프리캐스트 콘크리트 옹벽은 현장타설 콘크리트 옹벽에 비해 공기 단축효과, 품질의 우수성, 교통 및 인접구조물과의 간섭 최소화 등 많은 장점을 가지고 있다. 하지만 지반조건이 비교적 양호한 직접기초형태의 경우에는 별도의 보강조치를 고려하지 않으면 자중만으로 저항하게 됨에 따라 옹벽의 단면이 증가하게 되고 그에 따른 운반상의 어려움 및 공사비 증가 등의 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하기 위한 방법으로 마이크로파일공법의 적용성을 평가해 보았다. 마이크로파일공법은 소형장비로 시공이 가능하므로 작업공간의 제약이 없고, 저비용 및 고효율의 장점을 가지고 있으나 보강효과를 높이기 위해 설치한 마이크로파일의 역학적 거동특성이 명확히 규명되지 않은 상태이며, 마이크로파일의 길이, 직경, 설치각도 및 설치위치 등에 대한 설치기준이 없고 경험에 의존하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 프리캐스트 콘크리트 옹벽에 보강된 마이크로파일의 최적보강형태 및 보강효과를 규명 제시하기 위하여 활동 및 전도거동에 대한 실내모형실험을 각각 시행하였다. 또한 실내모형실험 결과를 토대로 제시된 마이크로파일의 최적보강형태를 검증하기 위한 목적으로 유한요소해석 및 한계평형해석 등의 수치해석을 수행하여 마이크로파일의 최적 보강형태를 제시하였다. 실내모형실험과 수치해석으로 프리캐스트 콘크리트 옹벽에 보강되는 마이크로파일의 최적보강형태를 평가한 결과, 마이크로파일은 옹벽높이의 0.4배 저판길이의 0.04배 일 때가, 최적의 보강효율을 보이는 것으로 평가되었다.
이 연구는 다중벽 탄소나노튜브(MWCNTs) 혼입 PVA 섬유보강 시멘트 복합체에서 배합 순서에 따른 영향을 분석하기 위해 배합 순서를 변수로 고려한 실험을 통해 유동성, 압축 및 휨인장 성능을 분석하였다. 실험 결과, CNT 혼입으로 인하여 유동성이 크게 감소하였으며, CNT가 혼입된 경우 배합 순서에 따라 유동성이 크게 영향을 받는 것으로 나타났다. 압축 강도는 물과 CNT 수용액을 미리 섞어 혼입한 후 PVA 섬유를 혼입하는 순서가 가장 강도 증진 효과가 뛰어난 것으로 나타났으며, 휨인장강도는 건비빔 후 물과 CNT 수용액, PVA 섬유를 미리 섞은 후 배합한 방식이 가장 높은 것으로 나타났다. 다만, 휨인장 거동에서 연성도는 배합 순서와의 연관성이 명확하게 나타나지 않았다. 또한, 미세구조에의 영향을 분석하기 위해 주사전자현미경(SEM) 이미지 분석을 수행하였다. SEM 이미지 분석 결과, 모든 시편에서 CNT가 골고루 분산되어 분포하고 있는 것으로 나타나 CNT가 강도 증진 효과에 기여하고 있는 것을 확인할 수 있었으나, 배합방식으로 인한 차이는 명확하게 나타나지 않았다. 이 연구의 주요 결과는 향후 CNT 혼입 PVA 섬유보강 시멘트 복합체의 작업성 및 재료성능 평가 관련 연구에 유용할 것으로 기대된다.
자료관리와 정보력이 국력의 척도가 되었으나, 디지털 기술에의 의존 증대로 인한 위험마저 높아진 미묘한 상황을 맞고 있다. 그런 변화의 속도가 빠른 만큼 기존 자료의 디지털 전환 및 디지털 자료관리의 중요성도 급격히 증대되고 있다. 고고자료와 정보도 예외일 수는 없다. 과거에 산발적으로 이루어지던 디지털화를 좀 더 전면적이고 체계적으로 신속하게 수행하지 않을 수 없게 되었다. 그런 작업의 효과적인 진행을 위해서는, 디지털 아카이브에 포함될 고고자료의 특징에 대한 분명한 인식이 선행되어야 할 듯하다. 고고자료는 발굴이라는 원천을 파괴하는 과정을 통해 자료가 생성된다는 점, 장구한 시간대에 걸친 다방면의 인류 과거 경험을 연구 대상으로 하는바, 축적되는 자료의 종류가 다각적이고 그 양이 방대할 수밖에 없다는 점, 원본 수기자료(사진, 도면, 야장 등)의 자연적 소멸에 따른 피해가 심각하다는 점 등을 특징으로 한다. 이러한 특징은 디지털 암흑기를 맞을 경우, 원상 복구의 어려움이 상상을 초월할 정도로 커지게 할 수밖에 없다. 현재 경향과 자료의 특성을 동시에 고려해야만 지속가능한 고고 디지털 아카이브의 구축의 전략이 수립될 것이다. 필자는 소비자인 인문학도의 입장에서 ① 디지털 관리책무 체제 확충, ② 활용성에 대한 인식과 역량의 제고, ③ (국제) 공조적 체계의 구축, ④ 디지털고고학 플랫폼으로의 도약 등을 그 전략으로 제안한다.
하천 복원 설계는 하천 수리 및 유사 수리학적, 하천 지형 및 형태학적, 그리고 생태환경적인 측면까지 모두 고려하여 인위적이지 않고 자연 상태에 가까운 평형하천의 형태를 갖도록 안정성을 최대화하면서 유지 관리 작업은 최소화하는 방향으로 수행해야 한다. 이를 위해서는 우선 평형하상 이론을 고려한 복원 하천 및 하도의 안정성에 대한 평가가 선행되어야 한다. 이러한 평형하상 이론 방법은 일반적으로 크게 해석적 방법 또는 경험적 방법의 형태로 발전되어 왔다. 본 논문에서는 청미천 구하도 복원이 실시되는 구간에 대해서 해석적 방법의 대표적인 Copeland 방법을 기본 모듈로 채택하고 있는 SAM 프로그램을 이용하여 안정하도를 설계하였으며 경험적 방법의 평형공식(하류하천 수리기하 공식)들을 이용하여 현재하도의 안정성을 평가하고 분석하였다. 해석적, 경험적 방법들로 분석된 결과들은 구하도 구간의 하도 형태 설계를 위한 자료로 활용하기 위한 것이다. Copeland 방법을 이용한 분석 결과, 청미천 대상구간의 안정하도는 현재하도보다 폭이 좁고 수심이 큰 그리고 경사가 완만한 하도인 것으로 나타났다. 또한 수리기하공식을 이용하여 복원 하천의 하폭 및 경사를 예측한 결과, 예측된 평형하도의 하폭은 현재 하도의 하폭보다 폭이 좁은 것으로 예측되었으며, 특히 Julien and Wargadalam 방법으로 예측한 결과 현재하도가 평형상태에 도달하기 위해서는 경사가 현재상태보다 더 완만해져야 되는 것으로 나타났다.
지반을 대상으로 하는 일련의 활동에서 지층의 구성에 관한 정보는 필수적인 요소이다. 일반적으로 시추를 통해 지층 구성을 알 수 있으나, 배출되는 작업수와 슬라임, 굴진속도, SPT 시료 등을 참고하여 작성되는 다소 경험적인 면이 있다. 더욱이 최근 시추장비의 고성능화로 인해 얇은 토사층의 경우 구분이 점점 어려워지고 있는 것이 현실이다. 피에조콘관입시험은 주로 점토층을 대상으로 시행되었으나 최근 모래층 및 실트층으로 사용이 확대되고 있는 실정이다. 연속적인 데이터를 확보할 수 있다는 이점이 있어 흙분류에 적용하기 위한 연구가 많이 진행되었고 다양한 도표가 제안되어 사용되고 있다. 하지만, 국내에서는 이에 대한 검증 없이 적용하고 있는 것이 현실이며, 이에 대한 검증을 바탕으로 국내지반과 현실에 맞는 새로운 흙분류 시스템의 개발이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 국내 17개 지역에서 수행된 피에조콘 관입시험 결과와 채취된 시료들에 대한 흙분류 결과를 데이터베이스화하였고, 피에조콘 결과를 이용하도록 제안된 국 내외 흙분류차트 7종류들의 국내지반에 대한 적용성을 토질 종류별로 검토하였다. 또한 종합적으로 국내지반의 흙분류에 가장 적합한 흙분류차트와 사용 변수들을 도출하였고 선정된 도표의 영역별 설명과 국내 기술자들에게 익숙한 통일분류결과와의 상관성에 대하여 고찰하였다.
본 연구는 몰입형 가상환경에서의 가상현실 사용자의 사회적 현존감을 높이고 다양한 경험을 제공하기 위하여 강체 추적 기반의 가상 아바타 응용 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 마커를 사용한 모션 캡처 기반의 실시간 강체 추적을 기반으로 역운동학을 통해 가상 아바타의 동작을 추정한다. 이를 통해 현실 세계에서의 간단한 객체 조작으로 몰입감 높은 가상환경을 설계함을 목적으로 한다. 가상 아바타를 통한 몰입형 가상환경에 관한 응용을 실험 및 분석하기 위하여 과학실험 교육 콘텐츠를 제작하고 시청각 교육, 전신 추적, 그리고 제안하는 강체 추적 방법과의 설문을 통해 비교 분석하였다. 제안한 가상환경에서 참가자들은 가상현실 HMD를 착용하고 추정된 동작으로부터 실험 교육 행동을 수행하는 가상 아바타로부터 몰입과 교육 효과를 확인하기 위한 설문을 진행하였다. 결과적으로 강체 추적 기반의 가상 아바타를 활용하는 방법을 통해 전통적인 시청각 교육보다 높은 몰입과 교육 효과를 유도할 수 있었으며, 전신 추적을 위한 많은 작업 없이도 충분히 긍정적인 경험을 제공할 수 있음을 확인하였다.
최근 5년간 차량 단독사고 교통사고 치사율이 전체 사고보다 4.7배 높은 것으로 집계되고 있으며, 차량 단독사고를 즉각적으로 감지하고 대응할 수 있는 시스템 구축이 필요하다. 본 연구는 가드레일에 충격과 차량 진입 감지 IoT(Internet of Thing) 센서를 부착하여 가드레일 충격 발생 시 사고 현장의 영상을 인공지능 기술을 통해 분석하고 구조기관에 전송하여 빠른 구조작업을 수행하여 피해를 최소화 시킬 수 있는 방법론을 제시한다. 해당 구간 내 차량 진입과 가드레일 충격 감지를 위한 IoT 센서 모듈과 차량 이미지 데이터 학습을 통한 인공지능 기반 객체 탐지 모듈을 구현하였다. 그리고, 센서 정보와 영상 데이터 등을 통합적으로 관리하는 모니터링 및 운영 모듈도 구현하였다. 시스템 유효성 검증을 위하여 충격 감지 전송속도와 자동차 및 사람 객체 탐지 정확도, 센서 장애감지 정확도를 측정한 결과, 모두 목표치를 충족하였다. 향후에는 실제 도로에 적용하여 실데이터를 적용한 유효성을 검증하고 상용화할 계획이다. 본 시스템은 도로 안전 향상에 이바지할 것이다.
최근 이미지 인식 및 탐지 분야에 딥러닝 기반의 기술이 도입되면서 영상 처리 산업이 활성화되고 있다. 딥러닝 기술의 발전과 함께 적대적 공격에 대한 학습 모델 취약점이 계속해서 보고되고 있지만, 학습 시점에 악의적인 데이터를 주입하는 포이즈닝 공격의 대응 방안에 대한 연구가 미흡한 실정이다. 종래 포이즈닝 공격의 대응 방안은 매번 학습 데이터를 검사하여 별도의 탐지 및 제거 작업을 수행해야 한다는 한계가 있었다. 따라서, 본 논문에서는 포이즌 데이터에 대해 별도의 탐지 및 제거과정 없이 학습 데이터와 추론 데이터에 약간의 변형을 가함으로써 공격 성공률을 저하시키는 기법을 제안한다. 선행연구에서 제안된 클린 라벨 포이즌 공격인 원샷킬 포이즌 공격을 공격 모델로 활용하였고, 공격자의 공격 전략에 따라 일반 공격자와 지능형 공격자로 나누어 공격 성능을 확인하였다. 실험 결과에 따르면 제안하는 방어 메커니즘을 적용하면 종래 방법 대비 최대 65%의 공격 성공률을 저하시킬 수 있었다.
최근에 우리나라에서 뿐만 아니라, 세계 곳곳에서 태풍, 산불, 장마 등으로 인한 재해가 끊이지 않고 있고, 우리나라 태풍 및 호우로 인한 재산 피해액만 1조원이 넘고 있다. 이러한 재난으로 인해 많은 인명 및 물적 피해가 발생하고, 복구하는 데도 상당한 기간이 걸리며, 정부 예비비도 부족한 실정이다. 이러한 문제점들을 사전에 예방하고 효과적으로 대응하기 위해서는 우선 정확한 데이터를 실시간 수집하고 분석하는 작업이 필요하다. 그러나, 센서들이 위치한 환경, 통신 네트워크 및 수신 서버들의 상황에 따라 지연 및 데이터 손실 등이 발생할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 통신네트워크 상황에서도 분석을 정확하게 할 수 있는 2단계 하이브리드 상황 분석 및 예측 알고리즘을 제안한다. 1단계에서는 이기종의 다양한 센서로부터 강, 하천, 수위 및 경사지의 경사각 데이터를 수집/필터링/정제하여 빅데이터 DB에 저장하고, 인공지능 규칙기반 추론 알고리즘을 적용하여, 위기 경보 4단계를 판단한다. 강수량이 일정값 이상인데도 불구하고 1단계 결과가 관심 이하 단계에 있으면, 2단계 딥러닝 영상 분석을 수행한 후 최종 위기 경보단계를 결정한다.
교량구조물의 안전성 평가에 있어서 처짐형상을 측정하는 것은 매우 중요한 요소이다. 그러나 교량의 처짐을 측정하는 작업은 일반적으로 용이하지 않으며, 경우에 따라서 측정점이 제한되거나 많은 비용이 소요된다. 따라서 최근에 광섬유 변형률센서를 이용한 교량의 처짐형상을 간접적으로 추정하는 연구가 진행되고 있으나 단순지지 형식의 교량에 주로 적용되고 있다. 본 연구에서는 현수교의 고전적인 처짐이론을 적용하여 측정된 변형률로부터 처짐형상을 추정하는 기법을 제시하였으며, 이에 대한 검증을 위하여 남해대교를 대상으로 현장 재하시험을 수행하였다. 남해대교 보강형 내부에 부착한 FBG 변형률센서를 이용하여 변형률을 계측하였으며, 제안한 추정기법을 적용하여 얻어진 처짐형상을 정밀측량데이터 및 구조해석결과와 비교분석하였다. 결과적으로 본 연구에서 제안한 현수교 처짐형상 추정기법의 적용가능성을 검증하였으며, FBG 변형률센서의 현장 적용성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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