비점오염원관리와 같이 장기적인 유역 관리 계획에서 유역 내 오염원 평가는 정말 중요하다. 유역 내 오염원 평가는 강우 유출에 의한 비점오염 발생원이 어디서 얼마나 발생시키는지에 대한 정량적인 조사가 필요하다. 유역 내의 오염원에 대한 정량적인 조사는 많은 비용과 시간이 필요하다. 이러한 비용과 시간을 줄이기 위해 유역단위 수리 수문 모델을 사용하고 있다. 유역단위 수리수문 모델은 HSPF (Hydrological Simulation Program in Fortran), SWAT (Soil and Water Assessment Tool), L-THIA ACN-WQ(The Long-term Hydrologic Impact Assessment Model with Asymptotic Curve Number Regression Equation and Water Quality model)등 다양한 모델이 사용되고 있다. 하지만 유역 모델을 통한 모의는 다양한 연산 과정을 진행하여 모의까지 많은 시간이 필요하다는 단점이 있다. 이에 따라 데이터 기반 모델링 기법(머신러닝/딥러닝)을 이용한 유출 및 수질 예측 연구가 많이 이루어지고 있다. 단순 머신러닝/딥러닝 기반 모델링 기법은 점(최종유출구)에서의 예측만 가능하여 최적관리 기법 적용 등과 같은 유역관리 방안을 적용하기 힘들다는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서 머신러닝/딥러닝을 통해 일부 수문 프로세스를 대체하고 소유역별 하도추적 기법을 연계하여 유량 및 수질 항목들의 모의가 가능한 하이브리드 모델을 개발하였다. 이는 머신러닝/딥러닝이 유역 모델의 일부 연산 과정을 대체하여 모의시간이 빠르며, 기존 머신러닝/딥러닝 예측 모델에서 평가가 어려웠던 유역 관리 방안 및 최적관리기법 적용 평가에도 활용이 가능할 것으로 판단이 된다.
우리나라 연안 해역은 빈번한 선박조우로 인하여 해양사고 발생 잠재 위험이 높은 해역으로 분류되고 있으나 해상교통의 정량적인 평가의 미흡으로 맞춤형 안전대책이 제대로 수립되고 있지 않는 것이 현실이다. 본 연구에서는 해상교통 안전성 평가모델 중 하나인 IWRAP(IALA Waterway Risk Assessment Program)에 대한 기본적인 소개와 함께, 울산항을 대상으로 한 평가 사례 소개, 기존 유사한 연구와의 비교를 하고자 한다.
본 연구는 지하수로부터 방출되는 라돈에 의한 실내오염시 정량적인 인체노출량을 평가하였다. 실내에 존재하는 라돈은 대부분 건물의 지하층에 존재하는 토양층으로부터 발생하는 것으로 알려져 왔다. 그러나, 최근 지하수내에 존재하는 라돈은 물사용으로 인해 실내공기로 휘발하여 실내오염을 야기하고 호흡에 의한 인체위해를 증가시키는 것으로 밝혀졌다. 본 연구는 주택내의 라돈의 이동 및 분포를 정량적으로 평가하기 위해 수학적 모델을 개발하였다. 그리고, 실내에서 예상되는 인체노출패턴과 이런 수학적 모델을 사용하여 성인의 경우, 실내 라돈오염에 의한 호흡노출을 통한 인체축적량을 계산하였다. 이러한 연구의 결과는 지하수로부터의 발생되는 라돈의 실내오염시 인체노출에 의한 위해도 평가시 도움을 주리라고 판단된다.
반복하중을 받는 무근 및 철근 콘크리트 부재는 하중의 반복작용에 의해 과도한 균열 및 처짐을 유발하고 결과적으로 전체 구조요소의 파괴를 일으킨다. 따라서 하중반복에 의한 누적손상의 진행과정을 정량적으로 평가하여 철근콘크리트 보의 사용성과 안전성을 평가하는 것이 중요하고 특히 취성적 거동 특성을 갖는 전단거동의 경우에 더욱 의미가 있다. 본 연구에서는 반복전단하중에 의한 누적손상의 정량적 분석을 위하여 평균변형도 및 평균응력개념에 기초한 수정압축장이론(modified compression field theory)에 의하여 누적손상 모델을 제안하였다. 본 연구에서 제안된 모델을 통하여 반복전단하중에 의한 처짐과 변형도의 변화를 평가하는데 유용하게 이용될 것으로 사료된다.
효과적인 소프트웨어 프로세스 개선을 위해 SPICE와 CMMI 프로세스 심사 표준을 도입하려는 노력을 하고 있다. 이러한 표준을 통해 효과적인 개선하기 위해서는 개선점과 위험을 식별하고 이들 이슈들을 개발환경에 적용시켜서 조직의 비전에 대응한 작업성능을 높여야한다. 지속적인 개선을 필요로 하는 조직은 현재의 작업성능을 측정하고 이를 개선하기 위한 개선점을 찾아내는 능력과 경험을 축적하여 체계적으로 관리하는 것이 중요하다. 하지만 기존의 SPI 모델들은 무엇을 수행해야 하는지에 대한 지침은 제공하고 있지만, 정량적인 작업성능 측정 및 특정 환경의 소프트웨어 개발 조직의 SPI를 위해 필요한 구체적인 지침을 제시하고 있지는 않다. 따라서, 본 논문에서는 정량적인 SPI룰 위해 프로세스 측정 메트릭 정의와 심사 경험이 분석되어 활용될 수 있는 PCM(Process Capability Metric) Experience Factory 모델을 제안한다.
기존의 이론적 연구와 실험적 연구를 바탕으로 충돌 제트의 수치 모델을 개발하였다. 본 모델은 like-doublet 충돌제트로부터 생성되는 액적의 모든 특성을 액막이 분열되는 시점에서 결정한다. 액적 특성을 결정하기 위해 이론적 연구로부터 얻어진 액막 두께, 액주의 직경, 액적 크기와 실험적 연구로부터 얻어진 액막/액적 속도, 액막 분열 거리, 분열 주파수, 액적 질량 유량 분포를 이용하였다. 액적의 질량 유량 분포는 Laplace 분포로부터 표준 편차를 이용하여 모사하였다. 또한 실험 결과를 이용하여 액막 분열 거리, 분열 주기, 표준 편차에 대한 경험식을 유도하였다. 개발된 모델은 정성적인 분무 패턴뿐만 아니라 정량적인 SMD 및 질량 유량 분포에서 실험 결과와 잘 일치한다.
본 연구에서는 인권의 측면에서 AI 모델이 향상된 답변을 제시할 수 있는 방안을 모색하기 위해서 AI가 인권의 문제를 고민하는 전문가와 자신의 문제를 해결하고자 하는 사용자 사이에서 어느 정도로 도움을 줄 수 있는가를 정량적, 정성적으로 검증했다. 구체적으로는 국가인권위원회의 결정례와 상담사례를 분석한 후 이를 바탕으로 좀 더 나은 답변은 무엇인지에 대해 고찰하기 위해서 인권과 관련된 질의 응답 세트를 만든다. 질의 응답 세트는 인권 코퍼스를 학습한 모델과 그렇지 않은 모델의 생성 결과를 바탕으로 한다. 또한 생성된 질의 응답 세트를 바탕으로 설문을 실시하여 전문적인 내용을 담은 문장에 대한 선호도를 분석한다. 본 논문은 대화형 생성 모델이 인권과 관련된 주제에 대해서도 선호되는 답변을 제시할 수 있는가에 대한 하나의 대안이 될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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