반복삼축압축시험을 통한 40 mm 개립도 골재의 회복탄성계수와 영구변형

최용진(Choi, Yongjin),Tan Hung Nguyen,안재훈(Ahn, Jaehun) 한국방재학회 2019 한국방재학회논문집 Vol.19 No.7

Muli-Stage Repeated-Load Triaxial (MS RLT) 시험은 하나의 시험체에 실제 도로가 경험하는 다양한 조합의 응력을 반복적으로 가하여 영구변형을 측정하기 때문에, 실제 포장체가 경험하는 다양한 하중을 잘 반영하여 영구변형 특성을 평가할 수 있는 시험으로 알려져 있다. 본 연구에서는 투수성 기층재료로 사용되는 최대입경이 40 mm 개립도 골재의 영구변형 거동을 MS RLT 시험을 통해 알아보았다. 이를 통해 개립도 골재의 회복탄성계수 및 영구변형 모델의 재료상수를 결정하고 예측 영구변형률과 실측 영구변형률을 비교하였다. 그리고 기존 문헌의 밀입도 골재의 영구변형 특성과 비교하였다. 개립도 골재는 밀입도 골재와 달리 반복하중 재하시 초기에 급격한 영구변형을 보였다. 이는 입도 분포가 매우 균등하고 입자사이 큰 공극을 가지는 개립도 골재의 특성 때문인 것으로 판단한다. 또한, 기존의 영구변형 모델은 이러한 개립도 골재의 영구변형 특성을 적절히 반영하지 못하는 것으로 나타났다. The multi-stage repeated load triaxial (MS RLT) test is known as a proper test that can evaluate the permanent deformation characteristics of pavement materials because it measures them by applying various combinations of cyclic stresses, which are experienced by actual roads, to a test sample. In this study, the permanent deformation behavior of open-graded aggregates with a maximum particle size of 40 mm was investigated using the MS RLT test. Accumulated permanent deformations were obtained from the test, the resilient modulus was determined accordingly, and the permanent deformations were compared to the predicted ones. The permanent deformation behavior was also compared with that of dense-graded aggregates from the literature. Unlike dense-graded aggregates, the open-graded aggregates showed a rapid permanent deformation behavior at the beginning of the cyclic loading, which may be due to their uniform particle-size distribution and the large voids existing among the particles. The conventional permanent deformation model did not properly reflect this permanent deformation characteristic.

기든스의 구조화론으로 본 정책영역에서의 소관업무 변동-해양정책을 중심으로-

최영훈 ( Choi Younghoon ),장덕희 ( Jang Duckhee ),최용진 ( Choi Yongjin ) 가톨릭대학교 정부혁신생산성연구소 2017 정부와 정책 Vol.10 No.1

이 연구는 해양정책영역에서 정부조직들의 소관업무가 설치법률과 부처의지의 상호작용을 통해서 형성·재형성되는 맥락을 Giddens의 구조화론에 의거하여 설명함으로써, 정부조직 개편에 대한 함의를 제시함을 목적으로 한다 분석결과를 간략하게 요약하면 다음과 같다. 첫째, 정책 수요를 중심으로 해양 정책기능은 최근까지 지속적으로 확장되어 왔다. 둘째, 관련법령 분석 결과를 기초로 하면, 그간의 해양 정책기능은 산개되어 다수의 부처에 의해 산발적으로 담당되어 왔다. 그리고 이는 해양경제를 중심으로 부처간 정책 기능의 경계의 모호성으로 인한 현실적인 문제에서 기인한 것으로 판단된다. 분석결과를 기초로 이 연구에서는 향후 해양 정책기능의 효율화를 위해 준 통합적 접근의 관점에서 연결고리의 제도화를 통해 해양수산부의 기능을 중심으로 하는 총괄적 접근과 유관부처의 업무를 상호 연계하는 전략의 수립과 집행이 필요함을 제시하였다. The authors strive to apply Giddens’ Structuration theory to explain changes in departmental jurisdictions in ocean policy and to draw policy implications for the Ministry of Ocean and Fisheries. Using historical and legal data, this study attempted to map out a ocean policy domain in order to identify the extent to which its authority is distributed across departmental functions. Major findings are: Although the ocean policy domain has been expanded since its inception, major approaches to ocean policy domain were basically and mostly sector-based, making the policy domain quite porous and permeable. Based upon these results, the authors offer some suggestions for an alternative way of thinking about national ocean policy management, which can be considered to be a quasi-integrative, process-based approach to ocean policy and management.

3차원 수치해석을 통한 점성토 지반의 군말뚝 p-y 곡선 산정

정재우(Jung,Jaewoo),최용진(Choi,Yongjin),안재훈(Ahn,Jaehun) 한국방재학회 2021 한국방재학회논문집 Vol.21 No.6

말뚝기초로 지지된 구조물에 지진;강풍 및 해류가 작용할 경우 큰 수평하중이 발생할 수 있다. 수평하중을 받는 무리말뚝의 거동은 p-y 곡선과 무리말뚝효과를 고려하기 위한 계수인 “p-multiplier (Pₘ)”을 이용하여 해석한다. 본 연구에서는 3차원 유한요소해석 프로그램인 Plaxis 3D를 활용하여 점성토 지반에 설치된 단일말뚝과 3행 × 3열로 배치된 무리말뚝을 해석하여 p-y 곡선과 Pₘ을 산정하였다. p-y 곡선의 해석 결과;지반저항력은 지반의 비배수 전단강도가 증가할수록;말뚝중심간 간격(S/D)이 멀어질수록 증가하였다. 무리말뚝효과인 Pₘ의 경우;무리말뚝 중심에 위치할수록;말뚝중심간 간격이 가까울수록;인접한 개별말뚝의 간섭효과로 인해 Pₘ은 감소하였다. 이를 통해 Pₘ은 개별말뚝 위치와 말뚝중심간 간격에 따라 크게 영향을 받는다는 것을 알 수 있다. The pile foundation supported on a structure can generate large horizontal loads due to earthquakes;high winds;and wave actions. The behavior of piles when subjected to horizontal load is generally analyzed using the p-y curve and “p-multiplier (Pₘ),” which is the coefficient of the group pile effect. In this study;the p-y curves and Pₘ were calculated by analyzing a single pile and group of piles arranged in 3 × 3 installed in cohesive soil using the finite element analysis program;Plaxis 3D. The soil resistance (p) increased as the undrained shear strength of the clay increased and the distance between the pile centers (S/D) increased. In the case of the group pile effect;when Pₘ was closer to the center of the group pile;the distance between the pile centers was smaller;and Pₘ was less due to the interference effect of the adjacent individual piles. In conclusion;it was observed that Pₘ is affected by the location of the individual piles and the distance between the pile centers.

콘크리트 구조체 균열 탐지에 대한 Mask R-CNN 알고리즘 적용성 평가

배병규(Bae, Byongkyu),최용진(Choi, Yongjin),윤강호(Yun, Kangho),안재훈(Ahn, Jaehun) 한국지반공학회 2024 한국지반공학회논문집 Vol.40 No.3

구조물의 상태를 파악하기 위한 균열조사는 정밀안전 진단에 필수적인 검사 항목이다. 그러나 육안으로 이루어지는 균열조사 방식은 현장 상황의 변화에 따라 주관적으로 수행될 수 있다. 이러한 육안검사의 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는, ResNet, FPN, Mask R-CNN을 백본(Backbone), 넥(Neck), 헤드(head)로 구성한 합성곱 신경망을 바탕으로, 이미지 데이터에서의 콘크리트 균열 탐지를 자동화하고. 그 성능을 IoU 값을 바탕으로 분석하였다. 해석에 사용된 데이터는 총 1,203개의 이미지 데이터로 구성하였으며, 이 중 70%를 훈련(Training)에, 20%를 검증(Validation)에, 그리고 10%의 데이터를 시험(Testing)에 사용하였다. 시험 결과의 평균 IoU값은 95.83%로 산정되었고, 또한 이미지 내 균열이 전혀 탐지되지 않는 경우는 존재하지 않아, 본 연구에 가정한 모델이 콘크리트의 균열 탐지를 성공적으로 수행하는 것을 확인하였다. Inspecting cracks to determine a structure’s condition is crucial for accurate safety diagnosis. However, visual crack inspection methods can be subjective and are dependent on field conditions, thereby resulting in low reliability. To address this issue, this study automates the detection of concrete cracks in image data using ResNet, FPN, and the Mask R-CNN components as the backbone, neck, and head of a convolutional neural network. The performance of the proposed model is analyzed using the intersection over the union (IoU). The experimental dataset contained 1,203 images divided into training (70%), validation (20%), and testing (10%) sets. The model achieved an IoU value of 95.83% for testing, and there were no cases where the crack was not detected. These findings demonstrate that the proposed model realized highly accurate detection of concrete cracks in image data.

농업 4.0 시대 : AI 기술로 이끄는 농산물 관리와 소비의 혁신

장명균(Myeonggyun Jang),강민하(Minha Kang),김민석(Minseok Kim),박민준(Minjoon Park),선우재호(Jaeho Sunwoo),최용진(Yongjin Choi),김상진(Sangjin Kim) 한국정보기술학회 2024 Proceedings of KIIT Conference Vol.2024 No.5

본 논문은 최근 농업에 디지털 기술이 다양하게 활용되고 융합이 가속화 하는 가운데, 국내 스마트팜 시장성장에 맞춰 농민들을 지원하기 위해 팜팔(FarmPal) 플랫폼을 제안한다. 팜팔(FarmPal)은 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 농산물 관리와 판매를 지원하여 농민들의 경영 효율성을 높인다. 또한, 온라인 판매 플랫폼을 통해 농산물 유통을 혁신하고 농민들의 수익을 증대시킨다. 이를 통해 농업인들은 국내외 시장으로의 진출이 가능해지며, 농민들과 소비자들 간의 직접소통을 촉진하여 소비자들의 지역 농산물에 대한 관심을 높이고, 안전하고 신선한 농산물을 구매할 수 있는 기회를 제공한다. 디지털 혁신은 농민들의 경영 효율성을 높이고, 지역농산물의 가치를 증진시켜 농촌 경제의 활성화에 기여한다. The paper introduces FarmPal, a platform supporting farmers in the growing smart farm market, emphasizing the crucial role of digital technology in agriculture. FarmPal employs computer vision to streamline agricultural product management and sales, boosting farmers efficiency. Moreover, through an online sales platform, FarmPal modernizes agricultural product distribution, empowering farmers economically. This facilitates their entry into both local and global markets, fosters farmer-consumer communication, promotes local produce, and offers consumers access to safe, fresh produce. Overall, digital innovation through FarmPal enhances farmers efficiency and elevates the value of local agricultural products, thereby aiding rural economic revitalization.

딥러닝 기반 약 복용 솔루션 어플리케이션

장명균(Myeonggyun Jang),박민준(Minjoon Park),김해연(Haeyeon Kim),강소연(Soyeon Kang),김지윤(Jiyun Kim),고명환(Myeonghwan Go),조수빈(Subeen Jo),선우재호(Jaeho Sunwoo),김민석(MinSeok Kim),강민하(Minha Kang),최용진(Yongjin Choi),전병철(Byeo 한국정보기술학회 2023 Proceedings of KIIT Conference Vol.2023 No.6