• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제8권3호
• /
• pp.620-626
• /
• 2007

본 연구는 셋백에 관한 예비조사를 통하여 셋백의 정의와 셋백발생의 배경 및 기능 등을 파악하고 셋백 사례들에 대한 분석의 틀을 물리적인 특성, 주요 발생 요인, 그리고 셋백유형의 세 가지 범주로 나누어 각 범주별 분석 항목들과 산정식들을 제시함으로써 셋백에 관한 분석의 체계를 마련하고자 하였다. 또한 이를 서울지역 초고층 주거건물의 사례들에 적용하여 기존 사례들에서 이루어진 셋백의 특징들과 한계점을 제시하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
• /
• 제13권3호통권55호
• /
• pp.164-172
• /
• 2009

현수교는 주케이블이 목표하는 형상을 이루어 기하학적 강성을 갖도록 앵커, 새들과 같은 장치를 적용하고 있다. 지금까지의 연구에서는 두 장치를 모두 고정절점으로 단순화하여 해석하는 것이 일반적이었다. 그러나 새들의 경우 주케이블의 슬라이딩 현상이 발생할 수 있으며 이로 인하여 구조물의 응답이 달라진다. 특히 현수교의 시공단계 초기에 셋백로프를 철거하거나 셋백을 수행하지 않는 경우 새들 전후 주케이블의 장력 차이가 커지므로 슬라이딩이 발생하기 쉽다. 따라서 본 연구는 유한요소법을 이용한 케이블의 슬라이딩 해석방법을 제시하고 슬라이딩을 고려한 현수교의 시공단계별 해석을 수행하여 슬라이딩을 고려하지 않은 해석결과와 차이를 분석하였다. 슬라이딩을 고려한 해석을 통해 얻어진 결과는 구조물에 불리한 응답을 나타낼 수 있으므로 주케이블과 새들 사이의 슬라이딩을 고려한 해석은 필수적이다. 또한 본 연구의 슬라이딩 해석방법 및 해석결과는 이후 현수교의 설계와 시공시의 참고자료로 활용될 수 있다.

• KIEAE Journal
• /
• 제16권3호
• /
• pp.89-94
• /
• 2016

Purpose: This study aimed at developing an artificial neural network (ANN) model to predict the optimal start moment of the setback temperature during the normal occupied period of a building. Method: For achieving this objective, three major steps were conducted: the development of an initial ANN model, optimization of the initial model, and performance tests of the optimized model. The development and performance testing of the ANN model were conducted through numerical simulation methods using transient systems simulation (TRNSYS) and matrix laboratory (MATLAB) software. Result: The results analysis in the development and test processes revealed that the indoor temperature, outdoor temperature, and temperature difference from the setback temperature presented strong relationship with the optimal start moment of the setback temperature; thus, these variables were used as input neurons in the ANN model. The optimal values for the number of hidden layers, number of hidden neurons, learning rate, and moment were found to be 4, 9, 0.6, and 0.9, respectively, and these values were applied to the optimized ANN model. The optimized model proved its prediction accuracy with the very storing statistical correlation between the predicted values from the ANN model and the simulated values in the TRNSYS model. Thus, the optimized model showed its potential to be applied in the control algorithm.

• KIEAE Journal
• /
• 제17권4호
• /
• pp.83-88
• /
• 2017

Purpose: The objective of this study is to develop a predictive model for calculating the amount of cooling load for the different setback temperatures during the setback period. An artificial neural network (ANN) is applied as a predictive model. The predictive model is designed to be employed in the control algorithm, in which the amount of cooling load for the different setback temperature is compared and works as a determinant for finding the most energy-efficient optimal setback temperature. Method: Three major steps were conducted for proposing the ANN-based predictive model - i) initial model development, ii) model optimization, and iii) performance evaluation. Result:The proposed model proved its prediction accuracy with the lower coefficient of variation of the root mean square errors (CVRMSEs) of the simulated results (Mi) and the predicted results (Si) under generally accepted levels. In conclusion, the ANN model presented its applicability to the thermal control algorithm for setting up the most energy-efficient setback temperature.

• 한국식품과학회지
• /
• 제50권2호
• /
• pp.138-142
• /
• 2018

재배조건에 따른 차이를 보기 위해 논에서 재배되는 논쌀 두종과 제주밭쌀의 특성과 중금속 함량을 비교하였다. 두 논쌀 중 아밀로오스 함량이 높은 논쌀 2와 제주밭쌀은 높은 페이스팅 온도와 낮은 최고 점성, 그리고 상대적으로 높은 셋백(setback)을 보였으나, 재배조건에 따른 차이를 보이지는 않았다. 제주밭쌀은 짙은 노란색과 낮은 점성을 보여 외관과 기계적 식미치에서 논쌀보다 낮게 평가되었다. 중금속 중 카드뮴과 납은 논쌀과 밭쌀의 차이를 보이지 않았으나, 총 비소함량의 경우 제주밭쌀은 논쌀의 10.1-17.9%에 해당하는 양을 보였다. 또한 제주밭쌀의 무기비소함량도 논쌀 2의 무기비소함량의 15% 정도에 불과한 것으로 나타났다. 논쌀을 침수, 취반, 뜨거운 물로 씻어내리기 등의 처리에 의해 무기비소 함량을 각각 34.1, 23.8, 17.5% 줄일 수 있는 것으로 나타났으나, 제주밭쌀의 경우 무기비소함량이 매우 적어 처리에 의한 유의적 차이는 발견되지 않았다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
• /
• pp.494-494
• /
• 2018

최근 하천에서 홍수방지를 위한 제방과 댐 같은 구조물이 지속적으로 건설되고 있으며 이러한 구조물의 설치는 자연적인 하천의 발달과정을 느리게 하고 어류의 서식처를 감소시킨다. 특히 주기적인 홍수 및 홍수터를 필요로 하는 어류는 유량의 규제 및 홍수터의 감소로 심각한 영향을 받게 되었고, 많은 종류의 어류가 환경 및 생태계의 변화로 멸종했다. 따라서 수중생태계에서 어류의 서식환경을 보호하고 유지하기 위해서는 공간확대를 통한 적절한 서식처가 보장되어야 한다. 본 연구에서는 공간복원 시나리오에 따른 수환경 변화가 어류 물리서식처에 미치는 영향을 분석하기 위해 2차원 물리서식처 모형인 River2D를 적용하였다. 만경강 유역의 봉동, 소양, 하리 3개의 지점을 경계지점으로 하여 대상영역 내 저지대 상습 침수구역인 만경강 본류와 소양천 합류지점을 복원대상지로 선정 후, 현재하도와 세가지 복원 시나리오(제방 셋백, 구하도, 배후습지)를 적용하여 분석을 실시하였다. 이 분석에서 모니터링 된 과거 흐름과 세가지 물리적 복원 시나리오 뿐만 아니라 필요한 유량조건의 범위에 있는 목표종 성장단계는 홍수터 서식지 이점에 영향을 미친다. 분석결과 홍수터 지역의 물리적 복원을 통해 대상어종의 생태계 복원 전의 부정적인 영향을 줄일 수 있었고 특히 WUA 분석에 따르면 세가지 복원 시나리오 적용시 복원전보다 서식처 개선효과가 크게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 구하도 복원의 경우 WUA 값은 산란기에 20.0%, 성장기에 39.5%로 가장 큰 효과를 나타냈고, 그 결과와는 다르게 배후습지 복원의 경우 성어기에 85.3%로 가장 크게 나타났다. 또한 동일한 흐름에서 홍수터의 확보 및 복원을 통해 최소유량에서 최대서식처 개선효과를 얻을 수 있음을 확인하였다. 최종적으로 복원이 성공적으로 이루어지기 위해서는 복원계획에서 대상어종의 성장단계와 복원 시나리오를 고려해야 하고 정확하게 검토해야 하며, 생태학적 특성도 면밀히 조사되어야 할 것으로 사료된다. 또한 앞서 분석된 데이터는 최적의 하천 복원 유형을 판단하기 위한 기초자료 및 판단근거로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.