지진으로 인한 지반 재해의 대부분은 토사 두께나 기반암 심도 그리고 토사 강성과 같은 국부적 지질 조건에 따라 크게 영향을 받는 지반 운동 증폭과 관련된 부지 효과로 인해 발생되어 왔다. 본 연구에서는 지반 자료에 관한 통합적 GIS-기반의 정보 시스템인 지반 정보 시스템(GTIS)이 국내 연구 개발의 거점 도시인 대진 지역에서의 지진 유발 재해에 대한 지역적 종합 대책 수립의 일환으로 구축되었다. 관심 대상 영역에 대한 지반 정보 시스템 구축을 위하여, 연구 대상 영역을 포함하는 확장 영역에 대해 기존 지반공학 관련 자료 수집이 이루어 졌고 지표 지반-지식 자료의 확보를 위한 부지 방문 조사가 추가적으로 수행되었다. 관심 대상 영역의 부지 효과 평가를 위한 실질적 적용 목적으로 부지 주기에 관한 지진재해 구역지도를 작성하고 지진 유발 재해 예측을 위한 지역적 종합 대책으로 제시하였다. 또한, 연구 대상 영역 내 임의 부지에서의 내진 설계 및 내진 성능 평가를 위한 부지 증폭계수의 결정 수단으로 부지 주기의 공간 분포 따른 부지 분류의 지진재해 구역화를 수행하였다. 본 연구에서 수행된 대전 지역에서의 지진재해 구역화로부터 GIS 기반의 지반 정보 시스템이 지진재해의 지역적 예측 뿐만 아니라 지진재해 저감을 위한 의사 결정에서의 높은 유용성을 확인하였다.
천연가스복합발전 공정은 일반 석탄 화력발전 공정에 비해 이산화탄소 배출량이 낮아 최근에 발전 플랜트로서 많은 관심을 받고 있다. 그럼에도 불구하고 이산화탄소 배출을 완전히 억제하기는 어려우므로 이산화탄소 포집공정이 필요하며 본 연구에서는 천연가스복합발전 플랜트에서 발생하는 배기가스 내 낮은 이산화탄소 농도를 고려해 포집공정을 구성하고 운전조건을 최적화하는 연구를 수행하였다. 최적화 연구를 위해 상용 시뮬레이션 프로그램으로 천연가스복합발전 공정과 습식 이산화탄소 포집공정이 결합된 전체 공정을 모델링 하였으며, 이를 이용해 다양한 조건에서 이산화탄소 흡수율, 흡수제 재생율, 천연가스복합발전 공정 내 전력 손실율을 종합적으로 고려한 최적 운전조건을 도출하였다. 특히 본 연구에서는 기존에 이산화탄소 포집공정에서 포집된 이산화탄소 톤당 에너지 소모량만을 주요 지표로 검토하던 것과 달리, 천연가스복합발전 공정 내 스팀 사용으로 인한 발전효율 저감, 운전조건 변화에 따른 이산화탄소 흡수율 및 흡수제 재생율 변화의 측면도 함께 고려하여 공정 전반의 성능을 종합적으로 고려할 수 있도록 하였다. 결론적으로 재생탑 재비기 온도가 120 ℃가 되었을 때 가장 좋은 결과를 보이는 것으로 나타났으며, 그 원인을 분석하였다.
최근 지진 발생 사례들에서는 암반보다는 대부분 토사 퇴적층으로 구성된 부지에서의 심각한 지진 피해를 보여주고 있다. 이는 지진지반 운동의 증폭을 야기하는 부지 효과가 기반암 위 토사의 공간적 분포 및 동적 특성에 주로 관련되어 있기 때문이다. 본 연구에서는 지반 자료에 관한 통합적 GIS 기반의 정보 시스템을 국내 대표적 대도시 지역인 서울에서의 지진 운동에 대한 지역적 종합 대책 수립의 일환으로 구축하였다. 서울 지역에 대한 GIS 기반 지반 정보 시스템을 구축하기 위하여, 연구 대상 영역 및 인근에 대한 기존 지반 조사 자료의 수집이 이루어 졌고 지표 지반-지식 자료의 확보를 위한 부지 방문 조사가 추가적으로 수행되었다. 관심 대상 영역의 부지 효과 평가를 위한 지반 정보 시스템의 실질적 적용 목적으로, 지반지진공학적 변수인 기반암 심도 및 부지 주기에 관한 지진재해 구역 지도를 작성하고 지진 유발 재해 예측을 위한 지역적 종합 대책으로 제시하였다. 또한, 서울 지역 내 임의 부지 및 하위 행정 단위에서의 내진 설계 및 내진 성능 평가를 위한 부지 증폭계수의 결정 수단으로 부지 분류의 지진재해 구역화를 수행하였다. 본 연구에서 수행된 서울 지역에서의 지진재해 구역화 사례 연구로부터 GIS 기반의 지반 정보 시스템의 대도시에 대한 지진재해의 지역적 예측 뿐만 아니라 지진재해 저감을 위한 의사 결정 지원에서의 활용가능성을 확인하였다.
제4차 산업혁명 선언 이후 생산 제조 기술과 정보통신기술(ICT)이 융합된 스마트 팩토리가 큰 주목을 받고 사물인터넷(IoT) 기술 및 빅데이터 기술 등이 발전하면서 생산 시스템의 자동화가 가능해졌다. 고도화된 제조 산업에서 생산 시스템에는 예정되지 않은 성능 저하 및 가동 중지 발생 가능성이 존재하며, 가능한 한 빨리 잠재적인 오류를 감지하여 이를 복구해 안전 위험을 줄여나가야 한다는 요구가 있다. 본 연구는 유압 시스템에 부착된 다중 센서 데이터를 기반으로 장비의 고장 예측과 이상 발생 시점 예측을 결합하여 제조 설비 이상탐지를 위한 지도학습 및 비지도학습 모델을 설계한다. 지도학습 분석 방법으로 XGBoost, LightGBM, CNN 모델의 정확도를 비교하였다. 혼동행렬 기반의 평가지표를 통해 LightGBM의 예측력이 97%로 가장 우수한 것을 확인하였다. 또한 비지도 학습 분석 방법으로 MD, AE, LSTM-AE 모델을 구축하여 각 모델을 비교 분석한 결과 LSTM-AE 모델이 이상패턴을 75% 감지하여 가장 우수한 성능을 보였다. 본 연구는 지도학습과 비지도학습 기법을 종합하여 설비의 고장여부를 정확하게 진단하고 이상상황이 발생하는 시점을 예측함으로써 이상상황에 대한 선제대응을 할 수 있는 기반을 마련하여 스마트 팩토리 고도화에 기여하고자 한다.
차세대 무선 네트워크 (4G)는 새로운 무선 접속 기술의 개발과 함께 많은 연구가 필요한 분야이다. 그 중에서 특히 단말의 끊김없는 이동성을 제공해 주기 위한 핸드오버 기술이 가장 중요하다고 할 수 있다. 차세대 무선 네트워크는 새로운 무선 접속 기술과 함께 기존의 무선랜이나 이동통신망 등과 같이 사용될 것으로 예상되며, 네트워크 계층에서의 이동성 지원을 위하여 Mobile IPv6를 사용할 것으로 예상되는 네트워크이다. 이러한 네트워크에서 끊김없는 이동성을 제공해 주기 위해서는 현재까지 연구된 핸드오버 기능 및 구조에 대한 연구와 함께 보다 다양해진 네트워크 환경과 QoS 등을 고려한 종합적인 핸드오버 기능에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 차세대 무선 네트워크에서 단말의 끊김없는 핸드오버를 제공해 주기 위하여 필요한 기능들을 도출하고, 이들간의 유기적인 연관관계를 정의하여 다양한 네트워크 환경과 사용자의 우선순위, 어플리케이션의 QoS 요구 조건 등을 고려한 종합적인 핸드오버 기능 구조를 제안하고자 한다. 제안하는 핸드오버 구조는 Monitoring, Triggering, Handover의 세 가지 module로 나뉘어져 있으며, 각각은 필요에 따라 sub-module로 다시 세분화된다. 제안하는 핸드오버 구조의 가장 큰 특징은 핸드오버를 유발시킬 수 있는 여러 가지 요소를 종합적으로 고려하며 이들간의 수평적인 비교가 아닌 다단계 비교를 수행하여 보다 정확한 triggering이 가능하도록 한다. 또한 단말의 QoS 요구 사항을 보장하고 네트워크의 혼잡도(congestion) 및 부하 조절 (load balancing)을 위한 기능을 핸드오버 기능에 추가하여 효율적인 네트워크의 자원 사용이 가능하도록 설계하였다.서버로 분산처리하게 함으로써 성능에 대한 신뢰성을 향상 시킬 수 있는 Load Balancing System을 제안한다.할 때 가장 효과적인 라우팅 프로토콜이라고 할 수 있다.iRNA 상의 의존관계를 분석할 수 있었다.수안보 등 지역에서 나타난다 이러한 이상대 주변에는 대개 온천이 발달되어 있었거나 새로 개발되어 있는 곳이다. 온천에 이용하고 있는 시추공의 자료는 배제하였으나 온천이응으로 직접적으로 영향을 받지 않은 시추공의 자료는 사용하였다 이러한 온천 주변 지역이라 하더라도 실제는 온천의 pumping 으로 인한 대류현상으로 주변 일대의 온도를 올려놓았기 때문에 비교적 높은 지열류량 값을 보인다. 한편 한반도 남동부 일대는 이번 추가된 자료에 의해 새로운 지열류량 분포 변화가 나타났다 강원 북부 오색온천지역 부근에서 높은 지열류량 분포를 보이며 또한 우리나라 대단층 중의 하나인 양산단층과 같은 방향으로 발달한 밀양단층, 모량단층, 동래단층 등 주변부로 NNE-SSW 방향의 지열류량 이상대가 발달한다. 이것으로 볼 때 지열류량은 지질구조와 무관하지 않음을 파악할 수 있다. 특히 이러한 단층대 주변은 지열수의 순환이 깊은 심도까지 가능하므로 이러한 대류현상으로 지표부근까지 높은 지온 전달이 되어 나타나는 것으로 판단된다.의 안정된 방사성표지효율을 보였다. $^{99m}Tc$-transferrin을 이용한 감염영상을 성공적으로 얻을 수 있었으며, $^{67}Ga$-citrate 영상과 비교하여 더 빠른 시간 안에 우수한 영상을 얻을 수 있었다. 그러므로 $^{99m}Tc$-transierrin이 감염 병소의 영상진단에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.리를 정량화 하였다. 특히 선
현행 수질모니터링은 현장에서 수질 시료를 채취하여 실험실로 이동 후 분석하는 방법에 의존하고 있다. 이러한 분석기법은 노동집약적이며 경제적으로도 많은 부담이 주어진다. 그러나 현행 모니터링시스템을 개선하기 위하여 보다 짧은 시료채취주기 또는 시료채취지점 확대 등과 같은 방법을 동원하는 것은 인력 및 경제적 측면을 고려할 때 현실적으로 거의 불가능에 가깝다. 따라서 인력 및 경제적인 측면에서 큰 부담없이 현행 수질모니터링기법을 보완할 수 있는 방안이 고려되어야 한다. 본 연구에서는 모델링 기법을 도입하여 현행 수질모니터링 시스템을 보완하고자 하였고 인공신경망모델을 적용하였다. 인공신경망은 사람의 뇌에서 일어나는 작용을 모방한 기법으로 인지할 수 있는 현상을 뇌가 종합적으로 판단하는 과정을 컴퓨터에서 구현하는 방식인데 수질 예측을 위해 이러한 인공신경망기법을 도입 하였다. 본 연구에서는 수질 인자 중 Total coliform 을 타겟으로 하여 하천말단부에서 이들 인자를 예측할 수 있는지에 중점을 두고 연구를 수행하였다. 연구결과 제한된 입력인자를 이용하여 모델을 검보정하였음에도 불구하고 좋은 예측 성능을 보였다. 따라서 본 연구에서 사용된 기법을 근거로 수질상태를 사전에 예측함으로 수계 관리를 수행한다면 현 수질모니터링 시스템 보완에 큰 도움일 될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 물리 기반 증발량 경험식인 Penman 혼합식(Penman combination equation, PCE)과 경험적인 바람 함수(Penman wind function, PWF)를 이용한 저수지 증발량 추정 방법을 제시하였다. 용담댐 시험유역에서 2016-2018년 기간의 실측 증발량 자료를 이용하여 두 가지 경험식에 매개변수를 추정하고 적용성을 검토하였다. 용담댐 시험유역 중 덕유산 플럭스 타워에서 PWF와 PCE에 대해 증발량을 평가한 결과, PWF 방법이 상관성 측면에서 더욱 개선된 결과를 보여주었지만, 두 가지 방법 모두 과대 추정 현상을 나타내었다. 용담호 수면 위에서 관측된 기상자료를 활용하여 PWF 방법을 통한 증발량을 평가하였으며, 관측 수면증발량과 통계적 지표 및 시각적 평가에서 우수한 성능을 확인하였다. 향후 본 연구를 통해 산정된 매개변수를 이용하여 저수지 수면 증발량을 간접적으로 추정할 수 있을 것으로 판단되나, 정확한 저수지 수면증발량 추정을 위해서는 타 댐들에 수면 증발량을 종합적으로 연계한 지역화 연구도 필요할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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