본 연구에서는 물리적 매개변수 기반의 물 순환 해석 모형인 CAT(Catchment hydrologic cycle Assessment Tool)을 이용하여 보령댐 유역 상류에 위치한 삼산저수지의 저류량을 분석하였다. 연구기간은 2012~2017년이며 2015년 발생한 가뭄 대책의 일환으로 2016년 이후 금강과 보령댐을 잇는 도수로를 설치하여 유역내로 외부유입량이 유입되었다. 이에 본 연구에서는 보다 정확한 저류량 산정을 위해 모의 기간을 2012~2015년 및 2016~2017년으로 나누어 연구를 수행하였다. 매개변수 보정에 앞서 CAT에서 제공하는 세 가지 침투해석방법인 Rainfall Excess, Green&Ampt, Horton 방법을 모두 적용하여 모의하였으며 그 결과 Rainfall Excess 침투방법을 적용했을 때의 모의 정확도가 비교적 높게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 이에 본 연구에서는 Rainfall Excess 침투방법의 주요 토양 관련 매개변수인 토양수분율(${\theta}s$), 연직방향 투수계수(ks) 및 사면방향 투수계수(ksi)를 대상으로 전역최적화기법(SCEUA-P)을 이용한 보정을 수행하였으며 보정 전 후의 모의 저류량과 관측 저류량을 연도별로 비교 및 분석하였다.
본 연구는 제4차 산업혁명기반 스마트팜 분야의 중소·중견기업 종사자를 대상으로 관련 교육 수요를 조사·분석하여 효과적인 교육전략을 제시하는 데 목적이 있다. 교육전략 도출을 위해 스마트팜 기술 분야 도출, 교육수요조사 실시, 교육수요조사 결과를 바탕으로 IPA 분석과 Borich 요구도 분석을 시행하였다. 연구결과, 교육수요조사에서는 생산시스템 분야와 지능형 농작업기에 대한 요구가 높게 나타났다. 세부적으로 Borich 요구도 분석에서 병충해 방지 및 진단기술(8.03), 네트워크 및 분석SW 연계기술(7.83), 지능형 농작업기-농업동력 기계시스템-전기에너지 하이브리드 기술(7.43)의 순으로 높게 나타났다. 반면, 스마트 식물 공장(4.09), 생육조절을 위한 조명기술(4.46), 구조물 건설기술(4.62)은 낮은 요구도를 보였다. 이를 기반으로 한 IPA 포트폴리오 분석 결과는 집중노력영역의 네트워크 및 분석SW연계기술, CAN기반 복합센터 활용 기술은 시급히 교육이 이루어져야 하는 분야로 나타났다. 그러나 스마트공장플랫폼개발, 생육조절조명기술, 구조물건설기술 등과 같이 이미 상용화된 기술에 대해서는 과잉영역으로 나타났다. 본 연구결과를 바탕으로 스마트팜 분야의 수요를 반영하여 중소·중견기업 산업현장 맞춤형 교육 프로그램을 전략적으로 제시하고, 교육프로그램 운영방안의 제안이 가능하다.
오늘날 고성능의 소형 센서 및 무선통신 기술의 발달로 유비쿼터스 컴퓨팅의 실현이 가능하게 되었다. 미래의 스마트한 디바이스뿐만 아니라 무선통신이 가능한 USN(Ubiquito us Sensor network) 기술은 주변 현황을 인식하고 필요한 정보를 처리하여 현장건설 등에 피이드백 시킴으로써 보다 나은 건설 진행과정에 관한 파악과 설계변경 및 계획 등에 필요한 정보를 제공할 수 있다. 본 연구는 TinyOS 기반에서 운용되는 무선 통신에 의한 USN 기술과 그래픽 기반의 LabView 프로그래밍 기술을 융합하여 정보를 처리할 수 있는 일련의 인터페이스 방법을 구현하였다. 송수신된 데이터 처리 결과는 TinyOS 기반으로 동작하는 PC에 그래프 등으로 나타나도록 하였으며, 무선통신용 USN 기술과 융합된 그래픽 처리 기반의 마이크로프로세서 시스템의 장점과 편리성으로 건설현장의 진행과정파악 및 변경 등에 필요한 정보를 제공하며 건설현장 정보의 피이드백을 가능하도록 하였다. 그 결과, 철도건설 현장관리에서의 USN과 구조물의 정밀진단 및 관리에 매우 유용함을 입증하였다.
우리나라의 경우 집중호우와 돌발홍수로 인한 침수 발생에 대응하기 위해 유역 및 하천관리 사업, 각종 풍수해 예방사업 등을 추진하고 있으며, 관련 분야의 스마트기술 도입을 적극 추진하고 있다. 그러나, 2013년 노량진 상수도관 공사 현장 사고, 2019년 신월 빗물저류 배수시설 현장 사고 등과 같은 건설현장 침수 피해 사고가 지속적으로 발생하고 있다. 또한, 건설현장의 다양한 조건 및 시시각각 변화하는 상황에 따라 구조적 대책 및 대응방안을 수립하는 데 한계가 있으며 지금까지는 법, 제도에 기초한 대응 매뉴얼을 제작·배포하여 현장 근로자 교육을 실시하는 수준에서 진행되어 왔다. 본 연구에서는 건설현장의 자연재해, 특히 수재해에 대응하기 위해 보다 과학적인 방법을 통한 현장 침수 예경보 체계를 수립하였으며, 강우예측-침수예측-침수예경보 생산-현장 상황전파에 이르는 일련의 시스템을 개발하여 공사별, 규모별, 공정별 침수 대응 솔루션을 제공하고자 한다. 건설현장 침수예경보 시스템 개발의 주요 내용은 요소기술 개발이며, 간략하게 정리하면 다음과 같다. ① 강우 예측정보 생산: 현장에서 발생하는 집중호우를 고려하는 실시간 강우측정 자료와 연계한 초단기 강우예측 기술 개발, ② 침수 예측모델 개발: 현장의 시공간적 특성, 수재해 피해의 유형 등을 반영할 수 있는 침수피해 예측 모델 개발, ③ 침수예경보 의사결정 방법론 개발: 침수 피해 예경보를 위한 침수 위험단계 세분화 및 노모그래프 개발과 모델 적용(예측정확도 85% 이상), 이를 통합하여 건설현장 침수예경보 시스템 개발을 수행하게 된다. 연구에서 개발된 침수 예경보 통합 시스템은 향후 수재해로 인한 건설현장의 인명, 재산 피해 최소화에 기여할 것으로 기대된다.
The slowdown of the global economic market due to the pandemic is causing the global construction market to stagnate, and the use of smart construction technology is drawing attention as one of the main alternatives to overcome this problem. In fact, a number of previous studies have been published that smart construction technologies such as building information modeling and drones can contribute to project performance improvement, such as productivity improvement and cost reduction. However, previous studies focus on the application direction and technical effectiveness of smart construction technology, so the analysis in terms of the contribution that the application of the technology has to the project performance is insufficient. Therefore, the purpose of this study is to focus on the effectiveness aspect of the application of smart construction technology on the project performance. The results of this study are expected to be able to be used as basic data for establishing policies related to the activation of smart construction technology promoted by the government and setting the direction for the use of smart construction technology by stakeholders.
일정 규모 이상의 공공 건설 프로젝트에 대한 BIM(Building Information Model) 적용이 의무화됨에 따라 입찰단계에서부터 BIM 요구사항에 대한 관련 절차 및 기술에 대한 폭넓은 이해가 요구되고 있다. 그러나 대부분의 중소 시공 및 엔지니어링 기업은 BIM 수행역량이 낮고 관련 기존 업무 프로세스의 BIM 적용에 대한 이해 높지 않아, 입찰 요구사항에 대한 인지가 어렵고 입찰단계의 합리적인 의사결정이 쉽지 않다. 따라서 본 연구는 BIM 입찰문서 용어를 포함한 형태소 분석기를 딥러닝 모델에 결합하여 입찰문서의 BIM 요구사항의 난이도 판별 방법을 제시한다. 제안된 딥러닝 모델의 매개변수 영향이 조사되었으며 예측 결과의 타당성이 검토되었다. 그 결과, 제안된 모델이 시험 데이터에 대해 F1-score 0.83의 성능을 가지며, 모델의 판별 결과 또한 실제 BIM 수행 난이도를 타당하게 반영하고 있음을 보였다.
The algal blooms in stagnant streams and lakes have caused many problems. Excessive algae leads to disturbance of ecosystem and overload of water treatment processes. Therefore, phosphorus(P), source of algal blooms, should be controlled. In this study, a filtration trench has been developed to convert dissolved phosphorus into hydroxyapatite(HAP) so that it could be crystallized on the surface of 'phosphorus removal granular material'; and residual particulate phosphorus could be removed by additional precipitation and filtration. The front and rear parts of filtration trench consisted of 'phosphorus removal granular material contact bed' and 'limestone filtration bed', respectively. As a result of the column test using phosphorus removal granular material and limestone serially, $PO_4-P$ was removed more than 90% when EBCT(empty bed contact time) of the contact bed was over 20 minutes; and T-P represented 60% of removal efficiency when total EBCT was over 1.5 hours. The results of column tests to figure out the sedimentation characteristics showed that more than 90% of particulate phosphorus could be removed within 24 hours. It was necessary to optimize the filtration part in order to increase removal efficiency of T-P additionally. Also, it was confirmed through the simulation of Visual MINTEQ that most of particulate phosphorus in the column tests is the form of HAP. Based on the results of the study, it could be suggested that the design parameters are over 0.5 hour of EBCT for phosphorus removal granular material contact bed and over 1.5 hours of EBCT for limestone filtration bed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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