본 연구에서는 광섬유를 이용한 탄소섬유복합재료(CFRP) 긴장재 개발을 목표로 다양한 성능실험을 수행하였다. 광섬 유 센서를 활용한 탄소섬유 긴장재의 계측성능은 부착된 변형률 게이지의 계측 값과 비교한 결과, 3.7% 이내로 동일한 계측을 하는 것으로 나타났고, 탄소섬유 긴장재 파단까지 계측이 가능하기 때문에, 센싱용 긴장재로 활용이 가능함을 확인하였다. 현장 적용을 위한 장기성능 실험결과, 릴렉세이션의 경우 저릴렉세이션 강연선 기준 값인 2.5%를 만족하였고 피로시험의 경우 도로 교설계기준을 준용하여 200만회 이후 인장성능의 변화가 없는 것을 확인되어, 탄소섬유 긴장재 뿐만 아니라 정착구도 장기성능 을 확보한 것으로 판단된다

우리나라 해양환경에 유출되는 위험·유해물질(Hazardous Noxious Substances, HNS)의 해양환경 및 사회환경 영향평가 결과 와 HNS 확산 영역, 해양환경 정보, HNS 실태조사 결과 등 관련 연구 결과 및 자료를 정책결정자와 연구자들에게 공유할 수 있는 HNS 국내 용 플랫폼을 구축하고자 한다. 국내의 HNS 관리 및 배출 체계 마련을 위한 의사결정 지원이 가능하고 국내 실정에 적합한 플랫폼의 설계 를 위하여 유해물질의 데이터 관리 및 유출 시 대응 도구, 기초적인 정보 등 플랫폼에 관련된 기술동향을 분석하는 등 국내·외의 플랫폼 개발 사례를 고찰하였다. 유속 벡터의 전처리 기능 개발, 전처리 결과에 따른 동적 시각화 구현, 해양산업시설 배출 HNS의 유출량과 유출 범위의 전처리 모듈, HNS 해양환경 영향평가 연산 모듈 프로토타입을 개발하였다. HNS 해양환경 영향평가를 위한 국내용 HNS 플랫폼은 초기 위해성을 평가하고 대응 및 관련 법제화 시 과학적인 기초 도구로써 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

PURPOSES : This study aims to determine whether machine learning techniques based on the results of chemical analysis experiments can be rationally applied to evaluate the aging of various asphalt binders used throughout the country. METHODS : We conducted chemical experiments such as FT-IR, H-NMR, C- NMR, and GPC for the three-stage aging levels of eight types of asphalt binders used in the country and utilized two artificial neural network models to determine valid chemical experimentation and conditions for the use of neural modeling through predictions. RESULTS : The M-prop model, which combined the findings from each neural network model into a single artificial neural network model, demonstrated superior predictive performance compared with the M-base model, which assessed aging using two cluster layers. In addition, the minimum amount of data required to achieve 100% predictive accuracy for the target asphalt binders, regardless of the artificial neural network model, was 18, and the amount of training data decreased to less than 50%. CONCLUSIONS : The predictive accuracy of the aging of asphalt binders was significantly enhanced when GPC data was used, indicating that GPC should be prioritized in evaluating the aging of asphalt binders.

식량 작물의 확보 및 생산량 예측은 국가 발전에 있어 필수적이며, 국가 경제뿐만 아니라 전 세계 식량 안보에 기여 한다. 최근 환경오염으로 인한 이상기후는 식량 작물 생산량에 직ㆍ간접적으로 부정적 영향을 끼치고 있어, 작물 수확량 예측 불확실성이 높아지고 있다. 특히, 노지 작물의 경우 생산량 감소와 품질 저하 문제가 화두 되고 있다. 이러한 문제는 농가들뿐만 아니라 소비자들에게도 큰 피해를 안겨주고 있다. 이러한 생산량 예측 이슈를 해결하기 위해 최근에는 인공지능 기술이 농업 분야에도 활발히 적용되고 있다. 작물 수확량의 정확한 예측을 위한 머신러닝 기반 연구가 집중적으로 수행되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 이와 같은 인공지능 기반의 노지 작물 수확량 예측 기술(머신러닝, 딥러닝, 하이브리드 모델 등) 현황 및 작물 수확량에 가장 영향을 많이 끼치는 모델 파라미터 등을 조사하였다.

To investigate the national science and technology policy direction in the field of construction machinery, an analysis was conducted on projects selected as national research and development (R&D) initiatives by the government. Assuming that the project titles contain key keywords, text mining was employed to substantiate this assumption. Project information data spanning nine years from 2014 to 2022 was collected through the National Science & Technology Information Service (NTIS). To observe changes over time, the years were divided into three-year sections. To analyze research trends efficiently, keywords were categorized into groups: ‘equipment,’ ‘smart,’ and ‘eco-friendly.’ Based on the collected data, keyword frequency analysis, N-gram analysis, and topic modeling were performed. The research findings indicate that domestic government R&D in the construction machinery field primarily focuses on smart-related research and development. Specifically, investments in monitoring systems and autonomous operation technologies are increasing. This study holds significance in analyzing objective research trends through the utilization of big data analysis techniques and is expected to contribute to future research and development planning, strategic formulation, and project management.

본 연구에서는 어선의 운동성능을 향상하기 위해 부착되는 부가물의 조합과 파라미터 변경에 따른 어선의 자유 횡 동요 감쇠 와 저항 성능을 평가하였다. 성능 평가를 위해 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics)을 이용한 수치해석을 수행하였으며, 주요 부가 물인 빌지킬과 선저킬의 조합과 치수 변경에 따른 횡 동요 주기와 감쇠 계수의 변화를 확인하였다. 선저킬의 경우 길이가 변화함에 따른 횡 동요 감쇠 계수의 변화가 상대적으로 크지 않음을 확인하였다. 반면 빌지킬의 경우 길이와 각도의 증가에 따라서 횡 동요 감쇠 계수가 증가함을 확인하였다. 4가지 부가물 조합 조건과 나선의 저항 성능을 비교하였으며, 부가물에 의한 어선의 자세와 압력분포의 변화로 인 해 저항이 증가함을 확인하였다. 본 연구 결과를 통해 부가물 크기와 배치가 어선의 운동 및 저항 성능에 미치는 영향을 확인할 수 있었 으며, 어선 적용 시에 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.

남강댐 하류역에 위치한 사천만, 진주만, 강진만에서 가화천 방류에 따른 담수 배제의 분배 특성을 평가하기 위하여 입자추적 수치실험을 실험하였다. 가화천을 통해 3개의 방류조건(무방류, 강우시 방류, 홍수시 방류)에서 입자 1000개를 투여하여 노량수도, 대방수 도, 창선해협으로 빠져나가는 입자의 수를 비교하였다. 가화천을 통한 방류량이 늘어날수록 노량수도로의 입자 분배율이 증가하고, 대방 수도로의 분배율이 감소하는 것을 확인할 수 있었다. 즉, 평소에는 가화천 하류에 위치한 물질의 약 95%가 대방수도를 통해 빠져나가다 가, 강우에 의해 남강댐의 방류량이 증가하면서 노량수도로의 분배율이 증가하며, 홍수시에는 노량수도로의 입자 분배율이 45.5% 까지 증가하는 것을 확인할 수 있었다.