전기동력을 기반으로 하는 전기추진비행기는 화석연료 사용에 따른 CO2 발생을 줄여서 지구온난화에 대응할 수 있고 에너지의 효율적 사용을 통해서 장기적으로 비행기의 운용비용을 줄일 수 있다. 이런 이유로, 미국과 유럽연합 등 선진 항공국가에서는 미래의 완전한 전기비행기 구현을 위한 혁신적 기술개발을 선도적으로 진행하고 있다. 현재, 국내에서는 기존 2인승 엔진 비행기를 전기추진비행기로 개조하는 연구개발이 진행 중에 있다. 개조대상 비행기는 KLA-100으로써 엔진 장착공간과 부조종사 공간을 활용하여 배터리 팩을 설치하고, 30분의 비행시험을 목표로 하고 있다. 해당 목표를 달성하기 위해서는 배터리 성능이 보장되어야 하는데, 개조 비행기에는 비출력 150Wh/kg, 중량 200kg 그리고 C-rate 3~4인 리튬-이온(Li-ion) 배터리가 설치된다. 본 논문에서는 설계된 배터리 팩이 장착된 전기추진비행기의 비행 가능성을 사전에 점검하고자 한다. 이를 위해 30분 비행 프로파일을 시동 및 활주단계, 이륙단계, 상승단계, 순항단계, 하강단계, 착륙 및 활주단계로 구분하고, 각 단계에서 요구되는 배터리 용량을 계산하여 최종 목표로 하고 있는 30분 비행 가능 여부를 평가하였다. 또한, 비행속도에 따른 비행 가능시간과 항속거리를 분석하여 전기추진비행기용 배터리 팩의 비행성능을 파악하였다.
국내에서 항만의 방파제는 안전점검 및 안전진단을 통해 기술적 상태평가를 수행하고, 필요 시 해당 시설물에 대해 유지관리를 수행한다. 그러나 최근 생애주기비용(Life Cycle Cost, LCC) 측면에서 기반시설에 대한 관리의 필요성이 증가함에 따라 「지속가능한 기반시설 관리 기본법」이 제정되고, 방파제의 기술적 부분만 평가했던 기존 평가방식에 경제성 평가 및 정책성 평가가 추가되어 성능개선을 통해 방파제에 대한 종합적인 관리가 가능해질 것으로 예측하고 있다. 이러한 이유로 본 연구는 「지속가능한 기반시설 관리 기본법」에서 규정하고 있는 총공사비 500억 미만의 방파제 성능개선사업을 대상으로 성능개선사업의 세부평가항목 및 방법 등을 개발하여 평가방안을 제시하고, 향후 실무에 적용될 성능개선 평가를 위한 방파제 성능개선 평가항목 및 평가방법의 개발 방향을 제시하는 것을 목적으로 연구를 수행하였다. 본 연구는 유지관리 및 성능개선의 개념 검토, 성능개선 관련 문헌조사, 성능개선 공통기준 사업유형 검토, 방파제 성능개선 평가항목 및 평가방법(안) 도출, 전문가 검토 등의 순서로 수행하였으며, 도출한 방파제 성능개선에 대한 평가방안은 지금까지 기술적 상태평가에 국한된 유지관리 업무에 성능개선을 적용한 구체적인 평가방법을 제시한 것으로 시설물의 선제적 관리 및 안전사고 예방에 활용 가능할 것으로 기대된다.
최근 코로나(Covid-19)의 영향으로 스마트 헬스케어 관련 산업과 비대면 방식의 원격 진단을 통한 질환 분류 예측 연구의 필요성이 증가하고 있다. 일반적으로 호흡기 질환의 진단은 비용이 많이 들고 숙련된 의료 전문가를 필요로 하여 현실적으로 조기 진단 및 모니터링에 한계가 있다. 따라서, 간단하고 편리한 청진기로부터 수집된 호흡음을 딥러닝 기반 모델을 활용하여 높은 정확도로 분류하고 조기 진단이 필요하다. 본 연구에서는 청진을 통해 수집된 폐음 데이터를 이용하여 이상 호흡음 분류모델을 제안한다. 데이터 전처리로는 대역통과필터(BandPassFilter)방법론을 적용하고 로그 멜 스펙트로그램(Log-Mel Spectrogram)과 Mel Frequency Cepstral Coefficient(MFCC)을 이용하여 폐음의 특징적인 정보를 추출하였다. 추출된 폐음의 특징에 대해서 효과적으로 분류할 수 있는 병렬 합성곱 신경망 네트워크(Parallel CNN network)모델을 제안하고 다양한 머신러닝 분류기(Classifiers)와 결합한 스태킹 앙상블(Stacking Ensemble) 방법론을 이용하여 이상 호흡음을 높은 정확도로 분류하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 96.9%의 정확도로 이상 호흡음을 분류하였으며, 기본모델의 결과 대비 정확도가 약 6.1% 향상되었다.
강우와 토양수분과 같은 자료는 지구통계자료로서, 필요로 하는 모든 지점의 값을 구하는 것이 중요하다. 이 과정에서는 일반적으로 공간보간이 수행되며, ArcGIS와 같은 상용 소프트웨어를 이용하는 경우가 많다. 하지만 상용 소프트웨어는 높은 전문성과 비용으로 인한 치명적 단점이 존재한다. 본 연구에서는 공간 보간을 수행하는데 있어서 처리환경에 따른 차이점을 비교하기 위해 상용 소프트웨어인 ArcGIS와 오픈소스기반 환경인 R을 활용하였다. 공간보간에 사용된 자료는 LAMP WRF에서 생산된 기상예측 자료를 기반으로 누적강우 시나리오에 따라 산출된 토양수분 자료를 사용하였다. 두 가지 환경에서 산출물의 결과값은 차이가 없었지만 사용자 인터페이스와 계산소요 시간 등에 차이가 있었다. 테스트 베드에서의 공간보간 작업 결과는 R의 경우 평균 소요시간이 5시간 1분으로 나타났고, ArcGIS의 경우 평균 소요시간이 4시간 40분으로 각각 나타나서, 7.5%의 차이를 보였다. 본 연구의 결과는 연구자가 상용 소프트웨어 환경과 오픈소스 기반 환경에서 동일한 결과를 도출할 수 있으며, 연구자의 환경과 수준에 따라 선택해야 함을 실례를 들어 제시한 데 의의가 있다.
최근의 연구들을 통해 기계학습은 탄성파 해석 분야에 그 적용 범위를 확장하고 있으며, 탄성파 해석에서 중요한 탄성파 층서 구분을 수행하는 합성곱 신경망들의 개발도 수행되었다. 하지만 지도 학습의 경우 대량의 학습 자료가 필요하며, 비용과 시간의 한계로 탄성파 층서구분의 지도학습은 학습 자료의 부족이 문제가 될 수 있다. 이번 연구에서는 자료 부족 문제를 보완하기위해 탄성파 단면에 패치 분할과 자료증강을 적용하였다. 또한 패치 분할로 손실될 수 있는 공간정보를 제공하기 위해 깊이를 고려할 수 있는 인공 채널을 생성하여 추가하였다. 실험을 위한 학습 모델로 U-Net을 사용하였으며, 층서 구분을 위한 학습 자료가 제공되는 F3 block 자료를 이용하여 학습과 예측 결과에 대한 평가를 수행하였다. 분석 결과 자료증강과 인공 채널의 추가로 패치 기반의 층서 구분 학습 모델을 개선할 수 있음을 확인하였다.
목조문화재의 대부분은 외부 환경에 그대로 노출되어 있어 위치와 크기에 의해 보존에 관련하여 많은 어려움을 가지고 있다. 그중 흰개미나 곰팡이에 의해 발생하는 생물학적 피해는 큰 비용과 시간을 소모하게 한다. 생물학적 피해를 예방하기 위해 목재 보존제를 처리하는 방식을 선택하여 사용한다. 목재 보존제를 선별하여 최악의 환경조건인 온도는 60±3℃, 습도는 55±5%, 광량은 0.35 W/m2로 열화 처리를 하여 화학적 변화를 분석하였다. 열화 과정을 통해 색차변화에서는 Control 군에 비하여 목재 보존제 처리에서 그 변화량이 감소하는 것을 확인하였다. 목재 보존제의 열화 과정에서 함유된 유효성분 함량을 측정한 결과에서도 비교 대상인 Wood Keeper A에 비해 Gori22와 Bondex Preserve III가 유효성분 함량이 높은 것을 확인하였다. 실험을 통해 목재 보존제가 열화 과정에서 목재 시편의 변화에 영향을 주는 정도와 유효성분의 함량을 측정하여 유효 기간 및 처리 기간을 예측할 수 있다. 추후 다양한 목재 보존제를 갖추어 선택적으로 환경이나 지형 및 기간에 맞추어 목재 보존제를 선정하는 데 주요 평가 요인이 될 가능성을 제시하였다.
현대전에서는 정보전을 기반으로 미사일, 유도무기 등의 사정거리와 정밀도가 향상됨에 따라 지대공미사일(SAM : Surface to Air Missile)의 요격성능의 중요성이 부각되고 있다. 위협적인 공중 공격을 예측 하고 방어하기 위해 최선의 방법으로 지대공 레이더와 유도미사일을 이용한 공중방어시스템 구축이 필요하다. 지대공미사일 개발 과정에서 Modeling and Simulation (M&S)을 이용하는 것은 시간적, 공간적 제한을 극복할 수 있고 시행착오를 줄임으로 비용을 절감할 수 있는 이점이 있다. M&S는 최신 무기체계 설계 및 교육/훈련 분야에 많이 적용되고 있다. 본 연구는 지대공미사일의 요격 성능 평가를 위한 시뮬레이터를 개발하는 것에 목적이 있다. 본 연구에서는 다양한 사양의 지대공미사일 요격 성능을 고려할 수 있는 지대공미사일 요격 성능 분석 시뮬레이터의 아키텍처를 제시하고 개발하였다. 개발된 지대공미사일 요격 성능 분석 시뮬레이터는 C++와 Direct3D를 기반으로 개발되었으며, Direct3D를 이용한 3D 가시화를 통해 사용자에게 애니메이션 창에 시각적으로 시뮬레이션의 진행 경과를 보여줄 수 있도록 개발되었다. 사용자의 교전모델 설계 운영 정보는 입력창을 통해 입력되며, 이 정보는 객체 관리자, 운영 관리자, 통합 관리자로 구성된 시뮬레이션 엔진에서 자동으로 지대공미사일을 모델링 및 시뮬레이션 하여 빠른 시간 안에 시뮬레이터 사용자에게 피드백을 제공한다.
최근 시공기술이 발전함에 따라 댐 축조재료로 사용되는 조립재료의 최대입경은 수cm에서 1m이상에 달하고 있다. 실제 현장 원입도 시료에 대한 시험을 실시하는 것은 비용적으로 고가일 뿐만 아니라 기술적으로도 많은 문제가 존재하므로 일반적으로 상사입도 시료에 대하여 실내시험을 실시하고 그 결과를 실제 지반구조물의 설계 및 해석에 적용한다. 지반구조물에 대한 보다 정확한 거동특성을 예측하기 위해서는 입자크기에 따른 전단거동 특성의 변화를 파악하는 것이 필수적이라고 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 국내 B댐 현장 댐 축조시료인 하상 사력재에 대하여 최대입경을 서로 달리하여 재구성한 상사입도시료를 대상으로 같은 상대밀도로 공시체를 제작하여 대형삼축시험을 실시하였으며, 최대입경의 변화에 따른 상사입도시료의 응력-변형특성, 전단강도특성을 비교.분석하였다. 시험결과 조립재료는 전단과정에서 응력연화 및 체적팽창 거동을 나타내고, 상사입도 시료의 최대입경이 증가할수록 그 현상이 더욱 뚜렷한 것으로 나타났다. 내부마찰각, 전단강도는 상사입도 시료의 최대입경이 증가함에 따라 증가하는 것으로 나타났다.
건설업의 경우 공사기간 내에 최소한의 수수료로 완제품을 인도할 수 있도록 공정과 원가의 관계를 적절히 분배해야 한다. 이때 교량의 크기, 공법, 공장의 환경과 생산능력, 운송거리 등을 고려해야 한다. 그러나 공사기간 중 발생하는 다양한 원인으로 인해 공사지연, 공사비 상승, 품질 및 신뢰성 저하 등의 문제가 발생하고 있다. 따라서, 기존의 방식에서 탈피하기 위해서는 체계적이고 과학적인 시공기술과 공정관리 기술이 필요하다. 프리팹(Pre - Fabrication)은 공장에서 제작하여 현장에서 시공하는 대표적 OSC(Off-Site Construcation) 공법이다. 본 연구에서는 프리팹 교량 거더인 Nodular 거더의 공정관리를 위한 자원 및 공정계획 최적화 시스템 개발이다. 인력, 장비 동원 계획의 다양한 변수를 자동으로 테스트하여 최적의 값을 도출하는 시뮬레이션 알고리즘을 개발한다. 그리고, 건설 중인 파주-포천 고속도로 건설공사(3공구) 도하 4교에 알고리즘을 적용하여 그 결과를 비교한다. 건설공사 표준품셈을 근거로 액티비티 카드에 실제 투입된 인력, 장비 종류, 수량 등을 적용하고, 작업량, 자원계획, 자원소요량을 반영했다. 향후 다양한 현장 데이터를 포함한 예측기법을 적용하여 프로그램의 정확도를 높일 계획이다.
기업은 예측 불가능한 변화에 대하여 신개념의 접근 방법을 준비하여야만 하는 시대에 살게 되었고, 다양한 시장 환경의 변화로부터 도전을 받고 있다. 기업들은 자사의 역량을 핵심 분야에 집중시키고 나머지 부분들은 제휴를 통해 기업비용의 절감을 실현시키는 방법에 관심을 기울이고 있다. 호텔의 식음료 상품역시 상품과 서비스에 대한 고객의 기대가 증대되고 있는 가운데 식음료 업장의 운영자들은 고객 가치 증진을 위해 가격의 하향 책정과 품질 향상이라는 양자택일의 상황에 놓여 있다. 그러나 대다수 의 호텔들은 대기업에서 운영되고 있기 때문에 이미지 유지를 위해 을 가격의 하향 책정을 택하여 손실을 감수하고 있는 현실에서 국내 호텔 운영자들에게 '브랜드 제휴'가 브랜드 이미지를 향상시키고 매출을 증진시키는 하나의 해결책으로 제시될 수 있을 것이다. 이에 따라 국내 중가 호텔 경영자들에게 브랜드 제휴 결정 요인을 제시하여 보다 효율적으로 브랜드 제휴를 수행 할 수 있는 방안을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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