오존처리의 소독 부산물인 알데하이드류를 HPLC로 분석하는 최적 분석법을 확립하였다. 예비실험을 통하여 알데하이드류는 포름알데하이드, 아세트알데하이드, 아크롤레인, 프로피온알데하이드, 부틸알데하이드, 벤즈알데하이드 6종과 케톤류인 아세톤 1종 모두 7종을 대상 시료로 선정하였다. HPLC에 의한 알데하이드-DNPH 유도체를 최적화 하기 위해 시트르산 완충용액의 pH, 반응 온도, 반응 시간, DNPH 농도, 추출 용매의 종류 및 조성의 최적 조건을 구하였다. 그 결과 시트르산 완충 용액의 pH는 3.0, 반응 온도는 40$^{\circ}C$, 반응시간은 15분, DNPH의 농도는 0.012%에서 최적 반응 조건임을 알 수 있었으며, 반응이 완결된 알데하이드-DNPH 유도체를 $C_18$Sep-Pak 카트리지에 농축시켜 과량의 DNPH를 용리시킨 다음 탈착용매로서 THF/ACN=70/30의 혼합용매 2mL로 탈착하였을 때 87∼107% 범위의 회수율을 나타내었다. HPLC 분리 조건으로서 Nova-Pak $C_18$ 컬럼상에서 이동상의 초기 조건은 ACN/MeOH/Water=30/10/60 에서 최종 조건은 80% ACN으로 하는 기울기 용리를 수행하였을 때 7종의 알데하이드류가 20분 이내에 용리되면서 모두 거의 기준선 분리가 되었다. 본 실험에서 확립한 알데하이드-DNPH 유도체의 최적 분석 조건과 EPA Method 554와 회수율을 비교한 결과, 본 실험에서는 86∼103%, EPA Method 554로부터는 84∼103%으로 거의 일치한 결과를 나타내었다.
본 연구는 2개 차로 중 1개 차로를 차단하고 공사를 시행하는 고속도로 공사구간의 중차량비에 따른 도로 용량을 추정하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 영동고속도로와 중부내륙고속도로 공사구간의 CCTV 영상자료를 수집하고, 고속도로 상류부 지점의 정체를 관찰하였다. 상류부 정체 이후 차로차단으로 인해 생성되는 병목구간의 통과 교통량을 측정하는 방법을 활용하여 고속도로 하류부 지점의 통과 교통량을 분석하였다. 공사구간의 도로 용량 추정을 위해 관찰된 차두간격을 활용하여 이론적인 차종별 차두간격의 확률분포를 추정하고 적합성 검정을 통해 도로 용량을 산정하였다. 이를 통해 공사구간을 통과하는 중차량 비에 따라 적합한 용량 값과 추정식을 제시하였다. 추정된 도로 용량은 영동고속도로의 경우 중차량의 비에 따라 1,181~1,422pcphpl, 중부내륙고속도로의 경우 1,475~1,589pcphpl로 산정되었으며 중차량의 비가 증가할수록 도로 용량이 점차 감소하는 것을 확인하였다. 이러한 연구 결과는 편도 2차로 차단 공사를 수행하는 공사구간에 대한 적합한 도로 용량 추정과 효율적인 교통운영 및 관리에 기여할 수 있다.
다양한 현장 조건에서 일어날 수 있는 건조토 지반-말뚝-구조물 시스템의 동적거동을 평가하고 고찰하기 위해 3차원 수치 모델을 이용한 매개변수 연구가 수행되었다. 강진 시 지반의 비선형 거동을 적절하게 모사하기 위해 상용 유한 차분 프로그램인 FLAC3D를 통해 시간 영역에서 이루어졌다. 지반 구성 모델은 Mohr-Coulomb 탄소성 모델을 적용하였으며 지반 전단 탄성 계수의 비선형적인 감소를 모사할 수 있는 이력 감쇠 모델을 적용하였다. 진동 시 지반-말뚝 간의 완전 접촉, 미끄러짐, 분리 현상을 모두 모사하는 경계요소 모델을 적용하였으며 경계 조건의 경우, 지반-말뚝 상호작용의 영향을 받는 근역 지반만 메쉬를 생성하고 근역 지반의 경계부에 원역 지반의 가속도-시간 이력을 입력하는 방식인 단순화 연속체 모델링 기법을 적용함으로써 해석 효율을 증가시키고자 하였다. 또한, 적절한 최대지반탄성계수와 항복 깊이의 설정으로 지반의 비선형 거동을 더욱 정확히 모사하고자 하였다. 개발된 수치 모델을 이용하여 상부질량의 크기, 말뚝의 길이, 두부 경계조건, 지반의 상대밀도에 대한 매개변수 연구를 수행함으로써 다양한 현장 조건에 대한 지반-말뚝-구조물 시스템의 동적 거동을 평가하였다. 매개변수 연구 결과, 건조토 지반 조건에서는 상부질량에 의한 관성력이 시스템의 동적 거동에 지배적인 영향을 미침을 확인하였으며 지반에 의한 운동력의 영향은 상대적으로 적다고 평가되었다. 또한 짧은 말뚝과 긴 말뚝의 동적 거동 차이 및 말뚝두부 고정단과 자유단의 거동 차이를 해석적으로 검증하였다.
한국형 SBAS (KASS)에서 기준국 사이트는 GPS/GEO 신호를 수집하고 감시하는 중요한 인프라 시설이다. SBAS 기준국은 상시 관측소보다 요구사항이 명확하고, 운영 단계에서 지속적인 유지보수가 필요하다. KASS 기준국 사이트 구축은 사이트 조사, 사이트 공사, 안테나 측지측량, 장비 설치 및 운영을 위한 준비가 필요하다. 사이트 조사는 사이트 가용 여부 및 시스템 성능 예측을 위한 단계이다. 기준국 사이트, 장비실 및 부대시설은 운영 기관이 사이트 요구 사항을 만족하도록 제공해야 한다. 기준국 안테나의 위치는 매우 중요한 정보로 측지측량을 통하여 정확도를 확보해야 한다. 정확한 위치의 안테나에서 측정된 측정치는 중앙처리국에 제공된다. 기준국의 정확한 위치는 향후 지속적인 위치 확인 및 업데이트를 수행해야한다. 기준국 사이트 구축이 완료 되면, 기준국 장비 설치 및 운영을 위한 업무를 수행한다. 본 논문에서는 7곳의 기준국 사이트의 구축 절차 및 결과를 제시하였다.
과거 도시부 도로 교통흐름을 이해하고 운영관리하기 위해서 교차로 지체도, 간선도로 통행속도 등과 같은 다양한 교통공학 이론 지표들이 적용되어 왔다. 그러나 이러한 이론 및 지표들은 지능형교통체계 구축 이전 교통공학 연구측면 많은 제약이 있는 상태에서 개발되었다. 현재 ATIS 시스템이 존재하기 때문에 해당 자료를 활용하는 별도의 교통공학 기술의 소개가 필요하다. 본 논문에서는 교통공학 분야에서 이미 사용하고 있는 지표인 '혼잡강도'를 활용하여 단속류(접근로, 교차로, 제어군, 간선도로 축)에도 적용 가능 여부를 확인하는 것을 목적으로 한다. 도시부 도로 접근로, 교차로, 제어군, 간선도로 축 대상 교통신호운영 개선 효과 여부 진단 적용지표를 도출 및 제안하였다. 도출된 혼잡강도 지표 검증을 위하여 2가지의 검증작업을 수행하였다. (1)혼잡강도 임계값 분석 검증과 (2)혼잡강도를 이용한 교차로 개선 축단위 사전-사후 분석 검증을 수행하였다. 검증을 통해 과거 수동적이고 인력의 한계를 갖고 있는 기존 교통신호 운영 관리에서 탈피할 수 있도록 5분 단위 속도자료를 이용한 도시부 단속류에서의 혼잡강도 적용이 가능한 것으로 확인되었다.
코로나19는 직업능력개발 분야의 교육훈련 환경을 크게 변화시켰다. 상대적으로 집체훈련 비중이 큰 직업능력개발훈련은 일부 훈련과정을 온라인 방식으로 전환하여 온라인과 오프라인을 병행하는 학습 방식이 직업능력개발훈련 현장에 실현되고 있다. 본 연구는 이러한 상황에 주목하여 기존의 집체 방식의 직업능력개발훈련을 대체할 수 있는 비대면 원격훈련시스템을 구축하기 위한 방안을 모색하는 데 그 목적이 있다. 이를 위해 대학, 공공 고등직업훈련기관, 민간 직업훈련기관 등의 학습자들을 대상으로 비대면 교육 경험을 조사하여 교육환경과 교육목적이 상이한 학습자들의 비대면 학습경험을 분석하였다. 이를 토대로 비대면 교육을 위한 원격훈련시스템 구축 방안의 초안을 구성하여, 비대면 원격훈련시스템 초안에 대한 델파이 조사를 통해 비대면 교수학습 전략, 학습 및 운영 지원 방안 등 원격훈련시스템 구축안을 제안하였다.
이 연구에서는 분리불가능한 허가차량의 통행에 대한 교량의 안전성 평가 체계를 정립하여 제안하였다. 대상으로 하는 허가차량의 하중효과와 도로교설계기준(한계상태설계법)의 설계차량하중의 계수하중효과를 비교하여, 허가차량의 체계를 일상허가와 두 개의 특별허가로 분류하였다. 일상허가 및 특별허가 1에서는 일반차량과 동시 통행하도록 제안하였으며, 특별허가 2에서는 허가차량이 단독 통행하도록 제안하였다. 허가차량의 전후에 동시 통행하는 일반차량의 연행을 고려하기 위하여 도로교설계기준의 표준차로하중을 이용하여 허가 하중 모형을 제안하였다. 제안된 허가 하중 모형을 적용하여 공용중인 프리스트레스트빔교 및 강박스교의 구조해석을 수행하였으며, 도로교설계기준의 하중·저항계수를 이용하여 허가하중 및 설계차량하중의 내하율 계산을 수행하였다. 교량 거더의 휨 및 전단에 대한 내하율 검토 결과 모든 차량하중의 내하율이 크게 계산되어 통행 가능한 것으로 확인되었다. 허가하중 및 설계차량하중의 휨 및 전단에 대한 교량의 신뢰도해석을 수행하여 신뢰도관점에서 충분한 안전성을 확보하는지 여부를 확인하였다. 도로교설계기준의 하중·저항계수를 이용하여 허가하중에 대한 최소요구강도를 계산하였으며, 최소요구강도의 신뢰도해석을 수행하였다. 최소 요구강도의 신뢰도해석 결과 대부분의 허가차량에 대하여 도로교설계기준의 목표신뢰도지수를 확보하는 것으로 확인되었다.
In this paper, iron ore tailings (IOT) were separated from the tailings field and used to prepare cement stabilized macadam (CSM) with porous basalt aggregate. First, the basic properties of the raw materials were studied. Porous basalt was replaced by IOT at ratios of 0, 20 %, 40 %, 60 %, 80 %, and 100 % as fine aggregate to prepare CSM, and the effects of different cement dosage (4 %, 5 %, 6 %) on CSM performance were also investigated. CSM's durability and mechanical performance with ages of 7 d, 28 d, and 90 d were studied with the unconfined compression strength test, splitting tensile strength test, compressive modulus test and freeze-thaw test, respectively. The changes in Ca2+ content in CSM of different ages and different IOT ratios were analyzed by the ethylene diamine tetraacetic acid (EDTA) titration method, and the micro-morphology of CSM with different ages and different IOT replaced ratio were observed by scanning electron microscopy (SEM). It was found that with the same cement dosage, the strengths of the IOT-replaced CSM were weaker than that of the porous basalt aggregate at early stage, and the strength was highest at the replaced ratio of 60 %. With a cement dosage of 4 %, the unconfined compressive strength of CSM without IOT was increased by 6.78 % at ages from 28 d to 90 d, while the splitting tensile strength increased by 7.89 %. However, once the IOT replaced ratio reached 100 %, the values increased by about 76.24 % and 17.78 %, which was better than 0 % IOT. The CSM-IOT performed better than the porous basalt CSM at 90 d age. This means IOT can replace porous basalt fine aggregate as a pavement base.
2004년 기준, 온실가스(GHG; Greenhouse Gas) 총 배출량 약 5억9,060만톤(t)$CO_2$로 배출량 세계 10위권인 우리나라는 국제 환경의 변화를 볼 때 향후 반드시 GHG를 감축해야한다. 2004년 국내 에너지 부문 중, 전력 발전 및 산업 부분에서 배출된 이산화탄소(CO$_2$)량은 총 2억9,685만t으로 우리나라 GHG 전체 발생량의 53.3%를 차지하여 이 두 분야에서 CO$_2$ 배출을 감축시키는 것이 가장 시급하고 중요한 문제이다. 또한 이 두 분야는 산업의 특성상 CCS(Carbon Capture and Storage) 기술을 적용하여 효율적으로 CO$_2$를 저감할 수 있는 가장 잠재력이 높은 분야이다. 두 분야에서 효율적으로 적용될 수 있는 CCS 기술로 단기적으로는 amine을 이용한 화합흡수법이, 중, 장기적으로는 ATR(Autothermal reforming), 또는 MSR-H2(Methane steam reformer with hydrogen separation membrane reactor)가 장착된 연소 전 기술과, SOFC+GT(Solid oxide fuel cell-Gas turbine) 같은 순산소 연소 기술이 가장 유리 할 것으로 예상된다. 이와 같은 최신 연소 전 및 순산소 연소 기술을 이용하면 향후 CO$_2$ 포집 비용을 $US 8.5-43.5/tCO$_2$로 줄일 수 있으며 이를 이용하여 전력 발전 및 산업 부분에서 발생하는 CO$_2$의 10%만을 감축하더라도 약 3,000만t의 CO$_2$를 저감할 수 있겠다.
한국 수출입의 99.7%는 해상운송이 차지하고 있으며, 항만의 효율적 운영을 위해 해운 물류 모니터링 시스템 개발 필요성이 대두되고 있다. 현재 automatic identification system (AIS)를 기반으로 선박의 정보를 조회하여 해상 물동량 추정 연구가 진행되고 있지만, AIS를 운영하지 않는 선박들에 대한 모니터링은 불가능하다는 한계가 있다. 고해상도 광학 위성 영상은 광역의 범위에서 AIS 미운영 선박 및 소형 선박을 식별할 수 있기 때문에 AIS 기반 물동량 모니터링의 공백을 보완할 수 있다. 그러므로 선박 및 물동량 모니터링에 활용하기 위해, 고해상도 광학 위성영상에서 선박을 탐지하고 화물선 및 소형 선박을 분류하는 연구가 필요하다. 본 연구는 초기 국토위성영상을 이용하여 생산된 학습 자료 기반으로 인공지능 모델을 훈련시키고 다른 영상에서 탐지를 수행함으로써, 국토위성영상의 딥러닝 학습 자료 생산 및 선박 모니터링 활용 가능성을 알아보고자 하였다. 학습 자료는 황해 및 황해 주요 항만 구역 내 선박들을 추출하여 제작했으며, You Only Look Once (YOLO) 알고리즘을 사용하여 탐지 모델은 구축하고 국내외 주요 항만 각 1개소를 대상으로 선박 탐지 성능을 평가하였다. 항만 접안 및 해상 정박중인 선박을 대상으로 탐지 모델에 적용한 결과를 AIS의 선종 정보와 비교하였고, 국내 항만에서 85.5%와 89%, 국외 항만에서 70%의 선종 분류 정확도를 확인하였다. 본 연구 결과는 정박중인 선박을 중심으로 고해상도 국토위성영상을 활용하여 모니터링이 가능함을 확인하였다. 향후 지속적인 학습 자료 구축을 통해 탐지 모델의 정확도를 향상시킨다면 전세계 주요 항만에서 선박 및 물동량 모니터링 분야에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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