• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.480-480
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• 2018

전 세계적으로 자연 친화, 하천생태계 보전, 친수하천 등을 조성하기 위한 대대적인 하천 정비사업이 활발히 진행 중에 있다. 최근 홍수로 인한 제방 붕괴에 대응하기 위한 제방의 안정화 및 개선을 위한 방법으로 기존의 시멘트와 같은 혼합물질을 사용하지 않고 환경 친화적이고 지속 가능한 대안에 대한 수요가 증가되고 있는 추세이며 현재 노후화 된 불안정 제방에 대한 보강대책을 수립해나가는 과정으로써 친환경 신소재를 활용하여 제방을 보호하는 연구가 수행되고 있다. 제방사면에 적용되는 신소재는 바이오폴리머를 활용한 재료로써 공동연구기관 카이스트에서 개발된 환경 친화적인 물질로 미생물에 의해 유도된 고인장 및 인체 무해성 등의 특성을 갖고 있으며 경제적 타당성인 측면에서 시멘트와 비교 분석 되어야 하고 실제 현장에서의 적용 가능성, 신뢰성 및 내구성 검토 등 성능을 보장하기 위한 지속적인 연구가 필요한 상황이다. 이에 본 안동하천실험센터에서는 중규모 제방을 직접 제작하여 수리모형실험을 통한 친환경 신소재 활용 제방의 안정성 및 성능 평가를 실시하였다. 수리실험 조건은 카이스트에서 제시된 레시피를 기반으로 먼저 분말형태의 바이이폴리머를 물과 희석하여 만들어진 바이오폴리머 용액을 흙과 혼합한 뒤 제방표면에 직접 미장작업을 수행하여 실험조건에 따라 일정한 두께(1cm, 3cm, 5cm)로 피복하였다. 이후 월류 붕괴 실험이 가능한 3 - 5일 정도의 양생기간을 거쳐 실험을 진행하였다. 실험결과는 다수의 고프로(GoPro) 및 비디오 카메라 등 다양한 영상장치를 이용하여 픽셀기반의 영상분석기법을 활용한 시간 흐름에 따른 제방 사면에서의 붕괴규모를 산정하여 신소재의 피복 두께에 따른 제체의 붕괴 거동 및 안정성을 평가하였으며, 또한 제방 파괴부에서의 흐름 상황 및 유속이 붕괴 발달에 미치는 영향을 분석하기 위하여 PIV 분석을 실시하였다. 이번 연구의 최종목표는 지속적인 예비실험을 수행하여 월류 및 침투, 파이핑 등 파괴 인자 별 신소재의 성능 개선 및 개발된 새로운 공법에 대한 효과 검토를 통한 최적안을 도출함으로써 향후 실규모 실험실증을 통한 신소재 시공 및 공법에 대한 현장적용 가능성 검증을 거쳐 최종적으로 신소재 제방 공법 설계 기술, 신소재 및 공법 표준안, 제방공법 안정성 평가 가이드라인 등을 제시하고자 하며, 이러한 실험데이터를 축적함으로써 실제 제방 붕괴 시 비상대처계획 수립에 필요한 기초자료로 활용이 가능할 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1995.09a
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• pp.387-395
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• 1995

롤(Roll)의 주물 가공 시스템의 성능(Performance)분석의 문제는 일반적으로 관련된 많은 요인들 때문에 매우 복잡하다. 롤 제조 시스템의 성능과 관련된 주요 요인으로서 주형(Moulding) 제작, 원재료의 용해, 후처리 및 가공 공정 의 요인들을 들 수 있다. 본 연구에서는 이러한 복잡한 롤의 주물 및 가공공 정상의 요인들로부터 롤 제조 시스템의 불량률을 평가하기 위하여 발견적인 방법인 GMDH(Group Method Data Handling)-Type 모델링 방법을 이용하 였다. 롤 주물 가공 시스템의 성능을 불량률로 두고 이에 주요 영향 요인들 의 입력 Data를 위하여 현장 자료로부터 상하한 값을 구하여, Hyper-Cube 프로그램을 이용하여 필요한 수의 Data를 보완하여 사용하였다. 시스템 성능 과 관련된 인자들을 2개식 가능한 조합을 하고 이들 각각의 조합들에 대하 여 6개항으로 된 예측식으로 회귀분석하고 일정 수준 이상의 결과들만을 다 음 단계의 자료로 사용하였다. GMDH 방법은 매 단계마다 영향이 적은 변 수조합을 제외시키므로 최종 해는 그 정확성이 매우 높다. 본 연구를 위하여 GMDH 알고리즘에 따라 계산할수 있는 전산 프로그램을 개발하여 사용하였 으며, 적용예를 롤 주물제조공정에 응용하여 보였다.. 분석된 자료에 의하면 예측 오차가 매우 적음을 보였다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.36 no.5_3
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• pp.1027-1036
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• 2020

In this study, a cloud-based processing method using Agisoft Metashape, a commercial software, and Amazon web service, a cloud computing service, is introduced and evaluated to quickly generate high-precision 3D realistic data from large volume UAV images acquired in disaster sites. Compared with on-premises method using a local computer and cloud services provided by Agisoft and Pix4D, the processes of aerial triangulation, 3D point cloud and DSM generation, mesh and texture generation, ortho-mosaic image production recorded similar time duration. The cloud method required uploading and downloading time for large volume data, but it showed a clear advantage that in situ processing was practically possible. In both the on-premises and cloud methods, there is a difference in processing time depending on the performance of the CPU and GPU, but notso much asin a performance benchmark. However, it wasfound that a laptop computer equipped with a low-performance GPU takes too much time to apply to in situ processing.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.163-163
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• 2021

하천에서의 화학사고는 자연적 및 인위적인 원인으로 인해 발생할 수 있으며, 이러한 화학사고가 발생하게 되면 수환경 변화를 야기해 생태계나 인간에게 악영향을 발생시킬 수 있어 신속한 초기대응이 필요하다. 하천으로 유입된 화학물질의 평가에 대한 연구는 활발하게 진행되고 있지만, 화학사고 초기대응을 위한 연구는 미비한 실정이다. 초기대응을 위해서는 현장에서 측정이 용이한 지표를 활용해야하며, 이 지표를 이용해 유출된 화학물질에 대한 정보를 취득 할 수 있어야 한다. 하천의 주요 지점에는 pH 및 EC 등을 실시간으로 측정하는 자동측정망을 운영하고 있는데, 이러한 측정항목들을 지표로 활용한다면 하천 화학사고 대응을 위한 중요한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다. 또한 측정된 데이터를 머신러닝 기법을 적용한다면 화학사고 발생 시 초기대응을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다. 본 연구에서는 분석한 유해화학물질은 총 26종이며, pH 및 EC를 화학물질들의 특성을 파악하기 위한 대체지표로 선정하였다. 화학물질의 농도변화에 따른 대체지표 변화를 측정하였으며, 실험결과를 바탕으로 성질이 유사한 화학물질들을 Group별로 분류하여 데이터베이스를 구축하였다. 구축된 데이터베이스를 바탕으로 머신러닝 기법인 Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting, XG Boosting에 적용해 각 알고리즘에 대한 성능 평가를 진행하여 가장 우수한 성능의 머신러닝 기법을 선정한다. 본 연구 결과를 바탕으로 선정된 머신러닝 기법을 활용한다면 향수 수환경 화학사고 발생 시 유출된 유해화학물질에 대한 정보를 제공할 수 있으며 그에 따른 신속한 대응의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.40 no.2
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• pp.65-79
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• 2024

This study employs traditional statistical auto-regressive integrated moving average (ARIMA) and deep learning-based long short-term memory (LSTM) models to predict the deformation of earth retaining walls using inclinometer data from excavation sites. It compares the predictive capabilities of both models. The ARIMA model excels in analyzing linear patterns as time progresses, while the LSTM model is adept at handling complex nonlinear patterns and long-term dependencies in the data. This research includes preprocessing of inclinometer measurement data, performance evaluation across various data lengths and input conditions, and demonstrates that the LSTM model provides statistically significant improvements in prediction accuracy over the ARIMA model. The findings suggest that LSTM models can effectively assess the stability of retaining walls at excavation sites. Additionally, this study is expected to contribute to the development of safety monitoring systems at excavation sites and the advancement of time series prediction models.

• Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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• v.19 no.4
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• pp.651-668
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• 2017

For initial stability of the tunnel, the primary support, Shotcrete and rockbolt shall be placed in the most appropriate time. This is because the role of such support plays a vital role in long-term and short-term tunnel stability. In this study, the rock bolt is an important supporting system that receives the external pressure generated by the stress relaxation during tunnel excavation as axial force and transmits it to the shotcrete on the tunnel excavation surface. Until now, most of the materials of rock bolts have been used in the field, but there have been many problems such as uncertain quality of Chinese materials entering the market, poor packing due to falling down of rock bolts when filled with mortar, and corrosion due to water. Therefore, in this study, we have developed a high strength steel pipe rock bolt using Autobeam material to solve and improve various problems of existing rock bolts. In order to evaluate the performance of the developed bolt, field tests were carried out and the existing mortar filler in order to improve the performance of the rock bolt, the design and construction criteria were studied and the results were included in this paper.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.26 no.7
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• pp.93-106
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• 2010

In performing a series of in-situ thermal response tests, the effective thermal conductivities of six vertical closed-loop ground heat exchangers were experimentally evaluated and compared one another, which were constructed in a test bed in Wonju. To compare thermal efficiency of the ground heat exchangers in field, the six boreholes were constructed with different construction conditions: grouting materials (cement vs. bentonite), different additives (silica sand vs. graphite) and the shape of pipe-sections (general U-loop type vs. 3 pipe-type). From the test results, it can be concluded that cement grouting has a higher effective thermal conductivity than bentonite grouting, and the efficiency of graphite better performs than silica sand as a thermally-enhancing addictive. In addition, a new 3 pipe-type heat exchanger provides less thermal interference between the inlet and outlet pipe than the conventional U-loop type heat exchanger, which results in superior thermal performance. Based on the results from the in-situ thermal response tests, a series of economic analyses have been made to show the applicability of the new addictives and 3 pipe-type heat exchanger.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.10 no.7
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• pp.175-182
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• 2019

We classify topics on fall incidents occurring in construction sites using topic modeling among machine learning techniques and analyze the causes of the accidents according to each topic. In order to apply topic modeling based on latent dirichlet allocation, text data was preprocessed and evaluated with Perplexity score to improve the reliability of the model. The most common falling accidents happened to the daily workers belonging to small construction site. Most of the causes were not operated properly due to lack of safety equipment, inadequacy of arrangement and wearing, and low performance of safety equipment. In order to prevent and reduce the falling accidents, it is important to educate the daily workers of small construction site, arrange the workplace, and check the wearing of personal safety equipment and device.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.26 no.3
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• pp.92-102
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• 2022

Various numerical analysis models can be used to evaluate the behavior characteristics of tunnel facilities which are representative underground structures. In general, the Mohr-Coulomb model, which is most often used for numerical analysis, is an elastic-perfect plastic behavior model. And the deformation characteristics are the same during the load increase-load reduction phase. So there is a problem that the displacement may appear different from the field situation in the case of excavation analysis. In contrast, the HS-small strain stability model has a wide range of applications for each ground. And it is known that soil deformation characteristics can be analyzed according to field conditions by enabling input of initial elastic modulus and nonlinear curve parameter and so on. However, civil engineers are having difficulty using nonlinear models that can apply material nonlinear properties due to difficulties in estimating ground property coefficients. In this study, the necessity of rational model selection was reviewed by comparing the results of seismic performance evaluation using the Mohr-Coulomb model, which civil engineers generally apply for numerical analysis of tunnels, and the HS Small strain Stiffness model, which can consider ground nonlinearity.

• Journal of the Korea Concrete Institute
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• v.24 no.3
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• pp.241-248
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• 2012

This paper presents a reinforced concrete composite column method in order to improve seismic performance of reinforced concrete column specimens by selectively applying steel fiber-reinforced mortars at the column plastic hinge region. In order to evaluate seismic improvement of the newly developed column method, a series of cyclic load test of column specimens under a constant axial load was investigated by manufacturing three specimens, two reinforced concrete composite columns by applying steel fiber-reinforced mortars at the column plastic hinge region and one conventional reinforced concrete column. Both concrete and steel fiber-reinforced mortar was cast-in placed type. From cyclic load test, it was found that the newly developed steel fiber-reinforced columns showed improved seismic performances than conventional reinforced concrete column in controlling bending and shear cracks as well as improving seismic lateral load-carrying capacities and lateral deformation capacities.