도심지에 시공된 아스팔트 포장은 교통량 증가와 중차량의 가감속으로 인해 포트홀 및 소성변형 등의 파손이 흔히 발생하고 있다. 이러한 아스팔트 포장의 파손을 최소화하기 위해 콘크리트 포장으로 전환하는 공법인 초속경 시멘트 콘크리트 포장 공법과 프리캐스 트 콘크리트 포장 공법이 있으나 고비용으로 인해 널리 적용하기에는 한계가 있는 실정이다. 최근 서울시에서는 신설 중앙버스정류장 에 현장타설 방식으로 연속철근 콘크리트 포장(CRCP)을 시공하였다. 본 연구에서는 인력포설 방식으로 시공한 중앙버스정류장의 CRCP에 대한 공용성을 분석하고자 온도계, 균열유도장치, 철근 변형률계, 콘크리트 변형률계, 변위계, 균열계 등을 포함하는 계측시스 템을 구축하였으며 본 논문에서는 이러한 계측시스템에 대하여 기술한다.

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

본 연구에서는 무인항공기인 드론을 활용한 VDMS(Vision-based Displacement Measurement System)를 통해 동적변위계측 정 확도와 동특성 추정 신뢰성 검증을 위한 동적실험을 실시하였다. 비행하는 드론의 이동 및 회전진동을 보정하기 위해 영상 내부의 변 위가 발생하지 않는 고정점을 활용한 보정밥법을 사용하였으며, 검증을 위해 설치한 범용 센서인 LVDT와 LDS의 변위계측 결과와 비 교하여 그 오차를 시간영역과 진동수영역에서 분석하였다. 3가지 타입의 장비 모두 최대 변위 도달 및 주기 운동 계측에 있어서 대체 적으로 유사한 결과를 나타내었다. LDS 기준의 오차 분석 결과, 드론과 LVDT는 가진 진동수 변화에 의한 오차 값은 미비하나, 최대 발생 변위가 작을수록 오차 값은 증가하였다.

본 연구에서는 2 016년부터 2 02 0년까지 내륙 관측소 중 안개 최다발 지역인 안동을 대상으로 XGBoost-DART 머신러닝 알고리즘을 이용하여 1 시간 후 안개 유무를 예측하였다. 기상자료, 농업관측자료, 추가 파생자료와 각 자료 를 오버 샘플링한 확장자료, 총 6개의 데이터 세트를 사용하였다. 목측으로 획득한 기상현상번호와 시정계 관측으로 측 정된 시정거리 자료를 각각 안개 유[1]무[0]로 이진 범주화하였다. 총 12개의 머신러닝 모델링 실험을 설계하였고, 안개 가 사회와 지역사회에 미치는 유해성을 고려하여 모델의 성능은 재현율과 AUC-ROC를 중심으로 평가하였다. 전체적으 로, 오버샘플링한 기상자료와 기상현상번호 기반의 예측 목표를 조합한 실험이 최고 성능을 보였다. 이 연구 결과는 머 신러닝 알고리즘을 활용한 안개 예측에 있어서, 목측으로 획득한 기상현상번호의 중요성을 암시한다.

스마트팜 요소들 중에서 중요한 요인 중 하나는 환경 계측이 다. 본 연구에서는 오픈 소스 프로그램인 아두이노, 앱 인벤터 와 노드 레드를 이용하여 로라와 블루투스 무선 통신을 통한 환 경 계측 모니터링 시스템을 설계하였다. 이 시스템은 아두이 노, 로라 쉴드, 온습도 센서(SHT10), 이산화탄소 센서(K30) 로 구성되었다. 아두이노(Arduino) 프로그램에서 사용된 라 이브러리로는 LoRa.h, Sensirion.h, LiquidCrystal_I2C.h와 K30_I2C.h를 사용하였다. 일정한 주기로 센서에서 환경 데 이터를 받을 때, 데이터의 안정화를 위해 평균값을 사용한 코 딩을 사용하였다. 사용자 인터페이스로 노드 레드와 앱 인벤 터 프로그램을 이용하여 안드로이드 기반의 앱을 개발하였다. 아두이노의 시리얼 화면과 스마트 폰의 화면 및 노드 레드의 사용자 인터페이스에 출력되는 화면으로 센서에 위한 환경 자 료가 잘 수집되어 디스플레이되는 것을 볼 수 있었다. 이러한 오픈소스 기반의 플랫폼과 프로그램들은 다양한 농업 응용 분 야에 적용될 것이다.

본 연구에서는 드론을 활용한 변위계측에서 드론의 회전진동 보정을 위해 드론 내부의 가속도계를 이용하는 방법 대신에 드 론 영상 내부의 변위가 발생하지 않는 고정점을 활용한 드론의 회전진동 보정방법을 제안하고자 한다. 영상 내부의 고정점을 활용한 드론 회전진동 보정을 위한 예비 연구로서, 카메라를 고정시킨 후 타겟을 회전하여 회전각도를 측정하는 실험과 회전하는 카메라를 통 해 변위가 발생하는 모형구조물의 변위를 계측하는 실험을 통해 카메라의 회전진동이 발생하는 경우 변위 계측정확도를 검증하였다. 변위가 3mm 이하로 발생 시 카메라 진동이 발생하였을 때 계측 신뢰도가 낮은 반면, 변위가 3mm를 초과하여 발생한 경우 비교적 정 확하게 계측되었다.

PURPOSES : The purpose of this study was to investigate the long-term trend of internal strain within the continuously reinforced concrete pavement (CRCP) based on measurements. METHODS : The strains of the concrete and reinforcing bars were measured at two induced cracks and one construction joint. The analysis was performed using data accumulated over five years from the concrete placement. The effects of the initial construction conditions were investigated by comparing the strains and stresses at each location. RESULTS : In the long-term behavior, the highest tensile strains of the concrete and rebar were observed from December to January, and the lowest tensile or the highest compressive strain was observed from July to August. A lower rebar stress was measured in the construction joint, which has a higher steel ratio than that of cracks. As the distance from the crack and joint increased, the rebar strains decreased. Higher tensile strains of the concrete and rebar were measured where a higher concrete setting temperature occurred. A gradual decrease in the maximum concrete tensile strain was observed in the five-year measurements. However, in the case of reinforcing bars, stress reduction with time was not observed in the long-term behavior. CONCLUSIONS : Although a gradual decrease in concrete strain was revealed by long-term measurements, it is predicted that minimizing the concrete setting temperature to reduce the initial tensile strain could effectively increase the fatigue strength of CRCP

본 논문의 목적은 건축물을 드론으로 계측하여 드론의 비행 및 촬영 변수에 따른 계측 정확도를 분석하는 것이다. 드론의 비 행 및 촬영 변수는 비행고도 3가지(50m, 60m, 70m), 중복도 4가지(60%/60%, 60%/80%, 80%/60%, 80%/80%), 카메라 각도 2가지(45°, 90°), 속도 2가지(2m/s, 최고속도)이며, 총 48번을 계측하였다. 드론으로 계측하여 얻은 3D 데이터와 실제 건축물의 길이를 비교하였으 며, 드론의 비행 속도가 느릴수록 정확도가 높게 나타났다.

본 논문은 범용성 기기를 기반으로한 가속도계로 라즈베리파이 4B 기반 MEMS형 가속도계 ADXL345와 iPhone 12 pro 내 장형 가속도계를 사용하여 다자유도 축소 모형 구조물의 응답을 계측하고 그 결과를 IEPE타입 가속도계와 비교하여 계측 유효성을 확 인하고자 하였다. 1~3층 모형 구조물 최상층에 충격해머로 가진하였으며 각 층의 가속도를 측정하였다. 시간영역에서 모든 가속도계 의 계측값이 대체적으로 유사한 결과를 나타냈으며 진동수영역에서 모드진동수 또한 유사하게 나타났다. 감쇠비와 모드형상 추정에 있어서 라즈베리파이 기반 ADXL345보다 iPhone 12 pro가 더 정확한 결과를 보였으나 대체적으로 유사하게 나타났다. 실험 결과를 바 탕으로 라즈베리파이 기반 ADXL345와 iPhone 12 pro 가속도계의 구조물 식별 유효성을 확인하였다.