유연한 고무재료와 강재 보강판을 적층으로 구성한 탄성받침은 우수한 수직강성과 유연한 횡강성으로 교량의 내진보강용으로 널리 사용되고 있다. 무엇보다 시공이 간단하고 비용이 높지 않다는 장점을 지니고 있다. 고무재료의 한 종류인 합성고무는 천연고무에 비해 노화에 대한 저항성이 크지만 이 역시 다양한 열화요인으로 성능이 저하된다. 내진설계기준 및 내진성능평가요령에서는 이러한 노화의 특성을 반영하고 있지 않지만 관련 연구가 축적되면 이를 반영하는 것이 합리적이다. 합성고무를 대상으로 노화촉진시간과 노출시간을 변수로 하여 노화촉진시험을 수행하여 전단특성의 변화를 분석하였다. 노화가 진행될수록 최대전단응력과 전단변형율은 감소한다. 또한 동일한 전단변형률에서 전단강성이 크게 증가한다.
인공동결공법은 일시적으로 지반의 강성을 높이고 투수계수를 낮추는 지반개량공법으로 지반에 적용가능하다. 하지만, 지하수 흐름과 지반의 불균질성은 동결구근 형성을 불확실하게 하여 공법에 대한 신뢰성을 저해한다. 동결지반 대한 열-수리 유한요소 해석 프로그램을 이용하여, 인공동결공법에서 지하수 흐름속도와 지반의 층상 비균질이 얼음벽 형성을 미치는 영향을 분석하였다. 지하수의 흐름은 원형의 동결구근을 원형에서 타원형을 변형시키며 얼음벽의 완성 소요시간을 증가시킨다. 기존의 이론식은 인접 동결구근의 열적 상호작용을 무시하여, 얼음벽의 완결시간과 한계유속을 과대 평가하였다. 수치해석 결과를 바탕으로 수정식을 제시하였으며 무차원 얼음벽 완결시간에 대한 제안식을 검증하였다. 층상의 비균질 지반에서 투수계수가 큰 지층의 두께와 상대적인 투수계수비는 얼음벽 완결시간과 한계 유속에 중요한 인자인 것으로 나타났다.
선박의 기관실에서 사용하고 있는 화재 검출기는 연기나 열이 검출기에 도달해야 하지만 기관실의 공기 흐름은 기기의 사용유무에 따라 매우 유동적이기 때문에 상부에 설치된 검출기에 도달하기에는 많은 시간이 필요하다. 이러한 단점을 보완하기 위해 근래에는 영상을 기반으로 화재를 검지하는 연구가 이루어지고 있다. 영상기반의 연기 검지는 공기의 흐름에 영향을 받지 않으며 전송속도가 빠르기 때문에 화재의 초기 검지에 효율적이다. 본 연구는 기관실에서 연기 발생기로 발생시킨 연기의 확산모습을 녹화한 영상으로 실험을 수행하였다. 연기의 질감특징을 추출하는 LBP와 GLCM연산자를 사용하여 생성된 학습 데이터를 기계학습 분류기인 SVM으로 학습한 후 분류하여 검출 성능을 평가함으로서 연기가 상부에 설치되어 있는 검출기까지 상승하지 않더라도 영상기반으로 먼저 검지 가능함을 확인하였다.
국내 고준위폐기물처분장 공학적방벽(EBS)의 일부가 되는 완충재로 경주 벤토나이트가 우선적으로 고려되고 있다. 압축벤토나이트는 지하수침투로 인한 팽윤압과 처분용기에서 발산되는 열응력을 경험한다. 따라서 EBS의 성능평가를 위해서 역학적 물성의 산정이 중요하다. 본 논문은 탄성파를 이용하여 경주 압축벤토나이트의 변형특성 측정을 목표로 하였다. 두 개의 $1.59g/cm^3$와 $1.75g/cm^3$의 건조밀도를 가지는 압축벤토나이트 시편을 제작하였고, 자유단-자유단 공진주시험을 수행하여 구속압축파속도와 비구속압축파속도를 측정하였다. 측정된 압축파속도를 이용하여 미소변형에서의 탄성계수($E_{max}$), 구속탄성계수($M_{max}$), 감쇠비($D_{min}$), 포아송비를 측정하였다. 그 결과로 경주 압축벤토나이트의 변형특성을 산정 제시하여 선행연구 결과들과 비교 분석하였다.
기계 장비의 진동 데이터는 필연적으로 노이즈를 포함하고 있다. 이러한 노이즈는 기계 장비의 유지보수를 진행하는데 악영향을 끼친다. 그에 따라 데이터의 노이즈를 얼마나 효과적으로 제거해주냐에 따라 학습 모델의 성능을 좌우한다. 본 논문에서는 시계열 데이터를 전처리 함에 있어 특성추출 과정을 포함하지 않는 Denoising Auto Encoder 기법을 활용하여 데이터의 노이즈를 제거했다. 또한 기계 신호 처리에 널리 사용되는 Wavelet Transform과 성능 비교를 진행했다. 성능비교는 고장 탐지율을 계산하여 진행했으며 보다 정확한 비교를 위해 분류 성능 평가기준 중 하나인 F-1 Score를 계산하여 성능 비교를 진행했다. 고장을 탐지하는 과정에서는 One-Class SVM 기법을 활용하여 고장 데이터를 탐지했다. 성능 비교 결과 고장 진단율과 오차율 측면에서 Denoising Auto Encoder 기법이 Wavelet Transform 기법에 비해 보다 좋은 성능을 나타냈다.
항공기용 엔진제어기는 주어진 환경에서 엔진의 최대 효율로 안전하게 운영될 수 있도록 엔진의 추력을 조절하고, 다른 보기 시스템들의 상태 감시를 수행하여 엔진의 모든 권한을 전자식으로 통합 제어하는 장치이다. 엔진제어기는 매우 높은 온도 환경에서도 정상 작동해야 한다. 따라서 엔진제어기는 내부 발열과 외부 유입 열을 고려한 최적의 방열설계가 필수적이다. 본 논문에서는 엔진제어기의 진공 브레이징 냉각유로를 설계하였다. 냉각유로의 전체 압력손실을 계산하기 위해 기본 형상에 대한 주손실과 입출구의 급격 확대/축소부, 유로 선회를 위한 밴드부 등의 비선형 형상에 대한 부차적손실을 계산하였다. 압력손실 이론식과 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics, CFD) 해석을 활용한 합성추정법을 소개하여 각 비선형 형상에 대한 손실계수 계산하였다.
지구온난화로 인한 기후변화에 따라 평균강수량과 증발량이 증가하며 강우지역 집중화와 강우강도가 높아질 가능성이 크다. 우리나라의 경우 협소한 국토면적과 높은 인구밀도로 기후변동의 영향이 크기 때문에 한반도에 적합한 유역규모의 수자원 예측과 대응방안을 마련해야 한다. 이를 위한 수자원 관리를 위해서는 유역에서 강수량, 유출량, 증발량 등의 장기적인 자료가 필요하며 경험식, 물리적 강우-유출 모형 등이 사용되었고, 최근들어 연구의 확장성과 비 선형성 등을 고려하기 위해 딥러닝등 인공지능 기술들이 접목되고 있다. 본 연구에서는 ASOS(동해, 태백)와 AWS(삼척, 신기, 도계) 5곳의 관측소에서 2011년~2020년까지의 일 단위 기상관측자료를 수집하고 WAMIS에서 같은 기간의 오십천 하구 일 유출량 자료를 수집 후 5개 관측소를 기준으로Thiessen 면적비를 적용해 기상자료를 구축했으며 Angstrom & Hargreaves 공식으로 잠재증발산량 산정해 3개의 모델에 각각 기상자료(일 강수량, 최고기온, 최대 순간 풍속, 최저기온, 평균풍속, 평균기온), 일 강수량과 잠재증발산량, 일 강수량 - 잠재증발산량을 학습 후 관측 유출량과 비교결과 기상자료(일 강수량, 최고기온, 최대 순간 풍속, 최저기온, 평균풍속, 평균기온)로 학습한 모델성능이 가장 높아 최적 모델로 선정했으며 일, 월, 연 관측유출량 시계열과 비교했다. 또한 같은 학습자료를 사용해 다층 퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP) 앙상블 모델을 구축하여 수자원 분야에서의 인공지능 활용성을 평가했다.
본 연구에서는 타일 하자 저감을 위해 시공 프로세스를 보완한 타일 모듈을 제작하였다. 타일 모듈은 떠붙임 시멘트 모르타르, 메쉬, 콘크리트로 구성되었다. 하자 발생 저감 가능성을 검토하기 위해 동결융해 시험 전후의 표면상태와 질량 변화율 실험을 실시하였으며 부착강도를 측정하였다. 그 결과, 알루미늄(A) 메쉬는 수중 환경에서, 강철(S) 메쉬는 기중 환경에서 열수축-팽창에 의한 하자가 상대적으로 다수 발생하였고, 메쉬의 크기가 작을수록 부착강도가 상승하는 경향을 보였다.
동적이고 자원 제한적인 무선 애드혹 네트워크 환경에서, 발행/구독을 위한 이벤트 라우팅 알고리즘은 네트워크의 성능을 결정하는 중요한 역할을 한다. 지금까지는 노드간의 거리 정보를 이용하여 네트워크 오버헤드를 최소화하려는 이벤트 라우팅 알고리즘이 대표적으로 사용되어 왔다. 본 논문에서는 네트워크 오버헤드 중심의 이벤트 라우팅 알고리즘을 기반으로, 구독되는 주제의 유사도를 추가적으로 고려하여 발행/구독 트리에서의 노드 부모를 결정하는 새로운 알고리즘, TopSim을 제안한다. 본 제안 알고리즘은 기반이 되는 ShopParent 알고리즘을 이용하여 네트워크 오버헤드를 계산하고, 이를 기반으로 부모 후보 집합을 만든 후 새로 가입하는 노드와 부모 후보 노드들의 구독주제의 유사도를 계산하여 이를 기반으로 부모를 결정한다. 그럼으로써 노드들이 다수의 구독 주제를 가지는 경우에 보다 효과적으로 네트워크 오버헤드를 줄이도록 하였다. 성능평가를 통해 기존의 네트워크 오버헤드기반의 알고리즘에 비해 제안 알고리즘이 네트워크 성능을 향상시키는 것을 확인하였다.
GPS는 지각판 속도 추정과 같은 높은 정밀도가 요구되는 연구 분야에서 필수적이다. 본 연구에서는 GPS 상시관측소 8개소의 3년간 관측 데이터를 Gipsy-OasisII 소프트웨어를 이용하여 한반도의 지각변동량을 계산하였다. 지각변동 속도벡터는 일별 처리 결과의 시계열 분석에 의한 선형 회귀분석으로 추정하였다. 추정된 변동 속도의 표준편차는 0.1mm/yr 이하였으며, 그 크기는 25.1~31.1mm/yr의 범위로 매우 작게 나타났다. SOPAC에서 계산한 IGS의 계산결과와 비교한 결과 보편적으로 지각변동의 크기와 방향이 잘 일치되는 경향을 나타내었다. 본 연구 결과를 평가하기 위하여 6개의 판 거동 모델의 결과와도 비교를 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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