• 한국전산구조공학회논문집
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• 제34권6호
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• pp.409-415
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• 2021

COVID-19 대유행으로 인해 병원, 진료소, 검역소 및 의료 연구 기관을 포함한 의료 시설에서 매일 수많은 의료 폐기물이 발생함에 따라 의료폐기물 처리가 심각한 문제가 되고 있다. 이전에는 전통적인 소각방법이 사용되었지만 매립지 부족 및 관련 환경 문제로 인해 공중 보건이 위험에 처해 있다. 이런 문제를 극복하기 위해 멸균분쇄용 파쇄기를 개발하였다. 본 연구에서는 유해 및 감염성 의료폐기물에 대한 작동 성능을 결정하기 위해 분쇄용 파쇄 시스템의 설계 및 수치해석을 수행하였다. 파쇄기의 부품은 CAD 소프트웨어를 이용하여 모델링하였으며, ABAQUS를 사용하여 유한요소해석을 수행하였다. 정적, 동적 및 피로하중 조건 하에서 파쇄기 절단 날의 해석을 수행하였으며, 의료 폐기물을 분쇄하는데 필요한 절단력을 기반으로 절단 날의 형상이 효과적임을 입증하였다. 모달 해석을 통해 구조물의 동적 안정성을 검증하였다. 또한, 절단 날의 수명을 예측하기 위해 고주기 피로해석을 통해 S-N 선도를 생성하였다. 이를 통해 적절한 분쇄용 파쇄 시스템이 멸균 장치와 통합되도록 설계하여 의료 폐기물의 양과 처리 시간을 줄임으로써 환경 문제와 잠재적인 건강 위험을 극복하는 방안을 제시하였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제37권11호
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• pp.107-118
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• 2021

Scan-to-BIM은 라이다(Light Detection And Ranging, LiDAR)로 구조물을 계측하고 이를 바탕으로 3D BIM(Building Information Modeling) 모델을 구축하는 방법으로 정밀한 모델링이 가능하지만 많은 인력과 시간, 비용이 소모된다는 한계를 가진다. 이러한 한계를 극복하기 위해 포인트 클라우드 데이터를 대상으로 딥러닝(Deep learning) 알고리즘을 적용하여 구조물의 객체 분할(Semantic segmentation)을 수행하는 연구들이 진행되고 있으나 학습 데이터에 따라 객체 분할 정확도가 어떻게 변화하는지에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 딥러닝을 통한 철도 터널의 객체 분할에 학습 데이터를 구성하는 철도 터널의 크기, 선로 유형 등이 어떤 영향을 미치는지 확인하기 위해 매개변수 연구를 수행하였다. 매개변수 연구 결과, 학습과 테스트에 사용한 터널의 크기가 비슷할수록, 단선 터널보다는 복선 터널로 학습하는 경우에 더 높은 객체 분할 성능을 보였다. 또한, 학습 데이터를 두 가지 이상의 터널로 구성하면 전체 정확도(Overall Accuracy, OA)와 MIoU(Mean Intersection over Union)가 적게는 10%에서 많게는 50%가량 증가하였는데 이로부터 학습 데이터를 다양하게 구성하는 것이 효율적인 학습에 기여할 수 있음을 확인하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권4호
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• pp.313-322
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• 2022

BIM의 생산성과 효율성 때문에 건축설계 방식으로 BIM을 선택하는 건축가들이 증가하고 있다. 또한 건물의 에너지 사용량에 대한 인식 제고와 환경에 대한 관심이 높아지면서 빌딩에너지 코드의 필요성에 대한 요구가 증가하고 있다. 현재 많이 사용하고 있는 2D CAD 설계방식으로는 건물 외피 에너지코드를 검정하는데 많은 시간과 노력이 소요되며 디자인 변경에 다른 즉각적인 대응이 어렵다. 이 연구의 목적은 BIM을 통한 건물 외피 에너지 모델링의 효율성을 보여주는 데 있다. 우리는 BIM을 통해 설계과정에서 디자인 변경에 따른 정보 값을 누락이나 재계산 과정 없이 동시에 산출할 수 있기 때문에 건물 외피 에너지코드 검증에서 생산성과 효율성을 높이는 데 기여할 수 있다. 연구의 절차는 다음과 같다. Revit 2011으로 만든 the Goldin at Essex Crossing 공동주택의 BIM을 사례 모델로 하여, 뉴욕시의 에너지 코드에 부합하기 위한 에너지 계획의 기준을 분석한다. Revit 모델의 설정을 통해 나온 결과 값과 뉴욕시의 에너지코드에서 요구하는 기준 값을 비교한다. 최종적으로 미국 에너지국 (U.S. Department of Energy)에서 제공하는 에너지 검증 프로그램인 COMcheck에 데이터값을 입력하여 건물 외피 에너지 성능이 뉴욕시 에너지 코드에 부합하는 지 여부를 체크한다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제35권3호
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• pp.141-148
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• 2022

본 논문에서는 축하중과 폭발하중을 동시에 받는 철근콘크리트 부재의 구조 거동을 분석하였다. 기본적인 폭발하중을 받는 패널 실험 데이터, 축하중과 폭발하중을 받는 철근콘크리트 기둥 실험데이터를 이용하여 비선형 동적해석 모델링을 검증하였다. 축하중의 적용에 있어서 Autodyn은 동적해석만을 위한 프로그램이기 때문에 축하중과 같은 정적 하중에 대한 초기 응력 상태를 모사하는 해석 절차를 제시하였다. 축하중비 0%~70% 구간과 TNT 등가량에 의존한 환산거리 1.1~2.0에 해당하는 매개변수를 선정하여 총 80개의 비선형 동적 유한요소해석을 진행하였다. 축하중비와 환산거리의 변화를 통해 손상정도와 최대 변위 및 회전각으로 구조 거동을 비교 분석한 결과로 원거리 폭발하중에서 축하중을 받는 기둥의 강성 증가로 최대 변위가 감소한다. 결과적으로 축하중비 10%~30%, 30%~50%, 50% 이상의 영역 3가지로 구조적 거동 분류가 가능함에 따라 내폭 설계 모델 개발에 활용될 수 있을 것으로 보인다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권spc1호
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• pp.1053-1060
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• 2021

현행 수질모니터링은 현장에서 수질 시료를 채취하여 실험실로 이동 후 분석하는 방법에 의존하고 있다. 이러한 분석기법은 노동집약적이며 경제적으로도 많은 부담이 주어진다. 그러나 현행 모니터링시스템을 개선하기 위하여 보다 짧은 시료채취주기 또는 시료채취지점 확대 등과 같은 방법을 동원하는 것은 인력 및 경제적 측면을 고려할 때 현실적으로 거의 불가능에 가깝다. 따라서 인력 및 경제적인 측면에서 큰 부담없이 현행 수질모니터링기법을 보완할 수 있는 방안이 고려되어야 한다. 본 연구에서는 모델링 기법을 도입하여 현행 수질모니터링 시스템을 보완하고자 하였고 인공신경망모델을 적용하였다. 인공신경망은 사람의 뇌에서 일어나는 작용을 모방한 기법으로 인지할 수 있는 현상을 뇌가 종합적으로 판단하는 과정을 컴퓨터에서 구현하는 방식인데 수질 예측을 위해 이러한 인공신경망기법을 도입 하였다. 본 연구에서는 수질 인자 중 Total coliform 을 타겟으로 하여 하천말단부에서 이들 인자를 예측할 수 있는지에 중점을 두고 연구를 수행하였다. 연구결과 제한된 입력인자를 이용하여 모델을 검보정하였음에도 불구하고 좋은 예측 성능을 보였다. 따라서 본 연구에서 사용된 기법을 근거로 수질상태를 사전에 예측함으로 수계 관리를 수행한다면 현 수질모니터링 시스템 보완에 큰 도움일 될 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.523-533
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• 2022

이 논문에서는 상호보완적인 공간 및 분광해상도를 가진 다중센서 위성영상을 이용하여 공간해상도와 분광해상도를 향상시키기 위해 영역-점 회귀 크리깅(area-to-point regression kriging, ATPRK) 기반의 2단계 spatio-spectral fusion method (2SSFM)을 제안하였다. 2SSFM은 ATPRK와 random forest 회귀 모형을 결합하여 다중센서 위성영상에서 높은 공간해상도를 갖는 분광 밴드를 예측한다. 첫 번째 단계에서는 다중센서 위성영상 사이의 공간해상도 차이를 감소시키기 위해 ATPRK 기반 공간 상세화를 수행한다. 두 번째 단계에서는 다중센서 위성영상 사이의 분광 밴드의 관계성을 정량화하기 위해 random forest를 이용한 회귀 모델링을 적용하였다. 2SSFM의 예측 성능은 적색 경계와 단파 적외선 밴드를 생성하는 사례 연구를 통해 평가하였다. 사례 연구에서 2SSFM은 실제 분광 밴드와 유사한 분광패턴을 보이면서 공간해상도가 향상된 적색 경계와 단파 적외선 밴드를 생성할 수 있었으며, 2SSFM가 고해상도 위성영상에서 제공하지 않은 분광 밴드 생성에 유용함을 확인할 수 있었다. 따라서 2SSFM을 통해 실제로 획득 불가능하지만 환경 모니터링에 효과적인 분광 밴드를 예측함으로써 다양한 분광 지수를 생성할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제25권4호
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• pp.163-180
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• 2022

부동산 데이터는 경제, 법률, 군중심리 등 다양한 분야와 상호작용하고 복잡한 레이어의 데이터로 구성되어 있으며, 그 양 또한 방대하고 빠르게 변화하여 빅데이터로 볼 수 있다. 부동산 빅데이터를 관리하기 위한 기존의 관계형데이터베이스는 스키마가 고정되어 있고 수직적 확장성을 가지며 다양한 관계를 처리하기 어려운 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위하여 본 연구에서는 부동산 데이터를 그래프데이터베이스에 구축함으로써 그 유용성을 검증하였다. 연구방법은 가장 널리 사용되는 데이터베이스 중 하나인 관계형데이터베이스 방식인 MySQL과 그래프데이터베이스 방식인 Neo4j에 다양한 부동산 데이터를 모델링하고 실생활에서 사용되는 부동산 질문들을 수집하여 9개의 질문들에 대해 그래프데이터베이스와 관계형데이터베이스의 쿼리시간을 비교하였다. 실험결과로 Neo4j는 다양한 관계를 추론하는 다중 JOIN 문이 있는 쿼리에도 일정한 성능을 보였지만 MySQL은 JOIN문이 많아질수록 쿼리시간이 급격하게 증가하는 경향을 보였다. 이러한 결과를 통해 다양한 관계를 가진 부동산 빅데이터에 Neo4j 같은 그래프데이터베이스가 효율적일 수 있음을 알 수 있으며 부동산가격 요인예측, 부동산에 대한 AI스피커 질의 등의 분야에서 활용을 기대할 수 있다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제25권1호
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• pp.26-37
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• 2022

최근의 정보기술발달에 힘입어 소형 무인 비행체를 활용한 각종 물리탐사 방법들이 제안되고 그 해석방법들에 대한 연구가 소개되고 있다. 이 연구에서는 한국지질자원연구원에서 개발 중인 송수신 분리형 무인 항공 전자탐사 장비를 소개하고 획득한 자료의 타당성 검증을 위해 수행된 시험자료를 분석하여 해석하는 방법을 제안하는 연구를 수행하였다. 특히, 수신기가 드론에 매달린 채로 탐사가 수행되기 때문에 발생되는 흔들림 성분의 영향을 고찰하고 회전변환을 이용하여 보정하였다. 한편, 비행체에 의한 탐사는 송수신기 간의 거리, 고도 등 여러 탐사 변수들이 실시간으로 변하게 되고 획득한 자료는 지상 탐사보다 더 많은 잡음을 포함하게 되어 전통적인 해석방법으로의 해석에 많은 어려움이 따른다. 따라서, 이 연구에서는 획득한 전자탐사자료를 이용하여 빠르게 겉보기 비저항을 예측할 수 있는 순환 인공 신경망 모델을 구축하였으며, 현장자료의 분석을 통해 얻어진 잡음들을 수치모델링을 통해 생성한 학습자료에 포함시켜 잡음이 포함된 자료의 예측성능을 향상시켰다. 학습된 순환 신경망 모델을 시험탐사 현장자료에 적용시킨 결과 지상탐사 및 전기비저항 탐사 결과와 유사한 겉보기 비저항을 예측함을 확인하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권6호
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• pp.667-674
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• 2022

침목플로팅궤도(STEDEF)의 콘크리트침목은 2개의 콘크리트블럭을 타이바로 연결하여 구성된 형태이며 침목방진패드 및 침목상자와 도상 콘크리트층에 매립되어 레일로 전달되는 열차하중을 지지하고 하중을 도상으로 분산시키는 역할을 수행하는 주요 궤도구성품이다. 침목방진패드는 열차의 반복운행에 따른 누적하중 증가, 장기간 사용에 따른 열화로 인해 재료적 성능이 저하되어 다른 궤도구성품의 손상을 유발할 수 있다. 실제 형상과 동일한 3D 모델링으로 운행하중 조건에서 발생되는 침목플로팅궤도구조의 거동을 파악하고, 수치해석을 통해 침목방진패드의 스프링강성 변화가 콘크리트침목의 손상에 미치는 영향을 분석하였다. 분석결과, 침목방진패드의 좌·우측 스프링강성 증가는 콘크리트침목의 최대 응력 및 인장응력, 변위는 증가하고 레일 직하부 침목의 최대 압축응력은 감소하며, 타이바접촉부 콘크리트에서 응력집중이 되는 것으로 분석되었다. 이는 현장조사결과의 콘크리트침목 손상유형과도 일치하는 것으로서 침목방진패드의 장기간 사용에 따른 스프링강성 변화는 콘크리트침목의 응력 증가를 초래할 수 있으며, 좌우 침목의 침하량의 차이가 증가되어 콘크리트침목의 손상에 영향을 미칠 수 있음을 해석적으로 입증하였다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제19권3호
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• pp.608-623
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• 2023

연구목적: 최근 물류 창고 수의 증가 추세에 있다. 또한 이러한 물류 창고의 수가 늘어남에 따라 화재발생건수 또한 매년 증가 추세를 보여 대형 물류 창고에서 발생하는 화재 예방의 중요성이 커지고 있다. 연구방법: 물류 창고에 적응성 있는 화재감지기로 대두되고 있는 공기흡입형 감지기에 대해 조사하고 화재시뮬레이션(FDS)를 통해 물류 창고 모델링을 진행하여 물류창고 화재 성장 속도 4단계와 화원 위치 3가지에 따른 일반 연기감지기와 공기흡입형 감지기의 감지 속도를 비교 분석하였다. 연구결과: 성장속도 Slow급 화재와 Medium급 화재에서는 화원위치에 상관없이 공기흡입형 감지기의 감지속도가 더 빨랐다. 하지만 Fast급 화재와 Ultra Fast급 화재에서는 화원위치에 따라 일반연기감지기의 감지속도가 더 빠른 것을 확인할 수 있었다. 결론: 공기흡입형 감지기는 화재성장속도가 빨라질수록, 둘째 화원의 위치가 공기흡입형 감지기 수신부보다 멀어질수록 같은 위치에 있는 연기감지기보다 성능이 낮아지는 것을 확인할 수 있었다. 그렇기에 화재성장속도가 빠른 가연물을 적치하는 창고에서는 공기흡입 형 감지기를 설치하더라도 공기흡입형 감지기의 수신부와 멀리 떨어진 위치에는 연기감지기를 추가로 부착하는 것이 화재 안전성을 높이는 방법이라고 판단된다.