Practical devices for measuring personal exposure to nitrogen dioxide(NO$_2$) have been made for epidemiological studies of the health effects of air pollution Standard methods for NO$_2$ measurement such as the chemiluminescent method and Saltzman method are not suitable for personal exposure because they are heavy, large and complicated to operate. In this study, a passive monitor was tested for the measurements of indoor and outdoor NO$_2$ level. Through a comparative analysis of data sets obtained by on-site chemiluminescence system, we assessed the accuracy and precision of NO$_2$ passive monitors. We also examined the possibility of passive monitor in the study of indoor, outdoor and personal NO$_2$ exposure. The accuracy and precision of NO$_2$ passive monitor were analyzed assuming measurements of on-site chemiluminescence system is reference value and using duplicated measure- ments, respectively. From these analysis the NO$_2$ passive monitor was useful for measuring indoor, outdoor and personal exposure. And NO$_2$ level from on-site chemiluminescence systems could not properly represent the personal NO$_2$ exposure as well as indoor and outdoor level of ones house. Personal exposures were correlated more strongly with indoor NO$_2$ concentrations than with outdoor NO$_2$ concentrations. Since activity pattern of each person is different, it was considered that personal daily behavior and life-style might prevent the air pollutant exposure.
동토를 대상으로 건설되는 지반구조물과 방사능 폐기물 처리장의 점토벽체의 성능을 결정하기 위해서는 정확한 세립토의 열전도계수 산정이 중요하다. 그러나 세립토의 경우 시료 성형과정에서의 교란, 포화상태 유지, 그리고 측정 장치의 장기발열로 인해 함수비 구배 발생과 같은 기존 열전도계수 측정 장비의 문제점으로 인해 열전도계수 측정에 오차가 발생한다. 본 연구에서는 압밀장비를 개조하여 열전도계수 측정용 니들프로브를 삽입한 상태에서 압밀시험을 활용하여 하중조건과 건조밀도의 변화에 따른 열전도계수를 연속적으로 측정하였다. 또한 실내실험 결과를 토대로 흙입자 구성성분의 열전도계수를 고려한 예측 모델의 신뢰성을 분석하였다.
본 연구는 기존의 낙석방지울타리에 적용되는 와이어로프를 경강선으로 대체하고 소재 및 체결부에 대한 실내성능실험과 더불어 현장에서의 수직낙하시험을 통해 전체적인 에너지 흡수능력을 평가하여 새로운 낙석방지울타리를 개발하는데 있다. 12단 경강선 적용 낙석방지울타리의 수직낙하시험 결과, 국내 낙석방지울타리에 기준으로 적용되는 흡수에너지인 50kJ 이상의 에너지를 흡수하는 것으로 나타났다. 또한 경강선 단수가 12단에서 16단으로 증가함에 따라 에너지 흡수능력도 향상되었다. 이러한 새로운 낙석방지울타리를 도로공사 절취사면 현장에 성공적으로 적용하였다. 그 결과, 시공성은 기존에 비해 별차이가 없는 것으로 나타났으나 미관상 전체적으로 심플하고 깨끗한 이미지를 연출할 수 있었다. 경제성 분석결과에 있어서는 전체 건설비용에 있어 기존 대비 약 20% 정도 절감되는 것으로 나타났다.
본 논문에서 실내환경의 무선통신 표준안으로 고려되는 OFDM(orthogonal frequency division multiplexing)모뎀의 성능 향상을 위해 새로운 설계 방법을 제안하였다. 고속 홈네트워킹에서 요구하는 데이터 전송율 $6{\sim}54$Mbps을 만족하도록 향상된 알고리즘을 이용하여 FFT/IFFT를 설계하였고, 무선환경을 고려하여 파일럿 신호를 이용하는 보다 향상된 채널등화기법과 구조를 제안하였다. 또한 메모리 구조를 가지는 $tan^{-1}$ 회로를 이용하여 회로의 반송파 옵셋 추정기를 설계하였다. FPGA를 통하여 HDL단계에서 검증하고, 표준라이브러리를 이용하여 ASIC(application specific integrated circuit)으로 구현하였다.
본 논문에서는 미지 환경의 비평탄 지형에서 로봇 주행에 제한이 따르는 문제를 극복하기 위해 물리적 결합을 통한 모듈형 로봇의 이동성 향상 기법을 제안한다. 모듈형 로봇 시스템은 자가 결합 기구 장치, 3자유도 로봇 결합 팔, 모듈 로봇 플랫폼, 모션제어기, 주제어기로 구성하였으며, 로봇간 결합 및 협업을 위해 RGGR구조의 결합 메카니즘을 사용하였다. 또한 실내 GPS를 사용하여 로봇의 실시간 위치 및 진행 방향을 추정하고, 추정된 정보를 기반으로 로봇의 이동 경로와 방향을 제어하여 로봇간 물리적 결합을 수행하였다. 물리적 결합을 통한 모듈형 로봇의 비평탄 지형 주행 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 세 대의 모듈형 로봇을 제작하여 실제 끊어진 도로와 단턱이 존재하는 환경에서 실험을 통해 검증하였다.
Wi-Fi가 거의 모든 곳에서 사용이 가능한 환경이 도래하면서 Wi-Fi 기반의 센싱 시스템의 활용가능성에 대한 학계의 주목과 함께 활발한 연구가 진행되고 있다. 최근에는 채널 상태 정보(CSI)를 활용한 딥러닝 기술의 비약적 발달로 높은 감지 성능을 달성하고 있다. 하지만, 새로운 대상 도메인에 적용하기 위해서는 명시적인 데이터 수집 및 모델 재학습 과정의 값비싼 적응 노력 없이는 여전히 실질적으로는 사용하기가 어렵다. 본 연구에서는 딥러닝 기반의 Wi-Fi 센싱 시스템을 위한 훈련데이터 수집 및 레이블링을 자동으로 진행하는 CSI 자동 레이블링 시스템(CALS)를 제안한다. 제안 시스템은 CSI 데이터 수집 과정에서 컴퓨터 비전 기술을 함께 활용하여, 지도학습용으로 수집된 CSI 데이터에 대한 레이블링을 자동으로 수행토록 하였다. CALS의 효율성을 보이기 위해 라즈베리파이를 이용하여 프로토타입 시스템을 구현하고, 실내 환경에서의 사람 존재 감지를 수행하는 3가지 모델에 대해 학습과 평가를 진행하였다. 자동 수집된 데이터를 진행하여 학습을 활용하는 방식으로 실시간 데이터에 대해 평가를 진행했을 때 90% 이상의 높은 정확도를 달성하였다.
본 연구에서 개발하고자 하는 고강도 포획망은 심선 직경 3.2mm, 인장강도 290~540MPa급 강선으로 제작되는 일반 PVC 코팅망을 활용한 낙석방지망 공법을 대체하기 위함이다. 일반 PVC 코팅망은 그 성능이 낮아 낙석이나 표층유실이 발생할 경우 그 하중을 버티지 못하고 찢어지며 오히려 피해가 가중된다. 따라서 심선 직경 2.8~3.2mm, 인장강도 1,000~2,000MPa급 강선을 활용하여 고강도 포획망을 제작하였다. 시험 방법은 국제 기준인 Steel wire rope net panels and rolls-Definitions and specifications(ISO 17746:2016)을 참조하였으며, 펀칭시험에 대한 사항의 규정을 따라 실시하였다. 실내펀칭시험을 통해 일반 PVC 코팅망과 개발한 고강도 포획망(1,000MPa, 2,000MPa)의 하중-변위 곡선을 비교하였으며, 최대 인발력이 324.47%(고강도 포획망 2,000MPa)가 향상되는 것으로 분석되었다.
본 연구에서는 화강암 시편을 대상으로 파쇄 유체의 점성과 주입 속도를 변화시키며 실내 수압 파쇄 실험을 수행하였고, 3D X-ray CT 촬영을 통해 파쇄 후 시편 내부를 관찰하였다. 이미지 처리에 탁월한 성능을 보이는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 기반 Nested U-Net 모델 구조를 활용하여 CT 이미지 내 수압 파쇄 균열 추출을 수행하였고, 복잡한 형상의 미세균열을 정교하게 추출할 수 있었다. CNN 기반 모델로 추출된 균열을 3차원으로 재구성하여 균열의 부피, 두께, 굴곡도, 균열면 거칠기를 분석하였다. 그 결과 파쇄 유체의 점성이 클수록 균열 부피와 두께가 증가하였고, 굴곡도와 균열면의 거칠기가 감소하는 경향을 보였다. 또한 균열면의 굴곡도와 거칠기 이방성이 존재함을 확인할 수 있었다. 본 연구는, CNN 기반의 균열 추출 모델을 활용해 전통적인 이미지 처리 방법보다 정교한 균열 추출을 수행하고, 이를 기반으로 수압 파쇄 균열의 정량 분석을 성공적으로 수행하였다.
교통하중이 작용하는 기초지반의 성능 및 도로하부 지반에서의 변형예측을 위해서는 반복적인 교통하중하에서의 장기변형 예측이 필요하다. 그러나 도로와 철도와 같은 다층시스템에서의 장기변형을 예측하는 것은 쉽지 않은 일이다. 따라서 보다 정량적인 해석을 위해서는 적절한 해석방식, 재료모형, 그리고 재료의 상수들을 통한 역학-경험적인 방식이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 반복 교통하중에 의한 응력의존적인 기초 지반재료의 장기변형 거동 파악을 위해 반복 하중의 응력수준과 함수비 조건이 고려된 반복재하 장기변형실험을 실시한 결과를 분석하고 해석에 활용하였다. 여러 응력상태조건에서 기초 지반재료의 장기변형 특성이 반영된 유한요소해석을 실시하였고 장기변형 예측모델의 실내시험규모에서의 적용성을 평가하였다.
심부 지하환경 조건에서 측정된 암석물성의 사용은 고준위폐기물처분장의 장기 안전성 평가 측면에서 해석의 신뢰성을 향상시킬 수 있다. 본 연구는 지하처분연구시설(Korea atomic energy research institute Underground Research Tunnel, KURT)의 화강암(한국원자력연구원, 대전)을 대상으로 고준위폐기물 처분장에서 예상되는 복합환경 조건을 구현한 후 암석의 역학적 물성 변화를 측정하였다. 실험은 심지층 처분환경이 모사되도록 열-수리-역학적 복합 환경(Thermo-Hydro-Mechanical, THM)이 조절될 수 있는 실험장치를 제작하였다. 다양한 복합 실험조건(M, HM, TM, THM)을 구현하여 일축압축강도와 간접인장강도, 탄성계수, 포와송비 등의 암석물성을 측정한 후 그 결과를 분석하였다. 실험결과, 처분장 근계암반 예상 온도범위 내에서는 KURT 화강암의 역학적 물성이 온도의 영향 보다 포화유무에 따른 변화가 더 큰 것을 확인할 수 있었다. 또한, 동일한 온도 조건에서 포화 유무에 따른 일축압축시험 결과는 최대 약 20%의 상대적인 차이를 보였으며, 간접인장시험 결과는 최대 13%의 차이가 발생하였다. 따라서 처분장의 장기거동에 따른 성능평가 및 안전성 예측을 위해서는 기존의 상온 실내시험을 통해 도출된 암석물성을 사용하기보다 심부 지하환경을 반영한 암석의 복합물성을 활용하는 것이 해석의 신뢰도 향상에 기여할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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