최근 들어 우리나라에서도 설치와 유지관리가 용이하며 경제성이 뛰어난 강재이력형 감쇠장치를 적용하여 내진성능을 확보하고자 하는 건물들이 다수 건설되고 있다. 하지만 이러한 강재이력형 감쇠장치가 철근콘크리트 건물에 적용되는 경우 감쇠장치를 설치하기 위한 연결구조물은 전체적인 시스템을 복잡하게 만들어 감쇠장치의 신뢰도를 저하시키는 요소가 되기도 한다. 이에 본 연구에서는 기존연구에서 개발된 카고메 감쇠장치를 대상으로 별도의 연결구조 없이 철근콘크리트 지지구조물에 감쇠장치를 직접 매립할 수 있는 시스템을 제안하고자 하며, 매립길이에 따른 내진거동을 확인하여 동 시스템의 정립을 위한 기초자료를 제공하고자 한다. 실험결과, $1.0l_d$ 매립길이 실험체의 경우 카고메 감쇠장치 매립부분에서 콘 파괴와 유사한 형태의 뽑힘이 발생하였다. 반면, $2.0l_d$ 매립길이를 확보한 실험체는 실험 종료 시까지 뽑힘 및 콘 파괴 없이 안정적인 이력거동을 나타내었고 $1.0l_d$ 매립길이 대비 $2.0l_d$ 매립길이가 약 1.3배의 향상된 에너지소산능력을 나타내었다. 본 연구에서 제안하는 시스템을 적용할 경우, 기존 설치방법 변경에 따른 기타 철물 제작 비용을 줄일 수 있으며, 시공 시에도 부수적인 철물 시공을 줄여 공기를 단축할 수 있다.
VARTM(Vacuum-assisted resin transfer molding) 공정은 OoA(Out of Autoclave)에 속하는 저가형 공정기술로 다양한 분야에 널리 사용되어 왔다. 그러나 오토클레이브 공정보다 품질이 낮아 고신뢰성이 요구되는 항공산업에는 적용하기 어려웠다. VARTM 공정의 주요 문제는 오토클레이브 대비 낮은 섬유부피분율과 높은 Void 함량에 의한 기계적 물성의 손실이었다. 따라서 많은 연구자들이 Void를 줄이고 섬유부피분율을 높일 수 있는 연구를 수행해 왔다. 이러한 연구의 흐름에 따라 본 연구에서는 수지 주입 과정 중 대기압을 제어하는 방법이 섬유부피분율을 높이고 Void를 감소시킬 수 있는지 검토하였다. 신뢰성 평가는 Void와 연관성이 있는 압축강도시험, 섬유부피분율 분석, 광학현미경 촬영을 통해 확인하였다. 결과적으로 VARTM 공정에서 수지 주입과정 중 대기압을 단계별로 높이는 방법이 섬유부피분율 증가와 Void 감소에 직접적인 효과가 있음을 확인하였다.
Naval weapons systems of the Republic of Korea are acquired through the Defense Planning Management System. Recently, acquisition of some naval ships have been delayed, and the causes of the delays have been recognized as inappropriate project management at the Execution Phase. However, we argue that the delay problem in naval ships acquisition should be approached, with due regard for the entire Defense Planning Management System. That is, We should try to investigate from Planning Phase to those of Programming, Budgeting and Execution Phases. Therefore, in this study, we investigated the actual cases of the delay in naval acquisition at all phases of the Defense Planning Management System. Based on the investigation, we tried to identify the naval ship Acquisition Delay Factors and find out the Weights of those factors. As the next step, we calculated the Influence Measures on the naval missions, including the Cost of Naval Capability Gap derived from the delays in acquisition of naval ships. As a final step, we calculated the Acquisition Delay Measures based on the interrelationship between the Acquisition Delay Factors and the Influence Measures. Then we evaluated and analyzed what the results stand for. Finally, we made suggestions for future improvement. The improvement suggestions we made for preventing delay in acquisition of naval ships in this study are as follows. First, we need a shift in perception. It is necessary to measure the Acquisition Delay Factors in acquiring naval ships and manage them from the Planning Phase. Second, resolution must be concerted efforts. All relevant agencies, not just a few, should work together to resolve the problems of acquisition delay. Third, analysis must be based on the accumulation of data. This allows the elaborating of naval ship Acquisition Delay Factors and Delay Measures. If this research method is applied to other military weapons systems in the future, we may be able to not just identify the Acquisition Delay Factors in acquisition of other military weapons systems, but also pursue improvement in those cases.
To control non-point source pollution at a watershed scale, rainfall-runoff characteristics from forest watersheds should be investigated since the forest is the dominant land use in Korea. Long-term monitoring would be an ideal method. However, computer models have been utilized due to limitations in cost and labor in performing long-term monitoring at the watersheds. In this study, the Geo-spatial interface to the Water Erosion Prediction Project (GeoWEPP) model was evaluated for its runoff prediction from a coniferous forest dominant watersheds. The $R^2$ and the NSE for calibrated result comparisons were 0.77 and 0.63, validated result comparisons were 0.92, 0.89, respectively. These comparisons indicated that the GeoWEPP model can be used in evaluating rainfall-runoff characteristics. To estimate runoff changes from a coniferous forest watershed with various cover degree scenarios, ten cover degree scenarios (10%, 20%, 30%, 40%, 50%, 60%, 70%, 80%, 90%, 100%) were run using the calibrated GeoWEPP model. It was found that runoff increases with decrease in cover degree. Runoff volume was the highest ($206,218.66m^3$) at 10% cover degree, whereas the lowest ($134,074.58m^3$) at 100% cover degree due to changes in evapotranspiration under various cover degrees at the forest. As shown in this study, GeoWEPP model could be efficiently used to investigate runoff characteristics from the coniferous forest watershed and effects of various cover degree scenarios on runoff generation.
우리나라의 교량은 대부분이 건설된 지 20년 이상이 지나 현재 노후화로 인하여 많은 문제점이 제기되고 있으며, 교량의 안전점검은 대부분 전문 인력의 주관적인 평가로 이루어지고 있다. 최근 교량 안전점검의 데이터의 체계적인 관리를 위해 BIM 등을 활용한 데이터 기반의 유지관리 기술들이 개발되고 있지만, BIM과 구조물의 유지관리 데이터를 연동을 위해서 영상정보를 직접 라벨링하는 수작업을 필요로한다. 따라서 본 논문에서는 이미지 기반의 자동 교량 구성요소 분류 네트워크를 개발하고자 한다. 본 연구에서 제안한 방법은 두 개의 CNN 네트워크로 구성되었다. 첫 번째 네트워크에서 특정 교량 이미지에 대하여 교량의 형식을 자동으로 분류한 뒤, 두 번째 네트워크에서 교량의 형식별로 구성요소를 분류함으로써 정확도와 효율성을 향상시키고자 한다. 본 연구에서 개발한 시스템을 검증한 결과, 847개의 교량 이미지에 대해서 98.1 %의 정확도로 교량의 구성요소를 자동으로 분류 할 수 있었다. 본 연구에서 개발한 교량의 구성요소 자동분류 기술은 향후 교량의 유지관리에 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.
식물공장은 통제된 공간에서 인공적인 환경을 조성과 자동화 설비를 통해 식물을 계획적으로 생산하는 시설이다. 하지만 식물공장은 내부 환경 제어 기술에 비해 재배 과정의 자동화 도입이 미비한 상황이다. 이는 다수의 근로자 투입으로 인한 운영비용 상승의 문제를 초래한다. 따라서 본 연구는 식물공장의 재배 과정에 자동화 도입 전후를 비교하여 경제성을 평가하고자 하였다. 첫째, 자동화 도입이 필요한 작업을 선정하기 위해 식물공장의 작업 과정을 파악하였다. 파악된 작업 과정은 재배 식물의 생육 과정을 중심으로 나열하고 자동화를 도입할 작업을 선정하였다. 둘째, 선정된 작업에 방안별 투입과 산출을 비교할 경제성 평가 방법을 설정하였다. 셋째, 방안별 소요비용의 계산에 필요한 변수를 설정하였다. 넷째, 방안별 소요비용의 산정을 위한 계산 식을 도출하였다. 마지막으로 작업별 손익분기점을 분석하고 전체 작업에 대한 손익분기점을 통해 운영 기간에 따른 자동화 도입의 적절성을 확인하였다. 분석 결과, 식물 재배를 위한 6가지 작업에 자동화를 도입할 경우 손익분기점은 3.4년으로 분석되었다. 이는 대상 식물공장을 3.4년 이상 운영할 경우 자동화 도입은 경제성 측면에서 우수하다고 판단할 수 있다. 본 연구는 식물공장에 자동화 도입에 따른 손익분기점을 분석함으로써 국내외 다양한 식물공장의 자동화 도입에 따른 경제성 분석을 위한 기초 자료로 활용 가능할 것으로 판단된다. 향후 수행될 연구는 자동화 도입에 적절한 식물공장의 기준을 선정하고 효율적인 자동화 도입 방안을 수립하는 연구가 필요할 것으로 판단된다.
페로브스카이트 태양전지는 4차 산업혁명으로 사물인터넷, 가상환경 등의 증가에 따른 전력 수요가 급증하면서 점진적으로 고갈되어가는 석유, 석탄, 천연가스 등의 화석연료를 대체할 태양에너지, 풍력, 수력, 해양에너지, 바이오에너지, 수소에너지 등의 신재생 에너지 분야에서 연구가 활발한 부분이다. 페로브스카이트 태양전지는 페로브스카이트 구조를 가진 유-무기 하이브리드 물질을 사용하는 태양전지 소자로 고효율, 저가의 용액 및 저온 공정으로 기존의 실리콘 태양전지를 대체할 수 있는 장점들이 있다. 기존의 경험적 방법으로 예측한 광흡수층 박막을 최적화하기 위해서 소자 특성 평가를 통해 신뢰도를 검증해야 한다. 그러나 광흡수층 박막 소자 특성 평가 비용이 많이 소요되므로 시험 횟수에 제약이 따른다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 광흡수층 박막 최적화의 보조 수단으로 머신러닝이나 인공지능 모델을 이용하여 명확하고 타당한 모델의 개발과 적용 가능성이 무한하다고 본다. 이 연구에서는 페로브스카이트 태양전지의 광 흡수층 박막 최적화를 추정하기 위하여 서포트 벡터 머신의 선형 커널, 가우시안 커널, 비선형 다항식 커널, 시그모이드 커널의 회귀분석 모델을 비교하여 커널 함수별 정확도 차이를 검증하였다.
도로 건설 시에 진동 롤러를 활용한 다짐 과정은 토공에서 토양 강성을 높이는 데 필수적이다. 현재 다짐 작업 시 다짐 롤러의 운용방법에 대한 확실한 기준은 없는 실정이다. 간이 품질 검사 기법들이 개발되어 있지만, 현재 가장 많이 하는 품질검사 방법으로는 평판재하시험(PLT)과 현장밀도시험(FDT) 이 도로 건설 시에 다짐 정도를 평가하는 데 가장 많이 하는 시험법이다. 그러나 두 검사 방법 모두 시간적, 비용적인 이유로 모든 구간에서 품질 검사를 할 수 없어 효율이 떨어져 있는 실정이다. 본 연구에서는 진동 롤러의 운용 조건에 따라 다짐 품질에 어떤 영향을 미치는지 분석하였다. 모든 구간에서의 품질검사 결과를 취득하기 위해 현재 개발되어 상용화된 기술인 지능형 품질관리 시스템을 활용하였다. 시험 결과 다짐 롤러의 속도와 진동 방향에 따라 다짐도에 영향을 미치는 것으로 분석되었고, 다짐 방향에 따라서는 다짐도에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
철근 콘크리트 구조물의 사용 수명 확보는 경제적인 측면과 안전성을 고려하였을 때 필수적이다. 현장에 노출된 콘크리트에서 염해는 대표적인 열화 현상으로 잘 알려져 있다. 이를 사전에 예방하기 위한 방안으로 시멘트 대체재인 고로슬래그 (Ground granulated blast-furnace slag; GGBS)를 혼입하여 염해 저항성을 높이는 연구가 다양하게 진행하였고, 현재는 GGBS를 혼입한 콘크리트의 사용이 의무화되고 있다. 현장 콘크리트는 대부분 수분 불포화 상태를 유지하기 때문에 흡수 현상에 대한 연구가 필요하지만, 기존의 연구는 염화물 확산에 초점이 맞춰진 연구가 대부분이다. 콘크리트 내의 염화물 흡수을 측정하기 위해 제시된 방법들은 대부분은 실험실에서 수행이 가능한 고가의 장비를 사용하고 있다. 흡수현상을 간단하고 실용적으로 평가할 수 있는 기술 개발이 필요하다. 본 연구에서 선행 연구로 GGBS 콘크리트의 염해 저항성을 염화물 흡수 시험의 무게 변화와 임피던스 측정을 통해서 평가하였다. 실험 결과를 보면, 염화물 흡수양과 측정된 전기비저항(또는 전기전도도)와 선형적 상관관계를 확인할 수 있었다. 흡수 시험이 완료된 시점에서 측정된 전기전도도는 PC 콘크리트의 경우 250.8 S/m (w/b=0.4)과 303.1 S/m (w/b=0.6)이고, GGBS 콘크리트는 42.6 S/m (w/b=0.4)과 64.4 S/m (w/b=0.6) 로 나타났다. GGBS 콘크리트의 염해저항성이 높은 것으로 판단된다. 본 연구에서는 염화물 흡수 및 임피던스 측정에 영향을 미치는 인자를 고려하였을 때, GGBS 사용에 따른 콘크리트의 공극 구조가 염해 저항성에 주요한 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었다. 콘크리트 배합시 사용되는 결합재의 종류에 따라 공극구조가 다르게 나타날 수 있으므로 염해 환경에 노출된 구조물 건설시에는 결합재 사용에 대한 주의가 필요할 것으로 판단된다.
CNN(Convolutional Neural Network) 알고리즘은 인공신경망 구현에 활용되는 대표적인 알고리즘으로 기존 FNN(Fully connected multi layered Neural Network)의 문제점인 연산의 급격한 증가와 낮은 객체 인식률을 개선하였다. 그러나 IT 기기들의 급격한 발달로 최근 출시된 스마트폰 및 태블릿의 카메라에 촬영되는 이미지들의 최대 해상도는 108MP로 약 1억 8백만 화소이다. 특히 CNN 알고리즘은 고해상도의 단순 이미지를 학습 및 처리에 많은 비용과 시간이 요구된다. 이에 본 논문에서는 고해상도 단순 이미지의 객체 분류 학습모델 구현을 위한 개선된 CNN 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 고해상도의 이미지들의 학습모델 생성 시간을 감소하기 위해 CNN 알고리즘의 풀링계층의 Max Pooling 알고리즘 연산을 위한 인접 행렬 값을 변경한다. 변경한 행렬 값마다 4MP, 8MP, 12MP의 고해상도 이미지들의 처리할 수 있는 학습 모델들을 구현한다. 성능평가 결과, 제안하는 알고리즘의 학습 모델의 생성 시간은 12MP 기준 약 36.26%의 감소하고, 학습 모델의 객체 분류 정확도와 손실률은 기존 모델 대비 약 1% 이내로 오차 범위 안에 포함되어 크게 문제가 되지 않는다. 향후 본 연구에서 사용된 학습 데이터보다 다양한 이미지 종류 및 실제 사진으로 학습 모델을 구현한 실질적인 검증이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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