• Nuclear Engineering and Technology
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• 제26권3호
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• pp.337-344
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• 1994

가압경수형 원자로의 노심장전모형 선정시 제약이 되는 집합체첨두 $F_{{\Delta}H}$$^{N}$ 을 감소시키기 위하여 다중농축도 개념을 적용하여 핵연료봉의 집합체내 출력분포를 평탄화함으로써 첨두봉출력을 감소시키는 방안에 대하여 연구하였다. 다중농축도 핵연료집합체란 기존 집합체의 단일 농축도핵연료봉을 이중농축도 핵연료봉으로 대체한 집합체를 말한다. 농축도의 차이를 변화시켜가며 적절한 배치에 의하여 핵연료봉의 집합체내 배치모형을 최적화 하였고, 이러한 다중농축도 핵연료 집합체에서 첨두봉출력의 감소를 가장 크게하는 농축도의 차이는 약 0.3~0.4w/o 일때가 가장 적절한 것으로 밝혀졌다. 다중농축도 핵연료 집합체의 노심에서의 효과를 알아보기 위하여 고리 4호기를 대상으로 8주기에서 평형주기까지 계산을 수행하였으며 그 결과 약 1.5%의 $F_{{\Delta}H}$$^{N}$ 감소효과를 얻을 수 있었다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제22권7호
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• pp.73-83
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• 2006

조립토 다짐말뚝의 거동특성은 주로 말뚝의 횡방향 팽창을 억제하는 연약한 원지반의 횡방향 구속응력에 의해 지배된다. 따라서 조립토 다짐말뚝의 지반 보강 능력은 원지반의 비배수 전단강도가 $15{\sim}50kPa$ 정도인 경우에 가장 효과적인 것으로 알려지고 있으며, 보다 연약한 지반에서는 구속압력이 충분하게 발휘되지 않으므로 적용성이 크게 저하된다. 본 연구에서는 연약지반에 대한 조립토 다짐말뚝의 적용성 확대를 위해 등입도 투수성 콘크리트 보강 조립토 다짐말뚝 공법을 제안하였으며, 등입도 투수성 콘크리트와 쇄석 및 연약 점성토로 구성된 복합 공시체의 대형삼축압축시험을 통해 제안된 공법의 효율성을 입증하였다. 또한 본 연구에서는 제안된 공법의 실무 적용성 확보를 위해 침하량 산정기법을 제안하였으며, 제안된 침하량 산정기법의 검증을 위한 목적으로 3차원 유한요소해석을 실시하여 해석결과로 분석된 말뚝의 침하량과 제안식에 의해 산출된 침하량을 상호 비교 분석하였다. 추가적으로 본 연구에서는 다양한 변수분석을 수행하여 설계변수의 영향정도를 평가하였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제25권1호
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• pp.5-19
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• 2009

지진으로 인한 지반 재해의 대부분은 토사 두께나 기반암 심도 그리고 토사 강성과 같은 국부적 지질 조건에 따라 크게 영향을 받는 지반 운동 증폭과 관련된 부지 효과로 인해 발생되어 왔다. 본 연구에서는 지반 자료에 관한 통합적 GIS-기반의 정보 시스템인 지반 정보 시스템(GTIS)이 국내 연구 개발의 거점 도시인 대진 지역에서의 지진 유발 재해에 대한 지역적 종합 대책 수립의 일환으로 구축되었다. 관심 대상 영역에 대한 지반 정보 시스템 구축을 위하여, 연구 대상 영역을 포함하는 확장 영역에 대해 기존 지반공학 관련 자료 수집이 이루어 졌고 지표 지반-지식 자료의 확보를 위한 부지 방문 조사가 추가적으로 수행되었다. 관심 대상 영역의 부지 효과 평가를 위한 실질적 적용 목적으로 부지 주기에 관한 지진재해 구역지도를 작성하고 지진 유발 재해 예측을 위한 지역적 종합 대책으로 제시하였다. 또한, 연구 대상 영역 내 임의 부지에서의 내진 설계 및 내진 성능 평가를 위한 부지 증폭계수의 결정 수단으로 부지 주기의 공간 분포 따른 부지 분류의 지진재해 구역화를 수행하였다. 본 연구에서 수행된 대전 지역에서의 지진재해 구역화로부터 GIS 기반의 지반 정보 시스템이 지진재해의 지역적 예측 뿐만 아니라 지진재해 저감을 위한 의사 결정에서의 높은 유용성을 확인하였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제22권6호
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• pp.15-26
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• 2006

말뚝의 지지력과 거동을 예측하기 위하여 다양한 연구들이 수행되었음에도 불구하고, 메커니즘에 대한 전반적인 이해가 아직까지 미흡한 실정이다. 이는 많은 인자들이 서로 복잡한 연관성을 맺으며 말뚝의 거동에 영향을 미치기 때문이다. 따라서 지반조건과 말뚝조건 및 항타조건 등 과 관련된 많은 인자들 가운데 지지력에 중요한 영향을 미치는 인자들을 도출하기 어려우며, 또한 인자들 간의 복잡한 연관성을 지지력 공식에 적합하게 고려하기란 매우 어렵다. 본 연구에서는 항타말뚝들에 대한 동재하시험으로부터 선단 및 주면 지지력을 포함한 지지력을 예측하기 위하여 인공신경망이 적용되었다. 첫째로, 신경망 모델링에 근거한 민감도 분석를 통하여 지지력에 대한 각 영향인자들의 영향이 검토되었다. 둘째로, 지지력 예측을 위한 최적의 인공신경망 모델을 도출하기 위하여 인공신경망과 유전자 알고리즘으로 구성된 설계기법이 적용되었다. 이를 통해 토사지반에 관입된 항타말뚝의 지지력을 산정할 수 있는 최적의 인공신경망 모델을 제안하고자 하였다. 사용된 설계기법을 통하여 적합한 입력층 조합, 은닉층 노드수과 각 층 사이의 연결구조를 도출하였다. 도출된 인공신경망 모델을 적용함으로써 항타말뚝의 지지력을 간단하며 신뢰성 있게 예측할 수 있음을 알 수 있다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제26권7호
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• pp.147-159
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• 2010

연약지반 개량을 위한 선행재하 공법에서 현장 시공 조건에 따른 연약지반의 침하 거동을 예측하는 것은 매우 중요하다. 하지만 실제 지층의 구성이나 물성치를 정확히 평가하는 것은 매우 어렵기 때문에, 대부분은 침하 계측 데이터에 기반을 둔 침하량 추세 분석 방법을 통하여 최종 침하량 및 지반 물성치를 추정한다. 현재 다양한 침하량 추세 분석 방법이 제안되었으며, 국내 시공 현장에서는 쌍곡선법이 가장 널리 사용되고 있다. 하지만 동일한 현장에 대하여 쌍곡선법을 사용하더라도 계측 침하 자료의 회귀 방법, 그리고 분석 대상 구간을 선정함에 따라 침하랑 결과는 상이하게 나타난다. 본 연구에서는 쌍곡선법을 이용하여 부산 $\bigcirc\bigcirc$ 현장의 현장 계측 데이터로부터 침하 곡선을 추정하였다. 이때 쌍곡선법의 적용 조건을 다양하게 적용하였으며, 그에 따른 결과들을 비교, 분석하여 최적의 적용 방법을 제안하였다. 회귀 방법과 계측 데이터의 분석 구간에 따른 추정 치 변화를 평가하였으며, 이후 검증 시험을 통하여 적용 방법의 타당성을 검증하였다. 해석 결과 성토에 따른 지하수위 상승이 안정화된 시점 이후 해석하는 것이 안정적이며, 해석 방법에 대해서는 현장 데이터를 직접 회귀하는 것이 더 정확하게 침하 곡선을 추정할 수 있었다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제38권3호
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• pp.35-42
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• 2022

지반조사방법 중 표준관입시험 결과인 N치를 통해 알 수 있는 지반 지지층의 깊이는 각종 지반 구조물의 설계를 위한 기본적인 지반 정보를 제공하는 중요한 지표이다. 이러한 지반조사 결과는 시간과 비용 측면을 고려해 간헐적으로 수행될 수밖에 없으며, 그 결과는 현장 지반의 대표성을 갖게 된다. 그러나 지반 내에는 다양한 지층 변동성 및 불확실성이 존재하므로 간헐적인 현장조사를 통해 지반의 특성을 모두 파악하는 것은 어렵다. 따라서 시추공 정보로부터 미계측 지점을 예측하기 위한 방법들이 제시되어 왔으며, 대표적인 방법으로는 공간보간기법인 크리깅(Krigging), 역거리가중법(IDW)등이 있다. 최근에는 보간기법의 정확성을 높이기 위해 지반분야와 딥러닝 기술을 접목한 연구들이 수행되고 있다. 본 연구에서는 약 2만 2천공의 지반조사 결과를 바탕으로 딥러닝과 공간보간기법으로 지반 지지층 깊이 예측을 위한 비교 연구를 수행하였다. 이를 위해 딥러닝 알고리즘인 완전연결 네트워크와 포인트넷 방법, 공간보간기법으로는 IDW를 사용하였다. 각 분석 모델의 지지층 예측 결과 중 오차의 평균은 IDW가 3.01m 였으며, 완전연결 네트워크 및 포인트넷이 각 3.22m와 2.46m 였다. 결과의 표준편차는 IDW가 3.99였으며, 완전연결네트워크와 포인트넷이 3.95와 3.54로 나타났다. 연구 결과 3차원 정보에 특화된 포인트넷 구조를 적용한 네트워크가 IDW 및 완전연결 네트워크에 비해 개선된 결과를 나타냈다.

• 한국과학교육학회지
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• 제43권2호
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• pp.87-98
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• 2023

본 연구는 2015 개정 과학과 교육과정의 8가지 '기능'을 활용한 과학 탐구 수업을 실시했을 때 고등학생들의 과학과 핵심역량에 대한 인식 변화와 변화 이유에 대하여 조사하였다. 본 연구의 과학 탐구 수업에 전라남도 소재 고등학교 1학년 15명이 참여하였으며, 수업은 20시간(하루 5시간 4일) 진행하였다. 수업에서 이용한 탐구 활동은 연구 문제, 연구 방법, 연구 결과, 결론의 4개 활동 단계로 구성되어 있으며 각 활동 단계에 8가지 '기능 (문제 인식, 모형의 개발과 사용, 탐구 설계와 수행, 자료의 수집·분석 및 해석, 수학적 사고와 컴퓨터 활용, 결론 도출 및 평가, 증거에 기초한 토론과 논증, 의사소통)'이 최소 1회 이상 포함되도록 구성하였다. 연구 결과, 탐구 수업을 통해 학생들의 5가지 과학과 핵심역량에 대한 인식이 유의수준 0.01 기준으로 통계적으로 유의미하게 증가하였으며, 93% 이상의 학생들이 수업을 통해 과학과 핵심역량이 향상하였다고 인식했다. 하지만 본 연구의 수업은 소수 학생을 대상으로 실시하였기 때문에 수업의 효과를 일반화하기는 어려우므로, 많은 학생을 대상으로 한 정량적 연구 수행이 필요하다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.255-264
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• 2022

종래의 spot형 UV경화기는 복수의 렌즈를 이용한 collimator 광학계를 구성하여 광속을 광케이블로 입사하도록 하고 있다. 전달 광 효율을 높이기 위해 3매 이상의 렌즈로 구성된 collimator 광학계가 필요하며 이에 따라 광학계 정렬에 어려움이 있고, 시스템을 컴팩트하게 구현하기 어렵다. 본 연구에서는 3매 렌즈로 구성된 collimator 광학계와 동등한 수준의 스폿 직경 및 광 효율을 구현할 수 있는 단일 TIR 렌즈 collimator 설계하였다. 이를 통해 최소 조도 편차를 갖는 경화 위치에서의 광 효율이 33.2 % 수준으로 참조 collimator 광학계의 성능과 유사한 수준을 확보하였고, 경화면에서의 조도 편차는 18.8 % 수준으로 양호한 성능을 확보하였다. 또한, 이미지 면에서의 조도 평탄화 기능을 갖는 fly-eye lens를 condensing 렌즈 앞단에 배치함으로써, TIR 렌즈만 적용한 경화 광학계와 비교할 때, 유효 경화영역 직경이 5.0 mm에서 3.0 mm 로 줄어 보다 높은 경화 에너지 밀도를 구현할 수 있었으며, 조도 편차는 14.4 % 수준으로 현격히 개선할 수 있음을 확인하였다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권6호
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• pp.55-62
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• 2017

본 연구는 그림책 속의 인성요소를 분석하여 누리과정 중심의 유아인성교육 프로그램을 개발하기 위한 연구이다. 그림책은 유아들에게 가장 친숙한 매체이며, 생활 속에서 자연스럽게 접할 수 있다. 이를 위해, 먼저 누리과정 교사용 지침서 내의 인성요소(배려, 존종, 협력, 나눔, 질서, 효) 6가지를 분석하였다. 다음으로, 분석한 인성요소를 참고하여 본 프로그램에 활용될 그림책 12편은 문학성, 예술성, 교육성을 기준으로 선정되었다. 선정된 그림책은 누리과정 교사용 지침서 내 인성요소에서 각 2차시의 교육계획안을 고안하여 총 12차시로 고안하였다. 마지막으로 현장 교사 2인과 유아교육과 교수 2인의 전문가 타당화 과정을 거쳐 최종 개발되었다. 개발된 본 프로그램은 추후 유아교육현장에서 만 3~5세 유아를 대상으로 각 연령 당 12차시의 활동을 적용한 후 효과검증이 요구되며, 유아들이 본 프로그램을 직접 경험해봄으로써 인성요소인 배려, 존중, 협력, 나눔, 질서, 효를 증진시킬 수 있을 것이다. 또한 유아교육현장의 교사들에게 유아인성교육 학습지도안으로 제공할 수 있다.

• 한국과학교육학회지
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• 제43권3호
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• pp.237-251
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• 2023

본 연구는 합성곱 신경망을 활용한 자동 채점 모델을 설계하고 학생의 운동학 그래프 답안에 적용함으로써, 과학 그래프 답안에 대한 자동 채점의 가능성을 탐색하였다. 연구자가 작성한 2,200개의 답안을 2,000개의 훈련 데이터와 200개의 검증 데이터로 데이터셋을 구성하고, 202개의 학생 답안을 100개의 훈련 데이터와 102개의 시험 데이터로 데이터셋을 구성하여 연구를 진행하였다. 먼저, 자동 채점모델을 설계하고 성능을 검증하는 과정에서는 연구자가 작성한 답안 데이터셋을 활용하여 그래프 이미지 분류에 최적화되도록 자동 채점모델을 완성하였다. 다음으로 자동 채점 모델에 훈련 데이터셋을 여러 유형으로 학습시키면서 학생의 시험 데이터셋에 대한 채점을 수행하여 훈련 데이터의 양이 많고 다양할수록 자동 채점 모델의 성능이 향상된다는 것을 확인하였고, 최종적으로 인간 채점과의 일치율은 97.06%, 카파 계수는 0.957, 가중 카파 계수는 0.968을 얻었다. 한편, 훈련 데이터로 학습되지 않은 유형의 답안의 경우 인간 채점자들 간에는 채점이 거의 일치하였으나, 자동 채점 모델은 일치하지 않게 채점하는 것을 확인하였다.