확산 모델의 선정은 도시, 임해 산악 지역, 임해 평야지역, 계곡지역, 분지지역 등 각 지형에 대해 계절별, 오염물질별, 평균화시간별로 적절성이 있어 보이는 여러 경쟁모델들을 적용해 보고 그 중에서 실측결과에 가장 근접하는 계산치를 제공하는 모델을 선정해야 한다. 특히 Dioxin등 독성물질들에 대해서는 대부분의 해석학적 확산모델들을 적용하기 곤란한 저풍속, 풍향요동(Meandering) 조건시 등에도 단시간 평균농도 계산치의 정확도가 높은 모델들을 선정하는 것이 중요하다(박옥현 등, 1999). (중략)
Envi-met 모델 수행과정과 주요결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 본 모델의 바람장 패턴을 검증하기 위하여 도심내의 특정지역을 선택하였으며, 바람의 변화가 예상되는 5개 지점을 선정하여 관측하였다. 둘째, 건물에 의한 바람의 영향이 없는 장소를 1개소 선정하여 대표관측지점에서의 관측값을 모델수행의 초기값으로 선정하였다. 넷째, 관측된 데이터와 모델 수행결과 값을 비교하여 바람장의 변화 패턴을 분석하여, 본 모델의 적합성을 고찰하였다.
지형의 기복변화를 수치적으로 표현하는 수치표고모델에서 보간 기준점의 선정방법은 매우 중요하다. 하지만 아직까지 정확한 기준이 정해진 것 없이 사용자가 임의로 선정하여 보간을 수행하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 수치표고모델을 보다 정확하고 효과적으로 구축하기 위한 보간 기준점 선정방법을 연구하였다. 점의 수를 적용한 선정 방법과 비정규적으로 분포되어 있는 점들을 정규 격자형태로 가정하고 구한 점들간의 평균거리를 적용한 기준점 선정 방법이 분석되었다. 그 결과 점들간 평균거리를 적용한 크리깅 방법이 수치표고모델을 구축하는데 보다 효과적인 방법임을 알 수 있었다.
본 연구는 사회적 책임활동 광고를 효율적으로 집행하기 위해 광고모델 선정 전략을 중심으로 사회적 책임활동광고 제작전략을 제시하고자 하였다. 자료분석은 회귀분석을 실시하였다. 연구결과 첫째, 사회적 책임활동 주제와 관계없이 모델의 가치부합성 요인이 중요한 것으로 확인되었으며, 경제 분야의 경우에는 모델의 신뢰성이 중요하며, 반면 환경 분야에서는 모델의 매력성이 더욱 중요하였다. 둘째, CSR 광고 제작자들이 CSR 광고모델을 연예인을 선정할 때는 가치부합성이 높은 모델을 선정하는 것이 효과적인 반면, 전문가일 경우에는 가치부합성 뿐만 아니라 매력성과 신뢰성이 높은 모델을 선정하는 것이 효과적이다. 셋째, 감성적 메시지를 활용하여 CSR광고를 제작할 때 광고모델의 가치부합성과 신뢰성을 중요하게 고려해야한다. 반면, 정보적 메시지를 활용하여 CSR광고를 제작할 때 광고모델의 가치부합성과 매력성을 중요하게 고려하여 모델을 선정하는 것이 중요하다. 본 연구는 사회적 책임광고를 제작할 때 사회적 책임활동 주제와 광고모델의 이미지가 관련성이 높은 모델을 선정하는 것이 매우 중요하다는 결과를 도출하였다.
본 논문은 DFR 측정기반 산업단지 부하모델링에 관한 연구이다. 기존 국내에서 사용되고 있는 개별 부하모델의 단점을 보완하고 국내 산업단지 부하의 특성을 정확하게 파악하기 위하여 측정기반 접근법에 의한 부하모델을 선정하였다. 선정된 부하모델은 정적 부하모델과 동적 부하모델을 결합한 복합 부하모델로, 이러한 부하모델을 구축하기 위하여 국내 산업단지 A 변전소에 고장기록계(DFR)을 설치하였다. DFR 측정 데이터 기반 부하모델 구축에 앞서, 계통 해석 프로그램인 PSS/E로 DFR이 설치된 A 변전소를 모델링하여 취득된 데이터로 선정된 부하모델을 검증하였다.
전 세계적으로 하천 수질이 저하되고 있다. 이는 수생태계의 손상을 야기하고 인류를 위한 하천의 물 공급원 기능에 저해 요소로 작용한다. 오염된 수생태계에 대한 효과적인 맞춤형 관리전략을 수립하려면 수질의 시공간적 변동 요인을 이해하는 것이 중요하다. 시간적 및 공간적 변동성이 모두 중요하지만, 본 연구에서는 낙동강 전체 유역에서 나타나는 공간적인 변동성에 집중하여 하천 수질의 공간적 차이에 영향을 미치는 요인을 식별하고 그들의 상대적 중요성을 분석하고자 하였다. 분석을 위해 낙동강 유역 전역의 40개 수질오염총량관리 단위유역에서 5년 동안 수집된 하천 총인 농도와 유역특성 자료를 사용하였다. 총인 농도의 공간적 변동성에 영향을 미치는 주요 유역특성을 식별하기 위한 통계모델 선정을 위해 완전 탐색 접근법과 베이지안 추론이 적용되었다. 완전 탐색은 두 단계에 걸쳐 진행되었으며, 1 단계 완전 탐색의 결과로 유역특성 자료들의 중요도가 선정되었으며 2 단계 완전탐색 결과로 통계모델이 우선 선정되었다. 우선 선정된 통계모델은 베이지안 추론을 통해 모델의 정확도와 불확실성이 분석되었고 공간적 변동성 분석을 위한 최적 모델이 선정되었다. 본 연구의 결과로 낙동강 하천 총인 농도의 공간적 변동성에 영향을 미치는 주요 유역특성에 대한 통찰력이 제공된다. 또한 식별된 주요 유역특성은 유역특성 변화에 대한 하천의 수질 반응을 예측하는데 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
발주방식은 프로젝트 참여자들의 관계, 역할, 의무 등을 정하는 것으로, 프로젝트를 성공적으로 수행하기 위해서는 적정 발주 방식을 선정하여 적용하여야 한다. 현재까지 국내에서는 주로 설계시공분리방식에 의해 대형공공공사를 수행해 왔지만, 정부에서는 일괄입찰이나 대안입찰방식을 점차 확대하려는 정책을 추진하고 있다. 그러나 발주방식은 정책에 의해 결정하기보다는 사업목적 당해 프로젝트의 물리적인 특성, 사업수행환경 등을 종합적으로 고려하여 결정하여야 한다. 본 연구에서는 사업결과에 상당한 영향을 미치는 적정 발주방식을 결정하기 위한 객관적인 발주방식 선정기준과 더불어 정량적으로 발주방식별 성능을 비교ㆍ평가할 수 있는 적정 발주방식 선정절차모델을 제안하였다. 발주방식 선정기준은 프로젝트 특성, 발주자 특성, 사업수행환경으로 구성되어 있으며, 발주방식 선정모델은 발주방식 선정 체크리스트, 발주방식 선정 매트릭스, 발주방식의 적정성 판단의 3단계로 구성되어 있다.
최근 물체 인식 모델의 성능을 개선하기 위한 다양한 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 K-means 기반 앵커박스 선정 기법을 적용한 새로운 물체 인식 모델 성능 개선 방법을 제안한다. 제안된 방법은 항만 내 설치된 컨테이너 사고를 예방하기 위한 컨테이너 사고위험도 분류 모델에 적용하여 성능 평가를 하였다. 특히, 컨테이너 사고위험도 분류 모델은 작은 물체를 인식해야 하며 이런 환경에서는 기존 물체 인식 모델 성능이 낮게 나타난다. 본 논문에서는 제안한 K-means 기반 앵커박스 선정 기법을 적용하여 물체 인식 모델 성능이 개선됨을 확인하였디.
국내 교량은 공용 연수의 증가로 인하여 추후 유지관리 비용이 상당히 증가 될 것으로 예상된다. 이에 대응하여 정부와 관련 부처는 한정된 예산을 효율적으로 분배하고, 유지관리 우선순위를 합리적으로 선정할 수 있는 방법 개발에 집중하고 있다. 본 연구는 위험도기반의 유지관리 우선순위 선정 모델을 개발하기 위하여 교량의 파손을 야기하는 일반적인 위험 인자 14개를 선정하고, AHP분석을 수행하여 중요 인자 5개를 선별하였다. 기존 문헌 고찰과 전문가 자문을 통하여 선정된 인자에 대한 평가 기준, 영향도 가중치 등을 도출하였고 이를 활용하여 엑셀시트 기반의 위험도기반 우선순위 선정 기초 모델을 제시하였다. 본 모델을 기존의 유지관리 우선순위 선정 방법과 병행하여 사용한다면 보다 합리적인 교량 유지관리 우선순위를 도출 할 수 있을 것이다.
도심지 건축 프로젝트가 초고층화, 대형화됨에 따라, 공사비와 공기의 관점에서 지하공사의 중요성은 점차 증가하고 있다. 지하공사 단계에서 대단히 중요한 것은 적정 말뚝공법을 선정하는 것이다. 그런데 말뚝공사의 경우, 공법 선정 시 고려해야 할 지반조건들이 많고, 불확실한 정보에 기반한 경험적인 공법선정이 이루어지기 때문에, 말뚝공법의 변경이 적지 않게 발생하며, 이것은 프로젝트의 공사비와 공기에 영향을 미친다 본 연구에서는 프로젝트의 설계단계에서 적정 말뚝공법을 선정하는데 활용하고, 시공전 단계에서 기 선정된 말뚝공법의 적정여부를 검증할 수 있는 말뚝공법 선정모델을 제안하였다. 실적데이터에 근간한 신경망 모델은 이미 그 효율성이 입증된 바 있다. 2000년부터 2004년까지 국내에서 시행된 150개의 데이터를 기초로 하여 말뚝공법 선정을 위한 신경망 모델을 개발하였다. 개발한 신경망 모델을 대상으로 학습용 자료에 의해 최적화를 실행하였으며, 그 유효성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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