Xu, Xiang;Huang, Qiao;Ren, Yuan;Zhao, Dan-Yang;Yang, Juan
Smart Structures and Systems
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제23권3호
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pp.279-293
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2019
To ensure high quality data being used for data mining or feature extraction in the bridge structural health monitoring (SHM) system, a practical sensor fault diagnosis methodology has been developed based on the similarity of symmetric structure responses. First, the similarity of symmetric response is discussed using field monitoring data from different sensor types. All the sensors are initially paired and sensor faults are then detected pair by pair to achieve the multi-fault diagnosis of sensor systems. To resolve the coupling response issue between structural damage and sensor fault, the similarity for the target zone (where the studied sensor pair is located) is assessed to determine whether the localized structural damage or sensor fault results in the dissimilarity of the studied sensor pair. If the suspected sensor pair is detected with at least one sensor being faulty, field test could be implemented to support the regression analysis based on the monitoring and field test data for sensor fault isolation and reconstruction. Finally, a case study is adopted to demonstrate the effectiveness of the proposed methodology. As a result, Dasarathy's information fusion model is adopted for multi-sensor information fusion. Euclidean distance is selected as the index to assess the similarity. In conclusion, the proposed method is practical for actual engineering which ensures the reliability of further analysis based on monitoring data.
Prediction of total sediment load is essential in an extensive range of problems such as the design of the dead volume of dams, design of stable channels, sediment transport in the rivers, calculation of bridge piers degradation, prediction of sand and gravel mining effects on river-bed equilibrium, determination of the environmental impacts and dredging necessities. This paper is aimed to investigate and predict the total sediment load of the Wadi Arbaat in Eastern Sudan. The study was estimated the sediment load by separate total sediment load into bedload and Suspended Load (SL), independently. Although the sediment records are not sufficient to construct the discharge-sediment yield relationship and Sediment Rating Curve (SRC), the total sediment loads were predicted based on the discharge and Suspended Sediment Concentration (SSC). The turbidity data NTU in water quality has been used for prediction of the SSC in the estimation of suspended Sediment Yield (SY) transport of Wadi Arbaat. The sediment curves can be used for the estimation of the suspended SYs from the watershed area. The amount of information available for Khor Arbaat case study on sediment is poor data. However, the total sediment load is essential for the optimal control of the sediment transport on Khor Arbaat sediment and the protection of the dams on the upper gate area. The results show that the proposed model is found to be considered adequate to predict the total sediment load.
국내하천은 홍수기에 강수량이 집중되고 하상계수가 높으며 평균경사도도 비교적 큰 특징을 지닌다. 따라서 유량이 빠르게 집중될 수 있는 상황이 빈번하게 발생한다. 이러한 특징을 감안하여 하천의 수질을 관리하기 위해서는 유량과 수질의 상호적인 관계를 규명하는 것이 중요하다. 유량과 수질의 관계를 분석하고 예측하는 방법으로는 물리적 예측모형과 확률론적 예측모형을 이용하는 방법이 있다. 물리적 예측모형을 활용하여 하천의 유량 및 수질을 예측하는 방법은 주어진 지형과 시간의 변화에 따른 유량 및 수질 변화를 예측함으로써 특정 상황에서의 수질 변화를 규명하기에 적절하다. 한편, 풍수기, 갈수기 등 전반적인 유량의 변화에 따라 나타나는 수질변화의 특성을 규명하기 위해서는 수질과 유량 간의 상관관계 분석이 필요하다. 수질과 유량 간의 상관관계를 규명하는 목적일 경우, 물리적 예측모형은 효율성이 낮고, 충분한 데이터 확보가 전제된 상태에서의 확률론적 예측모형은 다각도 분석 및 신뢰성 확보가 가능한 장점이 있다. 그 일환으로 본 연구에서는 확률론적 접근에 기반하여 국내하천에서 수질과 유량 간의 관계를 먼저 분석하고자 한다. 데이터 마이닝 결과, 수질변화에 가장 영향이 큰 인자 및 요인이 추출되며, 이는 효과적인 수질관리 방안을 모색하는 데에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
The data collected by the In-Situ Decommissioning (ISD) sensors are time-specific, age-specific, and developmental stage-specific. Research has been done on the stream data collected by ISD testbed in the recent few years to seek both frequent episodes and abnormal frequent episodes. Frequent episodes in the data stream have confirmed the daily cycle of the sensor responses and established sequences of different types of sensors, which was verified by the experimental setup of the ISD Sensor Network Test Bed. However, the discovery of abnormal frequent episodes remained a challenge because these abnormal frequent episodes are very small signals and may be buried in the background noise of voltage and current changes. In this work, we proposed Advanced Data Analytics (ADA) methods that are applied to the baseline data to identify frequent episodes and extended our approach by adding more features extracted from the baseline data to discover abnormal frequent episodes, which may lead to the early indicators of ISD system failures. In the study, we have evaluated our approach using the baseline data, and the performance evaluation results show that our approach is able to discover frequent episodes as well as abnormal frequent episodes conveniently.
천부 탄성파 단면도와 해저 퇴적물 자료들을 이용하여 한반도 남동 내대륙붕 해역에 분포하는 홀로세 뻘질 퇴적물의 발달양상을 분석하였다. 홀로세 뻘질 퇴적물은 낙동강하구해역부터 해안을 따라 북쪽의 포항해역까지 대상으로 내대륙붕해역에 발달하였다. 연구해역 표층퇴적물은 남쪽에서 북쪽해역으로 가면서 서서히 세립화되고 또한 분급도가 양호해진다. 고해상도 탄성파 퇴적상은 낙동강 하구역의 평행한 내부 반사층리, 울산 남쪽해역의 북동향을 향하는 전진형 반사층리, 그리고 울산 북쪽에서부터 포항까지의 해역은 투명한 퇴적상으로 변하면서 발달하였다. 퇴적상의 지역적 차이는 홀로세 퇴적물 특성이 지역적으로 변화하고 있음을 지시한다. 해저퇴적물 분포특징과 탄성파 퇴적상 발달양상으로부터 낙동강에서 공급된 부유퇴적물이 주로 북향의 대마난류에 의해 해안선을 따라 북쪽으로 이동하면서 점진적으로 조립질에서 세립질화되고 분급화되는 퇴적과정을 보여주는 것으로 해석된다. 홀로세 뻘질 퇴적층은 빠른 해침과정에 의해 형성된 평탄한 침식면위에 현재의 해수준과 유사한 고해수준기 동안 형성된 고해수준 퇴적체로 해석된다.
육상 담수는 대기중 이산화탄소($CO_2$) 배출의 중요한 발생원으로 주목되고 있다. 하천 및 강에서 대기중으로 배출되는 $CO_2$는 전 세계 탄소순환의 핵심요소이며, 대부분의 하천과 강은 $CO_2$로 과포화 되어있다. 세계적으로 하천 및 강의 $CO_2$ 배출량은 호수 및 저수지의 배출량보다 약 5배 많은 것으로 보고되고 있으나, 국내연구에서는 연구사례가 드물다. 따라서 본 연구의 목적은 낙동강 중하류에 위치해있는 강정고령보(GGW), 달성보(DSW), 합천창녕보(HCW), 창녕함안보(CHW)에서 발생되는 순 대기 배출 플럭스(Net Atmospheric Flux, NAF)의 동적 변동 특성을 분석하고, 데이터마이닝 기법을 적용하여 쉽게 수집할 수 있는 물리적 및 수질 변수로 $CO_2$ NAF를 추정하는데 사용할 수 있는 간략한 예측 모델을 개발하는데 있다. $CO_2$ NAF는 대기-수면 경계면에서의 $CO_2$ 부분압($pCO_2$)의 차에 기체전달속도를 곱하여 산정하였으며, 기체전달속도는 Cole and Caraco(1998)가 제안한 식을 사용하였다. 담수와 해수의 탄산염 시스템에서 열역학적 화학평형을 모두 고려한 $CO_2$SYS 프로그램을 사용하여 수중의 $pCO_2$를 산정하였고, $CO_2$ NAF는 Henry의 법칙과 Fick의 1차 확산법칙을 사용하여 계산하였다. $CO_2$ NAF의 시간적 변동성에 영향을 미치는 환경요인을 평가하기 위해서 상관분석, 주성분분석(Principal Component Analysis; PCA), 단계적다중회귀모델(Step-wise Multiple Linear Regression; SMLR), 랜덤포레스트(Random Forest; RF)방법을 사용하였다. SMLR 모델은 R package인 olsrr, RF 모델은 R package인 caret, randomForest를 이용하여 분석하였다. 연구 결과, 4개 보 상류 하천구간은 조류의 성장이 활발한 일부 기간을 제외한 대부분의 기간에서 $CO_2$를 대기로 배출하는 종속영양시스템(Heterotrophic system)을 보였다. $CO_2$ NAF의 중위값은 HCW에서 최소 $391.5mg-CO_2/m^2day$, DSW에서 최대 $1472.7mg-CO_2/m^2day$였다. 모든 보에서 NAF는 pH와 강한 음의 상관관계를 보였으며, $pCO_2$와 Chl-a도 음의 상관관계를 보였다. 이는 조류가 수중에서 $CO_2$를 소비하고 pH를 증가시키기 때문이다. PCA 분석 결과, NAF와 $pCO_2$가 높은 공분산을 보였으며, pH와 Chl-a는 반대 방향으로 군집되어 상관분석과 동일한 결과를 보였다. 이 연구를 통해 개발된 SMLR 모델과 RF 모델의 Adj. $R^2$ 값은 모든 보에서 0.77 이상으로 나왔으며, $pCO_2$ 측정 데이터가 없더라도 하천의 $CO_2$ NAF를 추정하는 방법으로 사용될 수 있을 것으로 평가된다.
국가해양생태계종합조사의 일환으로 우리나라의 주요 하천인 한강, 금강, 낙동강 하구역에 서식하는 저서동물 군집 특성을 파악하였다. 현장조사는 2015년부터 2017년에 걸쳐 매 계절별(겨울: 2월, 봄: 5-6월, 여름: 7-9월, 가을: 11월)로 수행하였다. 시료채집은 한강 하구역에 7개, 금강 하구역에 6개, 낙동강 하구역에 7개의 정점을 설정하여 총 20개의 정점에서 수행되었다. 대형저서동물 채집은 van Veen grab(채집면적 $0.1m^2$)을 사용하여 각 정점 당 3회씩 반복채집 후 1 mm 망목의 표준체를 이용하여 펄을 제거하였다. 조사결과 총 1,008종의 저서동물이 출현하였으며 한강 하구역에서 602종, 금강 하구역에서 612종, 낙동강 하구역에서 619종이 출현하여 유사한 양상을 보였다. 평균 밀도는 $1,357ind./m^2$로서 한강 하구역에서 $1,127ind./m^2$, 금강 하구역에서 $1,357ind./m^2$ 및 낙동강 하구역에서 $1,587ind./m^2$으로 한강 하구역이 가장 낮고 낙동강 하구역이 가장 높았다. 평균 생체량은 $116.8g/m^2$으로 한강 하구역에서 $49.0g/m^2$, 금강 하구역에서 $129.0g/m^2$ 및 낙동강 하구역에서 $174.2g/m^2$이 출현하여 밀도와 유사한 양상을 보였다. 한강과 금강, 낙동강 하구역 모두 환형동물이 출현종수와 밀도에서 우점 분류군이었다. 한강과 금강 하구역에서는 연체동물이, 낙동강 하구역에서는 극피동물이 생체량 우점 분류군이었다. 각 하구역에서 4% 이상의 밀도 점유율을 보이는 우점종은 모두 다모류로서 한강 하구역의 경우 Dispio oculata와 Heteromastus filiformis, Aonides oxycephala였으며, 금강 하구역에서는 Heteromastus filiformis와 Scoletoma longifolia, 낙동강 하구역에서는 Pseudopolydora sp.와 Aphelochaeta sp.였다. 이러한 우점종들은 하구역에 따라 출현밀도의 차이가 있었다. 본 연구 결과 한강 하구역에서는 평균 입도, 금강 하구역에서는 염분 및 실트함량, 낙동강 하구역에서는 염분, 용존산소, 강열감량, 실트 함량이 군집 조성에 영향을 미치고 있었다. 따라서 한강 하구역의 경우 퇴적환경 변화를 초래하는 요인들(골재채취, 제방축조, 매립 등)에 대한 관리가 우선되어야 할 것으로 판단되며, 금강 하구역에서는 금강으로부터의 담수유입 및 주변 퇴적 환경에 변화를 줄 수 있는 요인들에 대한 관리가 우선시 되어야 할 것으로 보인다. 또한 낙동강 하구역의 경우 마산만 내측의 빈산소수괴 발달 양상과 주요 우점종의 공간분포에 대한 모니터링을 중점적으로 해야 할 것으로 판단된다.
오일샌드는 비재래형(unconventional) 석유자원의 하나로서 비투멘(bitumen), 물, 점토, 모래의 혼합물이다. 오일샌드 비투멘은 API 비중이 $8-14^{\circ}$이고 점도가 10,000 cP 이상인, 매우 무겁고 점성이 큰 탄화수소 자원으로서 일반적으로 지표나 천부퇴적층에서 유동성을 갖지 않는다. 오일샌드 비투멘은 주로 캐나다 앨버타주와 사스캐추완주에 분포하고 있으며, 캐나다에만 원시부존량이 1조 7천억 배럴, 확인매장량이 1천 7백억 배럴에 달한다. 대부분은 앨버타주 포트 멕머레이(Fort McMurray) 인근의 아사바스카(Athabasca), 콜드레이크(Cold Lake), 피스리버(Peace River) 지역에 매장되어 있다. 캐나다 오일샌드 저류지층은 아사바스카 지역의 멕머레이층(McMurray Fm)과 클리어워터층(Clearwater Fm), 콜드레이크 지역의 멕머레이층(McMurray Fm), 클리어워터층(Clearwater Fm), 그랜드래피드층(Grand Rapid Fm), 피스리버 지역의 블루스카이층(Bluesky Fm)과 게팅층(Gething Fm)이다. 이들 지층은 하부 백악기 지층으로서 중생대 초-중기에 발생한 북미판과 태평양판의 충돌과 그로 인한 대륙전면분지(foreland basin)의 형성과정에서 퇴적되었다. 분지의 기반암은 복잡한 지형을 갖는 고생대 탄산염암이며, 그 위에 북미대륙 북쪽의 보레알해(Boreal Sea)로부터 현재의 북미대륙 서부를 남북으로 관통하는 전기백악기내해로(Early Cretaceous Interior Seaway)를 따라 해침이 발생하면서 오일샌드 저류지층이 형성되었다. 세 개의 주요 오일샌드 분포지역 가운데 80% 이상의 오일샌드를 매장하고 있는 아사바스카 지역의 저류지층인 멕머레이층과 크리어워터층의 최하부층원인 와비스코 층원(Wabiskaw Mbr)은 전기 백악기 시기의 해침층서를 잘 반영하고 있다. 멕머레이층 하부에는 하성기원의 퇴적층이 발달하고, 상부로 가면서 점차로 조석기원의 천해 퇴적층이 우세해지며, 와비스코 층원에 와서는 의해 세립질 퇴적층이 광역적으로 분포한다. 이러한 해침기원의 상향 세립화 경향은 아사바스카 오일샌드 부존지역에서 일반적으로 관찰된다. 오일샌드 부존지층은 일반적으로 불균질 저류층이며, 주요 저류층은 하성퇴적층이나 에스츄어리(estuary) 기원의 퇴적층에 발달한 하도-포인트 바 복합체(channel-pont bar complex)이다. 이러한 하도-포인트바 복합체는 범람원 및 조수평원 세립질 퇴적층이나 만-충진(bay-fill) 퇴적층과 함께 멕머레이층을 형성한다. 멕머레이층 상부에 오는 와비스코 층원은 주로 외해 세립질 퇴적층으로 이루어져 있으나, 멕머레이층을 대규모로 침식하는 하도사암층이 지역적으로 발달하기도 한다. 캐나다에서 오일샌드는 주로 노천채굴(surface mining)과 심부열회수(in-situ thermal recovery) 방식으로 생산한다. 50 m 미만의 심도에 묻혀있는 오일샌드는 노천채굴 방식으로 회수하여 비투멘 추출(extraction)과 개질(upgrading)과정을 거쳐 합성원유(synthetic crude oil)로 생산된다. 반면에 150-450 m 심도에 묻혀있는 오일샌드는 주로 심부열회수 방식으로 비투멘을 회수하여 비교적 간단한 비투멘 블렌딩(blending)과정을 통해 유동성을 증가시켜 정유시설로 운반한다. 심부열회수 방식으로 오일샌드를 개발할 경우 주로 스팀주입중력법(SAGD: Steam Assisted Gravity Drainage)이나 주기적스팀강화법(CSS: Cyclic Steam Stimulation)이 사용된다. 이러한 방법들은 저류층에 스팀을 주입하여 저류층 내의 온도를 상승시킴으로써 비투멘의 유동성을 증가시켜 회수하는 기술을 사용한다. 따라서 오일샌드 저류층 내부의 스팀전파효율을 결정하는 저류지층의 주요 지질특성에 대한 이해가 선행되어야 효과적인 생산설계와 효율적인 생산을 수행할 수 있다. 오일샌드 생산에 영향을 미치는 저류층의 주요 지질특성에는 (1)비투멘 샌드층의 두께(pay) 및 연결성(connectivity), (2) 비투멘 함량, (3) 저류지역 지질구조, (4) 이질배플(mud baffle)이나 이질프러그(mud plug)의 분포, (5) 비투멘 샌드층에 협재하는 이질퇴적층의 두께 및 수평연장성(lateral continuity), (6) 수포화층(water-saturated sand)의 분포, (7) 가스포화층(gas-saturated sand)의 분포, (8) 포인트바의 성장방향성, (9) 속성층(diagenetic layer)의 분포, (10) 비투멘 샌드층의 조직특성 변화 등이 있다. 이러한 지질특성에 대한 고해상의 분석을 통해 보다 효과적인 오일샌드 개발이 달성될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 국내 하천에서 실측한 유사량 자료를 기초로 데이터 마이닝의 Model Tree 기법을 통해 유사량 산정 공식들을 도출하였으며, 이를 활용하여 내성천에서의 안정하도 단면을 평가하였다. 본 연구에서 도출한 유사량 공식은 국내 모래하상 전체를 대상으로 한 경우, 하폭, 유속, 수심, 경사, 하상토 중앙입경을 선택하였을때 적합도가 가장 높은 것으로 나타났다. 또한 내성천으로 자료의 범위를 한정한 경우에는 경사를 제외한 하폭, 유속, 수심, 하상토 중앙입경을 선택한 유사량 공식의 적합도가 가장 높게 나타났다. 각각의 Model Tree 공식들은 내성천 영주댐 하류 용혈지점에서의 안정하도 단면 평가를 수행하는데 적용되었으며, 현재 내성천의 단면과 비교했을 때 향후 안정하도 단면으로의 변화를 위해 하상의 침식이 발생할 것으로 예측되었다. 또한 현재 하상보다 완만한 경사가 유지될 경우 장기적으로 평형상태에 도달할 것으로 예측되었다.
본 연구에서는 서울시 도시 브랜드 I SEOUL U에 대한 인식과 평가를 분석하기 위하여 온라인 빅데이터를 대상으로 한 텍스트마이닝 분석을 수행하였다. 이를 위하여 데이터 수집 및 분석을 위한 처리 프로그램인 텍스톰(Textom)을 사용하였고 'I SEOUL U' 키워드를 분석키워드로 선정하였다. 키워드 분석 결과 I SEOUL U와 관련된 키워드는 첫째, 비즈니스와 마케팅 관련 용어로서 팝업 스토어, 갤러리, 공동 브랜드, (축제 등) 개최, 상품, 민간기업, 온라인 등이다. 둘째, 이벤트 관련 용어로서 한강, 식목일, 나무 심기, 홍대, 크리스마스, 마포구, 중구, 세종대, 축제거리 등이다. 셋째는 홍보 관련 용어로서 로봇공학박사 데니스 홍, Government, 조형물, Korea 등이었다. N gram 분석 결과에서는 서울시 브랜드로서 공익적 성격의 도시 브랜드인 I SEOUL U의 경우에도 민간 기업의 상업 활동에 많은 기여를 하는 것으로 밝혀졌다. 연결 중심성 분석에서는 비즈니스 및 마케팅, 이벤트, 홍보 등의 범주가 도출되었다. 매트릭스 분석에서는 제품 판매와 관련하여 주로 팝업 스토어의 아이템들이 많고 공동 브랜드 형태의 제품들이 개발되는 것으로 나타났다. 토픽 모델링에서는 총 10개의 토픽이 추출되었고 상업적 활용과 이벤트 축제에 관한 정보 니즈가 많은 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.