전방위 감시카메라에는 어안렌즈를 이용하여 광대역감시가 가능하도록 물체감지알고리즘으로 물체를 단위별 레벨링한 다음 전방위 감시카메라와 추적(PTZ)카메라로 구성된 시스템으로 연동하여 현장실험한 것이다. 전방위 감시카메라가 움직이는 물체를 정확히 감지하며 사각표시를 하였고 추적카메라와 유기적으로 연동하며 확대 추적하였다. 감지카메라와 화염감지 및 온도에 대한 현장실험에서는 오토스캔 중 화염이 감지되면 멈추며, 해당 화점부분을 화면의 중심부분으로 이동시켜 온도가 표출되었다. 또한 화염이격거리별 검지에 필요한 발열량의 인정기준인 1 km 2,340 kcal를 초과한 1.5 km에서도 가능하였다. 거리에 따른 화염감지성능시험에서는 거리 1 km일 때 폭 56 cm ${\times}$ 높이 90 cm를 초과한 1.5 km에서도 가능하여 산불화재에도 적응성이 충분하였다. 향후 석유 가스비축시설 및 저유소에 설치하면 자체는 물론 주위 화재예방 및 침입감시 등의 안전에 매우 유용할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 LNG 벙커링 바지에 대한 예인안정성을 평가하였다. 친환경 에너지원인 LNG(액화천연가스)의 전환을 위한 인프라로 LNG 벙커링 바지가 개발되고 있다. LNG 벙커링 바지는 예인줄에 연결되어 이동하는 부선의 형태이기 때문에 LNG 공급용 부선의 예인안정성의 확보는 LNG 벙커링 바지 뿐 만아니라 주변 항해 선박의 안전을 위해 매우 중요하다. LNG 벙커링 바지의 예인안정성을 초기설계 단계에서 추정하기 위해 예인시뮬레이션을 위한 수치코드를 개발하였다. 초기설계 단계에서 활용 가능하도록 운동방정식에는 조종수학그룹 모델이 적용되었고 조종미계수에는 경험식이 적용되었다. 개발된 수치코드의 유효성을 확인하기 위해 발표된 계산 및 모형시험 결과와 비교하였다. 개발된 수치코드를 이용하여 LNG 벙커링 바지의 선미 스케그 면적과 예인 위치의 변화에 따른 예인시뮬레이션을 수행하였다. 수행된 시뮬레이션을 통해 설계된 선미 스케그 면적의 적정성을 확인하였다.
본 논문에서는 LNG 벙커링 바지에 대한 예인안정성을 평가하였다. 친환경 에너지원인 LNG(액화천연가스)의 전환을 위한 인프라로 LNG 벙커링 바지가 개발되고 있다. LNG 벙커링 바지는 예인줄에 연결되어 이동하는 부선의 형태이기때문에 LNG 벙커링 바지의 예인안정성의 확보는 LNG 벙커링 바지 뿐만아니라 주변 항해 선박의 안전을 위해 매우 중요하다. LNG 벙커링 바지의 예인안정성을 초기 설계단계에서 추정하기 위해서 예인시뮬레이션을 위한 수치코드를 개발하였다. 초기설계단계에서 활용 가능하도록 운동방정식에는 조종수학그룹(MMG)모델이 적용되었고 조종미계수에는 경험식이 적용되었다. 개발된 수치코드의 유효성을 확인하기 위해 발표된 계산 및 모형시험의 결과와 비교하였다. 개발된 수치코드를 이용하여 LNG 벙커링 바지의 선미 스케그 유무에 따른 예인시뮬레이션을 수행하였다. 수행된 시뮬레이션을 통해 설계된 선미 스케그 면적의 적정성을 확인하였다.
상하수도를 포함하는 7대 지하매설배관(상수도, 하수도, 전기, 통신, 가스, 난방, 송유)은 시공에서부터 운영 및 유지관리에 걸친 전 생애 주기 동안 체계적인 관리가 매우 중요하다. 특히, 지하매설배관의 전생애주기에 가장 큰 영항을 미치는 것은 시공과정이다. 새로운 도시를 건설하거나 서로 다른 지하매설배관을 유지관리하기 위해서는 매번 땅을 파고 시공 및 관련 작업을 수행해야 한다. 이 과정에 먼저 시공한 배관은 후에 시공하는 배관 시공 과정에 2차 및 3차 파손이 빈번하게 발생할 수 있는 가능성이 있다. 이 문제를 해결하기 위해서는 시공 과정에 일어나는 파손을 실시간으로 감시할 수 있는 시스템이 필요하다. 또한 지하매설배관의 환경에 따라 시스템의 지속적으로 운영하기 위한 전력의 공급이 제한되는 경우가 많아 기존 전력이 아닌 자연에너지를 이용한 안정적인 전력공급 시스템의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 풍력과 태양광을 이용한 자연에너지를 이용하여 배관감시 시스템을 장기간(24시간 15일) 안정적으로 운영이 가능한 장치를 개발하였으며 이를 현장시험을 거쳐 운전성능을 확인하였다.
클링커층은 제주도와 같은 화산지대에 분포하는 독특한 지층구조로 용암이 분출하며 고결되는 과정에서 생긴 클링커가 암반층 하부에 퇴적된 지층을 의미한다. 클링커층은 용암 가스의 분출과정에서 동반되는 다량의 공극을 포함하고 있기 때문에 지층 내 존재할 시 지반의 전체적인 안정성을 저해할 가능성이 존재하며 이에 대한 대처가 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 클링커층이 존재하는 00교의 시점 및 종점 부근에서 각 2공의 지반조사(총 4공)를 수행하였고, 지반조사결과를 토대로 얕은 기초 시공 시 거동을 수치해석적으로 검토하였다. 또한 클링커층의 약액주입공법을 통한 그라우팅 치환 시 개선된 얕은 기초 거동을 원지반에서의 얕은 기초 거동과 비교하고, 지층별 그라우팅 치환 효율을 분석하였다. 분석 결과, 클링커층보다는 기존 지반에 존재하는 퇴적층의 유무에 따라 지지력 및 치환 효율, 탄성 침하량에 차이가 발생하였으며, 이는 퇴적층이 상대적으로 클링커층보다 낮은 강성과 밀도를 가지고 있기 때문으로 판단된다.
글로벌 광물에너지자원 분야 수요공급에서 중국의 자원조사탐사개발과 자원경제 정책이 한국의 산업 경쟁력과 밀접하므로, 중국의 자원관련 활동을 분석하는 것은 국내외 자원개발 전략수립에 매우 중요한 사항이라고 할 수 있다. 중국은 2020년에 광물자원관련 법제 개정과 표준을 정하면서 광물자원 탐사개발과 매장량 관리의 효율성을 기하고 있다. 중국 자연자원부는 국가광물자원계획(2021~2025년)의 수립을 통해 국가차원의 목표와 전략을 달성하고자 하며, 각 급 지방정부에서도 지역광물자원계획을 수립하여 시행하고 있다. 이를 통해, 지질광물탐사 활동 감독 및 관리가 강화되었고, 지질광물 탐사개발분야 산업의 생산 관리의 안전성이 강화되었다. 중국은 고품질의 지질탐사, 측량 및 지도 작성 지침개발을 통해, 중국의 지질광물탐사개발 수준을 향상시키고 광업 감독관리 체계 강화를 기하고 있다. 중국의 고체광물자원 매장량분류와 석유가스광물자원 매장량분류 등의 광물자원 표준 마련으로 중국내 새로운 매장량 관리 표준체계가 구축되어 과학적인 광물자원 자원량과 매장량의 파악 및 합리적 관리와 이용 등이 개선될 것으로 여겨진다.
원자력 이용시설에서 발생하는 방사성 폐기물의 처분을 위해서 129I 와 같이 긴 반감기를 지니는 핵종의 농도를 결정하는 것은 매우 중요하다. 특히, 토양과 콘크리트와 같은 고체 시료내의 방사성 핵종들을 분석하기 위해서는 시료 중의 관심 핵종만을 효과적으로 분리하고 정제하는 과정이 필수적이다. 본 연구에서는 고온 연소로를 이용하여 고체 시료 중 129I를 분석하는 절차를 확립하였다. 시료에서 휘발된 129I은 환원제(NaHSO3)를 첨가한 0.01 M HNO3으로 포집 되어 ICP-MS로 신속하게 측정할 수 있었다. 이때, 시료에 첨가한 129I의 회수율을 높이고자 연소온도, 이동상 가스의 종류, 촉매 그리고 포집용액과 같은 연소로 분석 조건들을 최적화하였다. 또한, 본 연구에서 확립된 129I의 분석조건을 다른 휘발성 핵종(3H, 14C)의 동시분석에 적용할 수 있도록 최적화하였다. 최종적으로 고온 연소로를 사용하여 휘발성 핵종들을 분리한 후, 이들을 LSC (3H, 14C)와 ICP-MS (129I)로 각각 측정하는 분석 절차의 유효성을 평가하였다.
최근 국내에서 빈번하게 발생하는 지하공간 사고에 기인하여 정부에서는 지하공간 안전관리 대책으로 지하공간통합지도(IUGIM: Integrated Underground Geospatial Information Map) 구축의 기본 계획을 2015년에 수립하여 2021년 현재 부분 구축이 완료된 상태이고, 지하공간 관리 주체 및 관계 기관 등이 활용 중이다. 본 연구는 지하공간통합지도의 활용성 향상 방안의 일환으로 수행 중이며, 현장에서 계측된 실시간 기반의 데이터와 지하공간통합지도 내에 저장되어 운용 중인 보관 데이터의 비교 작업을 수행하기 위한 가시화시스템을 구축하는 내용을 다룬다. 지하공간통합지도에 구축되어 관리되고 있는 시추공 데이터 및 지하시설물 6종에 대한 가시화 기능을 탑재한 시스템을 구축하였다. 지하시설물 6종은 상수도관, 하수도관, 전력관, 가스관, 통신관 및 난방관이다. 구축 완료된 시스템은 서울시 강남구, 서초구 일원 3지점에 대한 현장 실증을 수행하였다. 현장 실증은 모바일센터에 접속해서 지하공간통합지도 데이터 내려받기, 지하공간통합지도 데이터(지표면 생성, 시추정보, 지하시설물) 가시화 작업, 현장에서 취득한 GPR(Ground Penetrating Radar) 기반 데이터에 대한 가시화 등으로 진행하였다. 지하공간통합지도 데이터 및 GPR 기반 현장 데이터의 실증 결과 적합한 것으로 판정되었다. 본 연구의 결과로 굴착 현장에서 안전한 시공에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.
The purpose of this study is to evaluate the reduction effect of microbially activated peat on odor generated by livestock farms. The odor gas was measured by stirring the livestock manure sample with the existing litter and the microbially activated peat (Healtha Peat) was developed by this research team. In outdoor farm experiment, the measurements were performed by comparing broilers farm using rice husks and microbially activated peat as litter. The weight, mortality, shipment date, and odor levels (NH3) were measured before and after experiment. The result showed that NH3 levels were reduced by 100% in the Healtha Peat mixed group, Healtha Peat and rice husks mixed group. In the peat mixed group, Healtha Peat and saw dust mixed group showed reduce value at 99.6% and 99.1%, respectively. However the rice husks mixed group and saw dust mixed group showed a relatively weak NH3 reduction effect with values of 57.5% and 84.8%, respectively. After 3 months, the Healtha Peat mixed group and Healtha Peat and rice husks mixed group showed the highest NH3 reduction effect persistence. In the outdoor farm experiment, NH3 was present in farms using rice husks, but not in farms using Healtha Peat. In farms using Healtha Peat, the mortality and NH3 were reduced by 75% and >90%, respectively. The average body weight increased 18% and resulted to 10% decrease in the shipping date. These results implied that microbially activated peat has a clear effect on farm NH3 reduction and affects the productivity of farm animals.
연구목적: 지하공동구는 도시 지하에 전기, 수도, 가스 등의 인프라를 공동 수용하는 시설로 공기 흐름이 부족하여 계절에 상관없이 결로가 자주 발생한다. 결로는 전기 설비의 누전 화재를 일으키는 원인이 되므로 지하공동구 내의 조명 등 각종 시설물 관리를 위해 필요한 제어반은 결로에 노출되지 않도록 문이 닫힌 상태로 관리되어야 한다. 본 논문에서는 딥러닝 객체인식 기술을 활용하여 수km 거리에 반복 배치된 공동구 제어반의 문 열림 여부를 이동 카메라 조건과 조명이 꺼진 조건에서도 인식하고자 한다. 연구방법: 지하공동구를 순찰하는 로봇이 촬영한 영상데이터를 이용하여 딥러닝 객체인식 모델인 YOLO를 모자이크 이미지 증강기법으로 학습시켜 제어반 문 열림과 문 닫힘을 인식한다. 연구결과: 모자이크 이미지 증강기법으로 학습시킨 모델과 사용하지 않은 모델의 성능을 비교한 결과, 모자이크 학습 모델이 더 우수한 성능(모든 클래스에 대한 mAP가 0.994 이상임)을 보이는 것을 확인하였다. 결론: 지하공동구의 조명이 꺼진 상태에서도, 공동구 내부 시설물이 복잡한 환경에서도 제어반의 문열림 여부를 우수한 성능으로 인식하여 지하공동구 재난안전관리에 도움이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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