본 연구에서는 화학적 박리를 통해 흑연분말로부터 분리한 산화그래핀의 전기적특성을 개선시키기 위해 자가조립단층막 기술을 활용하였다. 반응물질로는 황산알루미늄(Al2(SO4)3)을 적용하였으며, 시멘트를 기반으로 한 건설구조물의 자가센싱에 적용하기 위한 기초연구를 수행하였다. 전기저항 측정결과 대조군인 표준공시체와 대비할 때 GO 및 Al-GO가 함유된 공시체에서 각각 10.2%, 15.9% 개선되어 도체로서의 활용 가능성을 확인하였다. 미세구조분석 결과 Al-GO의 첨가에 따라 Al(OH)3 gel형성을 확인하였으며, 이로 인해 공시체의 밀도를 향상시켜 전류의 흐름을 원활하게 개선시킨 것으로 판단된다. 이는, 단순 구조물이 아닌 구조물 자체로서 활용성을 지닐 수 있음을 시사하며, 스마트 건설자재로서의 가능성을 확인하였다.
Pei Yi Siow;Zhi Chao Ong;Shin Yee Khoo;Kok-Sing Lim;Bee Teng Chew
Smart Structures and Systems
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제31권5호
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pp.485-500
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2023
Machine learning-based structural health monitoring (ML-based SHM) methods are researched extensively in the recent decade due to the availability of advanced information and sensing technology. ML methods are well-known for their pattern recognition capability for complex problems. However, the main obstacle of ML-based SHM is that it often requires pre-collected historical data for model training. In most actual scenarios, damage presence can be detected using the unsupervised learning method through anomaly detection, but to further identify the damage types would require prior knowledge or historical events as references. This creates the cold-start problem, especially for new and unobserved structures. Modal-based methods identify damages based on the changes in the structural global properties but often require dense measurements for accurate results. Therefore, a two-stage hybrid modal-machine learning damage detection scheme is proposed. The first stage detects damage presence using Principal Component Analysis-Frequency Response Function (PCA-FRF) in an unsupervised manner, whereas the second stage further identifies the damage. To solve the cold-start problem, mode shape assessment using the first mode is initiated when no trained model is available yet in the second stage. The damage identified by the modal-based method would be stored for future training. This work highlights the performance of the scheme in alleviating the cold-start issue as it transitions through different phases, starting from zero damage sample available. Results showed that single and multiple damages can be identified at an acceptable accuracy level even when training samples are limited.
본 논문은 시민들의 Life Style 변화에 대응하고 송산그린시티의 미래상을 달성하기 위해 기술과 주거, 산업, 관광레저 등 기능이 상호 효율적으로 융합된 환경친화적 첨단도시를 건설하기 위하여 스마트도시에 적용한 u-상수도 관로파손감지시스템 구축기술에 대하여 기술하기로 한다. 관로파손감지시스템은 송산그린시티 동측지구내 상수도관 상부에 설치되는 스마트예방시트, 관로파손감지기, 관파손감지 소프트웨어, 서버 등으로 구성되며 중앙제어부(관파손감지소프트웨어, 서버)는 화성시 맑은물사업소내에 설치되어 SKT의 WCDMA방식의 무선통신망을 통하여 현장에서 화성시로 데이터를 전송하고 있다. 본 시스템은 굴착공사중 시설물 파손을 예방하고 관로 손상여부를 실시간으로 감지하여 이벤트 발생위치를 관리자에게 알려주여 누수손실을 예방하여 시설물의 수명연장을 도모한다.
Water utilities are making various efforts to reduce water losses from water networks, and an essential part of them is to recognize the moment when a pipe burst occurs during operation quickly. Several physics-based methods and data-driven analysis are applied using real-time flow and pressure data measured through a SCADA system or smart meters, and methodologies based on machining learning are currently widely studied. Water utilities should apply various approaches together to increase pipe burst detection. The most intuitive and explainable water balance method and its procedure were presented in this study, and the applicability and detection performance were evaluated by applying this approach to water supply pipelines. Based on these results, water utilities can establish a mass balance-based pipe burst detection system, give a guideline for installing new flow meters, and set the detection parameters with expected performance. The performance of the water balance analysis method is affected by the water network operation conditions, the characteristics of the installed flow meter, and event data, so there is a limit to the general use of the results in all sites. Therefore, water utilities should accumulate experience by applying the water balance method in more fields.
목적: 신축건물 재실자들의 안구건조증을 조사하고, 안구건조증이 작업생산성 및 일상적인 활동에 미치는 영향에 대해 알아보았다. 방법: 신축한지 3개월이 지난 건물에서 일 평균 8시간 이상을 근무하는 사무직 근로자 33명을 대상으로 하였다. 실내공기질은 알데하이드류와 온습도를 측정하여 평가하였다. 안구건조증은 Ocular Surface Disease Index(OSDI)를 이용하여 정상, 경도, 중등도 및 중증으로 분류하였고, 라식수술, 눈 화장, 일일 컴퓨터와 스마트폰 사용시간, 그리고 일일 평균 근무시간을 조사하였다. 작업생산성과 일상활동 관련 설문은 Work Limitation Productivity 설문을 사용하여 손실정도를 10점 척도로 체크하였다. 결과: 사무실의 폼알데하이드 농도는 $42.42{\pm}6.30{\mu}g/m^3$ 이었고, 온습도는 각각 $26.2{\pm}0.7^{\circ}C$와 $40{\pm}1%$ 였다. 안구건조증은 정상, 경도, 중등도 및 중증이 각각 15.2%, 18.2%, 18.2%, 48.5%였다. 안구건조증의 심한 정도와 작업생산성 및 일상적인 활동의 손실 정도는 각각 0.599와 0.655의 높은 상관성을 보였다(p<0.001). 안구건조증이 중증인 경우는 정상에 비해 유의하게 높은 작업생산성 손실과 일상활동 저해를 나타냈다(p<0.001). 안구건조증이 심한 경우는 정상에 비해 작업생산성 손실과 일상활동 저해가 3점 이상일 확률이 각각 3.26배(p=0.032)와 2.25배(p=0.045) 높았다. 결론: 신축건물 사무직 근로자들의 안구건조증은 작업생산성과 일상적인 활동에 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었다.
유엔 안전보장이사회(UNSC, United Nations Security Council) 주도의 경제제재는 초창기 '포괄적 경제제재(comprehensive sanctions)' 모델에서 '스마트 경제제재(smart sanctions)' 모델로 발전하고 있다. 유엔 안보리는 직접적인 무력개입(military intervention)보다 규범적 비용(normative costs)과 부담이 덜한 경제제재를 통해 대상 국가의 손익계산법(cost-benefit calculation)을 바꿔 행동변화를 이끌어내려고 했으나, '포괄적 경제제재'에 따른 비용 대부분이 일반 대중에게 전가되면서, 인도적 위기(humanitarian crisis) 사태를 초래하고, 대상 국가의 내부 결속력을 강화하는 역설적인 상황을 만들었다. 이에 따라 정책 결정 과정에 직접적으로 관여하는 지도자와 정치 엘리트를 대상으로 자산을 동결(asset freeze)하거나 여행금지(travel ban) 조치 등을 집중적으로 하는 '스마트 제재'가 탄생하였다. 대북한 경제제재 또한 '스마트 경제제재' 모델로 점차 발전하여 그 효과성을 나타내고 있다. 특히 최근의 결의안(resolutions)을 통해 석탄 수출을 전면 금지하고, 원유 수입을 제한함에 따라 지표상 가시적인 성과가 나타나고 있고, 2018년부터 한국, 미국과 평화협상에 나서면서 제재완화를 촉구하는 등, 위와 같은 '스마트' 대북제재가 북한의 행동변화를 이끌어내고 있음을 알 수 있다. 대북제재의 효과성은 북한의 대외무역규모(total trade volume) 변화량을 통해 측정할 수 있는데, '포괄적 경제제재'의 성격에 가까운 초기의 대북제재 결의안 채택 이후에는 북한 대외무역규모가 감소한 경우도 있지만 도리어 증대된 경우도 있었다. 그러나 석탄 수출 금지 및 원유 수입 제한 조치를 담은 2016, 2017년의 결의안 이후에는 북한 대외무역규모가 2016년 약 65억 달러에서 2017년 약 55억 달러로, 2018년에는 약 28억 달러로 대폭 감소한 사실을 발견할 수 있다. 북한의 대외무역은 정권의 자금줄과 같기 때문에 대외무역규모의 감소는 곧 '스마트 제재'의 효과와 같다. 대북경제제재의 효과성에 영향을 미치는 두 번째 조건은 중국의 대북제재 레짐(sanctions regime)에의 참여 여부다. 북한은 경제적으로 중국에 상당히 의존하고 있고, 이는 지표상으로도 명백히 나타나고 있다. 중국은 그 동안 북한의 지정학적인 가치 및 급변 사태 시 북-중 국경에서의 대규모 난민 발생 우려 등에 따라 직간접적으로 북한을 지지해왔지만, 북한 핵능력의 고도화에 따른 동북아시아 지역에서의 핵확산(nuclear proliferation) 우려, 미-중 무역분쟁에 따른 여파 등으로 대북제재 레짐에 성실히 참여할 것을 밝혔다. 실제로 중국의 대북한 석유 수출량이 감소하고, 북-중간 대외무역 총량 또한 2016년부터 지속적으로 감소하며, 대북경제제재에 중국의 참여가 제재 성공의 중요한 변수임을 증명했다. 효과적인 대북제재를 위한 마지막 요건은 북한의 경제제재 회피 노력 방지(prevention of North Korea's economic sanctions evasion efforts)다. 앞서 밝힌 바와 같이 석탄 수출과 원유 수입은 북한 정권의 자금줄이자 핵무력 고도화를 위한 필수 에너지원이다. 중국이 대북제재 레짐에의 참여를 선언한 상태에서 중국으로부터의 원유 수입량이 급감함에 따라 중동지역 등지로부터 바닷길을 통해 원유를 수입해야 하는데, 원유 수입량 제한에 따라 동중국해(East China Sea) 및 공해(high seas)상에서 선박 대 선박간 불법 환적(ship-to-ship illegal transshipment)을 실시하면서 대북제재를 무력화하고 있다. 유엔 대북제재위 산하 전문가 패널(Panel of Experts), 미 국무부(U.S. Department of State), 미 재무부 외부자산통제국(U.S. Department of the Treasury's Office of Foreign Assets Control, OFAC) 등은 보고서를 통해 북한의 해상 불법 환적 실태를 상세히 밝히고 있는데, 자동 선박 식별 장치(AIS, Automatic Identification System)의 허위 신호 송출(false signaling), 선박 등록 문서 위조(false certificate of registry)와 같은 방식으로 감시 및 단속을 회피하고 있는 실정이다. '스마트'한 대북제재 설계 및 중국의 참여로 대북제재가 북한의 행동 변화를 이끌어낼 수 있음이 확인되었지만, 국제사회의 눈을 피해 해상에서 만연하고 있는 불법 환적과 같은 행위는 효과적인 대북제재 실행의 마지막 퍼즐이라고 할 수 있다. 앞으로 해상에서의 불법 환적 행위를 막기 위해 다음 세 가지 정책적 함의를 도출해낼 수 있다. 첫 번째는 가장 강력한 조치라고 할 수 있는 해상봉쇄(maritime blockade)에 대한 고려다. 전세계 물동량의 40%가 지나가는 말라카 해협(Malacca Strait)은 북한에게도 중요한 해상 교통로이다. 북한이 계속해서 결의안을 위반하고 공해상에서 불법 환적 행위를 자행할 경우, 말라카 해협에서 북한과 연계된 의심 선박을 검문 검색하고 차단(interdiction)하여 강제적인 방식으로 북한의 제재 회피 노력을 근절할 수 있다. 남중국해(South China Sea)에서 중국과 미국 간, 중국과 주변국 간 갈등이 격화됨에 따라 다국적군의 말라카 해협 봉쇄는 중국에게 달갑지 않겠지만, 유엔 대북제재 결의안에 명시되어 있는 의심 선박에 대한 검문 검색 행위임을 명백히 함과 동시에 다자간의 협조를 바탕으로 하여 규범적 정당성(normative justification)을 높인다면 충분히 실현 가능한 방안이다. 두 번째는 공해상에서의 불법 해상 환적에 대한 감시 강화와 증거 수집이다. 마지막 세번째는 대한민국의 다국적 해상 감시 활동에의 참여다. 북한의 대북제재 이행 여부는 한국의 안보와 직결되는 사안이다. 대북제재의 최종 목표는 북한 비핵화에 있고, 협상 테이블에 북한을 이끌어내는 데 제재가 효과적이라는 것이 드러났기 때문에 핵 위협의 당사자인 대한민국 또한 효과적인 제재 이행 여부 감시에 책임감을 가져야 한다.
본 연구는 화상 온라인 하브루타 토론을 통한 사회과 의사소통능력에 미치는 영향을 살펴보았다. 이를 위하여 초등학교 5학년 학생과 협력학교 학생들 간의 비교 연구를 통해서 살펴보았다. 연구결과 첫째, 화상 회의 장비 및 스마트 기기를 활용한 화상 온라인 수업은 학생들의 수업 흥미 및 참여도를 향상시킨다. 둘째, 하브루타 토론 방법은 학생들이 상호 질문과 토론의 과정을 통해 지식을 스스로 습득하고 내면화 시키며, 발표 및 토론 참여도 향상에 도움이 된다. 셋째, 화상 온라인 수업을 위해 새로운 수업안의 구안 및 교육과정 재구성이 필요하며, 협력 교사간 충분한 준비와 토론과정을 거쳐 수업안을 작성한 후 수업을 전개해야하며, 수업 연구일지 작성 등의 자기 수업 반성의 과정은 화상 온라인 협력 수업의 질을 높이는데 긍정적인 영향을 미친다. 넷째, SNS를 활용한 토론 활동은 보조적인 활동으로 활용하는 것이 좋으며, 형성평가를 할 때는 두 교사가 각자 자기 교실의 학생들의 성취도를 확인하는 것이 좋다. 화상 협력학습을 할 수 있는 기자재를 확대 보급하여 화상 온라인 협동 학습을 할 수 있는 학교가 많이 생길 필요가 있다. 화상 온라인 수업의 효과를 극대화하기 위한 다양한 연구 및 교사 연수가 필요하다. 소인수 학급 학생들과 대도시 학급 학생들이 자유롭게 협력학습을 할 수 있는 서버를 교육청에서 마련할 필요가 있다.
토지이용의 전환에 따른 기후의 변화와 토지가격의 변화를 파악하는 것은 도시민의 후생수준과 지속가능한 개발을 위해 매우 중요한 과제이다. 그러나 도시특성에 관한 정보가 부족하여 활발하게 연구되지 못하였다. 이제 원격탐사를 통한 위성영상의 구득이 쉬워졌고 또 통계청이 기초단위구 자료를 구축함에 따라 이 분야의 연구가 가능하게 되었다. 본 연구는 도시지역의 비도시용 토지가 도시적 용도로 전환됨에 따라 표면온도와 토지가격의 측면에서 어떠한 변화를 유발하는가를 분석하였다. 분석결과 녹지 및 농경지로 사용되던 토지가 공업용토지로 전환된 경우 가장 큰 표면온도의 상승을 초래하였고 상업용지와 단독주택지가 그 뒤를 이었다. 식생지수의 변화도 표면온도의 변화와 비슷한 변화를 보였다. 토지가격의 전환측면에서는 상업용토지로 전환될 경우 가장 큰 가격상승을 초래하였고 그 뒤를 이어 주거지 공업용지의 순으로 나타났다. 이처럼 도시지역의 토지이용의 전환은 표면온도를 상승시킬 뿐 아니라 토지가격도 상승시켜 사회적 부담을 주지만 그 혜택은 사회구성원 중 극히 일부에 한정되는 문제가 있다. 도시정책과 관련된 정책결정권자 및 계획가는 이 문제의 해결을 위해 도시성장관리 정책의 확립 등 보다 효과적인 정책수단을 강구하여야 할 것이다.
컨테이너 터미널과 같은 대규모 야외 산업 현장에 IEEE 802.11 기술을 적용하여 무선 네트워크를 구성하는 사례가 늘고 있다. 이러한 네트워크는 기존 가정, 사무실, 학교 등에서 사용 중인 IEEE 802.11 무선 네트워크에 비해 넓은 서비스 범위, 단말의 잦은 이동, 통신 안정성에 대한 높은 요구 등을 특징으로 하고 있다. 이러한 네트워크의 중요성은 증가하고 있지만 이에 대한 실증적 분석 및 평가를 수행한 기존 연구는 찾기 어려우며 이로 인해 이들 네트워크에서 발생할 수 있는 문제들에 대한 구체적 이해가 부족하다. 우리는 여러 차례의 현장 조사 및 실험을 통해 컨테이너 터미널의 무선 네트워크에 대한 실증적 분석을 수행하였다. 분석을 통해 대상 네트워크는 재전송율이 50% 이상일 정도로 안정성이 떨어지며 단말 이동 시 통신 단절 현상이 자주 발생함을 확인하였다. 이러한 품질 저하나 장애의 원인을 밝히고 이를 극복하거나 완화시킬 수 있는 방안들은 제안한다. 제시한 방안에는 무선 메쉬 기술의 도입, 위치 정보 및 이동 패턴 등을 활용한 핸드오프, 신호 세기 및 채널 조정 등이 있다. 향후 유사연구를 위해 무선 네트워크 분석을 위해 적용한 실험 방법론, 사용한 실험 도구와 그 한계점 등도 설명하였다.
본 논문에서는 의사결심 지원체계인 전장관리체계의 지능화를 위해 의사결심 조건에 기초한 데이터 모델링 방안을 제시하였다. 인간처럼 보고 식별도 하고, 자유롭게 움직임을 통해 원하는 위치에 도달하는 모습은 쉽게 이해되거나 실생활에서 체감하고 있는데 비해, 원하는 위치에 도달한 이후 인간 인지 행위 중 가장 중요한 하나인 의사 결심 판단을 구현했다거나 혹은 그러한 예제를 아직은 찾아 볼 수 없는 실정이다. 도착을 원했던 회의실에 인간을 대신해 에이전트가 오기는 했지만 판단을 도와주거나 대신 해주어야 할 임무인 예컨대, 가격 정책을 올릴 것인지 내릴 것인지, 지휘관이 심사숙고하고 있는 예컨대, 역습을 하는 것이 현명한지 아닌지에 대한 판단을 지원해 주지 못하고 있다. 군 지휘 통제의 현상과 현안을 고찰하였고, 각 상황에 대한 판단을 내릴 때 기계참모의 조언이 가능하게하기 위한 많은 양의 데이터 확보가 가능하도록, 현 지휘통제 체계를 변경시킬 방안으로 의사결심 조건에 기초한 데이터 모델링 방안을 제시하였다. 또한 제시한 방안에 대해 기계가 하는 의사결정의 한 예시로써 의사결정 트리 방법론을 적용하였다. 이를 통해 향후 AI 상황 판단 참모가 어떠한 모습으로 우리에게 다가올지에 대한 혜안을 제공하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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