이 연구에서는 전단벽과 같은 면내 전단을 받는 경우에 대해, 종방향 보강근비를 2.96%로 일정하게 하고, 횡방향 보강근비를 0.30에서 2.98%까지 변화시켰을 때, CFRP 보강근을 사용한 콘크리트 부재의 거동특성을 MCFT 이론에 기반하여 평가하고, 철근을 사용한 콘크리트 부재의 경우와 비교하여 분석하고자 하였다. 보강근비 0.30에서 1.19% 사이에서는 CFRP 보강근을 사용한 경우가 철근을 사용한 경우보다 높은 전단강도를 보였으며, 그 이상의 1.79% 및 2.98%에서는 상대적으로 낮은 전단강도를 나타내었다. 최대전단변형률은 낮은 보강근비에서 철근을 사용한 경우가 더 크게 나타났으며, 0.97% 이상에서는 CFRP 보강근을 사용한 경우에 더 크게 나타났으며 보강근비가 커질수록 철근 대비 전단변형률 증가율이 더 크게 나타났다. 철근 및 CFRP 보강근의 기계적 성질 차이로 인해 발생하는 보강근에서의 변형률 차이 및 요소에서의 주변형률 차이 분석을 통해 보강근비 변화에 따른 철근 및 CFRP 보강근을 사용한 경우의 전단강도 및 전단변형률 변화를 비교하여 분석할 수 있었다.
최근 들어 노후화된 콘크리트 구조물의 비중이 점차 늘어나는 추세다. 이는 대다수의 구조물이 기대수명에 근접하고 있기 때문이다. 이 같은 구조물은 정확한 점검과 지속적인 관리가 필수적으로 요구되며, 철저한 점검이 이루어지지 않을 경우 본래의 기능과 성능이 저하되어 안전사고로 이어질 수 있음은 자명한 사실이다. 따라서 딥러닝과 컴퓨터 비전을 이용한 객관적인 점검 기술에 대한 연구가 활발하기 이뤄지고 있다. 특히 고해상도는 미세한 균열뿐만 아니라 박락과 철근 노출까지 정확하게 관찰할 수 있으며, 딥러닝을 통해서 자동화 탐지가 가능하다는 장점이 있다. 딥러닝은 다양하고 다수의 훈련 데이터가 있어야지만 높은 탐지 성능을 보장할 수 있지만, 콘크리트의 표면 손상은 비정상 장면으로 일반적으로 촬영하여 확보할 수 있는 데이터가 아니므로 훈련 데이터의 수는 부족할 수밖에 없다. 이러한 한계를 극복하기 위해서 이 연구에서는 stable diffusion을 통해 균열, 박락, 철근 노출을 포함하고 있는 콘크리트 표면 손상 영상을 생성하는 방법을 제안했다. 이는 문자열과 영상이 쌍을 이룬 데이터로 새로운 손상 영상을 합성하는 방법이다. 이를 위해서 총 678장의 훈련 데이터 세트를 구축했고, low rank adaptation을 통해서 fine-tuning을 수행했다. 이때 stable diffusion의 세 가지 기저 모델에 따른 생성 영상의 품질을 비교했다. 결과적으로 가장 다양하고 고품질의 콘크리트 손상 영상을 합성하는 방법을 완성했다. 이 연구는 향후 데이터 부족 문제 해결에 기여하여 딥러닝 기반 손상 탐지 알고리즘의 정확도 향상에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대한다.
4종의 목재에 대한 화재위험성의 예측 및 화재위험성 등급을 평가하기 위해 Chung's equations-IX과 Chung's equation-XII를 이용하였다. 시험편은 녹나무, 산벚나무, 고무나무, 느릅나무를 선정하였다. 연소시험은 ISO 5660-1의 콘칼로리미터 시험법을 이용하였으며, 화재위험성지수-IX (FRI-IX)과 화재위험성지수-XII (FRI-XII)에 대한 화재위험성과 화재위험성등급(FRR)을 비교하였다. 그 결과 화재성능지수-XI (FPI-XI)와 화재성장지수-XI (FGI-XI)은 0.08~11.48와 0.67~111.89로 얻어졌다. 그리고 화재위험성지수-XII (FRI-XII)는 산벚나무(0.45): 등급 A (순위 5) < PMMA(1): 등급 A (순위 4) < 고무나무(1.23): 등급 A (순위 3) < 고무나무(1.56): 등급 A (순위 2) << 녹나무(148.23): 등급 G (순위1)의 순으로 증가하였다. 또한 화재위험성지수-IX (FRI-IX)는 산벚나무(0): 등급 A (순위 3) ≈ 고무나무(0): 등급 A (순위 3) ≈ 느릅나무(0): 등급 A (순위 3) ≈ PMMA(1): 등급 A (순위 2) << 녹나무(66.67): 등급 G (순위1)의 순이었다. 공통적으로 화재위험성은 녹나무가 가장 높은 것으로 제시되었다. 결론적으로 FRI-IX와 FRI-XII의 기준을 바탕으로 보여준 바와 같이 지수의 표현은 다르나, 가연성 재료의 화재위험성평가에 의한 예측은 유사한 경향성을 제시하였다.
본 연구에서는 3차원 유한요소 해석을 이용하여 기존 건축물의 수직증축 리모델링을 위한 말뚝지지 조건에 따른 기존 및 보강말뚝의 거동에 대해 분석하였다. 수치해석에서 기존 및 보강말뚝 거동의 영향인자로는 캡지지 조건(군말뚝 기초, 말뚝지지 전면기초)과 기존말뚝의 선단근입조건(암반근입, 토사근입)을 고려하였다. 기존말뚝과 보강말뚝의 정량적 거동 분석을 위해 침하량, 하중분담률, 해석 단계에 따른 심도별 축력을 결과로 도출하였다. 분석 결과, 선재하공법 적용에 기인하여 보강말뚝에서 가장 큰 침하량이 발생한 것을 확인하였다. 특히 선단근입조건에 관계없이 군말뚝에서 큰 침하량이 발생하였다. 말뚝지지 전면기초에서는 기초판(Raft)의 영향으로 인해 침하량 및 기존말뚝과 보강말뚝의 하중분담률이 작아지는 것을 확인하였다. 심도별 축력 분포도에서는 군말뚝과 말뚝지지 전면기초 간의 축력 분포에 차이가 나타났으며, 이는 침하량과 하중분담률에 영향을 미치는 주요 요소로 작용하는 것으로 보인다. 수치해석 결과를 바탕으로 수직증축 리모델링을 위한 말뚝기초 설계에 있어서 캡지지 조건과 선단근입 조건을 고려해야 함을 확인하였다.
최근 홍수예측과 관련한 연구에서 기계학습과 같은 인공지능 기법을 이용한 데이터모형의 활용에 관한 관심이 높다. 데이터모형은 미리 학습된 정보를 활용하기 때문에 모의에 소요되는 시간을 크게 줄일 수 있다는 장점이 있다. 그러나 데이터모형의 사전학습을 위해서는 많은 양의 침수자료가 필요한 데 반하여 적용할 수 있는 실측자료가 부족한 것이 현실이다. 대안으로 매개변수가 검정된 물리모형의 모의 결과를 실측자료와 함께 사전학습자료로 활용하고 있다. 이러한 상황에서 본 연구에서는 하천범람에 의한 침수예측에 데이터모형을 활용하고자 사전학습을 위한 홍수범람지도를 생성하는 엑셀러레이터를 개발하였다. 개발된 엑셀러레이터에서는 HEC-1을 이용한 홍수량 산정, HEC-RAS를 이용한 홍수위 산정, RAS Mapper를 이용한 하천범람 모의 및 침수예상도 출력의 전체 과정을 자동화한다. 이에 따라 사용자는 수백에서 수십만건의 강우시나리오에 대하여 손쉽게 침수예상도 데이터베이스를 구축할 수 있다. 그래픽 편의 인터페이스(GUI)를 포함하여 홍수범람지도 작성에 필요한 다양한 편의기능을 탑재하고 있으며, 전국에 걸쳐서 위치한 26개소의 테스트베드에 적용하여 실무적용성을 검토하였다.
본 연구에서는 수중에서 방출되는 기포의 유동특성 분석 및 거동을 해석을 위해 이용하는 영상분석기법의 적용성을 검토하기 위하여 실내실험을 수행하고 기포유동장 해석을 위한 격자의 민감도 분석을 하였다. 실내실험 수로 내에 정지유체 상태에서 여러 개의 노즐을 이용하여 기포를 발생시켜 기포장벽을 만들고 유동특성을 검토함으로써 분석방법의 적절성과 해석격자의 민감도를 분석하였다. 수리실험을 통한 기포의 유동특성을 분석하기 위해 해석격자에 대한 기포의 평균투영면적의 비인 투영면적비, 해석영역의 중심부 수심과 총수심과의 비인 수심비 등 매개변수를 정의하고, 각각의 변수간의 관계를 파악하기 위하여 상관분석 및 회귀분석을 수행하였다. 8가지 수심비에 따른 기포투영면적, 기포상승속도와의 관계를 분석한 결과, 수심비가 증가할수록 압력의 영향으로 인해 수면으로 상승할수록 기포의 크기는 높은 상관성을 가지며 선형적으로 증가하였다. 영상분석기법 적용을 위한 8가지 해석격자의 크기별 민감도 영향에서 투영면적비(0.09~0.96)에 따른 격자크기에 대한 민감도는 크지 않은 것으로 확인되었다. 이러한 결과를 통해 영상분석기법이 기포의 유동특성을 관측할 수 있는 적절한 기법이 될 수 있을 것으로 판단된다.
RANS 기반의 CFD 해석은 계산 효율성이 높아 실무 수리해석을 포함한 다양한 공학 분야에서 널리 적용되고 있으나 자유수면과 같이 이상유체흐름 해석에서 비물리적인 거동이 나타나는 문제가 오랫동안 제기되어 왔다. 일반적인 RANS 기반의 해석에서 적용되는 2 방정식 난류 모형은 단상유체를 대상으로 개발되어 유체 밀도의 급격한 변화가 발생하는 이상유체에서는 경계면에서 실제와 다른 높은 난류 에너지 생성을 모의한다. 최근 이를 해결하기 위해 개발된 방법 중의 하나인 부력 수정 난류 모형은 해안 분야에 적용되어 일부 적합성이 검증되었으나 개수로 흐름에 적용된 사례는 없다. 본 연구에서는 오픈 소스 프로그램인 OpenFoam의 VOF 기법을 기반으로 부력 수정 난류 모형의 적용성을 평가하였다. 등류 흐름 적용 결과에 의하면 부력 수정 k-𝜖 모형과 부력 수정 k-ω SST 모형이 자유수면 부근에서의 난류 에너지 저감 현상을 잘 모의함을 확인하였으며, 특히 부력 수정 k-ω SST 모형은 연직 유속 분포를 잘 모의함을 확인하였다. 또한 댐 붕괴 흐름에 적용하여 수면형의 변동이 크고 공동이 형성되는 경우에 대해 검토하였다. 모의 결과 부력 수정 난류 모형은 VOF 기법에 따라 상이한 결과를 나타내며 실험결과와 다른 비물리적인 거동을 나타내었다. 부력 수정 난류 모형이 수면이 안정적인 형태인 경우에는 적용성이 있으나 자유 수면의 급격한 변화가 발생하는 경우에 범용적으로 적용하기에는 여전히 한계가 있는 것으로 나타났다. 수면형이 급격하게 변화하거나 공동이 형성되는 흐름의 경우에는 난류 모형에 대한 적절한 보정이 필요한 것으로 판단된다.
본 연구는 AI 기반 수학 교수·학습에 대한 문헌을 체계적, 종합적으로 고찰하여 연구 동향을 탐색하고자 수행되었다. 이를 위해 최근 10년 간의 수학교육 문헌 중 문헌선정기준에 부합하는 57개의 문헌을 연구 대상, 연구 방법, 연구 목적, 학습 내용, AI의 유형, AI의 역할, 교사의 역할 측면에서 체계적 문헌 고찰하였다. 연구 결과, 연구 대상 중 학생을 대상으로 한 연구가 51%로 가장 많은 비중을 차지했으며, 연구 방법 중 양적 연구의 비중이 49%로 가장 높았다. 연구 목적은 효과 분석 44%, 이론적 논의 35%, 수업 사례 탐색 21%로 분포했다. 학습 내용으로 '수와 연산'과 '문자와 식'이 가장 많이 다루어졌고, AI 유형 중 지능형 튜터링 시스템(ITS)이 가장 많이 사용되었다. AI의 역할은 학습자 교수의 비중이 40.4%로 가장 높았으며, 교수자 지원 22.8%, 학습자 지원 21%, 시스템 지원 15.8% 순으로 분포하였다. 교사의 역할은 초기 연구일수록 'AI 수용자'로서의 역할이, 최근 연구일수록 'AI와의 건설적 파트너'로서의 역할이 부각되었고, 각 역할이 교육학적, AI-기술적, 내용적 측면에서 탐색되었다. 이를 통해 국내 수학교육 후속 연구의 방향이 제안되었고, AI 기반 수학 교수·학습에서의 교사가 갖추어야 할 소양이 논의되었다.
최근 국내에서 장대교량의 건설이 증가함에 따라 그에 대한 내진설계의 중요성도 증대되고 있다. 이와같은 여건을 반영하여 새로 개정된 케이블 강교량 설계지침(안)의 내진설계편에서 지진파의 파동전달효과와 지반특성효과를 일부 반영하였다. 본 연구에서는 국내 설계규정에 따라 사장교(주경간500m)의 다양한(균등입력, 파동전달효과, 파동전달효과+지반특성효과) 지진응답해석을 수행하여 설계적용시 문제점에 대하여 검토해 본 결과 장대교의 파동전달효과는 지지점간 거리가 짧은 경우에도 지반이 연약한 경우 큰 영향을 받는 것으로 나타났다. 한편 지반의 종류에 상관없이 파동전달효과와 함께 지점별로 지반특성을 고려한 해석이 그렇지 않은 해석결과보다 큰 값이 산출되었다. 따라서 장대교의 지진응답해석시 파동전달효과 및 지반특성효과의 적용에 대한 세심한 고려가 필요한 것으로 판단된다.
해양콘크리트의 대표적인 내구성 열화요인이라 할 수 있는 동결융해나 염해의 경우는 콘크리트내의 공극특성에 따라 침투 및 확산특성이 크게 상이하게 되는데, 이는 동결융해저항성 확보를 목적으로 사용되고 있는 AE제의 종류나 사용량 그리고 그의 경시변화 특성 등과 매우 밀접한 관계가 있다. 따라서 본 연구에서는 굳지않은 콘크리트의 목표 공기량을 각각 4~6%와 8~10%로 계획하여 실내시험을 실시한 후, 모의부재에서는 4~6%를 대상으로 평가하였다. 실험결과, 경화콘크리트의 공기량은 재령 7일에서 각각 2.5~5.2%, 재령 28일에서는 각각 2.4~5.1%정도로서 비빔직후 목표공기량의 절반수준인 것으로 나타났고, 동결융해 반복에 따른 스케일량은 목표공기량 8~10%의 경우가 4~6%에 비해 미미한 수준에서 다소 유리한 것으로 평가되었다. 한편, 모의부재에서 채취한 코어공시체의 동결융해 및 염화물 확산특성에서는 동일배합조건의 실내시험 결과에 비해 다소 불리한 것으로 나타났는데, 실내실험 결과에 비해 동결융해는 106%, 염화물 확산계수는 160% 수준인 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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