본 연구는 인삼재배 해가림 시설의 실태를 조사하여 시설의 구조 및 환경 공학적인 특성을 분석하고, 개선 방안을 도출하여 환경조절형 인삼재배시설의 개발을 위한 기초자료 제공을 목적으로 하였다 6개 인삼 주산지를 대상으로 현장실측 및 설문조사를 수행하였으며, 그 결과를 분석하여 뼈대구조의 재질에 따라 목재시설과 철재시설로 분류하고, 기둥과 서까래의 연결방식에 따라 전후주연결식과 후주연결식으로 분류하였으며, 도리와 보조도리의 세부구조에 따라 프레임식과 케이블 식으로 구조를 유형화하였다. 시설구조의 실측조사결과 기둥과 서까래는 대부분 표준 규격 이상의 단면을 사용하고 있었으나, 도리와 보조도리는 규격 미달이 많았고 이를 전혀 설치하지 않은 경우도 상당수 있어 이 부분에 대한 보강이 필요한 것으로 판단되었다. 시설의 폭과 높이, 기둥의 설치간격 등은 대체로 표준형과 비슷한 규격으로 설치하는 경향이었으나 편차가 크고, 구조적으로 취약한 부분도 상당수 있으므로 자재의 규격화와 시공 및 조립방법의 표준화가 필요하고, 폭설에 대한 대책과 보강설계가 가장 중요한 구조개선 사항으로 판단되었다. 환경관리 부분에서는 관수기준 설정 연구가 시급하고, 가장 힘들고 시간이 많이 소요되며 기계화 및 자동화가 요구되는 작업은 해가림 시설의 설치인 것으로 조사되었다. 따라서 설치비가 저렴하고 구조적으로 안전하며, 작업성이 양호한 동시에 환경조절 이용이한 인삼재배시설의 개발이 필요할 것으로 생각 되었다.
3차 소성을 필요로 하는 전사지는 산업도자 분야의 식기류와 광고용 도자 제품들에 주로 사용되는데, 같은 형태의 제품일지라도 전사된 디자인에 따라 서로 다른 가격이 결정되므로 제품의 부가가치를 높이기 위한 중요한 기법으로 인식되고 있다. 제 2의 건축이라 불리는 리모델링은 노화된 건축물의 개조와 건축물에 대한 사회적 요구 기능의 변화에 기인한 것이다. 리모델링을 위한 타일은 공간의 성격에 부합되는 맞춤형 디자인을 전제로 하여, 수요자가 주문한 개성적인 타일 디자인을 경제적인 방법으로 제작하여 공기를 단축시키는 일이 무엇보다도 중요하다. 그러나 건축시장에서 유통되는 타일은 일반적으로 고가(高價)의 금형(金型)을 사용하여 완전자동화 시스템을 거쳐 대량생산되는 관계로 수요자의 요구를 충족시키지 못하고 있다. 그러므로 리모델링 시장을 겨냥하여 경제적인 가격으로 다양한 디자인의 타일을 제작하는 방법의 개발이 시급하다고 하겠다. 본 연구에서는 타일이 시공될 공간을 설정하여 전체 벽면의 타일 디자인을 먼저 한 다음, 그 전체 디자인에 포함된 개별적인 타일을 제작하는 방식으로 전사지 기법을 개발하고자 한다. 이를 통하여 리모델링에서 요구하는 타일의 기능적, 미적인 효과를 높일 수 있게 되기를 바라며, 다른 건축 재료들과 조화를 이루어 타일의 새로운 수요를 창출할 수 있게 되기를 바란다.
최근 AI 기술의 발전과 정립으로 자동화 분야에서 머신러닝 기법의 활용이 활발하게 이루어지고 있다. 머신러닝 기법의 활용에 있어 중요한 점은 데이터 특성에 따라 적합한 알고리즘이 존재한다는 점이며, 머신러닝 기법 적용을 위한 데이터세트의 분석이 필요하다. 본 연구에서는 다양한 머신러닝 기법을 기반으로 하천 하부의 토사지반을 통과하는 토압식 쉴드TBM 터널 구간의 지반정보와 굴진정보를 사용하여 토압식 쉴드TBM의 굴진율을 예측하였다. 선형회귀모델에서 모델의 통계적인 유의성과 다중공선성에서는 문제가 없었으나 결정계수가 0.76으로 나타났고 앙상블 모델과 서포트 벡터 머신에서는 0.88이상의 예측성능을 보여, 분석한 데이터세트에서 토압식 쉴드TBM 굴진성능예측에 적합한 모델은 서포트 벡터 머신임을 알 수 있었다. 현재 도출된 결과로 볼 때, 토압식 쉴드TBM의 기계데이터와 지반정보가 포함된 데이터를 활용한 굴진성능 예측 모델의 적합성은 높다고 판단된다. 추가적으로 지반조건의 다양성과 데이터양을 늘리는 연구가 필요한 것으로 판단된다.
최근에 우리나라의 도로 하부에 매설된 지하시설물이 노후화되면서, 지하시설물 유지보수 공사 물량이 급증하고 있다. 이러한 도로지하 시설물의 유지관리를 위해서는 도로포장의 절단작업이 선행되어야 한다. 그런데 우리나라에서 사용되는 기존 도로절단기는 친환경적이지 못하며 소음과 절단슬러지(비산먼지)가 많이 발생하는 것이 현실이다. 이에 본 연구에서는 절단슬러지 회수장치의 개념을 도출하고, 이 기능을 포함하는 친환경 도로절단기를 설계·제작하였다. 개발된 장비는 1m를 100~150mm 깊이로 절단하는 데에 20~30초 가량 소요되었다. 또 대부분의 구간에서 슬러지 흡입 성능은 양호하였으며, 2m 거리에서 약식 측정한 장비의 소음도는 평균 82.7dB 수준이었다. 다만 개발된 장비가 1차 프로토타입 수준이라는 한계로 인하여 구동안정성이 다소 낮았고, 시동꺼짐, 슬러지 회수성능 저하 등의 이상현상이 발생하는 경우가 있었다. 향후 개발된 프로토타입의 튜닝 및 개선을 통해 절단성능과 슬러지 회수 기능을 보다 안정시킬 예정이다. 그리고 개선된 프로토타입을 실제 현장 상황에 적용하여, 생산성 등을 정량적으로 비교·분석할 계획이다.
국내 건설현장 기능 인력 부족 문제가 심각하다. 현재 국내 건설현장은 신규 인력 진입 저조에 따른 공급 부족과 기능 인력의 고령화에 따른 생산성 저하 등 양적, 질적인 문제를 동시에 겪고 있다. 여기에 현재 계획되고 있는 대규모 국가사업으로 향후 건설현장 기능 인력의 부족은 더욱 심각해질 전망이다. 건설현장 기능인력 수급 불균형 문제에 대한 해결방안으로서의 공급 확보 정책은 시대의 흐름과 기술 발전에 따른 미래 전망을 고려해볼 때, 어느 정도 한계가 있다고 판단되며, 기술적 접근을 통해 기능 인력에 대한 수요를 줄이는 노력이 병행되어야 한다고 판단된다. 기술 발전을 통한 기능인력 수요 감소를 위해서는 현장에서 수행되는 작업 프로세스의 생산성과 효율성을 향상시킬 수 있는 분야에 연구의 초점이 맞춰져야 하며, 기능인력 수요 저감의 핵심이 되며 연구개발 노력이 필요한 분야로서 1) 건설 자동화 및 기계화 확대를 통한 기능 인력의 대체, 2) 고성능 건설 자재 개발 및 활용으로 현장 작업량 저감, 3) 정보화 기술 도입으로 현장 작업대기 시간 감축에 의한 생산성 향상, 4) 모듈화, 선조립, 공장제작 등 선작업 방식의 적용을 통한 현장 기능 인력 수요 저감 및 생산성 향상, 5) 재설계/재시공 예방으로 추가 작업 발생 방지, 6) 기능 및 직종 통합에 의한 다기능 인력 양성, 7) 시공 프로세스 개선에 의한 작업 생산성 향상 등의 7가지 주제를 제시하였다.
터널 건설 시 암반 등급에 따라 다양한 지보재를 적절히 병용하여 지보패턴을 결정하고 시공이 이루어진다. 이 과정에서 시공 경험이 풍부한 전문가의 기술적 판단이 필요한데, 터널 설계의 초기 단계인 타당성 조사 및 기본설계 단계에는 상대적으로 짧은 수행기간과 부족한 자료 및 예산으로 인해 설계에 많은 어려움이 존재한다. 터널 건설의 급증과 함께 축적된 설계 데이터와 머신러닝을 활용한다면, 지보패턴 설계를 보다 신속하고 신뢰도 있게 수행할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 암반등급 판정 및 해당 암반등급에 적합한 지보패턴 설계를 자동화하고자 국내 48개 도로터널의 설계자료 및 지반조사 자료를 수집하였으며, 8개의 입력항목(암종, 전기비저항, 심도, 터널연장, 터널연장에 따른 방재등급, 위험도지수에 따른 방재등급, 터널 종류, 터널 단면적)과 11개의 출력항목(암반등급, 숏크리트 제원 2개 항목, 록볼트 제원 3개 항목, 강지보 제원 3개 항목, 콘크리트 라이닝 2개 항목)에 대한 데이터를 정리하였다. 이와 같이 정리된 데이터를 활용하여 2가지 머신러닝 알고리즘(SVM, ANN)을 활용하여 3가지 머신러닝 모델(S1, A1, A2)을 개발하였으며, 세 가지 모델의 성능을 비교해본 결과 출력값의 데이터 형식에 따라 서로 다른 손실함수를 적용한 ANN 기반의 A2 모델이 가장 뛰어난 성능을 보였다. 본 연구를 통해 머신러닝을 활용한 지보패턴 설계의 가능성을 확인할 수 있었으며, 향후 지속적으로 실제 설계에 사용함으로써 단점을 보완하고 적용성을 개선해 나간다면 설계에 보다 큰 도움을 줄 수 있는 지보패턴 설계 모델을 개발할 수 있을 것으로 기대된다.
이 연구에서는 전기화학적 임피던스분광법(Electrochemical Impedance Spectroscopy, EIS)을 활용하여 콘크리트 속 철근 부식의 개시, 전파 및 이로 인한 콘크리트의 손상을 관찰하기 위한 실험을 수행하였다. 먼저, 직경 25mm, 높이 70mm 원주형 콘크리트 실험체 중심에 지름 5mm의 탄소강봉을 매입한 실험체를 제작하였다. 실험체에 사용된 콘크리트는 물-시멘트 비 0.4, 0.5, 0.6을 갖는 세 가지 배합을 제작하였다. 촉진부식시험을 수행하여 위하여 철근 콘크리트 실험체는 0.5M NaCl 수용액에 침지한 후 0C, 13C, 65C, 130C의 네 가지 수준의 전하량을 인가하였다. 이 연구에서는 부식촉진 및 이 과정에서 EIS의 주기적 모니터링을 자동화하여 실험의 효율을 향상시켰다. 이 연구의 실험 결과를 통하여 EIS 주요 특성인자를 활용하여 콘크리트 속 철근의 부식상태를 효과적으로 평가할 수 있음을 확인하였다. 전하이동저항(Rc)값은 전하인가량이 0C에서 13C로 증가함에 따라 급격히 감소하여 대략 10kΩcm2 값을 나타내었다. 하지만 부식개시 이후 전하인가량을 13C에서 130C로 증가하였을 때 Rc값의 민감도는 현저히 감소하는 것을 확인하였다. 한편 이중층용량값(Cdl)값은 전하인가량이 0C에서 130C로 증가함에 따라 대략 50×10-6μF/cm2 에서 250×10-6μF/cm2 수준으로 선형비례관계를 보였다. 이러한 결과는 Cdl 모니터링을 통하여 부식물질에 팽창에 따라 유발된 콘크리트 내부 손상의 진전을 효과적으로 평가할 수 있음을 보여준다. 이 연구의 결과는 EIS를 활용하여 콘크리트 속 철근 부식의 확산 및 이에 따른 콘크리트 손상의 실시간 모니터링을 위한 매입형 센서 및 EIS 신호 분석방법의 고도화를 위한 기본 데이터를 제공하는데 의미가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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