국가의 중요 방재시설인 대형 댐 시설물은 노후화와 홍수, 지진 등의 위험으로 디지털 전환 기술을 적용한 보다 나은 댐 안전점검 및 진단이 필수적이다. 종래의 인력에 의한 육안 안전점검 방식은 인력 접근의 어려움과 고소작업의 위험성, 노하우 중심의 점검에서 오는 데이터의 신뢰성 등의 문제가 있었다. 본 연구에서는 2개 대규모 댐 시설물을 대상으로 드론 photogrammetry에 의한 디지털 데이터 기반 댐 안전점검의 적용성을 검토하고, 지속적 활용을 위한 데이터 관리 방법론을 제시하였다. 댐 높이 42 m 및 99.9 m의 댐들에 대해 수면 및 전자기장 간섭, 심한 고저차에도 불구하고 평면적 더블그리드 및 수동 촬영 방식으로 GSD 2.5 cm/pixel 이내의 양호한 3D 디지털 모델을 생성하였다. 생성된 3D 메쉬 모델, 정사영상, 수치표면모형으로 as-built 조건의 종단 및 횡단 선형을 손쉽게 추출하여 댐의 변형 모니터링에 효과적임을 확인하였다. 댐 여수로 등 콘크리트 시설물에 대한 디지털 3D 모델로부터 균열 및 손상부를 효과적으로 검출하고 시각화하였으며, 이는 고소작업의 위험성 및 접근 제약 시설의 안전점검에 활용가능하다. 또한 댐의 안전점검 시 외관 조사망도를 3D 디지털 모델 상에서 매핑하는 방법과 손상 정보 이력 관리를 위한 관계형 데이터베이스 구조화 방안을 제안하였다. SYG댐 여수로 안전점검에 대한 투입 노동력과 시간을 실측한 결과, 드론 photogrammetry 방법은 기존 인력 육안점검에 비해 48%의 생산성 향상 효과를 확인하였다. 드론 photogrammetry 기반 댐 안전점검 디지털 전환은 업무의 생산성과 데이터 신뢰성 향상에 매우 효과적인 것으로 판단된다.
천수방정식(shallow water equations, SWE)은 물의 거동을 수치적으로 해석하기 위한 지배방정식으로 수리수문 분야에 널리 활용되고 있으며, 비선형 연립방정식으로 일반적으로 수치적으로 해석할 수 있다. 하지만 기존의 여러 수치 해석법은 격자망 생성에 민감하며 복잡한 지형에서의 해석에 한계가 발생할 수 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위하여 본 연구에서는 물리 정보 신경망(Physics-Informed Neural Networks, PINNs)을 사용하고자 하였다. PINNs은 물리 법칙을 신경망에 직접적으로 도입하여 지배방정식을 해석하고자 하는 기법이며 지배 방정식에 대한 물리적, 수학적 정보를 손실함수로 변환하여 최적화하고 해를 산정할 수 있다. 본 연구에서는 지배방정식을 PINNs 구조 내에서 사용할 수 있도록 신경망 구조, 학습 전략, 데이터 생성 기술과 같은 포괄적인 방법론을 제시하고 결과를 ANN 기법과 비교하였다. 물리적 사전지식이 반영되지 않은 ANN과 달리 PINNs은 천수방정식에 대하여 매우 정확한 수치적 솔루션을 효과적으로 제공하는 것으로 나타났다. 따라서 PINNs은 지배방정식의 수치해석적 연구에 많은 잠재력이 있는 것으로 판단되며, 정확하고 효율적인 천수방정식의 솔루션을 위한 기법으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
이 연구의 목적은 유해화학물질 중 하나인 염소를 운송하는 차량이 사고 등으로 전복되어 가스 누출 시 염소독성(ppm)에 의해 예상되는 피해를 예측하고 최소화를 위한 효율적 대응방안을 마련하는데 있다. 피해예측을 위해 염소차량 운행 중 운전자의 부주의 등으로 발생할 수 있는 염소 누출에 따른 독성(ppm) 피해거리를 ALOHA 프로그램을 적용하여 정량적으로 산정하였다. 독성가스 누출시 피해거리는 누출된 위험물의 양과 누출당시의 기상조건 등에 영향을 받는다. 따라서 위험물질의 누출량과 기상조건의 다양한 변화를 통해 피해거리를 다각적으로 분석하였다. 중간 이하의 조건(누출량:5ton, 풍속:3m/s, 대기안정도:D)으로 산정한 피해거리는 AEGL-2의 경우(LOC:2ppm) 9km로 나타났으며, 이는 염화수소의 독성과 유사하고 심각한 호흡장해 등 인명피해를 발생시킬 수 있는 농도이다. 특히, 도심지역에서의 누출은 대규모 인명피해로 연결될 수 있다. 이에 누출사고 발생 시 누출지점 및 누출량에 따른 적절한 대응을 통해 피해를 최소화 하는 방안을 제시하였다.
지하철 공사장 인근에서 천공작업 중 부주의로 지하에 매설된 도시가스 배관에 구멍을 발생시켜 새어 나온 가스가 우수관 및 하수관을 통하여 지하 공사장 내부로 유입 정전기 등의 점화원과 접촉 폭발할 경우 피해 영향범위 및 위협구역을 ALOHA 프로그램에 적용 산정하였다. 도시가스 배관의 길이,직경 및 압력 등 다양한 조건을 입력하여 위협구역 산정결과 증기구름 가연성지역의 Red Zone는 1.2~1.4km, 폭발지역의 Yellow Zone는 0.8~1.0km 및 제트화재의 Red Zone는 45~61m로 나타났다. 이 연구에서는 증기구름의 가연성 지역에서 농도와 조건이 적절히 조합된 상태이면 가연성을 증가시키고, 폭발지역 내부에서는 유리창이 깨질 수 있는 압력인 1.0psi로 폭발이 일어날 수 있으며, 제트화재인 경우에는 높은 온도와 열복사가 발생 주위 건물 밀집지역으로 화재가 빠르게 확산할 뿐만 아니라 열복사 영향으로 많은 인명피해가 발생할 수 있음을 영향범위 및 위협구역 범위로 나타내었다.
이 연구는 식품공장에서 건축법 제39조(건축물 바깥쪽으로의 출구 설치), 건축물의 피난·방화구조 등의 기준에 관한 규칙 제11조(건축물 바깥쪽으로의 출구의 설치기준)을 기준에 따라 각 거실로부터 60m, 80m, 100m거리에 출구를 설치했을 때 소방청에서 명시한 소방청 고시 행정규칙인 '소방시설 등의 성능위주설계 방법 및 기준'의 [별표 1]에서 제시하는 화재 및 피난 시뮬레이션의 시나리오 작성 기준 중 W3인 최악의 상황으로 4분(240초)이내에 피난을 성공하여 피난 안전성 평가를 진행하였다. 피난시뮬레이션을 위해 미국 Thunder사의 Pathfinder프로그램을 사용하였다. 본 연구 대상 건축물은 내화구조로 각 거실로부터 100m거리 이내에 출구가 설치되면 건축법에 만족하는 건물이었지만 실험 결과 각 거실로부터 60m거리에 출구가 있을때만 피난 안전성이 지켜졌으며, 80m, 100m거리에 출구를 설치했을 경우 피난안전성이 지켜지지 않고 피난에 실패하는 재실자가 발생하였다. 본 연구에서는 출구 설치기준이 각 거실로부터 100m일 때 비해 60m일 때 피난 소요시간이 47.5%나 줄어들 수 있다는 큰 연구성과를 보여주었다.
향상된 MMS (Mobile Mapping System)를 이용하여 도로터널 정밀안전진단 항목을 검토하고 분석하였다. MMS에 의한 적용 가능한 항목은 외관조사, 조사 및 비파괴시험, 구조안전성, 유지관리방안일 것이다. MMS의 차량속도가 너무 빠르면 점군데이터의 해상도가 낮아지고 너무 느리면 보정값 오차가 증가하는 경향을 보인다. 본 연구에 적용된 장비에서는 50 km/h 속도에서 측정이 효과적이다. MMS의 점군 자료에 근거한 균열폭을 판단하기에는 한계가 있으나 터널내 설비 현황과 방재관리기준과 부합되는지를 검토할 수있다. MMS의 3차원 점군은 횡단면 측량의 검토 및 종단면 측량의 변화에 적용될 수 있는데 이는 터널 전체에 대해 차량 한계를 직관적으로 검토할 수 있을 것이다. 시험 개수와 조사 위치를 무작위로 선정하는 현재 정밀안전진단의 측정과 비교하여 MMS의 연속된 환경조건 측정은 정밀도 높은 분석에서 효과적이며 의미가 있을 것이다.
Chung's equation-XII에 의하여 4종의 목재에 대한 화재위험성 및 화재안전성을 종합적으로 평가하였다. 시험편은 미국물푸레나무, 버드나무, 들메나무, 산벚나무를 선정하였다. 시험편의 연소특성 시험은 콘칼로리미터(ISO 5660-1)를 사용하였으며, 최종적으로 화재위험성지수-XII (FRI-XII)를 이용하여 화재위험성등급(FRR)을 예측하였다. 예측된 화재성능지수-X (FPI-X)과 화재성장지수-X (FGI-X)은 각각 469.03~1109.73 s2/kW와 0.0009~0.0280 kW/s2로 나타났다. 또한 화재성능지수-XI (FPI-XI)과 화재성장지수-XI (FGI-XI)은 각각 0.41~0.97와 1.11~3.11이었다. 화재위험성 등급인 화재위험성지수-XII (FRI-XII)는 들메나무가 7.60 (화재위험성 등급: D)으로서 가장 높은 화재위험성을 나타내었다. 그리고 Chung's equation-IX인 화재위험성지수-IX (FRI-IX)와 비교하였다. FRI-IX과 FRI-XII에 의한 화재위험성 등급은 버드나무와 들메나무가 공통적으로 높았다. 또한 FRI-XII와 FRI-IX에 의한 결과는 유사한 관계가 이루어졌으며, 각각의 화재안성등급의 크기는 서로 간 근접하게 일치하였다.
본 연구는 제주특별자치도의 탄소중립 실효성 제고를 위헤 도내 초·중·고에서 실시하고 있는 학교 환경교육은 제외하고, 사회 환경교육의 실태를 문헌연구를 통해 파악하여 부족한 점 또는 문제점을 도출하고, 사회 환경교육을 체계적이고 통합적으로 운영하는 방안을 구축하는 데 목적이 있으며, 도출된 방안은 탄소중립 실효성 제고를 위해 환경에 대한 인식 전환과 친환경적 행동 유도의 지침서로 활용할 수 있을 것이다. 연구 결과 제주특별자치도는 현재 위탁 중인 환경교육센터의 내실 있는 운영과 지원을 통해 도내에 분산 운영되고 있는 환경교육 기관·단체 및 전문가 그룹과 협의체를 구축하여 환경교육 정책수립에 필요한 현황 파악, 콘텐츠 개발, 정보공유, 역할 분담과 정기적 소통·공감 및 정책 피드백이 이루어 질 수 있도록 플랫폼을 구축하고 환경문제를 올바르게 인식할 수 있도록 감성을 자극하고 환경문제를 자기화하는 현장을 중심으로 한 현장 환경교육의 필요성을 강조하고 있다.
하천 공간의 지표 피복 현황 파악은 하천 관리 및 홍수 재해 예방에 필수적이다. 기존 조사 방법은 전문가에 의한 식생 판독을 통한 식생도 작도 방법이나 식생지수를 활용하는 방법이 활용되어 왔으나, 역동적으로 변화하는 하천 환경을 반영하기에 한계가 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 내성천을 대상으로 위성영상 자료를 활용한 랜덤 포레스트 기법을 활용하여 다수 연도의 하천 내 식생 분포를 파악하고, 적용성을 검토하였다. 원격탐사 자료 Sentinel-2 위성 영상을 사용하였으며, 지상 참값(ground truth)은 2016년 내성천 지표 피복 자료를 활용하였다. 랜덤 포레스트 머신러닝 알고리듬을 활용하여 미리 선정된 10개 샘플링 영역으로부터 분류군 별로 1,000개의 표본을 추출하여 훈련 및 검증하였으며, 민감도 분석, 연도별 지표 피복 분석, 정확도 분석을 통하여 적용성을 평가하였다. 연구 결과, 검증 자료 기반의 정확도는 85.1%로 나타났다. 트리 수, 샘플 수, 하천 구역에 대한 민감도 분석 결과, 각각 30개, 800개, 하류에서 효율성이 높았다. 지표 분류 유형은 6개 항목에서 높은 정확도를 보여 지표 피복 분류 결과가 실제 하천 환경을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 정확도 분석 결과, 전체 샘플 중 14.9%의 경계오류와 내부오류를 확인하였으며, 지표 피복 분류 중 산발 식생과 초본 식생을 제외한 항목들은 높은 정확도를 보였다. 본 연구에서는 단일 하천을 대상으로 적용하였지만, 보다 정확하고 많은 자료의 구축을 위해서는 다수의 하천에 대해 지표 피복 분류 기법의 적용이 요구된다.
마시는 물은 인간의 기본적인 생활권 보장을 위한 필수적 요소로 깨끗한 물에 대한 품질은 항상 확보되어야 한다. 하지만 국내 수도시설을 집중 설치하였던 2000년 초반을 기점으로 현재 노후 상수도 시설이 증가하고 있으며, 색도 및 탁도와 같은 물의 변색, 이물질 누출 등의 사고가 빈번히 발생하고 있다. 실제로 모든 관의 교체는 불가능하기 때문에 2021년 제정된 상수관망시설 유지관리업무 세부기준에서는 상수관 세척을 의무화 하였으며, 다양한 세척 공법들을 통해 유지관리가 이루어지고 있는 실정이다. 상수관 세척 공법 중 스왑피그 공법은 관 내 이물질을 물리적으로 제거하는 방법으로 세척 효율이 가장 높은 것으로 평가 받고 있다. 하지만, 세척과정에서 스왑피그의 파손 및 변형에 따라 세척 효율은 변화하며, 분실의 가능성이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 피그 자체의 재료를 변경하여, 압축력 및 관 내벽과의 밀착력을 향상시키고자 하며, 세척 효율 극대화를 위해 회전 블레이드를 삽입된 회전식 스왑피그를 개발하였다. 또한, 분실 가능성을 제거하고, 피그의 위치 파악을 위해 고강도 와이어 및 권취 장치를 추가적으로 개발하여, 투입구부터 토출구까지를 연결하였다. 각 세부 기술의 성능 검증 이후에는 30m 구간의 테스트베드에서 본 기술을 적용하였으며, 현장 적용성 평가와 더불어 공정 시간을 측정하여 기술의 성능을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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