상지역에 맞게 적용하는데 반해 강우침식인자는 강우강도 기반 강우에너지 산정법을 적용하여 계산과정이 비교적 복잡하고 다양하다. 국내에서도 강우침식인자 산정법이 개발된 바 있으나 현제까지 간편법을 비롯한 다양한 공식들이 적용되고 있다. 본 연구에서는 강우침식인자를 산정하는 과정에서 다른 강우 운동에너지식을 적용하거나 연평균 강수량 등을 대체지수로 활용한 간편법 적용시 결과의 결과의 다양성에 대해 분석하고자 하였다. 합리적인 30분 강우강도 산정을 위해 79개 기상청 종관기상관측 지점에 대한 분단위 강우자료(1997~2014)를 수집하고 기존의 국내외 강우운동에너지 식과 대체지수를 적용하여 산정된 결과를 비교 분석하였다. 연구결과 간편법을 사용한 결과가 대부분 지점에 대해 강우에너지식을 사용한 강우침식인자보다 과대산정(지점평균 약 74%)하였으며 다른 강우에너지식 적용에 따른 평균 변동계수가 약 0.12로 나타나 지점간 차이를 보였으나 적용방법에 따른 침식인자의 분포가 다소 다르게 나타남을 확인하였다. 관측자료가 부족한 토양유실량 예측에 있어 강우 침식인자 산정을 위한 최적 방법론 도출이 어려운 만큼 다중모델 결과를 조합하는 방법론 개발이 필요하다고 판단된다.
인화성 액체 용액을 안전하게 저장하고 운반하기 위해서는, 인화점 정보를 알고 있는 것이 매우 중요하다. 이 논문에서는 n-octane+n-nonane 계와 n-nonane+n-decane 계의 인화점을 Seta flash 장치로 측정하였으며, 인화점을 정확하게 예측하기 위한 경험식을 제시한다. 경험식은 n-octane+n-nonane 계와 n-nonane+n-decane 계의 인화점을 예측하기 위해 사용되었으며, 또한 Unifac 식에 기반을 둔 계산 모델과 비교하였다. Unifac 식을 이용한 예측 결과의 절대평균오차는 n-octane+n-nonane 계의 경우 0.7℃였고, n-nonane+n-decane 계의 경우 0.6℃이었다. 경험식에 의한 예측값의 절대평균오차는 n-octane+n-nonane 계의 경우 0.2℃였고, n-nonane+n-decane 계의 경우 0.4℃이었다. 결론적으로, 본 논문에서 제시된 경험식은 매우 만족한 결과를 나타내었다.
도심지 지하굴착 공사가 대형화되면서 공사 중 안전사고에 대한 위험요인이 더욱 증가하고 있다. 이에 따라 공사현장의 위험요소를 모니터링하고 사전에 예측할 수 있는 기술이 필요하다. 굴착으로 인한 흙막이 벽체의 변형을 예측하는 방법에는 크게 경험식과 수치해석 두 가지 방법으로 분류할 수 있으며, 최근에는 인공지능 기술의 발달과 함께 머신러닝 기법을 활용한 예측 모델이 한 가지 방법으로 자리 잡고 있다. 본 연구에서는 예측력과 효율성이 우수한 부스팅 계열 알고리즘 및 앙상블 모델을 이용하여 시공 중 흙막이 벽체 변형을 예측하는 모델을 구축하였다. 지하흙막이 공사의 설계-시공-유지관리 과정에서 도출되는 자료들을 복합적으로 활용하여 데이터베이스를 구축하고, 이 자료를 토대로 학습모델을 만들고 성능을 평가하였다. 모델 성능 평가 결과, 높은 정확도로 흙막이 벽체 변형을 예측할 수 있었으며, 지반계측 자료를 학습에 활용함으로써 실제 시공과정의 특성이 반영된 예측결과를 제시할 수 있었다. 본 연구에서 구축한 예측 모델을 활용하여 시공 중 흙막이 벽체의 안정성 평가 및 모니터링에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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