본 논문에서는 IEEE 802.11b/g/n 규격의 2.4GHz 대역 통신 기반의 스마트 벽스위치를 제안한다. 4차 산업 시대로 진화하면서 스마트 홈 솔루션 개발이 활발히 진행 중이며 스마트 벽스위치에 대한 적용사례가 증가하고 있다. 가격 경쟁력을 통해 시장을 선점하고 있는 중국 제품은 대부분 블루투스와 지그비 통신 방식의 스위치를 사용하고 있다. 하지만, 지그비 통신은 저전력인데 반해 블루투스보다 통신속도가 늦고 별도의 허브를 통한 네트워크 구성이 추가적으로 요구되는 단점이 있다. 블루투스 방식은 와이파이 통신에 비해 통신 범위와 속도가 낮고 통신 대기시간이 비교적 길며 보안성이 취약한 것이 문제점이다. 본 연구에서는 와이파이 통신 기술을 적용한 IEEE 802.11b/g/n 스마트 벽스위치를 개발하였다. 또한, 2선식 구조를 통하여 건물 내 별도의 중선선 시공을 통한 추가 비용이 발생하지 않게 설계하였다. 연구의 결과물은 기존 벽스위치에 비해 30%이상 저렴하여 기술 경쟁력뿐만 아니라 가격 경쟁력에서도 시장을 선점할 수 있을 것으로 판단한다.
기존 재래식 굴착 대비 안전성과 친환경의 이점으로 TBM (Tunnel Boring Machine)의 사용이 전 세계적으로 증가하였다. 특히 EPB (Earth Pressure Balanced) TBM의 경우 Open TBM 대비 다양한 지반에 적용이 가능하고 Slurry TBM에 비해 지상부지가 적게 필요하고 장비의 구조가 간단하며 가격면에서도 이점이 있어 더욱 널리 사용되고 있다. EPB TBM은 주로 토사지반에 널리 사용되는데 사용될 수 있는 지반 범위를 넓히기 위해서 가장 중요한 것은 적절한 첨가제의 사용이다. 첨가제를 사용해 버력을 소성유동화 시키는 것은 EPB TBM의 굴착성능을 높이는데 큰 도움을 줄 수 있다. 다양한 연구를 통해 첨가제의 적절한 배합비와 주입비율이 제시되어 있지만 이는 주로 slump test 등 대기압 상태에서의 실내시험에 국한되어 있어 실제 현장에서의 상황은 지반별, 장비 상태 등에 따라 상이할 수 있다. 본 연구에서는 먼저 경암부터 토사까지 다양한 지반을 가진 현장의 첨가제 사용량을 실내실험을 통해 추정하여 설계치 및 실제 굴진 시 사용량과 비교하였으며, 추가적으로 폐색, 지하수 유입 등 굴진 중 발생한 다양한 문제들에 대한 첨가제 사용을 통한 해결 방안을 모색하였다. 마지막으로 굴진이 어려운 복합지반에서의 첨가제 사용에 대한 제언을 수록하였다.
철도 토공노반의 품질은 현장 밀도나 평판재하시험을 통해 관리되어 왔다. 현재 지반반력계수($k_{30}$)의 경우 일반철도와 고속철도의 설계기준으로도 사용되기 때문에 설계와 품질관리에서 일관성을 갖는다. 그럼에도 불구하고 지반반력계수($k_{30}$), 또는 반복평판재하시험의 결과인 변형계수($E_{v2}$)와 변형계수의 비($E_{v2}/E_{v1}$) 같은 설계인자에 대해 간편한 실내기준 설정 방법이 없어 설계과정의 치명적인 결함으로 남는다. 본 예비연구에서는 이러한 단점을 극복하고자 최근 개발된 철도 토공노반의 역학적-경험적 설계 방법에도 합당한 새로운 품질관리 기준으로 압축파 속도를 도입하였고 계측 기법을 제안하였다. 품질관리 방안의 핵심은 다짐시험과 병행하여 획득한 최적함수비에서의 압축파 속도를 현장의 품질관리 기준으로 설정하고 현장에서는 시공 중에 직접도달파 기법으로 품질을 확인하는 것이다. 직접도달파 기법은 현장의 기술자가 지표면 얕은 깊이의 균질한 층에서 간편하게 적용할 수 있고 저림하며 결과의 신뢰성이 높다. 시험 부지에서 직접도달파 시험으로부터 계측한 압축파 속도가 다짐도에 따라 식별 가능한지 확인하였고, 품질관리 지표로서 압축파 속도를 효과적으로 적용할 수 있음을 입증하였다. 본 논문의 현장 및 실내 압축파 계측을 통해 동반논문(박철수 등, 2009)에서 수행할 실험적 토대를 마련하였다.
대규모 공간을 대상으로 하는 도심지 공사는 복잡, 다양한 위험요소가 존재하여 체계적인 리스크 관리가 필요하다. 일반적인 토공사와는 달리 제한된 도시공간이라는 특수한 환경에서 공사가 진행되므로 지반 공학적 특성 외에도 사회, 문화적 불확실성을 통합적으로 관리할 수 있는 특화된 리스크 관리체계의 구축이 필요하다. 본 연구는 먼저 대표적인 리스크 관리 기법의 현황 파악을 통해 기술 분석을 하였다. 설문조사를 실시하여 리스크 인자 파악 및 중요도틀 평가하고 공법별, 카테고리별 체계적으로 분류된 DB를 구축하였으며 이를 기반으로 리스크 추출 모듈과 매트릭스, 스코어 기능을 개발하였다. 확률 및 영향 분석 데이터를 몬테카를로 분석을 통해 예상되는 총 공사비 및 공사기간 분포를 산출할 수 있으며 대응 전, 후 공사비 및 공사기간 분포의 비율 분석이 가능하여 프로젝트의 전 기간에 걸쳐 리스크 관리가 가능한 분석 체계를 구축하였다. 구축된 리스크 관리 체계는 관리 기술 표준화 및 통합 시스템 구축의 토대가 될 것이며 통합적 리스크 관리기법의 개발 및 실용화를 통해 사업의 예산확보 및 운영상 효율성 증대, 효과적인 공정 및 자원관리가 가능하여 결과적으로 지하공사 사업관리의 체제화 및 효율성 증대를 가져와 전체 공사비, 공사기간 저감의 효과를 기대할 수 있다.
본 연구는 13개 마을 옛 담장의 국가등록문화재 지정 당시 사용된 재료와 축조법을 파악하고, 현장조사를 중심으로 정비에 따른 옛 담장의 구조별 변화 양상을 고찰하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 옛 담장은 토석담 10개소와 돌담 5개소로 구성되었으며, 지정 당시 자연석 메쌓기로 막쌓은 돌담은 비슷한 형태를 유지하는 비율이 높았지만, 토석담은 사용한 돌과 줄눈 및 맞댄 면 축조법에 따라서 담장별로 다양하게 변형되었다. 둘째, 옛 담장의 정비로 인해서 변화된 구간을 추출하고 재료의 대체와 첨가, 축조법의 변형 양상을 파악하였다. 지붕부는 내구성과 가격의 효율이 높은 시멘트 기와나 석면 슬레이트로 대체되고, 우수 유입을 막고자 한식 기와에 와구토가 첨가되었다. 벽체부의 자연석은 시공 편의에 따른 발파석, 마름돌, 가공 석재로 대체되고, 보수에 시멘트 블록, 시멘트 벽돌이 사용되었으며, 시멘트 모르타르가 도포되었다. 토석담의 막쌓기가 빗쌓기로 변형되고 찰쌓기는 메쌓기로 바뀌어 경관적, 구조적 문제를 야기하였다. 또한 기초부에 시멘트 모르타르층이 시공되어 자연석 메쌓기로 유도했던 우수의 흐름을 막아버렸다. 셋째, 이러한 정비 양상은 주거공간에 배치된 옛 담장의 속성상 소유주가 일상적 훼손에 대한 비전문적 보수를 반복하고, 문화재 지정으로 인하여 정비를 담당한 수리업체가 지역 재료를 수급하기 어려우며, 옛 담장에 대한 차별성있는 수리시방서가 적용되지 않는 환경에서 기인한다고 판단된다.
에지 네트워크 환경에서 IoT 장치가 다양하게 활용되면서 IoT 장치에서 수집되는 정보들을 여러 응용 분야에서 활용하는 연구들이 다양하게 진행되고 있다. 그러나, 네트워크 환경(간섭, 전파방해 등)에 따라 수집되는 IoT 데이터들이 누락 또는 오류가 발생하는 상황이 빈번해지면서 정확한 IoT 데이터들을 바로 적용하기가 쉽지 않은 상황이다. 본 논문에서는 에지 네트워크 환경에서 수집되는 IoT 데이터들의 오류를 줄이기 위해서 IoT 데이터의 서명 값을 랜덤하게 생성하여 비트 형태로 보안 정보(Security Information, SI) 값만을 IoT 데이터들에 각각 할당함으로써 IoT 데이터의 신뢰성을 보장하는 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 IoT 장치로부터 수집되는 데이터들을 비대칭적으로 서로 연계 처리하도록 다중 해쉬 체인을 적용하여 IoT 데이터를 블록체인으로 묶는다. 이때, 블록 체인화된 IoT 데이터들은 딥러닝 기반으로 상관관계 지수에 따라 가중치를 적용한 확률 함수를 사용한다. 또한, IoT 데이터의 무결성과 처리 비용을 낮추기 위해서 제안 기법은 그룹화된 IoT 데이터를 n-계층 구조로 확장 운영 가능하다.
최근 정전시에 엘리베이터에 탑승한 승객들을 안전하게 대피시킬 수 있는 비상전원장치가 법제화됨에 따라서 이 시스템에 대한 관심이 증대되고 있다. 본 연구에서는 대용량 커패시터에 필요 전력을 직류로 저장한 상태에서 정전시 교류 380V를 발생시켜 엘리베이터가 일정시간 동안 동작할 수 있는 비상전원장치(PCS : Power Conditioning System) 설계에 대한 내용을 다룬다. PCS에 사용되는 전력변환장치의 제어시스템은 원하는 응답 특성을 얻기 위한 전류제어기로 구성되어져 있다. 전류제어기의 설계 방법에는 일반적으로 빠른 응답 특성을 보여주는 데는 비트 제어기 설계를 사용하고 있지만, 복잡한 계산과정을 요구하기 때문에 고성능의 제어기를 필요로 하게 된다. 본 연구에서는 average 전류 제어기법을 사용한 전류제어기의 설계 방법에 대해서 서술하였다. 먼저 단상 시스템의 전류 제어 기법을 통해 제안된 방법의 적합성을 입증한 후 3상 시스템으로 확장시켜서 시스템에 적용하였다. 모델링을 통한 수학적 해석과 PSIM을 이용한 컴퓨터 시뮬레이션을 이용한 검증방법을 통해 본 연구에서 제안한 제어방법의 성능과 효과를 입증하였다.
고비용 생산구조, 중국 제조업의 가파른 성장과 해외 생산 증가로 생산기반 약화를 겪는 국내 제조업의 현 시점에서 성장성 복원을 위해 사용자 특성정보를 발굴하여 DB 시스템을 통해 사용자의 인지 감성 정보기반의 제품 설계를 지원할 수 있는 통합 시스템의 구축이 요구되고 있다. 본 연구에서는 제조업 분야 중 주력사업인 정보기기 업체를 대상으로 인지 및 감성 정보를 활용한 사용자 중심 제품설계 지원 시스템 구축에 앞서 제조업 실수요자들의 요구사항을 분석하여 실제 적용이 가능한 시스템의 설계 방향을 정의하는데 목적을 두고 있다. 관련 6개의 제조업체와 in-depth interview를 통해 현 제품 제조 프로세스, 제품 제작 시 활용 데이터, 인지 감성 정보 데이터의 유무와 사용방식, 인지 및 감성 정보를 활용한 사용자 중심 제품설계 지원시스템의 필요도 조사를 수행하였다. 이를 통해 사용자 특성정보, 특히 중소 제조업체가 개별적으로 조사 할 수 없는 인지 감성 사용자 데이터에 초점을 둔 디자인 지원 시스템에 대한 필요도를 확인하였다.
본 연구에서는 폼 구조의 효율적인 유효 기계적 물성 및 열전도율 예측을 위한 균질화 데이터 기반 전이학습 프레임워크를 개발하였다. Eshelby 텐서 기반의 평균장 균질화(Mean-field homogenization, MFH)는 타원체 형태의 공동을 포함하는 다공성 구조의 물성을 효율적으로 예측할 수 있지만, 셀룰러(cellular) 폼 구조의 물성은 정확하게 예측하기 어렵다. 한편, 유한요소 균질화(Finite element homogenization, FEH)는 정확성은 높지만 상대적으로 높은 해석 시간을 동반한다. 본 논문에서는 평균장 균질화와 유한요소 균질화의 장점을 결합한 데이터 기반 전이학습 프레임워크(Framework)를 제안하였다. 구체적으로, 대량의 평균장 균질화 데이터를 도출하여 사전학습 모델(Pre-trained model)을 구축하고, 상대적으로 소량의 유한요소 균질화 데이터를 이용하여 미세 조정(Fine-tuning) 하였다. 제안된 프레임워크를 검증하기 위한 수치 예제를 수행하였으며, 해석 정확도를 확인하였다. 본 연구의 결과는 다양한 폼 구조를 가진 재료의 해석에 적용할 수 있을 것으로 기대한다.
복합재료 제작 기술은 저비용, 유연성 그리고 용이한 가공성 등을 그대로 유지하면서 필러(filler)의 특성을 부여하는 방법을 지향하고 있으며 다양한 기능성 복합재료 개발로 이루어지고 있다. 기능성 복합재 구현과 관련하여 그래핀(Graphene)을 필러로 사용하는 복합재료의 고성능화 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 기능성 물성치 향상을 위해 많이 사용되는 그래핀을 이용하여 물리 화학적 물성치를 고찰하였다. 대표적 filler인 graphane nanoplatelet(GNP)을 사용하여 그래핀 옥사이드(graphene oxide, GO)를 제조하였고 그래핀 옥사이드(GO) 를 환원시켜 reduced graphene oxide(R-GO)를 형성하였다. 각기 제조된 GO와 R-GO의 물성치를 분석하였고 이를 GNP 분석결과와 비교하여 제조된 방법의 신뢰성을 검토하였다. Raman 분광법에 의한 분석 결과 R-GO의 경우 GO에 비해 D-peak와 G-peak의 강도의 감소를 확인할 수 있었고 ID/IG의 비를 통해 0.08의 증가 값을 볼 수 있었다. FTIR을 이용한 GNP, GO 및 R-GO의 작용기 분석 결과 C-C, C=C의 반복되는 연결 구조를 가진 GNP와는 다르게 GO 및 R-GO의 경우 명확한 peak를 통해 C-O 결합, C=C 결합, C=O 결합 및 O-H 결합을 확인할 수 있었다. X-ray 회절 분석 결과 GNP는 (002) 평면 특성의 25.86°에서 넓은 회절의 peak를 보인 반면 GO와 R-GO는 (001), (100) 평면에 해당하는 peak를 볼 수 있었고 GO의 층간거리는 GNP에 비해 약 2.6배 증가한 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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