• The Journal of Sustainable Design and Educational Environment Research
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• v.18 no.3
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• pp.1-15
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• 2019

This study analyzes universities in Japan, which haves many similarities with those in Korea in certain aspects of the educational system and a common problem of reduced university admission resources, Korea's national university facility standards, policy related to nation-level university facility, and practical campus case. Through this, the study aims to examine the difference in the national approach and basic philosophy about university facilities in Korea and Japan, and also identify the major planning factors and improvement directions when establishing plans for university campuses in the future. The results of this study are as follows. First, Korea tends to promote policies related to university facilities by individual projects centered on a major pending problem or issue, while Japan has been shown to promote national university facility policies under a comprehensive mid-to-long-term plan by establishing a maintenance plan aimed at national university facilities every five years. Second, In the case of the university facility areas, the average university facility area of the examined universities in Japan is about 5.6% larger than the average university facility area in Korea. Additionally, the university facility area per student in Japan is about 13% wider than that of Korea. The total floor area of university facilities in Japan is also about 20.7% larger than that of Korea, and the university facility area per student in Japan is about 56.7% wider than that of Korea as well. Among support facilities, the total floor area of dormitories in Korea was 2.5 times wider than that of Japan, however, the acceptance rate of dormitory in Korea was 5.6% higher than Japan. Third, the university facility criteria items and systems of two countries are similar. but there are slight differences in the content such as the method of calculating student capacity, division classification, and the method of calculating the number of teachers.

• 전기의세계
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• v.19 no.6
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• pp.45-48
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• 1970

대학교육에 있어서 전자계산기 교육의 중요성은 날이 갈수록 증대되고 있으므로 전자계산기 교육을 위한 컴퓨터시설이 대학교육시설의 상당한 비중을 차치하게 되어 구미의 큰 대학에는 Computer Center가 운영되고 있다. 몇몇대학의 전기전자공학과에서 Hardware에 대한 강으는 얼마전부터 실시하고 있었으나 Software에 대해서는 이공계 대학에서도 극히 일부에서, 그 나마도 시설이 없어서 실습없는 강의만 하고 있어서 실효를 걷지 못하고 있는 실정이다. 현재 수개대학이 컴퓨터를 보유한다고 통계는 나와있으나 실제 기능을 발휘하고 제대로 Computer Center을 운영하고 있는곳은 손꼽을 정도이다. 컴퓨터의 시서로가 운영은 막대한 비용과 노력이 소요되므로 각 대학이 매월 기백만원의 Rental을 지불해가며 시설을 하기는 어려운 일이다. 따라서 컴퓨터시설은 몇몇대학 및 고교가 공동사용하는것이 여러점에서 유리하리라고 본다.

• The Journal of Sustainable Design and Educational Environment Research
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• v.23 no.3
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• pp.27-35
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• 2024

With the rapid advancement of the fourth industrial revolution, universities need to nurture talents that can lead and respond to the future society based on the demands of higher education and job changes. A huge change from lecture-centered learning to student-centered learning forces university facilities to be renovated depending on the diversity of teaching-learning methods. This research proposes design principles and government policies on renovation of the university facilities in Korea. Literature review found educational factors (i.e., individuality, diversity, convergence, community, and publicness) and architectural factors in higher education. A case study on floor plans of the universities in Korea showed that the facilities are not suitable for student-centered learning in terms of educational and architectural factors. This finding was confirmed in a field survey.

• Journal of the Korean Institute of Educational Facilities
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• v.5 no.2
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• pp.30-39
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• 1998

The paper analyses the optimum locations of university facilities. Pick up a student restaurant, and, using network model, do that examine the following thing with a purpose. 1) Do comparison examination with a current location and optimum location of restaurant. 2) Plan an location of existing restaurant again, and examine location of new restaurant. As a result, made clear what that did the total sum of distance with a minimum could utilize.

• Journal of the Korean Institute of Educational Facilities
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• v.6 no.3
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• pp.47-53
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• 1999

The study surveys the university institution of 57 national university campuses in order to estimate the present condition of the national universities by the campus type. The result are as follows: 1) The university institution floor area of the comprehensive type and mixed type campuses is larger than that of other type campuses. 2) The area ratio of educational facilities and attached facilities shows a lot of differences among the scientific and engineering type campuses. 3) The educational type campuses have enough the support facilities that is library, gymnasium and etc.

• 대학교육
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• s.12
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• pp.20-25
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• 1984

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.175-179
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• 2016

수상 태양광 발전시설은 댐이나 호소, 저수지의 잉여공간인 수면역에 설치하여 수위 변동에 대응하고 육상 대비 발전효율이 높은 발전시스템이지만 수상 태양광 발전시설의 설치로 인하여 수질오염 및 수생태계 교란을 야기할 수 있다는 우려가 지속적으로 대두 되고 있다. 본 연구는 안성시에 위치한 금광저수지 내 수상회전식 태양광 발전시설의 모니터링을 통해 발전시설의 설치가 수질에 미치는 영향을 파악하고자 하였다. 본 연구에서는 수상회전식 태양광 발전시설로 인하여 차광이 되는 차광구역 6지점과 그 외 비차광구역 4지점을 선정하여 차광으로 인한 수질의 변화를 알아보고자 하였다. 연구 결과 수상회전식 태양광 발전시설의 설치로 인하여 수체의 차광 및 광에너지 저하로 인한 수질 및 조류 농도의 변화는 통계학적으로 유의할 정도(p<0.05)의 수준은 아닌 것으로 판명되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.363-363
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• 2022

LID 시설에 대한 모니터링은 인력을 활용한 실강우 모니터링을 진행하고 있으나 LID 시설은 소규모 분산형시설로서 인력을 동원한 식생고사, 강우시 모니터링, 현장답사 등 꾸준한 시설확인에 한계가 있으며, LID 시설을 조성한 이후 적정한 유지관리 방법(주기, 빈도, 항목 등)을 인지하지 못하여 막힘현상, 효율저하, 식물고사 등의 문제가 발생한다. 따라서 본연구에서는 딥러닝 분석을 활용하여 강우시 강우모니터링 자료와 LID 시설 내 센서를 통해 측정된 자료를 통해 침투도랑 내 유입수 성상에 대한 예측분석을 수행하였다. 심지 내 LID 시설에 유입되는 오염물질을 예측을 위한 딥러닝 분석을 위해 과거 실강우시 모니터링 자료(TSS, COD, TN, TP)와 대기센서(대기습도, 대기온도, 강수량, 미세먼지) 데이터를 활용하여 딥러닝 모델에 대한 적용가능성 평가를 수행하였다. 측정항목에 대한 상관성 분석을 수행하였으며, 딥러닝 모델은 Tenser Flow를 이용하여 DNN(Deep Neural Network)모델을 활용하여 분석하였다. DNN 모델에 대한 MSE값은 0.31로 분석되었으며, TSS에 대한 평균 50.6mg/L로 분석되었으며, COD 평균 98.7 mg/L로 나타났다. TN의 평균 2.21 mg/L로 분석되었으며, TP 평균 0.67 mg/L로 나타났다. 상관계수분석결과 TSS는 0.53로 분석되었으며, TN과 TP의 상관계수는 0.10, 0.56으로 나타났다. COD의 상관계수는 0.63으로 TSS와 COD, TP에 대한 예측이 된 것으로 분석되었다. 딥러닝을 통한 LID 시설 내 농도변화 예측시 강우시 센서데이터 값은 조밀해야하며 오염물질 농도와 상관성이 높은 항목들에 대해 계측과 실강우 모니터링 자료를 축적하여 미래에 대한 활용성을 높여야 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.247-247
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• 2016

최근 한국은 지구환경 변화에 따른 기후변화 영향으로 집중호우로 인한 도시홍수가 급증하고 있다. 기상변화에 의한 집중호우와 급증된 도시화로 인해 불투수면적이 증가하고, 이는 홍수시 유출량을 증가시켜 기존 하도 또는 내배수 시스템의 적정 소통량을 초과하여 홍수를 발생시킨다. 그리하여 홍수피해를 저감하기 위해 구조적 및 비구조적 홍수방어대책들이 마련되어 시행하고 있다. 하지만 내수배제시설의 경우, 기존의 치수계획이 빗물펌프장 등 일부 구조물에 한정되어 있기에 해당 홍수방어시설에 과도한 부담이 있는 실정이다. 따라서 유역 내에 투수면적을 최대한 확보하여 토양의 수문학적 특성을 유지 보전시켜 첨두유량, 도달시간, 직접유출량을 도시 개발 이전상태와 최대한 유사하도록 하는 홍수유출저감시설을 설치하여 빗물펌프장과 같은 홍수방어시설에 대한 과부하를 덜어준다. 이러한 홍수유출저감시설은 크게 저류시설과 침투시설로 구분된다. 홍수유출저감시설들은 해당 지역의 입지특성, 재해저감효과 및 제약조건에 따라 설치 위치 및 규모가 결정된다. 또한 저감효과는 CN 값의 변화로 정량화하여 시설의 적합성을 판단할 수 있다. 본 연구에서는 SWMM 모형을 이용하여 김천시의 평화배수분구지역을 대상으로 CN 저감을 기반으로 한홍수유출저감시설을 평가하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.329-329
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• 2020

일정규모 이상의 공공건축물에 대하여 빗물이용시설의 설치는 의무화 되어있으나, 빗물이용시설의 용량결정의 관한 기준은 부처별, 기관별로 상이하고, 동일한 기관의 기준내에서도 적용방법에 따라 용량 결정의 기준 범위는 광범위 하다. 본 연구에서는 대전광역시에 위치한 토지주택연구원을 대상으로 빗물이용시설의 물수지 분석을 수행하고, 그에 따른 편익을 용량 및 집수면적별로 산정하여 최적용량 결정을 위한 가이드를 제시하였다. 빗물이용시설의 편익은 우수유출 저감, 폭염 저감, 미세먼지 저감, 조경용수 사용으로 설정하였으며, 대전광역시의 2019년 실제 강우사상을 대상으로 물수지 분석을 수행하였다. 빗물이용시설은 일반적으로 B/C가 낮게 산정되어 경제성 측면에서는 부정적인 평가를 받아왔다. 빗물이용시설의 경제성은 빗물이용시설의 용량에 따른 빗물의 활용정도를 계산하여 산정하였으나, 실제 빗물이용시설의 경제성에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 강우패턴과 빗물의 용도에 따른 사용량이다. 강우에 의한 공급량과 빗물의 소비량이 1차적인 요소이고, 2차적으로는 공급량을 수용할 수 있는 정도인 빗물이용시설의 집수면적과 용량, 소비되는 빗물의 용도별 편익에 따라 빗물이용시설의 경제성이 결정된다.빗물이용시설의 설치를 위한 선행단계로 빗물의 사용용도와 그에 따른 사용량을 설정하고, 각 용도에 따라 편익을 설정한 후 용량별 집수면적별 B/C를 산정한다. 이렇게 작성된 B/C 테이블을 현장에 제공하고, 현장여건에 맞추어 공사감독자가 용량을 결정한다면, 기존의 광범위한 용량기준의 문제점을 해결하고, 효율적인 빗물이용시설 용량 결정에 도움이 될 수 있을 것이다.