포장상태 평가를 위한 노면영상 촬영은 라인스캔 방식이 주를 이루고 있다. 라인스캔 특성 상, 조사환경이나 장비특성이 달라질 경 우 밝기가 상이한 노면영상을 취득할 수 있고 이는 U-net과 같은 픽셀 단위 segmentation 딥러닝 모델의 균열 자동검출 성능에 영향을 미친다. 본 연구에서는 인공지능 검출 모델의 변경 없이 영상의 밝기 최적화와 morphology 연산기법을 노면영상 전·후처리 방법으로 제시하고 그 효과를 분석하였다. 영상 처리를 통해 과다 검출경향을 보인 이상치들이 제거되었으며 정답으로 간주할 수 있는 전문요 원 분석결과인 GT 균열률과의 상관성 또한 향상됨을 확인하였다.

최근 광주 화정아이파크, 인천 검단 신도시 아파트 사고 등 국내에서 건축물 안전사고가 잇따라 발 생하고 있다. 시공 중 발생한 구조물 붕괴로 인해 인명·재산 피해가 수반된 대형 건설사고가 다수 발 생하였다. 건축물 안전사고의 발생 원인으로 무단 구조변경, 설계 및 시공 시 철근 누락 등이 제시되 면서 부실 감리에 대한 우려가 증가하고 있다. 하지만 현실적으로 건설 현장의 모든 장소에서 감리직 원이 상주하며 확인하는 것은 불가능하며 시공 정확도 검사 역시 감리자의 경험에 근거하여 육안 판 독 및 일부 수작업 계측으로 진행되고 있다. 감리 작업의 효율성을 높이기 위해 최근에는 3D 스캐너, Depth Camera 등을 구조 감리 기법 연구가 진행되고 있다. 철근 길이와 철근 배근 간격에 대한 연구 는 많이 진행되었지만 철근 직경의 검출 정확도는 아직 미흡한 상황이며, 특히 직경이 작은 D10과 D13의 구별에서는 한계를 나타내고 있다. 따라서 본 연구에서는 접근성이 용이한 스마트폰을 사용하 여 영상을 획득하고 이를 기반으로 3D 포인트 클라우드를 제가한 다음 철근 직경, 철근 길이, 철근 배근 간격 등의 자동 검측 기술을 개발하고 건설현장에서의 적용 가능성을 확인하고자 한다. 검증을 위한 실험체는 길이 2100mm, 폭 195mm, 높이 395mm의 철근 조립 상태의 보이다. 포인트 클라우드 제작을 위한 영상 촬영은 iPhone SE (3rd generation)을 사용하였다. 이후 MATLAB과 METASHAPE 를 사용하여 포인트 클라우드를 생성하고 Computer Vision과 Image Processing 기술을 활용하여 구 하고자 하는 철근 정보를 자동 검출하였다. 이후 실제 측정한 값과 자동 검출한 값을 비교하여 개발한 기법에 대한 적합성을 확인하였다.

현대 해양 산업은 기술적 발전을 통해 신속한 발전을 이루고 있다. 이러한 발전을 주도하는 주요 기술 중 하나는 데이터 처리 기술이며, 이 중 자연어 처리 기법은 사람의 언어를 기계가 이해하고 처리할 수 있도록 하는 기술이다. 본 연구는 자연어 처리 기법을 통해 해양안전심판원의 재결서를 분석하여 이미 재결이 이루어진 선박 충돌사고의 원인 제공 비율을 학습한 후, 새로운 재결서를 입력 하면 원인 제공 비율을 예측하는 모델을 개발하고자 하였다. 이 모델은 사고 당시 적용되는 항법과 원인 제공 비율에 영향을 주는 핵심 키워드의 가중치를 이용하여 사고의 원인 제공 비율을 계산하는 방식으로 구성하였다. 이 연구는 이러한 방식을 통해 제작한 모델의 정 확도를 분석하고, 모델의 실무 적용 가능성을 검토함과 동시에 충돌사고 재발 방지 및 해양사고 당사자들의 분쟁 해결에 기여할 것으로 기대한다.

본 논문에서는 다중 시그마포인트 세트(MSP)를 사용하는 분산점 칼만필터(UKF)인 UKF-MSP를 소개한다. 비선형 동적시스템을 표현하기 위해 널리 알려진 Bouc-Wen 모델을 사용하였고, 비선형성 고려가 가능한 칼만필터 중 UKF를 선정하였다. 그런데 UKF는 두 가지 인공오차와 시그마포인트의 분포를 결정하는 스케일링 파라미터의 값을 튜닝(Tuning)하는 과정을 통해 적절히 설정해야만 대상 동적시스템의 추정하고자 하는 상태(State)를 정확히 추정할 수가 있다. 본 논문에서는 후자의 스케일링 파라미터 설정 문제를 완화하고자 하였으며, MSP를 사용함으로써 기존 UKF에 비해 칼만필터 튜닝 과정에 덜 민감한 UKF-MSP를 제안하였다. 지진으로 인한 급격한 구조손상 시나리오에 대해 UKF-MSP의 안정성을 검증하였다. 제안된 방법은 튜닝과정을 완화함과 동시에 다른 칼만필 터 파라미터인 인공오차에 대해서도 덜 민감한 거동을 보임을 확인하였다.

본 논문은 코시 모멘텀(Cauchy’s Momentum) 방정식을 이산화하기 위해 GC-LSM(Geometric Conservative Least Squares Method) 을 사용한 새로운 Meshless 방법을 제시한다. FEM(Finite Element Method) 방법이 구조해석에 널리 사용되고 있지만 무격자 기법은 격자를 이동해야 할 때 장점이 많기 때문에 개발되었다. 본 작업은 무격자 기반의 FSI(Fluid-Structure Interaction) 프로그램을 개발하 기 위한 기틀을 다지는 단계이다. 본 논문에서는 Cauchy’s Momentum 방정식을 GC-LSM을 사용하여 강형식 형태로 이산화하였고, 시간 적분을 위해 New Mark Beta 방법을 사용하였다. 개발된 기법은 1D, 2D 및 3D 벤치마킹 문제에서 검증했으며, 정적 해석 및 동적 해석 결과가 해석해와 비교시 매우 정확한 결과를 보여준다.

급격한 산업화와 도시화로 인해 해양 오염이 심각해지고 있으며, 이러한 해양 오염을 실효적으로 관리하기 위해 수질평가 지수(Water Quality Index, WQI)를 마련하여 활용하고 있다. 하지만 수질평가지수는 다소 복잡한 계산과정으로 인한 정보의 손실, 기준값 변동, 실무자의 계산오류, 통계적 오류 등의 불확실성(uncertainty)을 내포하고 있다. 이에 따라 국내ㆍ외에서 인공지능 기법을 활용하여 수질평가지수를 예측하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 해양환경측정망 자료(2000 ~ 2020년)를 활용하여 우리나 라 전 해역 즉, 5개의 생태구에 대한 WQI를 추정할 수 있는 가장 적합한 인공지능기법을 도출하기 위해 총 6가지의 기법(RF, XGBoost, KNN, Ext, SVM, LR)을 실험하였다. 그 결과, Random Forest 기법이 다른 기법에 비해 가장 우수한 성능을 보였다. Random Forest 기법의 WQI 점수 예측값과 실제값의 잔차 분석 결과, 모든 생태구에서 시간적 및 공간적 예측 성능이 우수한 것으로 나타났다. 이를 통해 본 연구에서 개발한 Random Forest 기법은 높은 정확도를 바탕으로 우리나라 전해역에 대한 WQI를 예측 가능할 것으로 사료된다.

We propose a method for developing an in-pipe inspection robot based on multiple inertial sensors. Estimating the position of underground pipelines where satellite signals do not reach remains challenging. High-precision inertial sensors and high-tech mobile robots can be solutions, but their high price limits their general use. We developed an in-pipe inspection robot by combining various low-cost sensors with a microcomputer-based RC car platform. First, we fabricated a multi-inertial sensors module by combining commercial grade low-cost MEMS inertial sensors. The sensor values measured by the multi-inertial sensor are transmitted to the main computer through the MCU, and the attitude angle of the vehicle is finally calculated through the inverse variance weighted average. The travel distance of the robot is estimated by using hall sensors and neodymium magnets attached to the inside of the wheels. Also, we measured the pipe diameter using multiple ultrasonic sensors. We verified the estimation accuracy of each sensor through experiments and consequently estimated the 3D trajectory of the in-pipe robot.

지난 10년간 선박의 횡동요 복원력 상실에 의한 해양사고가 지속해서 증가하고 있어, 횡동요 운동을 효과적으로 줄일 수 있는 장치가 필요한 실정이다. 횡동요 감쇄 탱크는 단순한 설치만으로 횡동요 저감을 가져오는 대표적인 수동형 제어장치로 그 장점이 널리 알려져 있다. 따라서 본 연구에서는 U-튜브형 횡동요 감쇄 탱크의 수치해석 기법을 개발하고자 한다. 특히, 해석기법의 검증을 위해 자유 수면 높이를 실험을 통해 계측하였다. 수치해석기법은 메쉬 의존성, 난류모델 ( ,  , Reynolds Stress Model), 시간 간격 크기 및 반복 횟수 등의 영향을 비교하여 개발하였다. 최종적으로 개발된 해석기법은 Realizable  이 난류 모델에 10-2s 수준의 시간 간격 크기와 15 회의 반복횟수를 적용하였다. 2가지의 U-튜브형 감쇄 탱크의 조건에서 계측된 자유수면 높이를 이용하여 개발된 해석기법을 검증하였다. 본 연구의 수치해석은 RANS 기반 상용 해석 Solver인 STAR-CCM+ (ver. 17.02)을 이용하였다.

빌딩풍에 의한 시설물 및 인명 피해에 대한 우려가 커짐과 같이 건물 주위의 풍속 가속화로 인한 보행자 안정성 확보에 대한 우려도 커지고 있다. 풍환경은 도시의 과밀화와 건축물의 고층화를 통해서도 변화하지만, 기존의 노후화된 건축물의 재건축으로 인해 서도 변화한다. 풍환경의 변화로 인한 피해를 줄이기 위해서는 건물 설계 단계부터 풍환경 평가가 되어야 하며, 풍환경 평가 방법에는 풍동실험과 CFD를 이용할 수 있다. 본 연구에서는 기존의 저층 주거단지가 중고층 아파트단지로 재건축됨에 따라 발생할 수 있는 주 변 지역의 보행자 풍환경 변화를 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 대상 지역의 풍속 및 풍향 특성을 분석하고, 전산유체역 학 해석기법을 이용하여 기존 단지와 재건축 단지로 발생하는 보행자 풍환경을 해석하고 비교 분석하였다. 결과를 이용하여 임계 보 행자 풍속을 초과하는 영역에 대한 공간 분포를 비교함으로써 재건축이 보행자 풍환경에 미치는 영향을 규명하였다.

The Moving Particle Semi-implicit (MPS) method is one of most famous method in the particle-based computational fluid dynamics field. The MPS, the state-of-art method, is simple but intuitive methodology including multi-phase and complex structure interactions problems. However, the concept of particle method may contain the physical weakness. In order to avoid physical violence, the particle number density and kernel function were employed. Despite all the efforts, the microscopic problems were not easily resolved yet. In this study, the surface tension model was developed and added into the MPS method to strengthen physical phenomena and physics laws. The simulation result with new MPS method including surface tension model was compared with corresponding theoretical results and they show good-agreement.

이 연구의 목적은 코칭 기법을 활용한 창의적 문제해결 수업모형을 개발 하 는 데 있다. 연구 방법은 창의적 문제해결 수업모형 초안을 구안하고 전문가 검 증을 통해 수업모형 최종안을 도출하였다. 최종안에 대해서는 창의적 문제해결 강의 경험이 있는 기업체 교수자와 교육학 박사학위 소지자 전문가를 대상으로 수업모형 타당화를 검증하였다. 수업모형 초안과 비교해 최종 수업모형은 코칭 기법을 창의적 문제해결 모형의 각각 단계에서 적용하고, 창의적 문제해결 기법 에 중점을 둔 모형이 개발되었다. 본 연구에서 개발된 창의적 문제해결 수업모 형은 기업체 대상 창의적 문제해결 교육을 위한 수업모형을 제공함으로써 창의 적 문제해결 교육을 도입하는 교수자에게 도움을 줄 수 있으며 체계적으로 교육 이 가능할 것으로 기대한다.