• 지질공학
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• 제31권4호
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• pp.589-601
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• 2021

본 연구에서는 지하공간 개발로 인해 발생하는 지하수위저하, 지반함몰 등의 문제를 해결하는 방법 중 하나인 인공함양기술에 있어 지하수 함양에 결정적인 역할을 하는 지표매질 특성인 수리전도도(hydraulic conductivity)에 관한 적용성에 대한 연구를 수행하였다. 경기도 이천에 위치한 인공함양시설의 설계조건을 동일하게 하여 양수시험과 주입시험을 수행하였다. 양수시험을 통해서는 지하수위를 회복하는데 있어 결정적인 역할을 하는 대수층의 수리상수값을 도출하였으며, 현장 대수층을 단순화 시킨 모델을 구축하여 양수시험 조건과 동일하게 적용한 부정류 해석을 수행하여 실측값과 모델값의 상관성을 검토한 결과 R² = 0.78로 분석되었다. 동일한 조건으로 주입시험을 수행하였으며, 주입되는 지층은 실트질모래와 점토질모래로 구성된 퇴적층에서 시험을 진행하였다. 주입시험을 통해 측정된 결과를 통해 시간-수위 자료로부터 대수층의 매개변수를 결정하는 대표적 우물해석해인 Thiem의 공식을 활용하여 경험식을 유도하였으며, 유도된 경험식과 실측값의 상관분석을 수행한 결과 R² = 0.99의 높은 상관성을 가지는 경험식을 유도하였다. 본 연구는 주입시험이 수행되기 어려운 지역에서 양수시험을 통해 결정된 대수층의 수리전도도를 활용할 경우, 특정 조건에서 신뢰도 높은 결과를 예측하는데 적절히 활용될 것으로 판단된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.33-42
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• 2022

본 논문에서는 운전자한테 실시간으로 블랙 아이스 경고를 보내기 위해서 도로 영상에서 블랙 아이스 영역 분할을 위한 다중 척도 팽창 컨볼루션 특징 융합에 기반한 딥러닝 모델을 제안한다. 제안한 다중척도 팽창 컨볼루션 특징 융합 네트워크는 인코더 블록에 서로 다른 팽창 비율 컨볼루션을 병렬로 추가하고, 서로 다른 해상도 특징 맵에서 서로 다른 팽창 비율을 설정하고, 다중 단계 특징 정보가 함께 융합된다. 다중 척도 팽창 컨볼루션 특징 융합은 수용 영역을 확장함과 동시에 공간의 세부 정보를 잘 보존하고 팽창 컨볼루션의 효과성을 높임으로써 기존 모델보다 성능을 향상시킨다. 실험 결과를 통해 본 논문 제안한 네트워크 모델은 병렬 평창 컨볼루션 수가 증가함에 따라 성능이 향상되는 것을 알 수 있었다. 제안한 방법의 mIoU 값은 96.46%로 U-Net, FCN, PSPNet, ENet, LinkNet 등 기존 네트워크보다 높았다. 그리고 파라미터는 1,858K개로, 기존 LinkNet모델보다 6배로 축소하였다. Jetson Nano에서 실험 결과 보면, 제안한 방법의 FPS는 3.63로 실시간으로 블랙 아이스 영역을 실시간으로 분할 할 수 있었다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제26권3호
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• pp.39-47
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• 2022

국내의 공동주택 보급률 증가에 따라 층간소음으로 인한 문제가 증가하고 있다. 이를 예방하기 위하여 바닥 충격음 차단 구조에 대한 수요가 높아지고 있으며 해당 구조에 대한 성능 인증이 이뤄지고 있지만 소음 차단 성능이 현장에서는 재현되지 않는다는 문제점이 있다. 해당 구조가 제 성능을 발휘하기 위해서는 일정 두께 이상의 마감 모르타르 타설이 필요하며, 해당 구조의 시공 적정성 판정을 위하여 GPR을 이용한 두께 측정 실험을 진행하였다. 본 연구에서 개발한 두께 측정 알고리즘은 측정된 데이터를 기반으로 상대유전율을 설정할 수 있어 정확한 두께 값을 측정할 수 있다. 네 종류의 바닥 충격음 차단 인증 구조에서 GPR 두께 측정 실험을 진행하였으며, GPR 데이터와 천공 측정 데이터 간 평균 오차는 1.95mm로 나타났다. 또한 마감재 유무가 측정값에 미치는 영향을 조사하기 위하여 총 3가지 종류의 마감재를 배치하고 실험을 진행으며, 평균 오차는 1.70mm로 나타났다. 추가적으로 장비의 샘플링 오차, 개발 알고리즘 변수, 천공 오차등을 종합적으로 고려하였을 때, GPR 계측 및 제안 알고리즘은 매우 높은 정확도로 슬래브 마감 모르타르의 두께 측정에 적용할 수 있음을 확인하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.77-89
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• 2022

대용량의 코퍼스로 학습한 사전학습 언어모델이 다양한 자연어처리 태스크에서 성능 향상에 도움을 주는 것은 많은 연구를 통해 증명되었다. 하지만 자원이 부족한 언어 환경에서 사전학습 언어모델 학습을 위한 대용량의 코퍼스를 구축하는데는 한계가 있다. 이러한 한계를 극복할 수 있는 Cross-lingual Post-Training (XPT) 방법론을 사용하여 비교적 자원이 부족한 한국어에서 해당 방법론의 효율성을 분석한다. XPT 방법론은 자원이 풍부한 영어의 사전학습 언어모델의 파라미터를 필요에 따라 선택적으로 재활용하여 사용하며 두 언어 사이의 관계를 학습하기 위해 적응계층을 사용한다. 이를 통해 관계추출 태스크에서 적은 양의 목표 언어 데이터셋만으로도 원시언어의 사전학습 모델보다 우수한 성능을 보이는 것을 확인한다. 더불어, 국내외 학계와 기업에서 공개한 한국어 사전학습 언어모델 및 한국어 multilingual 사전학습 모델에 대한 조사를 통해 각 모델의 특징을 분석한다

• 한국전통조경학회지
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• 제41권1호
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• pp.21-34
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• 2023

본 연구는 13개 마을 옛 담장의 국가등록문화재 지정 당시 사용된 재료와 축조법을 파악하고, 현장조사를 중심으로 정비에 따른 옛 담장의 구조별 변화 양상을 고찰하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 옛 담장은 토석담 10개소와 돌담 5개소로 구성되었으며, 지정 당시 자연석 메쌓기로 막쌓은 돌담은 비슷한 형태를 유지하는 비율이 높았지만, 토석담은 사용한 돌과 줄눈 및 맞댄 면 축조법에 따라서 담장별로 다양하게 변형되었다. 둘째, 옛 담장의 정비로 인해서 변화된 구간을 추출하고 재료의 대체와 첨가, 축조법의 변형 양상을 파악하였다. 지붕부는 내구성과 가격의 효율이 높은 시멘트 기와나 석면 슬레이트로 대체되고, 우수 유입을 막고자 한식 기와에 와구토가 첨가되었다. 벽체부의 자연석은 시공 편의에 따른 발파석, 마름돌, 가공 석재로 대체되고, 보수에 시멘트 블록, 시멘트 벽돌이 사용되었으며, 시멘트 모르타르가 도포되었다. 토석담의 막쌓기가 빗쌓기로 변형되고 찰쌓기는 메쌓기로 바뀌어 경관적, 구조적 문제를 야기하였다. 또한 기초부에 시멘트 모르타르층이 시공되어 자연석 메쌓기로 유도했던 우수의 흐름을 막아버렸다. 셋째, 이러한 정비 양상은 주거공간에 배치된 옛 담장의 속성상 소유주가 일상적 훼손에 대한 비전문적 보수를 반복하고, 문화재 지정으로 인하여 정비를 담당한 수리업체가 지역 재료를 수급하기 어려우며, 옛 담장에 대한 차별성있는 수리시방서가 적용되지 않는 환경에서 기인한다고 판단된다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권6호
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• pp.709-718
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• 2017

최근 정전시에 엘리베이터에 탑승한 승객들을 안전하게 대피시킬 수 있는 비상전원장치가 법제화됨에 따라서 이 시스템에 대한 관심이 증대되고 있다. 본 연구에서는 대용량 커패시터에 필요 전력을 직류로 저장한 상태에서 정전시 교류 380V를 발생시켜 엘리베이터가 일정시간 동안 동작할 수 있는 비상전원장치(PCS : Power Conditioning System) 설계에 대한 내용을 다룬다. PCS에 사용되는 전력변환장치의 제어시스템은 원하는 응답 특성을 얻기 위한 전류제어기로 구성되어져 있다. 전류제어기의 설계 방법에는 일반적으로 빠른 응답 특성을 보여주는 데는 비트 제어기 설계를 사용하고 있지만, 복잡한 계산과정을 요구하기 때문에 고성능의 제어기를 필요로 하게 된다. 본 연구에서는 average 전류 제어기법을 사용한 전류제어기의 설계 방법에 대해서 서술하였다. 먼저 단상 시스템의 전류 제어 기법을 통해 제안된 방법의 적합성을 입증한 후 3상 시스템으로 확장시켜서 시스템에 적용하였다. 모델링을 통한 수학적 해석과 PSIM을 이용한 컴퓨터 시뮬레이션을 이용한 검증방법을 통해 본 연구에서 제안한 제어방법의 성능과 효과를 입증하였다.

• 분석과학
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• 제19권3호
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• pp.239-243
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• 2006

본 연구는 LLE(liquid-liquid extraction) 전처리 방법과 HPLC/UV를 이용하여 혈장에서 이트라코나졸을 정량 분석하는 방법을 연구하였다. 이트라코나졸과 내부표준물질(펠로디핀)을 디에틸에테르로 추출하고 C18 컬럼을 이용하여 분리한 후 UV 검출기를 통하여 254 nm에서 검출하였다. 이동상은 10 mM 아세트산 암모늄 완충액(pH 7) :아세토나이트릴(35:65, v/v) 혼합용액을 사용하였으며, 유속은 0.2 mL/min.으로 하였다. 정량범위는 2~1,000 ng/mL 이며, 상관관계($R^2$)는 0.9991로 좋은 직선성을 보였다. 정량한계는 2 ng/mL, 재현성은 변동계수가 10.8 이하, 정확도는 97.2~108.2% 였다. 이 분석방법은 혈장 중의 약물 정량 및 약물의 약동력학에 유용함을 보여주었다.

• 분석과학
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• 제20권2호
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• pp.138-146
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• 2007

본 연구에서는 비글견 혈장 중의 파록세틴을 액체상추출법(LLE)으로 전처리하고 액체크로마토그래피-탠덤질량분석기(LC-MS/MS)로 신속하게 분석하는 방법을 개발하였다. 파록세틴과 내부표준물질로 사용한 플루오세틴을 TBME(tert-butyl methyl ether)로 추출하고 상층액을 취하여 건조시킨 후, 이동상 $100{\mu}L$로 재분산하여 LC-MS/MS에 주입하였다. HPLC 분석조건으로 Capcell Pak UG120($2.0{\times}150mm$, $5{\mu}m$) 컬럼을 사용하였으며, 이동상은 50% 아세토니트릴(pH 3, formic acid로 조정) 용액을 사용하였고, 유량은 0.2 mL/min으로 하였다. MS/MS의 SRM(selective reaction monitoring) 방법으로 파록세틴과 플루오세틴의 선구 이온, 생성 이온을 각각 m/z $330{\rightarrow}192$, m/z $310{\rightarrow}148$로 분석한 결과 0.02~5 ng/mL의 농도범위에서 상관계수($R^2$) 0.9993으로 좋은 직선성을 나타내었다. 또한 정량한계는 0.02 ng/mL이며, 정밀성은 일내 및 일간 변동계수가 7.67% 이하이고, 정확도는 92.96~102.99%로 비글견 혈장 중의 파록세틴의 약물동력학 연구에 이용될 수 있는 충분한 감도와 특이성, 직선성, 정밀성 및 정확성을 갖고 있음을 확인하였다.

• 한국조경학회지
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• 제51권5호
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• pp.70-83
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• 2023

최근 산림청이 기후 변화 대응 대책으로써 지자체 바람길숲 조성 사업을 시행함에 따라 다양한 바람길에 대한 연구가 수행되어 오고 있다. 바람길숲 조성을 위해서는 바람길 기능에 대한 평가가 선행되어야 한다. 하지만, 현재 바람길을 직접적으로 평가하고, 바람길의 유형에 따라 공간을 구분할 평가 지표가 없어 간접적인 지표를 기준으로 분석을 수행하고 있다. 따라서 본 연구에서는 냉각에너지 분석을 찬공기 생성에 대한 평가 지표로 활용함으로써 바람길을 평가 및 분류하는 방법을 제안하였다. Kaltluftabflussmodell_21(KLAM_21)이라는 찬공기 분석 모형을 활용하여 냉각에너지 분석을 하였다. 그리고 시뮬레이션 분석 결과에 따라 바람길을 찬공기 생성지역, 찬공기 취약지역, 찬공기 유동지역으로 분류하였다. 냉각에너지량을 기준으로 상위 5퍼센트를 찬공기 생성지역, 하위 5퍼센트를 찬공기 취약지역으로 분류하였다. 또한 찬공기 유동지역은 찬공기 생성지역에서 이동하는 찬공기의 흐름을 파악하여 분류하였다. 분석 결과, 대구광역시의 바람길 6개의 바람 생성지역이 존재하며, 찬공기 취약지역은 시가지 내부에 집중되어 있었고, 찬공기 유동지역은 대구광역시의 주요 하천과 도로를 따라 형성되어 있었다. 본 연구의 방법론을 통해 바람길의 효과를 정량적 평가 방법으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 또한 바람길숲 조성 사업지 선정에 제시할 수 있는 평가 지표로 활용될 것으로 판단된다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제35권2호
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• pp.121-133
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• 2023

The demand for cement and limestone crushed materials has increased many folds due to the tremendous increase in construction activities in Pakistan during the past few decades. The number of cement production industries has increased correspondingly, and so the rock-blasting operations at the limestone quarry sites. However, the safety procedures warranted at these sites for the blast-induced ground vibrations (BIGV) have not been adequately developed and/or implemented. Proper prediction and monitoring of BIGV are necessary to ensure the safety of structures in the vicinity of these quarry sites. In this paper, an attempt has been made to predict BIGV using artificial neural network (ANN) at three selected limestone quarries of Pakistan. The ANN has been developed in Python using Keras with sequential model and dense layers. The hyper parameters and neurons in each of the activation layers has been optimized using randomized and grid search method. The input parameters for the model include distance, a maximum charge per delay (MCPD), depth of hole, burden, spacing, and number of blast holes, whereas, peak particle velocity (PPV) is taken as the only output parameter. A total of 110 blast vibrations datasets were recorded from three different limestone quarries. The dataset has been divided into 85% for neural network training, and 15% for testing of the network. A five-layer ANN is trained with Rectified Linear Unit (ReLU) activation function, Adam optimization algorithm with a learning rate of 0.001, and batch size of 32 with the topology of 6-32-32-256-1. The blast datasets were utilized to compare the performance of ANN, multivariate regression analysis (MVRA), and empirical predictors. The performance was evaluated using the coefficient of determination (R²), mean absolute error (MAE), mean squared error (MSE), mean absolute percentage error (MAPE), and root mean squared error (RMSE)for predicted and measured PPV. To determine the relative influence of each parameter on the PPV, sensitivity analyses were performed for all input parameters. The analyses reveal that ANN performs superior than MVRA and other empirical predictors, andthat83% PPV is affected by distance and MCPD while hole depth, number of blast holes, burden and spacing contribute for the remaining 17%. This research provides valuable insights into improving safety measures and ensuring the structural integrity of buildings near limestone quarry sites.