• 한국재료학회지
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• 제22권11호
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• pp.609-614
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• 2012

We report on the NO gas sensing properties of non-directional ZnO nanofibers synthesized using a typical electrospinning technique. These non-directional ZnO nanofibers were electrospun on an $SiO_2$/Si substrate from a solution containing poly vinyl alcohol (PVA) and zinc nitrate hexahydrate dissolved in distilled water. Calcination processing of the ZnO/PVA composite nanofibers resulted in a random network of polycrystalline ZnO nanofibers of 50 nm to 100 nm in diameter. The diameter of the nanofibers was found to depend primarily on the solution viscosity; a proper viscosity was maintained by adding PVA to fabricate uniform ZnO nanofibers. Microstructural measurements using scanning electron microscopy revealed that our synthesized ZnO nanofibers after calcination had coarser surface morphology than those before calcination, indicating that the calcination processing was sufficient to remove organic contents. From the gas sensing response measurements for various NO gas concentrations in dry air at several working temperatures, it was found that gas sensors based on electrospun ZnO nanofibers showed quite good responses, exhibiting a maximum sensitivity to NO gas in dry air at an operating temperature of $200^{\circ}C$. In particular, the non-directional electrospun ZnO nanofiber gas sensors were found to have a good NO gas detection limit of sub-ppm levels in dry air. These results illustrate that non-directional electrospun ZnO nanofibers are promising for use in low-cost, high-performance practical NO gas sensors.

• 한국방재학회 논문집
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• 제9권1호
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• pp.1-7
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• 2009

최적의 우수관망 설계를 위한 기존의 연구 모형들은 관경, 관 경사 등을 포함한 관거의 설계에 있어서 설계 강우에 대하여 최소의 비용을 목적으로 하여왔다. 그러나 이러한 모형들은 우수관망 관거 내 흐름의 중첩효과에 대한 고려는 하지 않고 있다. 관거 내 흐름의 특성은 관경, 관 경사 등에 따라서 달라지며 특히 관망의 구성이 달라짐에 따라서 크게 영향을 받는다. 본 연구에서는 우수관망을 구성함에 있어서 관거 내 흐름을 분산시키고 제어함을 목적으로 하고 있다. 이것은 관망 구성에 따른 관거 내 흐름의 중첩효과를 제어함으로써 가능하며, 이러한 흐름의 제어를 통하여 우수관망에서의 내수침수 위험도가 저감될 수 있다. 본 연구에서는 맨홀간 관거의 연결 방향을 조정함으로써 관내 유입량을 분산시키고 그 결과로서 유출구에서의 첨두 유출량은 저감되도록 우수관망을 구성하였다. 이때 관망 내 흐름에 대한 수리학적 분석은 SWMM(Storm Water Management Model)을 본 모형과 연계 구성함으로써 가능하였다. 관망 구성에 따른 내수침수 위험도의 저감을 검증하기 위하여 본 연구에서는 서울시 가락 배수분구의 현재 구성된 관망에 대하여 유출구에서의 첨두 유출량을 최소화하기 위하여 맨홀간 관거의 연결 방향을 변화시켰으며, 그 결과 30분 지속시간의 설계빈도 강우에 대하여 유출구 첨두 유출량은 약 20% 감소하였다. 또한 수정된 관망 구성은 설계빈도를 초과하는 강우에 대해서도 월류량 발생량이 저감되는 결과를 나타내었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1723-1735
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• 2022

산사태는 가장 널리 퍼진 자연재해 중 하나로 인명 및 재산피해 뿐만 아니라 범 국가적 차원의 피해를 유발할 수 있기 때문에 효과적인 예측 및 예방이 필수적이다. 높은 정확도를 갖는 산사태 취약성도를 제작하려는 연구는 꾸준히 진행되고 있으며 다양한 모델이 산사태 취약성 분석에 적용되어 왔다. 빈도비 모델, logistic regression 모델, ensembles 모델, 인공신경망 등의 모델과 같이 픽셀기반 머신러닝 모델들이 주로 적용되어 왔고 최근 연구에서는 커널기반의 합성곱신경망 기법이 효과적이라는 사실과 함께 입력자료의 공간적 특성이 산사태 취약성 매핑의 정확도에 중요한 영향을 미친다는 사실이 알려졌다. 이러한 이유로 본 연구에서는 픽셀기반 deep neural network (DNN) 모델과 패치기반 convolutional neural network (CNN) 모델을 이용하여 산사태 취약성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 연구지역은 산사태 발생 빈도가 높고 피해가 큰 인제, 강릉, 평창을 포함한 강원도 지역으로 설정하였고, 산사태 관련인자로는 경사도, 곡률, 하천강도지수, 지형습윤지수, 지형위치 지수, 임상경급, 임상영급, 암상, 토지이용, 유효토심, 토양모재, 선구조 밀도, 단층 밀도, 정규식생지수, 정규수분지수의 15개 데이터를 이용하였다. 데이터 전처리 과정을 통해 산사태관련인자를 공간데이터베이스로 구축하였으며 DNN, CNN 모델을 이용하여 산사태 취약성도를 작성하였다. 정량적인 지표를 통해 모델과 산사태 취약성도에 대한 검증을 진행하였으며 검증결과 패치기반의 CNN 모델에서 픽셀기반의 DNN 모델에 비해 3.4% 향상된 성능을 보였다. 본 연구의 결과는 산사태를 예측하는데 사용될 수 있고 토지 이용 정책 및 산사태 관리에 관한 정책 수립에 있어 기초자료 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 현장농수산연구지
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• 제24권4호
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• pp.53-61
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• 2022

적절한 기후와 토양 조건을 조성하여 제어되는 온실에서 농작물을 재배하는 것은 중요한 연구 및 적용 과제가 되어왔다. 온실의 적절한 환경 조건은 최적의 식물 성장, 작물 수확량 향상을 위해 필요하다. 본 연구는 온도센서, 토양 센서, 작물 센서, 카메라 등 각종 센서와 장비를 연결하는 온실 IT기술을 적용하여 농작물 재배 환경과 생육 상태를 실시간으로 모니터링하는 웹 기반 원격 모니터링 시스템 구축을 목적으로 하였다. 측정항목은 기온, 상대습도, 일사량, CO₂ 농도, 양액 EC, pH, 배지온도, 배지 EC, 배지 수분함량, 수액 흐름, 줄기 직경, 과실 직경 등이다. 개발된 온실 모니터링 시스템은 네트워크 시스템, 센서가 부착된 데이터 수집 장치, 카메라로 구성되었다. 원격 모니터링 시스템은 서버/클라이언트 환경에서 구현되었다. 온실 환경 및 작물에 대한 정보는 데이터베이스에 저장된다. 저장된 정보 중 성장 및 환경에 대한 항목을 추출 비교하고 분석할 수 있다. 스마트 온실을 위한 통합 모니터링 시스템은 스마트 온실 관리를 위한 환경 및 작물성장을 이해하고 응용 실무에 사용될 것이다.

• 자원환경지질
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• 제46권4호
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• pp.301-312
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• 2013

산사태는 지형, 지질, 임상, 토양 등과 같은 다양한 요인들이 복합적으로 작용하여 발생한다. 따라서 산사태 발생위치와 산사태 유발 요인 사이의 상관관계를 파악할 수 있는 다양한 분석 기법이 사용되고 있으며 본 연구에서는 산사태 위험지역을 정량적으로 예측할 수 있는 효과적인 기법을 제안하고자 퍼지관계 기법과 인공신경망 기법을 이용하여 포항지역의 산사태 취약성을 분석하였다. 취약성 분석을 위해 먼저 산사태 위치를 파악하여 현황도를 작성하였으며, 산사태 발생과 관련 있는 11개의 요인들에 대한 공간 데이터베이스를 구축하였다. 퍼지관계 기법에서는 cosine amplitude method를 이용해 각 요인 별 퍼지 소속 함수 값을 획득하고 퍼지관계 함수 연산을 이용하여 취약성도를 작성하였다. 인공신경망 기법에서는 오류 역전파 알고리즘을 이용하여 산사태와 관련 요인들 간의 상대적 가중치를 결정하고 취약성도를 작성하였다. 두 기법으로 도출된 산사태 취약성도의 ROC(Receiver Operating Characteristic)와 AUC(Area Under the Curve)를 통한 검증 결과는 82.18%와 87.4%로 나타났다. 퍼지 관계 및 인공신경망 기법 모두 높은 예측 정확도를 보여 취약성 분석 기법으로서의 적용 가능성이 있는 것으로 분석되었다. 한편 본 연구지역의 경우 인공신경망 기법이 퍼지관계 기법에 비해 좀 더 나은 예측 정확도를 보이는 것으로 분석되었다.

• Advances in concrete construction
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• 제10권1호
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• pp.81-92
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• 2020

Flexural and splitting strength behavior of conventional concrete can significantly be improved by incorporating the fibers in it. A significant number of research studies have been conducted on various types of fibers and their influence on the tensile capacity of concrete. However, as an important property, tensile capacity of fiber reinforced concrete (FRC) is not modelled properly. Therefore, this paper intends to formulate a model based on experiments that show the relationship between the fiber properties such as the aspect ratio (length/diameter), fiber content, compressive strength, flexural strength and splitting strength of FRC. For the purpose of modeling, various FRC mixes only with steel fiber are adopted from the existing research papers. Automated neural network search (ANS) is then developed and used to investigate the effect of input parameters such as fiber content, aspect ratio and compressive strength to the output parameters of flexural and splitting strength of FRC. It is found that the ANS model can be used to predict the flexural and splitting strength of FRC in a sensible precision.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권2A호
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• pp.174-180
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• 2004

2000년에 개최된 세계전파통신회의(WRC)에서 1지역(유럽, 아랍 및 아프리카 지역) 및 3지역(아시아 및 오세아니아 지역)의 방송위성계획이 개정됨에 따라, 국제전기통신연합(ITU)에서는 방송위성계획과 관련된 전파규칙의 규제 절차와 공유 기준을 검토하기로 하였다. 따라서 본 연구에서는 우리나라의 방송위성망을 중심으로 위성방송 수신안테나 크기와 편파에 따른 방송위성망의 주파수(11/12GHz대역) 및 제도 공유 문제를 분석하였다. 분석 결과 향후 우리나라에서 동경113$^{\circ}$에 방송위성을 추가로 운용하게 되면 현재 운용중인 116$^{\circ}$의 위성방송에 심각한 간섭을 줄 수 있음을 알 수 있었다. 그러나 방송위성계획을 토대로 위성 간격을 6$^{\circ}$간격으로 유지할 경우 작은 안테나 (45cm) 사용에 의한 간섭은 크게 문제가 되지 않는다는 것을 알 수 있었다.

• 자원환경지질
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• 제35권1호
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• pp.67-74
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• 2002

본 연구의 목적은 산사태 취약성 분석을 위하여 인공신경망을 이용하여 산사태 요인의 가중치를 결정하는 것이다. 산사태 발생 지역은 항공사진, 현장조사와 지형도 등으로부터 위치를 파악하였다. 용인 지역에 대해서 산사태에 영향을 주는 지형경사, 지형곡률, 토양배수, 토양 유효심도, 토양 종류, 식생 경급과 영급 등의 자료가 사용되었다. 이들 자료를 이용하여 인공신경망의 층간 가중치가 역전파 트레이닝 알고리즘에 의해 계산되었으며, 이는 산사태 요인의 가중치를 결정하는데 사용되었다. 죽, 트레이닝 후 층간 가중치를 해석하여 분류에 미치는 영향을 고려함으로서 각 산사태 요인의 가중치가 결정되게 된다. 가장 높은 값은 지형경사로서 5.33의 값을 나타냈으며 지형 곡률과 토질은 각각 1과 1.17로 낮은 값을 나타냈다. 역전파 알고리즘을 이용한 가중치 결정 방법은 분석에 중요하지 않은 요인을 제거함으로 계산시간을 단축시킬 수 있어 GIS를 이용한 중첩 분석 연구에 활용되 수 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제36권1호
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• pp.45-59
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• 2003

본 연구에서는 상수관의 개량사업을 보다 효율적으로 실시 할 수 있는 방법으로 국내 실정에 적합한 상수관로의 노후도 조사방법을 이용하여 매설된 관의 노후도를 예측 근거한 최적 개량 모형을 제시하였다. 노후도 예측 모형은 확률론적 신경망 이론을 바탕으로 관별 노후도 정도를 5개 등급으로 구분하며 산정된 관별 노후도 등급 및 관경을 바탕으로 최대 잔존수명을 산정하였다. 최적 개량 모형은 관의 유지보수, 갱생, 교체의 시기 및 비용을 산정하는 것으로 최단경로흐름을 응용한 정수계획법을 이용하여 제시하였다. 또한 개발된 최적 개량 모형은 보다 현실적인 모형을 구축하기 위해 예산제약 유무에 따라 2가지 구분하여 모형을 제시하였다. 따라서, 본 연구에서 제안된 모형은 상수관로의 관리를 위해 보다 정량적인 방법으로 활용할 수 있을 것이다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제72권3호
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• pp.383-393
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• 2019

Horizontal openings in reinforced concrete (RC) beams are quite often used to accommodate service pipelines. Several research papers are available in the literature describing their effect. RC beams with vertical openings are commonly used to accommodate service lines in residential buildings in Kuwait. However, there are lack of design guidelines and best practices reported in the literature for RC beams with vertical openings, whereas the detailed guidelines are available for beams with horizontal openings. In the present paper, laboratory experiments are conducted on nine RC beams with and without vertical openings. Parametric study has been carried out using nonlinear finite element analysis (FEA) with changes in the diameter of the opening, various positions of the opening along the length and width of the beam, edge distance, etc. 50 finite element simulations were conducted. The FEA results are verified using the results from the laboratory experiments. The study showed that the load carrying capacity of the beam is reduced by 20% for the RC beam with vertical openings placed near the center of the beam compared to a solid beam without an opening. Significant reduction in load carrying capacity is observed for beams with an opening near the support (${\approx}15%$). The overall stiffness of the beam, crack pattern and failure modes were not affected due to the presence of the vertical opening. Furthermore, an artificial neural network (ANN) analysis is carried out using the FEA generated data. The results and observations from the ANN and FEA are in good agreement with experimental results.