• 한국항해항만학회지
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• 제26권3호
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• pp.323-328
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• 2002

강판벽체와 뒷채움 지반의 상호작용에 의해 외력을 지지하는 지중강판구조물은 도로 제방의 하부 통·수로 구조물로 널리 사용되고 있다. 해안도로로 사용되는 성토체 내에 통로용 횡단구조물로 설치한 직경 6.25m의 원형단면 지중강판구조물에 대하여 상부 도로의 차량 통행에 의한 활하중 작용시 강판 벽체의 축력과 모멘트 변화를 평가하고, 토목섬유에 의한 강판구조물 상부 지반의 보강효과를 검증하였다. 이를 위하여 실제 구조물을 대상으로 정적 및 동적 차량재하시험을 실시하고, 구조물 내에 발생하는 축력과 모멘트, 그리고 구조물에 작용하는 토압을 계측하였으며 그 결과를 각각 분석하였다. 또한 지오그리드를 이용한 토피부 보강 효과에 대해서도 검증하였다. 차량하중 작용시 강판 부재의 축력은 주로 상부 아치부에서 증가하였으며, 그 최대값은 구조물 정점부 또는 도관 어깨부에서 발생하였다. 모멘트도 상부 아치부를 중심으로 증가하는 형태를 보였으나, 그 크기는 무시할 수 있을 만큼 작았다. 정적차량하중이 가해질 때 토피부에 지오그리드를 포설한 단면에서 계측된 최대축력 증가량은 지오그리드가 설치되지 않은 단면에서 계측된 값의 85∼92%를 나타내어 사하중에 대한 효과 외에 추가적인 축력감소 효과를 확인할 수 있었으나 차량주행시에는 차량하중에 대한 추가적인 보강 효과는 없어짐을 관찰하였다. 동적재하시험을 통해 산정한 충격계수 (DLA)는 토피두께가 0.9m에서 1.5m까지 증가함에 따라 반비례하여 감소하였는데, 그 크기는 CHBDC 방법으로 예측한 값보다 1.2-1.4배 정도 크게 나타났다.

• 환경생물
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• 제39권4호
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• pp.526-535
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• 2021

공간 샘플링은 공간모델링 연구에 활용되어 샘플링 비용을 줄이면서 모델링의 효율성을 높이는 역할을 한다. 농업분야에서는 기후변화 영향을 예측하고 평가하기 위한 고해상도 공간자료 기반 모델링에 대한 연구 수요가 빠르게 증가하고 있으며, 이에 따라 공간 샘플링의 필요성과 중요성이 증가하고 있다. 본 연구는 국내 농지 공간샘플링 연구를 통해 농업분야 기후변화연구의 공간자료 활용의 효율성을 제고하고자 하였다. 본 연구는 층화랜덤샘플링을 기반으로 하였으며, 1 km 해상도의 농지 공간격자자료 모집단(11,386개 격자)에 대해서 RCP 시나리오별(RCP 4.5/8.5) 연대별(2030/2050/2080년대) 공간샘플링을 설계하였다. 국내 농지는 기상 및 토양 특성에 따라 계층화 되었으며, 샘플링 효율 극대화를 위해 최적 층화 및 샘플 배정 최적화를 수행하였다. 최적화는 작물수량, 온실가스 배출량, 해충 분포 확률을 포함하는 16개 목표 변수에 대해 주어진 정밀도 제한 내에서 샘플 수를 최소화하는 방향으로 진행되었다. 샘플링의 정밀도와 정확도 평가는 각각 변동계수(CV)와 상대적 편향을 기반으로 하였다. 국내 농지 공간격자 모집단 계층화 및 샘플 배정 및 샘플 수 최적화 결과, 전체 농지는 5~21개 계층, 46~69개 샘플 수 수준에서 최적화되었다. 본 연구결과물들은 국내 농업시스템 대표 공간격자로써 널리 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 기후변화 영향예측 공간모델링 연구들에 활용되어 샘플링 비용 및 계산 시간을 줄이면서도 모델의 효율성을 높이는 데에 기여할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.229-256
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• 2023

팬데믹으로 인한 재택근무와 가정용 전력수요의 증가는 전력수요 패턴에 상당한 변화를 불러왔다. 이로 인해 한전 PPA(전력구매계약) 및 자가용 태양광 발전량 파악이 어려워지고, 전력거래소의 전력수요예측과 계통운영에 어려움이 가중되고 있다. 전기에너지는 다른 에너지 자원과 달리 저장이 어려워, 생산된 에너지와 소비 사이의 균형을 유지하는 것이 매우 중요하다. 전기에너지의 부족이나 과잉 생산은 에너지 시스템에 큰 불안정성을 초래할 수 있으므로, 전력 수급을 효과적으로 관리하는 것이 필수적이다. 특히, 4차 산업혁명 시대에는 데이터의 중요성이 더욱 커져 대규모 화재나 정전과 같은 문제가 심각한 영향을 미칠 수 있다. 이에 따라, 전기에너지 분야에서 정확한 전력수요와 함께 재생에너지와 같은 발전량을 정확하게 예측하여 적절한 발전 관리를 하는 것이 중요하며, 이는 불필요한 전력 생산을 줄이고 에너지 자원을 효율적으로 활용하는데 도움이 된다. 이에, 본 연구에서는 산업통상자원부에서 제공한 169개 발전소의 데이터를 활용하여 최적의 집합전력자원을 구성하기 위해 (1) 재생에너지 발전량 예측제도와 목표, 그리고 실제 적용에 대해 검토하고, (2) 예측제도 정산을 고려한 집합구성 알고리즘을 개발한 후, (3) 분석 로직에 이를 적용하여 결과를 종합하고 해석하였다. 본 연구는 최적의 집합구성 알고리즘을 개발하여, 최대 정산금 대비 80.66%에 달하는 집합구성(Result_Number 546)을 도출하였으며, 발전소 집합을 구성하였을 때 정산금을 증가시키는 발전소(B1783, B1729, N6002, S5044, B1782, N6006)와 정산금을 감소시키는 발전소(S5034, S5023, S5031)를 확인하였다. 집합전력자원을 연구단위로 설정하여 최적의 집합구성 알고리즘을 개발한 최초의 연구로서 의의가 있으며, 본 연구결과의 활용으로 전력시스템의 안정성을 향상시키고 에너지 자원이 효율적으로 활용될 수 있기를 기대한다.