해상교통환경에서 선박간 근접사고(Near-miss)는 양 선박이 충돌 위험코스로 서로 근접하여 충돌에 임박한 상황으로 실제 충돌은 발생되지 않은 사고를 말한다. 본 연구에서는 통항 선박들간 근접사고 산출을 위해 선박 범퍼 영역모델을 활용한 근접사고 판별식과 선박 위치 클러스터링을 통해 해역의 근접사고 산출 모듈을 제안하고자 한다. 제안된 근접사고 산출 모듈을 완도해역 통항선박 항적데이터에 적용하여 선종, 항행속력 및 조우방향 등 선박 항해 위험 요인을 평가하고자 한다.
본 연구에서는 SCORM기반의 새로운 교수 학습 시스템을 연구하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 기존의 교수 학습 시스템의 장점과 단점들을 살펴보고 SCORM(Sharable Content Object Reference Model)에 대한 관련연구들을 통해 SCORM의 목적과 장단점등을 살펴본다. SCORM은 ADL(Advanced Distributed Learning)에서 교육용 콘텐츠의 재사용성을 높이기위해 제안한 모델이다. 또한 SCORM을 기반으로 구축된 시스템 사례들을 살펴본다. 본 연구에서는 이를 통해 SCORM을 기반으로 하면서 자기 주도적인 학습 및 코스 설계가 가능하고 수준별 개별 학습이 가능한 새로운 시스템을 제안하고자 한다. 새로운 시스템이 학습자의 학습 효과와 만족도를 높이는 것을 실험을 통해 보이고자 한다.
Large Eddy Simulation (LES) has been popularly applied and used in the last several decades to simulate turbulent boundary layer in the numerical domain. A fully developed turbulent boundary layer has also been applied to predict the complicated wake flow behind bluff bodies. In this study we aimed to generate an artificial turbulent boundary layer, which is based on an exponential correlation function, and generates a series of realistic three-dimensional velocity data in two-dimensional inlet section which are correlated both in space and in time. The results suggest its excellent capability for high Reynolds number flows. To make an effective generation, a hexahedral mesh has been used and Cholesky decomposition was applied to possess suitable turbulent statistics such as the randomness and correlation of turbulent flow. As a result, the flow characteristics in the domain and fluctuating pressure near the wall are very close to those of fully developed turbulent boundary layers.
본 연구에서는 유류오염방제교육애 관한 IMO 국제기준, 선진해양국 및 한국 유류오염방제교육을 상호 비교분석하여 향후 우리나리 방제교육과정을 개발하기 위한 연구를 수행하였다. 그 결과, 기본적으로 IMO 모델코스를 기준으로 교육과정을 편성하고, 이 교육의 사전 교육으로 방제기초과정을 신설한다. 그리고 단계별로 연관성 있게 내용을 구성하고 초급단계에서는 현장실습위주로, 상급교육에서는 도상훈련 등 모의훈련 비중을 상향조정한다. 그리고 해안오염에 추가하여 해안방제평가기법 과정을 추가하고, 또한 교육이수자의 최신기술 보완 및 갱신을 위한 보수교육과정을 포함하여 총 9개과정을 개설할 것을 제안한다.
본 연구에서는 IMO 국제기준, 선진해양국 및 한국 유류오염방제교육을 상호 비교분석하여 향후 우리나란 방제교육과정을 개발하기 위한 연구를 수행하였다. 그 결과, 기본적으로 IMO 모델코스를 기준으로 교육과정을 편성하고, 이 교육의 사전 교육으로 방제기초과정을 신설한다. 그리고 단계별로 연관성 있게 내용을 구성하고 초급단계에서는 현장실습위주로, 상급교육에서는 도상훈련 등 모의훈련 비중을 상향조정한다. 그리고 해안오염에 추가하여 해안방제평가기법 과정을 추가하고, 또한 교육이수자의 최신기술 보완 및 갱신을 위한 보수교육과정을 포함하여 총 9개과정을 개설할 것을 제안한다.
최근 초경량무인비행장치(UAV)의 활용과 영상처리 기술 발달로 인해 정사영상과 수치모형 등을 활용한 응용 분야가 다양해지고 있다. 특히 토지측량분야에서도 이러한 결과물을 활용하여 위험지역분석과 같은 공간정보 활용이 활발해지고 있다. 본 연구에서는 UAV 고해상도 영상을 활용하여 고저차가 심한 경사지에서 정사영상의 위치정확도와 수치표면모델의 수직위치 정확도를 분석하고자 하였다. 연구 결과 대상지역 전역에 고르게 분포한 지상기준점(GCP)인 경우 2차원 정사영상에서 평면위치 오차는 크지 않았다. DSM의 수직위치의 경우 GCP의 선점위치를 점 간 고도차를 약 10m, 20m, 30m, 40m로 구분하여 전체를 포괄하는 각 8점의 GCP와 검사점을 대상으로 분석한 결과 비행코스별 고르게 분포되고 GCP 점 간 높이차가 30m일 경우(RMSEZ=0.07m) 가장 높은 정확도를 보였다. 본 연구지역과 유사한 대상지역을 UAV를 활용하여 수치모형을 제작할 경우 GCP 위치선정과 수직위치 정확도 향상에 도움이 될 수 있기를 기대한다.
대한민국은 인구 증가와 산업 발전의 결과로 많은 양의 오염물질을 배출하는 국가이자, 지리적 위치로 인해 월경성 대기오염의 심각한 영향을 받는 국가이다. 국내외에서 발생하는 오염물질이 대한민국의 대기오염에 큰 피해를 야기하는 상황에서, 대기 오염물질 배출원의 위치 정보는 대기 중 오염물질의 이동 및 분포를 파악하고, 국가 차원의 대기오염 관리 및 대응 전략을 수립하는 데 매우 중요하다. 본 연구는 이러한 배경을 바탕으로, 고해상도 광학위성 영상과 딥러닝 기반의 영상 분할 모델을 활용하여 대기오염 현황을 분석하는 데 필수적인 국내외 대기오염물질 배출원의 공간 정보를 효과적으로 획득하는 것을 목표로 수행되었다. 특히, 월경성 대기오염에 크게 기여하는 것으로 평가된 산업단지와 채석장을 주요 연구 대상으로 선정하였으며, 이들 영역에 대한 다목적실용위성 3호 및 3A호의 영상들을 수집하여 전처리한 후, 모델 학습을 위한 입력 및 라벨 데이터로 변환하였다. 해당 데이터를 활용하여 U-Net 모델을 학습시킨 결과, 전체 정확도는 0.8484, mean Intersection over Union (mIoU)은 0.6490을 달성하였다. 모델의 예측 결과 맵은 코스 어노테이션(Course Annotation) 방식으로 제작된 라벨 데이터보다 객체의 경계를 더욱 정확하게 추출하는 것으로 나타나, 데이터 처리 및 모델 학습 방법론의 유효성을 입증하였다.
본 연구에서는 바이오 벤처기업에 벤처캐피탈이 투자금을 집행하였을 경우와 그렇지 않을 경우에 따른 성장성과 수익성을 비교, 확인하여 본 연구로 바이오 벤처기업의 경우에는 선별적으로 벤처캐피탈의 투자금을 유치하지 아니한 기업이 투자금을 유치한 기업보다 오히려 성장성과 수익성이 높게 나타났다. 이에 대한 원인을 분석한 결과 벤처캐피탈이 투자금을 유치하지 아니한 바이오벤처기업들은 대기업군의 자회사 형태 또는 전문 의료기관의 자회사 형태였으며, 이는 역으로 바이오 벤처기업은 막대한 자금 투입과 오랜 기간이 필요로 하는 바이오산업만의 특성이 반영된 결과로 이해할 수 있다. 또한, 바이오벤처 산업분야의 기업공개(IPO)에 적용되는 <기술성평가 상장특례>제도로 인해 그동안 바이오벤처기업의 매출 및 이익이 발생하지 않는 상태에서도 코스닥(KOSDAQ)에 기업을 상장됨에 따라 선행연구에서의 소프트웨어 및 정보통신업 산업군 등에서는 매출 및 이익이 일정요건 이상이 되어야 하는 상장요건을 갖추어야만 기업공개(IPO)가능했다는 점이 본 연구의 결과에 기존 선행연구와 상반된 결론이 도출되게 됨을 확인할 수 있다. 향후, 바이오벤처 분야의 발전적 성장을 위하여서는 벤처캐피탈은 물론 엔젤투자 등의 활성화를 통하여 산업별 구분을 통한 성장 모델을 만들 필요성이 제기된다. 본 연구의 한계는 아직 국내 상장한 투자 바이오벤처의 절대수가 부족하며 이로 인한 통계상 의미의 문제점이 있다. 또한 다각도의 관점보다는 경제성의 관점으로만 평가한 부분은 이후의 연구를 통하여 보완 발전해 나갈 필요성이 제기된다.
본 연구는 다양한 유형으로 구성된 부선의 궤적의 특성의 결과를 제시하는 것을 그 목적으로 하였다. 스케그의 유무에 따른 3가지 조합의 부선 모델을 대상으로 수조실험을 실행하였고, 예인삭의 길이가 궤적에 미치는 영향을 관찰하였다. 본 연구는 다양한 조합의 바지선에서의 각각의 궤적 형태의 길이와 진폭을 비교분석하였으며, 그 결과 부선의 궤적은 스케그 뿐만 아니라 예인삭의 길이에도 영향을 받고 있음이 드러났다. 스케그는 선수형상 및 예인삭 길이의 차이에 관계없이 부선의 코스 안정성을 크게 향상 시킨다는 것을 명확히 나타내고 있다. 또한, 예인삭의 길이는 부선 시스템의 궤적 특성에 영향을 미치는 핵심적인 역할을 한다는 것이 밝혀졌다. 부선의 회두운동의 길이와 진폭은 부선 연결된 예인삭의 길이가 길수록 증가되였다. 향후 추가 실험 및 결과 분석을 통하여 본 연구의 타당성을 입증할 것으로 기대된다.
본 연구는 종로구에 위치한 커피빈이 어떻게 '게이빈'으로 불리며 게이들의 모임 장소라는 성적인 이미지가 생겼는지를 분석하는 것이다. 이를 위해 Michel de Certeau의 모델을 이용하여 이성애 중심공간(heteronormative space)에서의 게잉(게이 행위-행동-수행)의 활발한 역동성을 연구했다. 인터뷰를 통해 수집한 데이터를 활용하여 특정한 공간을 두고 경쟁하는 게이와 이성애자들 사이의 협상전술(negotiation)과 대응기제(coping mechanisms)를 분석했다. 이를 통해 특정한 공간에서 성적 정체성이 상이한 주체들 사이에 공간을 차지하기 위한 비폭력적 경쟁이 지속되는 것을 관찰할 수 있었다. 이는 게이들이 이성애 중심 공간을 어떻게 조화롭게 '게이화'할 수 있는지를 보여주고 있다. 게이빈이 자연스럽게 '게이화'될 수 있었던 배경에는 성찰적 코스모폴리타니즘으로 인해 공간적 위치와 전술이 성적 공간의 평화적인 상호 양보(compromise)를 이끌어 냈다는 것이 중요하다. 특히, 게이빈은 비정상행위(deviant behavior)에 관대한 역사를 가진 두 공간인 인사동과 탑골공원 사이에 위치하여, 다양성과 '타자'에 대한 수용이라는 코스모폴리탄의 이상의 혜택을 누려왔다. 즉 외국인을 환영하는 공간(인사동)과 비정상적 행위에 관대한 공간(탑골공원) 사이에서 게이의 수행성은 존재할 수 있었던 것이다. 그러나, 이성애 중심 공간에서 게잉이 조화롭게 유지된 것은 외부 공간의 관대한 역사에 기인한 것뿐만 아니라 내부에서의 정체성 조절 전술 덕분이 기도 했다. 이성애 중심 공간에서의 질서 유지(policing)는 게이 커뮤니티를 기반으로 게이들에 의해 자체적으로 이루어졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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