가스 사용의 지속적인 증대로 이에 따른 가스의 제조, 취급, 사용이 점점 확대되어 관련 시설이 대형화, 복잡화되어, 이로 인한 크고 작은 사고가 지속적으로 발생하고 있다. 이러한 사고는 인명피해 및 물적 손실 뿐만 아니라 국가의 경제적인 손실의 큰 원인이 된다. 가스시설의 공통적으로 많은 부분을 차지하고 있는 Pipe Line 부분에 외부의 영향에 의한 사고가 가장 큰 위험요소를 가지고 있다. 특히, 도심지역 및 인구밀집지역의 경우의 고압가스배관의 사고 발생은 경제적 손실을 비롯한 보다 많은 손실을 야기시킬 수 있다. 이러한 매설배관의 사고에 대한 예방대책으로 여러 관련 기관에서는 가스배관에 대한 안전성을 확보하기 위해서는 전체 시스템의 파손 및 위험요소를 효과적으로 평가할 필요가 있다. 특히 가스배관이 설치되거나 작동되어 질 때에 이러한 파손(failure)의 가능성을 매우 작게 하더라도 위험요소가 존재하게 된다. 그러나 일단 파손이 발생하면 인명 및 재산상의 피해가 매우 크기 때문에 파손의 원인을 분석하여 파손사고의 비율을 최소한으로 낮추는 것이 필요하다. 그러므로 본 논문에서는 Scoring Model의 정성적 위험성 분석기법을 이용하여 매설배관의 위험성을 점수로 표현하여 정량적인 숫자로 표현하였다. 이러한 가시적인 평가의 결과는 매설배관의 안전을 확보하여 실질적인 매설배관의 유지관리를 하는데 있어서 매우 효율적으로 적용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 노후 콘크리트 포장의 효율적 유지보수를 위하여 국내 최초 적용된 연속철근 콘크리트 개념의 얇은 덧씌우기 공법(CRCO : Thin Bonded Continuously Reinforced Concrete Overlay)의 거동 특성을 살펴보았다. 서해안 고속도로의 폐도 구간에 CRCO 공법과 JCO 공법(Jointed Concrete Overlay)을 시험시공 하였으며, CRCO 공법에 삽입된 종방향 철근으로 효과를 검토하였다. 시험시공 후 균열 조사 결과, CRCO 구간의 기존 줄눈부에서부터 반사 균열이 발생하였으나 그 폭은 매우 좁았다. 철근의 구속역할로 인해 CRCO 공법에서 더 많은 균열이 발생하였으며, 그 간격은 CRCP 보다 더 좁았다. 부착강도 측정 결과, 표면 처리로 Cold Milling 후 이물질을 제거하여 초기에 층간 부착 문제가 발생하지 않았다. 기존 JCP의 줄눈부에 수평으로 매설한 계측기 데이터분석 결과, 초기 균열 터짐 시 일정 폭 이상으로 벌어지지 못하게 종방향 철근이 잡아주는 역할을 하였으며, 온도변화에 대한 수평 변위 발생 억제 효과도 있었다. 하지만 층간 부착 문제가 발생할 경우, 철근의 구속 효과는 저감되었다. 수직 계측기의 데이터를 통해서 철근이 없는 JCO 공법에 비해 CRCO 공법은 종방향 철근 위치에서 층간 부착 문제가 발생하지 않았으며, 현장 코어링 작업을 통해 이를 확인하였다. 슬래브 내의 수평 거동을 분석한 결과, 초기에 철근의 구속으로 인해 CRCO 공법에서는 인장 변형률이, 구속이 미미한 JCO 공법은 압축력이 발생하였다. FWD 데이터 분석 결과, CRCO 공법의 처짐량이 JCO 보다 더 적게 발생하였으며, 지지력 평가에서는 전반적으로 덧씌우기 후가 더 크게 나타났으며, 특히 CRCO 공법이 JCO 공법에 비해 지지력에 대한 덧씌우기 두께 효과가 더 컸다.
정비 산업은 사후정비, 예방정비를 거쳐, 상태기반 정비를 중심으로 진행되고 있다. 상태기반 정비는 장비의 상태를 파악하여, 최적 시점에서의 정비를 수행한다. 최적의 정비 시점을 찾기 위해서는 장비의 상태, 즉 잔여 유효 수명을 정확하게 파악하는 것이 중요하다. 이에, 본 논문은 시뮬레이션 데이터(C-MAPSS)를 사용한 터보팬 엔진의 잔여 유효수명(RUL, Remaining Useful Life) 예측 모델을 제시한다. 모델링을 위해 C-MAPSS(Commercial Modular Aero-Propulsion System Simulation) 데이터를 전처리, 변환, 예측하는 과정을 거쳤다. RUL 임계값 설정, 이동평균필터 및 표준화를 통해 데이터 전처리를 수행하였고, 주성분 분석(Principal Component Analysis)과 k-NN(k-Nearest Neighbor)을 활용하여 잔여 유효 수명을 예측하였다. 최적의 성능을 도출하기 위해, 5겹 교차검증기법을 통해 최적의 주성분 개수 및 k-NN의 근접 데이터 개수를 결정하였다. 또한, 사전 예측의 유용성, 사후 예측의 부적합성을 고려한 스코어링 함수(Scoring Function)를 통해 예측 결과를 분석하였다. 마지막으로, 현재까지 제시되어온 뉴럴 네트워크 기반의 알고리즘과 예측 성능 비교 및 분석을 통해 k-NN 활용 모델의 유용성을 검증하였다.
본 연구에서는 심층혼합처리공법에 관하여 저자들에 의해 수행된 국내/외 설계, 시공 및 품질관리에 대한 평가와 고찰을 수행하였고, 추후 DCM 공법의 발전을 위한 개선 사항들을 제시하였다. 본 연구 결과, 실내배합실험 시 강도에 대한 단면적 보정이 필요하고, 외삽법 적용 시 실제와 다른 결과가 도출될 수 있으므로 주의가 요구됨을 알 수 있었다. 설계 시 개량율과 개량형식 등을 모두 고려하여 적용 가능한 설계법을 선정해야 하며, 안전율이 적용된 허용압축강도는 안정성 검토를 위한 기준치를 의미하는 것이지 설계 지반정수가 아님을 확인하였다. 응력분담비의 경우 관행적인 값을 적용하기 보다는 설계 조건을 반영한 실험 및 이론적 응력분담비를 산정해야 경제적인 설계를 수행할 수 있었다. 시공 시 선천공이 예상되는 경우 증가된 함수비가 원지반 대비 크지 않은 경우 함수비 증가를 고려하지 못한 결과를 사용하여도 큰 문제가 발생하지 않는 경우도 있었다. 또한, 개량길이 대비 선단처리 길이의 비율이 높은 경우 시공 시 단위길이당 설계 시멘트량이 적게 주입될 수 있음을 확인하였다. 품질관리 시 개량체 코어링은 1축 개량체는 D/4~2D/4, 다축 개량체는 D/4 지점이 최적인 것으로 평가되었다. 품질관리를 위한 항목으로 개량체의 일축압축강도와 더불어 TCR을 고려하는 기준이 국내 실정에 더 적합할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 창경궁 명정문 목부재에 대해 수종과 연륜연대분석을 진행하여 재질과 건축역사를 조사하고자 하였다. 명정문 목부재(79점)의 수종은 소나무류 78점, 전나무속 1점으로 확인되었다. 연륜연대분석은 코어링법을 이용하여 시료를 채취하였으며, TSAP 프로그램으로 크로스데이팅을 하였다. 연륜연대분석 결과, 소나무류 목부재 58점에 대한 최외각 연도는 1604년 초봄-1615년 늦가을, 1706년 늦가을-1707년 초봄, 1828년 늦가을-1834년 늦가을로 총 3개의 벌채시기가 확인되었다. 1600년대와 1800년대 벌채시기들은 조선왕족실록, 광해군일기, 창경궁영건도감의궤의 수리기록과 일치한 것을 확인하였으나 1700년대 벌채시기는 기록에서 확인되지 않아 기록에서 확인되지 않은 수리기록을 연륜연대를 통해 확인할 수 있었다.
해양 심부 견인 전기비저항 탐사 방법이 새로이 개발되었다. 이 방법은 탄성파 반사법 탐사에서 잘 영상화 되지 않던 메탄 하이드레이트의 상부 경계를 찾아내기 위해 고안되었다. 이 장비는 하나의 송신기와 8개의 송신 전극들 및 한 개의 수신쌍극자를 갖는 160 m 연장의 긴 꼬리가 연구용 탐사선에 연결 되어 해저면 근처에서 끌리도록 만들어져 있다. 수치모형실험은 고안된 해양 전기비저항 탐사 방법이 메탄 하이드레이트 층의 상부를 효과적으로 잘 영상화함을 보여주었다. 실제 탐사는 메탄 하이드레이트가 노두로 관찰된 동해에 속해 있는 Joetsu의 먼바다에서 수행되었다. 대략 3.5 km에 달하는 탐사측선에 대하여 전기비저항 자료가 성공적으로 얻어 졌으며 상대적으로 높은 겉보기비저항 값들이 감지되었다. 특별히 메탄 하이드레이트가 들어나 있는 지역에서는 이상적으로 높은 겉보기비저항 값이 관측되었으며, 우리는 이 고겉보기비저항 값이 해저면 밑의 메탄 하이드레이트 지역에 의한 것으로 해석 하였다. 해양 전기비저항 탐사는 메탄 하이드레이트가 매장되어 있는 지역에서 해저면 하부를 잘 영상화 할 수 있는 새로운 도구가 될 것이다.
인터넷 기술의 발전과 인터넷 상 데이터의 급속한 증가로 인해 데이터의 활용 목적에 적합한 분석방안 연구들이 활발히 진행되고 있다. 최근에는 텍스트 마이닝 기법의 활용에 대한 연구들이 이루어지고 있으며, 특히 문서 내 텍스트를 기반으로 문장이나 어휘의 긍정, 부정과 같은 극성 분포에 따라 의견을 스코어링(scoring)하는 감성분석과 관련된 연구들도 다수 이루어지고 있다. 이러한 연구의 연장선상에서, 본 연구는 인터넷 상의 특정 기업에 대한 뉴스 데이터를 수집하여 이들의 감성분석을 실시함으로써 주가의 등락에 대한 예측을 시도하였다. 개별 기업의 뉴스 정보는 해당 기업의 주가에 영향을 미치는 요인으로, 적절한 데이터 분석을 통해 주가 변동 예측에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 따라서 본 연구에서는 개별 기업의 온라인 뉴스 데이터에 대한 감성분석을 바탕으로 개별 기업의 주가 변화 예측을 꾀하였다. 이를 위해, KOSPI200의 상위 종목들을 분석 대상으로 선정하여 국내 대표적 검색 포털 서비스인 네이버에서 약 2년간 발생된 개별 기업의 뉴스 데이터를 수집 분석하였다. 기업별 경영 활동 영역에 따라 기업 온라인 뉴스에 나타나는 어휘의 상이함을 고려하여 각 개별 기업의 어휘사전을 구축하여 분석에 활용함으로써 감성분석의 성능 향상을 도모하였다. 분석결과, 기업별 일간 주가 등락여부에 대한 예측 정확도는 상이했으며 평균적으로 약 56%의 예측률을 보였다. 산업 구분에 따른 주가 예측 정확도를 통하여 '에너지/화학', '생활소비재', '경기소비재'의 산업군이 상대적으로 높은 주가 예측 정확도를 보임을 확인하였으며, '정보기술'과 '조선/운송' 산업군은 주가 예측 정확도가 낮은 것으로 확인되었다. 본 논문은 온라인 뉴스 정보를 활용한 기업의 어휘사전 구축을 통해 개별 기업의 주가 등락 예측에 대한 분석을 수행하였으며, 향후 감성사전 구축 시 불필요한 어휘가 추가되는 문제점을 보완한 연구 수행을 통하여 주가 예측 정확도를 높이는 방안을 모색할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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