본 논문은 도로공사시 발생된 붕괴사면을 대상으로 사면안정성을 검토하고, 불안정할 경우 합리적인 사면보강공법을 제안한 현장사례 연구이다. 사면조사결과 대상사면은 5개의 대규모 인장균열을 포함하고 있으며, 사면활동은 인장균열에서 시작하여 표토층과 풍화암층사이까지 발생된 것으로 판단된다. 사면안정해석은 건기시와 우기시에 대하여 각각 수행되었으며, 대상사면은 현재 불안정한 것으로 예측되었다. 사면보강공법은 사면의 파괴규모에 따라 선정하는 것이 바람직하다. 즉, 파괴규모에 따라 소규모파괴, 중규모파괴, 그리고 대규모파괴로 나누고 각각의 파괴규모에 따라 사면보강공법을 결정할 수 있다. 대상사면의 경우 대규모파괴에 해당하므로 사면보강공법은 안전율증가공으로 억지말뚝공을 채택하고, 안전을 유지공으로 식생공(Seed Spray) 및 지표수배제공을 채택할 수 있다. 억지말뚝으로 보강된 사면의 안정해석을 위하여 SLOPILE(Ver 3.0)프로그램을 적용하였다. 사면안정 해석결과 1열의 억지말뚝을 시공할 경우 안정한 것으로 나타났으며, 해석결과로부터 억지말뚝의 사면안정효과를 확인할 수 있다.
본 연구에서는 급경사면에 설치되는 여수로를 지탱하기 위한 Anchor bar의 인발저항 특성을 현장실험을 통하여 조사하였다. Anchor bar의 주입재료로 시멘트 모르타르와 시멘트 밀크를 사용하였으며, 조건별 주입재료의 일축압축강도를 측정하였다 측정결과 시멘트 모르타르와 시멘트 밀크는 물시멘트비가 증가함에 따라 일축압축강도가 감소하며, 재령일이 증가함에 따라 일축압축강도가 증가한다. 한편, 동일한 물시멘트비와 재령일을 가질 경우 시멘트 밀크의 일축압축강도가 시멘트 모르타르의 압축강도보다 더 큼을 알 수 있다. 현장에서 Anchor bar의 인발시험시 편심이 작용되지 않도록 하기 위하여 너트형태의 철근 고정커플링을 Anchor bar에 삽입하여 설치장비를 개선시켜 시험을 실시하였다. Anchor bar의 인발시험결과 시멘트 밀크의 경우 강도발현은 재령초기에 크게 발생되는 반면 시멘트 모르타르의 경우 재령일자가 지남에 따라 강도발현이 증가하였다. 따라서 Anchor bar의 신속한 시공을 위해서는 강도발현이 재령초기에 크게 발생되는 시멘트 밀크를 주입재료로 사용하는 것이 바람직하다.
응답면기법(RSM, Response surface method)은 복잡한 구조물의 매우 작은 발생확률이나 신뢰성해 석에서 폭넓게 사용된다. MCS(Monte-Carlo Simulation)방법은 어떤 시스템의 평가에서도 사용될 수 있으나 해석시간이 파괴확률의 역수에 비례하게 되어 발생확률이 매우 희박한 시스템의 평가에 불리하다. 확률유한요소해석법은 이러한 MCS의 한계점을 해결해 줄 수 있는 대안이 될 수 있다. 그러나 이 방법은 평균과 표준편차 등이 모델링 (내부 프로그래밍)된 특별한 프로그램에서만 적용 가능하며 임의의 범용소프트웨어의 응답을 모델링하거나 임의의 프로그램의 특성을 이용할 수가 없다. RSM방법은 복잡한 구조시스템에서 응답에 대한 회귀모델을 구성하여 효율적인 해석단계를 통해 시간과 노력을 획기적으로 절감시킬 수 있다. 그러나 RSM의 정확도는 한계상태방정식의 선형성과 축점간의 거리에 영향을 받게 된다. 이런 단점을 해결하기 위해 한계상태방정식의 선형성과 무관하게 정확한 수렴해를 구하기 위한 개선된 적응적 응답면기법을 개발하고 선형과 2차형식의 응답면방정식에 대한 2가지 예를 들어 검증하였다. 검증결과 가장 효율적인 RSM기법을 결정하였다. 개발된 선형적응적가중응답 면기법 (linear adaptive weighted response surface method, LAW-RSM)은 비적응적이거나 비가중형식의 2차 RSM기법에 비해서 정해의 신뢰성지수에 가장 근접한 정확성과 수렴성을 나타낸다.
수자원의 효율적 이용 및 관리는 심화되고 있는 기후변화에 선제적으로 대응하고 발생가능한 물위기에 대비하기 위한 필수조건이다. 그 중 가장 핵심이 되는 요소는 댐에 저수된 물을 효과적으로 이용하는 것, 즉 댐 건설목적에 따라 시간 및 공간별로 적절하게 할당시키는 것이라고 할 수 있다(Kim, 1998). 그러나 단일 댐의 운영과는 달리 수계내 댐군의 연계 운영은 매우 복잡하고 어려운 문제이다. 연계된 댐들간 저수 상황을 고려하여 유역내 시 공간적인 용수 수요의 지속적인 충족을 위하여 유입량 예측의 정확성을 높이도록 하고, 상류 댐에 최대한 저류하도록 하며, 여수로 방류 같은 불필요한 방류를 최소화 하고, 서로 상충되는 목표를 갖고 있지만, 홍수용량 및 발전수위를 최대로 확보하도록 하여야 한다. 이처럼 댐 운영을 위한 실제 상황은 단일 목적에 의한 최적화와는 달리 여러 상충되는 목적 및 구성 요소들간의 타협, 조정을 필요로 한다. 댐군의 연계운영 문제는 1960년대 초부터 현재까지 활발히 연구가 진행되어 온 분야 중 하나이나 문제의 복잡성과 어려움으로 인해 아직까지도 최선의 방안을 제시하기 어려운 문제이다(ReVelle, 2000). 이를 위한 방법은 시뮬레이션 모형 활용기법과 최적화 모형 활용기법으로 대별할 수 있으며 각 방법의 서로 다른 구조적 특성과 장단점으로 인하여 이원화된 체계로 사용되는 것이 현재의 국내 실정이다. 대부분의 실무에서는 이해도도 쉽고, 비교적 결과를 빨리 도출할 수 있는 시뮬레이션 기반의 모형을 활용하며 대표적으로 HEC-5, K-ModSim, HEC-ResSim 등이 활용되어왔다. 반면, 학계에서는 DP, MIP, SLP, SDP 등 최적화기법을 댐운영에 활용 할 것을 제안하고 있지만, 활용에 대한 거부감이 남아있는 것이 현실이다. 본 연구에서는 시뮬레이션과 최적화기법의 원론적 비교를 통해 각 방법의 장단점과 한계점을 분석하고, 왜 이원화된 사용체계로 되었는지에 대한 고찰과 이에 대한 해결책으로 시뮬레이션모형의 장점과 최적화기법의 장점을 결합한 모형을 제안한다. 국내에는 Kim and Park(1998)이 시뮬레이션 기반의 최적화 모형 CoMOM(Coordinated Multi-Reservoir Operating Model)을 개발하였으며, 이후 21C프론티어 연구사업(2001-2011)에서 모형의 보완수정 검증을 통해 실무 활용도를 높여 왔다. 본 연구를 통하여 거부감의 원천을 추적해 보고, 타당한 이유가 있는지 대한 것을 심층 분석해보고, CoMOM모형과 시뮬레이션 모형, 다른 최적화 기법들과의 원론적 비교를 통해 각 방법들의 효율적인 활용방안과 최적화모형의 구체적인 활용방안을 제시하고자 한다.
본 연구는 거제도 학동 동백나무림 보전과 합리적인 관리방안을 위한 기초자료를 확보하기 위함에 있다. 현장조사는 동백나무림, 혼효림, 편백조림지, 해송림에서 이루어졌다. 교목층은 동백나무림과 혼효림에서 동백나무의 중요치가 가장 높았으며, 편백조림지는 편백, 해송림은 해송의 중요치가 가장 높았다. 아교목층의 경우 동백나무림은 동백나무, 혼효림은 좀작살나무, 편백조림지는 참식나무, 해송림은 때죽나무의 중요치가 가장 높게 나타났다. 종다양도 지수는 동백나무림 0.121~1.589, 혼효림 0.543~1.540, 편백조림지 0.276~1.321, 해송림 0.764~1.523의 범위에 있는 것으로 분석되었다. 토양 pH는 동백나무림 5.72. 혼효림 5.26, 편백조림지 5.21, 해송림 5.32로 분석되었으며, 유기물과 전질소 함량은 동백나무림 5.77, 0.48%, 혼효림 4.41, 0.30%, 편백조림지 3.28, 0.33%, 그리고 해송림이 5.32, 0.28%로 나타났다.
내장산국립공원 백양사지역에서 서식하는 딱정벌레류의 분포와 다양성을 조사할 목적으로 본 2010년 7월부터 9월까지 3회에 걸쳐 조사를 수행하였다. 본 조사에서 관찰된 딱정벌레류은 13과 32종으로 조사되었다. 출현 종 중에서 붉은칠납작먼지벌레 (Synuchus cycloderus Bates)가 전체의 17.4%를 차지하였다. 다음으로 윤납작먼지벌레 (Synuchus nitidus Motschulsky)가 전체의 13.3%를 차지하였다. 이 두 종이 전체 딱정벌레류의 30.7%를 차지하였다. 표고별 개체수 분포는 해발 200m지점에서 가장 많은 개체수가 조사되었고, 다음으로 해발 500, 400m 순으로 기록되었다. 700m 지점에서 가장 개체수가 낮았다. 월별 채집된 개체수는 총 333개체이며, 7월에 95개체, 8월에 178개체, 9월에 60개체였다. 우점도지수는 Attelabidae가 가장 높았고, Rutelidae는 가장 낮았으며, 월별 우점도 지수는 7월이 가장 높았고, 8월과 9월은 낮았다. 다양도 지수는 Rutelidae가 가장 높았고, 월별로 보면 8월이 가장 높았다. 내장산 국립공원내 백양사 지역의 종의 풍부도는 Menhinick index가 1.75 이였다.
최근 CNN(Convolutional Neural Network)은 영상 분류, 객체 인식, 화질 개선 등 다양한 비전 분야에서 우수한 성능을 보여주고 있다. 그러나 많은 메모리와 계산량이 요구되어 모바일 또는 IoT(Internet of Things) 장치와 같은 저전력 디바이스에 적용하기에는 제한이 따른다. 이에, CNN 모델의 임무 성능을 유지하면서 네트워크 모델을 압축하는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 행렬 분해 기술인 저계수 행렬 근사(Low-rank approximation)와 CP(Canonical Polyadic) 분해 기법을 결합한 CNN 모델 압축 기법을 제안한다. 제안기법은 하나의 행렬 분해 기법만을 적용하는 기존의 기법과 달리 CNN의 계층 유형에 따라 두 가지 분해 기법을 선택적으로 적용하여 압축 성능을 높인다. 제안기법의 성능 검증을 위하여 영상 분류 CNN 모델인 VGG-16, ResNet50, 그리고 MobileNetV2 모델을 압축하였고, 계층 유형에 따라 두 가지의 분해 기법을 선택적으로 적용함으로써 저계수 행렬 근사 기법만 적용한 경우 보다 1.5 ~ 12.1 배의 동일한 압축률에서 분류 성능이 향상됨을 확인하였다.
본 연구에서는 산업부산물인 탈황석고 및 페로니켈슬래그 미분말을 혼합한 진동전압방식 모르타르의 강도 및 내구성의 평가를 실시한다. VR관 제작시 사용되는 석회석미분말 25% 치환을 기준으로 탈황석고 및 페로니켈슬래그 미분말을 복합치환하고, 진동전압방식을 사용하여 시편을 제작하였다. 강도발현 특성을 평가하기 위해 휨 및 압축강도를 실시하였으며, 내구성을 평가하기 위해 염소이온침투저항성 및 내황산저항성 시험을 실시하였다. 휨 및 압축강도에서 혼화재 중 탈황석고의 비율이 20~60% 범위에서 강도가 향상되었으며, 탈황석고의 비율이 20~80% 범위에서 염소이온침투저항성 시험에서 통과 전하량이 감소하는 경향을 보였다. 내황산저항성은 탈황석고의 비율이 40%인 경우 침지기간에 따른 강도 및 질량 감소율이 줄어들었다. 강도 및 내구성 실험결과를 기초로 탈황석고 및 페로니켈슬래그 미분말을 적절하게 혼합해서 사용한다면 강도 및 내구성에서 성능 개선 효과를 기대할 수 있다고 판단된다.
매립지에서 발생하는 매립가스 내 포함된 황화수소는 연소과정에서 산소와 결합하여 황산화물을 발생시키고 대기 중의 수분과 결합하여 산성비가 되는 등 다양한 환경 문제를 일으킴에 따라 별도의 전처리 시설이 필수적이다. 매립가스의 탈황을 위해 탄산칼슘(CaCO3) 생성 반응에 따른 침전물 생성 처리, 흡착제를 통한 처리 등 다양한 물리화학적인 방법을 적용하고 있으나, 폐수 등 2차 폐기물의 발생되는 문제가 있다. 이러한 단점을 보완하기 위한 방법으로 생물학적 처리 공정을 이용해 원소황(S°)으로 슬러지 형태인 황부산물로 생성시켜 처리하는 공법이 사용되고 있다. 본 연구에서는 매립가스 내 황화수소의 생물학적 처리 부산물을 활용하기 위한 기술의 기초연구로서 황부산물을 활용하여 콘크리트 혼화재로 사용하고 첨가량에 따른 강도 보조 효과를 알아보기 위한 실험을 수행하였다. 황부산물 혼합 콘크리트 강도 분석 결과, 황부산물의 혼합은 콘크리트 강도에 영향을 미치며, 10% 혼합시 가장 높은 강도 값을 보이는 것으로 나타났다. 특히, 황부산물 10% 혼합시 포졸란 반응과 CaSO4의 형성 등에 의해 결합 강도를 증가시키는 것으로 판단된다.
Kasani, Payam Hosseinzadeh;Oh, Seung Min;Choi, Yo Han;Ha, Sang Hun;Jun, Hyungmin;Park, Kyu hyun;Ko, Han Seo;Kim, Jo Eun;Choi, Jung Woo;Cho, Eun Seok;Kim, Jin Soo
Journal of Animal Science and Technology
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제63권2호
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pp.367-379
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2021
The objectives of this study were to evaluate convolutional neural network models and computer vision techniques for the classification of swine posture with high accuracy and to use the derived result in the investigation of the effect of dietary fiber level on the behavioral characteristics of the pregnant sow under low and high ambient temperatures during the last stage of gestation. A total of 27 crossbred sows (Yorkshire × Landrace; average body weight, 192.2 ± 4.8 kg) were assigned to three treatments in a randomized complete block design during the last stage of gestation (days 90 to 114). The sows in group 1 were fed a 3% fiber diet under neutral ambient temperature; the sows in group 2 were fed a diet with 3% fiber under high ambient temperature (HT); the sows in group 3 were fed a 6% fiber diet under HT. Eight popular deep learning-based feature extraction frameworks (DenseNet121, DenseNet201, InceptionResNetV2, InceptionV3, MobileNet, VGG16, VGG19, and Xception) used for automatic swine posture classification were selected and compared using the swine posture image dataset that was constructed under real swine farm conditions. The neural network models showed excellent performance on previously unseen data (ability to generalize). The DenseNet121 feature extractor achieved the best performance with 99.83% accuracy, and both DenseNet201 and MobileNet showed an accuracy of 99.77% for the classification of the image dataset. The behavior of sows classified by the DenseNet121 feature extractor showed that the HT in our study reduced (p < 0.05) the standing behavior of sows and also has a tendency to increase (p = 0.082) lying behavior. High dietary fiber treatment tended to increase (p = 0.064) lying and decrease (p < 0.05) the standing behavior of sows, but there was no change in sitting under HT conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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