기존 케이슨방파제의 안정성을 높이기 위해 케이슨 전면 또는 후면에 추가로 신규 케이슨을 설치하여 보강하는 설계 및 시공사례가 발생되고 있다. 본 연구에서는 기존 방파제 전면 또는 후면에 신규 투과성 이중 원형케이슨이 추가 설치될 경우 파와 구조물간의 상호작용 영향을 분석하기 위해 고유함수전개법을 이용하여 수치해석을 수행하였다. 투과성 이중 원형케이슨은 해수교환 방파제로 내부는 불투과성 원형실린더로 외부는 일정한 공극률을 가진 투과성 원형실린더로 제작된다. 수치해석의 신뢰성을 확보하기 위해 Sankarbabu et al.의 수치 해석결과와 비교를 수행하였으며, 추가로 설치되는 투과성 이중 원형케이슨의 다양한 변수에 따른 개별 원형케이슨에 작용하는 파력 및 파처오름 특성을 분석하였다.
철도역을 건설할 때 출입구는 많은 사람이 편리하게 이용할 수 있도록 적절한 위치에 배치되어야 한다. 그러나 건설비용 절감을 위해 출입구 설치 개수가 최소화되고 설치 위치도 이용자가 많은 곳에 배치되지 못하였다. 본 연구는 출입구 추가설치 시 경제적 효과로 보행교통류율, 점유공간, 이동(대기)시간 개선 정도를 이용하여 편익으로 산정하는 방법을 제시하였다. 특히, 개통되지 않은 철도역사의 외부에서 사람들이 특정 출입구를 이용하는 비율과 역사 내부에서 이동 경로별 이용자 수를 추정하는 방법을 제시하였다. 이 방법을 적용하여 실제 2025년 개통 예정인 신안 산선 광명역에 출입구를 추가로 설치할 때 효과를 분석하였다. 효과는 이동성만 개선되었다. 개통 첫해 이동성 개선 약 5.91억 원, 설치비용 75.8억 원이 산정되었고, 경제적 효과는 개통 후 30년 동안 B/C 1.21로 나타났다. 향후 기존 건설된 철도역뿐만 아니라 미개통된 철도역에서도 출입구를 추가로 설치할 때 이 방법을 적용하여 체계적인 효과분석이 가능할 것으로 기대된다.
본 연구는 4차 산업혁명시대의 무용분야의 현실-가상 미디어 연결 시스템을 분류하고 무용작품에서의 현실-가상 미디어 연결 시스템 활용을 사례 분석한 문헌연구이다. 본 연구의 대상은 인터렉티브 미디어 무용공연으로 제한하여 청키 무브(Chunky Move)의 "Glow"(2006), 남영호 "S.U.N"(2011)와 "달항아리"(2013), 아드리안 앤 클레이레(ADRIEN M & CLAIRE B)의 "PIXEL"(2014), 미다스 프로젝트(Midas Project)의 "Midas Space"(2011)에서 사용된 현실-가상미디어 연결시스템의 사례들을 연구하였다. 연구 결과 첫째, 현재까지 이루어진 무용공연에서의 현실-가상미디어연결시스템은 크게 동작 트레킹 시스템과 프로젝션 맵핑으로 구성되었다. 둘째, 사례 연구에서는 작품별로 다양하고 독창적인 현실-가상미디어 연결시스템이 고안되었고, 이 시스템은 움직임과 영향을 주고 받았으며, 시스템은 작품의 주제와 밀접한 관계를 맺었다. 따라서 앞으로 인공지능의 개발을 통해 현실-가상미디어연결시스템의 적극적인 사용, 모션 트레킹이 가능한 사물인터넷의 발달 가능성을 인지, 무용가와 엔지니어 간의 소통, 사례연구를 추가적으로 진행하여야 한다.
본 연구는 배뇨곤란 환자 사례기반 교육이 간호 대학생의 단순도뇨 지식, 단순도뇨 자신감 및 단순도뇨 술기능력에 미치는 효과를 확인하기 위한 연구이다. 본 연구의 자료는 2019년 5월에서 6월까지 수집하였으며 J시내에 위치한 간호대학생 3학년을 대상으로 수행되었다. 간호 대학생 75명을 실험군 37명과 대조군 38명으로 구성하였다. 수집된 자료는 2-test, independent t-test와 paired-test를 통해 분석하였다. 분석결과 단순도뇨 자신감(t=4.60, p<.001)과 단순도뇨 술기능력(t=3.46, p=.001)에서 유의한 효과가 있는 것으로 나타났다. 하지만 사례기반 교육이 간호대학생의 단순도뇨 지식에서는 유의하지 못한 것으로 나타났다. 배뇨곤란 사례기반 교육은 단순도뇨 자신감, 단순도뇨 술기능력 향상에 효과적인 교육 중재로 사용될 수 있을 것이지만 단순도뇨 지식에서는 추가적인 연구를 통하여 교육의 효과에 대한 검증이 필요할 것이다.
본 연구에서는 CDM사업의 온실가스 감축량을 산정하는 기준이 되는 베이스라인 배출량을 도출하는 과정을 3단계로 나누어 살펴보았다. 첫 번째 단계는 여러 가능한 대안 시나리오들 중 가장 가능성이 녹은 베이스라인 시나리오를 선정하는 것이다. 그 다음에는 대상 사업이 선정된 베이스라인에 속하지 않음을 보여줌으로써 추가성을 입증하고 마지막 단계는, 선정된 베이스라인 시나리오하에서의 배출량을 계산하는 것이다. 본 연구에서는 이러한 세 단계를 통합하여 일련의 흐름도를 작성함으로써 베이스라인 방법론의 적용 절차에 대한 이해를 돕고자 하였다. 사례 연구로서 우리나라에서 진행 중인 매립지 가스 발전사업을 선정하여 정해진 흐름도에 따라 베이스라인 배출량을 계산한 결과 CDM사업으로서의 잠재력이 큼을 알 수 있었다. 또한, 우리나라의 상황에서 이러한 매립지가스 발전사업의 베이스라인 방법론의 적용이 성공적으로 이루어지기 위해서는 자료의 이용가능성과 신뢰성이 선행되어야 함을 발견할 수 있었다.
현재의 컴퓨터 성능과 주변기기 발전은 유비쿼터스 컴퓨팅이라는 새로운 형태의 개념을 도입하게 만들었다. 언제 어디에서라는 유비쿼터스의 개념처럼 네트워크(유 무선)를 이용하여 사용자가 원하는 정보를 장소와 시간에 제약받지 않고 얻음으로서, 사용자들은 정보에 대한 접근이 용이해졌고 방대한 정보를 얻을 수 있게 되었다. 이때 정보의 제공과 피드백은 상호작용성을 가진 에이전트 형태로 구현되는 추세이다. 인공지능 기법을 적용한 지능형 에이전트의 경우 친근감 있는 캐릭터를 사용하여 정보의 신뢰를 향상시킬 뿐만 아니라, 사용자의 행동양식과 의도 파악을 위한 도구로 사용되고 있다. 본 논문은 캐릭터성을 추가한 지능형 에이전트의 개념과 정의를 살펴보고 이를 이용해 수익을 창출하려는 국내 시장의 사례를 연구하여 특징을 분석하고, 성장 가능성과 발전 방안을 모색해보고자 한다.
본 연구에서는 기존 지식맵을 형태적으로 분류하고 추가적으로 개발되어야 할 지식맵의 유형을 제시함과 동시에 정보분석 관점에서 활용할 만 한 가치가 있는 과학기술 지식맵 모델을 도출하였다. 기존 연구에서 나타난 지식맵의 정의들을 살펴보고 본 연구에서의 정의와 범위를 다시 정리하였다. 또한 육하원칙을 정보속성으로 취하고 이를 기반으로 주요 과학기술 지식맵을 그 형태에 따라서 단순 도표, 트렌드 지식맵, 분포도 지식맵, 네트워크 지식맵으로 분류하였다. 네 가지 과학기술 지식맵 유형에 따라 주요 지식맵의 세부 모델을 정리하고 추가적으로 개발이 필요한 지식맵 모델의 유형도 제시하였다. 마지막으로 정보분석 관점에서 유용한 13가지 지식맵 모델 사례를 도출하고 각 세부 모델에 대한 지식맵의 유형, 정보 항목, 모델의 설명 및 활용 목적 등을 제시하였다.
EFDC의 수질모형인 HEM3D는 국내 해양수질모델링에는 적용된 사례가 많지만 담수에 적용된 사례는 거의 없으며, 우리나라 환경부 수질측정항목과 수질 INPUT 자료가 달라서 모델의 적용이 힘들었다. 그러나 HEM3D는 EFDC 수리모델을 연계하는 WASP에 비해 자체 3차원 수리동역학 모델이 있어 셀 개수의 제한이 없고 계산속도 또한 WASP 보다 2~3배 빠른 것으로 알려져 있다. 그러나 현재 우리나라의 수질측정항목은 HEM3D의 수질모의항목과 다소 차이가 있다. 특히 Carbon계열에서 실측수질항목은 BOD, COD인 반면 HEM3D의 모의가능항목은 RPOC, LPOC, DOC, COD로 바로 적용을 하기는 어렵다고 판단하였다. 따라서 환경부 수질자료를 HEM3D에 적용하기위해 문헌자료를 참고한 수질항목간의 분율을 사용하여 필요한 자료를 산출하였고, 환경부 수질자료의 HEM3D적용 결과를 알아보고 현재 자료 사용 시의 문제점과 향후 개선방안을 알아보고자 하였다. HEM3D의 모의 결과 TN, TP 보정에는 큰 문제가 없었으나 $BOD_5$와 세부수질항목의 영향을 많이 받는 조류 등의 항목 보정결과는 성공적이지 못했다. 이것은 분율을 적용해 각 유입지천의 세부항목별 수질 자료를 산출할 때 낙동강 전체 평균을 사용했기 때문에 조류성장에 직접적으로 영향을 받는 세부 항목별 영양염에 대한 실제 값과 산출된 농도 값 사이의 오차가 가장 큰 원인으로 판단된다. 한편 전체 대상지역중 일부구간에 대하여 동일한 수질입력자료를 이용하여 HEM3D와 WASP을 동시 적용하였다. 자료의 변환과정에서의 오차와 입력형태 및 각 모델 변수형태의 차이 등의 한계로 결과값에 차이가 있는 것으로 나타났으며, 본 연구결과 현재 확보된 수질측정망의 수질자료를 이용하여 HEM3D를 구축하는 것은 Carbon 계열과 조류(부영양화)모의에서 문제가 발생할 것으로 판단되며 추가 자료 확보가 필요할 것으로 보인다. 또한 필요한 입력자료가 충분히 확보가 된다면 추가연구결과에서 볼 수 있듯이 미국공변단과 미국 환경부수질모델 모두 동시적용이 가능하다고 판단되며 목적과 편의에 따라 선택적 모의가 가능하다고 판단된다.
현행 환경영향평가 체계 내 건강영향평가 대상사업은 「환경보건법」 시행령 제12조(건강영향 항목의 추가·평가 대상)에 따라 일부 대상사업으로 한정되어 있으나, 대상사업이 아닌 다양한 환경영향평가 대상 사업들에 대해서도 협의과정에서 건강영향 관련 사항들이 추가로 평가·검토되고 있다. 특히 주거지 관련 개발계획에 있어 개발부지가 오염원 주변에 계획될 경우 건강영향 측면에서의 입지 타당성 확보 여부를 평가·검토하게 되는데, 개발부지에서 주요 유해대기오염물질들의 현황농도 조사를 통한 위해도 기준 만족 여부를 확인하여 사후관리 방안을 마련하는 수준에 그치고 있다. 본 논문에서는 주거지 개발계획에 있어 개발하고자 하는 주거지역에 대한 입지의 타당성을 확인하는 정량적 방법을 마련하고 환경영향평가 절차 내에서 건강영향평가 대상사업의 확대 방안을 제안하고자 하였다. 환경영향평가 체계의 스크리닝 및 스코핑 절차를 검토하여 세부 방법론을 제안하였으며, 방법론 검증을 위해 과거 협의된 도시개발계획에 대한 사례분석을 진행하였다.
학습 성과를 예측하거나 학습 경로를 최적화하는 연구 분야에서 기계학습과 같은 인공지능 기술의 사용이 점차 증가하면서 교육 분야의 인공지능 활용은 점차 많은 진전을 보이고 있다. 이러한 연구는 점차 심층학습과 강화학습과 같은 좀 더 고도화된 인공지능 방법으로 진화하고 있다. 본 연구는 학습자의 과거 학습 성과-이력 데이터를 기반으로 미래의 학습 성과를 예측하는 방법을 개선하는 것이다. 따라서 예측 성능을 높이기 위해 Markov Chain 방법을 응용한 조건부 확률을 제안한다. 이 방법은 기계학습에 의한 분류 예측에 추가하여 학습자가 학습 이력 데이터를 분류 예측에 추가함으로써 분류기의 예측 성능을 향상 시키기 위해 사용된다. 제안 방법의 효과를 확인하기 위해서 실증 데이터인 '교구 기반의 유아 교육 학습 성과 데이터'를 활용하여 기존의 분류 알고리즘과 제안 방법에 의한 분류 성능 지표를 비교하는 실험을 수행하였다. 실험 결과, 분류 알고리즘만 단독 사용한 사례보다 제안 방법에 의한 사례에서 더 높은 성능 지표를 산출한다는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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