• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2006년도 PROCEEDINGS OF JOINT CONFERENCEOF KDISS AND KDAS
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• pp.195-197
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• 2006

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제26권6호
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• pp.222-229
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• 2022

외부 긴장재를 사용하는 PSC I 보는 외부긴장재의 복합 거동으로 해석적인 예측이 어렵다. 이러한 점을 고려하여 단면 보강용 외부 긴장강선의 사용으로 인한 휨 성능을 검증하고, 하중으로 인한 외부 강선의 응력증가량 식을 제안하여 식의 검토를 위하여 실험적 연구를 수행하였다. 검증을 위해 외부 강선의 유·무에 따른 두 개의 실험체를 제작하여 정적 하중 재하실험을 실시하였다. 실험의 연구 데이터를 비교 분석한 결과, 단면 보강용 외부 긴장강선의 사용으로 인하여 휨 성능이 증가하였다. 또한, 제안한 외부 강선의 응력증가량식을 사용하여 휨 강도를 산정한 결과값과 실험적 데이터를 비교한 결과 두 값이 거의 일치하였다. 결과적으로 단면 보강용 외부 긴장 강선으로 보강한 PSC I 보 휨 성능의 향상을 입증하였고, 제안된 응력증가량 식이 타당하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제56권4호
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• pp.5-28
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• 2022

이 연구에서는 해외 도서관의 LD 구축 사례를 발행 데이터세트, 재사용 어휘집, 인터링킹 외부 데이터세트를 중심으로 분석하고, 분석 결과를 토대로 국내도서관의 LD 구축 방안에 대한 기초적인 데이터를 확보하였다. 21개 해외 도서관 사례 분석 결과, 해외 도서관은 충실한 전거 LD를 구축하였고, 발행 LD를 활용한 새로운 서비스를 진행하였다. 이를 위해 해외 도서관은 도서관의 주도하에 다른 도서관과 문화기관들과 지역 내에서, 국가 내에서, 국가적으로 협력하였고, 이러한 협력을 바탕으로 특성화된 데이터세트를 발행하였다. 해외 도서관은 발행 LD의 가시성을 높이기 위해 Schema.org를 사용하였고, 기술의 세분화를 위해 BIBFRAME 등을 사용하여 다양한 개체를 정의하고, 정의된 개체에 기반하여 LD를 구축하였다. 해외 도서관은 다양한 개체를 관련 정보 연계와 검색 결과 디스플레이, 브라우징, 대량 다운로드에 활용하였다. 해외 도서관은 인터링킹 외부 데이터세트를 지속해서 현행화하였고, 외부 데이터를 직접적으로 활용하여 목록정보를 보강하였다. 이 연구에서는 도출된 시사점을 토대로 국내도서관의 LD 구축 시 고려할 점을 제안하였다. 연구 결과는 향후 국내도서관이 LD 서비스를 계획하거나 기존 서비스를 고도화할 때 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제22권1호
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• pp.19-27
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• 2010

건축물이나 교량과 같은 RC 구조물의 경우, 다양한 유해 환경하의 재료적인 열화나 구조적 문제로 콘크리트의 노후화 및 손상이 발생하게 된다. 콘크리트의 균열이나 철근의 부식, 구조 단면의 변형 등은 구조적 안전성 저하 및 구조물 거동 특성 변화의 주요 원인이 되기도 한다. 따라서 이와 같은 콘크리트 구조물의 보수 보강을 위하여, 효과적이고 적용이 간편한 공법의 개발이 콘크리트 분야의 중요한 연구 과제 중의 하나로 인식되어 왔다. 다양한 보수 보강 기법들이 과거 수십 년 동안 개발되어 적용되고 있으며, 이중에서도 최근 FRP 복합 재료를 구조물의 외부에 접착시키는 방법을 통한 보강 방식이 많이 사용되고 있다. 이 연구는 인공 지능(AI)의 일종인 뉴로퍼지모델(ANFIS) 을 이용하여, FRP로 보강된 원주형 콘크리트 부재의 보강 효과를 분석하는데 그 목적이 있다. ANFIS 모델을 이 연구에 적용하기 위하여, 기존 연구 자료 및 실험에서 얻은 결과를 통해 학습 데이터와 시험 데이터 세트를 구축하였다. 이 연구에서 구축된 ANFIS 모델은 기존 피보강 콘크리트의 압축강도, 보강재의 두께, 보강재의 보강 겹수, 보강재의 탄성계수, 보강재의 파단강도 및 보강재와 피보강재의 체적비, 피보강재의 부재크기를 입력 자료의 파라미터로 사용하여, 압축강도, 변형률, 2차탄성계수 등을 예측하는 방식으로 활용될 수 있으며, ANFIS 모델을 통하여 예측된 결과를 기존 연구자들이 제안한 FRP 보강 콘크리트 부재의 구성 방정식과 비교할 때 더 높은 정확도로 예측이 가능함을 확인할 수 있다.

• 한국가스학회지
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• 제12권3호
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• pp.24-30
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• 2008

본 본문에서는 유한요소법과 다구찌의 최적설계법을 사용하여 헬멧의 모체 구조물에 대한 응력과 변형률 특성을 소재의 특성치, 헬멧의 두께, 보강뼈대의 수량과 두께의 함수로 각각 해석하였다. 소방관과 가스 작업자의 안전성 확보를 위해 필요한 헬멧에 대한 최적화 설계연구는 외부에서 작용하는 충격력에 대한 강도안전성을 높이고, 충격에너지 흡수력을 강화시킬 수 있는 데이터를 제공하기 때문에 대단히 중요하다. 따라서 헬멧 모체 구조물의 균일한 두께는 헬멧 모체의 중량을 감축하고 변형률 에너지를 높여 준다는 측면에서 줄여야 하지만, 헬멧의 보강뼈대의 수량과 두께는 헬멧의 충격강도를 높여준다는 측면에서 늘려주는 최적화 설계가 추진되어야 헬멧의 안전성은 확보된다는 해석결과를 제시하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제23권4호
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• pp.253-263
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• 2021

콘크리트 구조물은 노후화와 외부 환경에 의한 요인으로 훼손된다. 이 같은 훼손은 가장 먼저 균열로 나타나고 향후에는 박락으로도 진행된다. 이러한 콘크리트 손상은 구조물이 갖는 본래의 설계 지지력을 감소시키는 주된 원인으로 작용할 수 있어 구조물의 안정성에 부정적인 영향을 미친다. 이러한 종류의 손상이 지속되면 안전사고로도 이어질 가능성이 있어 적절한 보수와 보강이 필요하다. 이를 위해서는 구조물에 대한 정확하고 객관적인 상태 점검이 이루어져야 하며 손상 영역을 탐지할 수 있는 센서 기술 또한 필요하다. 따라서 본 논문에서는 박락을 탐지할 수 있는 딥러닝 기반의 영상처리 알고리즘을 제안했다. 연구 과정에서 298장의 박락 영상을 확보하였으며, 이 가운데 253장을 학습용으로 사용했고, 나머지 45장을 테스트용으로 사용하였다. 아울러 본 논문에서는 탐지 성능을 향상하기 위해 향상된 손실함수와 데이트 증강 기법을 적용하였다. 그 결과 콘크리트 박락의 탐지 성능이 80.19%의 평균 중첩 정확도로 나타났다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 영상 처리 기법을 통해 콘크리트 박락을 탐지하는 기술을 개발했고, 향상된 손실 함수와 데이터 증강 기법으로 성능을 향상시키는 방법을 제안했다. 이 같은 기술은 향후 구조물의 정확한 점검과 진단에 활용될 것으로 기대된다.

• 생물환경조절학회지
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• 제25권4호
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• pp.308-319
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• 2016

온실의 냉난방시스템 설계 기준에 적용하기 위한 외부기상조건을 설정하기 위하여 난방 설계용 외기온, 난방 degree-hour, 냉방 설계용 건구온도, 습구온도, 일사량을 분석하여 제시하였다. 우리나라 전 지역을 대상으로 현재 기상청에서 제공하는 기후평년값 기준인 1981~2010년까지 30년간의 매 시각 기상자료를 분석에 사용하였다. 표준기상데이터의 이용이 제한적이기 때문에 30년간의 전체 기상자료를 이용하여 설계용 기상조건을 구하고, 전체 자료기간의 평균값을 설계기준으로 제시하였다. TAC 방식으로 위험률 1, 2.5, 5%에 대한 설계용 기상자료를 분석하고, 설계기준에서 추천하고 있는 난방용은 위험률 1%, 냉방용은 위험률 2.5%의 기상조건 분포도를 제시하였다. 지역별, 위험률별 및 설정온도별로 최대난방부하, 기간난방부하 및 최대냉방부하의 변화를 고찰하였다. 제시된 각종 설계용 기상조건은 온실의 냉난방시스템 설계에 직접 이용할 수 있을 뿐만 아니라 냉난방 설비 보강이나 에너지 절감대책의 수립에 활용이 가능할 것으로 판단된다. 한편 기후변화로 인하여 최근 여름철 폭염이나 겨울철 이상고온 현상이 자주 발생하고 있으므로 주기적인 설계용 기상자료의 분석이 필요하고, 최소한 10년 주기로 설계기준을 개정할 필요가 있는 것으로 생각된다. 본 연구에서는 현재 기후평년값 기준인 1981~2010년까지의 기상자료를 분석하였으나 이 기준이 1991~2020년으로 바뀌는 2021년에는 즉시 이 기간의 기상자료를 분석하여 새로운 설계기준으로 제공해야 할 것으로 판단된다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제44권2호
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• pp.76-95
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• 2011

문화재를 수리 연구하기 위해 각 대상물의 현재 상태를 파악하고 실측하는 일은 가장 기초적이며 중요한 일이다. 지금까지 연구 목적에 따라 적절한 장비가 선택되었으며 이들을 이용한 실측이 이루어졌다. 최근에는 과학기술의 발달로 실측대상의 3차원적 형상정보를 취득할 수 있는 3차원 레이저 스캐너가 실측작업에 도입되어 활용되고 있다. 3차원 스캐너에 의해 생성된 결과물들은 종래의 2차원적 실측과는 다른 입체적 정보이며, 장비에 따라 대략적인 형상 정보에서부터 극히 세밀한 부분의 정보에 이르기까지 다양한 결과물을 얻어낼 수 있다. 따라서 실측대상의 특징에 따른 장비의 대입과 여기서 얻어진 결과물의 표현 및 활용방법에 있어서도 다양한 방법이 시도되고 있다. 미륵사지석탑의 경우, 문화재 현장에서는 최초로 3차원 기반 문화재 조사계획을 수립하고 해체의 전 과정에서 기존의 실측조사방법들과 더불어 3차원 스캐너를 이용한 각 부재의 위치 및 개별부재에 대한 3차원적인 조사가 상호보완적으로 이루어졌다. 따라서 석탑의 3차원적인 형상자료와 3차원 스캔 데이터의 활용을 위한 기초자료가 확보된 상태였다. 최근 이러한 기초자료를 이용하여 미륵사지석탑의 입체적 파악과, 복원설계 안의 확정에 활용하기 위한 미륵사지석탑의 정밀복원모형이 제작됨에 따라 "문화재 해체 복원현장에서의 3차원 기반 조사 및 활용"이란 측면에서 일련의 단계가 완성되었다. 본고에서는 3차원 스캔 데이터를 이용한 미륵사지석탑 정밀복원모형 제작과정과 이를 통해 파악할 수 있었던 내용을 중심으로 문화재 해체조사 과정에서의 3차원 스캔, 디지털 모델링, 데이터 베이스화, 복원모형 제작 등 3차원 기반 문화재조사의 단계적 과정과 생성된 데이터를 활용하는 방안을 제시하였다. 단계별 과정을 거친 미륵사지석탑 복원모형 제작을 통하여 다음과 같은 결과를 얻어낼 수 있었다. 첫째, 석탑의 해체 이후 단위 부재별로 파악되었던 석탑의 모습을 석탑의 내 외부가 전체로 구축된 보다 실제적이고 명확한 형태로 파악할 수 있었다. 둘째, 3차원 복원설계를 위한 기초자료를 취득함으로써 부재 결합성 등 현재 작성된 2차원적 설계 안에 대한 3차원적인 검토가 가능하였다. 셋째, 부재 상호 간의 비교 분석과 인접 부재와의 결구상태를 고려하여 부재의 위치 변경 등 각 부재의 개별적인 특징을 파악할 수 있었다. 넷째, 구조적인 관점에서 구조 취약부 및 석탑의 파괴양상을 파악하여 향후 구조보강 설계에 참고자료로 활용할 수 있게 되었다. 결과적으로 미륵사지석탑의 복원을 위한 실제적이고도 구체적인 다각도의 검토는 복원 안을 좀 더 정밀하고 정확하게 도출하는데 기여할 것으로 기대된다. 세심한 주의와 정확성이 요구되는 문화재의 해체보수 및 복원 공사에서 2차원적인 도면에 의한 보수 계획 및 복원 안의 수립과 검토는 어느 정도 시공상의 오류를 피할 수 없다. 특히 복잡하고 규모가 큰 대상일수록 현상에 대한 명확한 파악과 정확한 계획 수립에 상당한 어려움이 있다. 이 같은 상황에서 앞서 기술한 3차원 실측데이터에 기초한 일련의 사전 검토는 이러한 어려움을 해소하고 더욱 세밀한 계획을 수립하게 하여 시공상의 오류를 최대로 줄여줄 수 있는 효과적인 방법 중 하나로 제시될 수 있을 것이다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제10권2호
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• pp.133-144
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• 2006

FRP 판은 외부 부착된 보강 판의 효과적인 부착강도의 증진으로 실질적으로 부착강도에 대한 많은 연구가 수행되어왔다. 선행연구자들은 이러한 부착강도를 알아보기 위하여 다양한 변수를 설정하여 실험을 통하여 FRP 판의 부착강도를 규명하였다. 그러나, 이러한 부착강도를 알아보기 위한 실험은 장비구축의 비용과 시간 소비가 많이 되고 수행하기 어렵기 때문에 국한적으로 수행되고 있다. 본 연구는 선행연구자들의 부착실험 데이터를 다양한 신경망 모형과 알고리즘을 적용하여 최적의 인공신경망 모형을 개발하는데 그 목적이 있다. 인공신경망 모형의 출력층은 부착강도, 입력층은 FRP 판의 두께, 폭, 부착 길이, 탄성계수, 인장강도와 콘크리트의 압축강도, 인장강도, 폭을 변수로 선정하여 학습을 수행하였다. 개발된 인공신경망 모형은 역전파 학습 알고리즘을 적용하였으며, 오차는 0.001범위에 수렴되도록 학습을 하였다. 또한, 일반화 과정은 Bayesian 기법을 도입함으로써 보다 일반화된 방법으로 과대적합의 문제를 해소하였다. 개발된 모형의 검증은 학습에 이용되지 않은 다른 선행연구자들의 부착강도 결과 값과 비교함으로서 실시하였다.