구조물을 안전하게 관리하기 위해서는 우선적으로 건전한 유지가 전제되어야 한다. 이 같은 구조물의 건전성을 결정하는 요인 중에서 가장 대표적인 예로는 균열을 들 수 있다. 여러 가지 원인에 의해 발생하는 균열은 다양한 종류와 형태로 구조물에 손상을 입힌다. 무엇보다 이러한 균열이 방치될 경우 위험도가 증가하여 안전사고로 이어질 수 있다. 이러한 문제점을 경감하기 위하여 최근 들어 딥러닝과 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 손상을 점검하는 방법들이 소개되고 있다. 이 같은 방법들은 대체로 충분한 양의 학습 데이터가 필요한 것이 사실이다. 하지만, 학습을 위한 영상 데이터의 충분한 확보가 어렵다는 점은 딥러닝 균열 탐지 알고리즘의 성능에 부정적인 영향을 미친다. 따라서 본 논문에서는 이에 대한 문제의식을 바탕으로 영상 변환 기법을 활용하여 균열 영상 데이터를 증강하는 방법을 제시했다. 이는 아스팔트 균열 영상을 콘크리트 균열 영상으로 변환하거나 혹은 이와 반대로 콘크리트 균열 영상을 아스팔트 균열 영상으로 변환하여 딥러닝 신경망 모델을 학습하기 위한 영상 데이터를 확보하는 방법이다. 이를 통해 학습 데이터의 다양성을 향상시켜 강건한 균열 탐지 알고리즘 개발에 기여할 수 있기를 기대한다.
최근 낙동강 하구에 많은 구조물이 건설되고 있으며 말뚝기초는 모래층 및 자갈층에 시공되고 있다. 이 연구에서는 낙동강 하구의 모래 자갈층 및 자갈층에 시공된 6개의 현장타설말뚝의 정재하시험 및 양방향재하시험 결과를 통해 비점성토층의 주면마찰력을 분석하였다. 또한 국·내외 설계기준인 FHWA(1999), KDS(2021), AIJ(2004)에 따라 계산된 주면마찰력과 실험값을 비교하였다. 6개 말뚝의 재하시험 결과를 통해 확인된 주면마찰력은 120~444kPa로 나타났다. 설계기준에 따라 산정한 주면마찰력은 69.3~170kPa이었으며 시험값 대비 50% 수준으로 나타났으며 이를 통해 설계기준들이 비점성토층에 근입된 현장타설말뚝의 주면마찰력을 상당히 보수적으로 평가하고 있음을 확인할 수 있었다. 국내 낙동강 하구 모래 자갈층 및 자갈층의 주면마찰력 산정을 위한 적절한 국내 제안식이 개발되어야 할 것으로 판단되었다.
건물에서 재난이 발생할경우, 건물 내 인원을 신속히 구조하여 사상자를 최소화하는 것은 단연 최우선순위가 된다. 이러한 구조활동을 위해서는 건물내 어디에 몇 명이 있는지를 알아야 하는데, 실시간으로 알기가 어렵다보니 주로 건물주나 경비원 등 관계자의 진술이나 층별 면적, 수용 인원과 같은 기초자료에 의존하는 실정이다. 따라서 빠르고 정확하게 재실인원 정보를 파악하여 현장에 대한 불확실성을 낮추고 골든타임내 효율적인 구조활동을 지원하는 것이 반드시 필요하다. 본 연구는 컴퓨터 비전 알고리즘을 활용하여 이미 건물에 설치되어 있는 여러대의 CCTV 가 촬영한 이미지 로부터 건물 위치별 재실인원을 계수하는 방법론을 제시한다. 계수 방법론은 (1)카메라별 관심선(LOI) 설정을 통한 다중카메라 네트워크 환경구축, (2)딥러닝을 활용한 모니터링 구역내 사람 탐지 및 추적, (3)다중 카메라 네트워크 환경을 고려한 인원 합산 세단계로 구성된다. 제안된 방법론은 5층 건물을 대상으로 세 개의 시간대 별로 수행된 현장 실험을 통해 검증되었다. 최종 결과는 89.9%의 정확도로 재실자를 인식하는 것으로 나타났으며, 층별, 구역별 합산결과도 93.1%, 93.3%의 정확도로 우수했다. 층별 평균MAE와 RMSE는 각각 0.178과 0.339이었다. 이 처럼 실시간으로 제공하는 건물내 재실자 정보는 초기 재난 대응단계에 신속하고 정확한 구조활동을 지원 할 수있다.
안정적인 수도 공급을 위한 상수도관망의 역할이 더욱 주목받음에 따라 비정상 상황에 대한 신속한 탐지와 적절한 대처 역시 중요시되고 있다. 장치에 의존한 탐지기법 등 기존의 방법론에는 한계가 존재하므로 데이터를 이용한 모델 기반의 방법이 개발되었다. 하지만 상수도관망 내 측정 데이터는 불확실성을 가져 실제 사용량과 다르다. 따라서 본 연구에서는 기계학습 방법의 하나인 인공신경망 모델을 이용하여 상수도관망 압력값을 예측함에 있어 데이터 불확실성의 영향을 조사한다. 정규분포를 따르는 임의의 값을 고려하여 데이터에 측정치 오류를 형성하고 측정치 오류 여부 및 종류에 따라 총 9가지 데이터를 인공신경망 모델을 통해 예측해 경향성을 비교한다. 분석을 통해 데이터 불확실성이 증가할수록 모델 성능이 감소하며, 출력데이터의 측정치 오류가 모델 성능에 미치는 정도가 더 큼을 확인하였다. 특히 입력데이터와 출력데이터의 측정 오차 크기가 동일한 경우 예측 정확도는 각각 72.25%, 38.61%로 큰 차이를 보였다. 따라서 ANN 모델 예측 성능 향상을 위해서는 입력 데이터보다 출력데이터인 주절점의 측정 오류 크기를 줄이는 것이 중요하다.
본 연구는 초등 예비교사들이 제작한 앱의 특징과 앱 제작 교육에 대한 초등교사의 생각을 살펴보고 이를 통해 초등 예비교사를 위한 TPACK 교육에 시사점을 도출하는 데에 그 목적이 있다. 과학교육 앱 제작 경험을 제공한 사례를 수집하고, 3명의 초등교사를 대상으로 해당 사례에 관한 생각을 조사하였다. 예비교사들이 제작한 앱의 특징을 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 예비교사들이 앱을 제작하면서 의도한 교육목표는 탐구가 가장 높게 나타났고, 도구형과 학습자·교수자간 상호작용이 일어나는 앱을 제작한 경우가 상대적으로 높게 나타났다. 둘째, 대부분의 예비교사들이 교육과정 목표에 부합하도록 앱을 제작하였으나 건설적 차원과 협력적 차원에서는 낮은 수준의 유형에 해당하는 앱의 특징을 보여 주었다. 예비교사들이 제작한 앱과 앱 제작 교육에 대한 초등교사들의 생각을 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 초등교사들은 예비교사들이 제작한 앱의 효과성에 가장 낮은 점수를 주었고, 이를 해결하기 위해 교육과정 성취기준 분석과 기 개발된 앱 평가 및 수정 활동을 제안하였다. 둘째, 초등교사들은 예비교사의 TPACK 향상을 위하여 앱을 직접 제작해보는 경험을 제공하는 것이 적절하다고 응답하였다. 셋째, 초등교사들은 앱 인벤터를 활용하여 앱을 제작할 수 있는 블록 코딩 문해력 정도가 예비교사에게 필요하다고 생각하였다. 넷째, 예비교사의 TPACK을 향상시키기 위해 앱 제작 교육에서 모의수업과 앱을 통해 데이터를 수집하고 다루어 보는 경험을 강조할 필요가 있다고 하였다.
Sesan강과 Srepok강은 베트남, 캄보디아, 라오스가 공유하는 3S강 유역 (Sesan강, Srepok강, Sekong강)의 일부로 국제 공유하천으로 관리되고 있다. 3S강 유역은 Mekong강의 중요한 지류이며 Mekong강 유역의 상당 부분을 구성한다(Mekong강 유역 면적의 10%, 연간 총 유출량의 20%). 베트남에 속해 있는 Sesan강 유역면적은 11,255km2, Srepok강 유역면적은 18,162km2이다. Sesan강과 Srepok강의 상류는 베트남 중부 고원의 긴 산맥에 위치하고 있으며, 하류는 캄보디아에 위치해 있어 상·하류간 긴밀한 협력이 필요하다. Sesan강과 Srepok강 유역은 기후변화에 따른 홍수, 가뭄, 수력발전소 건설로 인한 유출량 변동에 따른 상·하류 분쟁, 사면침식 및 퇴적 등 많은 문제와 도전에 직면할 것으로 예측되고 있다. 본 연구에서는 World Bank의 "Viet Nam Mekong Integrated Water Resources Management (M-IWRM) Project의 일환으로 베트남 정부 차원에서 처음으로 구축한 수자원관리 의사결정지원시스템인 "DSS-2S"를 활용하여, Sesan-Srepok강 유역의 수자원 계획을 수립하였다. DSS-2S는 MIKE Hydro Basin을 기반으로 SWAT모델 등과 연계 하여 구축되었다. DSS-2S는 2S 유역의 모든 주요 하천과 지류를 반영하였으며. 여기에는 17개의 수력발전 댐과 주요 지류에서 용량이 3백만 m3 이상인 기타 저수지가 포함되었다. 이 보다 작은 용량의 저수지는 대표적인 저수지로 그룹화 되어 반영되었다. 기후변화 및 사회-경제적 발전계획 등을 반영하여, 2030년과 2050년을 목표연도로 생활, 공업, 농업, 관광, 유지용수 등 용수 수요를 추정하였다. 50% 및 85% 빈도의 공급 가능성을 고려하여 물 배분은 물 수요를 충족하고 지하수 개발 최소화를 기준으로 고려되었다. 분석 결과에 의하면 2S강 유역의 총 수자원은 32.2억 m3으로 그중 지표수자원은 29.2억 m3, 안정적으로 이용 가능한 지하수자원은 2.97억 m3으로 분석 되었으며, 지표수와 지하수 연계를 고려하면 전체 2S 강 유역에 물 부족하지는 않으나, 개별 공급 지점을 고려할 때 4월과 5월에 일부 지역에서 물 부족이 나타날 것으로 예측 된다. 장래 물 부족 해결을 위한 대안들을 제시하였으며, 본 성과는 베트남 중앙 정부의 장기수자원 종합계획 수립의 기본 자료로 활용 될 예정이다.
구조물을 설계함에 있어서 작용하중, 재료특성 및 제작오차 등의 불확실성을 고려하여 안전성을 확보함과 동시에 경제적 효율성을 고려해야 한다. 이에 대한 가장 합리적인 해결방안으로서, 불확실성과 경제성을 동시에 고려하는 시스템 신뢰도 기반 최적설계 분야에 대한 관심이 증대되었으며 이를 구조물 설계에 적용하기 위한 많은 시도가 이루어졌다. 기존의 확정론적 최적설계와는 다르게 시스템 신뢰도 기반 최적설계는 요소 확률구속조건 및 시스템 확률구속조건에 대한 평가를 수행해야 한다. 하지만, 요소 신뢰도 지수 및 시스템 신뢰도 지수를 매 확률구속조건을 평가할 때마다 산정해야 하므로 대형구조해석이 필요한 경우에는 과도한 계산시간이 요구된다. 따라서, 대형구조해석을 필요로 하는 경우에 대하여 보다 효율적인 SRBDO 알고리즘 개발이 필요하다고 할 수 있다. 이 연구에서는 성능치 접근법을 이용하여 보다 더 안정적이고 효율적인 시스템 신뢰도 기반 최적설계 알고리즘을 제안하였다. 신뢰도 기반 최적설계에 효과적으로 적용된 성능치 접근법은 직접적으로 신뢰도 지수 및 파괴확률을 산정할 수 없어 시스템 신뢰도 기반 최적설계에는 적용할 수 없는 단점이 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해서 시스템 신뢰도 기반 최적설계 알고리즘을 요소 신뢰도 해석만을 수행하는 신뢰도 기반 최적설계 부분과 시스템 신뢰도 해석만을 수행하는 신뢰도 기반 최적설계 부분으로 나누어, 요소 신뢰도 해석만을 수행하는 신뢰도 기반 최적설계에 성능치 접근법을 적용하였다. 시스템 신뢰도 지수가 목표 시스템 신뢰도 지수를 만족할 때까지 각 요소 한계상태에 대한 목표 신뢰도 지수를 변경하면서 신뢰도 기반 최적설계를 수행하였다. 수학적 문제 및 트러스 문제에 대하여 제안된 방법을 적용한 결과, 수렴성 및 효율성 측면에서 우수한 성능을 보여줌을 확인하였다.
최근 계측 기술의 발전으로 압력계와 유량계 등 다양한 센서를 설치하여 상수도관망의 상태를 효과적으로 파악할 수 있게 되었으나, 도시가 광범위하게 개발됨에 따라 계측 신뢰도에 영향을 미치는 변수는 다양해지고 있다. 특히 상수도관망 분석에 중요한 영향력을 가지는 수요 데이터의 경우 직접 계측의 난이도가 높고 결측이 발생하기 쉬운 것으로 알려져 데이터 생성의 중요도가 증가하고 있다. 본 논문에서는 상수도관망에서 누락된 데이터를 정확하게 생성하기 위해 생성적 딥러닝 모델에 기반한 적대적 학습 기반 오토인코더(ATAE) 모델을 제안한다. 제안된 모델은 판별 신경망과 생성 신경망의 두 가지 신경망의 적대적 학습을 사용하여 압력 데이터로부터 수요 데이터를 생성한다. 학습이 완료된 ATAE 모델의 생성 신경망은 관망의 계측되는 압력 데이터가 존재하는 경우, 그로부터 추정된 관망 수요 데이터를 제공할 수 있다. ATAE 모델은 미국 텍사스주 오스틴의 실제 상수도망에 적용되어 성능이 검증되었다. 수요 및 압력 시계열 데이터의 불확실성 정도에 따른 ATAE 예측 결과의 정확도를 비교하여 데이터 불확실성의 영향을 분석하였으며, 또한 수요 수준에 따른 데이터 수집 기간별 생성 결과를 비교하여 이에 따른 데이터 생성 성능을 검토하였다.
본 연구에서는 고파랑의 단주기파랑과 고립파를 동시에 저감시키기 위한 저감공으로 단주기파랑에 대해 기연구개발된 공진장치를 기설의 방파제 항구부에 부착하는 공법을 검토하였다. 이와 같은 저감공은 공진현상으로부터 단주기파랑의 입사에너지를 포획하여 기설의 방파제 배후로 전달되는 파랑에너지를 저감시키는 특성을 갖는다. 수치해석에 있어서 단주기파랑에 대해서는 연직선Green함수에 기초한 특이점분포법을, 고립파에 대해서는 3차원수치파동수로를 이용하는 3차원혼상류해석법을 각각 적용하였고, 기존의 수치해석결과 및 실험결과와 비교 분석하여 본 수치해석법의 타당성을 검증하였다. 이로부터 공진장치가 없는 경우와 대비 검토하여 단주기파랑 및 고립파의 제어에 대한 공진장치의 제어능을 다각도로 검토한 결과, 그의 유효성을 충분히 확인할 수 있었다. 그리고, 제어대상의 고립파에 대해 공진장치의 최적치수가 존재한다는 사실을 확인할 수 있었다.
본 연구는 새로 개발된 쉴드 TBM 테일 보이드 동시주입용 무기계 가소성 그라우트의 현장적용 가능성을 평가하기 위하여 체적변화성 및 투수계수를 측정하였으며, 환경영향성 평가를 실시하였다. 또한, 무기계 가소성 그라우트의 현장 시험 시공에 앞서, 쉴드 TBM 모형주입장치 및 후방주입 공동충전 시험체를 이용하여 실내실험을 실시하였으며, 실제 서울 전력구 쉴드 TBM 시공현장에 시험시공을 수행하였다. 기중에서 14일 양생시킨 공시체를 이용해서 무기계 가소성 그라우트의 체적 변화성을 평가한 결과, 무기계 가소성 그라우트의 체적변화는 거의 발생하지 않았다. 그리고 투수계수를 측정하여 비교한 결과 무기계 가소성 그라우트의 우수한 차수효과를 확인 할 수 있었다. 어독성 시험과 용탈시험을 통한 환경영향성 평가를 수행한 결과, 무기계 가소성 그라우트의 경우 평균 pH가 8.0으로 측정되었으며, 96시간 경과 후 10%의 폐사율을 보였다. 용탈액에 대한 원자흡광분광 시험 결과 용탈에 의한 유해 중금속 성분은 수질관리 기준치 이하로 검출되었다. 가소성 그라우트의 현장 적용성 실험을 위하여 실내 모형실험을 수행한 결과 충전성은 확보되었으며, 실제 시공현장에 적용한 결과 우수한 주입성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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