이 연구에서는 SEEP2D 모형을 사용하여 하부에 투수지반을 갖는 제방 내부의 침투흐름에 대한 수치모의를 수행하였다. 제방의 재료는 4대강사업 낙동강 제2하구둑 건설 현장에서 채취한 시료를 사용하였으며, 입도분석과 들밀도시험을 통해 구한 제방의 건조단위중량과 다짐도 및 제방의 투수계수는 각각 $1.372g/cm^3$, 93%, 1.35 m/day이다. 투수지반층과 1:3 비탈경사를 가지는 제방모형을 제작하여 연직 이차원 정상류 침투해석 모형을 해석하는 SEEP2D 프로그램을 사용하여 나온 결과 값을 수리모형 실험 결과 값과 비교하였다. 모의조건은 0.45 m, 0.50 m, 0.55 m, 0.60 m의 4가지 수위(각각 Case1~4)조건에 대하여 수리모형실험과 동일한 조건을 수치모형에 적용하였다. 수치모형의 결과는 실험결과와 비교적 일치하였지만 제방의 비탈사면이 시작하는 부분에서는 수치모형의 결과 값보다 실험결과 값이 작은 것으로 확인되었다. 각각의 조건별로 수치해와 실험 결과값을 비교해본 결과 대체적으로 비슷한 양상을 보였지만 제방의 비탈사면이 시작하는 지점부터 수치모형의 결과 값보다 실험결과 값이 작은 것으로 확인되었다. Case3의 경우 4.35 m 지점부터 6.00 m 지점까지 유출이 발생하였으며 수치모형의 결과값과 실험결과 값의 차이가 가장 작게 나타났다. 사면유출 길이는 Case4에서 가장 길게 나타났으며 최대 4.10 cm로 발생하였다.
본 연구에서는 국립환경과학원에서 체계화된 유역 및 하천환경 DB 구축을 통해 국내 모든 하천에 대한 수리 수문학적 기초자료를 표준화기 위해 만들고 있는 한국형 Reach File을 통하여 경안천 유역에 대해 QUAL2E 모형을 이용하여 수질모의 하고자 한다. 수질 모델링의 적용 사례를 살펴본 바에 따르면 하천을 모델링하기 위해서는 현장 특성 자료의 중요성, 특히 하천수리특성에 관련된 기초 자료의 가용성 여부가 모형의 성패에 매우 중요한 역할을 함을 알 수 있다. 유량, 유속 및 폭과 깊이로 대변되는 하천 지형은 물질 이송에 대한 주요 외력 함수이며, 다른 모든 예측치 들은 이들에 의존적일 수밖에 없다. 따라서 이들의 정확한 표현은 올바른 수질 예측에 있어서 필수적이다. 국립환경과학원에서 구축하는 한국형 Reach File에는 도형 및 속성자료를 설계하였을 뿐만 아니라, 각 수계별 주요하천에 대한 Reach별로 하상단면정보 및 수리계수를 DB화하여 관리하고 있기 때문에 대상 하천의 유량, 유속 및 수심자료를 일괄적으로 제공을 하고 있다. 본 연구에서는 한국형 Reach File을 통하여 경안천유역의 수질을 모의하였다. Reach File에는 경안천 유역의 Reach 별로 수리학적 특성인 하천연장, 하상경사, 조도계수, 수리계수등 QUAL2E 모델의 입력자료등을 제공해 줌으로써 수질모의 과정의 정량화 및 간편화를 가능하게 하였다. 또한 효율성 증대에 기여하는 바가 클 것으로 예상되며 2013년 6월부터 시행되는 한강수계 수질오염총량관리 의무제 시행과 관련하여 보다 과학적이고 정확한 모델링 결과 도출이 가능할 것으로 판단된다.
COVID-19로 인한 팬데믹 상황은 우리 사회의 사회적, 경제적, 심리적, 그리고 다른 모든 면에서 크고 작은 영향을 미치고 있다. 코로나 19 전파를 막기 위해 우리나라를 포함한 다양한 국가에서는 장기간의 가정 돌봄 및 원격 학습 체제에 들어갔다. 하지만 많은 나라에서 진행된 원격 학습 실험은 대면 교육을 원격 학습으로 대체할 수 있는지에 대한 문제가 제기되었다. 이에 본 연구에서는 원격 수업에 대한 언론 보도 내용을 바탕으로 여론, 사회 인식, 현장의 동향을 분석하였다. 이를 위해 본 연구에서는 원격 수업과 관련된 11개의 신문사 및 4개의 방송사의 기사, 2,600개를 수집하였다. 이 데이터를 바탕으로 키워드 트렌드 분석, 토픽모델링 분석, 감정 분석을 실시하였다.
2010년대 후반에 딥 러닝 관련 기술이 발전하고 복잡한 강우-유출 현상을 모의하는데 적합하다는 점이 알려지면서 많은 수문관련 연구에서 딥러닝 기법을 통하여 수문모델링을 대체 가능함을 제시하여 왔다. 그러나, 이러한 가능성은 단순 모의효율을 통한 분석이므로 실제 수문관리 현장에 대한 적용을 위한 고찰이 필요한 시점이다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 기법을 통하여 수문모의의 가능성을 고찰하고 개선점을 고찰하고자 한다. 이를 위하여 수문자료에 많이 적용되는 LSTM 기법과 수문모형인 TANK모형을 이용하여 경상남도의 형산강 유역을 대상으로 2013년부터 2020년까지의 유출량을 모의하고 그 결과를 비교 분석하였다. 형산강 유역에 대한 수문모의를 수행한 결과, LSTM 기법을 이용한 수문모의가 TANK모형에 비하여 높은 모의효율을 보여주었다. 그러나, 높은 모의효율에도 불구하고 유역의 물리적인 강우-유출과정을 모사하는 수문모형과 달리 LSTM 기법은 인간이 이해할 수 없는 과정을 통하여 학습하고 구조화되므로 기존과 다른 경향의 입력자료로 인한 예측오류가 발생할 가능성과 그에 따른 인간의 판단불가에 따른 문제를 내포하고 있음을 고찰하였다. 따라서, 딥러닝을 이용하여 수문모델링 분야에 수문모형을 전면적으로 대체하기에는 어려움이 있을 것이다. 본 연구에서는 현재까지의 딥러닝을 이용하여 수문모형을 대체하기 위해서는 ① 국민의 생활에 직접적으로 영향을 미치는 분야가 아닌 단순 연구목적이나 위험성 분석 등에 적용하거나, ② 딥러닝의 모의결과에 대해 사용자가 검토하거나 판단할 수 있는 의사결정 체계를 구축하거나, ③ 도출된 결과에 대한 윤리적 검토나 책임소재에 대한 사회적 합의 등이 선결되어야 할 것이다.
현재 농작물의 품질과 직결되는 병해충에 관하여 농작물 재배 현장에서 바로 사용할 수 있는 모바일 전용의 응용 시스템은 부족한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 병해충 예찰 및 기본 정보에 관해서는 충실하나 즉각적인 진단 기능이 매우 부족하고 아울러 농작물 재배 현장에서 바로 사용할 수 있는 모바일 기반의 병해충 전용 시스템의 부재를 개선하기 위해서, u-Farm을 위한 모바일 기반의 농작물 재배 현장 중심형 스마트 병해충 정보검색 시스템을 설계 및 구현한다. 제안하는 시스템은 이미지의 전문 분석에 유용한 검색 라이브러리인 루씬(Lucene) 및 JSON 데이터 구조를 기반으로 농작물 재배 현장에서 병해충의 정보를 웹뿐만 아니라, 본인이 소유한 스마트 폰을 통해 실시간으로 직접 확인할 수 있는 장점이 있다. 또한, 시스템의 확장 및 재사용성을 높이기 위해 객체지향 모델링을 기반으로 설계하였으며, 농작물의 메타 정보뿐만 아니라, 메타 정보 기반의 텍스트 및 색상 등과 같은 이미지 특징 정보를 기반으로 검색이 가능하다. 본 시스템을 통해 u-Farm 실현뿐만 아니라 농업인이나 재배 현장 관리자들이 농작물 작황, 병해충 현황 파악 및 관리를 실시간으로 진행할 수 있다.
모듈러 건축은 공장 생산 과정을 토해서 품질과 정확도를 향상 시킬 수 있고 같은 유닛을 반복적으로 만들어내기 때문에 대규모 생산과 비용 절감이 가능하다. 특히, 현장 작업과 공장 생산을 동시에 진행 할 수 있기 때문에 공기 단축이 가능하다. 그러나 실제 모듈러 건축 프로젝트 조사 보고서에 따르면 모듈러 건축과 기존 건축의 평균 공사 기간에서는 큰 차이를 보이고 있지 못하다. 이는 모듈러 건축 프로젝트의 실제 시공 시 발생하는 공기 지연 문제 때문이다. 따라서 실제 시공 시 공기 지연 방지를 위한 대안 선택이 필요하며, 특히 대규모 모듈러 건축 프로젝트 현장 시공의 경우 현장에서의 모듈 양중 및 조립 과정이 공장 생산과 동시에 진행되기 때문에 대안 파악이 공장과 현장을 동시에 고려하여 수행되어야 한다. 본 연구에서는 규모에 따른 모듈러 건축의 실제 시공 시 프로세스의 차이를 토대로 IDEF0 모델링을 통하여 대규모 모듈러 건축의 관리 요소를 파악하였고 이를 이용하여 공기 지연을 판단할 수 있는 공장 생산량과 현장 시공량 관리 모델을 개발하였다. 이를 이용하여 대규모 모듈러 건축 실제 시공 시 발생하는 공기 지연 문제를 감소시킬 수 있을 것이다.
이 연구에서는 전보에서 어군의 유영공간을 3차원으로 고려하여 제안한 어군행동을 나타내는 수치 모델의 타당성을 검토하기 위하여 수치 모델의 잔차에 대한 백색성검정 및 실험과 시뮬레이션에 의한 결과를 비교하는 두 가지 방법을 사용하였다. 모형 그물이 없는 경우와 모형 그물이 있는 경우 모두 잔치의 평균이 0에 가까우며, 그 표준편차는 대체로 $\pm$7 이내로서 잔차의 거동이 안정된 것으로 나타났다. 또한, 개체수가 5마리 이상이고 유속이 20cm/sec 이하인 경우에는 수치 모델에 의한 잔차의 자기상관함수가 95%의 유음수준에서 유음한 것으로 나타났으므로, 잔차는 백색잡음의 양상으로 나타나는 것으로 볼 수 있으며, 이 수치 모델은 대체로 타당한 것으로 간주할 수 있다. 실험과 시뮬레이션에 의한 결과에 대하여 어군의 유영특성을 나타내는 지표로서 유영궤적, 수조벽과 개체 사이의 거리, 유영속도, 유영 깊이, 개체상호간의 최근접거리 등을 비교하면, 실험과 시뮬레이션에 의한 결과가 완전히 일치하지는 않으나 대체로 그 경향이 유사한 것으로 나타났다. 이상의 결과에서 어군의 유영공간을 3차원으로 고려하여 유속의 변화에 따른 어군행동의 추정이 어느 정도 가능해짐으로서, 앞으로 보다 발전된 모델링 기법을 도입하면 현장에서의 적용가능성이 있을 것으로 생각된다. 그러나, 이러한 일련의 연구에서는 실험의 편의를 위하여 시간의 변화에 따른 유향과 유속의 변화를 고려하지 않고 일정 방향의 일정 유속만을 고려하였기 때문에, 현장에서의 적용을 위해서는 환경요인, 공간상의 환경조건 및 어군의 규모에 의한 차이 등 해결해야 할 문제점이 많이 남아 있다. 현단계에서의 과제는 축양장과 같은 제한된 공간에서의 어군행동의 예측, 제어등이 가능하도록 모델링에 관한 연구가 계속되어야 할 것이다.
열-수리-역학-화학적 복합거동의 영향은 고준위방사성폐기물 심층 처분시스템의 성능평가 및 안전성 평가 측면에서 중요하기 때문에 이를 분석하고 예측하기 위한 해석모델과 수치해석 기법이 필요하다. 하지만, 장기간에 걸쳐 발생하는 열-수리-역학-화학적 복합거동에 관련된 다양한 현상들이 비선형적 거동을 보이고 그 구성방정식들의 상관관계가 명확하지 않기 때문에 이를 정확하게 해석하고 예측할 수 있는 수치모델과 모델링 기법을 개발하는 것은 매우 어렵다. 뿐만 아니라, 개발된 수치모델과 모델링 기법을 검증하기 위해서는 오랜 시간동안 수행되어야 하는 고비용의 실험실 시험과 현장시험이 필요하기 때문에 열-수리-역학-화학적 복합거동 분석과 예측을 위한 수치모델과 모델링 기법의 개발뿐만이 아니라 검증 역시 쉽지 않다. 이러한 문제를 해결하여 효과적인 수치모델 및 해석기법 개발과 실험실 시험 및 현장시험 데이터를 활용한 검증을 수행하기 위해 국제공동연구 DECOVALEX(DEvelopment of COupled models and their VALidation against EXperiment) 프로젝트가 1992년부터 시작되었다. 한국의 경우, 한국원자력연구원이 2008년부터 DECOVALEX-2011, DECOVALEX-2015, 그리고 DECOVALEX-2019에 참여하였다. 본 기술 보고에서는 지난 3단계의 DECOVALEX 프로젝트에서 수행된 모든 과제의 주요 내용을 국내 암반 및 지반공학자들에게 소개하였다.
본 연구에서는 산지 지형에서 토취장을 개발할 경우 상부의 지반 굴착으로 인한 지하수계의 변화를 현장 계측자료와 모델링을 활용하여 예측하고자 하였다. 9개소의 시추조사를 통하여 지층 분포와 수리상수를 구하고 현장 지하수위 조사를 실시하였으며, 물수지 분석에 의한 지하수 함양량을 추정한 후 Modflow 프로그램에 적용함으로써 지하수위 변화를 예측하였다. 토취장 개발로 40 El.m 이상 지역이 제거될 경우를 가정하여 부정류 모델링을 수행한 결과, 토취장 최인접 지역에서 최대 1m 정도의 지하수위 강하가 나타나는 것으로 예측되었다. 또한, 절토로 인한 상부 지형의 제거는 9.4% 및 7.0%의 지하수 함양량과 지표 유출량의 감소를 초래하는 것으로 예측되었는데, 이는 지하수위 변화를 야기하는 요인으로 평가되었다. 향후 토취장 개발이 시작되면 이와 같은 지하수위 변화를 지속적으로 파악하기 위하여 지하수 관측정을 설치 운영할 필요가 있다.
건설현장에서 흔히 발생하는 안전관리 문제점 중 시정조치 지연으로 인해 발생하는 재해율을 낮추기 위해, 기존의 시스템 중 점검 후 시정조치를 할 때까지 발생하는 시간을 단축하기 위하여 사전에 사고유형 데이터베이스를 구축하고 점검시 유사도 검사를 이용하여 점검자에게 문제점을 실시간으로 알려주어 현장에서 바로 시정조치를 수행할 수 있는 시스템을 모델링하여, 안전사고에 보다 적극적으로 대처할 수 있는 시스템을 연구하였다. 연구 결과 90 %이상의 개방 효과와 60 %이상의 안전사고 감소율이 있음을 알 수 있었다. 이 시스템을 기반으로 음성 인식과 딥러닝을 결합하여 보다 효과적인 시스템을 지속적으로 연구 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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