일반적으로 터널 굴착시 지보재의 설치시기에 대한 예측을 위하여서는 지반반응곡선 (Ground reaction curve)을 활용하고 있다. 이 지반반응곡선은 굴착에 따른 지반의 변위 특성을 나타내며, 일반적으로 원형단면이고 등방상태 (K = 1.0)로 가정하여 단순화시킨 Closed Form Solution을 통해서 구해진다. 그러나, 원형단면이 아니고, 비등방 응력상태인 실질적인 현장조건을 고려해 본다면, 이 지반반응특성 예측식을 현장조건에 적용함에 있어서 어떠한 한계점을 갖는지에 대하여 규명할 필요가 있다. 이를 위해, 본 논문에서는 굴착단면 형상에 따른 측벽에서의 초기탄성변위 및 임계지보압의 변화 특성에 대하여 연구하였다. 터널굴착 형상은 단면의 높이 (b)와 폭 (a)의 비, 즉 굴착형상 계수 S (=b/a)값이 1.0, 0.8, 0.6, 0.4로 변화하도록 하였으며, 각각의 굴착형상마다 초기등방응력을 5~30 MPa사이에서 변화시켜가면서 수치해석을 통해 지반반응곡선을 얻었다. 수치해석을 통해 얻어진 측벽에서의 지반반응곡선을 분석하여 그에 따른 특성을 제시하였다. 검토결과 지반의 자립성을 평가하는데 있어서 Closed form solution의 사용에는 한계가 있는 것으로 판단된다.
쉴드TBM 터널을 대상으로 하는 3차원 수치해석은 gap, tail void, 세그먼트설치, 뒤채움재 주입 등과 같은 쉴드TBM 굴착의 여러 특성들을 고려하여 시공과정을 반영할 수 있는 해석이 수행되어야 한다. 그러나 기계 굴착의 특성을 고려하는 해석적 기법은 여러가지 기법들이 혼용되어 적용되는 것이 일반적으로 해석결과의 일관성과 신뢰도에 의문이 제기된다. 본 논문에서는 쉴드TBM 터널의 3차원 수치해석에 사용될 수 있는 여러 기법들을 대상으로 현장에서 실제 계측된 지표침하 데이터를 활용한 매개변수연구를 수행하였다. 그 결과 설계단계에서 지표침하와 막장압 등 터널주변지반의 거동을 유사하게 예측하고 평가하는데 활용할 수 있는 해석기법으로서 분석하고 정리하였다. skin plate 주면압, 뒤채움압과 soil model이 지표침하에 가장 큰 영향요소로 파악되었고, 응력제어기법은 해저터널과같이 굴착지반의 volume loss 정보를 얻을 수 없거나 지표침하나 막장압 등 터널 주변거동파악이 중요한 경우에 적용 가능한 것으로 판단되며, 설계자는 현장여건과 쉴드TBM의 특성이 반영된 합리적인 3차원 수치해석을 수행하는데 본 가이드라인을 기본자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구에서는 기존에 중유를 사용하는 상용보일러에서 오리멀젼 연료의 활용 가능성을 평가하기 위하여 소형 보일러에서 오리멀젼 연료의 기본적인 연소특성을 실험과 더불어 수치해석하였다. 오리멀젼의 주요 연소특성은 최고 화염온도가 버너로부터 $20{\sim}30\;cm 뒤쪽에 나타나는 화염지연현상과 비교적 넓게 분포하는 화염의 형태로 이는 오리멀젼 제조과정에서 포함된 높은 수분함량과 미세한 수부액적으로 이한 미소폭발 현상에 기인한다. 오리멀젼 연료의 연소특성에 미치는 영향을 평가하기 위하여 연료공급량, 무화유체의 종류, 그리고 계산에 사용된 현상학적인 복사모델과 같은 중요한 설계 및 운전인자에 대한 일련의 변수연구를 수행하였다. 연소특성인 최고 화염온도 지연현상은 연료공급 속도를 조절함으로써 어느 정도 저감시킬 수 있었으며 연소생성물로 CO와 $SO_2$ 그리고 NO가스의 연소로 내 발생특성을 평가하였다. 또한 무화용 유체로 증기를 사용하였을 경우 로내 연소상태는 무화용 공기에 비해 안정화 되고 고온영역이 감소되는 결과를 보였다. 일반적으로 본 연구에서 수행한 실험조건에 대한 수치해석 결과는 물리적으로 일관성 있는 결과를 제시하였으나 오염물질 생성농도에 대한 보다 정확한 예측을 위해서는 추후 현상학적인 모델개선을 필요로 한다. 결국 본 연구로부터 개발된 컴퓨터 프로그램은 기존의 상용화 중유 보일러에서 오리멀젼 연료로 대체 사용시 개선사항 및 유용한 운전 자료를 제공할 것으로 판단된다.
The primary purpose of this study is to promote and establish the development of home health care in Korea. It focuses on identifying and classifying the nursing activities that were provided by health professionals for patients who were admitted to two hospitals with cerebral vascular disease. And also. the study was conducted for comparison of client selection criteria between health professionals, and identifying patients who needed home health care The subjects of this study were 38 patients with cerebral vascular disease who were admitted to neuro-surgery wards at 2 hospitals with more than 500 beds in Daegu from November 1. through 30. 1991. Survey instruments were questionnaires to identify nursing activities and classify patients who needed home health care. Data was collelected by 1 doctor and 2 nurses per patient independently. They checked the same patient with the questionnaire on the same day and never communicated their information about patients with each other. All the questionnaires checked by doctor and nurses completely were 90. Statistical methods for analyzing data were non-parametric tests (Kruskal Wallice test and sign test). Correlation and percentages were used for further analysis. From this study. the following summarized conclusions have been drawn. 1. 10. 2 kinds of treatment and nursing activities were provided by health professionals for patients with cerebral vascular disease in hospital. 2. The points of nursing needs were between 32-37 out of a total of 500 as a result of the assessment about the health status of patients who were admitted to neuro-surgery ward with cerebral vascular disease. The points of Barthel Index of Functional Status Assessing Devices were between 24-34. Client Selection Criteria for Home Health Care was congruent between the Health professionals because the difference were not found to be statistically significant. 3. Patients classfied as home health care clients were $70-80\%$ of all patients who were admitted in hospital. There was not significant difference in patient selection criteria for home health care between health professionals statistically. As a result. the validity of different tools used in classifying home health care client were found to be congruent. 4. $80-85\%$ patients who could be discharged and sent to their homes early were identified as home health care clients. This study using client selection criteria. for home health care contributed to tool development because the validity of tools was verified. And also, this research represented that there was congruency in patient selection criteria for home health care between different health professionals. As a result, this study represented that many patients who were admitted to hospitals could be classified as a home health care clients. On the basis of the findings. further studies are required to develop client selection criteria using universal tools for classifying home health care clients in other chronic diseases. It is also recommended that comparative studies for client selection criteria between health professionals treating in other chronic diseases are necessary.
지반 굴착시 지반의 변위특성과 지보재의 설치시기에 대한 중요한 정보를 제공하는 지반반응곡선(Ground reaction curve)을 구하는 방법은 일반적으로 원형단면이고 측압계수 K=1.0인 상태를 가정한 closed from solution을 통해서 구해지지만, 실제 현장에서는 주로 마제형 굴착단면이 사용되며 $K\neq$1.0인 경우 대부분이다. 지반 굴착시 측압계수와 굴착 형상에 따라 측벽에서의 초기탄성변위 및 임계지보압이 변화하는 경향을 알아보기 위하여 측압계수 값을 0.5~3.0 사이에서 변화시키고, 각 측압계수마다 초기연직응력을 5~30MPa 사이에서 변화시켜가면서 원형단면과 마제형 단면인 경우를 구분하여 수치해석을 통해 지반반응곡선을 얻었다. Closed form solution에 의해 얻어진 지반반응곡선은 측압계수와 굴착단면의 형상을 고려하지 못하기 때문에 $K\neq$1.0인 실제 지반에 대한 변위거동과 지반의 자립성을 평가하는 데 큰 오차를 유발할 수 있는 것으로 나타났다. 따라서, Closed from solution에 의해 지보재의 설치시기를 예측하는 것은 많은 오차를 수반하는 과정이므로, 수치해석을 통한 지보설치 시기와 자립성에 대한 검토를 수행하는 것이 바람직 할 것으로 판단된다.
토공작업은 모든 종류의 토목공사에 기본이 되는 공종으로 공기, 공사비와 생산성에 영향을 미치는 요소이다. 토공은 그룹으로 형성된 다수의 건설장비들이 필요한 기계화 작업이며 건설장비로 인하여 많은 연료를 소비하는 작업이다. 그러나 일반적으로 토공작업은 건설장비 운전자의 경험과 직관에 의하여 수행되기 때문에 낮은 생산성, 높은 연료사용량 및 탄소를 많이 배출시킬 수 있는 문제점을 갖고 있다. 최근 연구에 의하면 이러한 문제점의 해결책의 하나로 건설장비 플릿관리 시스템이 제안되고 있다. 건설장비 플릿관리 시스템은 효과적인 토공계획, 최적의 건설장비 할당, 효율적인 건설장비 운영, 빠른 정보교환 등과 같은 기능을 수행한다. 본 연구에서는 건설장비 플릿관리 시스템 구축시 필요한 주요 방법론을 제시하는 것을 목적으로 하고 있다. 토공작업을 위한 3D 솔리드 파라메트릭 모델 형성, 옥트리를 이용한 토량배분, 건설장비 플릿구성 및 운영 방법론을 제시하였다. 건설장비 플릿관리 시스템의 효용성을 건설장비 가동률, 연료사용량, 이산화탄소 배출량 측면에서 검증해 보기 위하여 시뮬레이션을 실시하였다.
본 논문은 암반지층에 설치되는 굴착벽체의 안전하고 경제적인 설계 및 시공을 위해 절리가 형성된 암반지층에서 발생하는 토압의 크기 및 분포특성을 조사한 것이다. 이러한 목표를 위해, 먼저 기존 선행연구의 한계성 및 문제점을 파악하고 이를 극복하기 위해 암반지층의 다양한 절리특성 등을 고려할 수 있는 개별요소법(DEM)에 근거한 불연속체 수치해석적 매개변수 연구를 수행하였다. 매개변수로는 암반종류 및 절리상태(절리면의 전단강도 및 절리경사각)가 고려되었으며, 지반과 굴착벽체의 상호작용을 반영하면서 각 요소의 영향이 고려된 토압크기 및 분포특성이 파악되었다. 뿐만 아니라, 암반지층에서 발생된 토압과 토사지반에서의 경험토압인 Peck토압과의 상호 비교가 이루어졌다. 비교결과 절리가 형성된 암반지층에서 발생된 토압의 크기 및 분포는 암반의 종류 및 절리상태에 따라서 크게 영향을 받은 것으로 나타났고 토사지반에 있어서 Peck의 경험토압과 비교하여 서로 다른 특징을 나타내었다. 이와 같이 조사된 결과는 향후 절리가 형성된 암반지층에서의 굴착벽체 설계를 위한 토압산정에 필요한 정보 및 기초자료로서 활용될 것이다.
구조물의 "3차원 설계"는 성공적인 BIM(building information modeling) 정착을 위한 핵심 기술이다. 이를 위해 다양한 BIM 라이브러리들이 개발되고 있지만 선형기반으로 구조물이 가설되는 교통 인프라의 설계업무에 적용하기에는 한계가 있다. 상용화된 BIM 소프트웨어들이 지원하는 라이브러리를 계획된 선형을 기반으로 구조물이 가설되는 교통 인프라의 설계업무에 적용하는 것은 사용성 측면에서 한계가 있다. 더욱이 조합을 고려하지 않고 개발된 라이브러리로 생성된 모델은 다양한 설계변경 상황에 대응하기가 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 교통인프라 구조물인 철도 교량을 대상으로, 유관 시설 또는 부재에 대한 3차원 객체를 설계변경에 효율적으로 대처할 수 있도록 매개변수 기법을 적용한 'BIM기반 3D 모델 생성자동화 모듈'을 구축하였다. 모듈의 주요기능은 기준선형을 바탕으로 기준경로를 도출하고 다른 객체와의 조합을 고려하여 목표객체를 연장 및 배열하는 것이다. 또한 모듈의 조합으로 구성된 철도교량의 통합모델에 대하여 설계변수를 입력할 수 있는 사용자 인터페이스를 구성하여 설계변경 대응능력에 대한 적용성을 검증하였다.
본 논문은 비단조적으로 변동하는 시계열자료를 단조적으로 변화하는 구간으로 분할하여 경향성을 분석함으로써 자료의 시변동에 대한 동질성을 향상시키고 그에 따라 경향성 분석기법의 탐지력을 향상시킬 수 있다는 가설을 전제로 하고 있다. 이를 검토하기 위한 기법으로서 시계열자료의 변동경향을 파악하기 위한 필터링 방법으로 LOWESS smoothing을 적용하였고, 시계열자료의 경향성분석은 seasonal Kendall test를 적용하였다. 인위적으로 발생시킨 시계열자료와 대청호의 수온, 유량, 기온, 일사량 등의 시계열자료를 대상으로 검토한 결과 비단조적인 변화를 보이는 시계열자료를 단조적인 변화구간으로 분할하여 경향성을 분석함으로써 자료의 변동 경향성과 기울기 판정의 정확도를 높일 수 있었다. 그리고, 자료의 시변동에 대한 동질성 향상은 계절 변동성의 동질성에 대한 변화를 보다 정확하게 분석하는데 도움을 주는 것으로 보였으며 이것은 자연현상에 대한 인간활동의 영향을 고찰할 수 있는 자료로서 앞으로 이에 대한 연구가 더 필요할 것으로 보인다. 본 논문에서 제시한 방법은 시계열자료의 단조적인 경향성을 분석하는 기법들에 대해 적용 가능하며, 이를 통하여 환경변화의 경향성에 대한 보다 정확한 분석과 판단이 가능해질 것으로 기대한다.
본 연구는 다중시기 위성영상과 머신러닝 알고리즘을 이용하여 준국가수준의 시계열 산림바이오매스량을 추정하였으며, 이를 바탕으로 산림배출기준선 설정하여 비교·분석하였다. 머신러닝기반의 산림바이오매스 추정 모델을 구축하기 위하여 Landsat TM 위성영상과 유럽항공우주국에서 제공하는 Biomass Climate Change Initiative 정보를 이용하였으며, 머신러닝 알고리즘은 비모수 학습모델인 k-Nearest Neighbor(kNN)과 의사결정나무 기반의 Random Forest(RF)를 적용하였다. 또한, 추정된 산림바이오매스량은 Forest reference emission levels(FREL) 자료와 비교하였다. 머신러닝 알고리즘 별 산림바이오매스 추정 모델을 비교해보면, 최적의 kNN 모델과 RF 모델의 Root Mean Square Error (RMSE)는 각각 35.9와 34.41였으며, RF모델이 kNN모델보다 상대적으로 우수하였다. 또한, FREL, kNN, RF 모델 별 산림배출기준선의 기울기는 각각 약 -33천ton, -253천ton, -92천ton으로 설정되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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