• 대한토목학회논문집
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• 제29권4A호
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• pp.315-327
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• 2009

본 연구에서는 f/L비가 CFT 트러스 거더의 극한강도에 미치는 영향을 평가하기 위하여 CFT 트러스 거더의 정적실험을 수행하였다. f/L비가 다른 2개의 CFT 트러스 거더를 제작하여 휨 실험을 수행하였다. CFT 트러스 거더의 지간은 20,000 mm이고, 상현재와 하현재는 콘크리트를 충전한 원형 강관 단면으로 구성되었다. 주요 실험변수인 f/L비가 극한강도와 강성에 미치는 영향을 평가하기 위하여 실험적 연구를 수행하였다. 실험결과, CFT 트러스 거더는 우수한 탄소성 특성과 연성능력을 보였고, f/L비는 CFT 트러스 거더의 전체 강성을 증가시켜 극한강도에 영향을 주는 것으로 나타났다. CFT 트러스 거더의 f/L비가 증가하면 극한강도가 증가하는데 f/L비가 2배 증가하면 극한강도는 약 80% 정도 증가하였다. 또한, CFT 트러스 거더는 극한강도에 도달한 이후에도 상당한 수준의 변형능력을 보여 주었다. 이상의 연구결과를 통해서 CFT 트러스 거더는 교량의 거더 부재로 효율적으로 적용 가능함을 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권1C호
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• pp.65-76
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• 2010

최근 지진 발생 사례들에서는 암반보다는 대부분 토사 퇴적층으로 구성된 부지에서의 심각한 지진 피해를 보여주고 있다. 이는 지진지반 운동의 증폭을 야기하는 부지 효과가 기반암 위 토사의 공간적 분포 및 동적 특성에 주로 관련되어 있기 때문이다. 본 연구에서는 지반 자료에 관한 통합적 GIS 기반의 정보 시스템을 국내 대표적 대도시 지역인 서울에서의 지진 운동에 대한 지역적 종합 대책 수립의 일환으로 구축하였다. 서울 지역에 대한 GIS 기반 지반 정보 시스템을 구축하기 위하여, 연구 대상 영역 및 인근에 대한 기존 지반 조사 자료의 수집이 이루어 졌고 지표 지반-지식 자료의 확보를 위한 부지 방문 조사가 추가적으로 수행되었다. 관심 대상 영역의 부지 효과 평가를 위한 지반 정보 시스템의 실질적 적용 목적으로, 지반지진공학적 변수인 기반암 심도 및 부지 주기에 관한 지진재해 구역 지도를 작성하고 지진 유발 재해 예측을 위한 지역적 종합 대책으로 제시하였다. 또한, 서울 지역 내 임의 부지 및 하위 행정 단위에서의 내진 설계 및 내진 성능 평가를 위한 부지 증폭계수의 결정 수단으로 부지 분류의 지진재해 구역화를 수행하였다. 본 연구에서 수행된 서울 지역에서의 지진재해 구역화 사례 연구로부터 GIS 기반의 지반 정보 시스템의 대도시에 대한 지진재해의 지역적 예측 뿐만 아니라 지진재해 저감을 위한 의사 결정 지원에서의 활용가능성을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.42-42
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• 2022

지금까지도 유역에서의 녹조 모니터링은 현장채수를 통한 점 단위 모니터링에 크게 의존하고 있어 기후, 유속, 수온조건 등에 따라 수체에 광범위하게 발생하는 녹조를 효율적으로 모니터링하고 대응하기에는 어려운 점들이 있어왔다. 또한, 그동안 제한된 관측 데이터로 인해 현장 측정된 실측 데이터 보다는 녹조와 관련이 높은 NDVI, FGAI, SEI 등의 파생적인 지수를 산정하여 원격탐사자료와 매핑하는 방식의 분석연구 등이 선행되었다. 본 연구는 녹조의 모니터링시 정확도와 효율성을 향상을 목표로 하여, 우선은 녹조 측정장비를 활용, 7000개 이상의 녹조 관측 데이터를 확보하였으며, 이를 바탕으로 동기간의 고해상도 위성 자료와 실측자료를 매핑하기 위해 다양한Machine Learning기법을 적용함으로써 그 효과성을 검토하고자 하였다. 연구대상지는 낙동강 내성천 상류에 위치한 영주댐 유역으로서 데이터 수집단계에서는 면단위 현장(in-situ) 관측을 위해 2020년 2~9월까지 4회에 걸쳐 7291개의 녹조를 측정하고, 동일 시간 및 공간의 Sentinel-2자료 중 Band 1~12까지 총 13개(Band 8은 8과 8A로 2개)의 분광특성자료를 추출하였다. 다음으로 Machine Learning 분석기법의 적용을 위해 algae_monitoring Python library를 구축하였다. 개발된 library는 1) Training Set과 Test Set의 구분을 위한 Data 준비단계, 2) Random Forest, Gradient Boosting Regression, XGBoosting 알고리즘 중 선택하여 적용할 수 있는 모델적용단계, 3) 모델적용결과를 확인하는 Performance test단계(R², MSE, MAE, RMSE, NSE, KGE 등), 4) 모델결과의 Visualization단계, 5) 선정된 모델을 활용 위성자료를 녹조값으로 변환하는 적용단계로 구분하여 영주댐뿐만 아니라 다양한 유역에 범용적으로 적용할 수 있도록 구성하였다. 본 연구의 사례에서는 Sentinel-2위성의 12개 밴드, 기상자료(대기온도, 구름비율) 총 14개자료를 활용하여 Machine Learning기법 중 Random Forest를 적용하였을 경우에, 전반적으로 가장 높은 적합도를 나타내었으며, 적용결과 Test Set을 기준으로 NSE(Nash Sutcliffe Efficiency)가 0.96(Training Set의 경우에는 0.99) 수준의 성능을 나타내어, 광역적인 위성자료와 충분히 확보된 현장실측 자료간의 데이터 학습을 통해서 조류 모니터링 분석의 효율성이 획기적으로 증대될 수 있음을 확인하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.108-109
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• 2022

본 연구는 선박 내부의 기관실에서 금속체 표면파를 이용하여 통신할 때 기관 구동으로 발생하는 잡음 간섭에 대하여 실험을 통한 데이터를 수집, 분석하였다. 실험은 순톤수 265톤 예인 선박의 기관실의 임의의 7구역을 선정하여 기관 구동 전과 구동 중에 생기는 잡음 성분을 신호 분석기를 통해 측정하고 표면파 통신에 미치는 영향을 측정하였다. 잡음 성분의 분석을 토대로 실제의 통신망을 구성하여 금속 격벽으로 이루어진 구역에서의 표면파 통신의 특성을 확인하기 위하여 실제의 통신망은 3개의 금속 격벽 사이로 통신장비를 설치하여 무선통신과 비교 실험을 진행하여 그 차이점을 확인하였다. 그 결과 표면파 통신의 경우에는 격벽 3개의 환경에서 기관의 구동 전후에 송수신 rate는 기관 구동 전과 구동 중인 상태에서 유의미한 차이가 없었으나 무선을 사용하는 Wi-Fi의 경우 구동 중인 상태에서 현저한 성능 저하를 나타냄을 확인하였다. 실험 데이터를 분석한 결과 기관 구동으로 인한 잡음은 무선통신에는 영향을 주지만 표면파 통신에 영향을 주지 않음을 확인하였다. 따라서 선박 내의 전자파 잡음이 많은 구역에서도 선박의 금속 구조물을 이용하여 표면파 통신 시스템을 구성하였을 때 무선통신을 대체할 수 있고 나아가 선박 내 밀폐 공간 및 기관실에서의 표면파 통신의 적용이 가능할 것으로 생각한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권11호
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• pp.481-492
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• 2023

본 연구는 생성형 대규모 언어 모델을 활용하여 텍스트에서 정보를 추출하기 위한 한글 데이터셋 구축 방법을 탐구한다. 현대 사회에서는 혼합된 정보가 빠르게 유포되며, 이를 효과적으로 분류하고 추출하는 것은 의사결정 과정에 중요하다. 그러나 이에 대한 학습용 한국어 데이터셋은 아직 부족하다. 이를 극복하기 위해, 본 연구는 생성형 대규모 언어 모델을 사용하여 텍스트 기반 제로샷 학습(zero-shot learning)을 이용한 정보 추출을 시도하며, 이를 통해 목적에 맞는 한국어 데이터셋을 구축한다. 본 연구에서는 시스템-지침-소스입력-출력형식의 프롬프트 엔지니어링을 통해 언어 모델이 원하는 결과를 출력하도록 지시하며, 입력 문장을 통해 언어 모델의 In-Context Learning 특성을 활용하여 데이터셋을 구축한다. 생성된 데이터셋을 기존 데이터셋과 비교하여 본 연구 방법론을 검증하며, 관계 정보 추출 작업의 경우 KLUE-RoBERTa-large 모델 대비 25.47% 더 높은 성능을 달성했다. 이 연구 결과는 한국어 텍스트에서 지식 요소를 추출하는 가능성을 제시함으로써 인공지능 연구에 도움을 줄 것으로 기대된다. 더욱이, 이 방법론은 다양한 분야나 목적에 맞게 활용될 수 있어, 다양한 한국어 데이터셋 구축에 잠재력을 가진다고 볼 수 있다.

• 한국건설순환자원학회논문집
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• 제11권4호
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• pp.416-424
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• 2023

콘크리트는 전 생애주기에서 막대한 양의 이산화탄소를 배출하며, 이산화탄소 감축을 위한 사회적인 요구에 따라 콘크리트에 이산화탄소를 광물형태로 저장하려는 연구가 지속되고 있다. 본 연구에서는 광합성을 통해 이산화탄소를 흡수하여 탄산칼슘으로 고정하는 남세균(Cyanobacteria)을 다공성 콘크리트 기질에 도포하였으며, 이의 특수 환경 양생에 따른 콘크리트 기질의 특성 변화를 분석하였다. 실험 결과 미생물에 의한 탄산칼슘 석출은 빛이 닿는 표면부에서 집중되어 있는 것을 확인하였으며, 대부분의 석출이 골재가 아닌 페이스트 부분에서 발생하였다. 이러한 미생물에 의한 탄산칼슘 석출은 페이스트의 역학성능을 강화하였으며, 양생 재령의 경과에 따라 전체 압축강도가 향상되는 효과를 보였다. 또한 미생물 막과 탄산칼슘의 증가로 공극구조가 개선되어 투수량 감소에도 영향을 끼쳤다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권1호
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• pp.1-6
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• 2024

본 전기자동차(EV)의 사용을 늘리고 계통 부담을 최소화하기 위해 재생에너지를 사용하는 마이크로그리드가 중요한 역할을 담당해야 한다. 마이크로그리드는 소형 디젤발전과 같은 화석연료를 사용할 수도 있지만, 많은 경우에 친환경 에너지인 재생에너지로부터 에너지를 공급받을 수 있다. 그러나 태양광과 풍력과 같은 재생에너지는 가변적인 출력 특성을 갖는다. 따라서 전기자동차의 충·방전 에너지 수요를 충족하는 동시에 안정적으로 부하 전력을 공급하기 위해서 마이크로그리드에 디젤발전 또는 전기차-그리드(V2G)를 병행 에너지원으로 활용하는 전기자동차 충전인프라 구성에 대한 검토가 필요하다. 이와 같은 배경으로 본 연구에서는 태양광발전, 풍력발전, 디젤발전과 V2G를 활용하여 부하에 안정적으로 전력을 공급할 수 있는 마이크로그리드의 모델을 구성하였다. 제안된 마이크로그리드는 태양광발전과 풍력발전을 1차 공급에너지원으로 전력 수요에 대응토록 하고, 부하의 전기차의 운영 유형과 부하 동기기의 회전속도를 판단하여 부족 전력에 대해 디젤발전으로부터 안정적으로 전력을 공급할 수 있는 모델이다. 이렇게 제안된 모델의 시스템 성능을 검증하기 위해 MATLAB/Simulink로 시뮬레이션함으로써 마이크로그리드의 안정적 운영 방안을 고찰하였다.

• 한국가스학회지
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• 제27권3호
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• pp.77-83
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• 2023

급격한 산업화에 따른 에너지 사용량의 증가로 대기 중 이산화탄소(CO₂)의 농도가 증가하여 기후변화가 가속화되고 있다. 여기에 대응하기 위해 에너지 패러다임 전환이 필요하고, 그 일환으로 수소(H₂)가 주목받고 있다. 하지만 현재 대부분(95%)의 수소가 화석연료 기반의 추출수소로 생성되며, 많은 양의 CO₂를 배출하고 있다. 이를 그레이수소라 하는데 여기에 CO₂포집·이용·저장(CCUS)기술을 적용하여 CO₂ 배출량을 줄이면 블루수소가 된다. 상용 CO₂ 포집기술로는 습식법, 건식법, 분리막법이 있는데 각자 장단점을 가지고 있어 배가스 특성분석이 선행되어야 한다. 수소생산기지에서 배출되는 CO₂는 수분제거 시 20%를 상회하고 배출량은 중소규모로 분류되어 습식법 보다 분리막법의 적용이 유리할 것으로 판단된다. 또한, LNG 냉열을 사용할 수 있다면 분리막의 포집성능(선택도)이 향상되어 효율적인 CO₂ 포집 공정 구현이 가능하다. 본 연구에서는 수소생산기지에서 배출되는 배가스를 분석하고 여기에 적합한 CO₂ 포집기술에 대한 논의가 이뤄질 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.1-8
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• 2023

자동차의 주요 부품인 휠 베어링에 결함이 생기면 교통사고등 문제를 발생시켜 이를 해결하기 위해 빅데이터를 수집해서 예측진단 및 관리 기술을 통한 휠 베어링의 고장 유무 및 고장 유형을 조기에 알려 주는 알고리즘과 모니터링 시스템 개발이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 지능형 휠 허브 베어링 정비 시스템 구현을 위해 신뢰성 및 건전성에 대한 모니터링용 센서 및 예측 진단하는 알고리즘이 탑재된 임베디드 시스템을 개발하였다. 사용된 알고리즘은 휠 베어링에 설치된 가속도 센서로부터 진동 신호를 취득하고 이를 신호 처리기법, 결함주파수 분석, 건전성 특징 인자정의 등의 과정을 빅데이터 기술을 통해 고장을 예측하고 진단할 수 있다. 구현된 알고리즘은 진동 주파수 성분들은 최소화하고 휠 베어링에서 발생하는 진동 성분을 극대화할 수 있는 안정 신호 추출 알고리즘을 적용하고, 필터를 활용한 노이즈 제거에서는 인공지능 기반의 건전성 추출 알고리즘을 적용하였으며, FFT를 통한 결함 주파수를 분석하여 고장 특성인자 추출을 통한 고장을 진단하였다. 본 시스템의 성능 목표는 12,800ODR 이상으로 시험 결과를 통해 목표치를 만족하였다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제61권4호
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• pp.576-583
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• 2023

본 연구에서는 전극의 전기 전도도 증대와 젖산 산화반응의 부산물인 과산화수소 생성 완화가 젖산 산화효소 전극 성능에 미치는 영향을 조사하였다. 유연성 있는 탄소종이 표면을 단일벽 탄소나노튜브로 개질하여 전극의 전기 전도도를 향상시켰다. 카탈라아제를 도입하여 젖산 산화반응에서 발생하는 과산화수소를 제거하였다. 젖산 산화효소와 카탈라아제가 동시에 고정화된 탄소종이 전극은 젖산 산화효소만 고정화된 탄소종이 전극보다 1.7배 많은 전류를 생성하였다. 단일벽 탄소나노튜브로 개질된 탄소종이 표면에 젖산 산화효소와 카탈라아제가 동시에 고정화된 전극은 171 µA의 전류를 생산하였는데, 이는 탄소종이 표면에 젖산 산화효소만 고정화된 전극이 생산하는 전류보다 2배 높은 값이다. 최적화된 전극은 젖산 농도가 20 mM까지 선형반응을 보여 센서용 전극으로 사용 가능함을 확인하였다.