얕은 터널의 개착식 터널 라이닝에 발생하는 과잉토압은 라이닝의 변형과 손상을 유발하는 역학적 주요인자들 중의 하나이며(Kim, 2000), 과잉토압은 되메움토의 다짐불량, 자중에 의한 압밀, 강우의 침투에 의한 다짐, 차량에 의한 진동 등에 의해 발생할 수 있다(Komiya et al., 2000; Taylor et al., 1984; Yoo, 1997). 터널 라이닝에 발생하는 토압을 구하기 위한 많은 시험이 행해졌지만, 부등침하와 과잉토압을 줄일 수 있는 보강대책을 수립하기 위한 사례는 없다. 본 연구는 모래 지반에 $1.0D\sim1.5D$ 깊이에 개착식으로 시공하는 원형의 강성 터널에 작용하는 토압에 관한 것으로 진동다짐의 영향을 모형실험에서 충분히 반영하기 위하여 100Hz의 진동주파수를 사용하였다. 본 연구에서는 개착식 터널 라이링에 작용하는 부등침하와 과잉토압을 줄이기 위해서 지오텍스타일 매트를 설치하였다. 지오텍스타일 매트의 보강에 의한 부등침하와 토압의 감소효과를 확인하기 위해 실내모형실험을 수행하였다. 실내모형실험에서 토피, 매트 보강형태, 절취면의 거칠기 등을 달리하여 가장효과적인 방법을 구하였다. 절취면의 거칠기 달리하기 위해 사면에 사포#100, 사포#400과 acetate 부착하였습니다. 무보강과 매트 보강에 대한 모형실험을 실시하여 구한 토압을 비교하여 매트 보강효과를 살펴보았으며, 사진분석법(Park, 2003)을 이용하여 지반의 변형을 분석하였다.
본 연구에서는 저온물류 시스템의 단열용기의 온도유지 성능에 대하여 5℃급 저온 LHM을 배치하였을 때 배치구성 조건에 따른 온도특성을 확인하였다. LHM을 단열용기 내부에 배치하였을 때 6면과 5면에 상/하부 배치 비중에 차이를 두고 외기부하에 따른 내부 공기 온도균일도 및 목표 온도 유지시간을 분석하였다. 단열용기 내부 공기는 상부의 상승온도와 이때 발생하는 밀도차에 의한 공기 대류현상이 온도 성층화를 발생시키고, 균일도를 확보하기 위해 LHM의 상부 배치 비중이 하부보다 컸을 때 균일성이 높고 유지 시간이 오래 지속되는 것을 확인하였다. 다만, 상부 배치 비중을 높이기 위해 하부 배치를 제외한 조건에서 높은 균일성을 보이지만 짧은 유지 시간으로 보여 적정조건으로 알맞지 않다. 결과적으로 단열용기의 단열재 대칭구성과 LHM의 동일한 중량을 배치하여 보냉용기를 제작할 경우, LHM의 전면 배치를 바탕으로 하부에 비해 상부 배치 비중을 늘렸을 때 내부 공기 온도의 분포 균일도와 유지시간 성능을 높이는데 효율적인 방안이라고 판단된다. 저온물류 보냉용기 성능분석에 있어, 본 연구를 기반으로 다른 조건의 상변화 온도와 잠열량을 갖는 다양한 저온영역대의 LHM을 적용한 수치해석을 수행하여 성능 예측 결과를 확보할 수 있고 온도 균일도를 위한 단열 및 잠열 복합 구성 이송 용기의 최적 설계조건 수립에 기여할 것으로 기대된다.
기후변화로 인해 집중호우의 강우 특성은 과거와는 다르게 변화하고 있으며 불확실성 또한 크게 증가하고 있다. 이에 더해 도시개발, 인구집중 등의 변화는 홍수피해를 가중시키고 있다. 대다수의 도심지 침수 원인은 복합적이므로 해당 지역의 여건들을 고려하여 적절한 침수방어계획을 수립하는 것이 매우 중요하다. 이를 위해 정부는 지자체별로 방재성능목표라는 기준을 수립하고 있다. 2010년 처음 방재성능목표 개념이 제시된 이후, 몇 차례 설정 기준 등이 변화하였지만 전체적인 기술, 방법론, 절차 등은 유지되어 왔다. 따라서, 본 연구에서는 도시 방재성능목표 설정 및 전반적인 평가방법에 대한 고찰을 위해 계량정보분석(Scientometric Analysis) 방법을 활용하여 도시 방재성능과 관련된 연구 및 기술을 검토하였다. 계량정보분석은 논문, 문헌 등의 자료를 기반으로 해당 분야의 트렌드를 확인하고 새로운 지식 및 정보를 도출하는 방법으로, 본 연구에서는 1990년부터 2021까지 최근 약 30년동안 Web of Science의 관련 방재성능과 관련된 논문을 수집하였다. 계량정보 분석 소프트웨어인 Citespace를 활용하여 인용분석을 포함한 저자, 연구기관, 국가 및 연구동향 등을 파악하였다. 분석결과, 도시 방재성능의 기술적인 부분 외에도 자산 평가 개념 도입 등 의사결정에 필요한 고려요소들이 파악되었다. 향후 핵심키워드를 구체화하여 각 기술별 방재성능평가에 대한 고찰을 실시한다면 국내의 평가기준 및 절차를 고도화 할 수 있을 것이라 기대된다.
최근 5년간 차량 단독사고 교통사고 치사율이 전체 사고보다 4.7배 높은 것으로 집계되고 있으며, 차량 단독사고를 즉각적으로 감지하고 대응할 수 있는 시스템 구축이 필요하다. 본 연구는 가드레일에 충격과 차량 진입 감지 IoT(Internet of Thing) 센서를 부착하여 가드레일 충격 발생 시 사고 현장의 영상을 인공지능 기술을 통해 분석하고 구조기관에 전송하여 빠른 구조작업을 수행하여 피해를 최소화 시킬 수 있는 방법론을 제시한다. 해당 구간 내 차량 진입과 가드레일 충격 감지를 위한 IoT 센서 모듈과 차량 이미지 데이터 학습을 통한 인공지능 기반 객체 탐지 모듈을 구현하였다. 그리고, 센서 정보와 영상 데이터 등을 통합적으로 관리하는 모니터링 및 운영 모듈도 구현하였다. 시스템 유효성 검증을 위하여 충격 감지 전송속도와 자동차 및 사람 객체 탐지 정확도, 센서 장애감지 정확도를 측정한 결과, 모두 목표치를 충족하였다. 향후에는 실제 도로에 적용하여 실데이터를 적용한 유효성을 검증하고 상용화할 계획이다. 본 시스템은 도로 안전 향상에 이바지할 것이다.
항로표지가 이용자에게 지속 가능한 서비스를 제공하기 위해서는 항로표지사고가 발생하지 않을 때 가능하다. 만약 항로표지사고가 발생한다면 관리자는 이를 효율적으로 관리하여 유사한 사고를 예방해야 한다. 하지만 현재 항로표지사고 관리는 사고의 원인과 종류만 명시할 뿐 별도의 지침이 없어 관리자에 따라 다르게 기록되고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 항로표지사고를 재정립하고자 하였다. 이를 위해 지난 23년(00-22년)간 발생한 항로표지사고, IALA의 항로표지 정보 표준인 S-201, 사고의 범주인 교통사고와 해양사고를 분석하였다. 이를 토대로 항로표지사고의 요인은 내부적 원인과 외부적 원인으로 구분하였고, 사고유형은 등탑사고, 부표사고, 장비사고의 3종으로 구분하였다. 1차 항목을 좀더 세분화하여 사고 원인은 계류구, 기상악화 등 7개 항목과 사고 현상(종류)은 등탑파손, 부표유실, 장비고장 등 11개 항목으로 재정립하였다. 이러한 연구결과는 차후 항로표지사고 통계를 제공하기 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 이상기후 및 기후변화에 따른 태풍, 집중호우 등으로 발생할 수 있는 피해들을 대비하고 상황에 맞는 대응을 위한 홍수위험지도의 작성을 위하여, 낙동강의 지류인 금호강 유역에 위치하는 대구광역시 서구 지역에 대하여 국 내외 홍수위험지도 작성에 널리 이용되고 있는 FLUMEN 모형을 적용한 하도 및 제내지의 2차원 침수해석을 실시하여 대상유역에 대한 시간별 침수심과 유속을 계산하고, USBR의 Downstream Hazard Classification Guidelines에 제시된 홍수위험 분류기준에 의거하여 홍수위험지도를 작성하는 연구를 수행하였다. FLUMEN 모형을 적용한 하도 및 제내지의 2차원 침수해석은 100년 빈도 강우에 대하여 제방의 붕괴가 발생하지 않고, 월류를 통한 제내지로의 유입만 발생한다는 가정 하에 모의을 실시하였고, 대상유역에서는 100년 빈도 강우에 대하여 금호강유역에 위치한 비산동 지역의 제방에서 월류를 통한 홍수가 발생하는 것으로 확인되었으며, 하도 및 제내지에서의 2차원 침수해석 결과로 얻어진 각 Node에 대한 매시간별 수심과 유속에 관한 정보를 이용하여 홍수위험정도를 분류하였다. 본 연구방법을 통한 지역별 침수심도 및 홍수위험지도가 구축된다면 홍수로 인한 제방붕괴 또는 월류 시 지역 주민들의 비상대처 행동양식을 시스템화 할 수 있을 것이며, 고위험지역의 인명을 우선적으로 대피시키고, 차량 및 도로를 통제하는 등의 세분화된 비상대처계획을 수립하는데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 인공위성 자료와 지상의 관측자료간의 비선형 특성을 가장 잘 반영할 수 있는 신경망 모형을 이용하여 단시간 강우량 정보를 사전에 예측하여, 하천제방의 붕괴로 인한 상습 침수지역에서의 홍수범람 양상을 실시간으로 예측함으로써 홍수재해로부터의 피해를 최소화시키는데 있다. 강우예측 신경망 모형은 현재의 대기상태를 나타내는 인공위성 자료와 실시간으로 전송되는 자동기상관측소 자료를 입력자료로 하여 현재부터 3시간 및 6시간 선행시간까지의 면적평균강우량을 예측할 수 있도록 구성하였다. 신경망 모형의 구조는 입력층과 출력층 사이에 하나의 은닉층이 존재하는 다층 신경망으로 구성하였으며, 학습단계에서는 오류 역전파 알고리듬 학습방법 중 모멘텀법을 사용하였다. 예측된 면적평균강우량으로부터 홍수량을 산정하고, 이를 이용하여 하천의 제방붕괴로 인한 제내지에서의 범람양상을 예측할 수 있도록 1차원 흐름모형과 연계한 동역학적 홍수범람 모형을 개발하였다. 개발된 홍수범람 모형은 본류와 지류의 여러 지점에서 제방이 붕괴될 경우, 하도의 홍수위 및 제내지에서의 침수위와 침수면적이 일괄적으로 모의될 수 있도록 구성하였다.
Near-infrared spectroscopy (NIRS), a noninvasive optical method, utilizes the characteristic absorption spectra of hemoglobin in the near-infrared range to provide information on cerebral hemodynamic changes in various clinical situations. NIRS monitoring have been used mainly to detect reduced perfusion of the brain during orthostatic stress for three common forms of orthostatic intolerance (OI); orthostatic hypotension, neurally mediated syncope, and postural orthostatic tachycardia syndrome. Autonomic function testing is an important diagnostic test to assess their autonomic nervous systems for patients with symptom of OI. However, these techniques cannot measure dynamic changes in cerebral blood flow. There are many experimentations about study of NIRS to reveal the pathophysiology of patients with OI. Research using NIRS in other neurologic diseases (stroke, epilepsy and migraine) are ongoing. NIRS have been experimentally used in all stages of stroke and may complement the established diagnostic and monitoring tools. NIRS also provide pathophysiological approach during rehabilitation and secondary prevention of stroke. The hemodynamic response to seizure has long been a topic for discussion in association with the neuronal damage resulting from convulsion. One critical issue when unpredictable events are to be detected is how continuous NIRS data are analyzed. Besides, NIRS studies targeting pathophysiological aspects of migraine may contribute to a deeper understanding of mechanisms relating to aura of migraine. NIRS monitoring may play an important role to trend regional hemodynamic distribution of flow in real time and also highlights the pathophysiology and management of not only patients with OI symptoms but also those with various neurologic diseases.
수소에너지 기술은 4차 산업 시대에서 주목받는 중요한 분야로 수소와 산소를 활용하여 전기 에너지를 생성하는 기술이다. 이 기술을 군사 차량에 적용할 경우, 온실가스 감소, 무소음, 저 진동 및 낮은 발열량의 효과로서 군사적으로 전략적 이점을 얻을 수 있어 다국에서 수소 군사 차량을 위한 연구 중이다. 우리나라 또한 미래 군사 차량에 수소를 적용하고 소형화 및 AI를 통한 스마트화 시키는 미래전을 대비한 전략인 Army Tiger4.0 계획을 수립하였다. 또한 국방부는 군용 수소충전소 설치에 따라 군 내 수소차 보급에도 탄력이 붙을 것으로 예상하여 환경부와의 협력으로 군용 수소충전소를 전국적으로 확충하기 위한 계획을 수립하였다. 하지만 수소는 화재와 폭발 위험물질로 안전한 충전소 구축과 효과적인 관리를 위한 체계적인 제도가 필요하다. 현재 군에서는 지정한 수소충전소 시설의 분류와 설치 조건을 군 시설 설계지침서를 통해 확인하였다. 그 결과, 충전소는 주유 시설로 분류되며 인접 건물과의 최소 안전거리를 2m 이상으로 이격시키는 것만 명시되어 있을 뿐 안전거리에 대한 그 외의 내용은 명시되지 않았다. 폭발의 규모가 큰 수소의 특성을 고려하여 과학적 기법을 통해 사고 피해 범위를 정량적으로 파악하고 피해 거리 밖으로 최소 안전거리를 제시하였다.
본 연구의 목적은 부산항 컨테이너 터미널의 사이버 보안의 현황을 파악하고 탐색적 연구를 통한 강화 요인을 도출하고자 하였다. 최근 항만산업은 4차 산업혁명 기술을 적극적으로 도입하고 있으며 그 결과 자동화 항만, 스마트 항만 등 항만의 형태가 변화하고 있다. 이러한 변화는 항만의 효율성 증대와 같은 긍정적인 변화도 있으나 반면 하역 장비를 통한 정보 유출 랜섬웨어 공격에 의한 터미널 운영 중단 등 사이버 보안 사고 및 위협 가능성 또한 증가되고 있다. 특히 항만의 경우 단순한 항만 내 사이버 보안으로 발생되는 문제 뿐 아니라 물리적 손상 및 국가 전체 안보까지 악영향을 미칠 수 있다. 그러나 이러한 항만 내 사이버 보안 위협이 증가함에도 불구하고 여전히 국내 항만 내 사이버 보안과 관련된 연구는 미비하다. 이에 항만의 사이버 보안 강화를 위한 요인을 도출하고 향후 강화 방안을 도출하고자 하였다. 본 연구는 국내 대표 항만인 부산항 중 가장 4차 산업 기술을 적극적으로 도입하는 컨테이너 항만을 중심으로 분석을 진행하였으며 부산항 컨테이너 터미널 이해관계자를 대상으로 설문조사를 진행하였다. 이후 탐색적 요인분석을 통해 강화 요인을 도출하였다. 본 연구는 향후 국내 컨테이너 항만의 사이버 강화를 위한 방향성을 제시했다는 점에서 의의를 지닌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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