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한국풍공학회지 KCI 등재 Journal of the Wind Engineering Institute of Korea

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권호

제27권 제4호 (2023년 12월) 4

1.
2023.12 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
이 연구는 위성사진을 활용하여 건설지점의 기대풍속을 예측하기 위한 인공신경망 방법론을 제안한다. 제안된 방법은 기존 의 엔지니어의 판단을 대체하여, Auto-Encoder를 사용해 지형적 특성을 정량화하고, 이를 바탕으로 대상지점과 유사한 지역의 관측소 풍속 데이터를 선형 조합해 기대 풍속을 예측한다. 또한, 머신러닝과 인공신경망을 활용한 종단간 풍속 예측 모델을 제안하고, 성능을 비교 분석하였다. 그 결과 관측소의 풍속 데이터의 선형 조합보다는 종단간 모델을 구성하는 방법이 더 높은 정확도를 보였으며, 특히 Graph Neural Network (GNN)이 Multi-Layer Perceptron (MLP)에 비해 상당히 우수한 예측 성능을 나타내었다.
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2.
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한반도를 포함하는 동아시아 지역에 영향을 미치거나 피해를 발생시킬 수 있는 화산으로는 일본 화산과 백두산을 포함하여 중국의 동부지역에 위치한 수 개의 활화산은 물론 거리는 3,000km 정도 떨어져 있으나 한반도 주변의 항공 운항에 결정적인 영향을 미칠 수 있는 활화산이 러시아의 캄차카반도에도 다수 분포되어 있다. 이에 본 연구에서는 2005년~2013년 기간의 기상 자료를 기반으 로 주요 화산의 가상 분화 시나리오에 의해 수행된 화산재 확산 해석 결과를 이용하여 화산재의 한반도 영향 가능성을 확률적으로 분 석하였다. 그 결과 백두산과 아소산의 경우 화산폭발지수 7로 분화하는 경우, 7월에서 9월에 분화하는 경우 한반도 전역에 영향을 미 칠 가능성이 가장 클 것으로 분석되었으며, 울릉도도 유사한 기간에 분화하는 경우 영향의 가능성이 상대적으로 높을 것으로 분석되 었다, 이는 여름철에 나타나는 동아시아 지역 주변의 압력 배치 때문으로 파악되었다.
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3.
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건축물에 가해지는 풍하중을 평가하는 방법은 과거로부터 많은 발전을 이루었다. 그 중 비교적 간단한 방법인 가스트하중계 수법이 있다. 정적풍하중에 동적계수를 곱하여 등가정적풍하중을 평가하는 방법으로 여러나라 기준에서 사용되고 있다. 동적계수는 가 스트영향계수(Gust Effect Factor:DGEF)와 가스트하중계수가(Gust Loading Factor:MGLF)가 사용된다. DGEF는 변위 기반으로서 이론 적인 가정을 통해 산출할 수 있는 반면 그 과정이 다소 복잡하고, MGLF는 모멘트를 기반으로 하며 풍동실험으로 전도모멘트를 측정 하여 산정할 수 있지만 기초자료를 구축하는 것에 많은 시간과 노력이 소요된다. 따라서 본 연구에서는 MGLF 산정 시 필요한 풍방향 평균풍력계수C F, 평균전도모멘트계수C M, 변동전도모멘트계수 C M 가 다양한 형상비( ), 변장비(D/B), 지표면조도구분(α)에 따 라 변화하는 경향을 비교 분석하였다. 이를 통해 풍방향 평균풍력계수 C F, 평균전도모멘트 관련 계수 C g, 변동전도모멘트 관련 계수 C g 의 경험식을 제안하여 MGLF 산정에 대한 기초자료를 제시하였다.
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4.
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본 연구는 추가적인 장비 없이 UAV만을 사용한 균열폭 측정 및 균열의 3차원 재구성 방법을 제안한다. UAV 사진측량법 및 CNN을이용한 균열의 3차원 재구성 및 균열폭 측정 검증을 위해 5곳의 균열이 존재하는 벽면을 대상으로 균열의 3차원 재구성을 하였 으며 UAV와 균열 사이의 거리 4가지에 대해 균열폭을 측정하고 균열 현미경 측정값과 비교하여 정확성을 검증하였다. 대부분의 균열 에서 균열폭을 정확히 측정하였으나 균열폭이 0.5mm보다 작은 경우와 벽면이 심하게 그늘져 어두운 곳에서는 측정 유효성이 떨어지 는 결과를 보였다.
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