송도 국제화 복합단지는 대규모 간척사업을 통해 조성된 지역이며 준설매립층을 포함 느슨한 실트층과 연약한 점토층, 모래층 등이 교호하여 퇴적되어 있다. 따라서 본 지역에 구조물을 안전하게 설치하기 위해서는 말뚝기초의 사용이 불가피하다. 송도 국제화 복합단지 내 말뚝기초 적용현장의 경우, 환경적인 조건과 경제적인 측면에서 항타방식의 PHC 말뚝이 대부분 적용되었다. 최근 송도 국제화 복합단지 5~7공구 내 PHC 말뚝기초를 적용하여 시공된 4개 현장을 분석한 결과 퇴적층 내 경질층의 출현 및 30m 이상의 말뚝설치로 인해 항타방식의 시공은 어려움이 많은 것으로 나타났다. 이 경우 적절한 심도까지 선 천공 후 항타 관입을 시행하여 말뚝을 설치했을때 시공성 분석결과 매우 양호한 결과를 얻었다. 또한 경제성의 경우에도 약 4% 정도의 상승으로 시공성 향상에 비해 매우 미소한 증가임을 알 수 있었다. 안정성 측면에서는 재하시험을 통해 확인한 결과 말뚝재료의 허용응력 대비 약 70% 이상을 만족하는 것으로 확인되었다. 이상의 분석결과를 통해 볼 때 송도지역 내 PHC 말뚝 적용은 퇴적 환경을 고려하여 조밀한 모래층을 선 천공한 후 항타를 통해 양호한 지지층에 설치하는 방법이 가장 합리적인 것으로 판단되었다.
유역으로부터 발생되는 강우유출수가 하수관거로 유입되는 것을 방지하기 위하여 별도의 우수전용관을 설치하는 것은 많은 비용이 수반되며 현장 시공여건에 따라 대단히 어려운 경우가 있다. 본 논문에서는 교통 및 도로 여건상 시공이 어려운 곳에 경제적인 접근방법으로 기존의 하수관거에 별도의 하수분리관을 설치하는 단순하면서 혁신적인 방안에 관한 연구결과를 제시하였다. 실험실 규모의 하수관거 실험장치를 통하여 얻은 결과에 따르면 기존의 관거를 하수 및 우수전용 공간으로 분리할 경우 관내유속을 증가시켜TSS, TCOD, TN, TP 퇴적율을 각각 74-88%, 79-90%, 75%, and 67-90%, 정도 감소시킬 수 있는 것으로 나타났다. 또한 3차원 수리유동 모의결과 하수분리관의 설치가 직선구간, 접속구간, 곡선 및 낙차구간에서 하수의 흐름 및 유속분포에 미치는 영향이 미미한 것으로 분석되었다. 그러나 접속구간에 분리관을 설치할 경우 접속면 지역은 유입되는 강우유출수의 운동에너지에 의한 구조물 훼손을 방지하기 위하여 보강해야 할 것으로 판단된다. 또한 곡선부에서 분리관은 곡선부의 안쪽보다는 외곽쪽에 설치하는 것이 구조적으로 안정 적인 것으로 분석된다. 이와 같은 연구결과를 바탕으로 폭 3 m 제원을 갖는 하수관거에는 약 0.4 m × 0.4 m 분리관 설치가 적합한 것으로 나타났다.
4차 산업혁명의 도래에 따라 주물공장에서도 사물인터넷(Internet of things, IoT) 기반의 공정 스마트화에 대한 관심이 높아지고 있다. 주물공장에서 자동 수집 되고 있는 공정데이터들도 일부 있으나 노후된 생산설비의 제한된 기능, 작업자 노하우 기반의 공정 설계 등의 이유로 여전히 많은 공정데이터가 수기로 관리되고 있다. 특히, 공정데이터의 빅데이터화에 대한 중요도를 인지함에도 불구하고 시스템 구축 비용 부담으로 인해 선뜻 도입을 어려워하는 기업들이 많다. 본 연구에서는 IoT 기반 디바이스를 제작하고 원심주조공정 현장에 직접 적용함으로써 제작 디바이스의 현장 활용성을 살펴보았다. 원심주조공정에 대해 취득하고자 하는 공정 인자로 작업현장의 온도 및 습도, 용탕 온도, 금형 회전속도를 선정하였다. 데이터 취득 인자별로 요구되는 상세 제품규격과 비용을 고려하여 센서를 선정하였으며, IoT 기반 디바이스 제작을 위해 무선통신이 가능한 NodeMCU 보드를 활용하여 회로를 구성하였다. 구성한 회로는 PCB 기판으로 제작하여 각 공정 인자별 디바이스의 설치 환경을 고려하여 작업 현장에 설치하였으며, 현장 실증을 통해 적용 가능성을 확인하였다. 현장 적용 이후, 작업자의 안전에 대한 만족도가 상승하였으며, 공정 관리 측면에서 효율성이 증가했음이 확인되었다. 더불어 지속적으로 데이터를 수집하면 추후 공정데이터-품질데이터의 연계가 가능할 것으로 기대된다. 본 연구에서 제작한 IoT 디바이스는 데이터 수집에 대한 적절한 신뢰도를 확보하면서도 비용이 저렴하여, 주물공장별로 현장 상황을 고려하여 도입 여부를 검토해볼 수 있을 것으로 생각된다.
인터넷 상거래가 증가함에 따라 전세계적으로 대형 물류 건물의 건설이 증가하고 있다. 이들 건축물은 대부분 장경간중재하의 특성을 가지고 있으며 빠른 시공을 위해 핀조인트 구조인 PC 공법을 적용한다. 그러나 핀조인트 구조는 시공 안전성 및 구조적 안정성으로 인해 PC 부재의 설치에 많은 제약이 있어 시간과 비용이 많이 소요된다. 이러한 제약과 문제점을 해결하기 위해 PC 부재 사이의 철골 조인트로 연결된 구조 프레임인 SMART frame이 개발되었다. SMART frame에 대한 많은 연구가 진행되었으나 공기 측면에 대한 영향은 분석되지 않았다. 본 연구의 목적은 장경간 중재하 물류창고시설에 대한 SMART frame의 공기단축 효과를 분석하는 것이다. 본 연구를 위해 기존 PC 공법에 의해 건설된 사례현장을 선정하여 SMART frame 설치 시뮬레이션과 시간 단축을 비교하였다. 그 결과, 기존 PC설치공기의 약48%의 수준으로 약 4개월이 단축 되었다. 추후 대형물류센터 프로젝트 진행 시 SMART frame을 적용한다면 기존 PC공법 대비 획기적인 공기단축의 효과를 가질 것으로 기대된다.
볼텍스튜브는 고압의 가스를 이용하여 고온 가스와 저온 가스를 분리하거나 입자상 물질의 분리에 사용할 수 있는 장치이다. 이러한 볼텍스튜브의 에너지분리 특성과 물질분리 특성을 활용하여, 연소가스로부터 $CO_2$를 흡수하는 장치의 핵심부품으로 적용할 수 있다. 본 연구에서는 $CO_2$ 흡수용 볼텍스튜브의 기본설계 자료를 구축하기 위하여 에너지분리 성능실험을 수행하였다. 설계를 위한 기초 자료를 확보하기 위하여, 볼텍스 발생기의 오리피스 직경, 노즐면적비 및 튜브의 길이가 에너지분리 특성에 미치는 영향력을 실험을 통하여 분석하였다. 결과적으로 오리피스 직경이 볼텍스튜브의 성능에 지배적인 설계인자임을 확인하였으며, 노즐면적비와 튜브길이의 영향력은 미미하였다. 오리피스 직경이 작고(Dc=0.6D), 노즐면적비가 중간 이상(AR=0.14~0.16)이며, 튜브 길이가 긴 모델(L=16D)이 저온 출구 측과 고온 출구 측의 열전달에서 가장 우수한 성능을 나타내었다. 본 연구의 결과는 $CO_2$흡수용 $100Nm^3$/hr급 볼텍스튜브의 기본설계 자료로 활용될 예정이다. 볼텍스튜브를 적용한 $CO_2$흡수 공정을 적용하면 기존의 대형 흡수탑 대비 상당한 공간과 에너지의 절감 효과가 기대된다.
인도네시아 반둥인근에서 발원하여 수도인 자카르타인근 해역으로 연결되는 찌따룸강(Citarum river)은 공업 용수와 먹는 물로서 인근 산업 지역과 수도 자카르타의 주요 수자원(공업용수 및 음용수)으로 이용되고 있다. 그러나, 최근 찌따룸강은 처리되지 않은 생활하수 및 섬유산업 폐수로 심각하게 오염되고 있으며, 건기에는 무분별한 지하수 개발로 인해 지하수위가 급속히 하강하는 문제가 발생하고 있다. 따라서, 본 사업에서는 반둥 인근의 섬유공장에서 발생하는 폐수를 재이용하여, 찌따룸강 오염문제와 지하수위 하강문제를 해결하고자 하였다. 이를 위해 수처리용 가압부상장치(DAF)를 개량한 공법인 선회식 가압부상장치(CYFLOAT) 시스템을 인도네시아 현장에 맞게 개선하여 100 톤/일 용량 규모로 설치 및 운전하였다. 설치한 선회식 가압부상장치 시스템은 섬유 폐수 재이용 시 가장 중요한 수질기준 중 하나인 부유물질(SS)을 약 40분의 체류 시간 동안 96.8% 제거하였을 뿐만 아니라, 공간사용 및 유지관리측면에서도 매우 유리한 것으로 확인되었다. 또한, 본 기술의 설치와 운영에 현지 관련기관들(UNPAR 및 ITB, PU SKIM)을 참여시켜, 해당 기술이 인도네시아 찌따룸강 유역의 섬유공장 밀집지역내 지속적으로 적용 가능하도록 하였다.
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.
벼농사에서 물 관리는 매우 중요한 작업이다. 벼의 생육 초기에는 잡초 발생을 억제하기 위하여 물을 깊이 대고, 모내기 후 뿌리가 활착하면 줄기 생성을 촉진하기 위해 물을 얕게 대며, 쌀알이 맺힐 수 없는 줄기가 생성되는 시기에는 물을 뗀다. 물 공급 상황은 논 위치, 농수로, 토양, 기상 등 다양한 요소에 영향을 받기 때문에 농민은 수시로 논을 방문하여 수위를 확인하고 물의 유출입을 통제한다. 경작하는 논이 원격지에 분산되어 있다면 이러한 노력은 더욱 증가한다. 자동 물 관리 시스템은 노동력을 절감하여 생산성 향상에 기여할 수 있는 방안으로 고려되고 있다. 그러나 2022년 국내 벼 생산으로 인한 순수익은 평균 32만원/10a 정도이다. 따라서 높은 단가의 고사양 장치를 적용하거나 공사를 추진하여 관련 인프라를 구축하는 것은 현실적으로 어렵다. 본 연구는 추가적인 기반공사 없이 국내 농업 인프라에 통합될 수 있는 물꼬 개발에 중점을 두었으며 세 가지 주요 분야에서 연구를 수행하여 사물인터넷 기반 물꼬를 구현하였다. 첫째, 기존의 농업용 관수 파이프에 빠르고 쉽게 설치할 수 있는 물꼬를 설계하였다. 둘째, 저전력 통신 기능을 갖춘 Cat M1 통신 모뎀과 아두이노 나노 보드를 연결하고 전원을 공급하는 전자회로를 제작하였다. 셋째, 클라우드 기반 플랫폼을 이용하여 서버와 데이터베이스 환경을 구축하고 사용자가 접근할 수 있는 웹 페이지를 제작하였다.
본 연구에서는 이산화탄소를 배출하지 않고 수소를 운반할 수 있는 그린 암모니아 공정의 효율적인 설계를 위해 암모니아 액화 시나리오를 다르게 설계하고 이에 대한 경제성 및 환경 영향도 평가를 수행하였다. 순도 99.9 mol%의 148 kmol/hr 액화 암모니아를 생산물로 얻는 것을 목표로 설정하였고 후처리 단계에서 냉각단계 전 기-액분리를 통해 일정량의 액화 암모니아를 분리하고 고압에서 냉각하는 고압 냉각 공정과 기-액분리 과정 없이 바로 감압 후 냉각하여 기-액분리를 시켜 최종생산물을 얻는 저압 냉각 공정의 두 가지 케이스를 설정했다. 이에 대한 타당성 평가를 위해 Aspen Plus를 활용한 시뮬레이션을 수행하였다. 고압 냉각 공정은 많은 기-액분리 공정과 열교환기를 사용하여 초기장치 비용이 부담되지만 상대적으로 총 유틸리티 비용이 91.03 $/hr, duty가 2.81 Gcal/hr 낮아 유지비용이 적게 든다. 저압 냉각 공정은 초기 장치 비용이 낮고 운전이 용이하지만 급격한 압력 강하로 운전이 불안정한 것을 확인 하였다. 환경 영향도 평가 결과 고압 냉각 공정이 저압 냉각 공정보다 전력 사용량을 기준으로 산출한 이산화탄소 환산톤 배출 계수가 0.83 tCO2eq 더 낮아 환경친화적 임을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과를 통해 향후 그린 암모니아 합성 공정에서 여러 상황에 적절한 설계안을 도출할 수 있는 데이터베이스를 확보할 수 있다.
차량 하중은 교량의 열화를 일으키는 주된 원인 중 하나이다. 현재 WiM(Weigh-in-Motion)을 사용하여 통행 차량의 하중을 측정하고 있으나, WiM은 접촉식 센서로 설치 및 유지관리 비용이 큰 단점이 있다. 본 연구에서는 딥러닝과 CCTV 영상을 이용하여 비접촉식으로 교량 통행 차량 하중 이력을 추정하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 물체 탐지 딥러닝 모델을 이용하여 통행 차종을 인식하고, 해당 차량의 하중을 국내 주요 차량 모델들의 공차중량에 근거하여 작성된 하중기반 7차종 분류표에 근거하여 추정한다. 물체 탐지 딥러닝 모델로는 Faster R-CNN 모델이 사용되었으며, Faster R-CNN 모델을 7차종 분류표에 따라 구축된 영상 학습데이터를 이용하여 학습시켰다. 학습된 딥러닝 모델의 성능은 교량 CCTV로 취득한 영상을 이용하여 검증하였다. 최종적으로 실제 교량 상부에 설치된 CCTV에서 취득한 영상을 이용하여 교량을 통행중인 차량 하중을 연속으로 추정함으로써 특정 시간동안 통행 차량의 하중 이력 그래프를 획득할 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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