본 연구에서는 노후 콘크리트 포장의 효율적 유지보수를 위하여 국내 최초 적용된 연속철근 콘크리트 개념의 얇은 덧씌우기 공법(CRCO : Thin Bonded Continuously Reinforced Concrete Overlay)의 거동 특성을 살펴보았다. 서해안 고속도로의 폐도 구간에 CRCO 공법과 JCO 공법(Jointed Concrete Overlay)을 시험시공 하였으며, CRCO 공법에 삽입된 종방향 철근으로 효과를 검토하였다. 시험시공 후 균열 조사 결과, CRCO 구간의 기존 줄눈부에서부터 반사 균열이 발생하였으나 그 폭은 매우 좁았다. 철근의 구속역할로 인해 CRCO 공법에서 더 많은 균열이 발생하였으며, 그 간격은 CRCP 보다 더 좁았다. 부착강도 측정 결과, 표면 처리로 Cold Milling 후 이물질을 제거하여 초기에 층간 부착 문제가 발생하지 않았다. 기존 JCP의 줄눈부에 수평으로 매설한 계측기 데이터분석 결과, 초기 균열 터짐 시 일정 폭 이상으로 벌어지지 못하게 종방향 철근이 잡아주는 역할을 하였으며, 온도변화에 대한 수평 변위 발생 억제 효과도 있었다. 하지만 층간 부착 문제가 발생할 경우, 철근의 구속 효과는 저감되었다. 수직 계측기의 데이터를 통해서 철근이 없는 JCO 공법에 비해 CRCO 공법은 종방향 철근 위치에서 층간 부착 문제가 발생하지 않았으며, 현장 코어링 작업을 통해 이를 확인하였다. 슬래브 내의 수평 거동을 분석한 결과, 초기에 철근의 구속으로 인해 CRCO 공법에서는 인장 변형률이, 구속이 미미한 JCO 공법은 압축력이 발생하였다. FWD 데이터 분석 결과, CRCO 공법의 처짐량이 JCO 보다 더 적게 발생하였으며, 지지력 평가에서는 전반적으로 덧씌우기 후가 더 크게 나타났으며, 특히 CRCO 공법이 JCO 공법에 비해 지지력에 대한 덧씌우기 두께 효과가 더 컸다.
RC 구조물에 대하여 FRP로 보수 보강 작업시, 주변 온도에 따른 일정기간의 양생을 필요로 하며 또한 양생과정 중 외부의 진동원으로부터 유해한 작용을 받는 것을 피하는 것이 바람직하다. 따라서 본 연구에서는 탄소섬유쉬트(CFS)로 보강되는 RC구조물에 대하여, CFS양생과정 중 작용하는 반복하중이 보강성능에 미치는 영향을 일련의 보 실험을 통하여 분석하였다. 실험결과 CFS 1겹 보강의 경우에는 CFS부착 후 24시간, 2겹 보강의 경우에는 12시간동안 외부로부터의 반복하중을 차단하는 것이 필요한 것으로 판단되었다.
데이터베이스 성능에 문제가 발생하게 되면 운영 시스템의 사양을 업그레이드하거나, 자원을 그대로 유지하면서 효율적으로 작업이 가능하도록 튜닝을 하게 된다. 시스템의 사양을 업그레이드하는 방법은 CPU, 메모리 등 OS 상의 제한된 자원을 비용을 들여 추가 또는 교체하게 되나 투자비용에 비해 성능 개선 효과는 제한적이다. 그에 반해 튜닝은 추가 비용 투자 없이 한정된 자원을 활용하여 성능개선 효과를 얻게 된다. 그러나 이러한 튜닝도 언제, 어떻게 적용해야 할지를 몰라서 비용과 성능 개선에 손해를 보는 경우가 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하여 시스템 구축 초기 단계인 요구분석 단계부터 마지막 단계인 시험 및 유지보수 단계까지 각 단계마다 IDEF0 모델링 방법을 적용한 튜닝 모델링을 제안한다.
아스팔트 콘크리트 포장의 예방적 유지보수방법 중 하나인 표면강화공법의 실내 성능 평가를 수행하였다. 표면강화공법과 아스팔트 콘크리트 포장과의 부착력 평가 결과 미끄럼방지 포장 및 교면방수재료 기준을 상회하는 부착성능을 나타내었다. 윤하중재하실험과 박리저항성, UV저항성 실험을 통해 교통 및 환경하중에 대해 충분한 내구성을 확보할 수 있는 것을 확인하였다. 표면강화공법은 내투수성과 내화학성이 뛰어나 포장내로 수분 침투를 막고 화학물질로부터 포장을 보호할 수 있으며, 노화된 아스팔트 바인더의 재생효과가 있어 재생 아스팔트 콘크리트에 적용하였을 때 재래식 가열 아스팔트 콘크리트 혼합물에 비하여 약 5%의 터프니스를 증가시켰다. 아스팔트 표면강화공법은 아스팔트 콘크리트 포장의 내구성을 향상시킬 수 있는 특성을 갖는 것으로 나타났다.
최근 승강기 산업은 IT산업과 융합모델로 새로운 변화를 추구하고 있다. 융합의 핵심은 기계장치의 효율적인 제어와 유지보수에 달려있다. 그러나 현재 승강기 관리 모델은 각 승강기 제조사들이 자신의 승강기에 적합한 모델을 제공하여 관리를 하고 있으며 이러한 형태는 다양한 모델의 존재와 제조 회사 간의 이질적 구성으로 인해 보수 회사 입장에서 시스템별 별도의 관리와 운영이 이루어져야 하기 때문에 많은 오버헤드를 발생시킨다. 이에 본 논문에서는 다양한 승강기 모델의 통합 운영에 필요한 프레임워크를 제시하고자한다. 제시된 시스템은 임베디드 환경에서 빠르게 확대되고 있은 안드로이드 기술을 적용하고 다양한 장치들의 통합 운영을 위한 설계 방안을 제시함으로써 보다 효율적이고 안정된 서비스 환경을 제공한다. 이를 통해 기존의 다양한 승강기 모델을 빠르고 효과적으로 통합함으로써 승강기 시스템의 효율적인 관리와 유지보수를 수행할 수 있을 것이다.
콘크리트는 대표적인 건설재료로서 지난 19세기 후반 이후 각종 구조물의 축조에 활용되고 있다. 콘크리트는 일반적으로 적절한 설계 및 시공 규정을 준수한다면 내구성을 확보하는 것으로 인식되었으나, 구조물의 사용 과정 중에 겪게 되는 각 종 외적 작용으로 인해 수명단축 및 성능저하 현상이 빈번히 나타나고 있으며 더욱이 노후화에 따른 콘크리트 구조물의 성능 저하는 억제할 수 없으며 결국 콘크리트 구조물의 유지관리 측면에서 보수 및 보강은 필요한 실정이다. 본 연구에서는 기존의 보수 및 보강공법의 성능을 개선하고자 콘크리트 표면의 강화 및 특히 내화학 성능의 향상을 위하여 개발되어진 내화학성적층보강공법 (Chemical Resistance of Laminating Reinforcement Method : CRM)을 적용하였다. 따라서 본 연구에서는 콘크리트 시험체에 대한 다양한 내구성 시험을 통하여 일반적인 보수 및 보강공법을 적용한 시험체 와의 비교분석을 통하여 결과를 도출하였으며 시험결과, 기존 보수 및 보강공법보다 CRM을 적용한 콘크리트 시험체의 내구성능이 향상되었는데 이는 에폭시계의 내산섬유보강 및 2중의 섬유계의 보강시트로 인한 적층효과로 판단된다.
본 연구에서는 산업용 사물인터넷(IIoT)의 맥락에서 포그 컴퓨팅(Fog Computing, FC)를 위해 특별히 고안된 혁신적인 인지 사물인터넷(Cognitive IoT) 프레임워크를 제안한다. 본 논문에서는 인지 IoT 플랫폼의 복잡한 설계 및 기능적 아키텍처에 초점을 맞추고, 이 아키텍처는 서비스 제공, 인지 의사결정, 분산 모니터링 및 제어와 같은 핵심 구성 요소를 원활하게 통합하는 것을 제안한다. 이 플랫폼의 중요한 측면은 기계 학습(ML) 및 인공 지능(AI)을 통합하는 것으로, 다양한 산업 애플리케이션에서 운영의 유연성과 상호 운용성을 향상시켜 실시간 기계 상태 모니터링에 중점을 둔 예측 유지보수-서비스(Predictive Maintenance-as-a-Service, PdM-as-a-Service) 모델을 통해 제시된다. 이 모델은 실시간 데이터 분석을 활용하여 유지보수 및 관리 작업을 수행함으로써 전통적인 유지보수 접근법을 뛰어넘고, 실증적 결과는 포그 컴퓨팅 환경 내에서 플랫폼의 효과성을 입증하며, 산업용 IoT 애플리케이션 분야에서의 변혁적 잠재력을 보여 IIoT 플랫폼 개발에 기여 하는 연구이다.
소프트웨어 개발 과정의 여러 산출물 간의 일관성 유지는 최종 소프트웨어의 품질을 결정하는 중요한 요소가 되며, 운영단계의 유지보수 효율성에도 큰 영향을 미친다. 특히 구현 등 개발 후반부 활동을 진행시 발견된 하나의 오류는 그 이전 단계의 다수의 산출물의 오류로 인한 파급 결과이므로, 발견된 오류의 원인(Cause)가 되는 이전 단계의 오류를 효과적으로 추적할 수 있는 체계가 요구된다. 본 논문에서는 한 산출물의 오류가 다른 어떤 산출물의 어떤 세부항목들의 어떤 오류로 인한 파급 결과인지를 정의한 역추적(Backtracking) 그래프를 제안하여, 개발자가 오류를 발견 시 관련 산출물과 항목을 신속히 파악할 수 있도록 한다. 이를 이용하여 산출물간의 일관성 유지 노력과 시간을 최소화하고 일관성 유지의 정확성을 높일 수 있다.
최근 국제해사기구에서 추진하고 있는 e-navigation은 선박의 안전운항을 위한 다양한 서비스를 지향하고 있다. 이에 따라, 해양 분야에 다양한 소프트웨어 개발이 기대되고 있으며, 동시에 그 품질의 중요성이 높아지고 있다. 이 논문에서는 소프트웨어의 품질 향상의 실험을 위해, 기존 AIS중개서버 프로그램에 소프트웨어 리팩토링(refactoring) 기법을 적용하였으며, 그 효과를 분석하였다. 리팩토링은 소프트웨어를 소스 코드 수준에서 구조의 복잡성을 줄여서, 이해하기 쉽고 기능 변경이 용이한 상태로 변경하는 기법이다. 이를 통해, 겉으로 보이는 동작의 변화는 없이 내부구조가 변경된다. 리팩토링 적용 효과 분석을 위해서, IEC/ISO 9126 소프트웨어 품질표준의 유지보수성과 관련된 기존 메트릭의 산술적 측정기법을 도입했다.
사물인터넷의 센서는 주변 컨텍스트를 수집하는데 사용되며, 애플리케이션은 이를 분석하여 상황을 인지하거나 예측한 후 상황에 특화된 스마트 서비스를 제공하게 된다. 사물인터넷 컨텍스트를 확보(Acquisition)하는데 풀링, 푸싱 등 방식들이 있는데, 대부분의 사물인터넷 장비는 특정한 하나의 방식만을 지원한다. 따라서, 애플리케이션이 필요로 하는 컨텍스트 획득 방식과 장비가 지원하는 획득 방식이 일치하지 않을 수 있으며 이 경우 개발 노력의 증가, 향후 유지보수 비효율성등의 문제가 발생한다. 본 논문에서는 애플리케이션과 장비 간의 컨텍스트 획득 방식 비호환성을 효과적으로 해결하기 위한 디자인 패턴(Design Pattern)들을 제시한다. 제시된 패턴들을 적용하면, 비호환성이 발생하는 사물인터넷 애플리케이션을 보다 체계적이며, 효과적으로 개발할 수 있고, 나아가 향후 유지보수의 효율성도 증가된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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