도선사는 해상에서 도선사용 사다리나 승하선사다리를 통해 선박에 승선하고 있어 예측할 수 없는 해상환경의 위험에 늘 노출되어있다. 도선사는 항만으로 입항하거나 출항하는 선박의 안전을 확보하는 중요한 역할을 수행하고 있으므로 도선사 부상은 선박 전체 안전에 큰 영향을 미친다. 본 연구의 목적은 도선사 관련 준사고를 분석하고 사고를 예측하는 것이다. 이를 위해 도선사 상해사고 사례를 분석하고 설문조사를 통해 잠재상황을 식별하고자 했다. 그리고 도선사 상해사고 경향을 예측하였다. 설문조사의 분석은 IPA 분석법을 활용했으며, 상해사고 경향 예측을 하기 위해 이항분포 및 푸아송분포를 활용하였다. 연구결과 도선사 상해사고 1건당 316.8건의 준사고가 발생했으며, 사고관리 시스템의 현행 유지 시 3개월 내 도선사 상해사고가 발생할 확률은 64.4%로 나타났다. 연구결과를 바탕으로 도선사 상해사고 예방을 위한 관리 시스템의 필요성과 도선사 승선용 사다리에 대한 유지보수 및 설치 강화를 제언했다.
일반적으로 폴리우레아는 부착성능, 신장률, 투수 저항성이 매우 높아서 구조물의 방수 코팅재료로 많이 사용되고 있다. 또한, 스프레이건을 이용하여 쉽고 빠르게 작업이 가능하며, 약 30초 이내에 경화가 되기 때문에 시공성도 매우 뛰어나 우수한 기능성 재료로 각광받고 있다. 그러나, 건설산업에서 폴리우레아는 대부분이 방수코팅재료로 사용되고 있으며, 구조물의 성능을 향상시키는 보강재로 사용하기 위한 연구는 전무하다. 따라서, 본 연구는 폴리우레아를 일반 구조물의 보강재로 사용하기 위한 기초적인 연구로 폴리우레아의 구성성분의 변화에 따른 영향을 파악하고자 한다. 또한, 개발된 폴리우레아의 구조 보강성능을 확인하기 위하여, RC 보와 슬래브를 제작하여 휨 성능 실험을 수행하였다. 실험 결과, 폴리우레아는 콘크리트 시험체와 일체거동을 보이며, 연성과 강성이 상승하는 것으로 나타났다. 그러나, 섬유시트와 폴리우레아로 2중 보강한 시편은 오히려 섬유시트만으로 보강한 시편보다 낮은 성능을 보이는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 로봇을 활용한 초등학생용 사회성 기술 훈련 콘텐츠를 기획하고 개발하였다. 훈련 콘텐츠 내에 로봇이 담당할 수 있는 기능을 분석하여 7가지 기능(활동 안내, 강화 제공, 행동지도, 팀 설정, 팀 순서 안내, 타이머 설정, 점수 확인)을 선정한 후, 초등학교 학령기 학생들의 학업성취 및 사회적 상호작용에 요구되는 사회성 기술을 바탕으로 총 8회기의 사회성 기술 훈련 콘텐츠를 개발하였다. 콘텐츠 현장적용을 위한 수업은 사회성 기술 훈련을 위한 증거기반 전략을 활용하여 긍정적 예시 및 부정적 예시 제공, 모델링, 역할극, 수행 피드백, 일반화 단계로 구성하였다. 초등학생을 위한 로봇활용 사회성 기술 훈련 콘텐츠, 즉 '사또(사이좋은 또래)' 콘텐츠를 개발한 후, 수용 양상을 살펴보기 위해 콘텐츠 현장적용 및 참여학생과 현장교사를 대상으로 만족도 조사를 실시한 결과, 참여학생과 현장교사의 만족도가 높은 것으로 나타났다. 마지막으로 '사또' 콘텐츠 개발의 의미와 기대효과에 대해 논의하고, 향후 로봇활용 사회성 기술 훈련 콘텐츠를 개발할 때 고려해야 할 사항을 제언하였다.
최근에는 다양한 플랫폼 서비스가 인공지능을 활용하여 제공되고 있으며, 그 중 하나로 ChatGPT는 대량의 데이터를 자연어 처리하여 자가 학습 후 답변을 생성하는 역할을 수행하고 있다. ChatGPT는 IT 분야에서 소프트웨어 프로그래밍 분야를 포함하여 다양한 작업을 수행할 수 있는데, 특히 프로그램을 대표하는 C언어를 통해 간단한 프로그램을 생성하고 에러를 수정하는데 도움을 줄 수 있다. 이러한 능력을 토대로 C언어를 기반으로 만들어진 하드웨어 언어인 베릴로그 HDL도 ChatGPT에서 원활한 생성이 예상되지만, 베릴로그 HDL의 합성은 명령문들을 논리회로 구조 형태로 생성하는 것이기에 결과물들의 정상적인 실행 여부를 확인해야 한다. 본 논문에서는 용이한 실험을 위해 규모가 적은 논리회로들을 선택하여 ChatGPT에서 생성된 디지털회로와 인간이 만든 회로들의 결과를 확인하려 한다. 실험 환경은 Xilinx ISE 14.7로 모듈들을 모델링하였으며 xc3s1000 FPGA칩을 사용하여 구현하였다. 구현된 결과물을 FPGA의 사용 면적과 처리 시간을 각각 비교 분석함으로써 ChatGPT의 생성물과 베릴로그 HDL의 생성물의 성능을 비교하였다.
본 연구에서는 평균 압축강도가 100 MPa 이상인 암석에 대해 픽커터의 선형절삭시험을 실시하였고, 적외선 열화상 카메라를 통해 측정된 픽커터 절삭 시의 발생 온도와 커터 작용력과의 상관관계를 분석하였다. 모든 시험조건에서 최대 온도는 치핑이 발생하는 암석면에서 측정되었고, 암석에 발생한 온도는 픽커터의 작용력과 밀접한 상관관계를 나타내었다. 반면, 픽커터에 발생하는 온도는 대기 온도 대비 최대 36℃ 이내로 상승하였고 커터 작용력과의 상관관계도 뚜렷하지 않았다. 이는 실험실 조건의 짧은 절삭거리와 텅스텐 카바이드 삽입재의 높은 열전도 특성이 원인인 것으로 사료된다. 단, 픽커터의 주요 부위 중에 텅스텐 카바이드 삽입재에 상대적으로 높은 온도가 유지되는 것으로 나타나, 픽커터 절삭 성능의 유지를 위해서는 삽입재와 헤드부 사이에 보강을 실시하거나 픽커터 제작 시에 은납 공정의 품질을 향상시키는 것이 필요할 것으로 판단된다.
산업용 IoT는 대규모 연결을 통해 데이터 수집, 교환, 분석과 함께 산업 분야의 생산 효율성 개선에 중요한 요소이다. 그러나 최근 산업용 IoT의 확산으로 인해 트래픽이 폭발적으로 증가함에 따라 트래픽을 효율적으로 처리해줄 할당 기법이 필요하다. 본 논문에서는 산업용 IoT 환경에서 성공적인 태스크 처리율을 높이기 위한 2단계 태스크 오프로딩 결정 기법을 제안한다. 또한, 컴퓨팅 집약적인 태스크를 셀룰러 링크를 통해 이동 엣지 컴퓨팅(Mobile Edge Computing: MEC) 서버로 오프로드 하거나 D2D(Device to Device) 링크를 통해 근처의 산업용 IoT 장치로 오프로드 할 수 있는 하이브리드 오프로딩(Hybrid-offloading) 시스템을 고려한다. 먼저 1단계는 태스크 오프로딩에 참여하는 기기들이 이기적으로 행동하여 태스크 처리율 향상에 어려움을 주는 것을 방지하기 위해 인센티브 메커니즘을 설계한다. 메커니즘 디자인 중 McAfee's 메커니즘을 사용하여 태스크를 처리해주는 기기들의 이기적인 행동을 제어하고 전체 시스템 처리율을 높일 수 있도록 한다. 그 후 2단계에서는 산업용 IoT 장치의 불규칙한 움직임을 고려하여 비정상성(Non-stationary) 환경에서 멀티 암드 밴딧(Multi-Armed Bandit: MAB) 기반 태스크 오프로딩 결정 기법을 제안한다. 실험 결과로 제안된 기법이 기존의 다른 기법에 비해 전체 시스템 처리율, 통신 실패율, 후회 측면에서 더 나은 성능을 달성할 수 있음을 보인다.
본 연구에서는 기존 사용후핵연료(Spent nuclear fuel) 운반/저장 용기에 사용되는 중성자 흡수용 B4C/Al 복합소재의 열전도도를 개선하기 위해 탄화붕소(B4C)와 입방정 질화붕소(cBN)를 동시에 강화재로 사용한 알루미늄(Al) 기지 복합소재를 제조하고 평가를 진행하였다. 이를 위해서 교반주조 공정을 통해 복합재 잉곳을 제조하고 이를 압연하여 중성자 흡수용 소재를 성공적으로 제조하였다. 제조된 소재의 평가를 위해 cBN 첨가에 따른 열전도도와 중성자 흡수능 변화를 관찰하였다. 열전도도 측정 결과, B4C 단일 입자만을 사용한 복합소재 대비 B4C, cBN을 함께 사용한 복합소재가 동일 체적률 조건 하에서 약 3%의 열전도도 증가가 발생하는 것을 확인하였으며 중성자 흡수 단면적 계산을 통해 중성자 흡수능이 무시할 수 있는 수준으로 저하가 발생하는 것을 확인하였다. 본 연구의 결과를 바탕으로, 중성자 흡수 소재의 새로운 설계 방안을 제시하고 고성능 운반/저장 용기의 개발에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
그래핀 옥사이드(graphene oxide, GO)는 높은 강성, 열전도도 및 전기전도도를 가지고 있기 때문에 나노복합재료의 강화재로 적용되고 있다. 본 연구는 GO와 측면 부분에만 수산화기로 치환된 GO (E-GO)를 에폭시 나노복합재료에 적용하여 기계적 물성을 평가하였다. 초음파 분산법을 통하여 에폭시 수지에 GO/E-GO를 균일하게 분산시켰고, 인장 시험을 통하여 기계적 물성을 평가하였다. 나노입자를 첨가함에 따라 인장강도와 인성이 높아지는 것을 확인하였다. 나노 입자를 첨가하지 않은 에폭시의 인장강도는 74.4 MPa이고, E-GO를 0.3 wt% 첨가되었을 때 90.7 MPa로 가장 높은 인장강도 값을 나타내었다. 모듈러스 또한 2.55 GPa에서 나노입자의 첨가에 따라 3.53 GPa까지 증가하는 것을 확인할 수 있었다. 전계방사 주사전자현미경을 통하여 파단면을 관찰하였을 때 균열의 성장이 나노 입자에 의하여 저지되며 파단까지 이어지지 못하고, 여러 방향으로 나뉘는 현상을 보였다. 측면 부분에만 표면처리가 일어난 E-GO에서는 높은 분산도와 표면처리에 의하여 GO보다 높은 기계적 물성을 보였다. 이러한 결과를 통하여 고성능 나노복합재료의 개발을 위하여 나노 입자의 표면처리의 중요성을 확인할 수 있다.
연구목적: 고강도 콘크리트 연구개발은 건축물의 고층화를 가능케 하고, 단면 축소로 구조물 자중이 경감되어 보와 슬래브 두께를 얇게 함으로 보다 많은 층수를 축조할 수 있었으며, 넓은 유효공간이 확보되고, 기초 저면 지정에 사용된 자재 및 철근과 콘크리트 양을 절감하는 효과를 가져올 수 있다. 연구방법: 현장시공 및 품질측면에서는 낮은 물결합재비 배합를 연구하므로 건조수축 발생 저감 효과를 확인할 수 있고, 콘크리트 표면의 블리딩 최소화 연구를 통하여 그 효과를 검증할 수 있다. 연구결과:고성능감수제 사용에 의한 유동성 증진으로 자체 충전성이 높아 현장 시공 용이성을 확인하고, 콘크리트의 조기 강도 발현으로 거푸집 탈형 시간을 단축시킬 수 있는 장점을 확인하였다. 이러한 실험결과 자료는 초고층 건축물에서는 설계기준강도 100MPa급 이상의 초고강도콘크리트의 현장 적용이 확대될 수 있다. 본 연구를 통하여 국내에서도 120층 이상의 초고층 건축물 현장 적용성이 고려된 130MPa급 이상의 초고강도 콘크리트를 현장에서 실제 적용 가능성 여부를 실험, 평가하였다. 결론:본 연구에서는 초고강도의 현장적용 가능성을 확인하기 위하여 여러 가지 방법의 실내기초 실험으로 연구되어진 최적의 배합비를 찾아서 모의부재 예비 실험 후 실물크기와 유사한 모의부재에 130MPa 초고강도콘크리트를 레미콘 공장에서 생산하여 현장 펌프 압송 타설하고, 콘크리트의 유동성 및 강도 발현과 수화열에 관하여 현장 적용성을 실험한 연구다.
시멘트 대체 재료로서 플라이애쉬의 사용은 시멘트 생산비용을 절감시키는 효과를 창출하였다. 반면에 플라이애쉬 혼입콘크리트는 OPC에 비해 상대적으로 긴 양생시간과 초기강도의 발현 저하를 들 수 있어 이의 해결을 위해 물리적 방법, 온도 및 화학적 방법 등과 같은 다양한 활성화 기술의 적용을 통하여 플라이애쉬 혼입 콘크리트의 수화를 가속시킬 수 있고, 콘크리트의 부식 저항성을 향상시킬 수가 있다. 본 연구에서는 10~40%의 치환률을 가진 활성화된 플라이애쉬 시편을 통해 개방 회로형 전위측정(Open circuit potential measurement)을 수행하였고, 투수시험, 급속염화물침투시험 및 SEM(Scanning electron microscopy)촬영을 통해 OPC 콘크리트와 비교 분석 하였다. 또한, 치환률의 임계범위 20~30%의 경우에 있어서 활성화된 플라이애쉬를 사용한 콘크리트가 열화저항성에 있어서 개선효과가 나타나고 있음을 확인하였다. 또한 플라이애쉬를 화학적으로 활성화시킨 경우가 본 연구에서 수행된 다른 활성화 방법들에 비해 더욱 좋은 결과를 나타나고 있음도 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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