• 한국재난정보학회 논문집
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• 제15권4호
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• pp.617-625
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• 2019

연구목적: 재난 유형별로 관리되는 현장조치행동매뉴얼은 해당 재난의 종합적인 대책 가이드라인이라고 할 수 있지만, 실제 재난은 매뉴얼에 기록된 모든 임무가 다 필요하지는 않기 때문에 현장 담당자가 수행해야할 임무에 혼선이 발생할 수 있다. 본 연구에서는 특정 재난 상황에 따라 필요한 임무만 수행할 수 있는 상황 기반 재난 대응 프로세스 모델을 제시한다. 연구방법: 현장조치행동매뉴얼에서 언급된 재난 상황의 유형을 분류하고, 각 재난 상황에 따른 임무 수행 시나리오가 반영된 재난 대응 프로세스를 도출한다. 그리고 이에 대한 검증과 보완으로 안전한국 훈련의 훈련 시나리오를 본 모델에 적용하여 지속적으로 피드백 할 수 있는 체계에 대한 연구를 수행한다. 연구결과: 현장조치 행동 매뉴얼의 재난 상황별로 임무 수행 프로세스를 지원하는 임무 모델과 이를 기반으로 구성되는 재난 대응 프로세스 모델 체계를 제시하였다. 개발된 모델에 기반하여 안전한국 훈련 시나리오 모델을 적용하였다. 결론: 재난 상황을 지원하는 재난 대응 프로세스 모델을 개발하였다. 이를 기반으로 현장 조치 행동매뉴얼이 작성되고, 안전한국 훈련 시나리오가 작성되면, 안전한국 훈련의 점검을 통하여 현장조치 행동매뉴얼의 재난 대응 프로세스가 지속적으로 개선될 수 있을 것이다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제14권3호
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• pp.91-99
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• 2010

RC 구조물의 보강에는 여러 가지 보강공법이 사용되고 있으며 특히 외부강선 보강공법은 손상된 구조물을 보강하는 대표적인 공법이며 효율성, 용이성, 경제성의 면에서도 우수하다. 본 연구에서는 PSC 및 RC 거더에서 추가 손상 없이 충분한 보강효과를 얻을 수 있는 보강공법으로써 개선된 인양홀을 이용한 정착장치를 제안하였다. 2가지 유형의 새롭게 제안된 정착장치를 6개의 실험체의 적용하였고 기존의 정착장치를 3개의 실험체에 적용하였다. 한 개의 실험체는 보강효율을 판단하기 위하여 보강공법을 적용하지 않았다. 이들 정착장치의 거동을 분석하기 위하여 정적 재하 시험을 수행하였고 실험변수들은 정착장치의 형상, 강봉의 긴장정도와 강선의 설치형태이다. 각 실험체의 보강 효과를 조사하기 위해 처짐, 변형률 그리고 파괴양상을 기록하였으며 균열하중, 항복하중, 극한하중, 연성지수 그리고 강선의 응력을 분석하였다. 그 결과 제안된 인양홀을 이용한 정착장치는 기존의 정착장치보다 높은 보강효율을 보였으며, 에너지 개념을 이용한 연성도 평가에 따르면 충분한 연성을 확보하고 있음을 알 수 있었다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제24권6호
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• pp.629-636
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• 2022

국내의 친환경차는 현재 국내 총 등록차량 중 5.8% 비중을 차지하고 있으며, 대표적 친환경 차량 중 하나인 수소차는 정부의 수소 산업 부양 정책을 근간으로 시장에 보급 확대되어 현재 26,719대의 보급량을 기록하며 초년 대비 300배로 성장했다. 따라서, 보급 증가에 따른 수소차에 대한 안전성 검토 및 확보가 다방면에서 확대되어야 하는 시점이다. 본 연구에서는 수소차가 통행하는 반밀폐 공간 중 하나인 도로터널에서 수소차에 의한 제트화염 발생시 내부의 열 피해 영향에 대해 분석하였다. 상용코드인 Fluent를 사용하여 시뮬레이션하였으며, 마제형 터널을 대상으로 상용 수소차의 수소탱크 용량을 고려하여 제트 화염 분사량을 선정하였다. 또한, 제트화염의 방향 및 터널 벽면과의 거리 등을 변수로 하여 연구를 수행하였다. 그 결과로부터 도로 터널 내 제트화염 분출시 방향에 따라 일부 차이가 있으나 차량(분사 노즐) 기준 종방향으로 ±5 m, 인접한 터널 벽면 기준 횡방향 5~7 m 이내에서는 대부분의 구역에서 20 kW/m² 이상의 높은 복사열 방사가 발생되었다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제24권6호
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• pp.525-538
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• 2022

우리나라에서는 지하시설물의 노후화와 체계적인 관리 부족으로 인한 안전사고가 지속적으로 발생하고 있다. 하지만 지하공간이 지속적으로 개발되고 있음에도 지하시설물의 관리 주체가 다양하고 이에 대한 현황정보가 명확하게 기록·관리되고 있지 않아, 체계적인 지하시설물 관리에 한계가 있는 상황이다. 따라서 본 연구는 지하에 위치해 확인하기 어려운 지하시설물을 증강현실로 구현하여 유지관리 과정에서 효과적으로 사용할 수 있는 시스템을 개발하였다. 증강현실기반 지하시설물 관리 시스템 개발을 위해 세 가지 필수 요구사항인 '정밀 위치파악', 'BIM 설계정보 활용', '사용성 확보'를 도출하여 이를 시스템 개발에 반영하였다. Broadcast-RTK를 활용하여 위치정밀도를 cm급으로 확보하였고, BIM 모델의 형상 및 속성정보를 IFC포맷으로 변환하여 증강현실로 구현하는 시스템을 구성하였다. 또한 사용성을 최적화할 수 있는 Application을 개발하였다. 마지막으로, 시뮬레이션을 통해 지하시설물을 구성하는 구조체 및 기계 시스템의 형상, 속성정보를 증강현실로 구현하였다. 또한 가혹한 환경(고층 빌딩 인접)에서도 정밀하고 정합성 높은 증강현실 시스템이 작동함을 확인할 수 있었다.

• 문화기술의 융합
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• 제5권2호
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• pp.157-161
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• 2019

본 연구는 유아가 좋아하는 대중가요의 종류와 대중가요를 접하게 되는 경로를 알아보는 데 목적이 있다. 유아는 더 이상 동요만 부르지 않는다. 유아의 주변에 대중가요가 깊숙하게 자리잡고 있다. 연구참여자는 만 5세 유치원 원아 73명이다. 예비면담은 2018년 10월 1일부터 10월 11일까지 수행하였다. 예비면담을 통해, 구조화된 질문을 수정하여 본 면담을 수행하였다. 본 면담은 2018년 10월 22일부터 11월 9일까지 수행하였다. 면담기록을 모두 전사하였고, 전사된 자료를 바탕으로 유아가 접하는 대중가요의 종류를 대중가요, 대중가수, 장르로 구분하였다. 유아가 대중가요를 접하는 경로를 장소, 매체, 사람으로 분석하였다. 유아가 좋아하는 대중가요로 사랑을 했다, 대중가수로 iKon이, 장르로 k-pop이 제시되었다. 유아가 대중가요를 접하는 장소는 유치원과 집이 가장 많았고, 유투브를 통해 많이 접했고, 가족과 친구를 통해 많이 접했다. 연구를 통해, 대중가요는 이미 유아의 일상 속에 깊숙이 자리잡고 있는 것을 알 수 있었다. 이제는, 유아가 대중가요 리터러시를 갖추는 것이 필요하다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제23권1호
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• pp.13-24
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• 2021

암반 및 연약지반을 포함한 다양한 지반 조건에서 TBM (Tunnel Boring Machine) 터널링이 활용되고 있다. 굴착 성능을 높이기 위해서 지반 조건에 따라 최적으로 장비를 운영해야 하며, 이를 통해 공기단축을 통한 비용 절감 효과를 기대할 수 있다. 하지만 시추 조사를 통해 획득한 지반 정보는 시추공 사이 불확실성이 존재하므로, 실시간 최적 운전에 부족함이 있다. 본 연구에서는 지반의 불확실성 문제를 해결하고자 5초마다 기록된 TBM 데이터를 활용하여 굴착 지반 예측시스템을 구축하고자 한다. 싱가포르 현장에서 획득한 화강암의 풍화도를 고려하여 암반, 토사, 복합지반 세 가지로 지질로 재분류하였고, 실시간으로 도출되는 기계 데이터로 이를 예측하고자 한다. 현장에서 획득한 TBM 데이터에 대해 이상치 제거, 정규화, 특성 추출 등의 전처리 방법을 적용하였고, 지질을 분류하기 위해 6개의 은닉층을 가진 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)을 활용하였다. 10겹 교차검증을 통해 분류 시스템을 평가한 결과, 평균 75.4%의 정확도를 확인하였다(총 데이터 388,639개). 본 연구를 통해 지질 불확실성을 감소시키고, 지반 조건에 따른 실시간 최적 운전에 도움이 될 것으로 판단된다.

• 박물관보존과학
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• 제29권
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• pp.99-110
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• 2023

석조문화유산으로부터 결손된 석재편은 비교적 무겁고 부피가 커 직접 맞춰보고 원위치를 찾는 데 한계가 있으며, 수작업 시 이차적 물리적 손상이 발생할 가능성이 있다. 따라서 이 연구에서는 72점의 석재편이 함께 발굴된 예산 화전리 석조사면불상을 대상으로 디지털 복원을 통해 결손부와 석재편의 형상학적 관련성을 파악하고, 전시활용을 위해 3차원 프린팅 복제모형을 제작하였다. 디지털 복원을 위해 가상 공간에서 3차원 스캐닝 모델의 좌표를 정렬한 후 형상 유사도가 존재하는 석재편을 선정하였다. 또한 이 석재편을 3차원 프린터로 출력하여 결손부와 물리적인 접합 여부를 확인하였고, 이렇게 하여 총 7개소 9점의 석재편의 원위치를 파악하였다. 이러한 연구성과를 전시에 활용하기 위해 3차원 프린팅으로 석조사면불상의 1:1 복제모형을 제작하였고, 원위치가 파악된 석재편들 역시 복원되었다. 이번 연구에 사용된 디지털 기술은 직접적 수작업 방식의 한계를 보완하였을 뿐 아니라 유사 문화유산의 기록화, 복원, 복제 분야에 확대적용 가능성을 제안했다는 데 큰 의의가 있는 것으로 판단된다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제27권3호
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• pp.71-79
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• 2023

지진이 발생한 후 구조물의 안전성을 평가하기 위해 모든 교량 및 건축물에 지진가속도 및 변위를 계측하는 유지관리시스템을 구축하기는 효율적이지 않아, 이를 유지관리하기 위해서는 현장조사가 시행되며 조사범위가 넓은 경우 많은 시간이 소요된다. 그로 인해 2차 피해가 발생할 우려가 있으므로 신속한 개별 구조물의 안전성을 추정할 필요가 있다. 구조물의 지진 손상은 구조물에 인가된 지진력 정보와 구조해석모델을 이용하여 위험도평가 해석을 통해 예측할 수 있다. 이를 위해 지진 발생 시 임의위치에서 발생한 지진력을 추정할 필요가 있다. 본 연구에서는 국내 지진계측 기록과 선형추정방법 및 인공신경망 학습 방법을 활용한 임의위치의 지반 응답스펙트럼 및 가속도시간이력을 추정하는 방법들을 제안하고 적용성을 평가하였다. 선형추정방법의 경우 추정에 사용되는 인근 관측소의 위치가 가까울 경우 오차가 적었지만 멀어질 경우 오차가 크게 증가하였다. 인공신경망 학습 방법의 경우 동일한 조건에서 더 낮은 수준의 오차로 추정할 수 있었다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제27권5호
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• pp.113-119
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• 2023

인프라 구조물은 대부분 경제 성장기에 완공되었다. 이러한 인프라 구조물은 최근 들어 공용연수가 점차 증가하고 있어 노후 구조물의 비중이 점차 증가하고 있다. 이러한 노후 구조물은 설계 당시의 기능과 성능이 저하될 수 있고 안전사고로까지 이어질 수 있다. 이를 예방하기 위해서는 정확한 점검과 적절한 보수가 필수적이다. 이를 위해서는 우선 미세한 균열까지 정확히 탐지할 수 있도록 컴퓨터 비전과 딥러닝 기술에 수요가 증가하고 있다. 하지만 딥러닝 알고리즘은 다수의 학습 데이터가 있어야 한다. 특히 영상 내 균열의 위치를 표시한 라벨 영상은 필수적이다. 이러한 라벨 영상을 다수 확보하기 위해서는 많은 노동력과 시간이 필요한 실정이다. 이러한 비용을 절감하고 탐지 정확도를 높이기 위해서 본 연구에서는 mean teacher 방식의 학습 구조를 제안하였다. 이 학습 구조는 900장의 라벨 영상 데이터 세트와 3000장의 비라벨 영상 데이터 세트로 훈련되었다. 학습된 균열 탐지 신경망 모델은 300여장의 실험용 데이터 세트를 통해 평가되었고 탐지 정확도는 89.23%의 mean intersection over union과 89.12%의 F1 score를 기록하였다. 이 설험을 통해 지도학습과 비교하여 탐지 성능이 향상된 것을 확인하였다. 향후에 이러한 방법은 라벨 영상을 확보하는데 필요한 비용을 절감하는데 활용될 것으로 기대한다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제28권3호
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• pp.74-82
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• 2024

본 연구는 특징점 기반 변위 계측 알고리즘에서 환경 변화 및 타겟의 종류에 따라 특징점 검출 성능을 비교 분석하였고, 특징점 검출 알고리즘에 따른 변위 측정정확도를 비교 분석하기 위해 진행되었다. 성능 평가를 위해 3층 전단 구조물을 설계하였으며, FHD(1920×1080)급 카메라를 활용하여 구조물의 변위 응답을 기록하였다. 촬영거리 증가와 조도 변화에 따른 성능분석을 위해 최초 촬영거리를 10m로 설정하여 10m씩 멀어지면서 최대 40m까지 실험을 수행하였으며, 두 가지 조도 환경(450lux와 120lux)을 조성하였다. 구조물에 설치된 인공 타겟과 자연 타겟(볼트연결부 및 슬래브 단면적)을 관심영역으로 설정하여 Shi-Tomasi corner, SURF, BRISK 및 KAZE 특징점 검출 알고리즘으로 특징점을 검출하였다. 특징점 검출 성능분석 결과 Shi-Tomasi corner와 KAZE 알고리즘이 타겟 종류, 조도변화 및 촬영거리 증가에 강건한 것으로 보여줬으며, 두 알고리즘을 활용한 변위 측정정확도도 가장 높은 것으로 나타났다. 하지만 자연 타겟 활용시 변위 측정정확도는 인공 타겟의 경우보다 낮아지는 것을 보여주며, 밝기 대비가 가장 낮은 슬래브 단면적을 타겟으로 활용시 비전센서 운용거리가 20m로 적용 한계성을 보여줬다. 이는 촬영거리 증가에 따라 자연 타겟의 해상도가 저하되어 특징점을 추출에 한계성을 나타냈다.