컨테이너 터미널 운영자들은 적하작업과 반출작업의 시간을 줄이기 위하여 재배치작업 계획을 고려하고 있다. 재배치작업 계획은 자동화 야드 크레인의 유휴시간을 이용하여 야드에 장치되어 있는 컨테이너를 추후에 발생하는 적하작업 및 반출작업의 시간이 적게 소요되는 위치로 장치위치를 이동 배치하는것을 말한다. 본 연구는 수직배치형 자동화 컨테이너 터미널의 장치블럭 내에서 베이간 재배치작업 계획을 다룬다. 베이간 재배치작업 계획은 주말이나 야간 등 유휴시간에 자동화 야드 크레인을 이용하여 재배치할 컨테이너, 재배치할 장치위치, 재배치 컨테이너들의 작업순서를 함께 결정하는 작업계획을 수립하는 것이다. 본 연구에서는 재배치작업중 베이내 여유공간에 대한 제약을 만족시키는 작업순서 및 장치위치를 동시에 결정하는 재배치작업 계획에 대한 혼합정수계획모형을 제시하였다. 또한, 빔 탐색기법을 이용하여 다양한 수치 실험을 수행하여 재배치작업 계획에 대한 여러 가지 특성을 분석하여 제시하였다.
기능성 스크린이 부착된 집수관의 정량적인 취수량을 분석하고, 여과 재료를 통한 부유물질 및 탁도의 개선효과를 알아보기 위해 네 단계의 연구방법을 제시하였다. 첫 번째 단계에서는 소규모의 실험장치를 구성하여 실증 플랜트 여과 재료의 구성 방법을 결정하였고, 두 번째 단계에서는 견본 장치를 구성하여 기능성 스크린이 장착된 집수관을 통해 유량 값을 측정하였다. 세 번째 단계에서는 각각의 여과 재료에 대해서 탁도의 상태를 달리하여 유량을 측정하고, MODFLOW를 이용하여 투수계수를 추정하였다. 마지막으로 견본 장치를 MODFLOW로 수치모델을 구성하여 세 번째 단계에서 추정된 투수계수를 각각 적용하고 취수량을 분석하였다. 0 NTU일 때 추정된 투수계수 적용 결과 실제 관측 유량에 비해 모델링 결과는 39.96% 높게 나타났다. 이에 비해 100~120 NTU일 때 추정된 투수계수 적용 결과 유량의 차이는 9.41% 높게 나타났다.
기계학습은 학습에 이용되는 학습 데이터와 데이터를 예측할 인공신경망을 이용하여 비용함수를 만들고, 비용함수를 최소화시키는 파라미터들을 찾는 과정이다. 파라미터들은 비용함수의 그래디언트 기반 방법들을 이용하여 변화하게 된다. 디지털 신호가 복잡할수록, 학습하고자 하는 문제가 복잡할수록, 인공신경망의 구조는 더욱 복잡해지고 깊어진다. 복잡하고, 깊어지는 인공신경망 구조는 과적합(Over-fitting) 문제를 발생시킨다. 과적합 문제를 해결하기 위하여 파라미터의 가중치 감소 정규화 방법이 사용되고 있다. 우리는 이러한 방법에서 추가로 비용함수의 값을 이용한다. 이러한 방법으로 기계학습의 정확도가 향상되는 결과를 얻었으며 이는 수치 실험을 통하여 우수성이 확인된다. 이러한 결과는 기계학습을 통한 인공지능의 폭넓은 데이터에 대한 정확한 값을 도출한다.
최근 인공지능의 다양한 활용은 기계학습의 딥 인공신경망 구조를 통해 가능해졌으며 인간과 같은 능력을 보여주고 있다. 불행하게도 딥 구조의 인공신경망은 아직 정확한 해석이 이루어지고 있지 못하고 있다. 이러한 부분은 인공지능에 대한 불안감과 거부감으로 작용하고 있다. 우리는 이러한 문제 중에서 인공신경망의 능력 부분을 해결한다. 인공신경망 구조의 크기를 계산하고, 그 인공신경망이 처리할 수 있는 데이터의 크기를 계산해 본다. 계산의 방법은 수학에서 쓰이는 군의 방법을 사용하여 데이터와 인공신경망의 크기를 군의 구조와 크기를 알 수 있는 Order를 이용하여 계산한다. 이를 통하여 인공신경망의 능력을 알 수 있으며, 인공지능에 대한 불안감을 해소할 수 있다. 수치적 실험을 통하여 데이터의 크기와 딥 인공신경망을 계산하고 이를 검증한다.
본 논문에서는 도시 내 교통 혼잡 문제를 해결하기 위한 새로운 혁신 기술 중 하나인 에어 택시 운영에 관한 연구를 다룬다. 성공적인 기술 도입과 합리적인 운영을 위해 초기에 고려해야 할 문제 중 하나인 수직이착륙장(vertiport) 위치 결정 문제를 다룬다. 교통수단 이용에 따른 비용과 이동시간을 고려하여 각 경로에서의 교통수단 예측 수요 확률을 이산 선택 모형을 활용하여 구하고, 이를 반영하여 에어 택시 이용률의 최대화를 목적으로 하는 수리적 모형을 제안한다. 본 수리적 모형은 NP-난해(NP-hard) 문제로, 위치 결정 문제를 해결하기 위한 효과적이면서 효율적인 문제 해결방법론이 필요하다. 단순히 최적화 모형을 제안한 기존 연구와 달리 본 연구에서는 교차-엔트로피 알고리즘(cross-entropy algorithm)을 활용한 문제 해결 방법론을 제안하고, 수치 실험을 통해 알고리즘의 효과성과 효율성을 확인한다. 문제 해결 방법론의 학술적 우수성 외에도, 실제 데이터 및 에어 택시 활용 계획을 고려한 의사결정의 제시는 실무적인 활용 가능성을 높일 수 있음을 시사한다.
최근 농업분야의 스마트 농기계로 분류되고 있는 방제드론은 농촌지역의 고령화 시대를 맞이하여 작업 시간 단축과 방제효과를 높이기 위해 하드웨어 및 소프트웨어를 결합하여 스마트 방제 및 자동방제 시스템 구축을 위해 노력하고 있다. 본 논문에서는 관리관제 및 자동방제 시스템 구축을 위한 기초연구로 방제드론 전용노즐의 특성을 분석하였다. 다양한 드론 모델의 종류, 방제사, 바람, 비행속도, 비행고도, 날씨 조건, UAV 농약 종류 등 다양한 변수를 고려하기 위해서는 노즐의 특성파악과 범용성을 고려하여 약제살포 기준 제시가 가능한 관련 연구가 필요하다. 따라서 다양한 변수 고려가 가능하도록 자체 설계노즐을 기반으로 유동해석(CFD) 시뮬레이션을 실시하고 감수지 실험을 통하여 액적분포의 이론값과 실험값을 비교 분석하였다. 추후 드론운용에 따른 다양한 변수를 고려하여 정확한 비산을 산출하고 관리관제 및 자동방제 시스템에 활용하고자 한다.
쇄석다짐말뚝(GCP)은 연약지반의 지지력 증가와 침하량 감소를 실현할 수 있어 연약지반 개량에 활발하게 사용되고 있다. 그리고 GCP 설계에 필요한 응력분담비는 치환율, 상재하중, 깊이, 관통률 등에 따라 달라진다. 그동안 많은 연구자들이 현장 실내 실험, 수치해석 연구를 통해 GCP로 개량된 복합지반의 응력분담비를 제안하였지만 명확하게 제시되지 못한 실정이다. 본 연구에서는 GCP공법의 합리적인 설계법 제안을 위한 기초연구로써, 유한요소해석프로그램인 ABAQUS 6.12-4를 이용하여 GCP로 개량된 복합지반을 모델링하여 치환율과 관통률에 따른 침하량과 응력분담비를 분석하고자 하였다, 그 결과, 최상부 지점을 제외한 다른 지점에서의 응력분담비의 값은 관통률 60%일 때 1.21~5.36, 관통률 80%일 때 1.19~5.45, 관통률 100%일 때 2.16~5.60 이었다. 이는 관통률과 치환율이 증가할수록 응력분담비의 값은 크게 증가함을 알 수 있다.
연소공정 내에서 질소산화물 배출을 저감하는 선택적 무촉매 환원장치 내부의 화학반응 및 저감효율에 대한 수치해석이 실행되었다. 선택적 무촉매 환원장치에서 저감된 질소산화물은 질소뿐만 아니라 아산화질소로도 전환된다. 아산화질소는 온실가스로써 지구온난화에 영향을 끼치기 때문에 선택적 무촉매 환원장치 내의 질소산화물 제어와 동시에 아산화질소 생성제어가 요구되어진다. 본 연구에서는 선행연구에서 실행된 실험과 온도조건과 가성소다의 첨가량이 동일한 선택적 무촉매 환원장치 내의 전산해석을 실시하고 비교하여 전산해석의 신뢰성을 확인하고, 가성소다 첨가량을 추가적으로 조절하여 질소산화물의 저감 효율과 아산화질소 생성량을 예측하였다. 전산해석은 후단의 측정점을 설정하여 각 물질의 질량분율을 확인하였다. 세부적으로는 측정점에서 유동방향에 수직한 면을 설정하여 온도 조건과 가성소다 첨가량에 따른 각 물질의 평균 질량분율을 비교하였다. 실험값과 전산해석에 의한 모사값은 최대 18.9%의 오차를 보이며 대체적으로 잘 예측됨을 확인하였으며 가성소다 첨가량을 증가시켰을 땐 70% 이상의 제거율의 온도 범위가 넓어지는 것을 확인하였다. 따라서 반응온도의 낙차가 크고 잦은 폐기물 소각시설 등에서 효과적일 것으로 예상된다.
진해·마산만에 대한 연구는 그동안 해수순환, 조석, 조류, 적조, 수질, 빈산소 환경을 주제로 많이 연구되었으나 주로 단기간 동안 일어나는 해양현상에 대해 연구가 수행되었으며, 만 전체적인 해수순환을 일으키는 물리적 기작을 자세히 살펴본 연구는 부족했다. 오염 물질의 이동과 확산 같은 현상은 주로 계절별로 변동성이 크기 때문에, 이 연구에서는 진해·마산만 해역의 해수순환이 계절적으로 어떻게 변동하는지를 파악하고자 하였다. 이를 위하여 3차원 해양 순환 모델을 이용하여 2016년부터 2018년까지 진해·마산만의 해수순환을 수치모의하고, 여름철과 겨울철 해수순환을 표층, 중층, 저층에 대하여 살펴보았다. 또한 조석, 바람, 담수 유입에 대한 민감도 실험을 수행하여 각 요인들이 해수 유동에 미치는 영향을 분석하였다. 진해·마산만의 해수순환은 가덕수도 저층에서 대한해협의 해수가 유입되고, 표층에서 진해·마산만의 해수가 유출되는 대류성 염하구 순환이 일어난다. 가덕수도를 통해 교환되는 해수의 순환은 크게 진해만 동부해역과 진해만 서부해역으로 나누어져 일어난다. 각 해역의 수로 방향을 기준으로 해수 수송량을 계산하였을 때, 진해만 동부해역의 남북방향 해수 교환 수송량은 진해만 서부해역에서 일어나는 동서방향 해수 교환량보다 겨울철에는 2.3배, 여름철에는 1.4배 크다. 진해만 서부해역은 계절별로 작용하는 힘들의 균형이 변화하여 해수순환 특성이 계절에 따라 크게 다르다. 겨울철에는 북서풍이 만드는 전단응력과 해수면 기울기의 영향으로 표층 해류가 남쪽으로, 저층 해류는 북쪽으로 흐르는 남북방향 대류성 순환이 강화된다. 반면, 남서풍이 부는 여름철에는 바람 응력에 의해 표층 해수가 동쪽으로 유출되고, 또한 남동쪽 해수면이 높아 북쪽 방향 순압성 압력경도력이 커져 동쪽 방향 유속이 강화된다. 저층에서는 밀도 구배가 커져 경압성 압력경도력이 남쪽으로 크게 작용하여 지형류 균형에 의해 가덕수도의 해수가 서쪽으로 강하게 유입하는 동서방향 대류성 순환이 겨울철보다 26% 강화된다. 진해만 서부의 대류성 순환은 겨울과 여름 모두 조류와 바람의 영향을 크게 받는다. 진해만 동부해역과 마산만에서는 모든 계절에 표층에서는 해수가 외해로 유출되고, 저층에서는 해수가 만 안쪽으로 유입되는 전형적인 염하구 순환을 보였다. 겨울철에는 바람과 담수유입이, 여름철에는 조류의 영향이 남북방향 염하구 순환 규모에 크게 기여하였다. 진해만 동부해역에는 지형의 영향을 받아 형성된 조석 잔차류도 뚜렷하다. 이 연구에서 제시한 진해·마산만의 계절별 해수순환 특성은 이 해역의 오염물질 확산, 여름철 빈산소수괴의 형성 기작 파악, 적조 생물의 유입과 유출을 이해하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.
과부하 맨홀에서의 에너지 손실은 도심지의 침수피해를 가중시키는 요인이 된다. 그러므로 과부하 4방향 합류맨홀에서 에너지 손실의 저감을 위한 흐름특성 분석이 필요하다. 본 연구에서는 현황조사 결과를 고려하여 수리실험 장치를 제작하였으며, 사각형 맨홀 및 연결관은 하수도시설 기준을 준용하여 1/5로 축소 제작하였다. 또한 과부하 4방향 사각형 합류맨홀에서 에너지 손실을 저감 시킬 수 있는 인버트 형상 조건을 도출하기 위하여 Fluent 6.3모형으로 수치모의를 실시하였다. 선정된 수리실험 조건인 유출유량($Q_{out}$)에 대한 측면 유입유량($Q_{lar}$)의 비($Q_{lat}/Q_{out}$)와 유출유량(2.0, 3.0, 4.0, 4.8 l/sec) 및 인버트 형상 변화 조건(십자형, 개선형)을 변화시키며 수리실험을 실시하였다. 십자형 인버트는 과부하 4방향 합류 맨홀의 배수능력 향상에 영향이 미미한 것으로 분석되었다. 그러나 개선된 직사각 개거형 인버트와 정사각 개거형 인버트는 각각 평균적으로 약 7%, 28%의 손실계수가 감소하여 배수능력을 개선하는 것으로 분석되었다. 따라서 도시 관거 시설의 배수능력을 증대시키기 위하여 본 연구에서 제시된 개선형 인버트의 설치 및 활용이 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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