대다수의 부유식 해양플랜트는 위치 유지의 방법으로서 체인 계류 시스템을 사용하나, 그 설계 변경 과정은 논문으로 찾아보기 힘들다. 본 연구는 FLBT를 대상 해양플랜트로 선정하여 계류 초기설계안과 모형시험을 수치해석으로 분석하고, 변경된 설계조건에 따라 새로운 계류 설계안을 제시하였다. 주된 환경 방향에 따라 계류선 묶음(bundle)의 주 방향을 조절하는 것이 계류 설계하중 감소에 크게 유효했다. 터렛 계류된 해양플랜트라도 횡파에 노출되며, 횡파 중 운동 때문에 높은 계류 인장력이 발생했다. 일치된 환경 방향 조건은 설계조건이 될 수 없으며, 바람, 파도, 조류의 각 환경 방향이 복잡한 조건에서 설계 계류 하중이 발생했다. 횡요 운동이 계류 인장력에 미치는 영향이 큼으로 적절한 횡요 감쇠 계수를 계류해석에 적용하는 것이 중요하다.
주도적 주거유형이 공동주택단지로 자리잡아가며 현대사회에서 주거환경에 따른 커뮤니티의 문제가 중요한 이슈로 자리 잡고 있다. 그리고 이는 전통적 공동체의 붕괴와 이로 인한 사회적 문제의 양산으로 나타나기 시작한지 오래이다. 공동주택단지내 커뮤니티의 활성화를 위하여 다양한 논의가 지속되어 왔으며, 본 연구에서는 이를 위해 서울, 수도권, 지방대도시의 공동주택단지를 조사 분석하여 커뮤니티 시설의 모델을 제안하고자 하는 설계형 연구로서 도출한 결론은 다음과 같다. 공동주택 관련 법규에서 규정하고 있는 커뮤니티 시설 기준에 견주어 프로그램의 다양성에 있어서는 한계를 갖고 있는 것을 확인할 수 있다. 이는 점차 여가의 질의 향상을 기대하는 거주민의 만족도를 충족시키는데 한계로 나타나고 있으며, 물리적인 시설환경을 중심으로 기준화하고 있는 시설기준은 점차 질에 있어서의 요구가 증대하고 있는 가주민의 만족도를 높이는데 한계가 있으며, 이를 위해서는 시설기준의 다양성을 고려하는 접근이 선행되어야 할 것이다. 공동주택의 외부공간 이용성이 증대되고 있는 오늘날 커뮤니티시설의 지하공간을 활용하며, 건축적 요소를 통해 환경성을 확보하는 방안이 고려될 수 있으며, 이는 커뮤니티시설의 내·외부 공간의 이용성을 높이는데 장점을 갖는다.
본 연구에서는 산업용 사물인터넷(IIoT)의 맥락에서 포그 컴퓨팅(Fog Computing, FC)를 위해 특별히 고안된 혁신적인 인지 사물인터넷(Cognitive IoT) 프레임워크를 제안한다. 본 논문에서는 인지 IoT 플랫폼의 복잡한 설계 및 기능적 아키텍처에 초점을 맞추고, 이 아키텍처는 서비스 제공, 인지 의사결정, 분산 모니터링 및 제어와 같은 핵심 구성 요소를 원활하게 통합하는 것을 제안한다. 이 플랫폼의 중요한 측면은 기계 학습(ML) 및 인공 지능(AI)을 통합하는 것으로, 다양한 산업 애플리케이션에서 운영의 유연성과 상호 운용성을 향상시켜 실시간 기계 상태 모니터링에 중점을 둔 예측 유지보수-서비스(Predictive Maintenance-as-a-Service, PdM-as-a-Service) 모델을 통해 제시된다. 이 모델은 실시간 데이터 분석을 활용하여 유지보수 및 관리 작업을 수행함으로써 전통적인 유지보수 접근법을 뛰어넘고, 실증적 결과는 포그 컴퓨팅 환경 내에서 플랫폼의 효과성을 입증하며, 산업용 IoT 애플리케이션 분야에서의 변혁적 잠재력을 보여 IIoT 플랫폼 개발에 기여 하는 연구이다.
선박의 설계과정에 있어, 선박의 중량은 유체역학적 성능에 큰 영향을 미치는 가장 중요한 요소 중 하나이다. 선박은 일반적으로 최적의 흘수와 배수량을 갖는 하나의 조건으로 설계되지만, 실제로는 연료의 소비, 선박 평형수의 충전과 적재 조건과 같은 운항 활동으로 인해 선박의 중량 및 흘수가 일정 범위 내에서 바뀐다. 본 연구에서는 소형선박을 대상으로 3가지 하중조건에 따른 선박의 저항성능 변화를 모형실험과 수치해석을 통해 연구하였다. 마지막으로 2050년까지 CO2 배출 가스를 50% 감축한다는 국제해사기구(IMO) 목표를 따라 선박의 저항 성능을 개선하여 동력 요구 사항을 줄이기 위해 선박의 중량 변화에 따른 저항성능의 민감도를 연구하였다. 연구 결과, 선박의 중량변화에 따른 효과는 낮은 프루드 수에서 크게 나타나는 것으로 확인되며, 저항성능에 대한 연구 결과, 설계 흘수의 적재조건을 기준으로 배수량이 11.1% 증가하고, 흘수가 5% 증가한 Over load의 적재조건에서 운항 시 선체의 총 저항이 모형시험과 CFD 시뮬레이션에서 각각 15.97%, 14.31%까지 증가하는 것을 볼 수 있다.
사이버물리시스템은 제조 환경의 물리적 시스템과 가상 공간을 연결하여 시뮬레이션을 가능하게 하는 기술이다. 이 기술의 주요 과제 중 하나는 두 환경 간 원활한 통신을 구현하는 것으로 복잡한 제조 공정에서는 다양한 제조설비의 프로토콜에 대응할 수 있어야 하며, 다수의 데이터를 지연과 오류 없이 송수신할 수 있어야 한다. 이에 본 연구에서는 실시간 시뮬레이션 가능한 사이버물리시스템 구성을 위한 에이전트 모델 구성 방법을 제안한다. 이를 위해 데이터 수집부를 독립된 에이전트 모델로 설계한 후, 이를 기존 시뮬레이션 도구와 효과적으로 통합하여 전체 구조를 개발하였다. 제안한 구조에 대한 구동검증과 신뢰성 파악을 위해 실제 스마트 의류생산 마이크로 팩토리 시스템의 여러 장비와 연동하여 데이터 수집 기능에 대한 실증을 수행했다. 실증은 데이터 수집 주기와 관련된 데이터 지연과 및 데이터 결측에 대한 실험을 진행하였다. 결과적으로 제안된 CPS 구성 방법은 비교적 큰 통신 지연 없이 다양한 내부 데이터 수집과 다양한 장비의 데이터 포맷 및 통신 프로토콜에 적용 가능한 유연성을 보여주며, 비교적 간단하게 CPS 구성을 가능하게 한다. 따라서 제조 업계에서 혁신을 촉진하고 생산 라인의 효율성을 향상시키며, 유지보수 비용을 절감하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.
본 연구는 DEA 모형과 Tobit 모형을 이용하여 전문건설기업의 업종별 효율성과 효율성 결정요인을 분석하였다. 분석대상은 2022년도를 기준으로 한 394개 전문건설기업이다. 먼저 효율성 분석결과, 지반조성‧포장공사업의 효율성이 주요 7개 업종 중 가장 낮게 나타나 효율성 향상을 위한 전략 마련이 가장 시급한 상황이다. 또한 철근‧콘크리트공사업과 지반조성‧포장공사업, 구조물해체‧비계공사업은 매출액 효율성 대비 영업이익 효율성이 낮아 투입요소의 관리전략이 우선적으로 마련되어야 한다. 다음으로 12개 기업특성을 독립변수로 한 효율성 결정요인의 분석결과, 전문건설기업은 전반적으로 인건비 상승에 따른 효율성 감소가 가장 큰 문제였다. 또한 건설기업의 대출규제가 심각한 상황에서 부채비율이 효율성에 긍정적 효과를 가지는 것으로 나타났다. 마지막으로 업종별 효율성 결정요인을 비교한 결과, 업종별 결정요인과 미치는 영향의 차이가 발생하였다. 기업규모는 업종별로 다른 영향을 미쳤고, 보유업종수나 신용점수, 총자본회전율은 일부 업종에만 영향을 미쳤다. 본 연구는 전문건설기업의 효율성 향상을 위한 요인을 정량적으로 분석하였다는 점에서 기존 연구의 진일보한 결과를 제시하였다. 그러나 외부감사 대상인 전문건설기업만을 분석대상으로 한정한 점과 업종별 분석대상 기업수가 부족한 점, 업종별로 동일한 범주에서 상대적 효율성을 분석했다는 점 등의 한계점을 갖는다.
대한민국의 해양레저산업은 세일링을 비롯한 다양한 형태의 수상레저 활동이 증가하는 추세에 따라 세계적으로 신흥시장으로 주목받고 있어 세일링 요트에 대한 수요가 높아질 것으로 추정된다. 이에 따라 2022년 현재 우리나라 요트 문화의 부흥과 보급을 위해 해양수산부의 지원을 받아 28피트 세일 요트의 설계 및 개발이 착수되었다. 개발 초기 단계에서의 성능을 확인하고 이를 통해 설계 인자를 결정하기 위하여 속도 예측 프로그램 VPP(Velocity Prediction Program) 분석이 수행되었다. 본 연구에서 사용된 소프트웨어는 University of Southampton의 Wolfson Unit사(社)의 WinDesign으로, 속도 예측에 적용된 유체역학적 데이터 모델은 Wolfson Unit사(社) 자체적인 조선공학 및 요트연구 분야에서 수십 년간의 예인 수조 시험 데이터를 회귀 분석한 방법으로 대부분의 현대식 요트에 대해 신뢰할 수 있는 추정치를 제공하는 것으로 여겨진다. 하지만 예인 수조 시험이나 CFD 수치해석 등을 통한 실험 결과적인 유체역학적 정보가 없기 때문에 소프트웨어에서 제공하는 유체역학적 데이터 회귀 모델의 저항 값은 다소 차이가 있을 것으로 예상된다. 또한, 아직 미완료된 무게 중심 추정에 의한 VCG 값은 속도 예측의 입력 변수 중 하나로, 성능 결과에 어느 정도 영향을 미칠 수 있을 것으로 예상된다. 개발 세일 요트에 대한 최적화된 보트 속도는 풍속 4, 8, 12, 16 및 20노트의 집세일 조합(최대 120° TWA) 및 스피네커 세일 조합(80° TWA부터) 모두에서 확인되었으며, VPP를 활용하여 얻어진 최적화된 속도는 국제적으로 유사한 등급의 요트와 견줄수 있는 수준으로 확인되었다.
2017년 새로운 형태의 아키텍처인 트랜스포머(Transformer)가 발표되면서 언어모델에도 많은 변화가 있었다. 특히 대형 언어 모델인 LLM(Large language model)의 발전으로 검색이나 챗봇(Chatbot)과 같은 생성형 AI 서비스가 다양한 업무 영역에 활용되고 있다. 하지만 개인정보 유출과 같은 보안 이슈나 거짓 정보를 생성하는 할루시네이션(Hallucination)과 같은 신뢰성 문제가 발생하면서 이러한 서비스의 실효성에 대한 우려의 목소리도 커지고 있다. 이에 본 연구에서는 이러한 우려에도 불구하고 생성형 AI를 업무 영역에 활용하고 있는 빈도가 점점 증가하고 있는 요인에 대해서 분석하고자 하였다. 이를 위해 LLM 기반의 생성형 AI 응답 데이터 품질에 영향을 미치는 8가지 요인을 도출하고 유효 표본 195개를 대상으로 이러한 요인들이 업무 활용 만족도에 미치는 영향을 실증 분석하였다. 분석결과 전문성, 접근성, 다양성, 편리성이 지속적 사용의도에 유의한 영향을, 보안성, 안정성, 신뢰성 등이 부분적으로 유의한 영향을, 완전성이 부정적 영향을 미치는 요인으로 나타났다. 본 연구에서는 응답 데이터 품질에 대한 수요자의 인식이 업무 활용 만족도에 어떠한 영향을 미치는지 학문적으로 규명하고, 이러한 서비스에 대한 수요자 중심의 의미 있는 실무적 시사점을 제시하는데 그 목적이 있다.
지반에 인입된 파일에 대한 거동 해석은 지반의 비선형 거동 특성으로 인해 일반적으로 유한요소에 기반한 수치적인 방법을 주로 이용한다. 그러나 수치 해석은 파일-지반 모델링 및 연산에 많은 노력과 시간을 요구하므로 파일의 제원과 지반 물성치가 확정되지 않은 초기 설계 단계에서는 활용에 많은 한계를 갖는다. 반면, 지반을 선형화한 이론해석의 경우 수치 해석에 비해 모델이 단순하고 연산 시간이 매우 짧으므로, 해석의 신뢰성이 확보된다면 지반-지지구조의 거동 특성을 초기에 예측하는데 유용할 것이다. 본 연구에서 대상으로 하는 풍력발전기의 경우, 초기 설계 단계에서 풍력터빈의 고유진동수 예측을 위한 동적 거동 해석이 요구되며, 이 때 지반에 인입된 풍력터빈의 지지구조는 탄성경계조건으로 단순화하여 동적 거동 해석에 반영할 수 있다. 이를 위해, 본 논문에서는 풍력터빈 지지구조의 선단부 탄성 계수를 도출하고자 지반에 인입된 파일에 대한 파일-지반 연성해석을 수행하였다. 해석 시 지반의 변형은 탄성범위 이내에 있다고 단순화하여 지반에 인입된 파일을 탄성지지된 보로 모델링하였다. 탄성지지보 모델을 이용해 파일 선단에 수평 하중 또는 모멘트가 작용할 때 발생하는 파일의 횡변형을 구하고, 이로부터 영향계수를 도출하였다. 풍력터빈의 지지구조에 대한 해석 예로써, 모노파일과 석션파일에 대해 파일 선단의 영향계수를 구하고, 이를 문헌의 결과와 비교함으로써 해석 결과의 신뢰도를 검증하였다. 또한 이 두 파일의 깊이에 따른 변형 및 선단부의 스프링 상수를 비교하여 지지구조의 강성 측면에서 모노파일과 석션파일의 특성을 살펴보았다.
미세먼지는 인간 활동에 의한 오염물질 배출에 의해 발생하는 것이 일반적이지만, 수문기상 조건에 따라 이동, 심화, 소멸 과정에서 매우 복잡한 메커니즘을 지니고 있으므로 효과적인 미세먼지 대책 마련을 위해서는 수문기상인자와 미세먼지 간의 상관성에 대한 이해가 필수적이다. 현재 우리나라의 미세먼지 농도 관측 및 예보는 지점 측정소에서 농도를 측정하고, 이 자료를 기반으로 측정소가 위치하지 않는 지역의 값을 추정함으로써 이루어지고 있다. 이러한 관측 방식 및 자료는 공간적 대표성을 갖지 못하기 때문에 관측소와의 거리가 먼 지역의 정확한 미세먼지 농도를 파악하는 것이 불가능하며, 미세먼지의 이동, 심화, 소멸 단계를 추적하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 Global Land Data Assimilation System (GLDAS)의 다양한 수문기상인자를 사용하여, 베이지안 모델 평균(Bayesian Model Averaging, BMA)을 통해 초미세먼지(PM2.5)와 유의미한 상관성을 갖는 인자를 선별하였다. 선별된 인자는 MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)의 Aerosol Optical Depth (AOD) 자료와 함께 계절별 PM2.5 농도 산출 모델을 구축하는데 활용되었으며, 산출 결과를 매핑하여 PM2.5 농도의 공간 분포를 파악하고자 하였다. 지점 기반 자료와의 비교를 통해 구축된 모델을 검증하였을 때, 측정된 PM2.5 농도와 높은 상관성(R ~0.7; IOA ~0.78; RMSE ~7.66 ㎍/㎥)을 나타냈으며, 지역별로 나누어 비교할 경우 데이터의 분포는 유사하나 상관계수의 차이를 보이는 것을 확인할 수 있었다(R: 0.32-0.82). 모델 산출 자료를 활용하여 PM2.5 농도를 매핑한 결과 기존 내삽 방법에 비해 시공간적 변동성을 더욱 잘 표현하는 것을 확인하였다. 추후 연구 지역을 동아시아 지역으로 확장 시킨다면 국내외 미세먼지 발생원의 파악 및 이동 양상에 대한 분석에 용이할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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