본 연구는 실내 쾌적성 제어를 위하여 룸 에어컨의 환기성능을 분석한다. 실험장치는 환경공조챔버, 룸 에어컨, 추적가스 측정시스템, 급기팬과 제어기로 구성된다. 환기성능은 ASTM Standard E741-83 기준에 근거하여 환경공조챔버 내 CO2 추적가스기법을 사용한 체강법에 의해 재실자와 급기 환기량에 따라 평가된다. 급기 환기량 증가에 따라 환기성능이 증가함을 파악하였으며 재실자가 없는 경우 CO2 가스는 빠르게 감소하며 이때의 환기성능은 55%까지 증가한다. 그리고 1명의 재실자가 있는 경우 1시간 경과후 급기량 570 lpm에서 환기성능은 자연감쇠와 비교하여 25%까지 증가한다. 실험 데이터를 사용하여 환경공조챔버 내 룸 에어컨의 환기성능 모델링을 도출하였다.
세월호 사건 이후, 불감증이 만연한 우리사회는 안전 교육과 재난대응 훈련에 다시 높은 관심을 가지게 되었다. 하지만 실질적으로 훈련을 하는 데는 비용도 많이 들며, 체험감을 높이는 데에는 한계가 있다. 최근 가상현실의 이점을 활용한 대안들이 콘텐츠 산업분야에서 중요시 되어 여러 콘텐츠들이 개발되고 있다. 본 논문에서는 화재 재난 대응 3D시뮬레이션 설계 시 중점적으로 적용해야 하는 부분을 살펴보고 새로운 설계안을 제안하고 설계과정을 통하여 얻을 수 있는 교육적 효과에 대해 고찰해 본다. 제안하는 시스템 설계하고 구현하기 위해서는 실제적인 3D공간제시를 위한 시스템설계, 재난 대응의 다양한 시나리오 구축, 사용자 효용성을 증대하기 위한 게임요소 적용에는 프로그램능력을 요하는 컴퓨터학과 등과 같은 IT 기반교육과 더불어 모델링 능력을 요하는 미술계 기반교육이 필요하다. 이에 본 연구에서는 제안한 시스템 설계과정을 통하여 얻을 수 있는 융합분야의 교육적 효과에 대해 고찰해 본다.
본 연구에서는 홍수시나리오에 의해 발생한 제방붕괴에서 불확실성을 포함한 확률홍수위험지도를 산정하였다. 불확실성을 포함한 극치수문시나리오와 그에 따른 홍수위가 산정된 선행연구자료를 활용하였고 이에 따라 제방붕괴 예측지점을 산정하였다. 단순한 조건에 따른 일률적인 파제폭을 제시하는 경험식과 지반공학적 복합요소들에 대한 불확실성을 고려한 물리적 기반의 수치모의 방식을 결합하여 파제폭을 산정하였다. 이에 따라 확률론적 파제유입량을 결정하였고, 신뢰도를 기반으로 100회 모의수행을 통한 2차원 제내지 침수해석을 실시하여 확률침수심도를 작성하였다. 이를 통해 홍수위험지도 작성기법을 기반으로 확률침수심도와 결합하여 확률홍수위험지도를 작성하였다. 본 연구결과는 제내지의 비상대처계획(EAP)의 정량적 근거자료로 보다 경제적, 안정적인 설계지표 제시하는데 효과적일 것으로 기대된다.
고해상 드론 기반의 지형 정보와 중력장 데이터를 이용하여 다짐지반의 모양과 균질성을 분석하였다. 지형과 수문 모형에서 계산된 지형요소 중 곡률은 다짐과정에서 발생한 지형의 변화를 효과적으로 보여 주었으며 이를 통해 불균질 다짐 영역을 확인할 수 있다. 지형 정보의 적정 해상도는 10 cm 정도였다. 성토지반의 공간적인 밀도변화를 분석하기 위해 중력장 해석을 수행하였으며 완전 부게이상의 변화로부터 불균질 다짐 영역과 지하 밀도구조 모델링을 통해 다짐도 차이에 의한 불균질 영역을 파악하였다. 연구결과로부터 지형요소와 중력장 해석법은 다짐된 지반의 균질성을 평가법이 될 수 있을 것으로 판단된다.
이 연구의 목적은 구성주의 교육이론 기반의 BIM/IPD(통합프로젝트수행)교육에 적합한 BIM협업 교육모델제안과 그 교육모델의 효율성을 검증하는 것이다. BIM/IPD기반 협업능력은 건설 전 분야 걸쳐 필요한 역량으로 보고 있다. '구성주의 협업 프로세스' 교육 방식을 실험군(구성주의 협업프로세스)과 대조군(빌딩스마트 협회 BIM 코디네이터 과정)에 적용하여 학습 전후의 상호작용 과정에서 학습효과의 개선을 인지측정(협업의 만족도, 협업의 수준)하고 실무능력(협업고도화지수측정)측정을 통한 '구성주의 협업프로세스'의 학습효과를 검증하는 것이다.
Compound disaster is the type that increases the impact affected by two or more hazard events, and attention to compound disaster and multi-hazards risk is growing due to potential damages which are difficult to predict. The objective of this study is to analyze the possible impacts of post-fire landslide scenario quantitatively by using TRIGRS (Transient Rainfall Infiltration and Grid-Based Regional Slope-Stability Analysis), a physics-based landslide model. In the case of wildfire, soil organic material and density are altered, and saturated hydraulic conductivity decrease because of soil exposed to high temperature. We have included the change of soil saturated hydraulic conductivity into the TRIGRS model through literature review. For a case study, we selected the area of $8km^2$ in Pyeongchang County. The landslide modeling process was calibrated before simulate the post-wildfire impact based on landslide inventory data to reduce uncertainty. As a result, the mean of the total factor of safety values in the case of landslide was 2.641 when rainfall duration is 1 hour with rainfall intensity of 100mm per day, while the mean value for the case of post-wildfire landslide was lower to 2.579, showing potential landslide occurrence areas appear more quickly in the compound disaster scenario. This study can be used to prevent potential losses caused by the compound disaster such as post-wildfire debris flow or landslides.
리튬이온 배터리(LIB)는 다른 배터리에 비해 수명이 길고, 에너지 밀도가 높으며, 자체 방전율이 낮아, 에너지 저장장치(ESS)로 선호되고 있다. 하지만, 2017~2019년 기간 동안 국내에서만도 28건의 화재사고가 발생하였으며, LIB의 운영 중 안전성 및 신뢰성을 보장하기 위해 LIB의 정확한 용량추정은 필수요소이다. 본 연구에서는 LIB의 충방전 cycle에 따른 용량변화를 예측하는 기계학습 기반 모델의 설계에 있어 중요한 요소인 최적 머신러닝 모델의 선정을 위해, Decision Tree, 앙상블학습법, Support Vector Regression, Gaussian Process Regression (GPR) 각각을 이용한 예측모델을 구현하고 성능비교를 실시하였다. 학습을 위해 NASA에서 제공하는 시험데이터를 사용하였으며, GPR이 가장 좋은 예측성능을 보였다. 이를 바탕으로 추가 시험데이터 학습을 통해 개선된 LIB 용량예측과 잔여 수명추정 모델을 개발하여, 운영 중 이상 감지 및 모니터링 성능을 높여, 보다 안전하고 안정된 ESS 운용에 활용하고자 한다.
최근 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷 기술이 안전사고 예방을 위한 화재 감지, 가스나 유해 물질 감지 등 다양한 솔루션에서 활용되고 있다. 2021년 고용노동부에서 발간한 산업 재해 발생 현황에 따르면, 2020년과 비교해 재해율, 재해자 수, 사망자 수가 증가하였으며 최근에는 중대재해 처벌 등에 관한 법률과 같은 안전조치를 강화하는 등 제도적, 사회적 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 한국지능정보사회진흥원(NIA)에서 제공한 데이터셋 구축 가이드라인을 참고하여 현장에서 직접 수집해 데이터셋을 직접 구축하고 YOLOv4로 학습하여 객체 탐지를 통해 충돌위험 객체 탐지 시스템을 제안하고자 한다. 위험 상황 규칙 위반에 대한 정확도는 실내 88%, 실외 92%의 탐지 성능을 보였다. 이러한 시스템을 통해 산업 현장에서 발생하는 안전사고를 사전에 분석해 지능형 플랫폼 연구에 활용이 가능할 것으로 사료된다.
Xiao Chen;Xinhui Dong;Pengfei Lin;Fei Ding;Bubryur Kim;Jie Song;Yiqing Xiao;Gang Hu
Wind and Structures
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제36권6호
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pp.405-421
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2023
Strong wind is the main factors of wind-damage of high-rise buildings, which often creates largely economical losses and casualties. Wind pressure plays a critical role in wind effects on buildings. To obtain the high-resolution wind pressure field, it often requires massive pressure taps. In this study, two traditional methods, including bilinear and bicubic interpolation, and two deep learning techniques including Residual Networks (ResNet) and Generative Adversarial Networks (GANs), are employed to reconstruct wind pressure filed from limited pressure taps on the surface of an ideal building from TPU database. It was found that the GANs model exhibits the best performance in reconstructing the wind pressure field. Meanwhile, it was confirmed that k-means clustering based retained pressure taps as model input can significantly improve the reconstruction ability of GANs model. Finally, the generalization ability of k-means clustering based GANs model in reconstructing wind pressure field is verified by an actual engineering structure. Importantly, the k-means clustering based GANs model can achieve satisfactory reconstruction in wind pressure field under the inputs processing by k-means clustering, even the 20% of pressure taps. Therefore, it is expected to save a huge number of pressure taps under the field reconstruction and achieve timely and accurately reconstruction of wind pressure field under k-means clustering based GANs model.
제조산업 현장에서는 수많은 유해위험물질이 사용, 처리 및 생산되고 있으며, 암모니아를 취급하는 시설에서 많은 누출, 화재 폭발사고가 보고되고 있다. 유해위험시설에서의 위험관리 및 사고예방을 위하여 공정안전관리(PSM), 가스안전관리(SMS), 장외영향평가(ORA) 제도 등 다양한 안전환경관리 프로그램이 국내 산업현장에 적용되고 있고 학계에서도 위험성평가 관련 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 암모니아 입하 및 저장 시설을 대상으로 정량적 위험성평가가 수행되었는데 사고 시나리오에 대한 피해영향범위 산정에는 장외영향평가용 KORA 프로그램, 사고 빈도 분석에는 LOPA PFD 활용 방식을 적용하였다. 평가 결과 추정된 위험도를 완화하고 지속적인 위험을 관리하는 방안으로 누출 감지 및 비상 차단, 물 분무 및 증기 희석 설비, 방류벽 및 트렌치, 누출 비산 방호 등 공정 안전설계 하드웨어 개선부분과 위험관리기준 효과적 적용, LOPA 보완적용, 보조 피해영향범위 산정 프로그램 활용, 위험도기반 공정안전관리제도 적용, 공정위험성 재평가 및 이행성 관리 등 프로그램 및 제도 운용 측면에서의 방안이 제시되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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