• 제목/요약/키워드: 사회기반시설물

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충돌 후 화재에 대한 이방향 프리스트레스트 콘크리트 패널부재의 복합 파괴손상에 관한 실험적 연구 (Experimental Study on Combined Failure Damage of Bi-directional Prestressed Concrete Panel under Impact-Fire Loading)

  • 이나현;이상원;최승재;김장호
    • 콘크리트학회논문집
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    • 제26권4호
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    • pp.429-440
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    • 2014
  • 세계적으로 충돌, 테러, 화재, 폭발 등의 극한하중에 의한 테러가 빈번하게 발생하고 있으나, 실제 극한하중에 대한 사회주요기반시설구조물의 방호 및 방재개념이 설계에 반영되고 있지 못하는 실정이다. 특히, 교량, 터널, 원전격납구조물, 가스탱크 등의 주요 시설물에 적용되고 있는 프리스트레스트 콘크리트(PSC) 구조물에 대한 극한하중 연구는 미흡한 실정이다. 또한, 테러, 폭격, 차량 및 선박 등의 충돌 사고 이후 2차적으로 발생 가능한 화재에 대한 사회적 관심 및 불안감이 고조됨에 따라, 단순한 단일 극한하중이 아닌 복합손상 시나리오에 대한 구조물의 검토가 필요하다. 그러므로, 본 연구에서는 $1,400{\times}1,000{\times}300mm$ 부재의 양방향에 430kN의 긴장력을 준 비부착 프리스트르레스트 콘크리트 패널부재를 제작하여, 충돌, 화재 하중 뿐만 아니라, 충돌 후 화재의 복합손상을 실험적으로 검토하였다. 이방향 프리스트레스트 콘크리트의 충돌저항성능은 실험조건에 맞춰 14kN의 추를 10m, 3.5m의 높이의 실험으로 구성하였으며, 화재저항성능은 5분 이내에 $1,200^{\circ}C$의 화재하중을 가할 수 있는 RABT 화재 시나리오를 적용하여 극한저항성능을 검토하였다. 또한 충돌, 화재, 충돌 후 화재에 의해 손상을 받은 PSC 및 RC 시편의 잔류구조성능을 손상 받지 않은 시편들과 비교 검토하였다. 본 실험은 향후 국내외 프리스트레스트 콘크리트에 대한 충돌 및 화재해석 및 방호설계 등 관련 연구분야의 기초자료가 될 것이라고 판단되는 바이다.

반탄화목분 천연재료 혼합응집제의 안정성 및 슬러지 에너지화 가능성 평가에 관한 연구 (A Study on the Stability and Sludge Energy Efficiency Evaluation of Torrefied Wood Flour Natural Material Based Coagulant)

  • PARK, Hae Keum;KANG, Seog Goo
    • Journal of the Korean Wood Science and Technology
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    • 제48권3호
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    • pp.271-282
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    • 2020
  • 하수처리장은 도시를 구성하는 사회기반시설물로 2017년 하수도 통계 기준 국내 하수도 보급률은 94%에 달하고 있다. 국내 하수처리장에서 PAC(Poly Aluminum Chloride)의 사용량이 58%를 차지하고 있으나 PAC의 경우 품질기준상 불순물(중금속) 함량이 높음에도 불구하고, 기준 강화나 기술적 품질개선이 제대로 이루어지지 않아 응집제 과다 주입 시 2차 오염문제가 대두되고 있다. 또한, 약품사용량이 증가함에 따라 2017년 기준 연간 하수슬러지 발생량과 슬러지 재이용의 필요성 또한 증대되고 있다. 이에 본 연구에서는 반탄화목분 천연재료 혼합응집제를 이용한 수처리 시 혼합응집제 주입에 따른 중금속류에 대한 안정성을 평가하고, 하수슬러지의 침강성 및 하수슬러지 발열량 평가를 통해 슬러지 재이용의 가능성을 검증하고자 한다. 반탄화목분 천연재료 혼합응집제와 PAC(10%)의 중금속류(Cr, Fe, Zn, Cu, Cd, As, Pb, Ni) 분석 결과 Cr, Cd, Pb, Ni, Hg의 경우 검출되지 않았으며, Zn의 경우 반탄화목분 천연재료 혼합응집제에서 먹는물 수질기준에서 고시한 Zn의 농도가 3mg/L인 것에 비해 0.007 mg/L로 극소량만 검출되었다. Fe, Cu, As의 경우 PAC(10%)를 주입한 경우가 반탄화목분 천연재료 혼합응집제 보다 최대 2배 이상 검출되는 것으로 나타났다. 또한, 슬러지 침강성 분석 결과 반탄화목분 천연재료 혼합응집제가 기존 응집제인 PAC(10%)에 비해 최대 2배 빠르게 침강하는 것으로 반탄화목분 혼합응집제의 침강성이 PAC(10%)보다 우수한 것으로 나타났다. 반탄화목분 천연재료 혼합응집제를 주입하여 발생된 하수슬러지의 건조기준 저위발열량은 3,378 kcal/kg이며, PAC(10%) 응집제를 주입하여 발생된 하수슬러지의 건조기준 저위발열량은 3,171 kcal/kg으로 두 응집제 모두 화력발전소의 보조연료 구비조건을 만족하였으나, 본 연구에서 개발한 반탄화목분 천연재료 혼합응집제를 사용할 경우 기존의 응집제보다 200 kal/kg 정도 높은 슬러지 발열량을 확보할 수 있음을 확인하였다. 따라서, 반탄화목분 혼합응집제를 이용하여 수처리를 수행할 경우 기존의 응집제인 PAC(10%)보다 중금속류에 대해 안정적이며, 우수한 슬러지 침강성과 높은 발열량을 갖는 슬러지를 생성하여 환경적으로 안정적이며, 효율적인 활용이 가능할 것으로 판단된다.

미계측 저수지 수체 모니터링을 위한 원격탐사 및 디지털 공간정보 융합 (Convergence of Remote Sensing and Digital Geospatial Information for Monitoring Unmeasured Reservoirs)

  • 이희진;서찬양;조정호;남원호
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권5_4호
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    • pp.1135-1144
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    • 2023
  • 국내 농업용 저수지는 1970년 이전에 축조되어 준공 년도가 50년 이상 된 노후화된 시설이 대다수이며, 소규모 저수지는 기본 제원 및 수위 등을 파악할 수 있는 계측시스템이 없는 미계측 저수지이다. 준공 이후 호우발생 시 퇴적된 토사 유입, 퇴사량 증가에 따른 저수지 용량 감소 및 산업 고도화에 따른 수질악화 등은 저수지의 용수공급능력을 저하시키고 형상 변화를 야기한다. 따라서, 디지털 정보 및 원격탐사 정보를 결합한 계측 기술을 활용하여 미계측 저수지 수체 모니터링을 위한 공간정보 구축 방안이 필요하다. 본 연구에서는 지표면의 고도정보와 형태를 파악할 수 있는 Light Detection And Ranging (LiDAR) 센서를 활용하여 저수지 시설물의 고해상도 Digital Surface Model (DSM), Digital Elevation Model (DEM) 자료를 구축하고, 멀티빔(MultiBeam) 음향 측심기 기반 수심측량 정보의 융합을 통해 디지털 공간정보 융합 방안을 제시하고자 한다. 드론용 LiDAR를 활용하여 공간해상도 50 cm의 DSM 및 DEM 자료를 구축하여, 저수지 제방, 여수로, 용수로 등의 수리시설물의 디지털 공간정보를 구축하였다. 다분광 영상을 활용하여 수체를 탐지하기 위해 정규식생지수(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI), 정규수분지수(Normalized Difference Water Index, NDWI)를 산정하여, 저수지의 수표면을 산정하였다. 또한, 고해상도 DEM 자료는 수심측량 자료와 융합하여 수심도를 작성하였으며, Triangulated Irregular Network (TIN)로부터 저수지 만수면적 및 체적을 산정하였다. LiDAR 센서 및 멀티빔 기반의 수심측량, 광학위성자료 영상 및 다중분광 드론영상을 활용한 수체 탐지 기술 등의 공간정보 융합은 미계측 저수지의 디지털 인프라를 구축하여 저수지의 가용용수공급능력을 모니터링 하기 위한 기초자료로서 활용성이 높을 것으로 사료된다.

빅데이터와 딥러닝을 활용한 동물 감염병 확산 차단 (Animal Infectious Diseases Prevention through Big Data and Deep Learning)

  • 김성현;최준기;김재석;장아름;이재호;차경진;이상원
    • 지능정보연구
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    • 제24권4호
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    • pp.137-154
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    • 2018
  • 조류인플루엔자와 구제역 같은 동물감염병은 거의 매년 발생하며 국가에 막대한 경제적 사회적 손실을 일으키고 있다. 이를 예방하기 위해서 그간 방역당국은 다양한 인적, 물적 노력을 기울였지만 감염병은 지속적으로 발생해 왔다. 최근 빅데이터와 딥러닝 기술을 활용하여 감염병의 예측모델을 개발하고자 하는 시도가 시작되고 있지만, 실제로 활용가능한 모델구축 연구와 사례보고는 활발히 진행되고 있지 않은 실정이다. KT와 과학기술정보통신부는 2014년부터 국가 R&D사업의 일환으로 축산관련 차량의 이동경로를 분석하여 예측하는 빅데이터 사업을 수행하고 있다. 동물감염병 예방을 위하여 연구진은 최초에는 차량이동 데이터를 활용한 회귀분석모델을 기반으로 한 예측모델을 개발하였다. 이후에는 기계학습을 활용하여 좀 더 정확한 예측 모델을 구성하였다. 특히, 2017년 예측모델에서는 시설물에 대한 확산 위험도를 추가하였고 모델링의 하이퍼 파라미터를 다양하게 고려하여 모델의 성능을 높였다. 정오분류표와 ROC 커브를 확인한 결과, 기계 학습 모델보다 2017년 구성된 모형이 우수함을 확인 할 수 있었다. 또한 2017에는 결과에 대한 설명을 추가하여 방역당국의 의사결정을 돕고 이해관계자를 설득할 수 있는 근거를 확보하였다. 본 연구는 빅데이터를 활용하여 동물감염병예방시스템을 구축한 사례연구로 모델주요변수값, 이에따른 실제예측성능결과, 그리고 상세하게 기술된 시스템구축 프로세스는 향후 감염병예방 영역의 지속적인 빅데이터활용 및 분석 모델 개발에 기여할 수 있을 것이다. 또한 본 연구에서 구축한 시스템을 통해 보다 사전적이고 효과적인 방역을 할 수 있을 것으로 기대한다.