본 연구에서는 재활용된 폴리에틸렌 테레프탈레이트(polyethylene terephthalate; PET)로 만든 플라스틱 단섬유의 구조재료로서의 사용 가능성을 조사하였다. 성능을 검증하기 위해서 가장 널리 상용되는 합성섬유인 폴리프로필렌(polypropylene; PP) 섬유와 비교하였으며, 섬유의 혼입률을 0%, 0.5%, 0.75%, 1.0%로 변화시켜 혼입률에 따른 영향을 함께 검토하였다. 실험으로는 압축강도, 쪼갬인장강도 등의 재료 특성과 재생 PET(recycled PET fibers; RPET) 섬유가 혼입된 RC 부재에서의 극한성능과 연성을 평가하기 위해 RC보의 휨 실험을 수행하였다. 실험결과, 압축강도는 섬유의 혼입량이 증가함에 따라 감소하였으나, 기존 PP섬유와 유사하였다. 반면 쪼갬인장강도는 약간 증가하는 경향을 보였다. 구조 부재에 적용하였을 경우에는 RPET을 혼입한 RC 보의 극한강도, 상대 연성비, 에너지 흡수능력이 OPC 시편에 비해 확연히 증가되는 것을 알 수 있었다. 극한 휨강도와 연성비가 증가하는 현상은 PP 섬유를 혼입한 콘크리트에서도 유사하게 나타났다. 따라서 RPET 섬유는 콘크리트 부재의 보강섬유로 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
이 연구는 비영리 사회체육시설에서 장기간 운동을 지속하고 있는 고령자의 운동지속요인을 규명하는데 목적을 두고 수년 동안 지속적으로 운동을 해 오고 있는 고령자들이 중단 없이 운동을 지속할 수 있게 한 요인이 무엇인가를 규명하고자 하였다. 이를 위해 이 연구에서는 질적연구방법 중 문화기술적 연구를 수행하였다. 연구 참여자는 연구자가 비영리 사회스포츠 시설에서 연구자가 개설한 태극권 강좌를 2년 이상 수강하고 있는 회원 중 운동을 5년 이상 지속하고 있는 회원 5명이다. 태극권 강좌를 운영하면서 이들의 운동생활에 대하여 참여관찰한 내용과 심층면담 및 비공식적 면담을 통하여 자료를 수집하였고, 연구 참여자의 운동생활, 회원상호간 및 운영자와 지도자의 관계를 밝히는 과정으로 의미를 범주화하는 영역분석을 사용하여 자료를 분석하였다. 이러한 연구방법과 과정을 통해서 도출한 결과는 다음과 같다. 첫째, 운동을 지속하는 고령자의 특성은 사회적 상호관계에서의 참여의식이 매우 높았으며, 오랜 운동경험을 통하여 습득한 자기관리 능력이 뛰어났다. 둘째, 지속적 운동수행에 영향을 미친 요인들은 사회적 관계 요인, 환경적 요인, 사회심리적 요인 등 다양한 요인이 복합적으로 작용하고 있었으며, 이러한 요인들 중에서 가장 강하게 이들을 지속적으로 운동과 결속시키고 있는 것은 동료, 지도자, 운영자 상호간에 강하게 응집된 인간관계였다. 여러 가지 이유로 상업 스포츠시설을 이용하지 못하고 비영리 사회체육시설을 이용하는 퇴직 연령이후 여성들의 운동지속을 위해서는 운동 프로그램이나 서비스, 시설 등의 환경개선 이외에도 시설 내에서의 회원상호간 친목 프로그램과 지도자 직원에 대한 인간관계 교육의 중요성과 필요성을 이 연구는 말해주고 있다.
자본시장통합법이 본격적으로 시행됨에 따라 국내 금융 시장은 과거와 다른 새로운 환경에 직면하고 있다. 이런 변화는 금융 상품의 일반 고객인 소비자의 태도 및 행동에도 큰 변화를 가져올 것으로 예상할 수 있다. 금융 산업과 관련된 연구는 주로 재무적인 측면에서 이루어져 왔으며, 소비자 측면의 마케팅적 접근은 상대적으로 소홀하게 취급되어 왔다. 본 연구에서는 금융 서비스를 대상으로 소비자들이 지각하는 전반적 품질에 영향을 미치는 요인은 무엇이며, 이러한 요인들이 어떻게 마케팅 성과로 이어지는 가를 실증적으로 분석하였다. 이론적 고찰을 바탕으로 통합적 연구 모델을 제시하였는데, 소비자 특성 차원 요인으로서 자기 효능감과 자아-브랜드 이미지 일치성을, 상품 차원 요인으로 금융 상품 매력성을, 기업 차원 요인으로는 금융 기업 명성을 주요 독립 변수로 설명하였고, 성과를 결정하는 매개 변수로는 지각된 전반적 품질을 제시하였다. 성과 변수로는 태도 변수인 브랜드 애호도와 행동 변수인 이용 의도가 포함되었다. 실증 분석 결과, 자아-브랜드 이미지 일치성, 상품 매력성, 명성이 지각된 전반적 품질에 긍정적 영향을 미치며, 이는 브랜드 애호도에도 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 자기 효능감이 지각된 전반적 품질에 미치는 영향과, 지각된 전반적 품질이 이용 의도에 미치는 영향은 유의하지 않은 것으로 나타났다.
콘크리트는 전 생애주기에서 막대한 양의 이산화탄소를 배출하며, 이산화탄소 감축을 위한 사회적인 요구에 따라 콘크리트에 이산화탄소를 광물형태로 저장하려는 연구가 지속되고 있다. 본 연구에서는 광합성을 통해 이산화탄소를 흡수하여 탄산칼슘으로 고정하는 남세균(Cyanobacteria)을 다공성 콘크리트 기질에 도포하였으며, 이의 특수 환경 양생에 따른 콘크리트 기질의 특성 변화를 분석하였다. 실험 결과 미생물에 의한 탄산칼슘 석출은 빛이 닿는 표면부에서 집중되어 있는 것을 확인하였으며, 대부분의 석출이 골재가 아닌 페이스트 부분에서 발생하였다. 이러한 미생물에 의한 탄산칼슘 석출은 페이스트의 역학성능을 강화하였으며, 양생 재령의 경과에 따라 전체 압축강도가 향상되는 효과를 보였다. 또한 미생물 막과 탄산칼슘의 증가로 공극구조가 개선되어 투수량 감소에도 영향을 끼쳤다.
OWEC(Overtopping Wave Energy Converter)는 월파된 파도를 이용한 파력발전시스템이라한다. OWEC의 성능 및 안전성은 파고, 주기 등 파도의 특성에 의해 영향을 받는다. 따라서 해역 특성에 따른 OWEC의 최적 형상과 구조안전성에 관한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 울릉읍 연안 해양 환경 데이터를 이용하였으며, SPH(Smoothed Particle Hydrodynamics) 입자법 해석을 통해 기존 케이슨 하부 구조에 변화를 준 모델 4개를 비교하여 월파 효율을 분석하였다. 그 결과, 하부 구조의 변경 및 경량화가 가능함을 확인하였다. 최적화 해석을 통해 설계 하중에 내하력을 가지는 하부 구조인 새로운 트러스형 구조를 제안하였다. 이후 부재 직경 및 두께를 설계변수로 하는 사례 연구를 통해 허용응력조건 하에서 구조 안전성의 확보를 확인하였다. 주기적인 파랑 하중을 받기 때문에 제안하는 구조의 고유 진동수와 해당 해역의 파주기를 비교하였으며, 1년 재현 주기의 파랑을 하중으로 한 조화응답해석을 수행하였다. 제안하는 하부 구조는 동일 가진력에서 기존 설계 대비 응답의 크기가 감소하였으며, 기존 대비 32% 이상의 중량 절감을 수행하였다.
제조업의 경쟁력 제고와 성장을 위한 전략으로 도입된 스마트공장 및 스마트제조는 미래의 국가 경쟁력이며, 국가 산업구조를 혁신하기 위한 제반 활동이라 할 수 있다. 한국 정부는 산업부의 제조업 혁신 3.0 전략부터 지속적으로 스마트제조혁신 정책을 추진하였다. 본 연구는 스마트공장 및 스마트제조산업에 대해 기술표준을 기반으로 정책영역을 발굴하고자 한다. 국제 기술표준에 부합하는 국내표준의 정립과 지원이 요구되는 현시점에 정책적 영역에 대한 분석 및 제조업 분야의 스마트제조 공정영역별 우선순위를 살펴봄으로써 국제표준화가 많이 이루어진 영역에 대해 맹목적인 국제표준화를 추진하기보다는 기술표준 정책영역을 구분하고 정책적 우선순위를 도출하는 것은 스마트제조 고도화를 위한 중요한 정책적 결정을 위한 근거가 될 수 있다. 이를 위해 전문가 인터뷰를 기반한 계층화분석방법과 5대 공정영역에 대한 중요도-성능 분석을 통해 국제표준화가 많이 이루어진 영역에 대한 정책 추진보다는 데이터와 보안 영역 등 신기술에 대한 탐색을 기반으로 선도적인 표준화 참여가 요구되며, 탄소배출과 에너지 비용 등과 관련된 국제환경대응에 따른 글로벌 정세에 따른 수출과 디지털 통상에 대한 정책적 고려가 필요하다.
갯벌 퇴적물 성분의 분포 특성은 연안환경 분석, 환경영향평가에서 기초자료로 활용되기 때문에 신뢰성 높은 갯벌 표층 퇴적상 분포도를 제작하는 것은 매우 중요하다. 이 연구에서는 갯벌 퇴적상 분포도를 생성하기 위해 회귀 크리깅(regression kriging)의 적용성을 평가하였다. 이를 목적으로, 갯벌 표층 퇴적상 분류 과정에서 현장조사 자료의 수, 부가자료의 종류, 회귀 크리깅에 적용되는 회귀 모형의 영향과 다른 예측 기법(단변량 크리깅, 회귀 분석)과의 비교와 같은 다양한 요인의 영향을 조사하였다. 회귀 크리깅의 적용성 평가를 위해, 우리나라 태안군 안면도에 위치한 황도 갯벌을 대상으로 무인기 자료를 이용한 사례 연구를 수행하였다. 사례연구 결과, 신뢰성 높은 갯벌 표층 퇴적상 분포도를 제작하기 위해서는 적절한 수의 현장조사 자료 확보와 함께 지형 고도와 조류로 밀도도를 부가자료로 이용하는 것이 가장 중요한 것으로 나타났다. 또한 초고해상도 무인기 자료를 이용하여 퇴적물 분포의 상세한 특성을 고려할 수 있는 회귀 크리깅이 다른 기법과 비교해서 예측 성능이 가장 우수한 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 갯벌 표층 퇴적상 분포도 제작에 가이드라인으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 서울, 부산, 인천과 같은 대한민국의 주요 도시들을 대상으로 일사량 예측 정확도를 향상하기 위한 방법론을 제안한다. 제안한 방법론은 먼저 GAN, CTGAN, Copula GAN, WGANGP, TVAE 등 다섯 가지 생성 모델을 이용하여 기존 학습 데이터와 유사한 독립 변수들을 생성한다. 다음으로 모델 학습에서의 데이터 편향성을 개선하고자, 생성한 독립 변수들에서 각각 랜덤 포레스트와 심층 신경망을 통해 종속 변숫값을 도출하여 학습 데이터 셋을 구축하고, 이를 기존 학습데이터 셋과 결합하여 예측 모델을 구성한다. 실험 결과, 증강된 데이터 셋으로 학습한 모델들은 기존 데이터 셋으로 학습한 모델들보다 향상된 성능을 나타내었다. 특히 CTGAN은 복잡한 다변량 데이터 관계를 효과적으로 다루는 메커니즘으로 인해 우수한 결과를 도출하였으며, 생성된 데이터는 일사량의 다양한 변화와 실제 변동성과 효과적으로 반영하였다. 제안한 방법론은 고품질의 생성 데이터로 학습 데이터를 증강함으로써, 데이터 부족 현상 문제를 다룰 수 있을 뿐만 아니라 지속 가능한 발전을 위한 태양광 발전 시스템 운영에도 이바지할 수 있을 것으로 기대한다.
국토 면적의 약 90%를 차지하는 농촌은 여러가지 공익적 기능을 수행하는 공간으로서 중요성과 가치가 증가하고 있지만 주거지 인근에 축사, 공장, 태양광패널 등 주민생활에 불편을 미치는 시설들이 무분별하게 들어서면서 농촌 환경과 경관이 훼손되고 주민 삶의 질이 낮아지고 있다. 농촌지역의 무질서한 개발을 방지하고 농촌 공간을 계획적으로 관리하기 위해서는 농촌지역 내 위해시설에 대한 탐지 및 모니터링이 필요하다. 주기적으로 취득 가능하고 전체 지역에 대한 정보를 얻을 수 있는 위성영상을 통해 데이터의 취득이 가능하고, 합성곱 신경망 기법을 통한 영상 기반 딥러닝 기술을 활용하여 효과적인 탐지가 가능하다. 따라서 본 연구에서는 의미적 분할(Semantic segmentation)에서 높은 성능을 보이는 U-Net 모델을 이용하여 농촌 지역에서 잠재적으로 위해시설이 될 수 있는 농촌시설을 분류하는 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 2020년에 제작된 공간해상도 0.7 m의 KOMPSAT 정사모자이크 광학영상을 한국항공우주연구원으로부터 제공받아 사용하였으며 축사, 공장, 태양광 패널에 대한 AI 학습용 데이터를 직접 제작하여 학습 및 추론을 진행하였다. U-Net을 통해 학습시킨 결과 픽셀 정확도(pixel accuracy)는 0.9739, mean Intersection over Union (mIOU)은 0.7025의 값을 도출하였다. 본 연구 결과는 농촌 지역의 위험 시설물 모니터링에 활용될 수 있으며, 농촌계획 수립에 있어 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Data modelling and interpretation for structural health monitoring (SHM) field data are critical for evaluating structural performance and quantifying the vulnerability of infrastructure systems. In order to improve the data modelling accuracy, and extend the application range from data regression analysis to out-of-sample forecasting analysis, an improved most likely heteroscedastic Gaussian process (iMLHGP) methodology is proposed in this study by the incorporation of the outof-sample forecasting algorithm. The proposed iMLHGP method overcomes this limitation of constant variance of Gaussian process (GP), and can be used for estimating non-stationary typhoon-induced response statistics with high volatility. The first attempt at performing data regression and forecasting analysis on structural responses using the proposed iMLHGP method has been presented by applying it to real-world filed SHM data from an instrumented cable-stay bridge during typhoon events. Uncertainty quantification and correlation analysis were also carried out to investigate the influence of typhoons on bridge strain data. Results show that the iMLHGP method has high accuracy in both regression and out-of-sample forecasting. The iMLHGP framework takes both data heteroscedasticity and accurate analytical processing of noise variance (replace with a point estimation on the most likely value) into account to avoid the intensive computational effort. According to uncertainty quantification and correlation analysis results, the uncertainties of strain measurements are affected by both traffic and wind speed. The overall change of bridge strain is affected by temperature, and the local fluctuation is greatly affected by wind speed in typhoon conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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