전단파 속도는 내진설계시 중요한 설계인자이나 지반조사의 목적으로는 흔히 경제적, 시간적 제약 등으로 시험을 통한 측정이 널리 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 기법을 이용하여 가장 일반적인 현장 지반조사시험인 표준관입시험 결과를 바탕으로 사질토 지반에서의 전단파 속도를 예측하는 연구를 수행하였다. 650개 데이터 세트를 이용해 표준관입시험 저항치 $N_{60}$, 함수비, 세립분함량, 비중을 입력변수로 하여 전단파속도를 추정하는 인공신경망 모델을 구축하고 입력변수별 전단파속도에 미치는 영향을 민감도 해석을 통해 조사하였다. 그리고, 기존의 국내 외 7개의 표준관입시험을 이용한 전단파속도 예측 경험식들과 인공신경망에 의한 결과를 비교하였다. 민감도 분석결과 표준관입시험 저항치의 영향이 월등히 큰 것으로 나타났으며, 모델효율계수와 평균제곱근오차를 사용하여 기존의 경험식들과 인공신경망 모델의 예측 능력을 비교한 결과 인공신경망 모델의 예측 결과가 가장 좋은 것으로 나타났다.
본 연구의 목적은 도시고속도로 합류부의 특성 및 실제 교통상황을 고려하여 각 차로별, 구간별로 영향권을 분석하는 것을 목적으로 하였다. 향후에는 본 연구결과를 바탕으로 차로제어시스템(Lane Control System, LCS) 등 운전자 정보제공서비스 및 첨단기술에 적용하여 효율적인 도로이용을 통한 원활한 운행상태유지가 가능할 것이다. 본 연구에서는 속도의 표준편차를 기준으로 고속도로 합류부의 난류현상을 분석한 기존연구를 기반으로, 난류현상 발생정도를 기준으로 한 세분화된 합류부 영향권을 도출하였다. 난류현상을 기준으로 도출한 합류부 영향권은 합류지점을 중심으로 합류지점과 유사한 교통류 특성을 보이는 구간을 합류의 직접영향권으로 도출하였으며, 도출된 결과는 상류부 300m에서 500m구간의 1, 2, 3차로, 합류지점에서 300m지점까지의 전차로 및 하류부 100m지점까지의 전차로, 하류부 100m에서 300m구간의 2, 3차로로 분석되었다.
이 연구의 목적은 바텀애시 골재와 기포를 융합한 경량 콘크리트(bottom ash based lightweight concrete, LWC-BF)의 압축 응력-변형률 모델 제시이다. Yang 등이 제시한 응력-변형률 곡선식에서 LWC-BF 9 배합의 실험으로부터 얻은 탄성계수, 최대응력 시 변형률 그리고 최대응력 이후 최대응력의 50% 응력 시 변형률 값들을 이용하여 상승부와 하강부의 기울기를 결정하였다. 제시된 모델은 기포 혼입율의 증가와 함께 감소되는 초기 강성 및 증가되는 하강부 기울기를 잘 반영하면서 실험결과와 잘 일치하였다. 제시된 모델의 예측값과 실험값의 평균제곱근 오차로부터 결정된 평균값과 표준편차는 각각 0.19와 0.08로서 각각 1.23과 0.47 값을 보이는 fib 2010 모델에 비해 현저히 낮았다.
본 연구에서는 스마트시티 구성요소인 공간정보인프라 구축을 위해 최신 공간정보 취득 기술인 드론을 기반으로 도심지의 3차원 디지털트윈 모형을 구축하였으며, 구축된 모형 간의 처리시간·품질·정확도 분석과 스마트시티 응용시스템을 활용하여 몇 가지 분석 모델을 구현하였다. 3종의 드론 사진측량 소프트웨어의 데이터 처리시간·품질이 각각 다르게 나타난 반면 구축 모델의 정확도는 8점의 검사점에 대한 평균제곱근 오차(RMSE)는 N방향으로 ±0.04m, E방향으로는 ±0.03m, Z방향으로 ±0.02m로 경계점좌표등록부시행지역의 경계점에 대한 측량성과와 검사성과의 허용범위로 규정하고 있는 0.1m 미만으로 나타났으며. 항공사진측량 작업규정의 1:500~1:600 축척의 사진기준점 오차 한계인 표준편차 0.14cm 이내로 나타나서 지적과 항공사진측량에서 규정하는 대축척의 오차 한계 모두 만족함을 알 수 있었다. 또한 드론기반의 3차원 도심지 디지털트윈 모형을 이용한 스마트시티 구현의 활용성 증대를 위해 본 연구에서 구축한 모형을 이용하여 조망권·경관분석, 일조권분석, 순찰경로분석, 화재진압 모의 훈련 등을 구현하였으며, 기존 항공측량 방법과 비교해서 육안 판독지점에 대한 정확도는 기존 항공측량 보다 10cm 내외 더 정확하고, 약 30㎢ 이하의 구축 면적에서 기존항공측량 보다 구축비용을 절감할 수 있을 것이라 판단할 수 있었다.
본 연구에서는 ESP (Ensemble Streamflow Prediction)기법을 활용한 가뭄전망 체계를 구축하고 가뭄예보에 있어 활용성을 평가하였다. 과거 관측 수문기상 및 지형정보를 이용하여 우리나라 전역에 지면모델(Land Surface Model, LSM)을 구축하고 유출량(Historical Runoff, HR)을 생산하였다. 또한, 모의기간 동안 과거 30개 기상자료와 초기 토양수분량을 이용하여 선행시간별(1, 2, 3개월) 전망된 유출량(Predicted Runoff, PR)을 생산하였다. 평가결과 여름 및 가을철 보다 봄철 및 겨울철에 정확도가 높았으며, 1개월 전망 이후로는 정확도가 낮게 나타났다. 가뭄지수는 국내 가뭄해석에 있어 검증된 표준유출지수(Standardized Runoff Index, SRI)를 활용하였으며, PR_SRI을 산정 및 평가하였다. 1, 2개월 전망에서는 과거 HR이 고려되어 ESP HR에 비해 정확도가 크게 개선됨을 알 수 있었다. 선행시간별 상관계수는 평균 0.71, 0.48, 0.00, 평균제곱근오차는 0.46, 0.76, 1.01로 나타났으며, 건조기에 정확도가 높게 나타나 1, 2개월 전망까지는 ESP를 활용한 국내 가뭄예보의 활용성이 높다고 판단된다.
이 연구는 기술교사의 변화몰입과 기술교육혁신 요구, 커뮤니케이션 및 자기효능감의 구조적 관계를 구명하기 위한 것으로, 문헌연구와 조사연구에 의하여 수행되었다. 변인 간의 가설적 모형의 적합성을 검증하기 위해 카이자승, 근사치 오차평균제곱근(RMSEA), 적합지수(GFI), 조정적합지수(AGFI), 표준적합지수(NFI), 비교적합지수(CFI) 등을 활용하였다. 연구의 결과에 의하면, 첫째, 기술교육 혁신요구는 기술교사들 간 커뮤니케이션과 변화몰입에 직접적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 둘째, 기술교사들 간 커뮤니케이션은 변화몰입에 직접적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 자기효능감은 기술교사들의 변화몰입에 직접적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서, 기술교사들이 변화에 몰입하여 기술교육이 더욱 발전하고 활성화되기 위해서는 기술교사들 간에 활발한 커뮤니케이션이 이루어져야 하며, 무엇보다도 기술교사들이 기술교육의 현황을 분명하게 인식함으로써 기술교육 혁신의 필요성에 공감하도록 할 필요가 있다. 또한, 기술교사들의 자기효능감을 제고하기 위한 정책적인 노력이 있어야 할 것으로 판단된다. 기술교사들의 기술교육혁신 요구, 변화몰입, 커뮤니케이션, 자기효능감 등의 관계를 분석하기 위한 이 연구는 기술교육 분야에서는 처음으로 시도된 것으로 추후에 관련 연구가 이어져야 할 것이다. 특히, 기술교사들의 변화몰입에 영향을 미치는 체계적인 변인 도출, 기술교육 혁신을 성공적으로 이루어내기 위한 방안 등의 연구가 요구된다.
본 연구는 천리안 해양위성 2호(GOCI-II)를 활용하여 개발된 해무 탐지 알고리즘의 초기 결과에 대한 분석을 수행하였다. GOCI-II 해무 탐지 성능을 확인하기 위해 1호와 2호가 중복으로 관측한 2020년 10월-2021년 3월 사이에 발생한 해무 사례에 대해 광학적 특성 분석을 실시하였다. 해무 탐지 알고리즘에 입력자료로 사용되는 412 nm 밴드 레일리 산란 보정 반사도(Rayleigh-corrected reflectance; Rrc)와 정규화된 국소 표준 편차(Normalized Local Standard Deviation; NLSD)를 GOCI, GOCI-II 자료를 시공간 일치시킨 뒤 분석한 결과 412 nm 밴드 레일리 Rrc의 경우 0.01의 평균 제곱근 오차 (Root Mean Squared Error; RMSE)와 0.998의 상관계수(correlation coefficient)을 나타내고, NLSD의 경우 0.007의 RMSE, 0.798의 correlation을 나타낸다. 해무와 구름이 갖는 광학적 특성을 분석하기 위해 천리안 해양위성 2호의 밴드 별 Rrc 값을 확인하였다. 구름의 경우 넓은 영역에서 높은 반사도를 보인 반면, 해무의 경우 모든 밴드에서 구름에 비해 상대적으로 반사도가 낮고 좁은 영역에 분포한다. 실제 해무 사례에 대해 GOCI와 GOCI-II 해무 탐지 알고리즘을 비교한 결과 전반적인 해무 탐지 성능은 크게 차이가 없으나 높아진 공간 해상도의 영향으로 해무 경계면에서 공간적으로 더 세밀한 탐지가 가능했다. 종관기상관측소 시정계 자료와 비교 분석하여 초기 자료에 대한 신뢰도를 조사하였다. 추후 충분한 샘플 확보로 인한 안정적인 성능 검증, 실시간 구름 정보 교체를 통한 후처리 과정 개선, 에어로졸 자료 추가로 해무 오탐지 감소를 통해 해무 탐지 알고리즘의 성능 향상이 기대된다.
본 연구는 우리나라 주요 침엽수종인 일본잎갈나무와 리기다소나무의 생중량과 건중량 도출을 위한 최적 추정식 도출과 최적 중량식에 의한 중량표를 개발하기 위해 수행되었다. 중량표를 개발하기 위하여 전국에 분포하고 있는 일본잎갈나무 150본, 리기다소나무 90본, 전체 240본을 샘플링하여 현장에서 생중량을 측정하고, 각 부위별 시료를 채취하여 실험실에서 건중량을 측정하였다. 원목의 생중량과 건중량을 추정하기 위하여 이용한 식은 흉고직경의 1변수식, 그리고 흉고직경과 수고를 이용하는 2변수식으로 구분하였다. 또한 생중량 및 건중량 추정식들에 대해 적합성 검증을 위하여 적합도지수(FI), 평균제곱근오차(RMSE), 추정표준오차(SEE), 잔차도 등의 통계량을 이용하였으며, 도출된 최적식에 의해 중량을 계산하여 적용성을 검토하였다. 이 결과 흉고직경만을 이용할 때 W = bD+cD2 그리고 흉고직경과 수고를 이용할 때 W = aDbHc가 선정되었다. 선택된 1변수 중량추정식 W = bD+cD2의 적합도지수는 0.91였으며, 2변수 중량추정식 식 W = aDbHc의 적합도지수는 0.95로 모두 높게 나타났다. 이들 추정식으로 일본잎갈나무와 리기다소나무에 대한 생중량 및 건중량표를 새롭게 작성하였으며, 20년전의 중량표와 비교할 때 두 수종 모두 생중량 및 건중량이 기존 중량표가 큰 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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