터널시공현장에서 중요한 요소가 되는 미굴량과 여굴량, 그리고 내공변위 및 천단침하에 대한 자료는 대부분 변위계와 토탈스테이션에 의해 취득되어진다. 그러나 이러한 장비들은 다수의 작업자를 필요로 하고, 대상지점에 직접 접근하여 타겟이나 계측기를 설치해야 되는 등 여러 가지 불편함과 위험요소를 안고 있다. 최근에 개발된 리모트컨트롤 무프리즘 토탈스테이션은 이러한 단점을 해소할 수 있는 여러 가지 기능을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 무프리즘 토탈스테이션과 제어용 노트북 컴퓨터 등을 조합하여 터널계측을 위한 1인 측량시스템을 구성하고 그 효율성을 평가하고자 하였다. 이를 위해 시공 중인 터널을 대상으로 기존의 측량방법과 본 연구의 측량방법으로 각각 관측을 수행하고 관측 소요시간, 정확도 등을 비교하였고 그 결과 본 연구의1인 무프리즘 측량시스템이 기존의 방법에 비해 효율적임을 입증하였다.
본 연구의 목적은 정상교합자의 전후방 및 수직적인 골격형을 군집분석을 이용하여 분류하고, 자연적인 치아치조부 보상기전으로 정상교합을 이룰 수 있는 골격의 범위와 한계를 파악하여 교정치료와 수술-교정 복합치료의 경계 증례에서 진단과 치료 계획 수립에 도움이 되고자 하는 것이다. 이를 위하여 대단위 구강 검진 중 15,836명으로부터 선발된 정상교합자 중 검사에 응한 294명의 측모 두부계측방사선사진의 투사도를 작성하여 계측하고, 인자분석을 통하여 18개의 골격계측항목 중에서 전후방적 골격 관계를 나타내는 인자와 수직적 골격 관계를 나타내는 인자를 추출하였으며, 이를 군집분석에 적용하여 정상교합자의 골격형을 9개의 군으로 분류할 수 있었다. 본문에서는 각 군의 전후방적, 수직적 골격계측 항목의 평균 및 표준편차를 구하고, 각 군 간의 차이를 비교 분석한 결과를 제시하고 있으며, 이를 통하여 정상교합자의 전후방적, 수직적 악골 관계가 매우 다양함을 알 수 있었다.
압전 소자는 전기적 에너지를 기계적 에너지로, 기계적 에너지를 전기적 에너지로 변환하는 물질이다. 피에조 세라믹판을 이용하여 탄성 매질을 겹쳐서 만든 벤더 엘리멘트는 전압을 가하면 변위가 발생하는 특성을 이용하여 액츄에이터로 사용할 수 있고, 반대로 변위가 생기면 전압이 발생하는 압전 현상을 이용하여 변위를 계측하는 트랜스듀서로 활용하여 탄성파 시험의 발진자와 수진기로 실내 시험에서 사용되고 있다. 벤더 엘리멘트를 이용한 탄성파 시험으로 토목재료로 많이 쓰이는 콘크리트의 강성을 측정하였고, 자유단 공진주 시험을 통하여 그 결과를 평가 하였다. 카올리나이트를 이용하여 연약지반을 모사하여 카올리나이트 슬러리의 압밀에 따른 강성 변화를 탄성파 시험을 이용하여 측정할 수 있다. 벤더 엘리멘트는 연약지반에서 전단파 계측에 탁월한 성능을 가지고 있으며, 장래에 연약지반 현장 계측에 사용될 가능성이 큰 것으로 입증되었다.
1. 실시간 모니터링 -온실 내부환경의 계측장치로 모듈화된 단일 칩 마이크로프로세서를 이용한 하우스 모니터를 개발하였다. 개발된 다수의 하우스 모니터는 RS-485통신을 이용하여 개발된 프로토콜을 통하여 그룹 모니터와 통신하면서 계측 데이터를 전송하였고 안정된 계측 성능을 보였다. 또한 그룹 모니터는 하우스모니터로부터 수신한 데이터를 인터넷 환경 TCP/IP 통신에 의해 서버에 정보를 전송하고 데이터베이스 서버에 저장할 수 있었다. 2. 클라이언트 서버 모델 -클라이언트 모니터를 통하여 허용된 사용자들은 해당 온실의 상황을 원격지에서 파악할 수 있는 있었다. 또한 분산환경 기술을 이용하여 서버를 경유하여 데이터베이스 서버에서 데이터 셋을 가져와 과거 재배 사례 등을 조회 및 이용 가능하였다. 이는 전문가에게 접근을 허용함으로써 재배에 관한 지원이 가능하도록 하였다. 데이터 베이스 시스템으로 연계하여 온실환경 정보를 분석하는 것이 가능하였다. 3. 기대효과 및 나아가야 할 방향 -개발된 시스템을 식물 공장 내 작물의 재배환경을 데이터베이스화하여 재배사례 데이터베이스를 형성하고 작물이 가장 잘 자라는 최적 재배 환경을 연구하여 고품질의 작물 재배에 이용될 수 있다. 또한 식물공장의 운전실적, 환경 조건, 환경 조절비용 등의 분석에 효율적으로 이용될 수 있을 것으로 예상되며 각 환경인자들과의 관계를 구명하는데 도움을 줄 것이다. 축적된 작물의 재배 사례 데이터베이스를 이용하여 작물 특성 및 재배 연구에 도움을 줄 수 있을 것이다. 제어 장치들의 운영실적을 분석함으로써 제어 시스템의 효율적이고 경제적인 제어가 가능하도록 할 수 있을 것이다. 이들이 모두 완성되면 전문가 및 전문가 시스템으로부터 지원을 받는 지능형 식물공장이 가능할 것이다. 본 연구에서 개발한 계측 모듈 및 데이터베이스 시스템은 실제 농가에 설치된 전용선을 이용하여 실증 실험을 통해 수정·보완하여야 할 것이다. 또한 시설원예분야에서 있어서 통신체계에 대한 표준화 연구가 수행되어 앞으로 개발될 다른 시스템들과의 호환성을 갖도록 해야 할 것이다. 앞으로 온실의 경영 및 관리 데이터베이스를 개발하여 첨단온실의 통합 관리 및 정보 시스템을 구축하여야 할 것이다. 또한, 시설원예의 환경 설계의 기준을 적용할 수 있도록 하여야 할 것이다.
우리나라는 겨울철에 동결된 상태로 있다가 봄에는 해빙되는 계절적 동토지역이다. 이러한 계절적 특성으로 인하여 겨울에서 봄에 이르기까지 도로포장의 동결 융해가 반복되어 도로 파손을 유발 시키고 있다. 동결 융해로 인한 피해를 줄이기 위하여 도로포장 설계 시 노상이 동결하는 것을 방지하기 위한 동상방지층을 별도로 설치를 하고 있으나 실효성 검증 없이 국외 연구 결과에 따른 시방서를 바탕으로 무분별하게 적용되고 있어 국가적으로 예산을 낭비하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 동결지수 선도를 따라 선정된 15개 지역의 성토부 2 m 이하, 절토부, 절성경계부 구간에서 계측된 온도 및 함수비 데이터들을 효율적으로 관리하고 모니터링 하기위한 데이터베이스를 구축하고자 하였다. 연구결과 계측자료의 효율적인 저장 및 관리가 가능한 데이터베이스를 구축하여 도로설계 기술자의 손쉬운 계측 자료 검색 및 다운로드가 가능하게 되었다.
최근 컴퓨터 비전, LiDAR 등을 활용하여 구조물의 유지관리를 효율화하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 건축물의 경우, 점검 항목 중 하나인 기울기는 일반적으로 토탈스테이션을 이용하여 계측하는데, 점검자에 따라 계측값이 일정하지 않아 정확한 기울기 값을 얻기 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 현행 건축물 기울기 계측 방식의 신뢰도를 개선하고 측정 과정을 효율화하기 위하여 Point Cloud를 활용한 건축물 기울기 측정 자동화 방법론을 제안한다. 제안 방법론의 기울기 추정 알고리즘은 적용 대상을 직육면체 형태의 건물로 제한하며 외벽 평면 추출과 모서리 추정 및 기울기 계산의 두 단계로 이루어져 있다. 해당 알고리즘을 실제 건축물에 적용하여 기울기를 추정하였고, 이를 토탈스테이션을 이용한 계측방법과 비교하였다. 그 결과, 제안 기법은 정확도와 객관성, 그리고 자동화 관점에서 기존의 측정방식을 대체할 만한 수준으로 판단된다.
폐수처리시설의 응집조를 대상으로 0.392MeV의 감마선을 방출하는 In-113m을 추적자로 이용하여 체류시간분포(RTD; residence time distribution)를 측정하였다. 계측 결과는 CFSTR (constant flow stirred tank reactor) 모델을 바탕으로 구축한 K-RTD 프로그램을 이용하여 수학적으로 분석하였으며, 이를 바탕으로 혼합 특성을 규명하고자 하였다 모델에 의한 시뮬레이션 결과를 계측결과와 맞추는 과정에서 유체 거동의 특성을 표현하는 인자들을 계산하였으며, 이들 인자에 의한 시뮬레이션 결과는 실험결과에 매우 성공적으로 부합하였다. 또한 향후 본 실험에서 관찰된 bypass flow의 성분을 이론적 모델에 포함시키고 이를 분석하며 혼합조의 효율에 영향을 미치는 요소들에 대한 추가 연구의 필요성을 확인하였다.
Fiber-Reinforced Cementitious Composites (FRCCs)는 시멘트 복합체에 혼입한 전도성 섬유로 인해 전기 전도성을 가진다. 이러한 특성은 전기적 응답 계측을 통하여 별도의 센서 설치가 필요 없는 구조물의 균열 모니터링을 가능하게 한다. 하지만 전기적 응답은 균열 발생뿐만 아니라 온도의 변화에도 민감하게 변화하기 때문에 온도 요인은 전기적 응답 계측을 통한 균열 탐지를 방해하는 요소로 작용할 수 있다. 더욱이 전기적 응답을 측정하기 위한 탐침의 개수가 증가 할수록 원하지 않은 접촉 노이즈가 발생하기 때문에 이 논문에서는 탐침의 개수를 줄이기 위해 자체적인 자가센싱 임피던스 회로를 설계하였다. FRCC의 균열 발생과 온도 변화가 임피던스에 미치는 영향성은 자가센싱 임피던스 회로를 이용해 실험적으로 측정되었으며, 실험 결과, 임피던스 응답은 균열 발생보다 온도 변화에 더 민감하게 변화됨을 알 수 있었다.
K-water에서는 다목적댐의 관리를 위해 실시간으로 댐수위, 하천 수위 및 강우량 등을 계측하고 있으며, 계측된 값들은 댐을 효과적으로 운영하는데 필요한 데이터로 활용되고 있다. 특히 댐수위 이상 데이터를 탐지하지 못한 채 그대로 사용할 경우 댐의 방류 시기와 방류량 등을 결정하는 중요한 의사결정을 그르칠 수 있으므로 이를 신속히 탐지하는 것이 매우 중요하다. 현재의 자동화된 이상 데이터 탐지방법 중 하나는 현재 데이터가 최댓값과 최솟값을 초과할 때, 다른 하나는 현재 데이터와 일정 시간 동안의 평균값 간의 차이가 관리자가 정한 특정 값을 벗어났을 때를 기준으로 삼고 있다. 전자는 상한과 하한의 초과 여부만 판단하므로 탐지가 쉬우나 정상범위 내에서 발생한 이상 데이터는 탐지가 불가하다. 후자는 관리자의 경험을 통해 판단 조건을 정하기 때문에 객관성이 결여되는 문제가 있다. 특히 방류와 강우가 복합적으로 댐수위에 영향을 미치는 홍수기에 관리자의 경험에 기초한 이상 데이터 판별은 신뢰성의 문제가 있을 수 있다. 따라서 본 연구에서는 기계학습을 최초로 적용하여 이상 데이터를 탐지하고자 하였다. 댐수위, 누적강우량 및 누적방류량 데이터와 댐수위데이터를 가공하여 생성한 댐수위차, 댐수위차평균, 댐수위평균 등 자질들의 다양한 조합을 만든 후 이를 Random Forest, SVM, AdaptiveBoost 및 다층퍼셉트론(MLP) 등과 같은 여러 가지 기계학습모델 등을 통해 이상 데이터를 판별하는 실험(분류)을 하였다. 실험결과 댐수위, 댐수위차, 댐수위-댐수위평균, 누적강우량, 누적방류량 및 댐수위차평균을 사용하였을 때 MLP에서 가장 우수한 성능을 보였다. 이 연구를 통해서 댐수위 이상 데이터를 기계학습의 분류기능을 통해 효과적으로 탐지할 수 있다는 것과 모델의 성능은 실험에 사용한 자질의 수뿐 아니라 자질의 종류에도 큰 영향을 받는다는 것을 알 수 있었다.
태양광전원이 수용가 연계하여 발전하는 경우 전원측에서 계측된 역률이 저하되는 현상이 발생 할 수 있다. 특히 전력산업구조 개편에 따라 전력공급자와 소비자 모두 전력품질과 계통의 안정성에 관심이 증대되어 계통의 역률은 중요한 부분이 되고 있다. 또한, 태양광전원 운용자들은 한전에서 제시하는 연계지점 역률 0.9이상을 만족시키도록 운용해야 하며, 연계지점의 역률의 변화에 따라 운용자의 이익에 영향을 미치므로 역률유지하기 위해 노력이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 태양광전원이 연계되는 경우 역률이 저하되는 현상을 PSCAD/EMTDC로 이용하여 문제점을 분석하고, 태양광전원 수용가용 SVC를 개발하였다. 태양광전원용 실증시험 장치에 모의계통을 구성하여 개발한 SVC의 유효성을 입증하기 위해 특성시험을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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