본 연구는 combined integration/matrix method에 의해 다양한 접지 시스템의 특성을 모의할 수 있는 수치 해석 기법에 관한 연구이다. Combined integration/matrix method는 접지 시스템을 일정한 길이의 요소로 분할하여 미리 적분을 한 후 적분된 길이 요소 기법에 대해 matrix method를 사용하는 방법으로 연산 시간 및 해석시 에러 발생을 줄일 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 수치 해석시 분할 요소 길이에 대한 오차 분석을 통해 최적의 요소길이 산정 방법을 제시하였으며 이를 통해 실규모 접지 시스템의 다양한 형태의 접지 시스템의 성능 분석이 가능하도록 하였다. 오차 분석을 토대로 접지 전극의 길이와 매설 깊이에 따라 적절하게 요소의 길이를 도출한 결과 분할하고자 하는 요소의 길이는 매설 깊이와 접지 도체의 길이에 주요한 상관 관계가 있음을 알 수 있었으며 본 연구에서 제시한 수치 해석 모델링 방법에 따라 3 % 이내의 해석 정확도를 얻을 수 있었다. 또한, 이를 다중 접지계 해석에 적용하여 현재 산업 플랜트 접지 방식에서 가장 논란이 되고 있는 전원 접지계와 신호/통신 접지계의 공통 접지 및 분리 접지의 영향 평가 등에 활용될 수 있음을 보여주었다.
오염된 토양의 정화방법을 선정은 토양의 지화학적 및 광물학적 특성에 근거하여 선정되어야 오염된 토양을 적절하게 정화할 수 있다. 따라서 이 연구는 비소로 오염된 토양의 적절한 정하방법 선정을 위하여 비소의 존재형태를 알아보기 위하여 토양의 지화학적 및 광물학적 특성을 연구하였다. 이 연구를 위하여 전남 광양지역의 초남 금 광산의 비소로 오염된 토양을 이용하였다. 비소오염 토양의 지화학적 및 광물학적 특성을 알아보기 위하여 입도분리, 연속추출, 그리고 광물학적 분석을 실시하였다. 입도분석 결과에 따르면 비소오염토양의 무게백분율은 모래가 17-36%, 미사가 25-54%, 점토가 9-28%이며, 토성은 사양토(sandy loam), 양토(loam), 미사질 양토 (silt loam)로 나타났다. 토양의 pH는 폐 금광산 갱구 앞 토양이 4.5-6.6.으로 강산성내지 약산성을 띠었다. 비소오염 토양의 각 입도에 비소분포는 모래에 9-81%, 미사에 9-67%, 점토에 7-28% 분포하고 있었다. 연속추출 실험 결과, 비소는 철 산화물을 추출했을 때 1-75%로 검출되었으며, 추출 후 잔여물에 12-91% 잔존하고 있었다. 모래와 미사의 주 구성광물은 고령석, 사장석, 석영, 운모로 나타났으며, 부 구성광물은 철 산화물이다. 점토의 주 구성광물은 고령석, 석영, 운모, 질석이며, 부 구성광물은 철 산화물과 금홍석 은이다. 또한 점토 내 철 산화물과 운모에서 비소가 발견되었다. 이러한 결과는 비소가 철 산화물 또는 점토 광물 등에 흡착 또는 공침하여 존재하는 것으로 사료된다. 이는 비소로 오염된 토양의 지화학적 특성과 광물학적 특성을 통해 오염된 토양을 정화하는데 정보를 제공할 수 있을 것으로 사료된다.
Pb, Zn, Cu등으로 오염된 사격장 토양을 대상으로 하여 황산화균인 Acidithiobacillus thiooxidans를 이용한 미생물학적 중금속 용출 기술의 적용 가능성을 파악하고 에너지원인 황의 농도, 미생물 접종량, 반응 온도 등의 조건이 중금속 용출 효율에 미치는 영향을 규명하였다. 황의 투입량 및 미생물의 초기 접종량이 높을수록 중금속 용출 효율이 다소 높게 나타났으나, 황 및 미생물을 접종하지 않은 경우에는 중금속 용출량이 뚜렷하게 감소하였다. 또한 $26^{\circ}C$ 조건에서의 중금속 용출량에 비하여 $4^{\circ}C$ 조건에서의 용출량은 매우 낮았다. 오염 농도가 가장 높은 Pb의 경우 다른 중금속에 비하여 월등히 높은 용출량을 나타내었으나 그 효율은 가장 낮았으며 이는 용출되어 나온 Pb가 $PbSO_{4(s)}$로써 침전 또는 콜로이드 입자를 형성하였기 때문으로 판단된다. 연속추출법을 적용하여 반응 전과 후의 중금속 존재 형태의 변화를 파악한 결과, Zn, Cu, Cr의 경우 용출이 용이한 형태의 비율이 증가함으로써 추가적인 조치가 필요하였다. 중금속으로 오염된 사격장 토양 등의 현장 복원에 미생물학적 용출 기법이 유용하게 적용될 수 있으며 이 때 에너지원의 농도, 미생물의 접종량, 반응 온도 등의 인자가 용출 효율에 매우 중요한 영향을 미치는 것으로 확인되었다.
클러스터링이란 한 군집에 포함된 데이터들 간의 유사한 성질을 갖도록 데이터들을 묶는 것으로 패턴인식, 영상처리 등의 공학 분야에 널리 적용되고 있을 뿐만 아니라, 최근 많은 관심의 대상이 되고 있는 데이터 마이닝의 주요 기술로서 활발히 응용되고 있다. 클러스터링에 있어서 K-means나 FCM(Fuzzy C-means)와 같은 기존의 알고리즘들은 지역적 최적해에 수렴하는 것과 사전에 클러스터 개수를 미리 결정해야 하는 문제점을 개선하였으며, 클러스터링의 특성을 분산도와 분리도로 정의하였다. 분산도는 임의의 클러스터의 중심으로부터 포함된 데이터들이 어느 정도 흩어져 있는지를 나타내는 척도인 반면, 분리도는 임의의 데이터와 모든 클러스터 중심간의 거리의 비율로서 얻어지는 소속정도를 고려하여 클러스터 중심간의 거리를 나타내는 척도이다. 이 두 척도를 이용하여 자동으로 적절한 클러스터 개수를 결정하게 하였다. 또한 진화알고리즘의 문제점인 탐색공간의 확대에 따른 수행시간의 증가는 휴리스틱 연산을 적용함으로써 크게 개선하였다. 제안한 알고리즘의 성능 및 타당성을 보이기 위해 이차원과 다차원 실험데이타를 사용하여 실험한 결과 제안한 알고리즘의 성능이 우수함을 나타내었다.
인두는 구강과 식도, 비강과 폐의 중간에서 능동적으로 구강을 통해 섭취되는 음식물과 비강을 통해 흡입되는 공기의 통로역할을 하는 주요한 기관이다. 본 연구는 유한요소기법을 이용한 인두의 3차원 구조의 재구성 과정을 거쳐 인두의 생체역학모델을 구현하였으며, 연하곤란환자의 인두근육의 주요부분에 대한 구조적 변형특성을 3가지로 분류하여 유한요소기법을 이용하여 인두내의 압력에 대한 형상의 변형을 관찰 후 최적화 과정을 거쳐 각 부분에서의 추정 압력 구배를 측정하여 연하과정에서 내부에 생성되는 압력의 연속적인 압력분포를 추정하였다. CT에 의한 인두의 변형 형상을 추정하여 임의 압력에 의한 인두구조의 변형 형상을 유한요소 해석에 의해 계산한 후 비교하여 실제 인두강 내에 형성되는 압력을 추정하였다. 재료적 특성은 인두의 기능이상 시 근조직경화가 발생, 즉 stiffness 가 증가하는 것으로 가정하여 응력-변형률 관계에 있어서 각각 $25\%,\;50\%,\;75\%$씩 증가시켜 분석하였다. 이러한 인두의 생체역학모델은 인두기능장애를 가진 환자의 치료 계획 수립에 도움이 되는 유용한 자료를 제공 할 것으로 생각된다.
음향파 완전파형역산은 탄성파 탐사를 통해 얻은 관측자료와 음향파 모델링자료를 맞춤으로써 지층의 속도모델을 고해상도로 구축하는 최적화 과정이다. 기존의 스트리머를 이용한 해양 탄성파 탐사 자료에 대한 음향파 완전파형역산에서는 압력자료만을 활용하여 P파 속도모델을 구축한다. 그러나 최근 다성분 해저면 탄성파 탐사기술의 발달로 다성분자료의 취득 사례가 늘고 있으며, 이에 따라 해양에서 얻어지는 다성분 자료를 활용한 음향파 완전파형역산 기법에 대한 연구가 필요하다. 이 연구에서는 수평 및 수직 입자가속도 자료를 활용한 효과적인 음향파 완전파형역산 전략을 제시하고자 한다. 이를 위해, 우선 음향파 모델링으로 제작된 압력 및 입자가속도 자료와 민감도커널을 분석하여 파형역산 과정에서 각 자료의 성분별 특성을 관찰하였다. 압력 자료에 함께 나타났던 직접파, 다이빙파 및 반사파가 수직 및 수평 입자가속도 자료에서 파동의 진행방향에 따라 분리되어 나타나는 것을 확인하였으며, 수평 입자가속도 자료는 상부의 장파장구조를, 수직 입자가속도 자료는 하부의 장파장구조와 전체 영역에서의 단파장구조를 구축하는 데 효과적임을 확인할 수 있었다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 입자가속도 자료만을 활용해 음향파 완전파형역산을 수행하는 순차적 자료 활용전략을 제시하며, 압력자료를 얻지 못하였거나 품질이 낮은 경우에도 입자가속도 자료를 활용하는 음향파 완전파형역산을 통해 양호한 P파 속도모델을 구축할 수 있을 것으로 기대된다.
The objective of this study was mainly to evaluate the water resources potential of Lake Tana Basin (LTB) by using Soil and Water Assessment Tool (SWAT). From SWAT simulation of LTB, about 5236 km2 area of LTB is gauged watershed and the remaining 9878 km2 area is ungauged watershed. For calibration of model parameters, four gauged stations were considered namely: Gilgel Abay, Gummera, Rib, and Megech. The SWAT-CUP built-in techniques, particle swarm optimization (PSO) and generalized likelihood uncertainty estimation (GLUE) method was used for calibration of model parameters and PSO method were selected for the study based on its performance results in four gauging stations. However the level of sensitivity of flow parameters differ from catchment to catchment, the curve number (CN2) has been found the most sensitive parameters in all gauged catchments. To facilitate the transfer of data from gauged catchments to ungauged catchments, clustering of hydrologic response units (HRUs) were done based on physical similarity measured between gauged and ungauged catchment attributes. From SWAT land use/ soil use/slope reclassification of LTB, a total of 142 HRUs were identified and these HRUs are clustered in to 39 similar hydrologic groups. In order to transfer the optimized model parameters from gauged to ungauged catchments based on these clustered hydrologic groups, this study evaluates three parameter transfer schemes: parameters transfer based on homogeneous regions (PT-I), parameter transfer based on global averaging (PT-II), and parameter transfer by considering Gilgel Abay catchment as a representative catchment (PT-III) since its model performance values are better than the other three gauged catchments. The performance of these parameter transfer approach was evaluated based on values of Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) and coefficient of determination (R2). The computed NSE values was found to be 0.71, 0.58, and 0.31 for PT-I, PT-II and PT-III respectively and the computed R2 values was found to be 0.93, 0.82, and 0.95 for PT-I, PT-II, and PT-III respectively. Based on the performance evaluation criteria, PT-I were selected for modelling ungauged catchments by transferring optimized model parameters from gauged catchment. From the model result, yearly average stream flow for all homogeneous regions was found 29.54 m3/s, 112.92 m3/s, and 130.10 m3/s for time period (1989 - 2005) for region-I, region-II, and region-III respectively.
복층터널은 도심지에서 대심도로 시공되는 특성이 있으므로 복층터널용 수직구는 급기 및 배기구, 대피통로 계단, 엘리베이터, 배전시설, 접속터널 등의 설치공간의 확보가 필요하다. 또한 복층터널용 수직구는 도심지에 시공되는 특성상 공사영향 최소화를 위하여 터널굴착 완료 후 수직구 내부 콘크리트 구조물의 급속시공이 필요하다. 따라서 수직구 내부 슬래브 및 계단용 콘크리트 시공의 프리캐스트화가 필요하며 이러한 수직구 내부 프리캐스트 구조물 지지를 위한 브래킷의 급속시공기술이 필요하다. 브래킷 형태 사례조사 결과 현장타설 방식, 프리캐스트 방식, 철재브래킷 방식 등이 있는데 본 연구에서는 시공속도 향상을 고려하여 경제성이 양호하고 시공성이 우수한 철재브래킷을 개선한 새로운 브래킷에 대하여, 직선형 매립 앵커볼트와 꺾임형 매립 앵커볼트에 대한 구조성능시험결과 소요하중 지지능력을 확보하는 것을 확인하였고 꺾임형 매립 앵커볼트의 하중지지능력이 보다 큰 것을 확인하였다.
터널 발파 굴착 시 발생되는 진동을 저감시키기 위해 사용되는 MSP(Multi-setting smart-investigation of the ground and pre-large hole boring method) 공법은 1회 천공 시 수평방향으로 50m에 달하는 장거리를 천공하기 때문에 고 중량 해머비트와 롯드의 일방향 회전으로 롯드의 처짐과 우향 현상이 동반된다. 이는 전문가의 경험과 시공 이력을 바탕으로 가변적인 세팅을 통해 일부 보정되고 있다. 그러나 암반 특성, 장비 상태, 경험 부족 등은 목표 지점으로부터 천공 오차를 발생시키는 원인이 되며, 큰 이격 오차 발생 시 재시공으로 인한 공기 증가와 경제적 손실이 발생된다. 본 연구에서는 딥러닝을 활용하여 상황별 천공 장비의 최적 세팅조건 산정 모델을 개발하였으며, 학습 과정에서 발생 가능한 과적합 문제를 방지하기 위해 dropout, early stopping, pre-training 기법들을 사용하여 향상된 결과를 도출하였다. 본 연구를 통해 대구경 천공 장비의 상황별 초기세팅 산정 모델 개발의 높은 가능성을 확인했으며, 지속적인 데이터 수집과 다양한 인자들의 추가 학습을 통해 최적화된 세팅 가이드라인을 개발할 수 있을 것으로 기대된다.
머신러닝 기법의 발달과 함께 기계에서 발생하는 다양한 종류(진동, 온도, 유량 등)의 데이터를 활용하여 기계의 상태를 진단하고 이상 탐지 및 비정상 분류 연구도 활발히 진행되고 있다. 특히 진동 데이터를 활용한 회전 기계의 상태 진단은 전통적인 기계 상태 모니터링 분야로 오랜 기간 동안 연구가 진행되었고, 연구 방법 또한 매우 다양하다. 본 연구에서는 가정용 에어컨에 사용되는 로터리 압축기에 가속도계를 직접 설치하여 진동 데이터를 수집하는 실험을 진행하였다. 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 데이터 분할을 수행하였으며, 시간 영역에서의 진동 데이터로부터 통계적, 물리적 특징들을 추출한 후, Chi-square 검증을 통해 고장 분류 모델의 주요 특징을 추출하였다. SVM(Support Vector Machine) 모델은 압축기의 정상 혹은 이상 유무를 분류하기 위해 개발되었으며, 파라미터 최적화를 통해 분류 정확도를 개선하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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