• 생물환경조절학회지
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• 제7권2호
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• pp.91-108
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• 1998

본 연구의 목적은 양돈사육 농가의 기계장치 보유현황, 시설의 구성, 분뇨처리 방법 등에 관한 실태를 분석하여 문제점을 개선하고 양돈농가에서 양돈 경영을 하기 위해서는 최소한으로 갖추어야 할 시설 및 기계장치 등을 대상으로 양돈의 사육규모별 작업공정별 기계 및 장치의 최소투입 모델을 개발하는데 있다. 성장단계별로 농가의 사육두수 분포를 분석한 결과 조사대상 농가의 총 사육두수를 100으로 하였을 때 종웅돈 0.5%, 임신돈 7.9%, 분만돈 2.1%, 이유자돈 29.4%. 육성돈 29.4%, 비육돈이 30 7%로 나타났다. 기계화모델 개발을 위해서는 농가의 조사결과와 연구문헌을 종합하여 종웅돈 0.4%, 임신돈 6.9%, 분만돈 2.4%, 이유자돈 23.6%, 육성돈 27.6%, 비육돈이 39 1%로 결정하였다. 분만돈사와 이유자돈사는 여름철 냉방 및 겨울철 난방 등 돈사내부의 환경관리가 매우 중요시되고 있기 때문에 일부 양돈장에서 무창돈사로 시설하고 있었으나 보급율이 22.2~44.4%로 낮게 나타나 금후의 보급이 활발할 것으로 판단된다 기계화 모델로는 환경관리가 생산성에 많은 영향을 미치는 분만돈사와 이유자돈사를 무창돈사로 설정하였고, 임신돈사, 육성돈사, 비육돈사는 기존의 개방형 돈사로 시설하는 것이 좋을 것으로 판단된다 돈사의 시설면적이 적정면적보다 작거나 큰 경향을 보이고 있기 때문에 밀식 사육으로 인한 질병의 발생과 과다한 면적으로 시공하여 돈사의 건축비가 과다 투자되는 등의 문제점이 발생하고 있다 따라서 본 연구에서 설정한 기계화 모델에서는 적정 시설면적을 성장단계별로 종웅돈, 임신돈, 분만돈, 이유자돈, 육성돈. 비육돈의 경우 각각 8.64, 1.36, 3.96, 0.40. 0.60. 0.80m$^2$/head 로 설정했다. 겨울철의 난방을 위해 온풍기 및 온수보일러, 보온등, 보온상자 등을 이용하고 있었으나 돈사의 시설형태가 개방형돈사이기 때문에 난방비가 많이 소요되는 것으로 나타나 난방 에너지 절감을 위한 연구가 필요하며, 축분의 효율적인 처리를 위해 양돈농가에서 발생된 축분은 발효하여 경지에 환원하는 것을 기계화모델로 설정하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.905-910
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• 2013

도로시설물은 지속적인 차량의 통행, 과적차량, 교통사고 등으로 인해 훼손 및 파손의 가능성이 높으며, 도로에 설치한 우수맨홀, 하수맨홀 등은 주기적인 도로 포장 시 기능 저하를 초래할 수 있다. 따라서 도로시설물 DB구축을 통한 관리 및 효율적인 갱신 방안이 필요하다. 이에 본 연구에서는 효율적인 도로시설물 DB 구축 및 개선을 위해 DGPS 카메라를 활용하였다. 기존 도로시설물 DB 구축 결과와 비교 분석을 수행하여 도로시설물 DB 구축에 요구되는 허용정확도를 만족시킴으로써 DGPS 카메라의 적용성을 제시할 수 있었으며, 공정분석을 통해 기존의 토털스테이션에 의한 DB 구축 공정을 개선할 수 있었다. 또한 수치지형도 상에 도로시설물의 영상을 추가할 수 있는 모듈과 구글어스 영상 기반의 KML Builder를 개발함으로써 주변 지형과 도로시설물에 대한 현황파악이 가능하도록 기존의 도로시설물 DB를 개선하였다. 향후, 지자체의 공간자료와 DGPS 카메라 영상을 활용한 연구가 이루어진다면 다양한 정보를 제공하는 도로시설물 서비스가 가능할 것이다.

• 무역학회지
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• 제48권3호
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• pp.217-242
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• 2023

본 연구는 장강 내수로 항만의 물류 수요에 영향을 미치는 요인을 분석하고, 이를 바탕으로 미래의 항만 물류 수요를 예측하는 것을 목적으로 한다. 장강 상류의 충칭항, 이빈항, 중류의 징저우항, 우후항, 하류의 난징항, 쑤저우항 등 총 6개 항만을 대상으로, 시스템 다이내믹스 기법을 활용한 물류 수요 예측을 수행하였다. 모든 항만의 물류 수요는 2026년까지 중단기 예측에서 증가세를 보였다. 충칭항의 물류 수요는 배후지 경제 규모의 영향을 주로 받았으며, 이빈항은 항만의 자동화 수준에 크게 의존하는 것으로 파악되었다. 상류 및 중류 항만의 경우, 배후지의 에너지 소비량 증가와 대기 오염 상황이 심각할수록 물류 수요가 증가하였다. 중류 항만의 물류 수요는 배후지 인프라의 영향을 주로 받았으며, 하류 항만은 도시 건설 면적의 변화에 민감하게 반응하는 것으로 나타났다. 민감도 분석 결과, 대도시에 의존하는 항만의 물류 수요는 영향 요인들의 증감폭에 대해 상대적으로 안정적이었으나, 배후지 도시 규모가 작은 항만은 영향 요인들의 변동에 민감하게 반응하는 경향을 보였다. 따라서 충칭항을 장강 상류의 핵심 항만으로 정책적 지원을 강화하고, 주변 항만들이 충칭항의 보조 역할을 수행하도록 하는 전략을 마련해야 한다. 상류 항만은 충칭항의 보조 역할을 수행하는 동시에, 중하류 항만과의 연결성을 강화하고 입항 산업의 발전을 도모하는 방안도 고려해야 할 것이다. 장강 내수로 항만의 개발 전략은 한국의 항만 및 이해관계자들에게 직항로의 개설과 교통 네트워크의 확장을 시사한다. 배후지 네트워크를 확장하고 물류허브와 연계된 효율적인 교통 체계의 구축을 제시할 수 있다. 협력을 통해 두 지역 모두에서 물류 효율성이 향상될 수 있으며, 이는 각 항만의 국제적인 위치와 경쟁력을 강화하는 데 기여할 것이다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제24권5호
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• pp.431-449
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• 2022

지금까지 국내에서는 수 많은 터널들이 완공되어 오면서 시공에서뿐 아니라 설계에서도 다양한 경험과 기술이 지속적으로 축적되어 왔다. 따라서 이제는 매우 복잡한 지질조건 또는 특수한 터널구조가 아니라면 일반적인 터널설계작업은 설계 항목에 따라 기존 유사 설계사례를 수정 또는 보완하는 것만으로도 충분한 경우도 적지 않다. 특히 터널발파설계의 경우, 실제 터널시공시 현장에서 시험발파를 통해 시공을 위한 발파설계를 추가로 수행하는 것이 일반적이라는 것을 감안할때, 설계단계에서 수행하는 발파설계는 예비설계 성격을 지니고 있어 기존의 유사 설계사례를 참고하는 것도 타당하다고 사료된다. 한편 최근 4차산업혁명시대에 들어서면서 전 산업분야에 걸쳐 그 활용도가 급증하고 있는 인공지능은 터널 및 발파분야에서도 다양하게 활용되고 있지만, 발파터널의 경우 발파진동 및 암반분류 등의 예측 분야에서 주로 활용되고 있을 뿐 터널발파패턴 설계에 활용된 사례는 많지 않다. 따라서 본 연구에서는 터널발파설계를 인공지능의 한 분야인 머신러닝 모델을 이용하여 자동화하기 위한 시도를 하였다. 이를 위하여 25개 학습용 터널설계 자료 및 2개의 시험용 설계자료에서 4가지의 입력데이터(지보패턴, 도로유형, 상반 및 하반 단면적) 및 16개의 출력데이터(심발공 종류, 비장약량, 천공수, 각 발파공 그룹별 공간격과 저항선 등)를 발췌하였다. 이를 기반으로 3가지 머신러닝 모델, 즉, XGBoost, ANN, SVM 모델을 시험한 결과 XGBoost모델이 상대적으로 최상의 결과를 나타내었다. 또한 이를 이용하여 실제 발파설계 상황을 가정하여 발파패턴을 제안하도록 한 결과 일부 항목에서 보완이 필요하긴 하지만 일반적 설계와 유사한 결과를 나타내었다. 본 연구가 기초연구 성격이어서 전체 발파설계를 완벽하게 수행하기는 아직 부족하지만, 향후 충분한 발파설계데이터를 확보하고 세부적인 처리과정을 보완하여 실용적인 활용이 가능하도록 추가 연구를 수행할 계획이다.