본 연구는 강구조 설계기준(KBC 2009)에서 골조 안정성 평가를 위해 제시한 하중증폭계수를 적용한 직접해석법의 적용 방법에 따른 영향을 해석적 방법을 통해 평가하는데 목적이 있다. 이를 위해 KBC 2009에서 제안하고 있는 가상수평하중 적용 방법, 휨강성 감소 방법, B2 계수 산정 방법 등을 각각 적용한 직접해석을 3층 1스팬 및 5층 3스팬 비가새 강구조 골조에 대해 실시하고, 그 해석 결과를 2차 비탄성 해석 결과와 비교하여 각 적용 방법의 영향을 평가하였다. 직접해석법 적용 방법 이외에 외적 요인의 영향을 고찰하기 위해 골조의 규모, 기둥의 축력비, 축력의 층별분포 등도 변수로 추가하였다. 연구 결과 소요압축강도는 직접해석법 적용 방법에 따른 차이가 크지 않은 것으로 나타났으며, 소요휨강도는 가상수평하중 누계 및 추가 적용, 층강성 개념 B2 계수를 직접해석법에 적용시 적절한 결과를 나타내었다.
기존 홍수기시 댐 운영은 예측 강우와 실시간 관측 강우를 이용하여 댐 운영 모형을 수행하며, 예측 결과에 따라 의사결정 및 댐 운영을 실시하게 된다. 하지만 이 과정에서 반복적인 분석이 필요하며, 댐 운영 모형 수행자의 경험에 따라 예측 결과가 달라져서 반복작업에 대한 자동화, 모형 수행자에 따라 달라지지 않는 예측 결과의 일반화가 필요한 상황이다. 이에 댐 운영 모형에 AI 기법을 적용하여, 다양한 강우 상황에 따른 자동 예측 및 모형 결과의 일반화를 구현하고자 하였다. 이를 위해 수자원 분야에 적용된 국내외 129개 연구논문에서 사용된 딥러닝 기법의 활용성을 분석하였으며, 다양한 수자원 분야 AI 적용 사례 중에서 댐 운영 예측 모형에 적용한 사례는 없었지만 유사한 분야로는 장기 저수지 운영 예측과 댐 상·하류 수위, 유량 예측이 있었다. 수자원의 시계열 자료 활용을 위해서는 Long-Short Term Memory(LSTM) 기법의 적용 활용성이 높은 것으로 분석되었다. 댐 운영 모형에서 AI 적용은 2개 분야에서 진행하였다. 기존 강우관측소의 관측 강우를 활용하여 강우의 패턴분석을 수행하는 과정과, 강우에서 댐 유입량 산정시 매개변수 최적화 분야에 적용하였다. 강우 패턴분석에서는 유사한 표본끼리 묶음을 생성하는 K-means 클러스터링 알고리즘과 시계열 데이터의 유사도 분석 방법인 Dynamic Time Warping을 결합하여 적용하였다. 강우 패턴분석을 통해서 지점별로 월별, 태풍 및 장마기간에 가장 많이 관측되었던 강우 패턴을 제시하며, 이를 모형에서 직접적으로 활용할 수 있도록 구성하였다. 강우에서 댐 유입량을 산정시 활용되는 매개변수 최적화를 위해서는 3층의 Multi-Layer LSTM 기법과 경사하강법을 적용하였다. 매개변수 최적화에 적용되는 매개변수는 중권역별 8개이며, 매개변수 최적화 과정을 통해 산정되는 결과물은 실측값과 오차가 제일 적은 유량(유입량)이 된다. 댐 운영 모형에 AI 기법을 적용한 결과 기존 반복작업에 대한 자동화는 이뤘으며, 댐 운영에 따른 상·하류 제약사항 표출 기능을 추가하여 의사결정에 소요되는 시간도 많이 줄일 수 있었다. 하지만, 매개변수 최적화 부분에서 기존 댐운영 모형에 적용되어 있는 고전적인 매개변수 추정기법보다 추정시간이 오래 소요되며, 매개변수 추정결과의 일반화가 이뤄지지 않아 이 부분에 대한 추가적인 연구가 필요하다.
본 논문에서는 loop unrolling 방법을 적용한 해쉬 함수의 하드웨어 구현에 관하여 기술한다. 해쉬 함수는 메시지의 무결성을 보장하기 위한 인증에 사용되는 알고리즘으로 메시지를 처리하는 전처리부, 데이터 압축을 수행하는 반복 프로세싱부, 그리고 처리된 결과를 출력하는 결과 출력부로 기능을 분리할 수 있다. 이때 데이터 연산 처리 속도를 개선하기 위하여 반복 프로세싱부에 loop unrolling 기법을 적용하였다. 본 논문에서는 loop unrolling 기법을 적용한 해쉬 함수의 구현에 관한 것과 이로 인한 성능 개선 효과에 대하여 기술한다.
강화된 배출수 허용 농도를 만족시키기고 염색폐수의 적정 처리를 위하여 두 가지 생물학적 처리방법을 거친 처리수에 입상활성탄을 적용하여 흡착의 적용성과 흡착의 강도, 경제적인 실용가능성을 알아보기 위해 Batch 실험을 실시한 결과는 다음과 같다. 활성탄을 흡착공정에 적용하기 전에 수행되는 흡착능력을 평가하는 등온흡착실험을 수행한 결과 대상폐수 I ,II과 활성탄의 흡착능력은 Langmuir isotherm을 적용하여 표현하는 것이 가장 적합하다.
본 연구에서는 세계 각지의 초고층 건축물 사례 55개를 대상으로 초고층 형상의 비정형성을 대표적 유형에 따라 분류하고 해당 유형에 적용된 구조시스템을 조사함으로써 건축물의 비정형 형상과 이를 구현하기 위해 적용된 구조시스템간의 상관관계를 분석하였다. 대표적인 비정형 형상을 5개 유형으로 분류하고 구조시스템의 적용빈도를 조사한 결과, 적용 사례가 많은 Extrusions와 Tapers 형태에서는 적용된 구조시스템과의 유의미한 상관관계를 파악할 수 있었으며, 적용 사례가 많지 않은 Twisters, Tilted, Free Form 형태에서는 구조시스템의 상대적 적용 경향을 파악할 수 있었다. 본 연구의 결과는 비정형 형상에 적합한 구조시스템 대안의 우선순위를 설정하고 구조시스템 생성을 위해 형상으로부터 추출해내야 할 초기 파라미터를 선정하는데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 유역의 지형인자를 대기행렬이론(Queueing theory)에 적용하여 하천유역의 강우-유출 관계를 해석하고, 미 계측 유역이나 자료가 결핍된 유역에 적용할 수 있는 GIUH(Geomorphologic Instantaneous Unit Hydrograph)모델의 매개변수를 결정하는데 그 목적을 두었다. GIUH모델의 개념은 유역 시스템내의 강우의 지속기간동안 유역의 출구에서 가능한 많은 경로를 추적 할 수 있을것이라는 강우 대기행렬이론의 원리에 기초를 두었으며, 적용기법은 분할법(Sub-area method)과 평균치법(Mean-value method)을 적용하였다. GIUH모델의 적용성을 증명하기 위해서, 낙동강 위천유역(유역면적 472.53km)에 적용하였으며, 분할법과 평균치법은 유역의 분할을 위해서 채택하였다. 계산된 직접 유출 수문곡선과 관측 직접 유출 수문곡선을 비교한 결과는 첨두 유출량, 도달시간, 효률계수가 매우 근접한 결과를 나타내고 있었다. 따라서, GIUH모델은 미 계측 유역이나 자료가 결핍된 유역의 유출량 산정에 광범위하게 적용할 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 세라믹 영상에서 사람의 눈으로 판단하기 어려운 결함 영역을 검출하기 위해 배경을 제거한 후에 지역 기반 오츠 이진화와 양방향 소벨 마스크를 적용하여 세라믹 영상의 윤곽선을 검출한다. 윤곽선이 검출된 영상을 수평으로 4등분하고, 각각의 영역에서 밝기 값이 변화는 지점을 탐색한다. 탐색된 좌표 중에서 최대 명암도 값을 이용하여 ROI 영역을 추출한다. 결함 영역 검출의 효율성을 높이기 위한 전 단계로 배경을 제거하기 위해 ROI 영역과 최소값 필터가 적용된 ROI 영역 간의 명암도의 차이를 이용하여 배경을 제거한다. 명암도의 차이를 통해 배경이 제거된 ROI 영역에서 개선된 명암 대비 스트레칭 기법을 적용하여 ROI 영역의 명암 대비를 강조한다. 명암이 강조된 ROI 영역에서 10mm, 11mm, 16mm, 22mm 영상의 결함 영역을 검출하기 위해 히스토그램 이진화 기법을 적용하여 결함의 후보 영역을 추출한다. 결함 후보 영역이 검출된 ROI 영역에서 미세 잡음을 제거하기 위해 중간값 필터와 침식과 팽창을 적용한 후에 최종적인 결함 영역을 검출한다. 제안된 방법을 8mm, 10mm, 11mm, 16mm, 22mm 세라믹 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 검출 방법이 기존의 검출 방법보다 모든 mm 세라믹 영상에서 효과적으로 결함 영역이 검출되는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 저류함수모형과 Tank 모형, SSARR 모형을 이용하여 금강유역의 미호천 유역, 일본의 Kusaki 댐 유역, 베트남의 Ta Trach 유역에 대하여 홍수모의예측을 수행하고 그 효율성을 분석하였다. 연구에 적용된 강우-유출 모형에 대하여 Pattern Search, Genetic Algorithm 의 최적화 방법과 WSSR과 SSR의 목적함수를 이용한 매개변수 산정을 수행하였다. 최적화 방법을 적용할 때 매개변수 보정의 효율성 증대를 위하여, 보정과정 내에서 매개변수 간 상관성을 분석하고 이를 바탕으로 매개변수를 소군집으로 분류하여 민감도에 따른 순차 보정 방법을 적용하고 이 결과를 비교 분석하였다. 매개변수 소군집을 이용한 보정 방법과 기존에 사용되는 전체 매개변수를 이용한 보정 방법을 적용한 결과, SSR 에 적용하였을 때 첨두 유량과 보정 시간 면에서 유리한 것으로 나타났고, 저류함수 모형과 TANK 모형에 대해서 좀 더 좋은 결과를 나타내는 것으로 나타났다.
이 논문에서는 최근 항해분야에 응용이 시도되고 있는 가상현실(Virtual Reality)이 항해에 유용하게 적용된 연구내용과 결과를 기술하였다. 먼저, VR의 일반적인 기술과 요구사항을 살펴보고, VR을 선박 시뮬레이터에 적용한 연구내용, VR을 항로표지에 적용한 연구내용, VR 에서의 3차원 음향 구현 방법, 그리고 VR 온라인 다중 사용자환경 시스템 구성방법 등을 기술하였다. 검토결과 VR을 항해분야에 적용하는 경우, 보다 현실감 있게 해상의 상황을 항해사에게 전달할 수 있기 때문에 앞으로 응용분야가 폭 넓게 확대될 것으로 예상된다. 특히, 각종 시뮬레이터는 물론, 실시간 계측장비 분야에도 적극 적용하므로써 보다 편리하고 쉽게 항해사가 정보를 획득할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 Lee et al.(2018)의 연구에서 제시한 새로운 수문학적 토양군 분류 방법을 제주도의 3개의 하천유역(중문천, 천미천, 한천)에 적용하고 그 적용성을 평가하였다. 적용의 결과로서 이들 세 유역의 CN 값이 산정되었으며, 이 값은 기존의 세 가지 방법론을 적용한 결과와 비교하였다. 또한 제주도에서의 침투, 강우-유출 해석 등에 사용되는 수문학적 토양군 분류와 관련된 선행 연구들을 검토하여 선택된 방법론에 따라 수문학적 토양군 분류 결과가 어떻게 다른지를 평가하였다. 그 결과를 정리하면 다음과 같다. (1) 수문학적 토양군 분류 방법에 따른 제주도 대표 유역의 수문학적 토양군 분류 결과를 비교한 결과, Lee et al.(2018)의 토양군 분류 방법을 적용하는 경우에는 B군이 크게 나타났다. 이는 Hu and Jung(1987)의 분류 방법을 적용하는 경우에서는 C군과 D군이, Jung et al.(1995)의 분류 방법을 적용하는 경우에서 A군과 C군, 마지막으로 RDA(2007)의 분류 방법을 적용하는 경우에서는 D군이 상대적으로 크게 나타나는 결과와 비교된다. (2) Lee et al.(2018)의 수문학적 토양군 분류 방법을 제주도의 3개 대표 유역에 적용한 결과, 3개 유역 모두 기존 방법에 비해 가장 작은 CN 값이 추정되었다. 마지막으로 (3) 제주도에서의 강우-유출과 관련된 연구를 검토한 결과, 제주도 유역의 CN 값은 기존 방법에 의해 추정된 것에 비해 작을 가능성이 크고, 또한 초기 손실은 0.2S 이상의 큰 값을 가질 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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