2013년 제4차 특수교육발전 5개년 계획 이후 특수학교는 특수교육지원 고도화를 위해 시설·설비 기준의 개선을 도모하여 왔다. 본 연구는 특수학교 시설·설비 기준을 적용한 2013년 이후에 설립 및 예정인 공립 특수학교를 대상으로 시설의 공간구성 현황을 파악하고, 기존의 학교 공간구성과의 차이를 분석하여, 향후 특수학교 신설시 필요한 공간구성비율 및 내역을 고찰하고자 한다. 연구방법으로는 2019년 현재까지 설립 및 개교예정 국공립학교 85개 학교를 대상으로 시설의 공간구성 자료와 2013년 이후 설립 또는 예정인 25개교 학교별 공간구성 내역(스페이스 프로그램)을 수집, 분석하였다. 분석결과로 2013년 이후에 설립된 특수학교의 시설 연면적이 평균 1,822.1㎡(약 16%) 증가하였는데, 실제 도면분석을 통해보면, 전용면적과 공용면적이 모두 증가되었음을 알 수 있었다. 공용면적의 증가는 복도 폭 및 경사로, 홀, 교실간화장실 등의 증가가 원인임을 확인 할 수 있었고, 전용면적의 증가는 신설된 학습지원 공간(전공과 관련공간, 직업관련군, 치료관련군, 장애지원, 편의공간 등)이 학교당 평균 20개실 공간이 추가 설치된 것을 확인할 수 있었다.
실험 대상자는 좌우측 교근에 보툴리눔 A 형 독소를 주입한 후 15개월 간 추적 조사가 시행된 11명이었다. 지원자들은 양측 교근에 보툴리눔 A형 독소를 주입하기 전, 주입 후 3개월, 주입 후 15개월 경과 후 각각 전산화 단층촬영을 시행하여 교근의 위축 정도를 관찰하였다. 측정은 하악골 하연을 기준면으로 하여 이 기준면의 상방 10 mm(position 1), 20 mm(position 2), 40 mm(position 3)의 세 위치에서 각각 두께와 면적을 측정하였다. 자입 지점은 position 1에 가장 근접했다. 먼저 교근의 두께 변화를 살펴보면 술후 3개월에 측정한 교근의 두께는 모든 position에서 감소하였으나 술후 15개월에는 술전과 비교할 때 유의한 두께 감소는 보이지 않았다. 반면에, 술후 3개월에 측정한 교근의 면적은 모든 position에서 감소하였으나 술후 15개월 경과 후에는 독소 주입 위치에서 가까운 position 1, 2에서는 면적 감소를 인정할 수 있었으나(position 1에서 10.7%, position 2에서 4.4%) 상대적으로 먼 position 3 에서는 면적 감소를 보이지 않았다. 이와 같은 연구 결과로 보아 독소 주입 15개월 후에도 약간의 교근 위축 효과가 남아 있는 것으로 판단되며, 위축량의 측정 시 일차원적인 두께 측정보다는 이차원적인 면적 측정이 더 정밀성이 있는 것으로 사료된다.
본 논문에서는 가속도 센서 및 자이로 센서 등과 같이 고해상도 및 작은 면적과 적은 전력 소모를 동시에 요구하는 센서 인터페이스 응용을 위한 12비트 1kS/s 65uA 0.35um CMOS 알고리즈믹 A/D 변환기 (ADC)를 제안한다. 제안하는 ADC는 재순환 기법을 이용한 알고리즈믹 구조를 사용하여 샘플링 속도, 해상도, 전력 소모 및 면적을 최적화하였으며, 일반적인 열린 루프 샘플링 기법을 적용한 버전1과 오프셋 및 플리커 잡음을 제거하여 동적 성능을 향상시키기 위해 닫힌 루프 샘플링 기법을 적용한 버전2로 각각 제작되었다. 또한 SHA와 MDAC 회로에는 스위치 기반의 전력 최소화 기법과 바이어스 공유 기법이 적용된 2단 증폭기를 사용하여 면적과 전력 소모를 최소화시켰다. 한편, 저전력, 소면적 구현을 위한 개선된 기준 전류 및 전압 발생기를 온-칩으로 집적하였으며, 시스템 응용에 파라 선택적으로 다른 크기의 기준 전압 값을 외부에서 인가할 수 있도록 하였다. 제안하는 시제품 ADC는 0.35um 2P4M CMOS 공정으로 제작되었으며, 측정된 DNL 및 INL은 12비트 해상도에서 각각 최대 0.78LSB, 2.24LSB의 수준을 보이며, 동적 성능으로는 1kS/s의 동작 속도에서 버전1, 버전2 각각 최대 60dB, 63dB 수준의 SNDR과 70dB, 75dB 수준의 SFDR을 보여준다. 시제품 ADC의 칩 면적은 버전1, 버전2 각각 $0.78mm^2,\;0.81mm^2$ 이며 전력 소모는 2.5V 전원 전압과 1kS/s의 동작 속도에서 각각 0.163mW, 0.176mw이다.
기후변화 적응과정에서 도입 작물의 국내 재배실태를 조사하고 대응과제를 도출코져본 연구를 수행하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 도입 열대 아열대 채소 재배현황(2015년 기준)은 18작목으로 재배농가수는 920농가, 재배면적은 321 ha로 조사 추정되었고, 재배면적이 많았던 작물은 울금, 여주, 아스파라거스, 삼채, 허브류 순이었다. 도입 열대 아열대 과수류 재배 현황은 2015년 국내재배 농가수와 재배면적은 264농가 106.5 ha로 추정되며, 전년대비 각각 51.7%와 83.7% 증가하였다. 도입 특약용작물 재배현황(2015년 기준)은 10작물로 753농가에서 재배면적 276.3 ha로 조사 되었으며 재배면적이 많았던 작물은 강황, 감초, 마카, 모링가, 포포나무 순이었다. 도입 열대 아열대 작물의 국내 재배가 안정적으로 정착되기 위해서는 국내 재배적응성 검정에 의거 재배환경면에서의 안전성과 경제성이 있어야 하며, 생산물의 이용과 유통 및 판로의 확보 문제, 외국현지 수입산과의 경쟁력 등을 고려할 필요가 있고, 국가 간 이동에 따른 생물다양성협약 등 국제협약 및 국내 종자산업법에 의하여 도입되어야 할 것이다.
본 연구는 경관계획 수립에 앞서 해당 도시의 주요 경관자원을 객관적인 기준으로 평가하고, 평가결과를 토대로 도시경관의 수준을 진단하여 향후 수립되는 경관계획의 방향설정에 기여하고자 도시경관 진단을 위한 평가모델 및 평가지표를 도출하고자 하였다. 이를 위해 도시 전체의 경관을 다루고 있는 경관계획 관리 연구사례의 경관구성요소를 비교 분석하여 거시적 경관 구성요소 중 수치화가 가능한 요소를 대상으로 물적지표를 추출하고, 해당 지역에 거주하는 시민을 대상으로 경관미 값을 평가하여 경관미 평균값을 종속변수로, 물적지표를 독립변수로 회귀분석을 통해 통계적으로 유의성이 검증된 회귀모델과 지표를 도출하고자 하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 도시경관에 영향을 줄 수 있다고 판단되며, 수치화가 가능한 데이터들로서 범용화가 가능한 통계량으로 서울시 통계DB를 참고하여 공원전체면적률, 공원시가지면적률, 1인당 공원면적, 녹지전체면적률, 녹지시가지면적률, 녹지율, 하천전체면적률, 하천시가지면적률, 개발제한구역전체면적률, 개발제한구역시가지면적률, 상업지역전체면적률, 상업지역시가지면적률, 공업지역전체면적률, 공업지역시가지면적률, 공장용지전체면적률, 공장용지시가지면적률, 20층 이상 아파트단지 개소, 광로 연장비율 등 총 18개의 물적지표를 선정하였다. 둘째, 통계분석을 통해 통계적 유의성이 검증된 회귀모델의 공통적인 독립변수로 도출된 녹지전체면적률, 공원전체면적률, 20층 이상 아파트 단지 개소를 도시경관 진단을 위한 최종 평가지표로 선정하였다. 셋째, 녹지전체면적률, 공원전체면적률, 20층 이상 아파트 단지 개소의 표준화계수를 토대로 경관미 값에 녹지전체면적률이 가장 영향을 많이 미치는 것으로 나타났으며, 20층 이상 아파트단지 개소는 경관미 값과 부의 상관관계를 갖는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 경관계획 관리의 방향을 제시해 주는 기초적인 자료가 될 것으로 판단되며, 향후 물적지표의 추가개발과 대상지 추가조사로 더욱 종합적인 경관미 예측모델과 평가지표 개발이 예상된다.
호우로 인해 도시지역에 발생하는 홍수의 대표적인 특성은 도로와 저지대의 내수침수라고 할 수 있다. 이러한 침수현상을 모의하고 예측하기 위해서는 일반적으로 도시유출해석 모형과 연계된 2차원 침수해석 모형을 활용한다. 다만, 이러한 물리적, 수치해석 도구들은 공간적인 해상도가 높고, 대상영역이 넓을수록 많은 연산시간이 소요되므로 집중호우와 같이 단시간에 많은 비가 발생하는 경우 홍수예보에 활용하는데 한계가 있다. 따라서 시나리오 기반의 침수위험 정보를 사전에 정의하나, 위험기준을 정의하는 방법에 따라 위험지역과 위험도가 달라질 수 있다. 이에 본 연구에서는 시공간적으로 상세한 침수 예상 정보를 빠르고, 정확하게 제공하기 위해서 침수시나리오 기반의 침수위험 예보 기준 지도를 작성하고, 기준 지도 작성 시 위험기준 요소의 정의를 다양하게 적용하여 서울시의 침수위험 지역과 위험도의 변화를 분석하고자 한다. 여기서 침수시나리오는 76개 강우 시나리오와 SWMM모형, 2차원 침수해석모형(GIAM)을 활용하여 생산한 결과를 활용하였다. 생산된 침수시나리오는 6m 시공간 해상도를 갖지만, 예측강우를 활용한 돌발홍수예보 프로토타입의 기준 격자망을 고려하여 500m 해상도로 변환하여 분석에 활용한다. 본 연구에서는 침수위험의 유무, 위험 정도를 분류하는 위험기준을 영역 내 최대침수심, 평균침수심, 침수면적 비율 등으로 다양화하고, 각 위험기준 요소별 침수위험 예보 기준 지도를 작성한다. 또한, 실제 침수발생 사례에 작성한 침수위험 예보 기준 지도를 적용하여, 침수위험 지역과 위험도를 가장 적합하게 구현한 위험기준을 찾고자 한다.
본 연구에서는 강수의 계절성에 따라 면적평균강수의 추정오차가 어떻게 달라지는지를 평가하였다. 공간상관을 고려하는 경우와 고려하지 않는 경우 모두를 다루었으며, 각각의 경우에 대해 추정오차의 변화를 살펴보았다. 유사한 경우로서 계절성을 무시하고 누가시간을 증가시켜 추정오차가 어떻게 변하는지도 살펴보았다. 본 연구는 금강유역에 적용하였으며 30년 이상의 일 강수 기록을 가진 28개 지점의 자료를 이용하였다. 본 연구의 결과를 정리하면 다음과 같다: (1) 월 단위의 면적평균강수량에 대한 추정오차는 대체로 강수량에 비례하여 나타나며, 따라서 강한 계절성을 나타낸다. 그러나 이를 평균 강수량으로 나눈 상대오차는 1월과 12월을 제외하면 대략 5 - 8% 정도로 유사한 값을 보인다. (2) 연 강수량에 대한 추정오차는 연강수량의 3% 정도인 것으로 나타났다. (3) 그러나, 강수량이 아닌 강수량의 표준편차를 기준으로 삼는 경우 면적평균강우의 추정오차는 월 단위 및 년 단위에서 동일하게 표준편차의 11% 정도로 계산된다. (4) 마지막으로, 공간상관을 고려하지 않는 경우의 추정오차는 고려하는 경우의 2배 정도까지 커짐을 확인할 수 있었다.
중재적 방사선 시술 시 환자의 피폭선량을 시술별로 분류하여 측정 및 평가하여 안전관리 자료로 활용하고자 하였다. 검사는 시술별(TACE, EVAR, Iliac stent, Lower Limb, BAE, Embolization, PTBD, PTGBD, Abscess, Nephrostomy)로 투시시간, 면적선량, 영상획득이미지 수를 측정하였다. 시술별 분석결과 비혈관계 검사에서 전반적으로 낮은 값을 보였으며, 혈관계 검사에서는 IVC filter를 제외한 모든 검사에서 높은 값을 나타냈다. 투시시간은 EVAR가 24m30s로 가장 높았고, 면적선량 또한 EVAR가 236 $Gy/cm^2$로 가장 높았다. 면적선량률은 TACE가 22.8 $Gy/cm^2$로 높게 나타났다. 이 결과를 토대로 중재적 방사선시술시 환자피폭선량에 대한 기준선량을 제시하고자 한다.
현재까지 약 100여개국의 나라에서 Universal Soil Loss Equation (USLE) 가 장기 토양 유실 가능성을 모의하는 데 사용되고 있다. 그러나 RUSLE는 유역에서의 토양 유실 가능성을 모의할 수는 있으나 하천으로 유입되는 유사량을 모의할 수 없으므로, 효과적인 유사량 관리를 위해 유실된 토양 중 얼마나 유역의 최종유출구로 유입되는 유달률(SDR, Sediment Delivery Ratio)을 고려해야 한다. 이를 위해 Sediment Assessment Tool for Effective Erosion Control (SATEEC) 이 수계내 임의의 지점에서의 유사량을 구하기 위해 개발되었다. 이 SATEEC은 USLE에 기반을 두고 있으나 공간적으로 분포된 유달률 맵을 산정하기 위해 면적에 따른 유달률 공식을 이용할 수 있을 뿐만 아니라, 경사에 따른 유달률 공식을 사용할 수도 있다. 본 연구에서는 이러한 SATEEC을 이용하여 강원도 춘천시 남산면 수동리 지역에서의 면적에 따른 유달률 공식을 사용했을 경우와 경사에 따른 유달률 공식을 사용했을 경우에 따른 각각의 임의 수계의 최종 유출구에서의 유사량을 비교하였다. 같은 면적의 소유역을 갖는 각각의 유출구에서의 유사량을 면적에 의한 유달률($SDR_A$) 방법과 하천의 평균경사도를 고려한 유달률($SDR_S$) 식을 사용하여 유사량을 비교하였다. $SDR_S$에 의한 유사량($SY_S$)을 기준으로 하여 $SDR_A$에 의한 유사량($SY_A$)의 비는 $-37.83%{\sim}44.36%$로 큰 차이를 보였다.
한강의 제1지류인 홍제천 수계에 속하는 지방2급 하천인 불광천 유역을 연구대상지로 선정하여 기후변화에 따른 유출량 영향성 분석을 수행하였다. 연구대상지인 불광천은 서울특별시의 서북쪽에 위치하여 $21.72km^2$의 유역면적과 9.83km의 유로연장을 갖고 행정구역상 은평구, 마포구, 서대문구에 걸쳐있다. 본 연구에서는 불광천 유역을 503개의 소유역으로 분할하였으며, 유역의 하수관망은 976개의 노드와 989개의 링크를 사용하여 XP-SWMM 모형으로 구축하였다. 또한 국토지리정보원에서 제공하는 1:5000축척의 수치지도를 DTM으로 변환하여 하수관에서 월류된 이후의 2차원 흐름분석을 위한 지형자료로 활용하였다. 기후변화를 고려한 유출량을 분석하기 위해 S0(1961년~2016년)인 1개의 과거기간과 S1(2017년~2046년), S2(2047년~2076년), S3(2077년~2100년)인 3개의 미래기간을 설정하여 총 4개의 시나리오를 구성하였다. 과거기간인 S0는 강우관측소에서 계측된 자료를 사용하여 빈도별 확률강우량을 구하였으며, 미래기간인 S1, S2, S3는 기상청에서 제공하는 기후변화 시나리오인 RCP 4.5의 강우자료를 사용하여 확률강우량을 산출하였다. 빈도별 확률강우량은 S0기간의 강우자료와 가장 유사한 Gumbel 모형을 사용하였으며, 도출된 확률강우량은 치수에 가장 보수적인 Huff의 4분위로 강우를 분포시켜 유출모형에 적용하였다. 976개의 노드 중 불광천 유역의 주요 76개 지점을 선정하여 유역면적에 따른 기후변화의 영향성을 분석하였다. 그 결과 유역면적과 재현기간이 작을수록 최대 유출량은 큰 변동성을 보이는 것으로 나타났으며, 과거기간인 S0 대비 미래기간인 S1, S2, S3의 최대 유출량 비율은 유역면적 100ha를 기준으로 100ha 미만은 80%~200%의 변동성을 100ha이상에서는 120%에 수렴하는 양상을 보이는 것으로 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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