본 연구에서는 새만금유역과 호 내의 복잡한 수체 형상, 유입 및 유출 구조를 반영하는데 적합한 모델을 적용하고 재현성이 검토된 모델 결과를 이용하여 호 내 수질을 모의하였다. 또한 구성한 모형의 결과를 바탕으로 만경강, 동진강의 상류에 위치하고 있는 제수문에서의 방류조건을 가정하여 모의를 수행하였다. 방류조건별 모의 결과, 만경강을 통해 유하하는 호 상류부인 M3, 동진강을 통해 유하하는 호 하류부인 D5지점에서 목표수질을 초과하는 것으로 나타났고 새만금호 상류부인 M3, D3지점은 방류조건에 따른 수질개선효과가 큰 것으로 예측되어 만경강과 동진강의 유입수의 영향이 지배적인 것으로 평가되었다. 전량방류시 영향범위를 거리로 살펴보면 만경강대교에서 새만금호 하류방향으로 약 22 km지점, 동진강대교에서 새만금호 하류방향으로 약 15 km지점까지로 나타났다. 농도변화와 방류조건별 영향범위를 살펴보면, 하류측으로 갈수록 수질개선에 영향을 적게 미치지만, 증가된 방류량에 의해 수질이 개선되어 제수문에서의 방류량 증가는 호 내 수질개선에 기여하는 것으로 판단된다.
이 논문은 비정질 강섬유 및 일반 강섬유로 보강된 철근콘크리트 인장 부재의 인장강화효과에 대해서 직접인장 실험을 통하여 비교 분석한 것이다. 이를 위하여 피복두께를 변수로 하는 직사각형 단면의 비정질 강섬유 및 일반 강섬유로 보강된 직접인장실험체를 각 6개씩 제작하여 실험을 실시하였다. 실험결과에 따르면 강섬유로 보강된 철근콘크리트 인장부재는 피복두께가 두꺼워질수록 인장강화효과가 증가하였으며, 비정질 강섬유가 일반 강섬유보다 인장강화효과가 더 우수하였다. 강섬유 보강에 따른 쪼갬균열의 발생 및 진행이 크게 감소하였으며, 비정질 강섬유로 보강된 경우는 철근 직경의 2배 이상 피복두께가 확보되면 쪼갬균열이 억제되고 그에 따라서 인장강화효과가 크게 증가하였다. 특히 일반 강섬유와 비교하여 비정질 강섬유로 보강된 철근콘크리트 부재의 경우는 현행 설계기준의 인장강화효과 규정과는 다르게 작용하중에 따라서 인장강화효과가 증가하였는데, 이 결과는 인장강화효과의 크기를 결정하는 인장강성 계수의 분석을 통하여 확인하였다.
OLAFOAM은 파동역학의 시뮬레이션을 위하여 $OpenFOAM^{(R)}$을 확장한 강력한 CFD코드이며, $OpenFOAM^{(R)}$은 다양한 분야에서 각각 수치계산의 목적에 대응할 수 있도록 많은 Solver를 제공하고 있다. OLAFOAM의 기본방정식은 VARANS식에 기초하고, 수치기법으로는 유한체적법을 적용하며, 프로그램은 C++로 코딩되어 Linux운영체제에서 실행된다. 본 연구는 OLAFOAM을 이용하여 먼저 1) 단파와 규칙파하 투과성구조물에서 파의 변형, 2) 규칙파하 잠제에 의한 파의 변형 및 3) 흐름하 규칙파의 변형과 연직유속분포에 대해 기존의 각 실험결과와 비교 검토하여 OLAFOAM의 타당성을 검증하였다. 이로부터 지금까지 거의 검토되지 않은 규칙파와 흐름의 공존장에 설치된 투과성잠제에 대해 배후경사면을 불투과성 혹은 투과성으로 고려한 경우 흐름방향 등의 변화에 따른 잠제 주변에서 수위, 파고, 주파수스펙트럼, 쇄파, 평균유속 및 난류운동에너지 등의 변동특성을 면밀히 검토하였다. 결과로부터 흐름방향(순방향과 역방향)에 따른 파고변화는 난류운동에너지와 밀접한 관계를 가지는 것 등을 알 수 있었다.
슬래브 형식 프리캐스트 모듈러교량은 횡방향으로 분절되어 제작된 프리캐스트 모듈을 현장에서 조립하는 형태의 교량으로서 분절된 프리캐스트 모듈 사이에는 종방향 연결부가 형성되며, 프리캐스트 모듈의 조립은 모듈 사이에 고성능 무수축 모르타르를 주입한 후에 횡방향으로 긴장력을 도입함으로써 이루어진다. 본 연구에서는 연결부의 휨 거동을 바탕으로 설계단계에서 산정된 횡방향 도입 긴장력 수준의 적정성 및 연결부의 형상이 휨 거동에 미치는 영향을 검토하기 위해 슬래브 형식 프리캐스트 모듈러교량의 연결부를 적용한 실험체를 이용한 4점 재하 휨 실험과 3점 재하 휨 실험을 수행하였다. 4점 재하 휨 실험은 긴장력의 변화가 연결부의 휨강도에 영향을 미치며 연결부의 형상은 순수한 휨모멘트가 작용하는 단면의 휨강도에는 영향을 미치지 않는다는 결과를 보여주었다. 3점 재하 휨 실험은 연결부에 휨모멘트와 전단력을 동시에 작용시키는 실험 방법으로, 연결부의 형상이 휨강도와 균열 사용성에 영향을 미친다는 결과를 보여주었다. 두 가지의 휨 실험 결과로부터 본 연구에서 적용한 긴장력은 적정하였으며 두 개의 전단키를 갖는 연결부가 균열 사용성 측면에서 유리하다는 것을 확인할 수 있었다.
국내 궤도 흙노반재료의 선정기준은 기초물성 값(입경, 200번체 통과량($P_{200}$), 4번체 통과량($P_4$), 균등계수($C_u$), 곡률계수($C_c$)등)을 이용하는 통일분류법에 의존하고 있으며, 선정된 궤도노반의 현장 다짐도는 들밀도 시험 및 반복평판재하시험 결과 $E_{v2}$에 의해 파악한다. 그러나 궤도노반의 변형 및 안정성에 미치는 가장 큰 영향요소는 강성(Stiffness)이므로, 노반재료의 분류특성은 기초물성 값 자체 보다는 다짐 후 변형계수를 활용하는 것이 보다 정확하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 궤도노반에 사용되는 국내 대표적인 흙 재료의 기초물성과 현장시험에 의한 변형계수($E_{v2}$, $E_{vd}$)와의 상관식을 도출하였다. 이와 같은 상관특성은 성능설계를 위한 국내 고유의 철도궤도용 전용흙분류기준수립을 위한 근거로 사용될 수 있다.
권 등(2008)은 수면보다 높은 사각기둥 저항체를 등간격으로 배치하고 항력계수가 일정한 값을 갖는 흐름조건$(Re>10^4)$에서 수리실험을 수행하여 바닥마찰과 형상저항에 의한 흐름저항을 나타내는 상당저항계수로서의 Manning계수 값을 산정하였다. 그리고 힘의 평형방정식으로부터 유도된 이론식에 실험결과를 사용하여 얻어진 경험적 항력상호작용계수를 도입하여 얻은 상당저항계수 식을 제안하였다. 본 연구에서는 이 수리실험을 3차원 전산유체해석 프로그램인 FLOW-3D를 사용하여 수치모의하고 그 결과를 실험결과 및 상당저항계수 식과 비교하여, 그값들이 매우 잘 일치하는 것을 보였다. 이로부터 이론식에 나타나 있는 것처럼 수면보다 높은 저항체가 존재할때 Manning계수가 수심의 2/3승으로 증가한다는 것과 항력상호작용계수가 이격거리의 지배적 영향을 받고 있음을 확인할 수 있었다.
달 지상 인프라 및 기지 건설은 건설재료나 에너지 확보가 가능한 지역과 연계되어야 하며, 얼음 등의 핵심 자원이 풍부한 영구음영 지역을 형성하는 달 크레이터 지형의 탐지와 정보 수집이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 이러한 달 크레이터(crater) 객체 정보를 최신 딥러닝 알고리즘을 이용해 효과적으로 자동 탐지하는 방안에 대해 고찰하였다. 딥러닝 학습을 위해 NASA LRO 달 궤도선의 레이저 고도계 데이터를 기반으로 구축된 9만개의 수치표고모델과 개별 수치표고모델에 존재하는 크레이터들의 위치와 크기를 레이블링한 자료를 활용하였다. 딥러닝 학습은 최신 알고리즘인 Faster RCNN (Regional Convolution Neural Network)을 자체적으로 코드화하여 적용하였다. 이를 통해 학습된 딥러닝 시스템은 학습되지 않은 달표면 이미지 내 크레이터를 자동 인식하는데 적용되었으며, NASA에서 인력에 의해 정의한 크레이터 정보들의 오류를 자동 보정 가능하고, 정의되지 않은 많은 크레이터 까지도 자동 인식 가능함을 보였다. 이를 통해 공학적으로 매우 가치가 있는 각 지역별 크레이터들의 크기 분포 특성 및 발생 빈도 분석 등이 가능하게 되었으며, 향후에는 시간 이력별 변화추이도 분석 가능할 것으로 판단된다.
BIM의 도입에 따라 공간이 개별 객체로 인식되면서 객체화된 공간의 속성정보는 법규검토, 에너지 분석, 피난 경로 분석 등을 위한 기반 데이터로 사용 가능하기에 BIM의 활용성을 넓힐 수 있는 발판을 마련하였다. 그러나 BIM 모델 내 개별 공간 속성의 오기입이나 누락이 없는 시멘틱 무결성(semantic integrity)이 보장되어야 하는데, 다수의 참여자에 의한 수작업으로 진행되는 BIM 모델링 과정 특성 상 설계 오류가 빈번히 발생한다는 문제점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 BIM 모델의 공간 정합성 검증을 위한 연구가 다수 진행되었으나, 적용 범위가 한정적이거나 분류 정확도가 낮은 한계점이 존재하였다. 본 연구에서는 공간의 기하정보 뿐 아니라 BIM 모델 내 공간과 부재 간 연결 관계를 Graph Convolutional Networks (GCN) 학습과정에 활용하여 향상된 성능의 공간 자동 분류모델을 구축하고자 하였다. 구축된 GCN 기반 모델의 성능을 공간의 기하정보만으로 학습된 기계학습 모델인 Multi-Layer Perceptron (MLP)과 비교하여 공간 분류 시 연결 관계 적용의 효용성을 검증하고자 하였다. 이를 통해 관계정보 활용 시 약 8% 내외 수준으로 공간 분류 성능이 향상되는 것으로 확인되었다.
지구 표면에 대한 정보는 기상 및 대기 역학의 이해나 인간을 포함한 동물에 큰 영향을 미치는 극한 열현상에 대응함에 있어서 핵심적인 지구 물리량이다. 지구 영역에 대한 온도를 추정하기 위하여 위성에 탑재된 열적외 센서가 널리 활용되어 왔는데, 정밀한 활용을 위해서는 온도 추정 과정의 불확도에 대한 이해가 선행되어야 한다. 하지만 온도추정 불확도에 영향을 미치는 많은 요소 중에서 한반도 주변의 환경 하에서의 온도추정 알고리즘의 불확도 산정에 대한 연구는 미미하였다. 본 연구에서는 한반도 주변의 대기 및 해양 조건하에서 범용성이 높은 single-channel 알고리즘의 불확도를 추정하는 연구를 수행하였다. 알고리즘의 입력자료로 필요한 재분석자료(reanalysis)의 영향성을 평가하기 위하여 두 가지의 재분석자료, 즉 fifth generation of European Centre for Medium-Range Weather Forecasts reanalysis of the global climate and weather (ERA5)와 Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications-2 (MERRA-2)를 사용하였고, 복사전달모델은 MODerate resolution atmospheric TRANsmission (MODTRAN)을 사용하였다. MODTRAN 모의와 온도 추정 정확도 검증에 사용되는 현장 관측 수온은 한반도 인근 해역에 위치한 해양 기상 부이(buoy)로부터 획득했다. 실험 결과, 알고리즘 불확도는 대기 수증기량에 따라서 선형에 가깝게 증가하는 것을 확인하였고, 가장 건조한 조건에서는 약 0.35K 그리고 평균적으로 0.45K 가량의 불확도가 발생함을 확인하였다. 이러한 결과는 재분석자료의 종류에 상관없이 유사하게 도출되어 알고리즘이 가지는 순수한 불확도라고 추정할 수 있었다.
콘크리트 충전 강관 기둥은 축하중 재하시 콘크리트에 구속응력이 발생함에 따라 콘크리트의 강도가 증가한다. 콘크리트의 강도 증가분은 발생된 구속응력의 크기에 종속되므로 비선형 해석을 통하여 원형 콘크리트 충전 강관의 축방향 하중에 대한 최대 저항능력을 산정하였다. 콘크리트의 포아송비 및 응력-변형률 관계와 같은 비선형 재료 특성을 고려하였으며, 강관의 다축 항복조건을 기준으로 최대 구속응력을 산정하였다. 실험 결과와의 비교를 통하여 제안된 모델을 검증하였으며, 회귀분석을 통하여 D/t 비율 및 재료성질에 따른 최대 구속응력 산정법을 단순화하였다. Eurocode 4 설계 기준 및 기존에 제안된 다양한 경험식과의 비교를 통하여 제안된 회귀분석식의 타당성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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