본 연구의 목적은 중력 하중에 저항하도록 설계된 플랫 플레이트 외부 접합부의 이력 거동을 평가하는 데 있다. 이러한 목적을 위하여 2/3의 크기가 조정된 PT 슬래브-기둥 외부 접합부 2개와 RC 슬래브-기둥 외부 접합부 1개를 대상으로 실험적 연구를 수행하였다. 여기서 각각의 PT 실험체는 서로 다른 강선 배치 형태를 띄고 있다. 중력 하중은 동일하게 설정하였고, 지속적인 정적 하중 하에서 유사 정적 횡하중을 적용하였다. 한편 모든 실험체는 ACI 318-05과 ACI 352.1R-89에 근거하여 기둥 폭 내에 하부 철근을 배근 하였다. 또한 PT 외부 접합부의 이력 거동에 대한 일반적인 결론을 얻기 위하여 기존 연구자들의 실험 결과와 함께 비교하였다. 이번 연구를 통하여 강선의 배치는 PT 접합부의 이력 거동을 결정하는 중요한 변수임을 확인하였다. 즉 횡변형 성능, 에너지 소산 능력, 파괴 메커니즘, 그리고 연성 능력이 강선의 배치에 따라 다르게 나타났다. 또한 ACI 352.1R-89에서 구조적 일체성을 위해 제공된 하부 철근의 양은 모멘트 역전에 의해 발생된 정모멘트를 저항하는데 있어서도 적절하다는 것이 밝혀졌다. 또한 실험체의 전단 강도는 강선의 포스트 텐션에 의한 평균 콘크리트 압축 응력($f_{pc}$)의 효과가 고려된 식이 그렇지 않은 식보다 전단 강도를 정확히 예측하는 것으로 나타났다.
이 논문은 압축강도 수준(100, 140, 180 MPa급)에 따른 HPFRCC의 동적충격 인장강도를 평가하였다. 먼저 100, 140, 180 MPa급 HPFRCC의 압축응력-변형률 관계를 분석한 결과 압축강도는 각각 112, 150, 202 MPa로 나타났으며, 압축강도가 높아짐에 따라 탄성계수도 증가하는 경향을 나타내었다. 100, 140, 180 MPa급 HPFRCC의 정적 인장강도는 각각 10.7, 11.5, 16.5 MPa로 나타났으며, 압축강도가 높아질수록 인장강도도 증가하는 경향을 나타내었다. 반면 100 및 140 MPa급 HPFRCC에서의 인장강도 및 에너지 흡수능력은 압축강도 수준에 따라 큰 차이를 보이지 않았다. 이는 시험체의 규격 및 강섬유의 배열에 영향을 받은 것으로 판단된다. HPFRCC의 동적충격 인장강도를 평가한 결과, 변형률 속도가 10-1/s에서 150/s로 증가할수록 모든 HPFRCC의 인장강도와 동적증가계수는 증가하는 경향을 보였다. 한편 동일한 범위의 변형률 속도에서 HPFRCC의 압축강도가 낮을수록 인장강도에 대한 DIF가 높게 측정되어 효율적인 측면에서는 100 MPa급 HPFRCC가 가장 우수한 것으로 나타났다. 따라서 높은 수준의 인장성능이 요구되는 경우 높은 압축강도를 가지는 HPFRCC를 사용하는 것이 유리하며, 폭발과 같은 고속변형률 속도에서 보다 효율적인 접근을 위해서는 목표 압축강도에 근접한 HPFRCC를 사용하는 것이 바람직한 것으로 판단된다.
Although the harsh space environment imposes many severe challenges to space pioneers, space exploration is a realistic and profitable goal for long-term humanity survival. One of the viable and promising options to overcome the harsh environment of space is nuclear propulsion. Particularly, the Nuclear Thermal Rocket (NTR) is a leading candidate for nearterm human missions to Mars and beyond due to its relatively high thrust and efficiency. Traditional NTR designs use typically high power reactors with fast or epithermal neutron spectrums to simplify core design and to maximize thrust. In parallel there are a series of new NTR designs with lower thrust and higher efficiency, designed to enhance mission versatility and safety through the use of redundant engines (when used in a clustered engine arrangement) for future commercialization. This paper proposes a new NTR design of the second design philosophy, Korea Advanced NUclear Thermal Engine Rocket (KANUTER), for future space applications. The KANUTER consists of an Extremely High Temperature Gas cooled Reactor (EHTGR) utilizing hydrogen propellant, a propulsion system, and an optional electricity generation system to provide propulsion as well as electricity generation. The innovatively small engine has the characteristics of high efficiency, being compact and lightweight, and bimodal capability. The notable characteristics result from the moderated EHTGR design, uniquely utilizing the integrated fuel element with an ultra heat-resistant carbide fuel, an efficient metal hydride moderator, protectively cooling channels and an individual pressure tube in an all-in-one package. The EHTGR can be bimodally operated in a propulsion mode of $100MW_{th}$ and an electricity generation mode of $100MW_{th}$, equipped with a dynamic energy conversion system. To investigate the design features of the new reactor and to estimate referential engine performance, a preliminary design study in terms of neutronics and thermohydraulics was carried out. The result indicates that the innovative design has great potential for high propellant efficiency and thrust-to-weight of engine ratio, compared with the existing NTR designs. However, the build-up of fission products in fuel has a significant impact on the bimodal operation of the moderated reactor such as xenon-induced dead time. This issue can be overcome by building in excess reactivity and control margin for the reactor design.
Companies build the factory automation system to improve management effectiveness and productivity as prime strategies for sustainable growth. But most companies undergo various trials and errors while carrying out the project without elaborate preparation stage for factory automation. In this study, we tried to verify what factors are critical to effectively building distribution automation system, which is a branch of factory automation system. A consulting model for setting up a Material Handling Automation System by utilizing the Stage-Gate Process, which is product development process was studied. 29 material handling automation projects carried out between the year 1990 to 2013 at K-Company were selected. Interviews with the project managers, operators and maintenance personnels, various records and current status of the projects were used as data for structural equations based on the Milan consulting model and existing researches of factory automation, CIM for material handling automation. Creating effective basis of production, material handling system and energy saving system with expert review, when preparing a material handling automation project, help promote the project planning thus contributing to the performance of the resulting system, which appears though rather weakly in our data. Also the effect of material handling automation can be enhanced through sufficient and effective links to the relevant environments such as production logistics management and automated warehouses. More detailed planning characteristics of project promotion or some time-series data of effective Material Handling Automation System could enhace furthur studies. We propose a consulting model for setting up an efficient material handling automation system.
Expanded polystyrene (EPS) is the most commonly used fresh food refrigeration insulation in Korea and Europe. Moreover, as the use of disposable packaging materials has increased significantly along with non-face-to-face delivery services since the COVID-19 crisis, social issues related to waste disposal are also being raised. Therefore, in this study, the life cycle of EPS boxes for fresh food is focused on the factors that have a large difference between incineration and landfill including recycling in Europe and Korea in the disposal process after use, and raw materials and energy in the manufacturing process, which account for a large portion of the environmental impact value. We tried to compare the environmental impact of evaluation. Overall, the raw material production stage, box manufacturing stage, and packaging stage have similar processes in Europe and Korea, but unlike Europe, Korea, which lacks landfills and incineration facilities, has focused on expanding the recycling rate. It was necessary to do an environmental impact assessment. Data affecting the environment were derived based on 2019 and 2020 data for Korea and 2017 and 2020 data for Europe. In order to predict the future environmental impact assessment, assumptions about the disposal rate in 2025 and 2030 were introduced and evaluated. As a result of this study, it was found that the raw material production stage of EPS boxes, which have similar processes in both Korea and Europe, has the greatest effect on the global warming effect of Korean EPS boxes. However, Korea, which has a relatively high recycling rate in the disposal process compared to incineration and landfill, showed better environmental performance than Europe in most impact indicators except freshwater eutrophication. In particular, Korea has increased the overall recycling rate compared to Europe by replacing various recyclable materials such as building materials and sundries with XPS (extruded polystyrene) recycled materials. In conclusion, it was found that increasing the recycling rate rather than incinerating and landfilling EPS boxes for fresh food in the domestic EPS industry has relatively less environmental load compared to Europe.
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.
최근 IT 기술과 데이터의 범람으로 생활 전반적인 부분의 패러다임이 전환되고 있다. 이러한 기술의 발전과 변화는 학술영역에도 영향을 미치고 있다. 학문적 교류와 연계를 통해 연구주제나 연구 방법의 개선이 이루어지고 있다. 특히, 데이터 기반의 연구 방법이 다양한 학문분야에서 진행되고 있으며 조경학에서도 지속적인 연구가 필요한 시점이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 시대적 상황을 반영하여 인공지능의 한 분야인 머신러닝을 활용한 경관 선호 평가 및 예측모델의 개발 가능성을 알아보는 것을 목표로 한다. 본 연구의 목표를 달성하기 위하여 경관 분야에 머신러닝 기법을 적용하여 경관 선호 평가 및 예측 모델을 구축하고, 구축된 모형의 모의정도를 검증하였다. 이를 위해 본 연구에서는 최근 신재생에너지 사업으로 주목받는 풍력발전시설 경관 이미지를 연구대상으로 선정하였다. 분석을 위하여 풍력발전시설 경관 이미지를 웹크롤링 기법을 활용하여 수집하고 분석 테이터셋을 구축하였다. 우수한 성능의 예측모델 도출을 위하여 머신러닝 분석에 활용되는 University of Ljubljana의 프로그램인 오렌지 버전 3.33을 활용하였다. 또, 머신러닝 학습데이터의 평가기준을 통합한 모델과 평가기준 별도 모델 구조를 활용하였으며, 머신러닝 분류모델에 적합한 kNN. SVM, Random Forest, Logistic Regression, Neural Network 알고리즘을 사용해 모델을 생성하였다. 생성된 모델을 성능 평가를 실시하여 본 연구에 가장 적합한 예측모델을 도출하였다. 본 연구에서 도출된 예측모델은 경관의 유형에 따른 분류, 경관과 대상의 시거리에 따른 분류, 선호에 따른 분류 등 3가지 평가기준을 별도로 평가 후 종합해 예측하여 결과를 도출하였다. 연구 결과 경관 유형에 따른 평가 기준 정확도 0.986, 시거리에 따른 평가 기준 정확도 0.973, 선호에 따른 평가 기준 정확도 0.952에 달하는 높은 정확도를 가진 예측모델을 개발하였으며, 평가데이터 예측 결과를 통한 검증과정을 보아도 모델의 성능 치를 상회하는 성과를 도출했음을 알 수 있다. 경관 관련 연구에서 머신러닝을 활용한 예측모델 개발 가능성을 알아본 실험적 시도로 이미지 데이터의 수집 및 정제를 통해 데이터 세트를 구축하여 높은 성능의 예측모델이 생성 가능하며, 이후 경관 관련 연구 분야에 활용될 수 있다는 가능성을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과와 시사점, 한계점을 반영한다면 풍력발전시설의 경관뿐만 아니라 자연경관이나 문화경관 등 다양한 형태의 경관 예측모델 개발이 가능할 것으로 생각되며, 경관 유형에 따라 이미지를 분류하는 모델의 연구를 통해 데이터 분류의 시간을 단축하거나 머신러닝을 활용한 경관예측 인자분석을 통해 경관계획 요소의 중요도 분석 등의 주제에 맞는 연구 방법을 탐색하고 적용하여 후속 연구를 진행한다면 조경학 분야에서도 머신러닝 기법을 보다 유용하고 가치 있게 활용할 수 있을 것으로 생각된다.
본 연구는 온실 운영에 필요한 전력량을 확보함으로서 온실경영비 절감을 목적으로 우선 태양광발전시스템을 온실의 인접한 건물의 옥상에 설치하여 기상상태에 따른 발전량을 실험적으로 검토하였다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 실험기간 동안 최고, 평균 및 최저온도는 각각 $0.4{\sim}34.1,\;-6.1{\sim}22.2$ 및 $-14.1{\sim}16.7^{\circ}C$ 정도의 범위에 있었다. 그리고 일사량의 경우, 최대, 평균 및 최저값은 각각 $28.8MJ{\cdot}m^{-2}$, $14.9MJ{\cdot}m^{-2}$ 및 $0.6MJ{\cdot}m^{-2}$ 정도였고, 전력은 일사량에 비례해서 증가하지 않고 약 750W 전후에서 거의 일정한 것을 알 수 있었다. 일일 최대, 평균 및 최소 소비전력량은 각각 약 5.2kWh, 2.5kWh및 0kWh정도였다. 본 실험에 사용된 시스템의 평균 소비전력량을 기준으로 보면, 온풍기의 용량 및 작동시간이 작은 경우는 충분하지만 큰 경우는 부족한 것으로 나타났다. 온풍기의 용량이 큰 경우, 어레이 면적이 현재의 약 3배인 약 $21m^2$ 정도이면 평균 전력량으로 충분할 것으로 판단되었다. 물론 어레이의 온도가 높아지는 한 여름철에는 일사량에 비례해서 발생 전력이 증가하지 않은 것으로 나타났지만, 현재까지 실험결과로 보면, 두 인자간에 상관계수가 0.84 정도로 상관관계가 높은 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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