최근 5년간 차량 단독사고 교통사고 치사율이 전체 사고보다 4.7배 높은 것으로 집계되고 있으며, 차량 단독사고를 즉각적으로 감지하고 대응할 수 있는 시스템 구축이 필요하다. 본 연구는 가드레일에 충격과 차량 진입 감지 IoT(Internet of Thing) 센서를 부착하여 가드레일 충격 발생 시 사고 현장의 영상을 인공지능 기술을 통해 분석하고 구조기관에 전송하여 빠른 구조작업을 수행하여 피해를 최소화 시킬 수 있는 방법론을 제시한다. 해당 구간 내 차량 진입과 가드레일 충격 감지를 위한 IoT 센서 모듈과 차량 이미지 데이터 학습을 통한 인공지능 기반 객체 탐지 모듈을 구현하였다. 그리고, 센서 정보와 영상 데이터 등을 통합적으로 관리하는 모니터링 및 운영 모듈도 구현하였다. 시스템 유효성 검증을 위하여 충격 감지 전송속도와 자동차 및 사람 객체 탐지 정확도, 센서 장애감지 정확도를 측정한 결과, 모두 목표치를 충족하였다. 향후에는 실제 도로에 적용하여 실데이터를 적용한 유효성을 검증하고 상용화할 계획이다. 본 시스템은 도로 안전 향상에 이바지할 것이다.
교량구조물의 안전성 평가에 있어서 처짐형상을 측정하는 것은 매우 중요한 요소이다. 그러나 교량의 처짐을 측정하는 작업은 일반적으로 용이하지 않으며, 경우에 따라서 측정점이 제한되거나 많은 비용이 소요된다. 따라서 최근에 광섬유 변형률센서를 이용한 교량의 처짐형상을 간접적으로 추정하는 연구가 진행되고 있으나 단순지지 형식의 교량에 주로 적용되고 있다. 본 연구에서는 현수교의 고전적인 처짐이론을 적용하여 측정된 변형률로부터 처짐형상을 추정하는 기법을 제시하였으며, 이에 대한 검증을 위하여 남해대교를 대상으로 현장 재하시험을 수행하였다. 남해대교 보강형 내부에 부착한 FBG 변형률센서를 이용하여 변형률을 계측하였으며, 제안한 추정기법을 적용하여 얻어진 처짐형상을 정밀측량데이터 및 구조해석결과와 비교분석하였다. 결과적으로 본 연구에서 제안한 현수교 처짐형상 추정기법의 적용가능성을 검증하였으며, FBG 변형률센서의 현장 적용성을 확인하였다.
도로시설은 교통을 위한 가장 기본적인 인프라 시설로, 원활한 교통흐름을 위해 다양한 정보를 노면에 포함하고 있다. 노면에 표시된 다양한 정보는 차량 소통으로 인한 부분 파손 및 노화에 의해 제거되고 다시 표시되어야 하는 경우가 발생하며, 해당 도로의 교통정보의 변화에 따른 노면표시 정보를 새로 표시하기 위해 기존의 것을 제거해야 한다. 종래의 노면표시 제거방법은 그라인더와 토치를 이용하여 인력작업으로 작업장비의 위험성과 함께 작업자가 운행 중인 차량에 직접 노출 되는 점과 아스팔트에 손상을 입히는 문제점을 갖고 있었다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여 새로운 기술을 도입하여 초 고압수를 이용한 워터젯 시스템은 노면표시 제거작업에 활용되고 있으나 물탱크에 따른 작업의 제약 및 작업 후 도로표면에 남은 수분의 결빙 및 한정된 도료의 제거 등과 같은 문제점을 내포하고 있다. 이에 본 연구는 노면표시 제거 작업공정 분석 선행연구에 따른 드라이아이스 블래스터 도입의 자동화 차선제거 시스템 개발을 위해 프로토타입 개발을 수행하였다. 또한 환경과 작업성을 고려한 새로운 노면표시 제거 자동화 장비의 제안을 위한 드라이아이스 블래스터 장비 도입의 가능성을 테스트를 통해 파악하였으며, 실험 결과를 바탕으로 노면표시 중 차선 제거를 하는데 소요되는 작업 비용을 새로운 방법과 비교 분석 하였다.
토지이용 밀집에 따른 지상공간의 부족으로 점차 지하공간의 활용이 늘어가고 있다. 단지 건축물 지하공간의 활용이 아닌 이동공간으로서, 저장창고로서, 밀집상가로서의 지하시설물의 공간적 크기가 확대되는 추세이다. 하지만 지하공간은 지상에 비해 화재에 취약한 약점을 가지고 있다. 특히 유동인구가 많은 지하상가의 경우 대부분 불에 타기 쉬운 옷가지가 많고, 환기가 제대로 이루어지지 않아 유독가스에 노출되어 있다. 또한 폐쇄적인 구조로 피난 및 접근이 어려워 대형인명피해의 위험을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 복잡한 구조의 지하시설물에서 화재시 연기 및 불길을 피해 안전하고 빠르게 피난자들을 대피시키는 방안에 대해 연구하였다. 최근 첨단기술의 발달로 저렴한 비용으로 유비쿼터스 센서 네트워크를 구축하여 주변환경의 센서정보를 수집하는 것이 가능해졌고, 이러한 정보를 이용하여 보다 효과적인 피난 유도를 위한 시스템을 제안하였다. 센서로부터 수집되는 연기, 온도 등의 화재정보는 기존의 지하시설물의 정보와 통합가공되어 유도 프로세스에 의해 유도매개체로 전송되는데 정보의 가공은 통로의 용량과 거리를 고려하여 시간을 최소화하는 최소시간경로 탐색 알고리즘을 활용한다. 사례연구를 통하여 본 연구의 효용성을 검증하고 미흡한 부분을 찾아보았다.
본 연구에서는 사행수로에서 주 흐름과 이차류의 특성을 정량적으로 분석하고자 중심각이 $150^{\circ}$이고 사행도 1.52인 S자형 사행수로에서 실험을 수행하였다. 평균수심과 유량을 달리하여 다양한 실험 조건 하에서 수행한 실험을 통해 다중 만곡부를 갖는 사행수로에서 이차류의 공간적 변화양상을 관찰하였다. 실험결과, 주 흐름은 실험조건에 관계없이 직선구간에서 좌우 대칭적인 유속분포를 보였고, 만곡부에서는 내안쪽에 최대유속이 발생하고 외안쪽에 최소유속이 발생하는 현상을 발견 할 수 있었다. 이렇게 주 흐름이 최단노선을 따라 발생하는 현상은 기존 연구자들의 결과와 일치하는 것이다. 이차류의 거동은 첫번째 만곡부보다 두 번째 만곡부에서 더욱 활발하게 발달하고 외안 회전류가 뚜렷히 나타남을 발견하였다. 이차류의 강도는 직선구간에서는 낮게 나타나고 만곡부에서는 증가하는 주기적인 현상을 보였으며, 만곡부의 이차류 강도가 직선구간보다 2~3배 크게 나타났다. 또한, 두 번째 만곡부에서 이차류 강도의 최대값이 발생했다. 주 흐름방향의 난류 강도와 Reynolds 전단응력을 분석한 결과, 주 흐름 난류 강도는 주 흐름의 유속편차가 클수록 증가하는 것으로 나타났고 Reynolds 전단응력은 주 흐름방향 유속의 편차가 크게 벌어지는 동시에 이차류가 활발히 생성되는 지점에서 크게 나타나는 경향을 보였다.
가뭄은 홍수와는 달리 장기적이고 지속적인 피해를 유발하고, 지역의 경제에 타격을 주며, 생태계 및 환경을 파괴하는 자연재해로서 인간에게 오랫동안 고통을 준다. 이와 같은 가뭄에 대비하고 가뭄을 관리하기 위해 가뭄의 정도를 정량화하고자 하는 연구가 꾸준히 이루어져 왔다. 그 결과 다양한 가뭄지수들이 개발되었으며 이들을 이용해 가뭄감시를 수행하고 있다. 그중 Palmer의 가뭄심도(PDSI)가 가뭄감시와 관리를 위하여 가장 널리 사용되고 있음에도 불구하고, 물순환의 고려없이 기후적인 조건만을 이용하는 단점과 한계성이 여러 학자들에 의해 지적되어 오고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 토양, 토지이용, 기후자료를 입력자료로 하는 준 분포형 장기유출모형인 SWAT모형을 이용하였다. 즉, SWAT 모형을 이용해 토양수(soil water, SW)를 추정하고, 이로부터 계산된 토양수분결핍을 근거로 토양수분지수(soil moisture index, SMI)를 산정하였다. 본 연구에서는 소양강댐 유역에 대해 SWAT 모형을 적용해 구한 토양수분지수와 PDSI를 비교 분석하였다. 즉, 소양강댐 지점의 일유입량 자료를 이용해 SWAT모형을 보정하고 검정하여, 장기 일 토양수를 추정하고, SWAT모형을 통해 모의된 토양수로부터 계산된 토양수분 결핍을 근거로 토양수분지수를 산정하였다. 본 연구를 통해 SWAT 모형의 적용성을 검토한 결과, 결정계수가 0.651로서 비교적 좋은 결과를 보였고, GIS를 이용함으로서 보다 향상된 해상도를 가지고 가뭄감시를 할 수 있었다. 따라서 본 연구에서 제안한 토양수분결핍에 기초한 토양수분지수는 가뭄감시와 관리를 위해 적용이 가능하리라 판단된다.
본 연구에서는 벤치마크 사장교를 이용해 다양한 불확실성에 대해서 복합시스템에 사용된 ${\mu}$-제어기의 강인성 해석을 수행하였다. 복합 시스템에 추가적으로 사용된 능동제어 장치로 인하여 전체 시스템의 강인성이 저하되거나 불안정성이 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 복합 시스템의 강인성을 향상 시키기 위해 기본적으로 신뢰성이 확보되는 수동장치와 함께 불확실성을 포함한 시스템의 성능과 안정성(강인성능)을 보장하는 ${\mu}$-합성법을 능동제어 장치에 사용하였다. 교량상판에 추가적인 질량, 구조물 강성행렬에 대한 섭동, 능동제어 장치의 시간지연, 그리고 이들의 조합을 이용하여 ${\mu}$-합성법의 강인성을 조사하였다. 수치해석 결과 다양한 불확실성에 대해 제안된 시스템은 제어성능의 저하 없이 뛰어난 강인성을 보여 주었다. 또한 제어시스템의 강인성은 다른 불확실성에 비해 구조물의 강성행렬 섭동에 더 큰 영향을 받는다. 따라서 ${\mu}$-합성법으로 제어되는 복합 시스템은 불확실성이 많은 지진하중을 받는 사장교에 개선된 제어기법으로 제안될 수 있다.
최근 지진 발생 사례들에서는 암반보다는 대부분 토사 퇴적층으로 구성된 부지에서의 심각한 지진 피해를 보여주고 있다. 이는 지진지반 운동의 증폭을 야기하는 부지 효과가 기반암 위 토사의 공간적 분포 및 동적 특성에 주로 관련되어 있기 때문이다. 본 연구에서는 지반 자료에 관한 통합적 GIS 기반의 정보 시스템을 국내 대표적 대도시 지역인 서울에서의 지진 운동에 대한 지역적 종합 대책 수립의 일환으로 구축하였다. 서울 지역에 대한 GIS 기반 지반 정보 시스템을 구축하기 위하여, 연구 대상 영역 및 인근에 대한 기존 지반 조사 자료의 수집이 이루어 졌고 지표 지반-지식 자료의 확보를 위한 부지 방문 조사가 추가적으로 수행되었다. 관심 대상 영역의 부지 효과 평가를 위한 지반 정보 시스템의 실질적 적용 목적으로, 지반지진공학적 변수인 기반암 심도 및 부지 주기에 관한 지진재해 구역 지도를 작성하고 지진 유발 재해 예측을 위한 지역적 종합 대책으로 제시하였다. 또한, 서울 지역 내 임의 부지 및 하위 행정 단위에서의 내진 설계 및 내진 성능 평가를 위한 부지 증폭계수의 결정 수단으로 부지 분류의 지진재해 구역화를 수행하였다. 본 연구에서 수행된 서울 지역에서의 지진재해 구역화 사례 연구로부터 GIS 기반의 지반 정보 시스템의 대도시에 대한 지진재해의 지역적 예측 뿐만 아니라 지진재해 저감을 위한 의사 결정 지원에서의 활용가능성을 확인하였다.
혼합구조체의 강-콘크리트 경계면은 하중이 증가함에 따라 합성작용 저하, 미세균열, 슬립 및 분리 등으로 비선형 거동을 나타내어 부분합성에 적합한 해석기법이 필요하다. 스터드의 상세해석을 통하여 이를 실현할 수 있으나 이는 해석 결과의 실효성에 비해 시간과 비용이 많이 투입되기 때문에 본 연구에서는 접합부의 경계비선형과 강-콘크리트의 재료비선형을 고려하여 더욱 정확한 강 콘크리트 혼합구조 해석기법을 제안하였다. 접합부의 경계면의 비선형성은 인터페이스 요소를 이용하여 모델링한다. 이를 위해 먼저 경계면의 비선형 거동 물성치를 산정하여야 한다. 경계면의 물성은 push-out test 등을 통하여 얻을 수 있는데 이는 기존에 연구되었던 실험결과를 이용하였다. 강과 콘크리트의 재료비선형을 고려하기 위해 콘크리트의 압축부는 Drucker-Prager 모델을 이용하고, 강재는 von-Mises 모델과 2개의 직선으로 이상화한 응력-변형률 관계를 적용하였다. 해석의 검증을 위해 프리스트레스트 콘크리트-강 혼합구조를 갖는 혼합거더의 정적 휨 거동에 관해 해석하여 기존의 실험결과와 비교하였다. 제안된 혼합구조 해석 기법을 이용하여 경계면의 비선형 모델을 변화시켜가면서 해석을 수행하여 강-콘크리트 혼합구조체의 거동을 분석하였다. 이후 경계면의 선형 해석방법과 완전부착을 가정하는 해석방법의 결과와 비교 분석하여 제안한 비선형 해석기법의 타당성을 검증하였다.
최근에는 딥러닝과 빅데이터를 기반으로 한 수요예측 기술이 전자상거래, 물류, 유통 분야의 스마트화를 가속화하고 있다. 특히, 글로벌 운송 네트워크와 현대적인 지능형 물류의 중심인 항만은 4차 산업혁명으로 인한 세계 경제 및 항만 환경의 변화에 발 빠르게 대응하고 있습니다. 항만물동량 예측은 신항만 건설, 항만확장, 터미널 운영 등 다양한 분야에서 중요한 영향을 담당하고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 항만 물동량 예측에 자주 쓰이는 시계열 분석과 타 산업에서 좋은 결과를 도출해내고 있는 딥러닝 분석을 비교하여 부산항의 미래 컨테이너 예측에 적합한 예측모델을 제시하는 것이다. 부산항 컨테이너 물동량을 이용하여 학습시키고 그 이후 물동량 예측을 진행하였다. 또한, 상관관계 분석을 통해 물동량 변화와 관련된 외부변수를 선정하여 다변량 딥러닝 예측모델에 적용하였다. 그 결과 부산항 컨테이너 물동량만 이용한 단일변수 예측모델에서 LSTM의 오차가 가장 낮았고, 외부변수를 이용한 다변수 예측모델에서도 LSTM의 성능이 가장 우수하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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