• Composites Research
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• 제30권1호
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• pp.35-40
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• 2017

본 연구에서는 천연섬유 복합재료의 홀 가공 인자를 최적화 하기 위하여, 진공 인퓨전 성형공정을 이용하여 천연섬유 복합재료를 제조하였으며 보강재로는 아마섬유를 사용하였다. 그 후 가공에 적합한 드릴을 설계하고, 선정된 가공조건에 따라 홀 가공을 수행하였다. 실험횟수를 최소화하기 위하여 다구찌 실험계획법을 사용하였으며, 홀 가공 후 가공면내 거칠기를 측정하고 거칠기비 분석을 통하여 그 결과를 비교하였다. 실험결과 천연섬유 복합재료의 가공 시 절삭저항을 분산할 수 있는 새로운 드릴을 설계하였다. 이 드릴을 사용할 경우 가공중의 절삭저항이 분산되었으며, 표면거칠기가 최소화된 천연섬유 복합재료를 얻을 수 있었다. 또한 홀 가공에 적합한 최적의 드릴 회전속도 및 이송속도를 선정하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.938-942
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• 2010

현재 기후변화가 심화되면서 기상변동성이 커지고 이에 따라 사막화 현상의 심화, 엘니뇨(El Nino), 라니냐(La Nina), 태풍, 집중호우 등의 이상기후 현상이 전 지구상에 걸쳐 광역적으로 나타나고 있는 실정이다. 이러한 기후변화는 앞서 말한 것과 같이 여러 기후인자들을 변화시켜 수자원의 양적변화 등 지속가능한 수자원 개발 관리에 큰 영향을 미치므로 이에 대한 연구가 국내외에서 활발히 진행되고 있다. 대표적으로 여러 가지 2CO2 시나리오에 대한 대기 순환 모형의 적용 결과를 이용하여, 이러한 기후변화가 수문순환에 영향을 미치는 기후인자인 기온, 강수량, 습도 및 풍속, 그리고 물의 수량 및 수질 등에 미치는 영향을 분석하고, 이를 기반으로 기후변화와 관련된 환경 및 수자원의 정책 개발에 대한 연구들이 주로 수행되고 있다. 국내 역시 기후 변화와 관련된 연구들이 수행되고는 있으나, 기후변화와 연계된 유량과 수질 예측에 대한 연구가 절실히 요구되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 IPCC의 배출 시나리오(Special Report on Emissions Scenarios, 이하 SRES) 중 인구증가율이 높고 경제발달과 기술변화가 느리고 환경에 무관심한 극한현상을 나타내는 A2 시나리오와 청정 및 자원 효율적인 기술 등 급격히 발전하고 조사대상 유역특성과 유사한 B1 시나리오를 선정하고, 이에 대한 유역의 기온과 강우량을 GCM을 적용하여 모의하였다. 또한 향후의 기후변화가 유출 수질(BOD, TN, TP)에 미치는 영향을 2020년, 2050년, 2080년에 대하여 평가하기 위하여 GIS 기반의 유역 모형인 SWAT을 대상모형으로 선정하였다. 신뢰성 평가를 위해 현재 상태에서의 모의를 검 보정 하여 실제 A2, B1 기후변화 시나리오에 따른 기온 및 강우량 변화 등에 대한 영향을 평가하여 보았다.

• 터널과지하공간
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• 제30권2호
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• pp.149-163
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• 2020

본 연구에서는 지리정보시스템 환경에서 지하매설물 정보를 이용하여 토립자 유실을 고려한 도시 지반 함몰 취약성을 평가하였다. 지하 환경에서 물의 흐름이나 지하수위 변화에 의한 토립자 유실은 지하공동의 발생과 확장을 유도하고, 이는 지반함몰 발생에 직접적인 원인이 된다. 토립자 유실은 지하 환경에 따라 그 정도가 달라질 수 있기 때문에 본 연구에서는 지하매설물 2종(상수도 관망, 하수관로)과 지하철 선로 권역별로 지반함몰에 영향을 주는 인자를 각각 4개씩 선정하였다. 로지스틱 회귀분석 기법을 이용하여 지하매설물 및 지하철 선로 권역 별로 지반함몰 이력과 영향인자 간의 상관성을 분석하고 회귀식을 도출하였으며, 이를 토대로 3개의 지반함몰 취약성 지도를 작성하였다. 본 연구 결과는 도시 지반함몰 위험 예·경보 시스템 구축을 위한 지반함몰 고위험지역 및 지반 안전 상시 모니터링 지역 선정 근거에 대한 기초 자료를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.412-427
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• 2016

댐의 건설은 자연하천에서 퇴적과 침식의 유사 순환과정에 영향을 주고 저수지 퇴사(reservoir sedimentation)를 야기한다. 이러한 현상은 댐의 건설 이후 장기간 축적되면서 이수와 취수에 대한 영향을 가져오기 때문에 댐 관리와 설계를 위해 정확한 추정이 필요하다. 퇴사량을 산정하는 방법에는 실측자료를 방법과 실제 유사량 자료를 이용하는 방법 그리고 경험공식을 이용하는 방법 등이 있으나, 가용한 자료의 부족으로 주로 경험 공식에 의존하고 있다. 이에 본 연구에서는 국내 대규모 다목적댐에 적합한 비퇴사량 산정 경험 공식을 제안하고자 하였다. 이를 위해 먼저 기존의 공식을 조사 및 검토하여 비퇴사량에 영향을 미칠 만한 여러 인자들을 선정하였다. 총 8개 국내 대규모 다목적댐의 비퇴사량 자료와 제원을 이용하여 다중 회귀분석을 실시하여 최종적인 식을 제안하였다. 그 결과, 대규모 다목적댐의 비퇴사량에 영향을 미치는 인자로 연평균 강우량(P, mm),연평균 유입량(I, cms), 유역 평균경사(S, %),저수지 길이(L, km),저수용량/유역면적(C/A, $m^3/km^2$)을 채택하였으며, 제안된 식을 이용하여 산정한 비퇴사량과 실측 비퇴사량의 상관계수와 결정계수는 각각 0.985, 0.970으로 확인되었다. 아울러, 다중 공선성 분석에서도 모두 일반적인 기준치를 범위 안에 존재함을 확인하면서, 선정된 독립변수들이 통계적으로 유의함을 확인하였다. 허나, 가용 자료의 부족과 불확실성으로 인해 여전히 한계점이 존재한다. 충분한 비퇴사량 실측 자료가 구축된다면, 보다 신뢰도 높고 발전된 형태의 경험 공식의 제안이 가능할 것이다.

• 지질공학
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• 제28권4호
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• pp.741-753
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• 2018

최근 우리나라에서 발생되는 국지적 가뭄은 지하수의 효율적 활용에 대한 관심을 증대시키고 있으며, 잉여의 물을 지층 내에 저장하는 지하수 인공함양 기술 도입의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 충청남도내 퇴적 분지의 지하수 인공함양 대상지로의 가능성을 평가하기 위하여 1차 인자 3개, 2차 인자 7개로 구성된 AHP 모델을 개발하였으며, 10개 후보지에 적용한 결과를 토대로 인공신경망 모델을 구축하였다. AHP 모델은 후보지가 추가될 경우 수학적인 연산 과정에 의하여 최종 평가점수가 변하게 되나, 인공신경망 모델은 후보지별 고정적인 최종평가 점수를 제시하게 되어 인공함양 적지 선정 기준으로 사용할 수 있다. 충청남도 지역의 연구 결과, 인공신경망 모델의 최종 평가점수가 약 1.5점 이하인 경우에는 인공함양 후보지로서의 가능성이 낮은 것으로 평가되었다. 향후 타 지역에 대한 추가 연구 및 현장 조사를 통해 다양한 자료 군을 확보한다면 보다 보편적으로 적용할 수 있는 인공신경망 모델 도출이 가능할 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.293-293
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• 2021

자연유량이란 인위적 행위에 의한 하천의 유량 변화가 없는 개발되지 않은 상태의 하천유량을 말하며, 실제 유량을 측정하거나 관측자료를 활용한 장기유출모형을 통해 산정할 수 있다. 미계측 유역에 대한 강우-유출 모형 구축시, 무엇보다 실제 미계측유역에 적용시 나타날 수 있는 문제점을 최소화할 수 있는 방향으로 모형 개발이 이루어지는 것이 필요하다. 강우-유출 모형 매개변수의 수가 많아질수록 과적합(over-fitting)의 발생 소지가 증가하게 되며, 지역화 모형 구축시 불확실성을 더욱 가중시키게 된다. 이러한 이유로, 모형의 검정보다는 검증에 초점이 맞춰져 있어야 하며, 더불어 사용되는 강우-유출 모형의 매개변수가 적어야 한다. 본 연구에서는 대표 강우-유출모형의 선정시 여러 평가 기준 중 예측의 정확성 측면에서 통계적 지표를 통해 모형의 수행능력에 중점을 두었으며, 적은 개수의 매개변수를 갖음에도 불구하고 상대적 우수한 모의결과를 제공하는 GR4J(Ge'nie Rural a 4 parame tres Journalier)모형을 최적 유출모형으로 선정하여 댐 상류유역에 대한 자연유량 재현성능을 평가하였다. 최종적으로 강우-유출모형의 최적매개변수와 유역특성인자 사이의 상호연관성을 고려해 매개변수를 지역화하기 위하여, 본 연구에서는 두 가지 이상의 변량에 대한 상관성을 효과적으로 재현하는데 효과적이며, 자유로운 주변확률분포 선택과 결합확률분포의 추정이 용이한 장점이 있는 Copula 함수를 활용하였다. 제시된 방법론에 대한 적합성을 평가하기 위해 교차검증 관점에서 지역화된 매개변수의 적합성을 검토하였으며, 본 연구에서 도출된 결과는 유역특성에 따른 미계측유역의 자연유량 산정시 지역 매개변수를 강우-유출모형에 활용함으로써 신뢰성 있는 자연유량 산정 결과를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.416-416
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• 2020

우리나라의 계절 특성상 여름철 집중호우가 쏟아지는 현상이 빈번하게 발생하는데 이러한 돌발홍수가 예고 없이 일어나 상습적으로 침수 피해를 입는 지역이 증가하고 있다. 본 연구에서 2009년 ~ 2019년 동안 서울시 침수 피해 사건 중심의 인터넷 기사를 기반으로 실제 침수 사례를 조사해본 결과, 침수가 가장 많이 발생한 순으로 반포동(26건), 대치동(25건), 잠실동(21건)으로 집계되었다. 침수피해가 가장 많은 반포동을 연구지역으로 선정하고 그 중 잠수교의 수위를 예측하는 연구를 진행하였다. 기존 연구에서는 수치모형에 비해 신속한 결과를 도출할 수 있는 자료 기반 모형 중 LSTM 기법을 많이 사용하였다. 그러나 이는 선행 시간이 길어질수록 첨두수위에서 과소추정된 것으로 분석된 취약점이 존재하였다(정성호 외, 2018). 본 연구에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 GANs(Generative Adversarial Networks)를 이용하였다. GANs는 생성자와 감별자가 나뉘어 생성자가 실제 자료인 첨두수위에서의 잠수교의 수위를 학습하고 실제와 근접한 가상데이터를 결과로 생성하여 감별자는 그 생성된 미래의 잠수교의 수위가 실제인지 가상인지 판별하도록 학습시키는 신경망 구조이다. 사용한 수문자료는 한강홍수통제소, 기상청, 국립해양조사원에서 제공하는 최근 15년간의 (2005년~2019년) 수위, 방류량, 강수량, 조위 자료를 수집하였고 t-test와 상관성분석을 통해 사용한 인자 간의 유의미성 판단과 상관성을 분석했다. 또한, 민감도 분석 결과 시퀀스길이(5), 반복횟수(1000), 은닉층(10), 학습률(0.005)로 최적값을 선정하였다. 또한 학습구간(2005년~2014년)과 검증구간(2015~2019년)으로 나누어 상대적으로 높은 수위가 관측되는 홍수기의 3, 6, 9시간 후의 수위를 예측하고 오차 지표를 이용해 평가하였다. LSTM 기법으로 예측된 수위와 GANs로 예측된 수위를 비교한 결과 GANs으로 예측된 첨두수위에서의 정확도가 5% 정도로 향상되었다. 향후에는 다양한 영향인자와 다른 기법과의 결합을 고려한다면 보다 정확하게 수위를 예측하여 하천 주변 사회기반시설의 침수 피해를 감소시킬 것으로 판단된다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제54권1호
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• pp.44-51
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• 2016

전도성 물질인 철 입자(iron particles)를 절연체로 코팅하여 제작한 압분자심(powder core)은 비저항이 작기 때문에 고주파 영역에서 와전류 손실이 크다. 이 결함을 해결하기 위해서는 압분자심의 비저항을 증가시킬 필요가 있다. 이 연구에서는 압분자심의 비저항을 증가시키기 위하여 유성볼밀을 사용하여 전기전도성 철 입자에 산화제2구리를 코팅하였다. 반응표면분석법을 사용하여 코팅변수를 최적화하였다. 최적화 시 인자는 CuO 질량분율, 밀 회전 수, 코팅시간, 볼 크기, 볼 질량, 시료 질량이며, 반응변수는 비저항이었다. 6인자-일부요인배치법에 의하면 주된 인자는 CuO 질량분율, 밀 회전 수, 코팅시간이었다. 3-인자 완전요인배치법과 최대경사법을 사용하여 3개 인자의 수준을 선정하였다. 최대경사법을 사용하여 최고의 비저항을 갖는 영역에 접근하였다. 최종적으로 Box-Behnken법을 사용하여 스크린한 인자들의 반응표면을 분석하였다. Box-Behnken법 결과에 의하면 CuO 질량분율과 밀 회전 수가 코팅공정 효율에 영향을 주는 주요 인자이었다. CuO 질량분율이 증가함에 따라 비저항은 증가하였다. 그에 반해서 밀 회전 수가 감소함에 따라 비저항은 증가하였다. 코팅공정을 최적화한 모델로부터 계산한 예측값과 실험값과는 통계적으로 유의하게 일치하였다($Adj-R^2=0.944$). 비저항의 최고값을 갖는 코팅조건은 CuO 질량분율은 0.4, 밀 회전 수는 200 rpm, 코팅시간은 15분이었다. 이 조건에서 코팅한 정제의 비저항 측정값은 $530k{\Omega}{\cdot}cm$이었다.

• 터널과지하공간
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• 제19권3호
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• pp.203-212
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• 2009

지하고준위 방사성폐기물 처분장 근계영역에서의 거동을 예측하는 것은 처분장 설계나 안전성 평가에 중요하다. 본 연구에서는 3차원 유한차분 코드를 이용하여 처분장 설계인자 및 재료물성으로 구성되는 7가지 인자에 대한 민감도 분석을 실시하였다. 민감도 분석 결과 처분공 간격, 터널 간격, 냉각시간과 암반의 열전도도가 다른 인자에 비해 영향이 큰 것으로 나타났다. 처분장 주변의 암반과 완충재 온도의 통계적인 분포를 구하기 위해 backpropagation 인공신경망 기법이 적용되었다. 학습된 인공신경망의 적합성을 평가하기 위해 무작위로 선정된 입력 인자에 대한 예측이 실시되었다. 인자 값의 변화가 ${\pm}10%$ 인 경우, 신경망은 1% 오차로 신뢰할 수 있는 예측 결과를 보임을 알 수 있었다. 이렇게 학습된 신경망은 다양한 경우에 대한 신속한 온도 예측에 활용할 수 있었다. 완충재와 암반의 온도는 각각 평균 $98^{\circ}C$, $83.9^{\circ}C$ 표준편차는 $3.82^{\circ}C$ 와 $3.67^{\circ}C$로 나타났다. 인공신경망을 이용함으로써 암반과 완충재 온도를 $1^{\circ}C$ 변화시키기 위해 필요한 설계 인자의 조정 범위를 추정할 수 있었다.

• 지질공학
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• 제31권4호
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• pp.701-718
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• 2021

본 연구에서는 산사태가 다수 발생한 충주 산척면 지역을 대상으로 야외지질조사 및 일련의 실내시험을 수행하여 데이터를 취득하고, 이후 인공신경망(Artificial neural network)과 로지스틱 회귀분석(Logistic regression)을 적용하여 각 인자가 산사태 발생에 미치는 영향도를 분석하였다. 야외지질조사 시 산사태 발생 유무에 따라 불교란시료를 채취하였으며, 동적 콘 관입시험기를 이용하여 토심을 측정하였다. 실내시험은 미국 표준시험법인 ASTM 규정에 따라 진행되었으며, 인자간 다중공선성을 해결하기 위해 VIF(Variation inflation factor)를 산정하였다. 다중공선성 분석을 통해 총 9개 인자(전단강도, 암종, 토심, 포화함수비, 비중, 투수계수, USCS, 사면 경사, 고도)가 분석에 적용되었다. 추후 도출되는 각 인자별 영향도를 직접적으로 비교하기 위해서 데이터는 최소값 0, 최대값 1이 되도록 최소-최대 정규화한 후 로지스틱 회귀분석 및 인공신경망 분석에 적용되었다. 로지스틱 회귀분석 결과, 토심, 경사, 포화함수비, 전단강도 순으로 산사태 발생에 영향력이 크게 나타났으며, 인공신경망 분석 결과, 경사, 토심, 포화함수비, 전단강도 순으로 영향력이 크게 나타났다. 각 분석기법으로 산정된 영향도를 산술평균한 결과, 토심, 경사, 포화함수비, 전단강도가 상위 4개 인자로 선정되었으며, 이들의 영향도 합계는 약 70%로 분석되었다.