4차산업 기술이 상수도 관망 분야에도 활발히 도입되며 스마트워터 구축에 기술적인 기반이 마련되고 있다. 이중 디지털트윈의 경우 컴퓨터에 현실 속 사물의 쌍둥이를 만들고, 현실에서 발생할 수 있는 상황을 컴퓨터로 시뮬레이션함으로써 결과를 미리 예측하는 기술로 정의된다. 즉, 디지털트윈의 핵심기술은 시각화와 시뮬레이션 모형의 연계로 실시간 상황 표출뿐만 아니라 시뮬레이션 모형 입력값의 미래 변화를 추정하여 해당 사물의 상태를 예측하는 것이라고 할 수 있다. 상수도 관망의 경우도 디지털트윈 모형 구축 시 정교한 시뮬레이션 모형과 연계를 통해 관측 데이터의 표출과 함께 미관측 지점의 데이터를 추정 및 표출하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 디지털트윈 모형 구축에 가장 필수적이라고 할 수 있는 상수도 관망의 해석 프로그램 매개변수 검보정 모형을 소개한다. 대표적인 상수도 관망해석 프로그램인 EPANET2.2의경우 입력값으로 주로 수요량과 관로의 조도계수를 요구하며, 본 연구에서는 수요량은 알고 있는 것으로 가정하고 관로의 조도계수만 Markov-Chain Monte Carlo (MCMC)를 사용하여 검보정한다. 해당 모형은 (1) 실시간 조도계수 추정이 가능하면, (2) 동시에 누수 탐지가 가능하고, (3) 관로의 기능적 노후를 정의하여 향후 디지털트윈 모형 구현 시 관로 노후를 표출할 수 있는 기반을 구축한다. 우선 실시간 조도계수 추정은 데이터베이스와 연동하여 진행하며, MCMC 모형을 활용한 관로 별 조도계수의 분포에 따라 정상범위 내 변동이 발생하는지 여부를 판단한다. 이때 정상범위를 벗어난 변동이 발생하는 경우 잠재적 누수가 존재하는 것으로 가정하며, 콜모고로프-스미르노프(KS) 테스트를 통해 이를 판단한다. 기능적 노후는 관로의 통수능과 연관이 있으며, 추정한 조도계수에 따른 관로의 통수능을 산정하여 결과를 표출한다. 본 연구에서 제안한 모형은 향후 상수도 관망 디지털트윈 구현에 핵심 요소기술로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
2020년 역대 최장의 기간을 기록한 장마는 8월초 기록적인 폭우와 홍수로 이어지면서 전국 곳곳에 많은 인명과 재산피해 등 커다란 상처를 남겼다. 최근의 재해 발생 및 특성을 살펴보면 수자원 시설물의 운영·관리 기준의 한계를 벗어난 극단적 기후 현상의 규모와 발생빈도가 급격하게 증가하는 추세가 나타나고 있다. 이처럼 기후위기의 영향으로 집중호우, 극한가뭄 등의 발생빈도와 그 강도가 급증하는 상황에서 실제상황을 보다 신속, 정확하게 모니터링하고 예측하여 물관련 재해를 예방하고 대처하는 것은 무엇보다 시급한 과제라 할 수 있다. 또한 세계 각국은 코로나19로 인한 패러다임의 변화에 대응하고 경제위기 극복을 위해 산업 전반에 걸쳐 디지털 전환을 가속화 하고 있다. 정부도 코로나19로 촉발된 위기 극복을 위해 한국판 뉴딜의 대표과제로 디지털 트윈 사업을 추진하고 있다. K-water는 정부의 디지털 전환 정책에 발맞추어 기후위기에 따른 물관리의 복잡성, 불확실성에 대응하고 효율성과 신뢰도를 제고하기 위해 섬진강유역을 대상으로 디지털 트윈 물관리 플랫폼 구축을 추진하였다. 본 플랫폼은 유역내 기상·수문 관측자료를 실시간으로 모니터링하고 홍수, 가뭄, 수질, 댐안전 등 다양한 이슈를 사전에 시뮬레이션하여 결과를 3차원 지형에 표출하고 이에 대한 피드백을 통해 최적의 의사결정을 지원하는 체계로 구성되어 있다. K-water는 물관리 디지털 전환을 위하여 섬진강유역 구축을 기반으로 5대강 유역을 대상으로 플랫폼 구축을 확대할 예정이며, 댐하류·지류 합류부 등 재해 취약지역까지 아우르는 종합적인 물관리 의사결정의 One-System 플랫폼 구축을 확대할 예정이다. 이를 통해 유역 전체의 수문상황을 실시간으로 파악 및 신속하게 대응하고, 정확성이 향상된 의사결정으로 보다 효율적이고 안전한 물관리 기반을 마련하고자 한다. 또한 본 플랫폼에 기반한 디지털 물관리 기술 선도로 새로운 물산업 생태계를 조성하고, 민간기업과의 핵심기술 공동개발 등 기술협력을 통해 디지털 물산업 기술 경쟁력 확보에도 기여하고자 한다.
본 논문에서는 probe DNA의 고정화 및 Probe DNA와 target DNA의 혼성화 반응을 감지할 수 있는 DNA 측정용 고주파 SAW 센서의 주파수 증대에 따른 감도향상에 대해 연구하였다. 센서는 $36^{\circ}$ YX $LiTaO_3$ 압전 단결정 기판위에 Au 박막이 증착된 측정채널 (sensing channel)과 기준채널 (reference channel)로 구성되며 200MHz에서 발진되는 이중 지연선 형태로 제작되었다. 또한 SAW 센서의 감지 미케니즘의 최적화를 위해 SAW 센서의 Au 지연선상의 Probe DNA의 최적 고정화 반응농도와 target DNA의 최적 혼성화 반응농도를 결정하였으며, 디지털 시린지 펌프시스템을 구성하여 실험자에 따른 오차를 최소화하였다. 측정채널의 Au 박막 지연선상에 probe DNA를 고정화시킨 후 target DNA를 주입하면, DNA의 혼성화 반응이 일어나며 Au 지연선상의 질량이 변하게 된다. 따라서 질량하중 효과에 대한 센서의 주파수 변화를 측정하였다. 개발된 센서는 최대 0.066ng/ml/Hz의 민감도를 가지며 질량하중 효과에 대한 안정적인 주파수 변화를 나타내었다.
To detect and prevent structural damage caused by various loads on marine structures and ships, structural health monitoring procedure is essential. Estimating loads acting on the structures which are measured by sensors that are mounted properly are crucial for structural health monitoring. However, attaching an excessive number of sensors to the structure without consideration can be inefficient due to the high costs involved and the potential for inducing structural instability. In this study, we introduce a method to determine the optimal number of sensors and their optimized locations for strain measurement sensors, allowing for accurate load estimation throughout the structure using model expansion method. To estimate the loads exerted on the entire structure with minimal sensors, we construct a strain-load interpolation matrix using the strain mode shapes of the finite element (FE) model and select the optimal sensor locations by applying D-Optimal Design and the row exchange algorithm. Finally, we estimate the loads exerted on the entire structure using the model expansion method. To validate the proposed method, we compare the results obtained by applying the optimal sensor placement and model expansion method to an FE model subjected to arbitrary loads with the loads exerted on the entire FE model, demonstrating efficiency and accuracy.
최근 스마트시티와 디지털 트윈 기술의 발전으로 GIS와 BIM의 융합이 도시 계획 및 건설 프로젝트에서 중요한 역할을 하고 있다. 이 융합은 정보의 일관성과 정확성을 보장하여 원활한 정보 교환에 기여하지만, 상호운용성을 확보하기 위해서는 표준화와 프로젝트 통합 관리 방안이 필요하다. 본 연구는 IFC 기반 프로젝트의 통합 관리를 위한 GIS와 BIM의 상호운용 방안을 제안하였다. 이를 위해 최신 IFC4 버전을 기준으로 IFC 스키마와 데이터 구조를 심층 분석하고, 기준점 좌표 및 좌표계의 일관성을 확보하는 방법을 제안하였다. 국토지리정보원 수치지형도에서 사용하는 EPSG:5186 좌표계를 기준으로 설정하고, 가상이동원점 좌표를 적용하여 연구를 수행하였다. BIMvision을 통해 BIM 모델의 형상과 오류 점검 좌표의 이동 결과를 검토한 결과, 기준점 좌표가 이동된 만큼 오류 점검 좌표도 일관되게 이동하는 것을 확인하였다. 또한, 네이버지도 및 도로명주소에서 사용되는 EPSG:5179와 카카오맵에서 사용되는 EPSG:5181로 좌표계를 변경해도 BIM 모델의 형상과 좌표가 변형 없이 일관되게 유지됨을 확인하였다. 특히, IFC 파일에 EPSG 코드 정보를 입력하여 프로젝트 간 좌표계 연동 가능성을 확인하였다. 따라서, 본 연구는 GIS와 BIM의 정보 공유, 자동화 프로세스, 협업 강화, 지속 가능한 개발 등을 위한 통합적이고 체계적인 관리 방안을 제시하였다. 이를 통해 다양한 소프트웨어 플랫폼 간 호환성을 높이고, 여러 프로젝트에서 정보 일관성 및 효율성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.
수소연료전지의 중요성은 계속 강조되며, 이 분야에서의 교육 및 훈련 수요가 증가하고 있다. 다양한 교육 환경 중에서 메타버스 교육은 특히 원격 학습에 대응하기 위해 글로벌 교육산업에서 새로운 변화의 시대를 열고 있다. 메타버스가 교육에 가져온 가장 중요한 변화는 단방향, 강사 중심 및 정적인 가르침 접근에서 다방향 및 동적인 접근으로의 전환이다. 메타버스는 수소 연료전지 엔지니어 교육에서도 효과적으로 활용될 것으로 예상되며, 교육과 훈련이 언제 어디서나 가능하게 함으로써 교육의 효과를 향상시킬 뿐만 아니라 엔지니어링 교육에 관련된 비용을 줄일 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구에서는 이러한 아이디어에 영감을 받아 연료 전지 교육 플랫폼을 설계하고 있다. 메타버스를 활용하여 이론 학습 및 훈련을 결합한 플랫폼을 만들었다. 본 연구에서는 학습 참여자의 참여도를 높이기 위한 교육 훈련 콘텐츠 개발, 사용성 향상을 위한 사용자 인터페이스 구성, 가상 세계에서 물체와 상호 작용하는 환경 생성, 디지털 트윈 형태의 수렴 서비스 지원 등의 주요 요소를 개발했다.
우리나라 국가기본도는 공간정보산업의 급속한 발전에 따라 그 활용성이 커지고 있으며, 과거 종이지도 시대의 단순 활용 차원을 넘어서 IT (Information Technology) 기술 혁명을 통한 스마티 시티와 디지털 트윈 시대의 핵심공간정보로서의 역할이 요구되고 있다. 이에 따라 연속화, 다축척, 객체화, 맞춤형 생산, 실시간 갱신의 개념들이 등장하였으며 인터넷을 통해 서비스하는 유통과정의 혁신도 이루어지고 있다. 이러한 국가기본도의 위상에 걸맞는 개념의 정립과 법률상에서의 정의가 뒷받침되어야 함에도 불구하고, 아직까지 1980년 측량법으로 도입된 종이지도 형태의 개념과 정의가 존속되고 있는 실정이다. 이러한 용어의 정의는 현재의 기술발달 및 사회적인 요구에 부응할 수 없고 대다수 국민의 인식은 물론 국가기본도를 관리하고 있는 정부조직의 실무적인 능력도 반영하지 못하고 있다. 따라서 현재의 상황에 맞는 기본도의 개념을 정립하고 이를 법률상에서 정의할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 기본도의 발전과정 및 시대적 변화 상황과 미국, 영국, 일본의 사례를 종합적으로 분석한 후 국가기본도의 개념을 정립하고 정의하였다.
무인항공사진측량은 기존의 유인항공사진측량에 비하여 고해상도의 영상을 신속하게 취득하여 활용할 수 있다는 장점이 있다. 특히, 무인항공사진측량을 이용한 3차원 공간정보의 활용성이 커지는 시점에서 무인항공사진측량을 이용한 3차원 모델 제작은 상당히 중요한 문제이다. 이에 본 연구에서는 무인항공사진측량을 이용하여 3차원 모델을 제작하고 정성적 및 정량적 분석을 통하여 활용 가능성을 판단하고자 하였다. 정성적 분석은 3차원 국토공간정보 구축 작업규정에 명시된 세밀도를 이용하여 분석하였다. 그 결과 평면상에 존재하는 지형·지물의 경우 높은 세밀도 Level을 보였지만, 고저차가 있는 지형·지물의 경우 폐색지역 및 시차로 인하여 낮은 세밀도 Level을 나타냈다. 정량적 분석은 검사점과 주변 구조물에서 취득한 3차원 좌표를 이용하여 분석하였다. 그 결과 검사점의 경우 평균오차가 평면에서 0.042~0.059 m, 표고에서 0.050~0.161 m로 나타났으며 구조물의 모서리를 이용한 정확도 분석 결과는 평균오차가 평면에서 0.068 m, 표고에서 0.071 m로 나타났다. 따라서, 무인항공사진측량에 의한 3차원 모델은 디지털 트윈, 사면 경사도 분석 및 BIM분야에도 활용 가능성이 있다고 판단된다.
본 연구는 저산소증에서 반하가 대뇌신경세포의 유전자 표현에 미치는 영향을 알아보기 위하여 배양한 $E_{18}$의 흰쥐 대뇌 신경세포를 반하로 처리하고, 저산소증을 유도한 후 microarray 기법으로 유전자 표현 변화를 조사하였다. Microarray 결과 tubb5, tgfa, ptpn11, n-ras, pdgfa 등 세포의 성장 분화에 관여하는 유전자들의 표현이 증가하였으며, 세포 자연사를 억제하는 mcl-1 유전자의 표현 또한 증가하였다. 한편 세포 자연사를 유도하는 tieg 유전자는 표현이 감소하였다(Fig. 3). 반하에 의하여 수많은 유전자의 표현이 변화되었고, 세포사를 촉진하는 유전자의 표현이 크게 증가되는 경우(예, alox12, faf1)도 있어 본 연구결과만으로 일반적인 결론을 유도하기는 어려웠다. 그러나 대략적으로 반하는 저산소증에서 주로 세포의 성장과 분화를 유지하고, 세포 자연사를 방지하는 유전자들의 표현을 증가시켜 신경 세포사를 보호하는 것으로 이해된다.
현재 국내에서 발생하는 다수의 재난은 예측 불가능하고 복잡하다는 특징을 가지고 있으며 이로 인한 재산 및 인명피해가 증가하고 있다. 이러한 재난의 초기대응과정은 규모 및 피해확산에 직접적으로 연관 되어있어 최적의 의사결정이 필수적이며 적시에 적용가능한 센서를 통해 현장에 대한 정보 취득이 이루어져야 한다. 하지만 현재 운영되고 있는 재난안전상황실은 필요한 정보보다는 관련 부처와 링크된 정보만 수집되고 있어 적절한 의사결정을 하기에는 어려움이 존재한다. 본 연구에서는 이를 개선하기 위해 다양한 재난영상정보를 신속하게 수집하여 의사결정 지원에 요구되는 정보를 추출하고 이 결과를 활용할 수 있는 일련의 프레임워크를 제안하고자 하였다. 이를 위해 웹 기반 표출시스템과 스마트폰 애플리케이션을 제안하였으며 실시간에 가깝게 데이터를 수집하고 다양한 분석결과를 공유할 수 있도록 설계하였다. 제안한 표출시스템의 의사결정 지원에 대한 활용성을 검정하기 위하여 Closed-circuit Television (CCTV), 스마트폰, 무인기를 통해 취득한 실제 재난현장의 영상을 기반으로 검토하였다. 뿐만 아니라 재난 시 재난과 관련된 데이터의 유통 및 취득에 대한 제도적인 검토와 함께 해결된다면 효과적인 재난관리가 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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