계절 동토지역으로 분류되는 우리나라의 동토에 관한 연구는 동상압에 의한 아스팔트 도로 등의 기능 저하 방지에 관한 연구가 대부분이었다. 하지만 최근 제 2 남극 기지인 장보고 기지 건설과 러시아 극동지역의 천연파이프 건설 협약 등이 이루어지면서 영구동토지반에서의 구조물 건설에 대한 관심이 증대되고 있다. 영구동토지반에서 구조물 설계 시 지반의 크리프 특성이 매우 중요한 요소로 알려져 있다. 현재 우리나라에서는 동토에 관한 명확한 시험규정이 없으므로 동토에 영향을 미치는 요소를 시험 변수로 활용하여 크리프 거동 특성을 체계적으로 규명하는 것이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 $-5^{\circ}C$와 $-10^{\circ}C$에서 조밀한 주문진 표준사를 동결시켜 하중비율을 조절하여 일정하중 하에서의 크리프 특성을 살펴보았다. 시험 결과, 온도가 더 낮을수록, 하중비율이 더 클수록 2차 크리프 거동이 짧아지고 3차 크리프의 변형이 더욱 뚜렷이 나타나는 경향을 보였다.
다양한 산업 공정에서 배관은 각 단위공정 사이의 연결 매개체의 역할을 하며, 내부의 유동에 있어 필수적인 장치이다. 따라서 배관의 최적설계는 안전과 비용의 측면에서 매우 중요한 문제이며, 설계 시 필수적인 사항은 배관 내 압력강하 및 유속, 배관 지름 등을 결정하는 일이다. 본 연구에서는 배관 지름 및 유속이 정해졌을 때 발생하는 압력강하, 배관의 압력강하 및 유속이 정해졌을 때의 배관 지름, 배관 지름 및 압력강하가 정해졌을 때의 유속을 결정하는 소프트웨어를 개발하였다. 배관 내 유동을 단일 상 흐름, 균질 2 상 유동, 분리 2 상 유동으로 구분하였으며 이에 따라 적절한 계산 모델을 적용하였다. 파이프의 재질 및 상대 거칠기, 유체의 물성치, 마찰계수의 계산을 위한 시스템 라이브러리를 구축하여 사용자의 입력을 최소화하였다. 배관 재질에 따른 가격 라이브러리를 구축하여 단위 길이당 배관 투자 비용의 산출을 가능하도록 구성하였다. 이러한 모든 기능은 사용자 편의를 위한 그래픽 사용자 인터페이스를 이용한 통합 환경에서 구현할 수 있으며, C# 언어를 개발 언어로 사용하였다. 소프트웨어의 정확도를 문헌 자료와 실 수행 과제의 예제를 통하여 검증하였으며 단일 상의 경우 1% 미만, 2 상의 경우 최고 8.8% 정도의 차이를 보였으며, 이에 따라 개발된 소프트웨어가 실제 공정의 계산에 유용하게 쓰일 수 있음을 알 수 있었다.
멤브레인(membrane) LNG 운반선 화물창(cargo containment) 공사의 생산성 향상을 위해서는 공사 작업대인 비계 시스템(scaffolding system)의 설치 기간 및 공정 단축이 요구된다. 이를 위한 효과적인 방안으로 모듈의 탑재 단위를 기존의 2단에서 8단으로 대형화하자는 의견이 수렴되고 있다. 하지만, 모듈의 대형화로 인해 탑재 하중이 증가하면 메인 수직 파이프를 연결해주는 핀(pin)과 홀(hole) 주위에 국부 응력이 증가하여 재료의 항복응력을 초과하게 되는 문제점이 발생한다. 본 연구의 목적은 이러한 문제점을 해결하기 위해 트리즈(TRIZ)를 도입하여 새로운 대형 모듈의 탑재 방안을 수립하는 것이다. 본 연구에서는 트리즈의 여러가지 문제해결 도구 중 하나인 40가지 발명원리를 활용하는 방안을 채택하였다. 먼저 기술적 모순을 도출하고, 공학변수를 선정하였으며, 모순행렬을 활용하여 기술적 모순을 극복하기 위한 효율적인 발명원리를 선정하였다. 선정된 발명원리를 통해 일반해결안 및 특정해결안을 도출하였고, 구조해석을 통해 구조물에 발생하는 응력이 낮은 수준임을 확인하였다. 수립된 탑재 방안을 적용한 대형 모듈의 실제 탑재에 성공함으로써 트리즈의 유용성을 확인하였다.
지역난방은 국내에 1985년 처음 도입되었다. 지하 열배관망의 사용연한이 30년 이상 증가함에 따라, 지하에 매설된 열수송 배관 특성상 유지관리가 중요한 문제로 대두되고 있다. 노후화가 진행된 열배관망 유지보수를 위한 정기적인 점검, 운영관리 시 다양한 복합 기술이 필요하다. 특히 현장에서 경제적 관점에서 최적 유지보수 및 교체시점을 도출하기 위하여 의사결정에 활용될 수 있는 모형개발이 요구되고 있다. 본 연구에서는 한국지역난방공사 수도권 5개 지사열 배관망 운영 시 보수이력과 사고성 데이터를 바탕으로 분석하였다. 정성적 분석과 이항 로지스틱 회귀분석의 통계적 기법을 도입하여 파손확률 모델을 개발하였다. 보수이력 및 사고성 자료의 정성적 분석 결과, 파이프라인 손상의 가장 중요한 원인으로 건설 시공불량, 배관의 부식과 자재 불량이 전체의 약 82%를 차지했다. 통계 모델 분석에서는 분류의 분리 점을 0.25로 설정함으로써 열배관 파손 및 비 파손 분류의 정확도가 73.5%로 향상 되었다. 파손확률 모델 수립을 위해 Hosmer와 Lemeshow 검정과 독립변수의 유의성 검정, 모델의 Chi-Square 검정을 통해 모델의 적합성을 검증 하였다. 열배관망 파손의 위험순위 분석결과에 따르면 파손확률을 가장 높이는 경우는 겨울철 서울지역 자동차 도로에 있는 10년 이상 된 250mm이하 배관 Reducer에서 F 건설회사가 시공했던 열배관망으로 분석되었다. 본 연구결과는 열배관망 시스템의 유지관리 및 예방점검, 교체 사업 우선순위를 정할 때 활용 가능하다. 또한 이를 통하여 점검 유지보수 등 사전에 사고예방 계획을 수립하여 대처함으로써 열배관 파손의 빈도를 감소시키고 보다 적극적인 열배관망 관리에 이용할 수 있을 것으로 사료된다.
최근 발생한 경북 구미의 불산 누출 및 경남 울산의 염산 누출사고의 예와 같이 화학공장에서 발생되는 사고중대 부분은 저장탱크나 운송배관 및 플랜지호스 등의 손상에 의한 휘발성 유독성물질의 대량누출이며, 이 경우 누출된 지역의 자연환경과 대기 조건에 따른 유독성물질의 확산 거동이 인적, 물적 피해의 중요한 변수가 되기 때문에 위험성평가는 가장 중요한 관심 대상이 된다. 따라서 본 연구에서는 누출물질에 대한 대기 중 확산을 모사하기 위하여 불산 저장탱크에서 누출된 경우를 예제로 선택하여, 수치해석과 ALOHA(Areal Location of Hazardous Atmospheres)의 확산 시뮬레이션을 이용한 결과해석을 수행하였다. 먼저 공정위험분석으로 정성적 평가인 HAZOP(Hazard Operability) 결과를 살펴보면 첫째 공정흐름상(flow) 위험 요소로서 플렌지, 밸브와 호스의 균열 등 손상으로 인한 누출에 의한 운전지연 또는 독성가스누출 등이 발생할 수 있고, 둘째 온도, 압력, 부식으로부터는 화재, 질소공급과 압 그리고 탱크나 파이프 이음관의 내부 부식으로 인한 독성누출의 가능성이 높은 것으로 분석되었다. 다음 결과 영향분석 기법인 ALOHA를 운용한 결과를 살펴보면 Dense Gas Model에 대한 입력 자료값에 따라 미치는 결과 영향이 다소 차이가 있음을 발견하였으나 기상조건으로서 대기안정도 보다는 풍향 및 풍속이 가장 영향을 미치는 것으로 분석 되었다. 또한 풍속이 빠를수록 누출물질의 확산이 잘 일어났고, 수치해석결과인$LC_{50}$과 ALOHA의 AEGL-3(Acute Exposure Guidline Level)과 결과를 비교했을 때 확산길이는 다소 차이가 있지만 확산농도 측면에서는 액체와 증기누출인 경우에 있어서 거의 비슷한 결과를 보였다. 따라서 ALOHA 모델을 운영한 결과 각 시나리오별 경향은 상당히 일치함을 볼 수 있었다. 따라서 추후 수치해석과 확산모델링에 의한 예측농도를 국제적인 기준치인 IDLH(Immediately Dangerous to Life and Health), ERPG(Emergency Response Planning Guideline), AEGL(Acute Exposure Guidline Level)과 비교 함 으로서 독성 가스의 대한 완충거리를 결정 할 수 있고, 이와 같은 연구방법은 유독성물질 누출에 따른 위험성평가를 보다 효율적으로 수행하는데 도움을 줄 것이며, 지역사회 비상대응체계 수립 시 적절하게 활용할 수 있을 것이다.
본 논문은 지각된 가치가 적용된 관광 행동의도 정보를 이용한 지능형 클라우드 환경에서의 관광추천시스템을 제안한다. 이 제안 시스템은 관광정보와 관광객의 지각적 가치가 행동의도에 반영되는 실증적 분석 정보를 와이드 앤 딥러닝 기술을 이용하여 관광추천시스템에 적용하였다. 본 제안 시스템은 다양하게 수집할 수 있는 관광 정보와 관광객이 평소에 지각하고 있던 가치와 사람의 행동에서 나타나는 의도를 수집 분석하여 관광 추천시스템에 적용하였다. 이는 기존에 활용되던 다양한 분야의 관광플랫폼에 관광 정보, 지각된 가치 및 행동의도에 대한 연관성을 분석하고 매핑하여, 실증적 정보를 제공한다. 그리고 관광정보와 관광객의 지각적 가치가 행동의도에 반영되는 실증적 분석 정보를 선형 모형 구성요소와 신경만 구성요소를 합께 학습하여 한 모형에서 암기 및 일반화 모두를 달성할 수 있는 와이드 앤 딥러닝 기술을 이용한 관광추천 시스템을 제시하였고, 파이프라인 동작 방법을 제시하였다. 본 논문에서 제시한 추천시스템은 와이드 앤 딥러닝 모형을 적용한 결과 관광관련 앱 스토어 방문 페이지 상의 앱 가입률이 대조군 대비 3.9% 향상했고, 다른 1% 그룹에 변수는 동일하고 신경망 구조의 깊은 쪽만 사용한 모형을 적용하여 결과 와이드 앤 딥러닝 모형은 깊은 쪽만 사용한 모형 대비해서 가입률을 1% 증가하였다. 또한, 데이터셋에 대해 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적(AUC)을 측정하여, 오프라인 AUC 또한 와이드 앤 딥러닝 모형이 다소 높지만 온라인 트래픽에서 영향력이 더 강하다는 것을 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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