Once the foundation displacement of the transmission tower occurs, additional stress will be generated on the tower members, which will affect the seismic response of transmission tower-line systems (TTLSs). Furthermore, existing research has shown that the reciprocating slippage of joints needs to be considered in the seismic analysis. The hysteretic behavior of joints is obtained by model tests or numerical simulations, which leads to the low modeling efficiency of TTLSs. Therefore, this paper first utilized numerical simulation and model tests to construct a BP neural network for predicting the skeleton curve of joints, and then a numerical model for a TTLS considering the bolt slippage was established. Then, the seismic response of the TTLS under foundation displacement was studied, and the member stress changes and the failed member distribution of the tower were analyzed. The influence of foundation displacement on the seismic performance were discussed. The results showed that the trained BP neural network could accurately predict the hysteresis performance of joints. The slippage could offset part of the additional stress caused by foundation settlement and reduce the stress of some members when the TTLS with foundation settlement was under earthquakes. The failure members were mainly distributed at the diagonal members of the tower leg adjacent to the foundation settlement and that of the tower body. To accurately analyze the seismic performance of TTLSs, the influence of foundation displacement and the joint effect should be considered, and the BP neural network can be used to improve modeling efficiency.
본 연구의 목적은 PEKK(Polyetherketoneketone)와 치과용 복합수지인 Sinfony(3M ESPE, Seefeld, Germany)사이의 결합강도를 알아보고자 하는 것으로 대표적인 표면처리방식 세가지를 제시하여 두 재료간 결합강도에 영향을 미치는지에 대하여 평가하고자 하였다. 총 30개의 PEKK ($Pekkton^{(R)}$ Ivory, $Cendres+M{\acute{e}}taux$, Bienne, Switzerland)시편을 준비한 후 아크릴릭 레진에 포매한 후 표면 연마(P 1200 grid)하고 각 그룹을 10개의 시편으로 나누어 Air abrasion을 실시한 군(PN), Air abrasion을 실시한 후 Single Bond Universal(3M ESPE)을 적용한 군(PB), Air abrasion을 실시한 후 OPAQUE(3M ESPE)를 적용한 군(PO)의 표면처리 방식에 의해 3그룹으로 분류하였다(n=10). 이후 Sinfony(3M ESPE, Seefeld, Germany)를 이용하여 Veneering을 실시하였다. 완성된 모든 시편은 24시간동안 $37^{\circ}C$의 수조에 휴지시켰다. 각 그룹의 전단결합강도를 측정하고 파절양상을 분류하였다. 집단에 따른 전단결합강도 차이를 살펴보기 위하여 일원배치분산분석(one-way ANOVA)을 실시하였으며(p<.05), 사후분석으로는 Scheffe test를 실시하여 검증하였다(p<.05). 통계처리는 SPSSWIN 21.0 프로그램을 사용하여 분석하였다. 일원배치분산분석(one-way ANOVA)을 실시한 결과, PB그룹의 평균값은 $27.67{\pm}4,18MPa$로 가장 높은 결합강도를 나타냈으며, PN과 PO는 각각 $20.43{\pm}1.70$과 $19.8{\pm}4.77MPa$로 상대적으로 낮은 결합강도를 보였고(F=18.4, P<.001), 사후검증(scheffe test)을 살펴본 결과 PB>PO, PB>PN으로 유의한 차이를 보였다(p<.001). 본 연구를 통해 PEKK와 복합수지 사이의 결합력을 증진시키기 위하여 Air abrasion 실시 후 Single Bond Universal(3M ESPE)을 이용하여 표면처리할 것을 권장할 수 있으며 타 연구와 비교하여 볼 때 Air abrasion의 적용 시간의 증가가 전단결합강도의 증가에 영향을 미치는 것으로 유추되므로 추가적인 연구의 진행이 필요할 것으로 사료된다.
기후변화 예측 및 영향평가, 수치대기모형의 개선, 농업 및 산림생태계 관리 등 지역 및 지구규모에서 최신의 지표피복정보를 요구하고 있으나 NOAA-AVHRR을 이용하는 기존의 분류체계에서는 우리나라의 주요 식생인 벼논이 독립적으로 분류되지 못했다. Landsat-TM 등 상업적 위성자료를 이용할 경우 벼논의 정밀한 분류가 가능하나 갱신에 많은 노력과 시간이 필요하여 실용적이지 못하다. 본 실험에서는 쉽게 구할 수 있는 NOAA-AVHRR자료를 사용하되, 벼 군락의 시기별 분광특성차를 벼논피복의 검출에 이용하여 간단하면서도 신뢰성 있는 결과를 얻었다. 5월과 8월의 식생지수값의 지리적 분포특성에 근거하여 각각 유사한 특성을 가진 4개 그룹(도시, 삼림, 수역, 농경지)으로 나누고, 8월에 삼림으로 분류된 화소들 가운데 5월에는 수역으로 분류되는 화소들만 발췌하여 벼논으로 간주하는 방법이다. 이 방법에 의해 벼논으로 분류된 화소들을 1,455개 읍면 단위로 취합하여 재배 면적 및 그 분포를 농림부 통계자료와 비교한 결과 이 방법이 USGS의 분류방법 보다 정확하며 신뢰성이 있는 것으로 나타났다.
향후 우리 사회의 혁신적 변화를 가져올 휴대용 전자기기, 전기자동차 및 스마트 그리드 에너지 저장장치 등의 비약적인 발전에 따라, 그 전원으로서 리튬이차전지에 대한 관심이 더욱 증대하고 있다. 본 총설에서는, 리튬이차전지 핵심 소재 중 하나인 분리막에 대해 기공 구조 및 물리화학적 물성 관점에서 고찰하고, 이와 함께 최신 연구 동향을 소개하고자 한다. 리튬이차전지 분리막은 양극과 음극 사이에 위치하는 다공성 막으로서, 두 전극 간의 전기적 단락을 방지하고, 이온의 흐름을 가능하게 하는 기능을 갖는다. 분리막 자체는 전지 내 전기화학 반응에는 직접적으로 참여하지 않으나, 앞서 언급한 기능들에 의해 전지 성능 및 안전성에 큰 영향을 끼친다. 최근 들어, 이러한 분리막의 기본 특성 이외에, 전지 안전성 강화 및 금속 이온 흡착 등을 비롯한 다양한 기능 부여를 위한 노력들이 활발히 진행되고 있다. 본 총설에서는 현재 상업화된 폴리올레핀 분리막에 대한 이해를 토대로, 개질 폴리올레핀 분리막, 부직포 분리막, 세라믹 복합 분리막 및 화학 활성 분리막 등으로 대표되는 최신 분리막 기술들을, 차세대 전지 개발 방향과 관련 지어 기술하고자 한다.
인구 및 기술의 변화속도가 빠른 현재 상황에서 장수명주택인증은 건물의 물리적 및 기능적 수명 연장 견인책이다. 장수명주택 인증요건인 가변성과 수리용이성은 인필요소를 구조와 구분하여 교체 및 변경하도록 유도한다. 이러한 방식은 공업화주택의 특징과도 부합하여 설계 및 시공방법의 변화로 두 가지 주택 유형은 함께 활성화될 수 있을 것이다. 본 연구에서는 이러한 특징을 고려하여 OSC공법을 활용한 공동주택 모델이 장수명주택 인증기준을 충족하도록 계획하였다. 이러한 결과로 평면가변성 및 설비배관의 설치방법, 화장실 공사 방법 등을 습식 공법과는 다른 방식을 적용하여 제시하였다. 가변형 평면은 22m2와 46m2의 두 가지 타입 평면을 확장하여 69m2평면을 만드는 세대통합방법 그리고 가변 가능한 건식패널 벽체를 활용하여 69m2평면을 여러 가지로 계획하는 방법을 제안했다. 이러한 가변성은 9m×10.5m 스팬의 강콘크리트 합성구조 및 일체형 슬래브로 SI시스템 중 서포트 부분을 구성하고 비내력 외벽 및 내벽, 배관 등을 인필부분으로 구분하여 건축구성재를 부품화하는 방식으로 만들 수 있다. 이러한 서포트와 인필 분리 만으로도 시공법과 관련된 기준을 상당부분 충족할 수 있다. 현재 인필요소를 교체 용이하게 하는 기술은 탄소저감 등에서 국가에 편익이 증가할 수 있으므로 활성화를 위해 세제혜택 등의 인센티브 도입을 검토할 필요가 있다.
도시 수목은 탄소를 저장하고 불투수면적을 감소시키는 도시 생태계의 중요 요소이며, 탄소 저장량 및 순환량 산정 시 주요 정보로 활용될 수 있다. 많은 선행 연구에서 항공 라이다 자료 및 인공지능 기법을 활용하여 고해상도 수목 정보를 산출하고 있으나, 항공 라이다 영상은 제공하는 플랫폼이 제한되어 있으며 비용적인 면에서도 한계가 다수 존재한다. 따라서 본 연구에서는 수원시를 대상으로 자료 취득이 용이한 고해상도 위성 영상인 Sentinel-2를 활용하여 기계학습 기반의 도시 내 수목 피복률(fractional tree canopy cover, FTC)을 추정하고자 하였다. Sentinel-2 시계열 영상으로부터 중앙값 합성을 수행하여 수원시 전역에 대한 단일 영상을 제작하여 활용하였다. 도시 내 토지 피복의 이질성을 반영하기 위하여, 30 m 격자내 10 m 해상도의 광학 지수의 평균 및 표준편차 값과 환경부 세분류 토지 피복 지도 기반 항목별 피복률을 계산하여 기계학습 모델의 입력 변수로 활용하였다. 총 4가지의 입력 변수 조합을 설정하여, 입력 변수 구성에 따른 FTC 추정 정확도를 비교 및 평가하였다. 광학 영상의 평균 정보만을 활용(Scheme 1)했을 때 보다 도시 내 이질적인 특성을 반영할 수 있는 표준 편차 및 피복률 정보를 모두 함께 고려(Scheme 4, S4)했을 때 향상된 성능을 나타낼 수 있었다. 검증용 자료에 대해 S4의 Random Forest (RF) 모델이 0.8196의 R2, 0.0749의 mean absolute error (MAE), 및 0.1022의 root mean squared error (RMSE)로 전체 기계학습 모델 중에서 성능이 가장 높게 나타났다. 변수 기여도 분석 결과 광학 지수의 표준 편차 정보는 도시 내 복잡한 토지 피복 지역에 대해 높은 기여도를 나타내었다. 훈련된 S4 구성의 RF 모델을 수원시 전역에 대해 확장 적용하였을 때, 참조 FTC 자료에 대해 0.8702의 R2, 0.0873의 MAE, 및 0.1335의 RMSE의 우수한 성능을 나타냈다. 본 연구의 FTC 추정 기법은 향후 다른 지역에 대한 적용성이 우수할 것으로 판단되며, 도시 생태계 탄소순환 파악의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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