부상레일은 자기부상열차의 운행을 위한 선로구축물의 궤도상부에 설치되어 있으며, 열차의 주행시 레일과 침목의 연결부는 반복적인 피로하중을 받게 된다. 이에 본 연구에서는 자기부상열차의 주행시 부상레일이 부담하게 되는 피로하중 및 비상착지시 발생하는 충격하중에 대한 피로해석을 통하여 부상레일의 설계 건전성을 검증하고자 하였다. 하중 및 경계조건은 정상상태의 주행을 고려하여 설계하중인 23kN/m를 적용하였으며, 차량의 낙하 및 비상주행시를 고려하여 스키드 낙하하중인 24kN/m를 적용하여 레일과 침목의 체결방식에 따라 볼트체결과 용접체결의 경우에 대하여 해석을 수행하였다. 정적해석시 응력집중은 볼트체결 및 용접체결의 두 경우 모두 침목의 선단부분에서 발생하였으며, 최대응력은 231MPa로서 볼트체결방식의 경우에서 발생하였다. 피로수명은 응력-수명방법을 사용하여 예측하였으며, 평균응력의 영향을 고려하기 위하여 Goodman 관계식을 적용하고 Damage 계산에는 Miner법칙을 이용한 피로해석 결과는 주어진 해석조건에서 모두 요구하는 피로수명 이상의 피로수명을 나타내었으며, $10^8{\sim}10^9$ 싸이클을 무한수명으로 가정하면 볼트체결방식의 낙하하중상태($1.21{\times}10^6$)를 제외하고 모두 무한수명을 갖는 것을 알 수 있었다.
열차의 안전 운행을 위한 철도신호시스템은 궤도회로, 연동장치 등의 지상 설비를 이용하여 열차의 안전거리를 확보하기 위해 열차의 속도와 거리를 제어한다. 또한 이러한 철도신호시스템은 열차의 진로에 따라 선로전환기 등의 선로변 설비들을 제어한다. 이러한 지상 중심의 열차제어시스템은 높은 유지보수 비용이 요구된다. 이에 대한 해결책으로, 최근 차상중심 열차제어시스템이 제안되었고, 관련 기술들의 개발이 활발히 이루어지고 있다. 이러한 차상중심 열차제어시스템은 차상에서 직접 열차 진로상의 선로변 설비들을 제어하는 기술이며, 이러한 시스템의 도입으로 선로변 시설물들이 간소화되어 효율적이고 경제적인 열차제어시스템의 구현이 가능하다. 이에 따라 차상제어장치와 선로전환기, 건널목차단기 등의 선로변 제어장치의 시제품을 개발하였고, 테스트 베드를 구축하여 열차운영 시나리오에 따른 통합 운영 시뮬레이션을 수행하였다. 본 논문에서는 차상중심 열차제어시스템의 현장 적합성 시험에 앞서 설치시험, 무선망 통신시험, 차상제어장치의 인터페이스 시험 및 정상 기능 시험을 포함한 예비현장시험 결과를 기술한다. 시험 결과는 시험 시나리오의 모든 항목을 만족하였으며, 이를 통해 개발한 차상중심 열차제어시스템의 유효성을 확인하였다.
동해에서 CDOM의 광학적 특성과 순환을 이해하기 위하여 MODIS의 원격탐사반사도($R_{rs}$)를 이용한 기존의 CDOM 흡광계수 추정 알고리즘들(Semi-Algorithms (3개), Empirical-Algorithms (3개))을 현장관측 자료와 비교 평가하였다. 2009년부터 2011년까지 총 7번의 현장 관측 자료는 연안 해역에서부터 외양의 다양한 해양환경을 포함하고 있다. 본 연구 결과, 동해에서 Quasi-Analytical Algorithm (QAA_v5) 이 현장 $a_{CDOM}$(412) 값을 가장 유사하게 추정하였다. Quasi-Analytical Algorithm (QAA_v5) 알고리즘을 기준으로 Semi-analytical 알고리즘은 과소추정하는 경향을 보였다. 그러나 Empirical 알고리즘은 과대추정하는 경향을 보였다. $a_{CDOM}$(412)의 값이 높은 곳에서 위성관측 엽록소-a (Chlorophyll-a)의 값도 높았다. 이 결과는 CDOM이 엽록소-a의 함량 추정에 영향을 줄 수 있다는 가능성을 제시한다. 본 연구 결과는 세계최초 정지궤도 해색위성인 GOCI의 CDOM 알고리즘을 개선하는데 기초자료로 활용될 것이다.
미국과 구소련을 중심으로 진행되었던 달 탐사는 1970년대에 중단되었다. 하지만 1990년대 달에 얼음 형태의 물과 희귀자원이 대량 발견되면서 유럽연합, 중국, 일본, 인도 등으로 대표되는 우주신흥강국 들도 달 자원 확보와 기지 건설을 목적으로 달 탐사 경쟁에 합류하고 있다. 향후 달 탐사 사업은 국제 협력을 기반으로 전 세계 주요 우주국과 우주 민간 기업이 함께 참여할 것으로 전망된다. 또한 달 궤도선 중심의 탐사에서 벗어나 달 착륙선 및 로버 중심의 무인 탐사가 전개되어 자원 탐사, 토양 표본 채취 및 귀환 등의 임무를 수행할 것으로 예상된다. 달 탐사를 통해 발견된 자원은 향후 유인 달 기지 건설과 밀접한 연관성이 있다. 달 표면에서의 건설을 위해서는 막대한 양의 자원을 지구로부터 수송해야하므로, 달 현지 자원을 이용하여 물, 산소를 생산하고 현지 지형을 이용하여 기지를 건설하는 기술이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 현재 진행 중인 전 세계 달 탐사 동향 및 전망과 함께, 달 표면에서의 유인 달 기지 건설 방안과 국가별 달 건설 기술 개발 현황에 대해 조사 및 비교 분석하였다.
달의 과학적 기술적 경제적 가치가 증대됨에 따라 세계 주요 우주국들은 달 자원 개발 및 달 기지 건설을 위한 로드맵을 수립하여 달 탐사 사업을 단계적으로 수행하고 있다. 또한 달 표면에 전초기지를 건설하기 위해서는 막대한 양의 자원을 지구로부터 수송해야하므로, 달 표면에 존재하는 자원을 활용하는 현지 건설기술(Lunar In Situ Construction Technology)이 개발 중이다. 하지만 달 지형과 자원은 달 내부의 지각 및 화산활동과 달 외부로부터의 태양광, 운석 충돌 등으로 인해 지역별로 다양한 특성을 지닌다. 이에 본 논문에서는 달 자원의 공간적 분포분석을 통해 현지 건설기술의 적용을 위한 고려사항을 제시하였다. 더불어 달 기지 건설을 위해서는 달 착륙선의 안정적인 착륙과 로버의 이동 용이성을 고려해야 하므로, 달 건설 후보지역 선정을 위한 지형조건을 함께 제시하였다. 현재 달 궤도선으로부터 주로 관측되는 달 지형 및 자원 정보는 낮은 공간해상력과 함께 달 표면에 국한되는 제약점이 있다. 향후 전개될 로버 중심의 달 탐사는 달 현지 건설기술 개발과 달 기지 건설후보지 선정에 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
무선통신기반 열차제어시스템은 차상과 지상과의 양방향 무선통신을 기반으로 실시간 열차간격제어가 가능하므로 운전시격 단축 효과가 있으며 궤도회로를 사용하지 않기 때문에 설비투자를 절감 할 수 있다. 무선통신기반 열차제어시스템에서 가장 중요한 부분인 자동열차방호(ATP: Automatic Train Protection)는 실시간 열차위치 추적을 기반으로 선행열차와 후행열차간의 안전한 간격제어를 수행한다. 본 논문은 도시철도용 무선통신기반 열차제어시스템의 열차간격제어를 위한 전체적인 ATP 열차간격제어 알고리즘과 ATP의 처리속도 향상을 위해 전처리 기반 속도프로파일 계산 알고리즘을 제안한다. 제안된 속도프로파일 계산 알고리즘은 사전에 선로와 열차의 영구속도제한에 해당하는 프로파일을 미리 계산하여 가장제한적인 속도프로파일로 활용한다. 만약 운행 중 특정 노선 구간에 임시속도제한이 발생하는 경우 미리 계산된 영구속도프로파일에 임시속도제한을 반영하여 해당 구간의 속도프로파일을 업데이트함으로써 계산효율을 높일 수 있다. 제안된 속도프로파일 계산 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 시간복잡도 O-notation으로 분석하였으며 그 결과 기존에 비해 시간 복잡도를 개선할 수 있음을 확인하였다. 또한 ATP 열차간격제어 검증을 위해 열차간격제어 시뮬레이터를 제작하였으며 실험결과를 통해 다양한 운영상황에서 안전한 열차간격제어가 이루어지고 있음을 확인하였다.
달 지상 인프라 및 기지 건설은 건설재료나 에너지 확보가 가능한 지역과 연계되어야 하며, 얼음 등의 핵심 자원이 풍부한 영구음영 지역을 형성하는 달 크레이터 지형의 탐지와 정보 수집이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 이러한 달 크레이터(crater) 객체 정보를 최신 딥러닝 알고리즘을 이용해 효과적으로 자동 탐지하는 방안에 대해 고찰하였다. 딥러닝 학습을 위해 NASA LRO 달 궤도선의 레이저 고도계 데이터를 기반으로 구축된 9만개의 수치표고모델과 개별 수치표고모델에 존재하는 크레이터들의 위치와 크기를 레이블링한 자료를 활용하였다. 딥러닝 학습은 최신 알고리즘인 Faster RCNN (Regional Convolution Neural Network)을 자체적으로 코드화하여 적용하였다. 이를 통해 학습된 딥러닝 시스템은 학습되지 않은 달표면 이미지 내 크레이터를 자동 인식하는데 적용되었으며, NASA에서 인력에 의해 정의한 크레이터 정보들의 오류를 자동 보정 가능하고, 정의되지 않은 많은 크레이터 까지도 자동 인식 가능함을 보였다. 이를 통해 공학적으로 매우 가치가 있는 각 지역별 크레이터들의 크기 분포 특성 및 발생 빈도 분석 등이 가능하게 되었으며, 향후에는 시간 이력별 변화추이도 분석 가능할 것으로 판단된다.
청천복사휘도는 히마와리-8호 정지궤도 기상위성에서 제공되는 주요 산출물 중의 하나로서, 자료동화 과정을 통해 수치예보 정확도 향상에 기여한다. 특히, 청천복사휘도는 대기운동벡터와 함께 대기 상층에서 자료동화의 효과를 보인다. 본 연구에서는 히마와리-8호 청천복사휘도의 편차 특성 분석과 평가를 통해 자료를 활용하는 사용자에게 정보를 제공해주고, 효과적으로 자료를 사용할 수 있도록 수치예보모델자료를 활용한 편차와 불확실성을 계산하였다. 일본 기상청에서 제공되는 청천복사휘도를 관측 자료로 사용하였고, 17 km 공간해상도의 기상청 전구 모델 Unified Model(UM) 자료와 복사전달모델 RTTOV-v11.2를 이용하여 청천복사휘도를 모의하였다. 먼저, 관측자료의 특성을 파악하고 관측자료와 모의된 청천복사휘도의 채널별 편차특성을 분석하였다. 전반적인 결과는 히마와리-8호 위성의 세 개의 수증기 채널(6.2, 6.9, $7.3{\mu}m$)에서는 양의 편차를 보인 반면에 대기창 적외 채널(10.4, 11.2, $12.4{\mu}m$)에서는 음의 편차를 보였다. 또한 분석결과는 계절과 영역에 따라 상이하게 나타났으며, 특히 사막이나 고지대 지역의 편차 특성이 뚜렷하게 나타났다. 이를 통해 청천복사자료를 활용할 때 시공간적인 특성을 고려해야 함을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 히마와리-8호 AHI의 청천복사휘도를 자료동화 할 때 전처리 과정에서 유용하게 활용될 수 있을 것이며, 2018년에 발사된 천리안-2A호의 산출물 활용에도 도움이 될 것으로 기대한다.
쏘일 컨디셔닝(soil conditioning)은 굴착토의 전단강도를 감소시키고 작업성(workability)을 확보하여, EPB 쉴드 TBM의 굴진면 전방을 지지하며 TBM의 굴진 성능을 향상시키는 기술이다. 다양한 지반 조건에 대한 최적의 첨가제 주입 조건을 결정하기 위해서는 첨가제를 혼합한 굴착토의 역학적 유동학적 거동을 평가해야 한다. 따라서, 본 연구에서는 TBM 챔버 내 압력 상태를 모사하고 시료의 유동학적 특성을 평가할 수 있는 실내 가압 베인시험 장비를 개발하였다. 인공 사질토 시료에 대하여 폼(foam)과 폴리머(polymer)의 주입변수인 FIR (foam injection ratio)과 PIR (polymer injection ratio)을 변화시켜가며 일련의 실내 가압 베인시험을 수행하였다. 또한, 슬럼프 시험을 통해 컨디셔닝된 흙의 작업성을 평가하였다. 실내 가압 베인시험 장비를 통해 베인 전단시험을 수행함으로써 측정된 토크 데이터로부터 컨디셔닝된 흙의 유동곡선(rheogram)을 도출하여 주입변수에 따른 첨두응력과 항복응력의 경향을 분석하였다. 시험 결과, FIR이 커지거나 PIR이 작아질수록 작업성이 증가하는 경향을 나타냈으며, 최대 토크, 첨두응력과 항복응력은 모두 감소하였다. 실내 가압 베인시험으로 측정된 시료의 첨두응력과 항복응력이 슬럼프 시험을 통해 측정된 작업성과 상응하는 결과는 제안된 시험이 굴착토 물성 평가에 활용될 수 있음을 보여준다.
제2차 고기후 모델링 비교 프로그램(Paleoclimate Modelling Intercomparison Program phase II, PMIP2)의 대기-해양-해빙 접합모형을 통해 얻어진 시뮬레이션 자료를 이용하여 마지막 최대빙하기(Last Glacial Maximum)의 북극 기후변화를 연구하였다. 연구에 이용된 모형은 미국 해양대기청의 CCSM, 독일 막스플랑크 연구소의 ECHAM3-MPIOM, 영국 기상청의 HadCM3M2, 프랑스 라플라스 연구소의 IPSL-CM4, 프랑스 기상연구소의 CNRM-CM3, 일본 동경대 기후연구소의 MIROC3.2, 그리고 중국 대기물리연구소의 FGOALS을 포함해 총 7개로 구성된다. 7개 모형들에 의해 재현된 현재 기후를 관측에 기초로 한 재분석 자료와 비교해 본 결과, 모든 모형에서 관측에 나타나는 북극기후의 특징들이 비교적 잘 재현되었다. 모든 기후 모형들에 마지막 최대빙하기의 대기 이산화탄소 농도를 포함한 온실기체, 지구공전궤도함수, 그리고 빙상 및 지형의 경계 조건이 적용되었다. 빙하기 경계 조건에 대하여 대륙빙하가 발달했던 북미와 북유럽에서 $24^{\circ}C$ 이상의 온도 감소가 나타나는데, 이는 빙하의 발달에 따른 표층의 알베도 증가와 고도의 증가에 기인하는 것으로 여겨진다. 또한 빙하의 발달에 기인하여 북극해에서도 $10^{\circ}C$ 이상의 온도 감소가 나타난다. 여름철에 비해 겨울철 온도 감소가 대체로 더 크게 나타나며, 북극 주변에서 평균 약 $14^{\circ}C$ 정도의 연평균 온도 감소를 보이고 있다. 저위도에 비해 북극 지역의 온도 감소가 모든 계절, 특히 겨울철에 더 크게 나타나는데, 이는 최근 지구 온난화의 정도가 극 지역에서 저위도나 중위도에 비해 더 크게 나타나고 있는 것과도 잘 대비된다. 본 연구결과와 최근의 온난화가 서로 대비되게 일어나기 때문에, 마지막 최대빙하기의 연구를 통해 미래 지구온난화 하에서 나타날 수 있는 기후변화를 간접적으로 이해할 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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