최근 장대 교량 및 복잡한 교량의 형상이 자주 건설됨에 따라, 교량의 안전도 및 건전성 평가에 많은 관심이 집중되고 있다. 장대교량의 경우 다양한 종류의 계측기 들이 설치되어, 측정된 센싱(Sensing)자료를 신호처리를 통해 케이블을 이용하여 장거리 전송하거나, Smart Health 모니터링 개념으로 교량 현장에서 게이트웨이(Gateway)를 통해 외부 무선통신망에 연결하여 정보를 전송하는 최신 무선통신 기술을 적용하고 있다. 하지만, 전 세계적으로 발생한 교량 관련 안전사고의 경우 위험 또는 사고인지에 따른 실시간 예방적, 지능적 조치가 미흡하여 대형사로를 유발한 것으로 보고되고 있다. 이런 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 첨단 무선통신인 RFID(Radio Frequency Identification)/USN (Ubiquitous Sensor Network)기술의 기본 개념인 "Communication Among things" 사물 간 통신 개념을 교량 계측모니터링에 적용하여, 교량에 탑재된 다양한 계측 센서 노드로부터 내구성/안전성에 관련된 위험신호를 추출하여 긴박한 안전사고 등이 인지된 경우 사고예방개념에서 사물 간 통신개념으로, 교량의 센서노드가 바로 교량 인근의 교통신호등에 RF 무선 전파를 송신하여 교량의 교통을 차단하며, 대형 사고를 예방할 수 있는 USN기반의 지능형 교량 시스템을 구축을 위한 센서노드모듈을 설계 하였으며, TinyOS 기반 미들웨어 설계와 센서 자유공간 송수신거리 테스트를 실시하여 센서의 성능을 검증 하였다.
본 연구에서는 다단계 수압파쇄와 수평시추가 적용된 셰일가스정에서 생산자료의 유동형태에 따라 적절한 분석 방법과 궁극가채량을 산출하는 기법을 결정하는 방법을 정리한 흐름도를 제안하였다. 또한 1차 천이유동만이 나타나는 현장자료에 대해 생산천이유동 분석을 수행할 때 고려해야 하는 사항들을 제안하였다. log-log 그래프와 시간제곱근 그래프 분석을 통해 생산자료의 유동 특성을 분류할 수 있고, 이 결과, 1차 천이유동만이 나타나는 생산자료는 이 유동이 종료되는 시점을 정확히 예측하여 이 시점을 기준으로 생산성을 각각 예측하여야 한다. 이 시점은 미세탄성파 탐사자료 해석을 통해 균열자극부피의 면적을 계산함으로써 산출할 수 있다. 공저압력자료나 미세탄성파 탐사자료가 없다면 셰일가스정에 적절한 경험적 방법을 활용하여 생산성을 예측할 수 있다. 생산기간이 짧은 자료는 상대적으로 생산기간이 긴 인접 생산정의 자료를 활용하여 생산기간의 적절성을 평가한 후 필요하다면 생산초기 자료를 제외하고 분석하는 것이 정확도를 향상시킬 수 있다. 또한 미세탄성파 탐사자료 해석에 의해 산출된 SRV는 분석방법이나 분석자의 주관에 의해 과대, 과소 평가될 수 있기 때문에 파쇄 단계, 파쇄유체 주입량, 생산성 분석을 통한 적절성평가를 수행하여 필요한 경우, 저류층 시뮬레이션, 균열모델링, 생산천이분석을 통해 재산정하는 것이 필요하다.
본 연구에서는 독성가스 중 가장 널리 이용되는 염소와 암모니아 가스 누출에 대한 누출속도 추정 방법을 제안하고자 한다. 우선, 독성 가스 누출이 자주 발생하는 위험 지역 주변에 펜스 형태의 광센서 네트워크를 설치한다. 센서가 규정 농도 이상의 위험물질을 감지하게 되면, 자동적으로 물질을 분석하고 그 물질의 농도정보를 얻게 된다. 기존의 역추적 모델들은 3개 이상의 센서 정보로부터 결과물을 요구하기 때문에, 하나의 센서정보로 누출속도를 구해야 하는 이 시스템에는 적합하지 않다. 이 연구에서 제안한 신경망을 기반으로 한 역추적 알고리즘과 농도정보 및 기상정보를 이용하여 누출원에서 누출속도를 구하게 된다. 관련 위험물 저장 설비의 공정정보, 물질정보, 기상정보 그리고 센서로부터 얻은 농도데이터 등 14개의 입력 데이터를 넣어 출력값인 누출속도를 구하게 된다. 이는 독성가스 저장시설 주변에 사는 주민들에게 위험시설에 대한 신뢰감을 향상시키며, 독성 가스 누출시 주변 지역 주민들에게 긴급상황을 신속히 전달할 수 있는 비상대응의 일환으로 활용 할 수 있을 것이다.
Sharbidre, Rakesh Sadanand;Park, Se Min;Lee, Chang Jun;Park, Byong Chon;Hong, Seong-Gu;Bramhe, Sachin;Yun, Gyeong Yeol;Ryu, Jae-Kyung;Kim, Taik Nam
한국재료학회지
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제27권12호
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pp.705-709
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2017
The electronic and optical characteristics of molybdenum disulphide ($MoS_2$) film significantly vary with its thickness, and thus a rapid and accurate estimation of the number of $MoS_2$ layers is critical in practical applications as well as in basic researches. Various existing methods are currently available for the thickness measurement, but each has drawbacks. Transmission electron microscopy allows actual counting of the $MoS_2$ layers, but is very complicated and requires destructive processing of the sample to the point where it will no longer be useable after characterization. Atomic force microscopy, particularly when operated in the tapping mode, is likewise time-consuming and suffers from certain anomalies caused by an improperly chosen set point, that is, free amplitude in air for the cantilever. Raman spectroscopy is a quick characterization method for identifying one to a few layers, but the laser irradiation causes structural degradation of the $MoS_2$. Optical microscopy works only when $MoS_2$ is on a silicon substrate covered with $SiO_2$ of 100~300 nm thickness. The last two optical methods are commonly limited in resolution to the micrometer range due to the diffraction limits of light. We report here a method of measuring the distribution of the number of $MoS_2$ layers using a low voltage field emission electron microscope with acceleration voltages no greater than 1 kV. We found a linear relationship between the FESEM contrast and the number of $MoS_2$ layers. This method can be used to characterize $MoS_2$ samples at nanometer-level spatial resolution, which is below the limits of other methods.
강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이다. 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이는 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 수위자료로부터 단시간 수위예측에 관해 연구하였으며, 이를 위해 오류역전파알고리즘을 이용한 신경망모형과 인공신경망의 가중치를 유전자 알고리즘에 의해 최적화시킨 모형 그리고 최적화된 상태에서 다시 학습을 진행하는 세 가지 모형에 대하여 적용한 결과 유전자 알고리즘을 사용하여 신경망을 학습시킨 모형이 다른 모형들에 비해 우수한 결과를 보여주고 있으며 예측시간이 길어지더라도 예측력이 크게 떨어지지 않았다. 또한 입력자료로 강우와 수위를 사용한 모형보다는 수위를 사용한 모형에서 조금 더 우수한 결과를 보여주었다.
교통사고자료를 기반으로 한 사고예측모형의 개발은 사고 발생 후의 처리 측면이 보다 강하며, 교통사고 이력자료(historical data)의 취득이 쉽지않고, 경찰에 보고된 교통사고 건수와 실제 발생한 교통사고 건수와는 불일치하는 경우가 빈번히 발생한다. 또한, 교통사고 이력자료는 운전자의 인적측면이나 현장상황을 보다 현실적으로 고려하기에 어려운 단점이 있다. 근본적인 교차로에서의 안전도 향상을 위해서는 사고발생 이전에 처리할 수 있는 방법의 개발이 필요하다. 교통상충 판단기법은 적은 시간과 한정된 공간에서 조사를 통해 자료를 취득하고 분석할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 기존에 이루어지던 수동적인 분석방법은, 분석자의 주관이 반영되기 쉬운 측면이 존재하기 때문에 보다 정밀하고 정확한 교차로의 안전도를 판단하는 지표로 교통상충기법을 이용하기에는 한계가 있음을 확인하였다. 또한, 기존의 교통상충기법은 사고 및 상충이 가지는 심각도에 대한 고려가 부족한 측면이 중요한 단점으로 분석되었다. 이에 본 연구에서는 교통상충을 분석하는데 있어 각 유형별로 상충 심각도를 고려하여 상충을 판단할 수 있는 판단기준을 제시하고, 조사자의 주관이 개입됨으로써 발생할 수 있는 분석의 오류를 제거하기 위하여 영상처리기반의 개별차량 추적기법을 이용하였다. 영상처리기반의 개별차량 추적기법을 이용하여 신호교차로에서 신호위반시 주로 발생하는 대향좌회전 상충과 교차교통 상충에 대한 상충판단알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 교통상충 판단기준의 적용을 위하여 경기도 성남시의 2개 교차로와 파주시의 1개 교차로의 영상을 취득하여 각각 30분간 분석을 수행하였다. 분석결과, 3개 교차로에서 총 343건의 1단계 상충(신호위반) 상황이 검지되었으며, 이 중 총 25건이 3단계 상충(심각한 상충)으로 발전된 것을 확인하였다. 이를 통하여, 사고발생 이전에 발생하게 되는 상충상황의 분석을 통하여 사고다발지점 등 교차로의 안전도를 평가할 수 있는 대안으로 사용이 가능함을 확인하였다.
2004년을 기준으로 전국 15개 지방공항 가운데 제주와 김포, 김해공항을 제외한 나머지 공항 들은 해마다 수십억 원의 적자를 내고 있는 실정이다. 지방공항들의 실패원인으로 수요예측 오류의 문제가 대두되어 왔다. 이에 소형 항공기를 이용해 정기서비스를 제공하는 저비용항공의 진입을 통해 소비자의 편의를 증진시키고 지방공항을 활성화해야 한다는 주장이 사회적인 공감을 얻고 있다. 따라서, 본 연구에서는 (1) 기존항공과 고속철도와 저비용항공 3자 사이의 고속교통통행수단 선택모형을 제시하고 (2) SP조사를 통하여 서울-대구간 저비용항공의 이용수요를 추정하고, (3) 추정모형을 설정하여 정책수단별 효과 분석을 실시하였다. 분석 결과, (1)서울-대구간 고속교통수단 선택에 있어서 저비용항공의 진입은 요금과 가격이 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, (2)저비용항공의 요금이 KTX에 비해 훨씬 저렴한 38,000원 수준으로 정해질 경우에도 총통행시간이 KTX와 시간이 동일하게 소요되는 지역의 경우 저비용항공의 선택확률은 0.1 정도로 작게 나타나 통행수단 전환효과는 그리 크지 않을 것으로 분석되었다. (3)향후 서울-대구간 저비용항공 취항시의 요금은 38,000원${\sim}$44,000원 사이에서 결정되어야 할 것으로 보이며, 그 이상의 요금으로 결정될 경우 큰 수요를 기대하기 어려울 것으로 판단된다.
지하역사 미세먼지의 효율적 저감방안 마련을 위하여 서울지하철 5호선 개화산역 대합실, 승강장, 본선터널 3곳의 미세먼지 농도를 동시간대에 30분 단위로 측정하고, 각 위치에서 측정한 미세먼지농도 변화패턴 사이의 상관관계 분석을 통하여 지하역사에서의 미세먼지 확산방향과 확산속도를 추정하였다. 지하역사의 미세먼지 농도는 본선터널이 가장 높고, 승강장, 대합실 순으로 낮아진다. 본선터널과 승강장, 대합실의 미세 먼지농도는 열차운행이 많은 혼잡시간대에는 증가하고 비 혼잡시간대에는 감소하는 패턴을 보인다. 위치에 따른 미세먼지농도의 상대적인 크기와 변화패턴에 대한 통계적 분석결과 본선터널의 높은 미세먼지농도가 승강장으로 확산되고, 승강장의 미세먼지 중 일부가 대합실로 확산되는 것으로 나타났다. 따라서 지하역사의 미세먼지를 효율적으로 감소시키기 위해서는 본선터널 내 미세먼지 집중발생지점과 발생원, 확산경로, 확산수단 등을 정확하게 파악하여 발생원을 제거하거나 발생량을 저감시키는 것이 중요하며, 환기시스템 가동을 위치별로 미세먼지농도가 높아지는 시간대에 맞추어 가동시킴으로써 전력사용량과 피크전력을 줄일 수 있다.
운전시간이 경과함에 따라 공극폐색 문제로 인하여 수직 흐름형 습지의 기능은 저하되는데 이와 같은 문제는 폰딩(ponding)이나 월류 현상에 의하여 쉽게 관측할 수 있다. 공극폐색 잠재성을 조사하기 위하여 도로주변에 설치된 파일럿 규모의 습지 운전자료를 분석하였다. 습지에는 각각 우드칩과 마사(부석), 그리고 화산석을 충진하였다. 약 7개월 동안 도로 강우유출수 처리시험을 수행한 후 충진된 여재를 비운 후 여재 층별로 분류하여 여재에 의해 포획된 고형물 입자의 양과 특성을 분석하였다. 분석결과 대부분의 포획물질은 외부기인 부유물질 이었으며 다음으로 여재표면에 증식한 생물막인 것으로 나타났다. 특히 다른 여재와 비교하여 유기성 여재인 우드칩에서 생물막의 증식이 왕성하였다. 또한 전체 포획량 중 30% 이상이 상부 20cm 이내에 집중되어 있어 폐색으로 인한 폰딩 발생시 이 부분의 여재를 우선적으로 교체하여야 할 것으로 판단된다. 또한 모델계산 결과 우드칩 충진 습지에서 폐색에 도달하는데 약 2달 정도가 소요될 것으로 산출되었으나 실제로는 전혀 폐색 기미는 발생하지 않았는데 이는 강우시에만 운영되는 특성상 강우활동이 없는 무강우 기간 동안 포획된 유기물질이나 생물막이 자연적으로 분해되어 일정기간이 경과되면 공극이 회복되었다.
치밀 또는 셰일가스층과 같은 비전통 저류층에서 물성을 구할 때 기존의 전통 가스정 시험법을 적용하면 올바른 결과값을 얻을 수 없다. 일반적으로 셰일가스 저류층에서는 지층의 저투과성으로 인해 유동 속도가 느려 방사형 유동 구간이 나타나기까지의 시간이 매우 오래 걸리며 수압파쇄 후에는 방사형 유동 구간이 전혀 나타나지 않을 수도 있다. 이로 인해 시험 비용이 많이 들 뿐만 아니라 결과값의 정확도 또한 매우 낮다. 이러한 이유로 셰일가스 저류층 물성 분석법으로 DFIT(diagnostic fracture injection test)이 새롭게 주목받고 있다. 수압파쇄 전에 수행되는 DFIT은 셰일가스의 중요성이 커져감에 따라 저류층의 물성을 얻기 위한 가장 실용적인 방법 중의 하나로 알려져 있다. DFIT 데이터를 분석하는 방법에는 여러 가지가 있으며 한 가지 방법으로는 데이터를 잘못 분석할 수 있기 때문에 다양한 방법을 통해서 종합적으로 물성을 분석하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 이러한 다양한 DFIT 분석법들에 대해 설명하고 이를 통해 3개 저류층의 DFIT 데이터에서 여러 가지 분석법들이 어떻게 적용되는지 비교, 분석하여 정확한 저류층 물성을 얻고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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