본 연구에서는 카본시트튜브로 구속된 원형기둥의 성능을 평가하는 실험을 수행하였다. 일반적으로 기둥은 각형과 원형의 두 가지 형상으로 설계가 이루어지지만 단면의 전체가 일정한 곡률을 유지하여 구속효과가 큰 원형단면의 경우를 본 연구에서 채택하였다. 전체 17개의 시험체를 10,000kN 용량의 UTM을 이용하여 실험을 수행하여 극한강도를 예측하는 실험식을 제안하였다.

본 논문에서는 상수도시설을 효율적으로 운영하는 데 필요한 1일 급수량 수요를 예측하는 방식에 대하여 인공지능(Artificial Inteligence)이라 불리는 퍼지 뉴론(fuzzy neuron)을 이용하여 연구하였다. 퍼지뉴론이란 퍼지정보(fuzzy information)를 입력으로 받아들이고 처리하는 퍼지 신경망을 일컫는 말이다. 본 연구에서는 소속함수와 퍼지규칙을 신경망으로 학습하는 기능인 적응식 학습방법을 통하여 1일 급수량을 예측하였으며 연구

수돗물, 송배수펌프의 운전 등 상수도시설을 합리적인 운용을 위해서는 일, 또는 시간 단위의 급수량 사용량의 추정이 필수적이다고 할 수 있다. 급수량의 추정방식은 회귀모형식 및 시계열 분석방법이 있는데, 본 연구에서는 시계열 분석방법인 ARIMA모형을 이용하여 일일 급수량을 추정하였으며 연구대상 지역으로는 광주광역시를 선정하였다. 일일 급수량을 추정하는데 있어서 시계열장을 15, 30. 60, 90일로 나누어 각각의 시계열장에 대해 시행착오법으로 각 모형