물관리의 기본이 되는 연속적인 유량 자료 확보를 위해서는 정확도 높은 수위-유량 관계 곡선식 개발이 필수적이다. 수위-유량 관계곡선식은 모든 수문시설 설계의 기초가 되며 홍수, 가뭄 등 물재해 대응을 위해서도 중요한 의미를 가지고 있다. 그러나 일반적으로 유량 측정은 많은 비용과 시간이 들고, 식생성장, 단면변화 등의 통제특성(control)이 변함에 따라 구간분리, 기간분리와 같은 비선형적인 양상이 나타나 자료 해석에 어려움이 존재한다. 특히, 국내 하천의 경우 자연적 및 인위적인 환경 변화가 다양하여 지점 및 기간에 따라 세밀한 분석이 요구된다. 머신러닝(Machine Learning)이란 데이터를 통해 컴퓨터가 스스로 학습하여 모델을 구축하고 성능을 향상시키는 일련의 과정을 뜻한다. 기존의 수위-유량 관계곡선식은 개발자의 판단에 의해 데이터의 종류와 기간 등을 설정하여 회귀식의 파라미터를 산출한다면, 머신러닝은 유효한 전체 데이터를 이용해 스스로 학습하여 자료 간 상관성을 찾아내 모델을 구축하고 성능을 지속적으로 향상 시킬 수 있다. 머신러닝은 충분한 수문자료가 확보되었다는 전제 하에 복잡하고 가변적인 수자원 환경을 반영하여 유량 추정의 정확도를 지속적으로 향상시킬 수 있다는 이점을 가지고 있다. 본 연구는 머신러닝의 대표적인 알고리즘들을 활용하여 유량을 추정하는 모델을 구축하고 성능을 비교·분석하였다. 대상지역은 안정적인 수량을 확보하고 있는 한강수계의 거운교 지점이며, 사용자료는 2010~2018년의 시간, 수위, 유량, 수면폭 등 이다. 프로그램은 파이썬을 기반으로 한 머신러닝 라이브러리인 사이킷런(sklearn)을 사용하였고 알고리즘은 랜덤포레스트 회귀, 의사결정트리, KNN(K-Nearest Neighbor), rgboost을 적용하였다. 학습(train) 데이터는 입력자료 종류별로 조합하여 6개의 세트로 구분하여 모델을 구축하였고, 이를 적용해 검증(test) 데이터를 RMSE(Roog Mean Square Error)로 평가하였다. 그 결과 모델 및 입력 자료의 조합에 따라 3.67~171.46로 다소 넓은 범위의 값이 도출되었다. 그 중 가장 우수한 유형은 수위, 연도, 수면폭 3개의 입력자료를 조합하여 랜덤포레스트 회귀 모델에 적용한 경우이다. 비교를 위해 동일한 검증 데이터를 한국수문조사연보(2018년) 내거운교 지점의 수위별 수위-유량 곡선식을 이용해 유량을 추정한 결과 RMSE가 3.76이 산출되어, 머신러닝이 세분화된 수위-유량 곡선식과 비슷한 수준까지 성능을 내는 것으로 확인되었다. 본 연구는 양질의 유량자료 생산을 위해 기 구축된 수문자료를 기반으로 머신러닝 기법의 적용 가능성을 검토한 기초 연구로써, 국내 효율적인 수문자료 측정 및 수위-유량 곡선 산출에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다. 향후 수자원 환경 및 통제특성에 영향을 미치는 다양한 영향변수를 파악하기 위해 기상자료, 취수량 등의 입력 자료를 적용할 필요가 있으며, 머신러닝 내 비지도학습인 딥러닝과 같은 보다 정교한 모델에 대한 추가적인 연구도 수행되어야 할 것이다.
본 연구에서는 국내 철도 토공노반 재료로 가장 흔히 사용되는 입도조정쇄석, 화강풍화토, 암버럭-토사 혼합 재료에 대해 평균유효주응력과 축변형률의 함수로 표현되는 회복탄성계수 예측모델을 결정하였다. 회복탄성계수 예측모델은 대표적인 동적물성치인 변형률에 따른 전단탄성계수 감소곡선의 표현과 같이 최대영탄성계수와 정규화 영탄성계수 감소곡선으로 구성된다. 평균유효주응력의 함수로 표현되는 최대영탄성계수의 모델인자는 $A_E$와 $n_E$이고, 비선형 영역의 정규화 영탄성계수 감소곡선은 기준변형률(${\varepsilon}_r$)과 곡률계수(a)를 모델인자로 하는 수정 쌍곡선 모델로 표현된다. 제안된 회복탄성계수 예측모델을 검증하기 위해 3차원 다층탄성해석 프로그램(GEOTRACK)을 이용하여 평택 시험 철도노반의 탄성거동을 평가하였고, 화물열차 및 여객열차가 시험구간을 통과할 때 계측한 노반의 수직 탄성변위와 비교하였다. 현장계측은 자갈도상 아래의 재료가 각각 입도조정쇄석과 양질의 화강풍화토인 두 개소에서 수행되었다. 자갈도상 아래에서 계산된 수직 탄성변위는 대략 0.6mm 이내였고 계측 결과와 잘 일치하였다. 본 연구를 통해 제안된 회복탄성계수 예측모델이 열차하중에 의한 노반의 탄성거동을 적절히 표현하고 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 국내 125개 지반에 대한 지층 구성, 전단파속도 주상도, 기반암 깊이 등을 기존 자료의 수집 및 부분 시험 수행을 통해 확보하여 지진응답해석을 수행하였고, 이를 바탕으로 기반암이 얕아 대부분의 지반조사가 기반암까지 이루어지는 국내 지반조건에 적합하도록 기반암 깊이와 토층 평균 전단파속도를 동시에 고려하는 2-매개변수 지반분류 방법을 새롭게 제안하였다. 우선, 기반암 깊이(H)에 대해 10m와 20m를 경계 값으로 설정하여 $H_1$ 지반(H<10m), $H_2$ 지반($10m{\leq}H<20m$) 그리고 $H_3$ 지반($H{\geq}20m$)으로 분류하고 이후, 토층 평균 전단파속도($V_{s,soil}$)를 추가 변수로 하여 총 7개의 지반그룹으로 세분화 하였다. 또한 각 지반그룹에 대하여, 지진응답해석 결과로부터 획득한 지반 증폭계수의 경향성과 그 분산정도를 분석하여 새로운 지반분류 방법의 타당성을 입증하고, 각 지반그룹별 대표 지반 증폭계수 및 설계응답스펙트럼도 함께 제안하였다. 제안된 지반 증폭계수와 이를 대표하는 추세선은 암반노두 가속도의 변화에 따른 지반의 비선형성을 일정한 경향성과 함께 효율적으로 표현하고 있다. 또한 지진응답해석으로부터 획득한 스펙트럴 가속도의 평균값과 제안된 설계응답스펙트럼을 비교한 결과, 일부 지반그룹에서 차이가 발생하였고, 추후 지반 증폭계수 계산을 위한 적분구간을 국내 지반조건에 적합하도록 개선할 필요가 있음을 확인하였다.
이 논문에서는 캔틸레버 공법으로 시공되는 대칭형 강 사장교의 폐합해석법을 제안한다. 폐합시공 전에는 폐합단면 양쪽에서 두개의 독립적인 구조계가 성립되기 때문에 폐합단면에 적절한 단면력을 가해 주어야만 폐합단면에서 수직 처짐과 회전각에 대한 적합조건을 만족시킬 수 있다. 그러나 실제 시공에서는 폐합단면에 단면력을 재하하는 것이 거의 불가능하기 때문에 시공 중에 실제로 교량에 재하할 수 있는 외력에 의하여 적합조건을 만족시켜야 한다. 이 논문에서는 몇 개 케이블의 무응력 길이와 데릭 크레인의 인양력을 조정하여 적합조건을 만족시킬 수 있는 해석 방법을 제안한다. 적합조건식은 케이블의 무응력 길이와 크레인 인양력에 대하여 비선형이므로 Newton-Raphson 방법에 의하여 반복적으로 푼다. 케이블 부재는 탄성현수선 요소를 사용하여 모델링하였고, 주탑과 거더는 일반적인 3차원 뼈대요소를 사용하여 이산화하였다. 교량의 케이블 무응력 길이와 인양력에 대한 변위 민감도는 평형방정식을 직접 미분하여 계산하였다. 주어진 신뢰도 구간에서 시공 오차를 예측하기 위한 몬테-카를로 모사법을 제안하였다. 제안된 방법을 제 2 진도대교의 폐합시공에 적용하여 그 타당성과 효율성을 검증하였다.
미끄럼방지포장은 도로의 부속물로서 도로 및 교통 특성으로 인해 미끄럼저항을 충분히 확보하지 못한 곳이나 도로선형의 변화가 심한 구간에서 포장의 미끄럼저항을 높여 자동차의 안전한 주행을 도모하기 위한 시설이라고 명시하고 있다. 특히, 눈, 비, 블랙아이스와 같은 기상 악천후 상황에서 미끄럼방지포장의 미끄럼저항성능은 도로교통 및 운전자의 안전에 큰 영향을 미친다. 하지만 현재 미끄럼저항성능을 측정하는 데 주로 사용되는 BPN은 시험 면적이 0.009 m2에 불과하여 전체 포장면에 대한 대표성을 나타내기 어렵기 때문에 미끄럼방지포장 유지관리를 위한 신뢰성 있는 미끄럼저항성능 평가방법이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 지침 및 표준 조사를 통하여 BPN, SN, GN 시험의 미끄럼저항 성능평가 방법을 비교하고 현장 미끄럼저항 성능평가에 적용하고자 하였다. 또한, 미끄럼방지포장의 체계적인 유지관리를 위하여 미끄럼방지포장재 미끄럼저항 성능평가 Test-bed 및 실도로 실증 현장에 미끄럼저항성능이 다른 미끄럼방지포장을 설치하여 성능평가방법(BPN, SN, GN)별 미끄럼저항성능을 비교하였다. 실험결과, SN과 GN은 미끄럼저항성능이 비슷한 경향으로 나타났으며, GN은 BPN × 0.01 과 유사하게 도출되었다.
의료용 센서들은 대부분 일회용 제품으로, 검사·진단 비용을 줄이기 위해서는 저가의 전극 소재 개발이 무엇보다 중요하다. 본 연구에서는 일회용 전기화학센서의 전극 소재로 pencil graphite를 도입하여 전처리 효과와 전도성 고분자 폴리아닐린(polyaniline; PANI) 및 금속 산화물 CuO NPs를 이용한 표면 개질(modification)을 통한 전기화학적 특성을 조사하고, 이를 글루코스 검출용 비효소 전기화학센서에 적용하였다. Pencil graphite electrode (PGE)의 표면 활성화를 위한 전처리는 화학적과 전기화학적으로 각각 진행되었으며, 전처리된 샘플들은 시간대전류법(CA)과 순환전압 전류법(CV), 전기화학 임피던스(EIS) 분석법을 이용한 전기화학적 특성 조사를 통해 최종적으로 전기화학적 전처리 방법을 채택하여 CuO NPs/PANI/E-PGE를 제작하였다. 이를 적용한 비효소적 글루코스 검출용 전기화학 센서는 0.282 ~2.112 mM과 3.75423~50 mM의 선형 구간에서 각각 239.18 mA/mM×cm2과 36.99 mA/mM×cm2 정도의 감도(sensitivity)와 17.6 μM의 검출 한계(detection limit), 글루코스에 대한 좋은 선택도(selectivity)를 보였다. 본 연구의 결과를 토대로 PGEs를 활용한 다양한 일회용 센서 응용과 저가의 고성능 전극 소재 개발 가능성을 확인하고, 더 많은 분야에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
해양생태독성평가를 위한 표준시험방법 개발을 위하여 해양생태계의 1차 소비자인 윤충류 및 저서 요각류를 이용한 시험방법을 정립하였다. 표준시험생물로 윤충류 Brachionus plicatilis와 저서 요각류 Tigriopus japonicus를 선정하였으며, endpoint는 윤충류 신생개체의 사망률(24 hr $LC_{50}$) 및 개체군성장률(48 hr $EC_{50}$)과 저서 요각류 유생($100{\sim}200\;{\mu}m$)의 사망률(48 hr $LC_{50}$)로 설정하였다. 표준시험방법은 미국재료시험협회 (ASTM)의 독성시험법을 참고하였으며, 표준시험생물은 국내 해양생태계의 특성 및 종의 유용성 등을 고려하여 재설정하였다. 윤충류 B. plicatilis와 저서 요각류 T. japonicus는 광염성으로 $5{\sim}35\;psu$ 구간에서 실험이 가능하고, 또한 배양이 용이한 점이 고려되었다. 상기 두 종을 이용한 독성시험은 시험생물 확보 및 배양이 쉽고 시험기간이 짧고 간단한 장점이 있는 반면 독성시험의 민감도가 무척추동물의 유생을 이용한 시험법보다 떨어지는 단점이 있다. 두 종 모두 해양유입 유해물질을 이용한 독성실험결과, 농도-반응의 선형관계가 뚜렷하였다. 카드뮴을 이용한 윤충류 개체군성장에 대한 실험실간 교차분석결과 $EC_{50}$이 각각 39.3 mg/L와 33.7 mg/L로 유사한 값을 보였다. 따라서 윤충류 및 저서 요각류는 독성시험생물로서 유용한 것으로 판단되며, 위의 두 종중 최소 1종은 해양생태 독성실험의 "battery test"에 포함할 것을 권장한다.
웨어러블 디바이스용 유연 전극 소재 개발을 위해 탄소섬유 토우(carbon fibers tow)의 전처리에 따른 전기화학적 특성을 조사하고, 이를 활용하여 포도당을 타겟으로 전기화학적 비효소 센서를 제작하였다. 탄소섬유 토우는 탈사이징(desizing)과 활성화(activation) 공정을 통해 전처리 되었으며, 활성화는 화학적 산화와 전기화학적 산화의 두 가지 방법으로 이루어졌다. 전처리된 샘플은 주사전자 현미경(SEM)을 이용하여 표면 분석되었으며, 전기화학적 특성 및 센싱성능 분석은 시간대전류법와 순환전압 전류법, 전기화학 임피던스 분석법을 이용하여 수행되었다. 탄소섬유 토우는 전처리를 통해 감소된 Ret와 ΔEp, 증가된 Ip 등 향상된 전기화학적 특성을 보였으며, 두 활성화 방법에서는 유사한 전기화학적 특성이 얻어졌다. 본 연구에서는 전기화학센서 적용을 위해 전기화학적으로 활성화된 탄소섬유 토우를 최종 전극 물질로 선정하였다. 이 전극을 기반으로 제작된 비효소적 포도당 검출 센서는 0.09899~3.754 mM과 3.754~50 mM의 선형 구간에서 각각 0.744 mA/mM과 0.330 mA/mM 정도의 향상된 감도를 보였다. 본 연구를 통해 탄소섬유 토우의 전극 소재로서 사용 가능성을 확인했으며, 고성능 유연 전극 소재 개발에 기초 연구로 활용 가능할 것으로 기대된다.
본 연구는 유/무기 나노복합체를 이용한 PAN계 탄소섬유 토우(PAN-based carbon fibers tow) 기반의 유연 전극 제작 및 이를 활용한 비효소 전기화학 센서 개발에 대한 것으로, 전도성 고분자 polyaniline (PANI)와 금속 산화물 CuO을 유/무기 나노복합체 소재로 사용하였으며 글루코스를 전기화학 센서 타겟으로 적용하였다. 전극 제작을 위해 시판된 CFT는 열처리를 통한 사이징(sizing) 제거와 전기화학적 산화에 의한 표면 활성화의 전처리 공정을 거쳐 사용되었다. 유/무기 나노복합체는 전기화학적 중합 및 증착법을 통해 전처리된 CFT 표면 위에 순차적으로 합성되어 최종 CFT/PANI/CuO NPs 전극이 제작되었다. CFT/PANI/CuO NPs 전극의 전기화학적 특성 및 센싱 성능은 시간대전류법와 순환전압 전류법, 전기화학 임피던스 분광법을 이용하여 분석되었다. CFT/PANI/CuO NPs 전극은 전도성 고분자과 금속 산화물의 접목에 의해 전기 전도도 향상 및 우수한 전자 전달, 감응시간 단축, 비표면적 증가 등 개선된 전기화학적 특성과 증가된 감도, 넓은 선형 농도 구간, 높은 선택도 등 향상된 글루코스 센싱 성능을 보였다.
$CO_2$ 저장에 따른 암반 물성의 변화 분석은 지중저장소 정밀 모니터링을 위해 필수적인 요소로서 이에 대한 다양한 각도의 시험 수행과 모델링이 요구된다. 하지만 국내의 경우는 대부분 모델링 연구에 집중되고 있으며, 수치모델에서 필요로 하는 입력자료 대부분이 문헌에 기반을 둔 가정치를 사용하고 있다. 따라서 본 연구에서는 실험실 규모의 $CO_2$ 주입 환경을 모사하는 기술을 고안하고, 초임계 $CO_2$와 반응하는 저류층 암반의 거동 분석을 위해 암석 시료를 이용한 역학적 물성 변화 위주의 실험실 시험을 실시하였다. 시험 대상은 저류층 내에서 덮개암 및 저장층 역할을 하는 셰일 및 사암으로 하였으며, 층간 결합력이 약해 팽창성이 높은 것으로 보고된 셰일에 대해서는 추가적으로 초임계 $CO_2$에 의한 팽창성을 검토 하고자 하였다. 반응 전 후의 변형 거동과 물성변화 관찰을 위해 파괴 및 비파괴 분석 시험을 실시하였다. 단축압축시험 결과 분석을 위해 균열닫힘, 균열개시, 불안정한 균열 성장 구간을 찾아서 검토하였으며, 선형탄성 구간에서의 탄성계수 및 포아송비를 비교 분석하였다. 그리고 비파괴 시험 중 탄성파 속도 측정 시험을 통하여 초임계 $CO_2$에 의한 암석 내부물성변화를 추정하였다. 실험결과, 초임계 $CO_2$ 및 염수, 물 등 반응 조건이 변화함에 따라 암석의 변형거동 양상은 크게 달랐으며 물성 변화도 관측되었다. 덮개암 역할을 하는 셰일의 경우 사암에 비해 반응조건에 따라 물성이 민감하게 변화하였는데 셰일의 이와 같은 특성은 저류층의 안정성에 영향을 미칠 것으로 판단되었다. 본 연구의 결과는 앞으로 추가 실험을 통해 저류층의 지중저장 능력 및 안정성에 영향을 미치는 주요변수들의 상호관계를 규명하는데 기초적인 자료로 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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