본 연구는 여름철 도시 공원의 열환경 개선효과를 측정하고 지점별 기상 측정 결과의 차이를 살펴보기 위하여 서울숲 공원 내외부에 측정 장비를 설치하고 측정값을 분석하였다. 특히 공원의 지점별 기상 측정값의 차이를 정밀하게 살펴보기 위하여 서울숲 광장부와 수변부, 공원 주변 도로부 3곳에 기상 측정 장비를 설치하고, 7월 9일에서 7월 30일 까지의 미기상 관측 자료를 측정하였으며 열 쾌적성 지표를 살펴보는 UTCI 분석을 통해서 공원의 지점별 열환경 개선 효과를 살펴보았다. 분석의 결과는 다음과 같다. 전체 측정 기간을 기준으로 서울숲의 온도는 광장부와 수변부가 주변의 도로부와 각각 2.7℃ 및 2.9℃ 낮은 것으로 나타났으며, 온도가 높은 10시에서 16시 사이 시간대를 기준으로 비교하였을 때에는 각각 5.5℃ 및 7.4℃로 매우 큰 차이가 나타났다. 또한 UTCI 분석을 통한 열 쾌적성 비교에서는 도로부와 공원부, 녹지부 사이의 유의미한 차이가 발견되었으며 또한 강한 햇볕으로 기온이 높은 10시에서 16시 시간대에 더욱 큰 차이가 나타났다. 이 외에 함께 측정된 미기상 자료들 중 미세먼지의 경우 측정 기간인 22년 7월 전체적으로 높은 날이 없었기 때문에 큰 차이가 나타나지는 않았으나 수변부, 광장부, 도로부 순으로 낮게 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났고, 이산화탄소 농도의 경우 광장부, 도로부, 수변부 순으로 높게 나타났다. 종합적으로 공원 내 두 지점에서는 시간대에 날씨에 따라 미기상 측정 결과와 열 환경 개선효과의 차이가 다르게 나타났으나, 공통적으로 공원 내 녹지부, 수변부는 모두 공원 도로부 지점과 비교하여 온도와 열 쾌적성 측면에서 유의미한 개선 효과가 나타났다.
하천 합류부는 서로 다른 지형학적 특성과 수리학적 특성을 가지는 두 개의 하천이 하나로 합쳐지는 구간으로 급격한 흐름의 변화 및 퇴적물의 유입과 수리학적 지형변화가 발생하는 구간이다. 합류부 구간에서는 물질의 종류 또는 온도차로 인해 밀도 차이로 유체의 흐름이 발생하게 되는데 이것을 밀도류라고 한다. 밀도차이에 의해 성층이 생긴 수체혼합거동을 파악하기 위해서는 본류 및 지류의 일정 구간을 포함하는 합류부 구간에 대한 정밀한 계측 및 관찰이 필요하다. 이러한 수체 혼합에 대한 종합적인 분석은 유속장 및 유량정보를 취득하여 파악할 수 있지만, 성층류가 흐르는 하천의 서로 상이한 물리적 특성과 수질특성을 가지는 수체의 혼합양상 및 그에 따른 물질혼합양상을 파악하는데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 합류부 구간에서의 수온 분포를 통하여 밀도류를 파악하고자 한다. 하천의 광범위한 데이터 중 연직 자료와 수표면 자료를 취득하였고, 이를 통해 합류부의 성층현상을 확인하고자 하였다. ADCP를 보트 측면에 설치하여 저속운행으로 수리량을 측정하는 방식과 YSI를 이용해 측선설치 없이 측선 선정 후 보트를 이용하여 흐름에 직각인 방향으로 이동하며 실시간 농도를 측정하는 방식으로 얻은 연직자료 중 수온, EC 등의 직독식 센서 데이터 값을 사용하여 수온차에 따른 수체혼합 패턴을 분석하여 합류부의 혼합 양상을 분석 하고자 하였다. 본 연구에서는 기존 수질측정의 한계였던 1차원적인 측정결과가 나타내는 분석결과를 2차원적으로 보완이 가능하며, 비교 분석한 결과를 토대로 밀도류에 따른 혼합양상 결과가 지니는 혼합패턴을 분석한다면 향후 하천 하류구간의 취수장 취수 시스템에 많은 도움을 줄 뿐만 아니라 합류부 구간의 혼합패턴에 따라 수층 내 성층구간의 현황조사 및 혼합특성 파악을 통해 관리방안제시에 사용될 것으로 사료된다.
본 논문에서는 가속도 센서에 의해 사고를 검지하고 사고 전후의 영상정보를 저장하는 차량용 사고분석장치를 설계하였으며 이를 위한 사고 분석 시뮬레이터를 윈도우 기반에서 OpenGL 3차원 그래픽 라이브러리를 사용하여 구현하였다. 이는 알고리즘부와 디스플레이부로 구성되며, 알고리즘부에서는 도로 영상에 대한 영상처리를 수행한다. 여기서 개선된 역우너 근법에 의해 전처리된 영상을 필터링하여 차선을 검지하고, 검지된 차선을 이용하여 차선 파라미터들을 추출하며, 디스플레이부에서 추출된 파라미터들을 입력받아서 OpenGL 라이브러리 함수를 사용하여 사고를 3차원으로 재현한다.
하천의 합류부는 두 하천이 만나 형성되는 지역으로 복잡한 혼합 거동을 보인다. 합류부에서는 실제로 수리 특성이 유황에 따라 다양하게 변화하고 수환경 특성도 함께 변화하며, 이로 인해 본류와 지류에 비해 다양한 생태학적인 종이 분포하는 등 환경적으로 중요구간 중 하나이다. 합류부의 혼합 거동을 이해하기 위해서는 다양한 유황에 따른 수체 혼합 거동을 2차류를 통해 분석하는 것이 중요하다. 해외의 경우 2차류의 패턴을 통해 합류부에서의 혼합 거동을 공간적으로 분석한바 있으나(Riley and Rhoads, 2012), 대부분의 연구들은 중·소규모의 하천을 대상으로 진행되어 대규모 하천에서의 확인은 미흡한 상태이다. 또한, 실제 현장에서 계측을 통한 데이터 획득과 후 처리의 어려움으로 인해 현재 국내에서는 2차류 패턴을 통해 대규모 하천 합류부의 혼합 거동을 확인한 사례는 전무한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 Sontek사의 ADCP를 통해 계측된 수리 데이터를 Rozovskii의 방법을 기반으로 한 2차류로 나타내 낙동강-금호강 합류부에서의 공간적인 수체 혼합을 확인하였다. 혼합거리를 판단하기 위해 합류 이후 혼합의 경계면(Shear Layer)에서 나타나는 2차류의 특이한 패턴(Helical motion)을 주요 지표(Index)로 사용하였다. 그리고, 수질 센서인 YSI EXO2의 수표면 전기전도도의 분포를 통해 합류부에서 본류와 지류의 혼합거리를 산정하였으며, 2차류의 패턴과 비교하였다. 분석 결과, 대규모 하천에서 2차류의 특이한 패턴이 존재함을 명확히 확인하였다. 본류와 지류의 모멘텀 비에 따라 서로 다른 패턴의 혼합양상을 2차류를 통해 확인할 수 있었으며, 2차류의 혼합 패턴과 전기전도도의 분포를 비교 분석하여 합류부에서의 혼합을 3차원적으로 해석하였다.
국내 하천은 크게 소하천, 지방하천, 국가하천으로 구분하며, 유역 내 규모가 작은 하천에서 큰 하천으로 점차적으로 합쳐지는 것이 일반적인 하천 형태이다. 특히, 본류와 지류가 만나는 합류부에서는 단순 하도에서의 흐름과 다른 흐름이 나타날 수 있다. 이러한 차이로 인해 하천설계기준(국토교통부, 2018)에 일반적으로 하천에서 지류와 본류의 합류부를 설계할 때, 지류와 본류의 흐름방향에 대한 각도를 예각으로 하는 등의 합류부에 대한 설계기준이 있으나 국내지형은 산지가 다수 분포되어 있어 불가피하게 급경사의 지류가 존재하는 경우가 발생한다. 김상호 등(2014)은 남한강 지류 합류부의 주요 영향인자를 고려한 수치해석을 통해 홍수위의 변화를 사전에 예측하였고, 김지성, 김원(2020)은 합류부에서 발생하는 배수영향에 대해 유량산정 방법을 제안하였다. 복잡한 흐름에 대해서는 1차원 수치해석으로는 충분히 수위, 유량, 유속 등 흐름특성 파악에는 한계가 있으므로 본 연구에서는 홍수피해지도 작성 등에 사용되는 2차원 수치해석 모형인 FLUMEN을 활용하여 합류부의 흐름특성을 분석하였다. 연구대상지역은 급경사로 합류되는 지류인 동두천과 본류인 신천으로 합류부에 발생하는 수위, 유량, 유속 등 동수역학적 특성 변화에 따른 월류 여부와 제체에 발생하는 압력분포를 분석하였다. 분석결과는 하천의 합류부에서의 치수시설 유지관리 및 향후 급경사 지류를 포함하고 있는 하천의 설계에 주요 참고자료로 활용될 것으로 기대한다.
하천 합류부에 지천이 유입되는 경우 복잡한 3차원적 흐름 구조를 발생시키고 이로 인해 유사혼합 및 지형 변화가 활발히 발생하게 된다. 특히, 하천 합류부에서 부유사 거동은 하천의 세굴과퇴적, 하천 지형 변화, 하천 생태계, 하천구조물 안정성 등에 직접적으로 영향을 미치기 때문에 이에 대한 정확한 분석이 하천 관리 및 재해 예방에 필수적인 요소이다. 기존의 하천 합류부 부유사 계측 자료들은 재래식 채취 방식으로 수행되어 시공간적 해상도가 매우 낮아서 실측 자료만으로 합류부에서 부유사 혼합을 분석하기에는 한계가 존재하기에 대하천의 부유사 혼합 거동 해석에 수치모형이 주로 활용되어 왔다. 본 연구에서는 하천 합류부에서 부유사 거동을 공간적으로 정밀하게 분석하기 위해 드론 기반초분광 영상을 활용하여 하천 합류부에 최적화된 부유사 계측 방법론을 제시하였다. 현장에서 계측한 초분광 자료와 부유사 농도간의 관계를 구축하기 위하여 기계학습모형인 랜덤포레스트(Random Forest) 회귀 모형과 합류부에서 분광 특성이 다른 두 하천의 특성을 정확하게 반영하기 위한 가우시안 혼합 모형 (Gaussian Mixture Model) 기반 초분광 군집화 기법을 결합하였다. 본 연구에서 구축한 방법론을 낙동강과 황강의 합류부에 적용한 결과, 초분광 군집을 통해 두하천 흐름의 경계층을 명확히 구별하였으며, 이를 바탕으로 지류와 본류에 대해 각각 분리된 회귀 모형을 구축하여 복잡한 합류부 근역 경계층에서의 부유사 거동을 보다 정확하게 재현하였다. 또한 나아가서 재현된 고해상도의 부유사 공간분포를 바탕으로 경계층에서 강한 두 흐름이 혼합되어 발생한 와류(Wake)가 부유사 혼합에 미치는 영향을 규명하였고, 하천 합류부에서 발생하는 전단층의 수평방향 대규모 와류가 부유사 혼합 양상에 지배적 영향을 미치는 것으로 확인하였다.
도로의 곡선구간에서 운전자가 주행시 느끼는 인지곡선반경은 실제곡선반경과 상이하게 나타나는데, 이러한 현상을 시각왜곡현상이라 한다. 시각왜곡현상은 운전자에게 시각변화를 일으켜 운행속도에 영향을 미치고, 이로 인한 운행속도의 변화는 각운전자들의 인지정도 차이에 따라 운행속도의 편차에 영향을 주어 곡선부 주행안전에 악영향을 미친다. 그러나 현재까지 곡선부의 사고위험도를 증가시키는 시각왜곡현상을 정량적으로 분석하여 산정하거나, 시각왜곡현상을 고려해 도로 곡선부 설계시 이용될 설계기법에 대한 연구는 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 도로 곡선부의 시각왜곡현상을 경험적 실험을 통한 분석을 실시하여 시각왜곡도를 정량적인 수치로 제시하였고, 곡선부 시각왜곡도를 고려한 설계기법을 제시하였다. 본 연구의 수행절차는 다음과 같다. 첫째, 설문조사를 실시하여 자료를 수집 활용하여 인지곡선반경을 종속변수로 하고, 기하구조를 독립변수로 하는 곡선부 인지곡선반경 모형식을 개발하였다. 둘째, 도로의 유형별로 인지곡선반경에 대한 실제곡선반경의 비율을 계산하여 곡선부 시각왜곡도를 산정하였다. 마지막으로, 곡선부 시각왜곡도 영향인자를 분석하여 이를 고려한 설계기법을 제시하였다.
한전에서는 연간 전력 사용량이 높은 고압 고객에 대하여 전자식 전력량계를 설치하여 15분 단위로 전력 사용량을 수집하는 자동검침시스템을 운영하고 있다. 본 연구에서는 자동검침시스템을 통해 수집된 데이터를 이용하여 배전선로에 대한 부하를 분석하기 위해 자동검침 고객의 부하 데이터를 이용하여 클러스터링 기법을 통해 대표 부하패턴을 생성하는 방식을 제안하였다. 기존에는 계약종별 코드가 동일한 고객들의 부하패턴을 이용하여 15분 단위의 평균 사용량을 계산하여 대표 부하패턴을 생성하는 방식을 사용하였으나, 같은 계약종별 코드를 갖는 고객이라 할지라도 부하패턴이 다른 경우가 많아서 부하분석의 정확도를 떨어뜨렸다. 본 연구에서는 동일한 계약종별 코드를 갖는 고객에 대하여 15분 단위 자동검침 데이터를 이용하여 k-means 기법을 통해 고객을 분류하고 각 그룹마다 대표 부하패턴을 생성하는 방식을 제안하였다.
박경리의 대하소설 토지에 등장하는 인물들에 대한 인간관계 네트워크를 구축하고 분석한 결과, 사회 네트워크와 마찬가지로 척도 없는 네트워크의 특성을 보여주었다. 토지는 등장인물이 방대하고 인물의 관계가 다양하기 때문에 등장인물 네트워크의 동적 분석을 위해 아주 적절한 소재이다. 이러한 토지 등장인물 네트워크의 동적 변화를 분석하기 위하여 토지 5부 각각의 네트워크를 분석하고, 각 부를 하나씩 추가하면서 소설 전개과정에 따른 네트워크의 확장 양상을 분석하였다. K-코어 알고리즘을 적용하여 핵심 네트워크를 구추하고 주요인물을 추출하여 전체 네트워크에서 추출한 인물과 비교하여 네트워크에 숨겨진 정보를 도출하였다. 본 연구는 5부로 나뉘어져있는 소설의 형태를 반영하여 각 부의 특성을 분석하였고, 첫 번째부에 그 다음에 오는 부를 하나씩 첨가되면서 증가하는 네트워크의 변화 양상을 분석한 것이 이전 네트워크의 동적 분석과 차이점이다. 본 연구는 소설 속에 등장하는 인물 네트워크의 동적 변화에 대해 분석하고 네트워크 기반으로만 분석할 수 있는 중심인물의 변화 양상을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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