• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제26권5호
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• pp.112-118
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• 2022

이 연구는 원전 안전성 관련 구조물의 콘크리트 배합설계를 이용하여 확산특성을 평가하였다. 원전안전성관련 콘크리트 구조물 중 해수에 침지되거나 간만대에 위치하는 취배수구조물의 배합을 선정하여 압축강도, 전기전도도에 의한 염소이온 침투저항성 평가, 염수침지를 통한 확산특성을 분석하였다. 원전 콘크리트 구조물의 설계기준강도인 91일까지 재령에 따라 1, 7, 14, 28, 56, 91일에 압축강도를 측정했으며, 재령 28, 91일에 염소이온 침투저항성 평가를 실시했다. 재령 28일 콘크리트 시험체를 28일간 염수에 침지한 뒤 깊이별 시료를 채취하여 염화물량을 분석함으로써 확산계수를 도출하였다. 결과적으로 보통포틀랜드시멘트를 100% 사용한 콘크리트보다 플라이애시가 20% 치환된 원전 콘크리트 배합이 28일 이후 장기적인 강도증진 효과가 더 높게 나타났다. 또한 원전콘크리트 배합이 보통포틀랜드시멘트를 100% 사용한 배합보다 염소이온 침투저항성이 높고 확산계수도 더 낮게 나타나 염해에 대한 저항성이 더 높은 것으로 나타났다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제26권5호
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• pp.127-134
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• 2022

본 연구에서는 장기재령(4~6년)으로 양생된 플라이애시 콘크리트를 대상으로 촉진 염화물 이온 통과 시험을 수행하였다. 콘크리트 배합은 3수준의 물-결합재 비(0.37, 0.42, 0.47)와 2수준의 플라이애시 치환율(0, 30 %)을 가지고 있었으며, 시간 의존적으로 개선되는 통과 전하량을 정량적으로 분석하였다. 또한 실험결과를 GRU 알고리즘을 고려한 단별량 시계열 모델을 적용하여 학습하였으며, 그 예측값을 평가하였다. 통과전하량 실험 결과, 플라이애시 콘크리트는 물-결합재 비에 의한 통과 전하량의 변화가 재령이 증가함에 따라 점차 감소하였으며 OPC 콘크리트에 비하여 우수한 염해저항성을 나타내었다. 최종 평가일인 6년에서 플라이애시 콘크리트는 모든 물 결합재 비 조건에서 'Very low' 등급에 해당되는 통과 전하량이 평가되었지만, OPC 콘크리트의 경우 가장 높은 물-결합재 비를 갖는 조건에서 'Moderate' 등급을 나타내었다. 메인 알고리즘으로서 사용한 GRU 알고리즘은 시계열 데이터를 분석할 수 있고 연산 속도가 빠른 장점을 갖고 있다. 4개의 은닉층을 갖는 딥-러닝 모델이 고려되었으며 결과값은 실험값을 합리적으로 예측하고 있었다. 본 연구의 딥-러닝 모델은 단변량 시계열 특성만을 고려할 수 있는 한계점이 존재하지만 추가 연구를 통해 콘크리트의 강도 및 확산계수와 같은 다양한 특성을 고려할 수 있는 모델이 개발 중에 있다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제26권5호
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• pp.135-142
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• 2022

본 연구에서는 초고강도 콘크리트에 적용된 겹침 이음의 안전성을 평가하기 위해 초고강도콘크리트 보의 휨성능을 평가하였다. 설계기준에서 정하고 있는 정착 길이 및 겹침이음 길이 산정식에서 겹침이음 길이에 영향을 미치는 횡보강근과 콘크리트 피복 성능의 검토가 수행되었다. 주요 변수는 콘크리트 피복의 구속 성능 증진을 위한 섬유의 혼입과 횡방향철근 배치로 설정하였다. 강섬유가 혼입되었으며 1% 및 2% 부피비로 섬유의 혼입량 증가에 따른 콘크리트 피복 성능의 변화를 검토하였으며, 이음 구간 내에 간격 100mm의 D10 스터럽이 배치되도록 하였다. 실험 결과, 스터럽으로 구속된 실험체는 주인장철근 방향으로의 수평균열 진전과 함께 급격한 하중저하 현상이 나타났으며, 강섬유로 보강된 실험체의 경우 주인장철근 방향의 균열 확대가 억제되고 급작스러운 하중지지능력의 상실을 경험하지 않는 것으로 나타났다. 특히, 2% 의 혼입률이 적용된 실험체의 주인장철근 위치의 변형률은 항복 변형률을 초과하는 것으로 나타났다. 콘크리트 표면에 대한 변형률 측정 결과 철근보다는 섬유가 더 콘크리트 표면의 손상을 방지하는 데에 효과적인 것으로 나타났다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제39권5호
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• pp.644-651
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• 2022

피부는 인체를 구성하는 가장 큰 장기로 생체 내부를 보호한다. 자외선은 피부에 광노화와 산화적 손상을 비롯한 다양한 염증반응을 일으킨다. 본 연구의 목적은 섬유아세포에서 UVB를 조사하여 Saponaria 추출물의 보호 효과를 조사하는 것이다. 본 연구에서는 UVB에 의한 세포독성과 산화적 세포사멸, NO 및 PGE₂ 생성에 대한 보호활성을 나타내는 Saponaria의 유효성을 평가하였다. HS68 세포를 UVB(120mJ/cm²)에 조사하고 100, 200, 400 ㎍/mL의 다양한 농도로 Saponaria 추출물로 24시간 동안 처리하였으며, 자외선 B에 의해 생성된 세포 내 활성 산소 종(ROS)은 DCF-DA 염색 후 분광 형광계를 사용하여 검출하였다. 또한 지질 과산화는 배양 배지로 분비되는 8-이소프로스탄의 수준을 측정하여 분석하였다. 그 결과 Saponaria 추출물이 UVB에 의한 세포독성을 효과적으로 억제하였다. 산화적 세포 손상은 UVB로 유도된 HS68 섬유아세포에서 PGE₂를 매개하였고, 이는 사포나리아 추출물 처리에 의하여 유의하게 억제되었다. 또한, 이들 추출물의 보호 효과는 농도 의존적으로 세포내 ROS 생성 및 지질 과산화 억제에 의해 매개되는 것으로 평가되었다. 이러한 결과는 Saponaria 추출물이 자외선 B에 의한 산화적 스트레스로 매개한 피부 손상을 억제하여 세포 보호효과를 나타내므로 항노화 기능성 소재로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제26권4호
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• pp.73-80
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• 2022

이 연구는 3D 프린팅 복합재료에 대하여 굳지 않은 상태에서는 시간에 따른 경시변화와 레올로지 특성을 평가하였으며, 굳은 상태에서는 적층된 시험체와 몰드 시험체에 대하여 압축강도와 쪼갬 인장강도 특성을 평가하였다. 3D 프린팅용 복합재료는 압출 30분 후부터 급격한 물성변화가 시작되고 90분까지 재료의 점도가 유지되는 경향을 나타나지만, 이송성능과 적층성능의 품질을 확보하기 위해서는 배합 후 60분 이내의 시공이 효과적임을 확인하였다. 적층 시험체의 압축강도는 몰드 시험체 대비 전 재령에서 동등이상의 성능을 나타내었다. 적층 시험체의 응력-변형률 곡선에서 초기 기울기는 몰드 시험체와 유사하게 나타났지만, 최대 응력 이후의 하강 기울기는 몰드 시험체 대비 평균적으로 1.9배 높게 나타나 상대적으로 취성적인 거동을 하였다. 적층 패턴으로 수직으로 측정한 쪼갬인장강도는 몰드 시험체 대비 약 6% 낮게 나타났으며, 적층 패턴을 수평으로 측정할때는 몰드 시험체와 거의 동일한 쪼갬 인장강도를 나타내었다. 이는 적층 시험체의 패턴 방향에 따라 수직하중에 대한 계면간의 부착력이 영향을 받기 때문으로 판단된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권5호
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• pp.639-650
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• 2022

대규모 표사이동으로 인해 침·퇴적이 발생되는 해안에서는 시간이력에 따라 그 현상이 가속화되는 경향이 있기 때문에 적절하고도 시급한 대책을 강구하는 것이 중요하다. 해안침식의 대책방안 중 환경친화적 대책으로 알려진 양빈공법의 경우 입경의 크기에 따라 침식양상이 변화되므로 적정 입경의 크기, 범위 등에 대해 결정하기 위해서는 면밀한 검토가 필요하다. 본 연구에서는 양빈사의 입경변화와 부분양빈의 적용, 파랑과 바람이 공존하는 조건 등을 변수로 설정하였을 때 발생되는 지형변화의 특성을 검토하고자 하였다. 이러한 요인들은 수치모형실험에서 해석하기 어려운 부분이 존재하기 때문에 수리모형실험을 통해 정성적인 해석을 수행하거나 양빈수행 이후에 현장모니터링 등을 통해 그 효과를 검토하게 된다. 하지만 실험과 모니터링 등은 제반사항이 발생되기 때문에 다양한 조건에 대한 예측 연구에는 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 빅데이터의 활용을 통한 머신러닝 기법을 이용하여 침·퇴적 경향을 재현함으로써 발생 가능한 현상에 대해 예측함과 동시에 머신러닝 기법의 적용성을 검토하고자 하였다. 학습데이터는 수리모형실험결과를 이용하였으며 연구결과 머신러닝을 이용한 지형변화는 단기예측의 경우 기존연구와 유사한 경향을 보이는 것으로 나타났으나 세굴 및 모래톱의 형성 등에서는 다소 차이가 존재하는 것을 확인할 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권5호
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• pp.681-688
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• 2022

최근의 연구에 의하면 국내 대부분의 건설사는 리스크 관리를 효과적으로 하고 있지 못하며, 리스크 관리 시스템의 개선이 필요한 것으로 판단된다. 또한 리스크 관련 연구도 대부분 거시적인 관점에서의 리스크를 다루고 있으며 프로젝트 시공단계에서의 공정리스크를 다룬 연구는 거의 없는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 공정리스크 중 흙막이공에서 발생할 수 있는 리스크 요인의 분석 및 분류를 통해 리스크 대응 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 리스크 전문가를 대상으로 워크숍을 실시하여 아파트 흙막이공 시공 중에 발생할 수 있는 리스크를 식별 및 분석하였다. 연구 결과 95 % 신뢰구간에서 49.7억 원의 절감이 가능할 것으로 예상되었으며, 최대 발생 가능한 비용은 150억 원에서 100억 원가량으로 줄어들었다. 리스크 저감 비율 기준으로 별다른 투입비용 없이 리스크를 저감할 수 있는 리스크, 리스크 대응 시 효과가 큰 리스크와 효과가 미미한 리스크로 구분하여 나타났다. 따라서 본 연구에서 제시한 유형들과 리스크 요인들을 지침으로 삼아 현장 여건에 맞는 적절한 대응 전략을 갖추고 체계적으로 대응할 경우 프로젝트를 성공적으로 운영하는 데 도움이 될 것으로 기대한다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권5호
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• pp.119-125
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• 2022

최근 고령화로 인한 치매환자의 증가로 그들의 배회행동과 실종예방을 위한 대책이 시급하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 인증 방법과 위치 탐지 기법들이 소개되고 있으나 개인인증의 보안성 문제와 실내·외를 전반적으로 확인할 수 있는 시스템은 찾아보기 어려웠다. 본 연구에서는 프라이빗 블록체인 환경에서 손목 밴드 형태의 웨어러블 디바이스를 활용해 개인인증, 기본적 건강 상태 파악 및 실내·외의 전반적인 위치를 파악할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다. 이 시스템에서 개인인증은 위변조가 어렵고 개인식별성이 높은 ECG를, 실내는 저전력, 비접촉 및 자동 송수신 방식으로 사용이 용이한 블루투스 비콘을, 실외는 GPS 위성의 의사거리 오차를 보정한 DGPS를 활용하여 치매환자의 위치를 파악함으로써 배회행동 및 이상징후를 탐지하고자 한다. 이를 통해 재가나 요양시설 등에서 생활하는 치매환자의 배회행동 및 이상징후 시 신속한 대처와 실종예방에 기여하고자 한다.

• 한국버섯학회지
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• 제20권3호
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• pp.127-137
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• 2022

느타리 균상 패널재배사에 상향과 하향 등 양방향으로 바람 토출이 가능한 정역 제어 대류팬(시험구)과 상향으로만 바람을 토출하는 관행 유동팬(대조구)을 이용한 경우에 대하여 내부환경과 버섯품질을 조사하였다. 재배 주기별 첫 수확 2일 전의 기온과 상대습도 편차를 조사한 결과, 시험구(1주기: 1.0-1.3℃와 7.8-9.0%, 2주기: 0.7-1.1℃와 10.0-11.4%)가 대조구(1주기: 5.8-6.4℃와 21.3-23.1%, 2주기: 3.4-5.7℃와 14.6-18.3%)보다 공기 균일도가 향상된 것으로 나타났다. 버섯품질의 경우 재배 주기에 따라 다소 차이를 보였는데 배지 세력이 큰 1주기에서는 정역 제어 대류팬을 적용시킨 경우가 관행 유동팬 적용에서보다 버섯품질이 다소 우수하였으나 배지 세력이 다소 약해진 2주기에서는 다소 떨어지는 것으로 나타났다. 2주기에서 공기 균일도가 향상되었음에도 버섯품질이 다소 떨어진 것은 하향으로의 바람이 버섯 생육에 영향을 주었기 때문인 것으로 판단되었다. 향후 균상 재배단 내측과 외측에서의 풍속 계측이 필요할 것으로 판단되었으며 정역 제어 대류팬의 운영 매뉴얼이 필요할 것으로 판단되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_3호
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• pp.967-977
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• 2022

산불의 발생과 강도는 기후 변화로 인하여 증가하고 있다. 산불 연기에 의한 배출가스 대기질과 온실 효과에 영향을 미치는 주요 원인 중 하나로 인식되고 있다. 산불 연기의 효과적인 탐지를 위해서는 위성 산출물과 기계학습의 활용이 필수적이다. 현재까지 산불 연기 탐지에 대한 연구는 구름 식별의 어려움 및 모호한 경계 기준 등으로 인한 어려움이 존재하였다. 본 연구는 우리나라 환경위성 센서인 Geostationary Environment Monitoring Spectrometer (GEMS)의 Level 1, Level 2 자료와 기계학습을 이용한 산불 연기 탐지를 목적으로 한다. 2022년 3월 강원도 산불을 사례로 선정하여 산불 연기 레이블 영상을 생성하고, 랜덤 포레스트 모델에 GEMS Level 1 및 Level 2 자료를 투입하여 연기 픽셀 분류 모델링을 수행하였다. 훈련된 모델에서 입력변수의 중요도는 Aerosol Optical Depth (AOD), 380 nm 및 340 nm의 복사휘도 차, Ultra-Violet Aerosol Index (UVAI), Visible Aerosol Index (VisAI), Single Scattering Albedo (SSA), 포름알데히드, 이산화질소, 380 nm 복사휘도, 340 nm 복사휘도의 순서로 나타났다. 또한 2,704개 픽셀에 대한 산불 연기 확률(0≤p≤1) 추정에서 Mean Bias Error (MBE)는 -0.002, Mean Absolute Error (MAE)는 0.026, Root Mean Square Error (RMSE)는 0.087, Correlation Coefficient (CC)는 0.981의 정확도를 보였다.