현재 전 세계적으로 이미 대부분 산업에서의 생산라인은 자동화되었으며 이는 생산성 및 경제성의 향상, 산업 재해에 대한 안전성 확보, 품질 향상 및 경쟁력 향상 등 많은 이익을 가져왔다. 그러나 건설 산업에서 자동화는 일반적인 산업생산라인과 달리 끊임없는 불확정적인 사건의 발생과 이에 따른 지능적 판단 및 처리 능력의 필요성으로 인한 해결해야 할 많은 어려움이 따르기 때문에 여전히 건설 기계장비 사용을 통한 노동력 투입에 의존하고 있다. 이러한 문제를 해결하기위하여 유럽, 미국, 일본 등 선진국에서 건설 자동화를 위한 끊임없는 연구가 진행 중이며 도로 포장, 다짐 및 작업프로세스가 비교적 단순한 반복형 작업에 대하여 자동화가 많이 이루어 졌지만 건설 현장에서 가장 비중을 많이 차지하는 토공 작업에 대하여 아직 자동화 연구가 미흡하다. 토공 작업의 자동화를 위해서는 획득된 지형정보를 분석하여 효율적인 작업 계획의 수립이 수행되어야 하며, 이를 위해 숙련된 작업자의 휴리스틱스(heuristics)를 활용하면 보다 시행착오가 적고 안전하며 효율적인 작업계획을 수립할 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 지능형 굴삭 시스템의 효율적인 작업계획의 수립을 위한 시스템인 지능형 Task Planning System의 구성 체계 및 각 단계마다 적용된 휴리스틱스(heuristics)에 대하여 소개하여 본다.
지반을 대상으로 하는 일련의 활동에서 지층의 구성에 관한 정보는 필수적인 요소이다. 일반적으로 시추를 통해 지층 구성을 알 수 있으나, 배출되는 작업수와 슬라임, 굴진속도, SPT 시료 등을 참고하여 작성되는 다소 경험적인 면이 있다. 더욱이 최근 시추장비의 고성능화로 인해 얇은 토사층의 경우 구분이 점점 어려워지고 있는 것이 현실이다. 피에조콘관입시험은 주로 점토층을 대상으로 시행되었으나 최근 모래층 및 실트층으로 사용이 확대되고 있는 실정이다. 연속적인 데이터를 확보할 수 있다는 이점이 있어 흙분류에 적용하기 위한 연구가 많이 진행되었고 다양한 도표가 제안되어 사용되고 있다. 하지만, 국내에서는 이에 대한 검증 없이 적용하고 있는 것이 현실이며, 이에 대한 검증을 바탕으로 국내지반과 현실에 맞는 새로운 흙분류 시스템의 개발이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 국내 17개 지역에서 수행된 피에조콘 관입시험 결과와 채취된 시료들에 대한 흙분류 결과를 데이터베이스화하였고, 피에조콘 결과를 이용하도록 제안된 국 내외 흙분류차트 7종류들의 국내지반에 대한 적용성을 토질 종류별로 검토하였다. 또한 종합적으로 국내지반의 흙분류에 가장 적합한 흙분류차트와 사용 변수들을 도출하였고 선정된 도표의 영역별 설명과 국내 기술자들에게 익숙한 통일분류결과와의 상관성에 대하여 고찰하였다.
고령인구의 운전참여 비율이 급증하는 시점에서 시력 및 운전판단 능력이 떨어지는 고령운전자가 안전하게 운행할 수 있도록 하기 위해서는 고령운전자를 위한 도로교통환경의 정비가 무엇보다 중요하다. 도로교통 안전시설물 중에서 가장 먼저 생각할 수 있는 것은 도로표지로, 고령운전자가 도로표지를 잘 알아볼 수 있도록 설치할 필요가 있다. 본 연구는 고령운전자가 도로표지판의 지명개수에 대해서 어떻게 반응하는지, 또한 연령대별로 어느 정도 차이가 나는지를 실험하기 위해서 다양한 연령층(20대~70대)을 확보하여 실험을 수행하였다. 이때 사용된 장비는 표지판의 내용을 완벽하게 주시했는지를 알 수 있는 안구운동분석기와 도로현실을 최대한 반영한 가상 도로주행시뮬레이터를 사용하였다. 연구내용은 고령운전자에 대한 속도변화, 판독소요시간 분석, 오독률 분석을 실시하였다. 그 결과 각 구간에서 연령대별 판독과정에 따른 속도변화를 살펴보면, 전체적으로 연령이 높을수록 속도는 낮은 경향을 나타냈다. 연령대별 평균 판독소요시간 분석에서 회귀분석을 실시한 결과, 비표준화계수를 살펴보면 연령이 증가할수록 판독소요시간이 0.106초씩 증가하였다. 그리고 Logistic Model을 이용하여 연령별 지명개수에 따른 오독률을 분석한 결과, 5% 미만의 오독률을 고려하였을 때 고령자의 경우에는 지명개수가 4개 이하가 가장 바람직한 것으로 나타났다. 본 연구는 도로교통환경에서 보호받아야할 고령자에게 도로표지판의 적정 지명개수를 제시함으로써 도로교통안전에 도움이 될 것으로 본다. 또한 향후 각종 도로교통표지 설계시 안전성을 제고하는 기법 개발에 활용 및 기여할 것이다.
지금까지도 유역에서의 녹조 모니터링은 현장채수를 통한 점 단위 모니터링에 크게 의존하고 있어 기후, 유속, 수온조건 등에 따라 수체에 광범위하게 발생하는 녹조를 효율적으로 모니터링하고 대응하기에는 어려운 점들이 있어왔다. 또한, 그동안 제한된 관측 데이터로 인해 현장 측정된 실측 데이터 보다는 녹조와 관련이 높은 NDVI, FGAI, SEI 등의 파생적인 지수를 산정하여 원격탐사자료와 매핑하는 방식의 분석연구 등이 선행되었다. 본 연구는 녹조의 모니터링시 정확도와 효율성을 향상을 목표로 하여, 우선은 녹조 측정장비를 활용, 7000개 이상의 녹조 관측 데이터를 확보하였으며, 이를 바탕으로 동기간의 고해상도 위성 자료와 실측자료를 매핑하기 위해 다양한Machine Learning기법을 적용함으로써 그 효과성을 검토하고자 하였다. 연구대상지는 낙동강 내성천 상류에 위치한 영주댐 유역으로서 데이터 수집단계에서는 면단위 현장(in-situ) 관측을 위해 2020년 2~9월까지 4회에 걸쳐 7291개의 녹조를 측정하고, 동일 시간 및 공간의 Sentinel-2자료 중 Band 1~12까지 총 13개(Band 8은 8과 8A로 2개)의 분광특성자료를 추출하였다. 다음으로 Machine Learning 분석기법의 적용을 위해 algae_monitoring Python library를 구축하였다. 개발된 library는 1) Training Set과 Test Set의 구분을 위한 Data 준비단계, 2) Random Forest, Gradient Boosting Regression, XGBoosting 알고리즘 중 선택하여 적용할 수 있는 모델적용단계, 3) 모델적용결과를 확인하는 Performance test단계(R2, MSE, MAE, RMSE, NSE, KGE 등), 4) 모델결과의 Visualization단계, 5) 선정된 모델을 활용 위성자료를 녹조값으로 변환하는 적용단계로 구분하여 영주댐뿐만 아니라 다양한 유역에 범용적으로 적용할 수 있도록 구성하였다. 본 연구의 사례에서는 Sentinel-2위성의 12개 밴드, 기상자료(대기온도, 구름비율) 총 14개자료를 활용하여 Machine Learning기법 중 Random Forest를 적용하였을 경우에, 전반적으로 가장 높은 적합도를 나타내었으며, 적용결과 Test Set을 기준으로 NSE(Nash Sutcliffe Efficiency)가 0.96(Training Set의 경우에는 0.99) 수준의 성능을 나타내어, 광역적인 위성자료와 충분히 확보된 현장실측 자료간의 데이터 학습을 통해서 조류 모니터링 분석의 효율성이 획기적으로 증대될 수 있음을 확인하였다.
팔레트는 낱개의 여러 화물을 동시에 묶어 운송할 수 있게 하는 하역 장비로써 원자재 조달에서부터 소비자에게 전달되기까지의 흐름을 통합적으로 연결하는 중요한 요소이다. 더불어 일관수송을 통한 비용 절감, 거래단위의 표준화, 운송수단의 효율적인 운영, 하역작업 개선을 목적으로 팔레트 표준화가 활발히 진행됨에 따라 T-11형, T-12형 등의 표준 팔레트가 우리나라 물류 산업 전반에 걸쳐 사용되고 있다. 그러나 대형·중량화물을 비롯한 특수화물의 경우, 크기 및 중량 등의 이유로 표준 팔레트에 적재하는 것이 불가능하기에 대부분 자체 팔레트를 개발하여 사용하고 있다. 본 연구는 다양한 특수화물을 취급하는 팔레트의 크기를 결정하는 문제로써, 특수화물의 종류, 크기 및 중량, 보관 수량 등을 고려하여 최적 팔레트 크기를 산출하고자 한다. 이를 위해, 이웃해 탐색 알고리즘을 변형하여 전역 최적해를 찾을 수 있는 최적화 기법을 제안하였으며, 입력 데이터로서는 특수화물의 종류별 제원 및 보관 수량 정보, 제약조건 관련 정보가 사용되었다. 또한, 특정한 특수화물을 대상으로 최적화 시뮬레이션을 수행하여 최적해 도출 여부를 확인함으로써 본 최적화 기법의 최적성을 검증하였다.
부유식 라이다는 해상풍력단지 조성 시 필수적인 풍황관측의 새로운 패러다임을 제공하는 시스템이다. 시간과 비용을 절약하고 환경에 미치는 영향을 최소화하며 지역사회의 반발까지 줄일 수 있어 업계의 표준으로 떠오르고 있다. 하지만 부표의 동요에 의한 교란요인이 관측자료의 신뢰도에 영향을 미치므로 안정적인 플랫폼의 설계 및 검증이 매우 중요하다. 국내에서는 이 분야의 기술 진출이 늦어짐에 따라 다수의 외국계 장비업체들이 국내시장을 장악하고 있다. 우리나라 서해안은 조수간만의 차가 매우 큰 천해성 환경이기 때문에 강한 해류가 반복적으로 나타나고, 계절별로 다른 강한 에너지의 파도가 형성된다. 본 논문은 이와 같이 복합적인 환경 특성을 지닌 우리나라 해역에서 라이다 운영에 적합한 부표식에 대한 연구를 수행하였다. 본 논문에서는 가장 먼저 적용된 선박형 부표식의 최적화 설계 및 검증 사례를 소개하고, 향후 다양한 플랫폼 개발의 기반이 될 중요한 개념을 도출하고자 한다.
본 연구는 화재 대응에서 소방관의 의사결정이 중요하지만 이에 대한 연구가 부족하다는 점에서 시작하였다. 다양한 경험과 서로 다른 임무를 가진 소방관의 화재대응 의사결정요인을 Q방법론을 통하여 유형화함으로써, 현재의 기술 및 데이터 수준에서의 한계와 향후 미래 소방 R&D 영역을 확인하는데 시사점을 주고자 하였다. 본 연구의 결과, 소방관의 주관성은 「구조 관련 직접 정보 중시형」, 「대상물 정보 중시형」, 「지휘 관련 정보 중시형」 3가지로 구분되었다. 본 연구는 이론적으로 소방관의 화재 대응시 의사결정요인에 대한 주관성은 소방관의 경험이나 직무에 따라서 부분적으로 차이가 난다는 점을 확인하였다. 그리고, 일반 이론의 수준에서 보편적인 의사결정과정이나 의사결정요인이 아닌 화재대응의 구체적 의사결정요인을 수집하여 연구를 수행하였다는 점에서 그 의의가 있었다. 뿐만 아니라, 정책적 관점에서 의사결정요인에 대한 소방관의 주관성을 유형화함으로써 소방의 데이터기반 행정을 위하여 필요한 데이터 수요를 발견하였다는데 의의가 있었다. 특히, 본 연구의 결과는 우리나라의 현장 경험에 기반한 의사결정과정에 대한 선호는 소방관이 해당 경험을 제대로 할 수 있도록 현장의 상황을 더 빠르고, 정확하게 파악할 수 있도록 돕는 장비의 개발이나 실시간 데이터 수집 지원에 대한 노력이 필요하다는 것을 시사하였다.
최근, 주요 선진 국가들은 인구문제 해결, 정치·경제, 그리고 국가 경쟁력 강화 등을 이유로 정책적으로 메가시티를 육성하고 있다. 그 변화의 추세는 더욱 가속화되고 있다. 한국도 서울·경기권에 이어 부산·울산·경남권, 대구·경북권, 광주·전남권, 대전·세종·충남·충북권 등지에 메가시티 정책이 추진되고 있다. 이런 도시화 현상으로 인해 군사전문가들은 미래의 전장 환경을 우주나 대도시(메가시티)로 예상한다. 이런 관점에서 한국도 미리 준비하지 않으면 메가시티가 직면한 위협에 효과적으로 대응하지 못할 것이다. 따라서 메가시티의 거대한 규모와 지하 작전환경의 특징에 최적화된 지하시설작전 능력이 요구되는 것이다. 이런 배경에서 메가시티 지하 작전환경의 특징과 미국, 이스라엘 등 군사 선진국의 지하시설작전 준비 사례를 분석하였다. 이를 기초로 한국 메가시티 내 지하 작전환경에 적합한 지하시설작전에 요구되는 능력을 아이디어 차원에서 군의 조직 및 전투계, 전투원 생존을 보장할 특수장비 및 물자 확보, 소부대 전투기술 개발과 훈련시스템 구축 측면에 우선순위를 두고 제시하였다.
현재 국내 지역의 산업 발달로 인해 주요 도심은 물론 주변 도시 지역에도 건축물이 포화 상태이다. 이에 따라 사람들의 관심은 지하공간으로 쏠리게 되었고, 특히 도시개발에 있어서 터널은 광범위하게 활용되고 있다. 이에 따라 터널 및 터널굴착공법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 이수식 쉴드 TBM 사용 시 슬러지 배출관의 마모 및 파손 문제에 대한 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 기존 슬러지 배출관에 사용된 L자형 곡관을 T자형 곡관으로 변형하여 슬러지를 이동시켰다. 그 결과, L자형 곡관에 비하여 T자형 곡관이 슬러지 배출 시 곡관에 미치는 영향이 감소하는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 이수식 쉴드 TBM 장비 사용 시 T자형 곡관을 사용하면 슬러지 배출관의 마모를 최소화할 수 있을 것으로 기대된다. 이는 결국 터널 공사 시 곡관 교체나 추가 용접에 따른 비용을 절감하는 등 경제적 이익으로 이어질 것으로 기대된다.
선박 건조 과정에서 블록이나 장비를 지지하는 A형 캐리어 구조는 하중 변경과 시간이 지남에 따라 점차 변형이 증가하며, 이에 따라 블록과 접촉하는 면적이 감소하고 분산된 하중에서 집중된 하중으로 패턴이 변화한다. 이러한 현상은 실제 사용 하중을 오판할 가능성이 있다. 특히 A형 캐리어는 영세한 제조 업체에서 자주 사용하고 있으며, 별도의 엔지니어링 기능이 없는 상황이 대부분이라서 손쉽게 캐리어의 안전사용하중을 계산하는 방법의 개발이 필요하다. 본 연구는 A형 캐리어가 장기적으로 안전하게 사용할 수 있는 하중을 신속하게 평가하는 방법을 제안함으로써, 하중 분포의 변화에 따른 소성 변형과 그로 인한 안전 문제를 예측하고 대응할 수 있다. 제안된 방법은 캐리어의 중앙 집중하중과 전체 분포하중 조건에 대해서 유한요소해석(빔, 쉘 모델링)을 통한 결과를 기반으로 빔-이론을 수정하여 제안되었다. 빔 모델링에서 집중하중 조건은 보정계수 0.73, 분포하중에서는 0.69를 이론값에 곱해서 안전사용하중이 가능하다. 쉘 모델링의 경우, 집중하중은 0.75와 분포하중은 0.69를 사용할 수 있다. 본 연구는 선박 건조 작업 현장의 안전을 개선하고, 실제 작업 환경에서의 안전 사용 하중 판단에 신속하고 효과적인 결정을 내릴 수 있는 기초 자료로 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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