• 한국건설순환자원학회논문집
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• 제7권3호
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• pp.271-278
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• 2019

철근 콘크리트 구조물에서 철근의 부식은 내구성 문제를 발생시키고 있으며, 이에 대한 대책의 하나로 에폭시 도막철근이 사용되고 있다. 그러나 에폭시 도막철근을 사용하는 경우 철근 부식에 대한 저항성능은 우수하나 철근에 에폭시 도막을 함으로써 콘크리트와의 부착력이 일반철근에 비하여 감소하는 단점이 있다. 따라서 부착성능에 대한 실험적인 확인이 필요하여 ACI 408R에서 제시하는 대표적인 실험 방법인 휨 부재를 통하여 부착거동을 연구할 수 있는 보-단부 test와 직접인발을 통해 부착 특성을 분석하는 Pullout test를 통하여 부착성능을 평가하였다. 에폭시 도막 철근의 부착실험은 휨 부재실험과 직접인발 실험 모두 지름 13, 19mm의 철근에 대한 콘크리트 도막두께를 철근 지름의 3배로 하여 수행되었다. 실험 결과 에폭시 도막철근의 부착강도는 철근의 지름이 증가할수록 에폭시 도막 철근과 일반철근의 부착강도차이가 증가하였고 파괴형상은 모두 뽑힘 파괴를 나타내었다. 또한, 직접인발시험으로 구한 부착-미끌림 관계에 근거하여 유한요소해석을 수행하고, 휨 실험결과와 비교하였다. 부착성능을 평가하는 방법으로 실제 구조물에 거동을 모사를 위해서 직접인발시험보다 휨 부재시험이 보다 유용한 것으로 사료된다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제25권6호
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• pp.76-83
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• 2021

본 연구에서는 이음된 초고강도 강섬유보강콘크리트 부재의 휨거동을 검토하고, 현행설계기준의 초고강도 강섬유보강콘크리트 구조물의 이음 설계에 대한 안전성을 평가하기 위해 총 6개의 보에 대한 가력 실험을 수행하였다. 주요 변수는 섬유의 혼입여부와 이음 길이로 설정하였다. 혼입된 섬유는 강섬유로 2%의 부피비로 결정하였으며, 이음길이는 8db와 16db로 결정하여 실험체를 제작하였다. 실험 결과 섬유로 보강되지 않은 실험체들은 이음부에서 급격한 하중지지능력을 상실하고 철근의 항복을 경험하지 못하였으나, 섬유로 보강된 경우 16db의 이음길이가 확보되면 주인장철근의 항복을 경험할 수 있으며, 적절한 휨강도를 발현할 수 있는 것으로 나타났다. 본 연구의 실험결과를 바탕으로 현행설계기준 및 초고강도콘크리트 구조설계지침의 이음길이 산정식들을 검토한 결과 모두 보수적인 평가를 하고 있는 것으로 나타났다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제32권6호
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• pp.40-45
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• 2018

전방위 감시카메라에는 어안렌즈를 이용하여 광대역감시가 가능하도록 물체감지알고리즘으로 물체를 단위별 레벨링한 다음 전방위 감시카메라와 추적(PTZ)카메라로 구성된 시스템으로 연동하여 현장실험한 것이다. 전방위 감시카메라가 움직이는 물체를 정확히 감지하며 사각표시를 하였고 추적카메라와 유기적으로 연동하며 확대 추적하였다. 감지카메라와 화염감지 및 온도에 대한 현장실험에서는 오토스캔 중 화염이 감지되면 멈추며, 해당 화점부분을 화면의 중심부분으로 이동시켜 온도가 표출되었다. 또한 화염이격거리별 검지에 필요한 발열량의 인정기준인 1 km 2,340 kcal를 초과한 1.5 km에서도 가능하였다. 거리에 따른 화염감지성능시험에서는 거리 1 km일 때 폭 56 cm ${\times}$ 높이 90 cm를 초과한 1.5 km에서도 가능하여 산불화재에도 적응성이 충분하였다. 향후 석유 가스비축시설 및 저유소에 설치하면 자체는 물론 주위 화재예방 및 침입감시 등의 안전에 매우 유용할 것으로 기대된다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제23권5호
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• pp.60-67
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• 2019

일반적으로 철근콘크리트 슬래브는 콘크리트 재료의 열적특성에 의해 높은 수준의 화재 저항 성능을 보유하고 있는 것으로 알려져 있다. 그러나 기존연구에 따르면 중공슬래브의 열적거동은 일반 슬래브와 상이한 것으로 보고되고 있으며, 이는 중공슬래브 내부에 형성된 공기층 때문인 것으로 판단된다. 따라서 슬래브 내부의 공기층을 고려하지 못하는 기존의 방법을 통해서 화재 시 중공슬래브의 내부온도를 추정하는 것은 어려울 것으로 판단된다. 본 연구에서는 화재 시 중공슬래브의 내부온도 분포를 산정하기 위한 수치해석 모델을 제안하고 이를 평가하였다. 기본적으로 화재 시 슬래브의 열전달은 전도, 대류, 복사 등을 통해 발생하며, 이를 기반으로 시간에 따른 슬래브 내부 단면 온도분포를 산정하게 된다. 이에 본 연구에서는 슬래브를 유한개의 층으로 분할하여 각 층의 온도를 산정하는 유한차분법을 도입한 중공슬래브의 수치해석적 모델을 개발하였으며, 슬래브 내부 공기층에서의 대류 및 복사에 의한 열전달 경로를 고려할 수 있도록 개발하였다. 또한 제안된 모델을 실험결과와의 비교를 통해 검증하였으며, 그 결과 제안된 모델은 화재 시 중공슬래브의 온도변화를 적절히 예측하고 있는 것으로 나타났다.

• 한국측량학회지
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• 제40권4호
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• pp.251-260
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• 2022

소나무 재선충 피해나무는 줄어들고 있으나, 피해 지역은 전국으로 확대되고 있다. 최근에 딥러닝 기술이 발전하면서 소나무재선충 고사목 탐지 연구에 적용이 빠르게 시도되고 있다. 본 연구의 목적은 딥러닝 학습데이터의 효과적인 취득과 정확한 참값을 확보하고, 학습을 통해 U-Net 모델의 탐지능력을 보다 향상시키기 위함이다. 이러한 목적달성을 위해 단계별 딥러닝 알고리즘을 적용한 필터링 방법을 이용하여 딥러닝 모델의 불명확한 분석 근거를 최소화하고, 효율적인 분석 및 판단을 할 수 있도록 하였다. 분석결과 U-Net알고리즘을 이용한 소나무재선충 고사목 탐지 및 성능향상에 있어 기간별로 분석한 참값을 이용한 U-Net 모델이 기존에 제공하였던 참값을 이용한 U-Net 모델보다 재현율(Recall)은 -0.5%p, 정밀도(Precision)은 7.6%p, F-1 score는 4.1%p로 분석되었다. 향후 다양한 필터링 기법을 적용하여 재선충 탐지 정밀도를 높일 수 있는 가능성이 있을 것으로 판단되며, 드론 정사영상과 인공지능을 이용한 드론 예찰방법이 소나무재선충 방제 사업에 활용 가능할 것으로 판단된다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권6호
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• pp.661-666
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• 2022

이 연구는 내용연수에 따른 분말소화기 저장용기의 부식정도와 소화성능 변화를 고찰하여 상시 적정 성능을 확보하기 위해 시장지역, 공장지역, 공동주택지역을 대상으로 실험을 실시하여 다음과 같은 결론을 도출하였다. 첫째, 외부접촉 저장용기 부식 정도에 대한 실험값이 2012년 공동주택지역에서 부적합으로 나타났다. 둘째, 소화기 내구연한은 10년이나 1회에 한하여 샘플검사에 통과하면 길게는 13년을 사용하게 되지만, 사실상 소화기 수명은 배치장소의 주위환경 과 내용연수에 따라 차이가 크게 다르게 나타나는 것으로 분석되었다. 마지막으로 소화기 배치장소의 환경이 취약한 경우에는 더욱 빠르나, 통상적인 관리하에서 소화기의 내용연수 7~8년부터 소화기 저장용기의 부식이 일어나기 시작하므로 소화기의 내용연수를 5년 정도로 줄이는 것이 타당하다고 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권12호
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• pp.939-953
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• 2023

천수방정식(shallow water equations, SWE)은 물의 거동을 수치적으로 해석하기 위한 지배방정식으로 수리수문 분야에 널리 활용되고 있으며, 비선형 연립방정식으로 일반적으로 수치적으로 해석할 수 있다. 하지만 기존의 여러 수치 해석법은 격자망 생성에 민감하며 복잡한 지형에서의 해석에 한계가 발생할 수 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위하여 본 연구에서는 물리 정보 신경망(Physics-Informed Neural Networks, PINNs)을 사용하고자 하였다. PINNs은 물리 법칙을 신경망에 직접적으로 도입하여 지배방정식을 해석하고자 하는 기법이며 지배 방정식에 대한 물리적, 수학적 정보를 손실함수로 변환하여 최적화하고 해를 산정할 수 있다. 본 연구에서는 지배방정식을 PINNs 구조 내에서 사용할 수 있도록 신경망 구조, 학습 전략, 데이터 생성 기술과 같은 포괄적인 방법론을 제시하고 결과를 ANN 기법과 비교하였다. 물리적 사전지식이 반영되지 않은 ANN과 달리 PINNs은 천수방정식에 대하여 매우 정확한 수치적 솔루션을 효과적으로 제공하는 것으로 나타났다. 따라서 PINNs은 지배방정식의 수치해석적 연구에 많은 잠재력이 있는 것으로 판단되며, 정확하고 효율적인 천수방정식의 솔루션을 위한 기법으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권2호
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• pp.201-208
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• 2024

이 연구는 식품공장에서 건축법 제39조(건축물 바깥쪽으로의 출구 설치), 건축물의 피난·방화구조 등의 기준에 관한 규칙 제11조(건축물 바깥쪽으로의 출구의 설치기준)을 기준에 따라 각 거실로부터 60m, 80m, 100m거리에 출구를 설치했을 때 소방청에서 명시한 소방청 고시 행정규칙인 '소방시설 등의 성능위주설계 방법 및 기준'의 [별표 1]에서 제시하는 화재 및 피난 시뮬레이션의 시나리오 작성 기준 중 W3인 최악의 상황으로 4분(240초)이내에 피난을 성공하여 피난 안전성 평가를 진행하였다. 피난시뮬레이션을 위해 미국 Thunder사의 Pathfinder프로그램을 사용하였다. 본 연구 대상 건축물은 내화구조로 각 거실로부터 100m거리 이내에 출구가 설치되면 건축법에 만족하는 건물이었지만 실험 결과 각 거실로부터 60m거리에 출구가 있을때만 피난 안전성이 지켜졌으며, 80m, 100m거리에 출구를 설치했을 경우 피난안전성이 지켜지지 않고 피난에 실패하는 재실자가 발생하였다. 본 연구에서는 출구 설치기준이 각 거실로부터 100m일 때 비해 60m일 때 피난 소요시간이 47.5%나 줄어들 수 있다는 큰 연구성과를 보여주었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권8호
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• pp.533-548
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• 2024

최근 기후변화와 이상기후로 인해 지금까지 경험하지 못했던 극한 강우의 발생이 빈번해지고 있다. 홍수 피해 자체를 완벽히 예측하거나 제거하는 것은 한계가 존재하여 기존의 예방 중심의 대응보다는 신속히 이전의 상태로 복구하거나 더 나은 상태로 개선하는 능력을 의미하는 '회복력(Resilience)' 개념이 중시되고 있다. 본 연구에서는 1) 4R (가외성(Redundancy), 내구성(Robustness), 신속성(Rapidity), 자원부존성(Resourcefulness))을 기반으로 국내 홍수회복력 지표를 개발하였다. 특별재난지역을 대상으로 적용성 평가를 수행하였으며 개발된 홍수회복력 지표의 적합성을 확인하기 위해 다중공선성 분석을 수행하였다. 분석 결과 20개 지표 모두 공차 한계 0.1 이상, VIF (Variance Inflation Factor) 10 미만으로 다중공선성이 존재하지 않아 인자로서의 적합성을 갖는 것으로 판단하였다. 또한 각 지표의 상대적 중요도를 판단하기 위해 AHP 분석 방법을 활용하였다. 분석 결과, 지표별 중요도는 내구성 0.46, 신속성 0.22, 가외성 0.17, 자원동원력이 0.16으로 내구성이 가장 큰 중요도를 나타냈다. 4R의 항목별로 가장 큰 영향을 미친 세부 지표의 경우 내구성은 하천제방 정비, 신속성은 보건의료서비스, 자원동원력은 지방자치단체 재정자립도, 가외성은 배수시설로 나타났다. 본 연구는 특별재난지역을 대상으로 회복력에 영향을 미치는 요인을 분석함으로써 국가에서 홍수의 예방 및 대응을 전략적으로 관리할 수 있는 기초를 마련하였다는 점에서 의의가 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권spc1호
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• pp.1095-1105
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• 2021

기후변화에 따른 집중호우, 태풍 등의 발생빈도의 증가로 인하여 댐 운영의 고도화가 요구되고 있다. 일반적으로 댐 운영의 경우 강우예측, 강우-유출, 홍수추적 등 다양한 수리수문학적 요소들을 반영하여 수행되나 기 계획된 특정 규칙에 기반한 댐 운영 모형의 경우, 때때로 개별 모듈들의 불확실성과 복합적인 인자들로 인하여 댐의 방류량을 능동적으로 제어하는데 제약이 있을 수 있다. 본 연구는 남강댐 직하류 홍수피해 예방을 위하여 댐의 방류량 결정 등 효율적인 댐 운영을 지원하기 위해 딥러닝 기반 LSTM (Long Short-Term Memory) 모형을 구축하고, 선행시간별 댐직하류 수위예측 정확도를 분석하는 것을 목적으로 한다. LSTM 모형의 입력자료는 댐 운영에 사용되는 기초자료 및 하류 장대동 수위관측소의 수위 자료를 시 단위로 2009년부터 2021년 7월까지 수집하였다. 2009년부터 2018년 자료는 모형의 학습과 검증 및 2019년부터 2021년 7월 자료는 선행시간을 7개(1 h, 3 h, 6 h, 9 h, 12 h, 18 h, 24 h)로 구분하여 관측 수위와 예측 수위를 비교·분석하였다. 그 결과, 선행시간 1시간의 예측결과는 평균적으로 MAE가 0.01 m, RMSE가 0.015 m, NSE가 0.99 로 관측 수위에 매우 근접한 예측 결과를 나타내었다. 또한, 선행시간이 길어질수록 예측 정확도는 근소하게 감소하였지만, 관측 수위의 시간적 패턴을 유사하게 안정적으로 예측하는 것으로 분석되었다. 따라서 수리수문학적 비선형의 복잡한 자료간의 특징을 자동으로 추출하여 예측 자료를 생산하는 LSTM 모형은 댐 방류량 의사결정에 있어 활용이 가능할 것으로 판단된다.