근래에 들어 건축공사의 규모가 점차 대형화 고층화 되어 가고 있으며, 건설 작업의 효율성을 증진시키기 위하여 양중장비의 사용이 급진적으로 증가하고, 그 필요성이 높아져가고 있는 실정이다. 이에 많은 연구자들이 타워크레인 관련 연구들을 진행하였다. 하지만 이러한 연구들은 주로 타워크레인 선정, 위치 최적화, 양중시간 등에 집중되어 있으며, 실질적으로 타워크레인의 설치에 관한 연구문헌은 부재하다. 따라서 건설현장에서는 장비업체 작업자들의 경험에 의한 주관적인 판단과 기술보조에 의해 수행되어 왔다. 따라서 본 연구는 시뮬레이션 기법을 이용하여 타워크레인 설치 프로세스의 생산성을 분석하고, 이에 대한 일반화 모델을 제시함으로서 현장 관리자들이 직접 활용할 수 있도록 기초자료를 제공하고자 한다.
이 연구에서는 원형기둥-상자형보 접합부의 다이아프램 형상에 따른 거동특성과 다이아프램 설계방법에 관한 것이다. 강재 원형기둥-상자형보 접합부의 다이아프램은 상자형보 하부플랜지로부터 전달되는 집중력을 지지하게 되며, 보와 기둥의 강도 뿐만아니라 접합부의 거동에 큰 영향을 미치게 된다. 기존의 연구에서는 부정정 곡선보 모델로부터 유도된 다이아프램의 응력계산식이 제시되어 있으나, 설계식으로 활용되기에는 계산과정이 난해하고 유도과정이 비합리적이다. 또한 접합부 강도에 대한 다이 아프램의 역할을 고려하지 않음으로써 다이아프램의 합리적인 설계가 이루어 지지 못하고 있다. 따라서 이 연구에서는 접합부 다이아프램의 설계변수에 대한 비선형 유한요소 해석을 수행하여, 다이아프램의 형상에 따른 강도특성을 검토하였다. 또한 원형기둥-상자형보, 접합부 다이아프램의 이론식이 접합부의 실제 거동과 큰 차이를 나타냄을 확인하였고, 보와 기둥 및 다이아프램 강성을 고려한 강재 원형기둥 접합부 다이아프램의 설계방법을 제안하였다.
기후변화로 인한 기상재해의 피해가 전 세계적으로 계속 증가하고 있으며, 특히 기후변화로 인한 집중호우는 시민들의 안전, 재산, 인명피해를 일으키고 있다. 이러한 피해를 최소화하기 위해서는 한 신뢰성 높은 미래 기후시나리오가 필수적이며, 미래 기후시나리오를 바탕으로 하여 기후변화로 인한 향후 발생할 수 있는 위험성의 정도를 전망하여 적응대책을 수립할 필요가 있다. 본 연구에서는 기후시나리오를 이용하여 한국의 미래 강수량변화를 전망한다. 본 연구를 수행하기 위하여, A2시나리오의 ECHO-G/S에서 생산된 기후 시나리오를 이용하여 지역 기후모델인 RegCM3에 적용하여 기후 시나리오를 생산하였다. RegCM3에서 생산된 기후시나리오는 Sub-BATS라는 기법을 이용하여 한반도 5km 해상도의 기후시나리오가 생산되었다. 또한 생산된 기후시나리오와 비교분석을 위하여 전구 20km 해상도의 기후시나리오를 이용하여 미래 강수량 변화를 각 계급별로 분석 하였다. 역학적 상세화 방법에 의해 생산된 기후시나리오는 전체적으로 과소 추정되는 경향이 크게 나타나고 있었으며, 일강수량의 경우 관측자료 보다 상당히 작게 나타나는 특징이 있었다. 역학적 상세화에 의한 강수량은 기존의 연구에서도 비슷한 특징이 나타나고 있었다. 결과적으로 역학적 상세와에 의한 기후시나리오를 이용하여 미래 강수량 변화를 분석하는 것은 강수량의 경향성을 분석할 수는 있지만 정량적으로 분석하는 것에는 한계가 있다. 전구 20km 해상도의 기후시나리오는 전체적으로 관측자료와 상당히 유사하게 모의되고 있었으며, 일강수량 또한 상당히 유사하게 나타나고 있었다. 전구 20km 해상도의 기후시나리오를 이용하여 미래 강수량을 분석한 결과, 전반적으로 증가하는 경향이 있었으며, 21세기 후반에는 약 18%의 연강수량 증가가 나타났으며, 그 중에서도 겨울철의 강수량 증가가 38%로 가장 크게 나타났다. 강수일수 변화는 약 5mm이하는 감소하는 경향이 있었으며, 5mm 이상은 증가하는 경향이 나타났다. 그리고 각 계급별 강수량 변화는, 상대적으로 강수량이 적은 10, 30mm/day는 여름철에 비해 겨울철에 강수량 증가가 크게 나타나고 있었으며, 상대적으로 강수량이 큰 50, 80, 100, 130mm/day는 겨울철에 비해 여름철에 강수량 증가가 크게 나타났다. 본 연구에서 나타난 결과는 미래 수자원 영향평가 및 적응대책에 유용하게 쓰일 것이다.
물은 생물의 생존을 위해 필수적인 요소로 인류가 시작된 이래로 물을 효율적으로 이용하고 안전하게 관리하기 위한 노력은 계속되어 왔다. 최근 지구 온난화가 주요 원인으로 알려진 국지성 집중호우의 피해는 매우 심각하며, 이로 인해 치수에 대한 중요성은 날로 커지고 있다. 지금까지 사용해 왔던 홍수 예 경보 과정은 특정 지점의 유출량을 예측하기 위해서 강우-유출 모형을 운영하였다. 그러나 물리적 모형의 경우 운영에 필요한 매개변수의 결정과정이 복잡하고, 매개변수 결정을 위해 많은 자료를 필요로 한다. 또한 그 매개변수의 결정과정은 많은 불확실성을 포함하고 있어서 모형의 운영을 위한 전처리과정과 계산과정을 거치는 동안 발생한 오차가 누적되어 결과물 속에는 많은 오차가 포함되어 있다. 본 연구에서는 기존의 홍수 예 경보 시스템의 문제점과 불확실성을 최대한 감소시키고 더 우수한 유출량 예측을 위해 neuro-fuzzy 추론 기법을 이용한 모형인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)를 사용하여 하천수위를 예측하였다. ANFIS는 신경회로망과 퍼지이론을 결합한 기법으로 신경회로망의 구조와 학습 능력을 이용하여 제어환경에서 획득한 입 출력 정보로부터 언어변수의 membership 함수와 제어규칙을 제어 대상에 적합하도록 자동으로 조종하는 기법이다. 본 연구에서는 ANFIS를 사용하여 탄천 하류에 위치한 대곡교의 수위를 예측하였다. 분석을 위해 2007년부터 2011년까지의 탄천 유역의 관측 강우자료와 수위 자료 중 강우강도와 지속시간, 강우 형태에 따라 7개의 강우사상을 선정하였다. 학습자료 및 보정자료의 변화에 따른 예측 오차를 비교하여 모형의 적용성과 적정성을 평가하였다. 적용결과 입력자료 구성의 경우 해당 시간의 강우량 및 수위자료와 10분 전 강우자료를 이용한 모델이 가장 우수한 예측을 보였고, 학습자료의 경우 자료의 길이가 길고, 최대홍수량이 큰 경우 가장 우수한 예측 결과를 보였다. 본 연구의 적용결과 가장 우수한 모형의 경우 30분 예측 첨두수위 오차는 0.32%, RMSE는 0.05m 이고 예측시간이 길어짐에 따라 오차가 비선형적으로 증가하는 경향을 보였다.
특허 정보 검색은 연구 및 기술 개발에 앞서 선행연구의 존재 여부를 확인하기 위한 사전 조사 목적으로 주로 사용된다. 이러한 특히 정보 검색에서 원하는 정보를 얻지 못하는 원인은 다양하다. 그 중에서 본 연구는 키워드 불일치에 의한 정보 누락을 최소화하기 위한 대체어 후보 추출 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 대체어 후보 추출 방법은 문장 내에서 함께 쓰이는 단어들이 비슷한 두 단어는 서로 비슷한 의미를 지닐 것이다라는 직관적 가설을 전제로 한다. 이와 같은 가설을 만족하는 대체어를 추출하기 위해서 본 연구에서는 분류별 집중도, 신뢰도를 이용한 연관단어뭉치, 연관단어 뭉치간 코사인 유사도 및 순위 보정 기법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 대체어 후보 추출 방법의 성능은 대체어 유형별로 작성된 평가지표를 이용하여 재현율을 측정함으로써 평가하였으며, 제안 방법이 문서 벡터공간 모델의 성능보다 더 우수한 것으로 나타났다.
본 연구에서는 해상교량의 선박충돌 해석을 위한 설계선박을 결정하기 위한 선박충돌 위험도 분석을 수행하였다. 확률기반 해석과정을 포함하는 Method II를 이용하여 선박충돌 위험도 해석결과로부터 선박충돌에 대한 설계선박을 선정하였다. 계산연간파괴빈도와 허용기준을 반복 비교하는 해석과정에서는 연간파괴빈도 허용기준의 분배방법이 포함된다. 주탑집중 분배방법이 주탑에 비해 과대평가되는 교각의 설계 수평내하력을 적절히 수정할 경우에는 보다 경제적인 결과를 가져오지만, 교량부재의 중요도를 고려한 가중치에 의한 분배방법이 설계인자의 특성들을 정량적으로 고려하기 때문에 보다 합리적인 것으로 보인다. 선박충돌에 노출된 교각 각각에 대한 선박충돌위험도 평가로부터 교량의 대표 설계선박이 선정되었다. 설계선박은 같은 교량에서도 선박통행량 특성에 따라 많은 차이가 있다.
우리나라의 기후 지형적 특성에 따라 연강수량의 50% 이상이 여름철에 내리며 이러한 짧은 기간에 집중적으로 내리는 강수패턴 조건하에서 수공구조물 설계시 대부분 극치빈도분석을 활용한다. 우리나라의 경우 단일 Gumbel 분포를 활용한 극치빈도분석을 많이 이용한다. 하지만, 최근 이상기후로 인하여 전세계적으로 강수패턴의 특징이 급격히 변하고 있으며, 우리나라의 강수패턴 또한 바뀌어가고 있다. 연강수량의 대부분은 태풍과 장마로 인한 강수량으로 이루어져 있고, 일반적으로 두 개의 모집단으로 이루어진 형태를 보인다. 앞선 연구에서 두 개 이상의 첨두를 가지는 형태의 연최대강수량 자료에 대해 8개의 지속시간별(1, 2, 3, 6, 9, 12, 18, 24hr)로 Bayesian 기법의 단일 Gumbel 분포형과 혼합 Gumbel분포형 기반의 극치빈도분석 결과를 비교하였고, 혼합 Gumbel 분포형이 이중첨두 부분의 거동을 효과적으로 모의하는 것을 확인하였다. 본 연구에서는 이상기후로 인한 강수량의 특징의 급격한 변화에 일정한 패턴이 있음을 가정하고 이중첨두의 연 최대일강수량 자료에 대해 혼합 Gumbel 분포형 기반 비정상성 빈도분석을 실시하였다. 정상성 빈도분석과의 비교를 위해 확률분포의 매개변수 산정시 우도함수를 Bayesian 기법을 통해 산정하여 각 분포형의 Bayesian information criterion(BIC) 값을 비교하였다. 비정상성일 경우의 BIC 값이 정상성일 경우 보다 작게 산정되었고, 강수패턴이 경향성을 가지는 것으로 판단할 수 있었다. 비정상성 혼합 Gumbel 분포형 모델은 최근 급격한 강수패턴의 변화에 대한 대응책으로서 활용성이 높을 것으로 기대된다.
최근 2014년 마른장마의 영향으로 중부 지방에 가뭄이 발생하였으며, 장마철 강수부족은 2015년까지 영향을 미친바 있다. 이로 인해 소양강 댐은 역대 최저수위를 기록하였으며, 일부 지역에서는 제한급수, 농업용수 부족 등의 피해가 발생하였다. 일반적으로 가뭄은 발생순서에 따라 기상학적, 농업적, 수문학적 가뭄 등으로 분류하고 있다 (Wilhite and Grantz, 1985). 기상학적 가뭄은 농업 및 수문학적 가뭄에 영향을 미치는 가뭄의 시작 단계를 의미하며, 가뭄을 판단하는데 있어 중요한 요소라 할 수 있다. 기상학적 가뭄을 정량적으로 판단하기 위해 SPI, PDSI, PN 등이 활용되고 있으며, 특히 강수량 기반의 SPI는 계산과정이 쉽고, 다양한 지속시간(3, 6, 9, 12개월 등)에 따라 가뭄을 객관적으로 판단할 수 있어 가장 활발하게 이용되고 있다(Mckee et al., 1993). 최근 기상청은 대기와 해양-해빙 모델을 접합한 GloSea5의 장기예보자료를 활용하여 월 내지 계절 가뭄전망을 위한 기상학적 가뭄지수를 현업에 활용하고 있다. 다만 국내에서는 주로 단기가뭄(1~3개월)이 빈번하게 발생함에 따라 짧은 예보선행시간을 갖는 가뭄전망에 대한 평가에 집중되어 왔다. 2014, 15년에는 이례적으로 2년 연속 가뭄이 지속된바 있으며, 장기가뭄(3개월 이상)에 대한 전망정보의 필요성이 증가하고 있다. 본 연구에서는 장기예보자료 기반의 기상학적 가뭄전망정보를 산정하고, 2015년 가뭄을 대상으로 활용성을 평가하였다. 이를 위해 ASOS 59개 지점의 관측강수량, GloSea5의 미래예측(Foreacst) 및 과거재현(Hindcast) 자료를 활용하였으며, 다양한 지속시간(3, 6, 9, 12개월)에 대한 SPI를 산정하였다. 또한 예보선행시간(1~6개월)에 따른 SPI와 관측자료 기반의 SPI 간의 통계적 분석(상관계수, 평균제곱근오차)을 수행하여 전망정보의 정확도를 평가하였다.
특정 지역에 집중적으로 비가 내리는 현상인 국지성호우가 빈번히 발생함에 따라 하천 주변 사회기반시설의 침수 위험성이 증가하고 있다. 침수 위험성 판단 여부는 주로 수위정보를 이용하며 수위 예측은 대부분 수치모형을 이용한다. 본 연구에서는 빅데이터 기반의 RNN(Recurrent Neural Networks)기법 알고리즘을 활용하여 수위를 예측하였다. 연구대상지는 조위의 영향을 많이 받는 한강 전역을 대상으로 하였다. 2008년~2018년(10개년)의 실제 침수 피해 실적을 조사한 결과 잠수교, 한강대교, 청담대교 등에서 침수 피해 발생률이 높게 나타났고 SNS(Social Network Services)와 같은 비정형화 자료에서는 청담대교가 가장 많이 태그(Tag)되어 청담대교를 연구범위로 설정하였다. 본 연구에서는 Python에서 제공하는 Tensor flow Library를 이용하여 수위예측 알고리즘을 적용하였다. 데이터는 정형화 데이터와 비정형 데이터를 사용하였으며 정형화 데이터는 한강홍수 통제소나 기상청에서 제공하는 최근 10년간의 (2008~2018) 수위 및 강우량 자료를 수집하였다. 비정형화 데이터는 SNS를 이용하여 민간 정보를 수집하여 정형화된 자료와 함께 전체자료를 구축하였다. 민감도 분석을 통하여 모델의 은닉층(5), 학습률(0.02) 및 반복횟수(100)의 최적값을 설정하였고, 24시간 동안의 데이터를 이용하여 3시간 후의 수위를 예측하였다. 2008년~ 2017년 까지의 데이터는 학습 데이터로 사용하였으며 2018년의 수위를 예측 및 평가하였다. 2018년의 관측수위 자료와 비교한 결과 90% 이상의 데이터가 10% 이내의 오차를 나타내었으며, 첨두수위도 비교적 정확하게 예측되는 것을 확인하였다. 향후 수위와 강우량뿐만 아니라 다양한 인자들도 고려한다면 보다 신속하고 정확한 예측 정보를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.
우리나라는 대부분이 산지(약 65%)로 구성되어 있어 강우 시 그 공간적 분포의 변동성이 매우 큰 편이며, 특히 전형적인 산지지형인 댐 유역의 경우 고도 변화 등에 기인한 지형특성 등에 따라 강우의 형태 및 패턴과 이에 따른 유출변화가 큰 복잡한 특성을 갖는다. 이로 인해 단순히 지점강우들을 공간보간(평균)한 면적강우를 홍수 유출모의 등에 활용할 경우 그 신뢰도가 매우 낮은 경우가 많아, 수문모의에 있어 레이더에 기반을 둔 공간 분포형 강우 등의 도입 검토가 요구된다. 한편, 최근 기상청에서는 보다 정확한 레이더 강수량 추정 값의 제공을 위해 "레이더-AWS 강우강도(Radar-AWS Rainrates, RAR)" 산출 기술을 지속적으로 개선하고 있으며, 이는 지상 우량계 대비 상당한 정확도를 보이고 있다. 본 연구에서는 국내 산지지형을 대표하며, 타 댐 유역에 비해 비교적 수문(수위/유량)관측소와 자료가 많은 용담시험유역에 기상레이더 강수량 추정 값(RAR)을 적용해 산지지형 댐 유역에서 강우의 시공간적 변동성과 이에 따른 홍수량의 정확한 분석을 통해 홍수 시 댐 유입량의 정확한 산정 등에 활용할 목적으로 홍수 유출모의를 수행하고자 한다. 모의에는 최근 5년(2014~2018년)동안 발생한 비교적 독립적인 1~2개(연도별)의 홍수사상을 적용하였으며, 모형은 분포형 강우를 적용할 수 있는 비교적 간단한 모형인 HEC-HMS를 활용하였다. HEC-HMS는 주로 집중형 수문모형(Lumped Hydrologic Model)으로 분류되어 레이더 강우와 같은 분포형 자료의 입력을 주로 적용치는 않고 있지만, HEC-GeoHMS와 ModClark 방법을 활용하면 격자단위의 분포형 강우를 적용할 수 있는 형태의 모델 구축이 가능하다. 모의 결과는 기존 유역평균 강우를 적용한 방법과 비교를 통해 그 개선점을 검토하고자 하며, 이를 통하여 산지지역 댐 유역의 홍수특성을 보다 더 정확하게 분석해보고자 한다. 한편, ModClark을 적용한 홍수 유출모의는 단순히 소유역별 도달시간의 격자별 비율을 고려한 홍수추적으로 그 해석상의 한계가 있어, 최근 개발된 하이브리드 수문모형(Hybrid Hydrologic Model, Distributed-Clark) 등도 동일유역에 대해 도입 적용할 계획에 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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