본 연구에서는 중국에서 유통되고 있는 냉장식품 (-1℃ to 8℃)에 대한 콜드체인 물류(Cold chain logistics: CCL) 모델이 개발되었다. CCL 모델은 분배센터 (Distribution center: DC)와 배포대상지점 (Distribution target points: DT)으로 구성되어 있으며, CCL 모델의 목적함수는 모든 유통업체의 총 유통경로를 최소화하는 것이다. 목적함수를 통한 최적결과 도출을 위해 혼합유전알고리즘(Hybrid genetic algorithm: HGA) 접근법을 제안한다. HGA 접근법은 개선된 K-means 방법과 유전알고리즘을 결합하여 구성된다. 사례연구에서는 유통경로와 유통 가능한 거리 기준으로 CCL 모델에 대해 3개의 시나리오를 고려하였으며, 이를 제안된 HGA접근법을 사용하여 해결하였다. 결과분석을 통해 제안된 HGA접근법을 사용할 경우 유통비용이 절감되고, 마일리지가 약 19%, 20%, 16% 정도 감소됨을 확인하였다.
탄소섬유강화 플라스틱(CFRP)의 계면 특성은 복합재료의 전체적인 기계적 특성을 제어하므로 매우 중요하다. 이에 따라, 탄소나노튜브(CNT)로 탄소섬유(CF) 표면을 개질하는 것이 계면을 강화하기 위해 활발히 연구되고 있다. 그러나 대부분의 표면 개질 방법은 자체적으로 한계가 있다. 예를 들어, CVD 성장에서 탄소섬유의 CNT를 성장시키기 위해 600~1000℃ 범위의 고온을 적용해야 하며, 이는 탄소섬유 자체에 손상을 줄 수 있으므로 물성이 저하될 수 있다. 한편, 본 연구에서는, 폴리아마이드(PA) 610/CF/CNT 복합재가 PA610의 계면중합을 통해 제조되었으며, 유기계와 수계 사이의 계면에서 PA610/CNT 중합이 일어난다. 탄소섬유는 CNT가 균일하게 분산된 PA610으로 코팅되었다. 복합재 내에서의 CNT 분산상태는 주사전자현미경으로 관찰되었으며, 열중량 분석을 통해 복합재의 열안정성을 분석하였다. 그리고 섬유 뽑힘 시험을 통해 섬유와 기지 간의 계면 결합력을 측정하였다.
딥러닝(DL)을 이용한 객체인식, 탐지 및 분할하는 연구는 여러 분야에서 활용되고 있으며, 주로 영상을 DL 모델의 학습 데이터로 사용하고 있지만, 본 논문은 영상뿐 아니라 공간정보 특성을 포함하는 다양한 학습 데이터(multimodal training data)를 향상된 영역기반 합성곱 신경망(R-CNN)인 Detectron2 모델 학습에 사용하여 객체를 분할하고 건물을 탐지하는 것이 목적이다. 이를 위하여 적외선 항공영상과 라이다 데이터의 내재된 객체의 윤곽 및 통계적 질감정보인 Haralick feature와 같은 여러 특성을 추출하였다. DL 모델의 학습 성능은 데이터의 수량과 특성뿐 아니라 융합방법에 의해 좌우된다. 초기융합(early fusion)과 후기융합(late fusion)의 혼용방식인 하이브리드 융합(hybrid fusion)을 적용한 결과 33%의 건물을 추가적으로 탐지 할 수 있다. 이와 같은 실험 결과는 서로 다른 특성 데이터의 복합적 학습과 융합에 의한 상호보완적 효과를 입증하였다고 판단된다.
이 연구에서는 펌핑 후 콘크리트의 작업성 변화를 실내에서 평가하기 위한 새로운 실험 장비를 개발하였다. 이 장비는 실제 펌핑 중 콘크리트가 받는 압력과 전단을 모사할 수 있도록 설계되었다. 실내 실험 장비를 사용한 펌핑 후 콘크리트 작업성 변화 평가 가능성을 검토하기 위하여 실규모 펌핑 실험과 실내 모사 실험을 동시에 수행하였다. 실규모 펌핑 실험에 사용한 콘크리트의 설계기준압축강도는 24, 35, 60MPa이며, 배관의 길이는 130, 304, 518m이다. 펌핑 실험과 동일한 콘크리트를 사용하여 실제 펌핑 조건(압력, 전단, 펌핑 시간)을 고려한 실내 모사 실험을 수행하였다. 실험 전, 실규모 펌핑 실험 후, 실내 모사 실험 후 콘크리트의 작업성(슬럼프 또는 슬럼프 플로)을 측정하였다. 실규모 펌핑 실험과 실내 실험 모두 콘크리트의 작업성이 감소하였으며, 두 실험의 결과가 매우 유사하게 측정되었다.
우리의 삶에 있어 새로운 물질의 개발/발견은 전 세계의 환경 및 에너지 문제를 해결하는 데 필수적인 열쇠이다. 이러한 관점에서 결정성 탄소계 2차원 재료는 벌집 또는 sp/sp2 하이브리드 구조의 탄소 소재의 전기 전도도, 화학적 안정성, 표면 공학 등 다양한 관점에서 오랜 시간 동안 연구되어 왔다. 특히, 그래핀을 포함한 새로운 2차원 탄소 소재 개발은 신재생 에너지 분야에서 수십 년 동안 지속적으로 개발되고 있다. 구체, 입방체 등의 다양한 구조 형태의 금속나노입자와 함께 복합화하여 시너지 효과를 낼 수 있는 탄소동소체가 연구되고 있으며, 이를 통하여 신재생 에너지 분야의 디바이스 성능이 획기적으로 향상되고 있다. 본 총설에서는 2D 탄소동소체 재료, 그래핀 및 그라파인의 연구 방향과 재생 에너지 분야의 성능을 향상시키기 위한 응용 방법을 소개하고자 한다.
완전 무치악 환자에서 상악은 전통적인 총의치 치료를 통해 충분한 안정, 지지 및 유지를 얻기 용이하지만, 하악은 해부학적 한계로 인하여 치료에 어려움이 있기 때문에 임플란트를 동반한 치료를 고려할 수 있다. 구치부에 임플란트 식립이 어려운 경우에는 이공 전방에 4 - 5개의 임플란트를 이용하여 하악의 의치를 고정해주는 하이브리드 형 고정성 총의치로 치료할 수 있고, 구치부에 임플란트 식립이 가능한 경우라면 다수 유닛으로 구성되는 임플란트 지지 고정성 보철물을 고려할 수 있다. 이러한 접근방식은 시대가 지남에 따라 수술방식이나 사용하는 재료 등이 다양하게 변해왔다. 본 증례에서는 상악 총의치를 사용하는 완전 무치악 환자의 하악에서 임플란트를 이용한 고정성 보철 치료의 증례를 중심으로 치료 방법을 비교해 보고자 한다.
기후변화로 동절기 기온 저하에 따른 수도계량기의 동파는 지속적으로 심화되고 있으며, 이는 계량기 교체 비용, 누수, 누수량 동결에 의한 2차 피해, 단수 등 사회적 문제를 야기한다. 이와같은 문제를 해결하고자 구조적 대책으로 개별 가정에서 동파 방지형 계량기를 설치할 수 있으나 이를 위한 비용발생이 상당하고, 비구조적 대책으로는 기상청의 동파 지도 알림 서비스를 활용하여 사전적으로 대응하고자 하나, 기상청자료는 대기 온도를 중심으로 제공하고 있기 때문에 해당서비스만으로는 계량기의 동파를 예측하는데 필요한 추가적인 다양한 변수를 활용하는데 한계가 있다. 최근 정부와 공공부문에서 22개 지역, 110개소 이상의 수도계량기함내 IoT 온도센서를 시범 설치하여 계량기 함내의 상태 등을 확인할 수 있는 사업을 수행했다. 전국적인 계량기 상태의 예측과 진단을 위해서는 추가적인 센서 설치가 필요할 것이나, IoT센서 설치 비용 등의 문제로 추가 설치가 더딘 실정이다. 본 연구에서는 겨울 동파 예방을 위해 실제 온도센서를 기반으로 가상센서를 구축하고, 이를 혼합한 하이브리드 방식으로 동파위험 기준에 따라 전국 동파위험 지도를 구축하였다. 가상센서 개발을 위해 독립변수로 위경도, 고도, 음·양지, 보온재 여부 및 기상정보(기온, 강수량, 풍속, 습도)를 활용하고, 종속변수로 실제 센서의 온도를 사용하여 기계학습 모델을 개발하였다. 지역 특성에 따라 정확한 모델을 구축하기 위해 위치정보 및 보온재여부 등의 변수를 활용하여 K-means 방법으로 군집화 하였으며, 각 군집별로 3가지의 기계학습 회귀모델을 적용하였다. 최적의 군집 수를 검토한 결과 4개가 적정한 것으로 판단되었다. 군집의 특성은 지역별 구분과 유사한 패턴을 보이며, 모든 군집에서 Gradient Boosting 회귀모델을 적용하는 것이 적합한 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발한 모델을 바탕으로 조건에 따라 동파 예측 알람서비스에 실무적으로 활용할 수 있도록 양호·주의·위험·매우위험 총 4개의 기준을 설정하였다. 실제 본 연구에서 개발된 알고리즘을 국가상수도정보 시스템에 반영하여 테스트 수행중에 있으며, 향후 지속 검증을 할 예정에 있다. 이를 통해 동파 예방 및 피해 최소화, 물절약 등 직간접적 편익이 기대된다.
최근 기후변화의 영향으로 호우의 발생빈도가 증가하고 있는 추세이며, 도시지역의 호우는 돌발적이고 국지적인 특성을 가지고 있어 인명과 재산피해 역시 증가하고 있으며, 급격한 도시화로 인한 구조적으로 홍수에 취약한 실정이다. 국지성 도시호우는 저층(1 km 내외)에서 형성되는 강우가 지배적이며, 기존의 대형레이더는 높은 산 정상에 설치되어 1.5 km 이상의 강우관측을 중심으로 운영됨에 따라 저층강우의 탐지 및 변동성 관측에 취약하여, 이에 대형 레이더에서 뿐만 아니라 도시단위의 국지성 호우관측에 대응할 수 있는 소형 레이더 기반 고정밀 강우관측 마련 및 운영 기술이 필요하다. 현재 K-water는 부산 에코델타 스마트시티에 도시 물재해 플랫폼 구현의 일환으로 돌발강우사전 탐지 및 도시의 신속·정확한 강우 관측을 위하여 높은 시공간 해상도를 제공하는 이중편파X 밴드 소형 강우레이더를 설치하고, 효율적 운용을 위해 각 고도각에서의 빔 차폐율을 확인하고 이를 고려한 최적 관측전략을 수립하였다. 또한 Z-Phi 방법을 이용한 반사도 감쇠 보정 기술을 개발하였으며, 강우 추정을 위해 하이브리드 고도면 합성 기법(HSR) 기법을 적용하고 검증하였다. 이후 소형 레이더의 정량적 추정강수를 이용하여 강우예측 정보를 생산하기 위해 이류모델을 적용하고, 비슬산과 소형 합성 레이더 추정강수로 선행 10분에서 180분까지 예측할 수 있도록 개발하였다. 또한, 지상강우관측 자료와의 정확도 비교 평가를 수행하고, 행정구역 및 표준유역의 예측 평균강우량을 생산하여 부산 에코델타 스마트시티 도시 물재해 통합관리 시스템과 연계운영을 위한 후속 과업을 수행중에 있다.
기후변화와 도시화로 인한 집중 호우와 불투수층 증가로 도시 홍수의 발생 빈도와 규모가 증가하고 있다. 인적, 물적 자원이 집중되어 있는 도시유역의 특성상 침수가 발생하면 이로 인한 직접적 피해 뿐만 아니라 사회경제적 2차 피해를 발생한다. 도시 홍수로 인한 피해를 줄이고 도시의 재해에 대한 회복력을 키우기 위해서는 관측과 더불어 정확한 모의 기술이 중요하다. 한편, 격자 기반 도시 홍수 모의는 집중 호우에 따른 침수의 시공간적 발생 양상을 물리적으로 해석하는 방법으로, 지표수-우수관거 이중배제 통합 모의, 수치기법, 병렬컴퓨팅, 수질 연계 모의 등의 측면에서 지금까지 많은 발전이 이루어져 왔다. 최근들어 원격탐사 기술의 발달로 공간해상도 1미터 수준 혹은 그 이상의 초고해상도 지형자료가 많은 지역에서 대해 가용해지고 있으며, 도시 홍수 해석에 이와 같은 초고해상도 자료를 적용하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 초고해상도 지형 및 토지 피복 자료의 공간해상도가 침수해석에 미치는 영향을 분석한다. 도시침수의 두가지 주요 요인인 내수침수와 외수범람 중에서 극한 강우에 의한 내수침수해석 사례만을 주요 연구 범위로 한다. 초고해상도 입력자료의 격자기반 도수 해석 모형으로는 운동파 기반의 2차원 지표 흐름 해석 모형을 적용하고, 초고해상도 모의의 효율적 계산을 위해 하이브리드 병렬 컴퓨팅 기술을 이용한다. 초고해상도 입력자료 적용 사례 대비, 공간해상도 저하에 따라 침수 면적이나 깊이 등에서 어떤 변화가 있는지 정량적으로 검토한다. 또한, 강우의 강도 및 공간분포가 초고해상도 도시 홍수 해석에 미치는 영향에 대해서 분석한다. 모의 결과로부터 도시 홍수 해석시 거리 단위(street-level) 정확도의 재현을 위해 적정한 공간해상도를 분석하고, 초고해상도 도시 홍수 모의를 이용한 기후변화에 따른 극한 홍수의 도시지역 영향 분석 및 회복력 개선 관련 연구의 가능성에 대해 논의한다.
무치악 환자에서 임플란트를 이용한 보철치료는 임플란트 고정성 보철, 임플란트 융합 국소 의치, 하이브리드 보철물, 임플란트 유지 및 지지 피개의치 등의 다양한 방법이 있다. 본 증례에서는 중등도 이상의 만성 치주염에 이환 되어 전악 발치가 필요한 환자에서 computer guided surgery를 이용하여 계획된 위치에 임플란트를 식립하였다. 상악은 불량한 골질로 초기고정력이 충분하지 않아 지연 부하를 시행하였고 골 유착 기간 동안 임시 의치를 사용하였다. 하악은 안정적인 초기 고정을 얻어 즉시 부하를 이용하여 환자의 불편감을 감소시켰다. 임플란트 일차 안정은 즉시 부하를 얻기 위해 가장 중요한 요소로 여겨지기 때문에 수술 전 반드시 임상적, 방사선학적 평가를 통해 잔존 치조골 양 및 골질을 파악해야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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