본 연구에서는 저심도 도시철도시스템 구축시 건설비용의 절감을 위하여 산업부산물인 고로슬래그 미분말과 플라이애쉬로 결합재의 일부를 대체하고, 급냉 전기로 산화슬래그를 잔골재의 대체재료로 사용한 저탄소 친환경 콘크리트와 우수한 조기강도 확보와 양생비용 절감을 위한 마이크로웨이브 발열거푸집으로 제작한 PC BOX의 장기내구성 평가를 수행하였다. 평가결과, 초기강도는 발열양생 조건이 증기양생 조건에 비해 다소 높게 나타났지만 장기재령 강도는 거의 대등한 것으로 나타났다. 또한 화학저항성 및 동결융해 저항성 평가 결과, 재령별 발열 및 증기양생을 통해 제작된 PC BOX의 성능차이는 없는 것으로 나타났으며, 염소이온침투성 평가 결과 역시 발열 및 증기양생 PC BOX 모두 매우 낮은 등급의 수준을 확보하는 것으로 나타났다. 따라서 저탄소 친환경 콘크리트와 발열양생시스템을 적용하여 저심도 철도시스템용 PC BOX를 제작할 경우, 기존 증기양생방법과 대등한 내구성능을 확보할 수 있어 저비용의 저심도 철도시스템 콘크리트 인프라 구축에 기여할 수 있으며, 또한 증기양생 시 사용되는 화석연료의 사용량을 제로화해 이산화탄소 배출 및 환경부하를 저감할 수 있을 것으로 기대된다.
친환경적이면서 영구적인 저에너지 절약방안에 대한 연구는 지금도 미래도 영원한 과제일 것이다. 다만 그 절차에 있어 누구나 쉽게 접근이 가능하고 절감요소를 적용함으로서 사용자에게 가시적인 이익이 나타내는 생활밀착형 절감기술이 요구되고 있다. 정부의 정책에 있어 기존건축물 에너지성능 개선은 그 절차가 복잡하고 전문가에 의뢰시 소요비용과 신뢰성 문제가 야기 되었다. 이에 따라 본 연구는 유즈가 간단히 프로그램에서 내가 교체하고픈 부위 요소만 선택하면 에너지변화량과 등급예측을 가능하게 함으로서 개인별 취향에 따른 맞춤형 설계가 가능하게 하여 언제 어디서나 간단하고 편리한 에너지개선안을 제시하고자 한다.
삼나무 원목은 제주도를 중심으로 점차 생산량이 증가하고 있으나, 옹이 등의 결함으로 인하여 목재자원으로서의 가치가 낮게 평가되고 있다. 본 연구에서는 삼나무에 대한 고부가가치의 새로운 용도 창출을 목적으로 구조용 집성재 이용 가능성을 확인하였다. 먼저 삼나무 제재목의 기계응력등급을 조사한 결과 국내의 다른 주요 침엽수종에 비해서는 다소 불량하지만 KS에 적합한 집성재 적층 구성에는 무리가 없는 것으로 확인되었다. 또한 집성재 제조에 필수적인 접착성 및 접착내구성에 있어서도 우수한 성능을 나타내었다. 그러나 집성재의 구조 성능을 평가한 결과, 휨 탄성계수가 KS의 기준에 다소 미달하는 결과를 나타내어 집성재의 강성 보강을 위한 추가적인 검토가 요구되었다.
본 논문에서는 대학 내 밀폐형 사무실의 SPC(Speech Privacy Class) 값을 측정하고 평가하였다. 대학 캠퍼스 내 3곳의 건물에 위치한 5곳 대상공간에서 실간 음압레벨차이(Level Difference, LD)와 수음실의 암소음 레벨($L_b$)을 각각 측정하였다. 5곳 대상공간은 모두 인접실과 복도가 인접해있다. SPC값을 도출하기 위해 필요한 LD값과 기존의 차음성능 측정방법인 투과손실(Transmission Loss, TL)을 함께 측정하여 비교하였다. 측정결과, 5곳 대상공간은 SPC 최소 기준치인 70을 만족하지 못하였다. 5곳 대상공간의 평균 $L_b$값은 29.2 dB이며 SPC 최소 기준치를 만족하기 위해서는 LD값이 41 dB 이상이어야 한다. SPC 최소 기준치를 만족하기 위해서 1/3옥타브밴드 160 Hz ~ 5000 Hz 주파수대역에서 평균 TL값은 40 dB 이상이 되도록 음향설계가 이루어져야 한다. LD값에 가장 큰 영향을 미치는 인자는 음원실과 수음실 간 인접벽체의 개구부 유무이다. 따라서 인접벽체에 개구부가 존재할 경우 차음성능이 높은 재료로 개구부를 대체하여 적절한 SPC값을 만족할 수 있다.
건축물의 정밀안전점검 및 정밀안전진단시에는 안전등급 판정을 위해 상태평가를 실시하여야 한다. 2004년부터 정량적인 상태평가를 위해 퍼지이론을 이용한 평가방법을 도입하였고, 퍼지이론을 이용한 철근콘크리트 부재의 평가항목 간의 관계와 중요도를 도출하였다. 일반적으로 퍼지이론은 상관관계가 명확하지 않고, 모호한 표현을 처리할 때 사용되는 방법으로, 개발 당시에는 점검 및 진단 결과자료들이 부족한 상황에서 대안으로 퍼지이론을 적용하여 개발한 것으로 보인다. 따라서 실제 점검 및 진단 결과자료를 이용하여 퍼지이론을 바탕으로 도출된 평가항목 간의 관계와 중요도에 대한 검증이 필요하다. 본 연구에서는 정밀안전점검 19건과 정밀안전진단 9건의 결과와 성능점수 함수식을 이용하여 평가항목간의 상관관계를 도출하였으며, 이를 이용하여 부재의 합리적인 내구성 점수 산정식을 제시하였다.
연구목적: 본 연구는 화재발생 건축물 정보, 신고자 취득 정보 등 초기 정보를 활용하여 화재현장의 위험도를 예측하여, 재난 발생 초기에 효과적인 소방자원 동원 및 적절한 대응을 위한 피해최소화 전략 수립을 지원하는 위험도 예측 모델을 개발하고자 한다. 연구방법: 화재 통계 데이터 상에서 화재의 피해규모와 관련된 변수 규명을 위해 머신러닝 알고리즘을 이용한 변수간 상관성 분석을 실시하여 예측 가능성을 검토하고, 데이터 표준화 및 이산화 등의 전처리를 통해 학습 데이터 셋을 구축하였다. 이를 활용하여 예측 정확도가 높은 것으로 평가 받고 있는 복수의 머신러닝 알고리즘을 테스트하여 가장 정확도가 높은 알고리즘을 적용한 위험도 예측 모델을 개발하였다. 연구결과: 머신러닝 알고리즘 성능 테스트 결과 랜덤포레스트 알고리즘의 정확도가 가장 높게 나왔으며, 위험도 등급에 대해서는 중간치에 대한 정확성이 상대적으로 높은 것으로 확인되었다. 결론: 화재 통계 상 피해규모 데이터의 편향성에 의해 예측모델 정확도가 제한적으로 나타났으며, 예측 모델 성능 개선을 위해 데이터 정합성 및 결손치 보완 등을 통한 데이터 정제가 필요하다.
전기자동차에 사용되는 배터리는 전기자동차의 특성상 정격용량이 매우 커다란 배터리이다. 전기자동차를 장기간 운행하거나 교통사고로 전기자동차가 폐차되게 되면 전기자동차용 배터리는 폐배터리가 된다. 폐차되는 차량이더라도 전기자동차용 폐배터리에 남아 있는 용량은 다른 용도로 사용하기에 충분하다. 자동차용 폐배터리는 매우 고가이기때문에 재활용 및 재사용이 필요하지만 재활용 및 재사용을 위한 폐배터리 성능등급 측정기준이 부족한 문제가 있었다. 폐배터리의 잔존용량을 측정하는 방법으로 가장 안정적이고 신뢰할 수 있는 방법은 완전 충·방전을 이용하여 배터리의 잔존용량을 측정하는 것이다. 하지만 이러한 완전 충·방전에 방식에 의한 검사 방법은 배터리의 용량에 따라 다르지만 검사하는데 하루 이상이 걸리는 단점을 가지고 있으며 많은 사람들이 이러한 문제를 해결하기 위하여 많은 노력을 하고 있다. 본 논문에서는 전기자동차 배터리에 대한 검사 시간을 줄일 수 있는 방법으로 셀간 전압 편차를 활용한 전기자동차 배터리 잔존용량 분석 기법을 연구 분석하였다. 이를 위하여 완전 충·방전 기반의 용량 측정시스템을 구성하고 코나 폐배터리를 이용하여 실험데이터를 수집하였고 배터리 팩을 구성하고 있는 배터리 셀간 전압 편차와 잔존용량과의 상관관계를 분석하여 배터리 검사에 활용할 수 있는지를 검증하였다.
터널 설계 시 지반조사를 통한 암반분류 결과는 공사기간 및 공사비 산출, 그리고 터널안정성 평가에 지대한 영향을 미친다. 국내에서 지금까지 완공된 3,526개소의 터널들의 설계 및 시공을 통해 관련 기술들은 지속적으로 발전되어 왔지만, 터널 설계 시 암질 및 암반등급을 보다 정확하게 평가하기 위한 방법에 대한 연구는 미미하여 평가자의 경험 및 주관에 따라 결과의 차이가 큰 경우가 적지 않다. 따라서 본 연구에서는 암석샘플에 대한 주관적 평가를 통한 기존의 인력에 의한 암반분류 대신, 최근 지반분야에서도 그 활용도가 급증하고 있는 머신러닝 알고리즘을 이용하여 시추조사에서 획득한 다양한 암석 및 암반정보를 분석하여 보다 신뢰성있는 RMR에 의한 암반분류 모델을 제시하고자 하였다. 국내 13개 터널을 대상으로 11개의 학습 인자(심도, 암종, RQD, 전기비저항, 일축압축강도, 탄성파 P파속도 및 S파 속도, 영률, 단위중량, 포아송비, RMR)를 선정하여 337개의 학습 데이터셋과 60개의 시험 데이터셋을 확보하였으며, 모델의 예측성능을 향상시키기 위해 6개의 머신러닝 알고리즘(DT, SVM, ANN, PCA & ANN, RF, XGBoost)과 각 알고리즘별 다양한 초매개변수(hyperparameter)를 적용하였다. 학습된 모델의 예측성능을 비교한 결과, DT 모델을 제외한 5개의 머신러닝 모델에서 시험데이터에 대한 RMR 평균절대오차 값이 8 미만으로 수렴되었으며, SVM 모델에서 가장 우수한 예측성능을 나타내었다. 본 연구를 통해 암반분류 예측에 대한 머신러닝 기법의 적용 가능성을 확인하였으며, 향후 다양한 데이터를 지속적으로 확보하여 예측모델의 성능을 향상시킨다면 보다 신뢰성 있는 암반 분류에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 위치추적과 방사선 측정이 가능한 일체형 방사선 피폭 방호 소방관 인명구조 경보기를 위한 임베디드 보드 개발을 제안한다. 제안하는 방사선 피폭 방호 소방관 인명구조 경보기의 임베디드 보드는 신호 처리부, 통신부, 전원부, 메인 제어부 등으로 구성된다. 신호 처리부에서는 차폐설계, 노이즈 저감 기술 및 전자파 차감 기술 등을 적용한다. 통신부에서는 WiFi 방식을 사용하여 통신하도록 설계한다. 메인 제어부에서는 전력 소모를 최소한으로 줄이고 작고 밀도가 높으면서도 낮은 발열성을 통하여 높은 고성능 시스템을 구성한다. 일체형 방사선 피폭 방호 소방관 인명구조 경보기를 위한 임베디드 보드는 재난 및 화재현장 등 열악한 환경에 노출되어 운영하는 장비이므로 방수와 내열성을 고려한 외형도 설계 및 제작을 한다. 제안된 일체형 방사선 피폭 방호 소방관 인명구조 경보기를 위한 임베디드 보드의 효율을 판단하기 위하여 공인시험기관에서 실험하였다. 방수 등급은 소방관용 장비의 특성 상 재해 현장에서 물에 의한 침수 시에도 안정적인 성능을 유지할 수 있는 IP67 등급을 달성하였다, 동작 온도는 재해현장에서의 폭넓은 환경변화에 대응할 수 있는 -10℃~50℃의 범위에서 측정이 되었다. 배터리 수명은 붕괴사고 등의 비상 재난 상황에 대처할 수 있는 1회 충전 후 144시간 사용 가능함이 측정되었다. PCB를 포함한 최대 통신 거리는 재난 상황 시 지휘통제 차량과의 직선거리에서 기존의 50m보다 넓은 범위인 54.2m에서 작동하는 것이 측정되었다. 따라서 일체형 방사선 피폭 방호 소방관 인명구조 경보기를 위한 임베디드 보드의 그 효용성이 입증되었다.
현 의료정보시스템에서는 환자에게 부착된 IoT 또는 의료기기를 통해 생성된 생체데이터를 의료정보서버에 저장과 동시에 모니터링 할 수 있는 시스템 환경이 구축되고 있다. 또한 의료진의 이동단말기를 통해 ID/PW만을 이용한 간단한 인증 후 환자의 생체데이터 및 의료정보, 개인정보에 쉽게 접근이 용이하다. 그러나 이러한 의료정보 접근방법은 환자 개인정보보호차원에서 개선되어야하며, 응급처치를 위한 신속한 인증시스템이 제공되어야 한다. 이에 본 논문에서는 환자상황기반의 자동인증시스템을 구축 및 성능평가 하였다. 환자상황을 정상상황과 응급상황으로 분류하고, 병동으로부터 들어오는 환자 생체데이터를 이용하여 환자상황을 실시간으로 판별하였다. 환자상황이 응급상황일 경우 의료진의 이동단말기에 응급코드를 포함한 응급메시지가 수신되고, 의료진은 환자 상위의료정보를 확인하기 위해 애플리케이션을 통해 자동인증을 시도한다. 자동인증은 사용자인증(ID/PW, 응급코드)과 이동단말기인증(의료진역할, 근무시간, 근무위치)이 결합된 인증방법으로써 사용자인증 이후 의료진의 추가개입 없이 자동으로 이동단말기인증이 진행된다. 모든 인증을 마친 의료진은 의료진 역할과 환자상황에 따라 접근권한을 부여받고, 애플리케이션을 통해 환자의 등급화 된 의료정보에 접근이 가능하도록 구현하였다. 환자상황에 따른 의료진의 제한적 의료정보접근을 통해 환자의 의료정보를 보호하고, 응급상황 시 추가개입 없는 자동인증을 구현하여 신속한 인증을 제공하였다. 구현된 자동인증시스템의 수행성 검증을 위해 성능평가를 실시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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