낮은 반응성으로 인해 복잡한 공정이 필요한 무연탄은 순환유동층 내의 동적 거동을 통해 연소 특성이 고찰되어야 한다. Pilot 규모의 0.1MWth 급 순산소 순환유동층 연소로에서의 무연탄 연소 특성을 고찰하기 위하여 본 연구에서는 전산유체해석 기법을 이용하였다. 순산소 순환유동층 보일러는 연소로(0.15 m l.D., 10 m High), 싸이클론, 재순환부 등으로 구성되었고 동일한 크기의 3D 모델 반응기를 구축하였다.실험에 사용한 무연탄은 평균 입도 1,070 ㎛, 밀도 2,326 kg/m3이다. 공기 연소에서 순산소 연소로의 연소 환경 변화에 따른 반응기 내부의 기-고 흐름 패턴을 고찰하였다. 이때, 공기 연소와 순산소 연소에서 온도 분포는 비슷한 양상을 보이지만 압력 분포는 순산소 연소에서 더 낮음을 알 수 있었다. 더불어 공기 연소에 비해 순산소 연소에서 더 높은 CO2 농도를 가지므로 이산화탄소 포집이 활발히 이루어질 것을 예상해 볼 수 있다. 결과적으로 본 연구를 통해 무연탄 활용 시 순환유동층 반응기의 최적화된 설계 및 운전에 기여할 수 있음을 확인하였다.
네트워크 및 컴퓨터의 발전에 따라 악성코드 역시 폭발적인 증가 추이를 보이고 있으며, 새로운 악성코드의 출현과 더불어 기존의 악성코드를 이용한 변종 역시 큰 몫을 차지하고 있다. 특히 실행압축 기술과 코드 난독화를 이용한 변종들은 제작이 쉬울 뿐만 아니라, 자신의 시그너쳐 혹은 구문적 특징을 변조할 수 있어, 악성코드 제작자들이 널리 사용하는 기술이다. 이러한 변종 및 신종 악성코드를 빠르게 탐지하기 위해, 본 연구에서는 행위 그래프 분석을 통한 악성코드 모듈별 유사도 분석 기법을 제안한다. 우리는 우선 악성코드들에서 일반적으로 사용하는 2,400개 이상의 API 들을 분석하여 총 128개의 행위로 추상화 하였다. 또한 동적 분석을 통해 악성코드들의 API 호출 순서를 추상화된 그래프로 변환하고 부분 그래프들을 추출하여, 악성코드가 가진 모든 행위 부분 집합을 정리하였다. 마지막으로, 이렇게 추출된 부분 집합들 간의 비교 분석을 통하여 해당 악성코드들이 얼마나 유사한지를 분석하였다. 실험에서는 변종 을 포함한 실제 악성코드 273개를 이용하였으며, 총 10,100개의 분석결과를 추출하였다. 실험결과로부터 행위 그래프를 이용하여 변종 악성코드가 모두 탐지 가능함을 보였으며, 서로 다른 악성코드들 간에 공유되는 행위 모델 역시 분석할 수 있었다.
잭업드릴링 리그는 해양 석유와 가스 탐사 산업에서 널리 사용되는 모바일 해양 플랫폼이다. 그것은 시추 및 생산을 위한 캔틸레버 시추 장치가 있는 독립적인 3개의 다리가 있는 자체 승강식 장치이다. 전형적인 잭업리그는 삼각형 선체, 타워형 데릭, 캔틸레버, 잭케이스, 거주구와 다리로 구성되며 여기에는 스퍼드캔 구조, 개방형 트러스, X-교차 구조로 구성된다. 일반적으로 잭업리그는 수심 130m~170m에서만 운용이 되고 있다. 최근 들어 개발 유정이 심해로 이동하면서, 깊은 수심과 가혹한 환경조건을 만족해야 한다. 리그의 작업 상태에서 모든 정적, 동적 하중은 레그(Leg)를 통해서 지탱되는 특징이 있다. 이러한 리그의 중요한 이슈는 순간적으로 큰 충격에너지를 발생시키는 충돌에 대한 레그의 안전성이다. 본 연구에서는 LS-Dyna 프로그램을 이용하여 DNV 선급에서 규정하고 있는 충돌에너지 35MJ 요구사항에 대한 수치해석 및 검증을 수행하였다. 충돌 선박은 배수량 7,500톤 작업 지원선을 사용하였고, 5가지 충돌조건을 선정하였다. 해석결과로부터 모든 충돌조건은 선급 기준을 만족하지 못한다. 코드 방향 충돌조건은 충돌에너지 15MJ, 브레이스 충돌조건은 6MJ이 합리적이다. 따라서 충돌시나리오에 따른 합리적인 충돌에너지 기준의 제정이 필요로 하다.
액상화 현상이란 지반이 포화된 느슨한 사질토 지반에 지진과 같은 동적하중이 급속히 작용할 때 과잉간극수압이 발생하고, 지반이 유효응력을 상실하고 액체화 되는 현상을 말한다. 액상화 평가를 위한 실내반복시험은 반복삼축압축시험과 반복전단시험을 통하여 확인이 가능하다. 이와 관련하여 본 연구에서는 반복삼축압축시험을 이용한 모래의 상대밀도와 입도분포에 따른 액상화 저항 강도를 확인하고자 하였고, 실험장비의 신뢰도 검증과 결과의 타당성을 확인하고자 기존의 선행연구와 대조하여 비교·분석하였다. 실험결과, 흙의 분류에 상관없이 상대밀도가 증가함에 따라 액상화 저항 강도가 높아짐을 확인하였고, 모래의 입도분포에 따른 액상화 저항강도는 SW에 가까운 SP시료의 액상화 저항강도가 상당히 높게 확인되었다. 또한 세립분 0% 대비 세립분 30%를 분석한 결과, 상대밀도 40~70%까지 증가함에 따라 액상화 저항강도가 5~20% 가까이 감소하였고, 국내 풍화토 지반이 주문진 표준사 대비 액상화 저항 강도가 세립분이 10%일 때는 30% 이상, 세립분이 30%일 때는 50% 이상 낮게 측정되었다.
말뚝의 지지력과 거동을 예측하기 위하여 다양한 연구들이 수행되었음에도 불구하고, 메커니즘에 대한 전반적인 이해가 아직까지 미흡한 실정이다. 이는 많은 인자들이 서로 복잡한 연관성을 맺으며 말뚝의 거동에 영향을 미치기 때문이다. 따라서 지반조건과 말뚝조건 및 항타조건 등 과 관련된 많은 인자들 가운데 지지력에 중요한 영향을 미치는 인자들을 도출하기 어려우며, 또한 인자들 간의 복잡한 연관성을 지지력 공식에 적합하게 고려하기란 매우 어렵다. 본 연구에서는 항타말뚝들에 대한 동재하시험으로부터 선단 및 주면 지지력을 포함한 지지력을 예측하기 위하여 인공신경망이 적용되었다. 첫째로, 신경망 모델링에 근거한 민감도 분석를 통하여 지지력에 대한 각 영향인자들의 영향이 검토되었다. 둘째로, 지지력 예측을 위한 최적의 인공신경망 모델을 도출하기 위하여 인공신경망과 유전자 알고리즘으로 구성된 설계기법이 적용되었다. 이를 통해 토사지반에 관입된 항타말뚝의 지지력을 산정할 수 있는 최적의 인공신경망 모델을 제안하고자 하였다. 사용된 설계기법을 통하여 적합한 입력층 조합, 은닉층 노드수과 각 층 사이의 연결구조를 도출하였다. 도출된 인공신경망 모델을 적용함으로써 항타말뚝의 지지력을 간단하며 신뢰성 있게 예측할 수 있음을 알 수 있다.
최근 지능적이고 고도화된 사이버 공격은 악성코드가 포함된 파일을 이용하여 공공기관의 전산망을 공격하거나 정보를 유출하는 공격으로 그 피해가 커지고 있다. 다양한 정보 보호시스템이 구축된 공공기관에서도 기존의 시그니처 기반이나 정적 분석을 기반으로 하는 악성코드 및 랜섬웨어 파일 탐지하는 방식을 사용하는 경우는 알려진 공격은 탐지가 가능하나 알려지지 않은 동적 및 암호화 공격에 대해서는 취약하다. 본 연구에서 제안하는 탐지 방안은 공공기관에서 실제로 사용하는 정보보호시스템 중 악성코드 및 랜섬웨어를 탐지할 수 있는 시스템의 탐지 결과 데이터를 추출한 후 결합하여 여러 가지 속성을 도출해 내고, 머신러닝 분류 알고리즘을 통해 도출한 속성들이 어떻게 분류되고 어떤 속성이 분류 결과와 정확도 향상에 중대한 영향을 미치는지 실험을 통해 결과를 도출한다. 본 논문의 실험 결과에서는 특정 속성이 포함된 경우와 포함되지 않은 경우 알고리즘마다 상이하지만, 특정 속성이 포함된 학습에서는 정확도가 높아지는 결과를 보였으며 추후 정보보호시스템의 랜섬웨어 파일 및 이상행위 탐지 알고리즘 제작 시 속성 선택에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
원전 구조물의 실시간 모니터링 기술이 요구되고 있지만, 현재 운영 중인 지진 감시계통으로는 동특성 추출 등 시스템 식별이 제한된다. 전역적인 거동 데이터 및 동특성 추출을 위해서는 다수의 센서를 최적 배치하여야 한다. 최적 센서배치 연구는 많이 진행되어 왔지만 주로 토목, 기계 구조물이 대상이었으며 원전 구조물 대상으로 수행된 연구는 없었다. 원전 구조물은 미미한 신호대잡음비에도 강건한 신호를 획득하여야 하며, 모드 기여도가 저차 모드에 집중되어 있어 모드별 잡음 영향을 고려해야 하는 등 구조물 특성을 고려해야 한다. 이에 본 연구에서는 잡음에 대한 강건도와 모드별 영향을 평가할 수 있는 최적 센서배치 방법론을 제시하였다. 활용한 지표로서 auto MAC(Modal Assurance Criterion), cross MAC, 노드별 모드형상 분포를 분석하였으며, 잡음에 대한 강건도 평가의 적합성을 수치해석으로 검증하였다.
우리나라 재난안전통신망 제공 및 응용 서비스는 개발 추진, 초기 구축, 실증 및 초기 서비스 단계로 재난안전통신망 모바일 앱에 대한 보안 대응은 아직 미흡하다. 재난안전통신망(PS-LTE)에서 사용할 수 있는 단말은 개방형 안드로이드 기반 전용 단말로 다양한 모바일 악성코드에 사용될 수 있는 취약성이 잠재적으로 존재하기 때문에 미국의 FirstNet Certified 및 구글의 Google Play Protect와 비슷한 선제적 대응이 필요하다. 본 논문에서는 응용서비스 앱을 재난안전통신망 모바일 앱스토어에 등재하기 전, 악성 앱 및 정상 앱에 대해 데이터 셋을 구축하여 특징을 추출하고 가장 효과적인 AI 모델을 선정하여 정적 및 동적 분석을 수행하며, 분석 결과에 따라 악성 앱이 아닌 경우 앱 스토어에 등재하는 방안을 제안한다. 해당 방안으로 악성행위 앱 등재를 사전에 차단하는 서비스 제공이 필수가 되어 공인된 인증을 부여함으로써 재난안전통신망의 보안 사각지대를 최소화하고 인증된 앱을 재난안전 제공 및 응용 서비스 지원으로 재난상황에 대한 재난안전통신망의 안전성을 확보할 수 있다.
본 연구에서는 차량의 주행속도, 차축하중 그리고 타이어 압력변화에 따른 아스팔트 포장의 주요 응답 특성을 분석하고자 하였다. 시험도로 아스팔트 포장 중 기층의 두께가 서로 다른 A5(180mm)와 A8(280mm)단면을 선정하여 표준 3축 덤프트럭에 의한 아스팔트의 변형률과 수직응력의 변화를 계측하였다. 모든 주행시험은 각 포장 단면의 주행차로에서 진행되었으며 실제 주행속도와 이동경로는 레이저 원더링 시스템을 적용하여 실시간으로 관찰, 기록하였다. 아스팔트 포장의 변형률은 차량의 주행속도가 증가할수록 그 크기가 감소하는 일반적인 점탄성 거동을 보였다. 특히 수직응력은 차축하중 뿐만 아니라 주행속도에도 영향을 받는 것으로 보아 속도별 차량의 운동특성이 각 차축으로 전달되는 연직하중의 크기에 많은 영향을 주고 있음을 알 수 있었다. 일반적으로 타이어 공기압이 증가하고 차축하중이 증가할수록 아스팔트 하부의 최대 인장변형률은 증가하였다. 두 아스팔트 포장 단면에서 다층탄성해석을 수행한 결과 변형률은 계측된 결과보다 크게 예측되었으며 수직응력은 수치해석결과가 계측결과보다 작게 평가되었다.
본 연구의 목적은 인공위성 자료와 지상의 관측자료간의 비선형 특성을 가장 잘 반영할 수 있는 신경망 모형을 이용하여 단시간 강우량 정보를 사전에 예측하여, 하천제방의 붕괴로 인한 상습 침수지역에서의 홍수범람 양상을 실시간으로 예측함으로써 홍수재해로부터의 피해를 최소화시키는데 있다. 강우예측 신경망 모형은 현재의 대기상태를 나타내는 인공위성 자료와 실시간으로 전송되는 자동기상관측소 자료를 입력자료로 하여 현재부터 3시간 및 6시간 선행시간까지의 면적평균강우량을 예측할 수 있도록 구성하였다. 신경망 모형의 구조는 입력층과 출력층 사이에 하나의 은닉층이 존재하는 다층 신경망으로 구성하였으며, 학습단계에서는 오류 역전파 알고리듬 학습방법 중 모멘텀법을 사용하였다. 예측된 면적평균강우량으로부터 홍수량을 산정하고, 이를 이용하여 하천의 제방붕괴로 인한 제내지에서의 범람양상을 예측할 수 있도록 1차원 흐름모형과 연계한 동역학적 홍수범람 모형을 개발하였다. 개발된 홍수범람 모형은 본류와 지류의 여러 지점에서 제방이 붕괴될 경우, 하도의 홍수위 및 제내지에서의 침수위와 침수면적이 일괄적으로 모의될 수 있도록 구성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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