Low flow는 하천수의 공급관리 및 계획, 관개용수 등 다양한 분야에 영향을 미친다. 이러한 유황곡선을 산정하기 위해서는 30년 이상의 충분한 기간의 유량자료의 확보가 필수적이다. 하지만 국가하천 단위 이하의 하천의 경우 장기간의 유량자료가 없거나 중간에 일정기간 동안 결측된 관측소가 있어 하천별 유황 곡선을 산정하기에 한계가 있다. 이에 과거에는 미계측 유역의 유황을 예측하기 위해 다중회귀분석(Multiple Regression Analysis), ARIMA 모형 등 통계학적 기반의 기법들을 사용하였지만, 최근에는 머신러닝, 딥러닝 모형의 수요가 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 최신 패러다임에 맞는 머신러닝 기법인 DNN기법을 제시한다. DNN기법은 ANN기법의 단점인 학습과정에서 최적 매개변수 값을 찾기 어렵고, 학습시간이 느린 단점을 보완한 방법이다. 따라서 본연구에서는 DNN 모형을 이용하여 미계측 유역에 적용 가능한 유황곡선을 산정하고자 한다. 먼저, 유황곡선에 영향을 미치는 인자들을 수집하고 인자들 간의 다중공선성 분석을 통해 통계적으로 유의한 변수를 선정하여, 머신러닝 모형에 입력자료를 구축하였다. 통계적 검증을 통해 머신러닝 기법의 효용성을 검토하였다.
본 논문에서는 유한요소해석을 통한 모듈러 구조물 접합부의 힌지접합부 연구에 관하여 소개한다. 모듈러 구조물은 모듈과 모듈을 적층하는 방식으로 공사를 진행하여 단위 모듈간의 기둥 및 보의 일체성을 기대하기 어려운 특성을 가지고 있다. 그러나 현 모듈러 설계 시 이러한 구조적 특성을 무시하고 횡력에 대한 모멘트전달을 고려하여 기존 강구조와 동일한 방식으로 해석하고 있다. 더구나 모멘트접합을 체결하기위해 모듈러 외부뿐만 아니라 내부에서 볼트 체결이 이루어져 조립 후 마감을 추가하는 불합리한 상황도 발생한다. 이러한 일체성을 기대하기 어려운 특성을 고려하기 위하여 힌지접합을 활용한 모듈러구조시스템을 제안하였다. 논문에서는 기존의 모멘트접합부에서 힌지접합부로 변경하였을 때 하중의 전달을 확인하기 위하여 이전 다른 연구에서 활용되었던 가위 모델을 변형한 변형 가위 모델을 고안하여 접합부의 기본 이론을 제안·검토하였고, 기본을 바탕으로 계산된 결과는 구조해석 프로그램인 마이다스 젠과 비교하여 검증하였다. 추가적으로 기존 모멘트접합부로 설계되었던 모듈러구조물을 힌지접합부로 변경하여 부재내력 및 사용성을 검토하였다.
본 논문에서는 균열을 감지 할 때 필요한 데이터를 생성할 수 있는 벡터 기반 증강 기법과 이를 학습할 수 있는 합성곱 인공신경망(Convolution Neural Networks, ConvNet) 기법을 제안한다. 균열을 빠르고 정확하게 감지하는 것은 건물 붕괴와 낙하 사고를 사전에 방지할 수 있는 중요한 기술이다. 이 문제를 인공지능으로 해결하기 위해서는 대량의 데이터 확보가 필수적이지만, 실제 균열 이미지를 얻기 위한 상황은 대부분 위험하기 때문에 대량의 균열 데이터를 확보하기는 어렵다. 이런 데이터베이스 구축의 문제점은 인위적인 특정 부분에 변형을 주어 데이터의 양을 늘리는 탄성왜곡(Elastic distortion)으로 완화시킬 수 있지만, 본 논문에서는 이보다 향상된 균열 패턴 결과를 ConvNet을 활용하여 모델링한다. 탄성왜곡보다 우리의 방법이 실제 균열 패턴과 유사하게 추출된 결과를 얻을 수 있었고, 일반적인 데이터 증강에서 사용되는 픽셀 단위가 아닌, 벡터 기반으로 균열 데이터 증강을 설계함으로써 균열의 변화량 측면에서 우수한 결과를 얻을 수 있다. 결과적으로 본 논문에서는 적은 개수의 균열 데이터를 입력으로 사용했음에도 불구하고 균열의 방향 및 패턴을 다양하게 생성하여 효율적으로 균열 데이터베이스를 구축할 수 있다.
본 논문에서는 재난안전 분야의 연구 현황에 대한 계량정보 분석을 위하여 재난안전 분야 학과 소속의 연구자 논문을 분석하는 방법을 제안한다. 분석 연구 수행을 위하여 국내 대학기관의 방재 및 안전 공학 유형 학과에 소속된 저자들의 연구 논문들을 대상으로 기관식별, 참고문헌 인용 학술지 식별, 학과유형 분류, 재난안전유형 분류, 연구자 전공정보, 한국표준산업분류를 매핑하여 실험데이터를 구성 및 활용함으로써 재난안전 분야 학술지와 관련 키워드 검색을 통한 데이터셋 기반의 기존 선행연구들과 차별점을 갖는다. 연구 결과, 재난안전 분야 연구에서 저자소속 기관의 유형 및 지역적 분포, 공저 학과 유형의 구성, 연구자 전공 현황, 재난안전유형 및 표준산업분류의 현황, 학술지 인용 현황 및 핵심 키워드가 자세히 파악되었다. 또한 분석 단위별로 동시출현 네트워크를 생성 및 시각화여 주요 연결 관계를 조망 및 분석하였다. 연구 결과는 지능형 위기경보 체계 구축을 위한 재난유형별 주요 기관 및 정보의 식별과 추천에 활용할 예정이며, 향후 종합적이고 상시적인 분석 정보 제공을 위해 분석 범위의 확대와 데이터셋 구축을 위한 정보의 식별 및 분류 프로세스의 자동화가 필요하다.
본 연구에서는 준설토 및 Bottom ash를 동시에 재활용하기 위하여 개발된 복합지반재료의 역학적 특성을 고찰하였다. 본 실험에서 제작된 복합지반재료는 부산 신항 건설현장에서 채취한 준설토, 시멘트, 기포 및 삼천포 화력발전소에 서 발생한 Bottom ash로 구성되어졌다. 다양한 배합비로 제작된 복합지반재료의 역학적 특성을 고찰하고, 특히 Bottom ash 혼합에 의한 역학적 거동 특성을 조사하기 위하여 다양한 실내실험이 수행되어졌다. 복합지반재료에 대한 실험결과 응력-변형 관계와 일축압축강도는 배합조건에 크게 의존하는 것으로 나타났고, 특히 Bottom ash 혼합시 압축강도 및 응력-변형 곡선의 기울기가 증가하는 Bottom ash 보강효과를 확인하였다. 복합지반재료의 압축강도는 양생기간이 증가할수록 증가하며, 28일 강도는 7일 강도의 약 $1.7{\sim}1.8$배 증가하는 것으로 나타났다. 복합지반재료의 단위중량은 기포함량에 크게 의존하였다. 복합지반재료의 변형계수($E_{50}$)은 Bottom ash의 혼합으로 인해 강도가 증가함에 따라 증가되었다.
본 연구의 목적은 비례 문제 해결 과정에서 학생의 분수 지식이 어떻게 관련되어 나타나는지를 탐구하는 것이다. 이를 위해 단위 조정 3단계로 판단되는 중학교 1학년 학생 2명에 주목하여 분수 지식과 비례 문제 해결 과정에 대한 임상 면담 자료를 분석하였다. 분석 결과 자연수 맥락에서 단위 조정 3단계 학생으로 판단되었던 두 학생은 분수 맥락에서는 '활동을 통해' 3수준 단위를 조정하며 서로 다른 양적 조작 방식을 보여주었다. 특히 두 학생이 가분수가 포함된 곱셈 연산 과제에서 보여주었던 분할 조작과 단위 조정 활동에서 식별되었던 차이는 두 학생의 비례 문제에 대한 접근 방식에 있어서 중요한 차이로 나타났다. 이 과정에서 하나의 3수준 단위로부터 또 다른 3수준 단위 사이의 구조적 전환이 '재귀 분할의 내재화'와 관련이 되며, 합성 단위에 대한 스플리팅 조작에 중요한 근거가 됨을 시사하였다.
Salman Ihsan;Shahab Saqib;Hafiz Muhammad Awais Rashid;Fawad S. Niazi;Mohsin Usman Qureshi
Geomechanics and Engineering
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제35권2호
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pp.121-133
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2023
The demand for cement and limestone crushed materials has increased many folds due to the tremendous increase in construction activities in Pakistan during the past few decades. The number of cement production industries has increased correspondingly, and so the rock-blasting operations at the limestone quarry sites. However, the safety procedures warranted at these sites for the blast-induced ground vibrations (BIGV) have not been adequately developed and/or implemented. Proper prediction and monitoring of BIGV are necessary to ensure the safety of structures in the vicinity of these quarry sites. In this paper, an attempt has been made to predict BIGV using artificial neural network (ANN) at three selected limestone quarries of Pakistan. The ANN has been developed in Python using Keras with sequential model and dense layers. The hyper parameters and neurons in each of the activation layers has been optimized using randomized and grid search method. The input parameters for the model include distance, a maximum charge per delay (MCPD), depth of hole, burden, spacing, and number of blast holes, whereas, peak particle velocity (PPV) is taken as the only output parameter. A total of 110 blast vibrations datasets were recorded from three different limestone quarries. The dataset has been divided into 85% for neural network training, and 15% for testing of the network. A five-layer ANN is trained with Rectified Linear Unit (ReLU) activation function, Adam optimization algorithm with a learning rate of 0.001, and batch size of 32 with the topology of 6-32-32-256-1. The blast datasets were utilized to compare the performance of ANN, multivariate regression analysis (MVRA), and empirical predictors. The performance was evaluated using the coefficient of determination (R2), mean absolute error (MAE), mean squared error (MSE), mean absolute percentage error (MAPE), and root mean squared error (RMSE)for predicted and measured PPV. To determine the relative influence of each parameter on the PPV, sensitivity analyses were performed for all input parameters. The analyses reveal that ANN performs superior than MVRA and other empirical predictors, andthat83% PPV is affected by distance and MCPD while hole depth, number of blast holes, burden and spacing contribute for the remaining 17%. This research provides valuable insights into improving safety measures and ensuring the structural integrity of buildings near limestone quarry sites.
A new method of numerical simulating prediction and decontamination effect evaluation for abrasive jet decontamination to radioactively contaminated metal is proposed. Based on the Computational Fluid Dynamics and Discrete Element Model (CFD-DEM) coupled simulation model, the motion patterns and distribution of abrasives can be predicted, and the decontamination effect can be evaluated by image processing and recognition technology. The impact of three key parameters (impact distance, inlet pressure, abrasive mass flow rate) on the decontamination effect is revealed. Moreover, here are experiments of reliability verification to decontamination effect and numerical simulation methods that has been conducted. The results show that: 60Co and other homogeneous solid solution radioactive pollutants can be removed by abrasive jet, and the average removal rate of Co exceeds 80%. It is reliable for the proposed numerical simulation and evaluation method because of the well goodness of fit between predicted value and actual values: The predicted values and actual values of the abrasive distribution diameter are Ф57 and Ф55; the total coverage rate is 26.42% and 23.50%; the average impact velocity is 81.73 m/s and 78.00 m/s. Further analysis shows that the impact distance has a significant impact on the distribution of abrasive particles on the target surface, the coverage rate of the core area increases at first, and then decreases with the increase of the impact distance of the nozzle, which reach a maximum of 14.44% at 300 mm. It is recommended to set the impact distance around 300 mm, because at this time the core area coverage of the abrasive is the largest and the impact velocity is stable at the highest speed of 81.94 m/s. The impact of the nozzle inlet pressure on the decontamination effect mainly affects the impact kinetic energy of the abrasive and has little impact on the distribution. The greater the inlet pressure, the greater the impact kinetic energy, and the stronger the decontamination ability of the abrasive. But in return, the energy consumption is higher, too. For the decontamination of radioactively contaminated metals, it is recommended to set the inlet pressure of the nozzle at around 0.6 MPa. Because most of the Co elements can be removed under this pressure. Increasing the mass and flow of abrasives appropriately can enhance the decontamination effectiveness. The total mass of abrasives per unit decontamination area is suggested to be 50 g because the core area coverage rate of the abrasive is relatively large under this condition; and the nozzle wear extent is acceptable.
최근 오일샌드와 같은 비전통에너지 개발이 활발히 이루어지고 있는 동토 지역은 지반의 유기물 함유량이 높아 일반적인 지반과 다른 열적·역학적 특성을 지니고 있다. 본 논문에서는 캐나다 앨버타주와 국내 강원도에서 채취한 동토 시료를 대상으로 다양한 실내시험을 통해 유기물 함유량이 토양의 열적 및 역학적 거동에 미치는 영향을 평가하였다. 유기물 함유량이 증가할수록 다짐시험에서 최대 건조단위중량은 감소하고 최적 함수비는 증가하는 경향이 나타났다. 동결 일축 압축시험에서는 동결온도가 낮아질수록 시료의 강도가 증가했으나, 모든 시료는 동결 조건에서 얼음 및 부동수분의 양에 따라 복잡한 거동을 보여 유기물 함유량이 강도에 큰 영향을 미치지 않았다. 열전도도 측정시험에서는 동결 조건에서 비동결 조건보다 열전도도가 더 크게 측정되었고, 이는 물보다 얼음의 열전도도가 더 크기 때문으로 판단된다. 또한, 유기물 함유량이 증가할수록 부동 수분량도 증가하는 경향이 나타났다. 이러한 결과는 극한지 건설 프로젝트에서 지반 공학적 설계 및 시공에 중요한 엔지니어링 기초 자료로 활용할 수 있을 것이다.
본 연구는 입주 초기 아파트 외부조경의 효과를 높이고, 입주자들에게 조경수목 식재가 주는 효용을 부각시키면서 적정한 식재밀도로 최대 효과를 얻을 수 있는 식재밀도의 적정 기준을 마련하기 위해 수행되었다. 이를 위해 법적 조경기준의 식재밀도 적정성을 검토하고, 장기적인 생육을 고려하기 위해 조림지를 대상으로 산정한 도시림의 입목밀도를 적정 식재밀도로 가정하여 이를 현장조사 결과와 비교하였다. 현장조사는 최근 10년 이내에 준공된 수도권에 위치한 아파트 단지 3개소를 대상으로 각 단지별로 10개소씩 검토대상지를 선정하여 단위면적당 수목 밀도를 산정하였다. 이를 표준규격의 경우와 대경목 식재에 따라 가중치를 인정한 경우로 구분하여 현행 조경기준과 도시림 적정 입목밀도 기준을 비교 검토하였다. 또한 하층식생의 적절한 생육 및 적절한 그늘 제공 등을 검토하기 위해 수관투영면적 비율 산정을 병행하였다. 그 결과 현행 조경기준의 최소식재기준은 매우 합리적으로 설정된 것을 확인할 수 있었다. 그러나 대경목을 식재하여 식재밀도의 가중치를 인정받는 경우에는 조경기준의 식재밀도가 도시림의 적정 입목밀도에 비해 부족하고 수관투영면적 비율 역시 50% 미만으로 부족한 것으로 산정되어 추가 식재가 필요한 것으로 분석되었다. 아파트 단지 3개소에 대한 검토 결과 모두 법적 조경기준을 충족하거나 초과하고 있었다. 조경기준에 따라 상록교목 대경목의 가중치를 인정한 경우 경관을 고려하여 추가식재가 이루어짐에 따라 식재밀도가 과밀해지는 것으로 나타났다. 따라서 앞으로 보다 광범위한 조사를 거쳐 대경목 식재에 따른 가중치 인정 항목의 삭제 또는 인정의 최소화, 식재 당시 수관투영면적 비율을 50% 이상 100% 이하로 설정하는 등과 같은 조경기준 개정작업이 필요한 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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