최근 지형 정보의 시각화 기술은 GIS 응용분야는 물론 게임, 가상현실, 항공 시뮬레이션 및 군사적인 목적 등을 실현하기 위한 중요한 기술로 부각되고 있다(유병현 2002). 그러나 대용량 지형 데이터를 실시간으로 처리하여 시각화를 구현하기 위한 메모리 한계성의 극복은 아직도 과제로 남아있다. 본 연구에서는 대규모 지형 표현을 위해 파일 기반의 효율적인 실시간 LOD (level-of-detail) 알고리즘 개발을 수행하였다. 실시간 LOD 알고리즘은 대규모 지형 데이터를 가시화하는데 필요한 기하학적 연산 처리를 가능하게 한다. 본 연구에서는 수치지도의 등고선이나 LiDAR, DTM, DSM 등으로부터 취득된 대용량 DEM의 가시화를 위해 계층적인 $4{\times}4$ 또는 $2{\times}2$ 타일 구조를 선택하였다. 또한 정규화된 Giga Byte급 고도데이터는 사용자 중심적 지형 정보의 원활하고 사실감 있는 표현이 될 수 있도록 고도데이터를 활용한 음영기복도를 생성하여 비메모리 방식의 계층적 타일 구조로 생성된 지형 블록에 Texture Mapping 하여 지형 가시화를 수행하였다. 대용량 데이터는 실시간 가시화를 위해 지형 데이터를 다양한 상세도를 가지는 데이터로 변형하여 이를 계층적으로 상호 연결함으로서 데이터의 손실이 최소화되며, 프레임 속도를 극대화하였고, 또한 사용자 시점에 따라 상세도 변화가 끊김없이(seamless) 고품질로 표현되도록 하였다.
교통정책에 대한 평가는 평가자의 관점에 따라서 차이가 있기 때문에, 단순한 빈도분석보다는 평가대상에 대해서 정확한 인지 서열화를 통한 분석이 필요하다. 본 연구는 대도시의 교통정책에 대한 평가를 위하여, 도로소통, 대중교통, 주차, 보행환경, 광역교통, 교통정보, 교통전체 7개 분야에 대해서 다차원척도법인 ALSCAL법과 MDPREF법을 시용하여 분석을 하였다. 포지셔닝한 결과, 각각 4개 집단으로 분류되었으며, 전체적으로는 비슷한 경향을 나타내었으나, 아이디얼 포인트 모형인 ALSCAL법은 지능형 교통체계의 도입 유무에 따른 교통정책별 개선정도, 벡터 모형인 MDPREF법의 경우는 특정 기능의 확충 내지 구축에 따른 교통정책별 개선정도에 대한 인지경향이 있는 것으로 대별되어 나타났다. 따라서 향후 교통정책을 수립할 경우에는 아이디얼 포인트 모형인 ALSCAL법과 벡터 모형인 MDPREF법을 우선적으로 수행하여 평가자의 정확한 인지 서열화를 기한 후, 이를 함께 고려한 교통정책을 수립, 제시하는 것이 바람직한 것으로 나타났다.
고속도로 교량의 안전성은 주요 구조부재의 정밀육안검사, 비파괴 현장시험 및 재료시험 등의 결과를 바탕으로 외관 상태등급을 검토하고, 현장재하시험 결과에 의해 공용 내하력을 산정함으로써 평가되고 있다. 그러나 교량의 공용 내하력이 설계기준에 비하여 상당히 낮은 상태임에도 불구하고, 실제 외관 상태등급은 비교적 양호한 교량이 상당수 있는 것으로 검토되고 있다. 또한 비슷한 준공시기 및 구조형식을 갖는 교량이라도 여러 가지 조건에 따라 공용 내하력은 큰 차이를 나타내는 것을 확인할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 고속도로 교량의 현황, 외관 상태등급 및 유지관리 위한 안전진단 및 보수 보강방안 등을 고찰한 후, 기존 고속도로 교량의 안전성 평가에 관한 다양한 문제점을 제시하였다. 400여 개소의 고속도로 교량 실측자료를 기초로 교량형식, 공용기간, 설계활하중, 외관 상태등급 및 교통량을 변수로 하여 공용 내하력을 정량적으로 비교 분석하였다. 본 연구결과는 합리적인 고속도로 교량 안전성 평가를 위한 기초자료를 제공할 것으로 기대된다.
경기도에서 서울지역으로 통행하는 대중교통 이용자들에게 그 동안 불편함으로 작용하여 왔던 환승 요금 제도를 2008년 9월에 광역버스에 까지 확대하였다. 그리고 그동안 굴곡노선으로 인한 통행시간 증가로 불편을 호소했던 광역버스의 문제점을 해결하기 위해 기존 광역버스노선과는 별도로 굴곡노선을 직선화하고 수요가 많은 대표정류장을 중심으로 Skip Stop 방식을 도입한 간선급행버스가 개통되어 많은 기대를 모으고 있다. 본 연구는 수도권(경기도, 서울)에서 새롭게 도입되어 진행중인 대중교통관련 시책(환승할인, 간선급행서비스)에 대한 대중교통 유형별 이용자의 정량적, 정성적인 서비스 만족도를 조사분석하여, 향후 수도권의 버스교통의 차별화된 개선전략을 수집하기 위한 기초연구이다. 본 연구를 위해 이용자를 대상으로 중요도-만족도 설문조사(정량, 정성)를 실시하여 통계적 검증을 거쳐 중요도-만족도(IPA)분석을 하였다. 서비스 특성 분석결과 간선급행버스의 종합적인 서비스 측면에서 버스요금, 환승할인, 통행시간 단축과 같은 경제성부문과 정류장 개수와 같은 편리성 부문에서는 만족도가 높은 것으로 나타난 반면 정류소 까지의 접근성 부문과 버스내부의 냉 난방이나 공기질과 같은 쾌적성 부문은 만족도가 낮아 이에 대한 개선을 필요로 하고 있다.
재차인원의 파악은 HOV 차로 및 HOT 차로 정책의 효과 분석뿐만 아니라, 램프미터링, 공공주차장 운영 등 다양한 부분에 대한 핵심적 입력변수이다. 재차인원에 대한 조사 방법과 TCS (Toll Collection System) 자료를 이용한 O/D 구축방법은 개별적으로 기존 연구에서 많이 수행되어 왔지만, TCS 자료를 이용한 재차인원별 O/D 구축에 대한 연구는 전무한 실정이다. 본 연구는 재차인원 정보가 추가된 TCS 자료를 조사하여 수단별 O/D를 산출하는 과정을 자료조사부터 구축과정에 대한 제반 방법론으로 제시하였다. 특정 영업소(서울 영업소) 진출 방향에 대하여 특정일에 오전 첨두, 오후 비첨두, 오후 첨두, 심야 각 2시간씩 승용차, 버스, 트럭으로 구분된 차량에 대하여 재차인원 조사(노측 조사)를 실시한 후 톨부스, 차종, 도착시간을 기준으로 매칭과정을 거쳐 해당 날짜의 TCS 자료에 재차인원 정보를 추가하여 재차인원별 O/D를 구축하였다. 한 예로써 구축 결과 오전 첨두시 서울로 향하는 나홀로 차량이 약 60%에 이르는 것으로 나타났다. 이러한 방법론은 TCS 자료를 이용한 특정 O/D 구축 방법론과 연계할 경우, 전국 센트로이드간 재차인원별 O/D 산출도 가능할 것으로 판단되며 재차인원 정보를 요구하는 교통정책의 수립에 활용되어 질 수 있을 것으로 판단된다.
Nicaragua is located in Central America, climatic conditions are considered tropical dry forest. Statistics reflex that in Nicaragua exits 24,000 rice farmers. National rice production only covers 73% of the national consumption. It exists two sowing system: irrigation and rainfed. Varieties used in both systems are mid-late maturity (120-135 days), there are 14 released varieties for irrigation, eight for rainfed, and eight landraces used in rainfed. The current breeding system (introduction of lines from Colombia) has increased the national production, however, has some limitation due to the lack of enough variability, reducing the proability of finding good genotypes and therefore the possibility of satisfying 100% of the demand. The purpose of this study was to analyze the problems that must be resolved in the short and long term to improve rice productivity in Nicaragua. In this paper we explain some proposal for an improvement plan. The selection of varieties with high adaptability to various cultivation environmental conditions it is necessary, also to thoroughly manage seed purity to supply certified seeds. In rice cultivation technology, it needs to improve seedling standing and weeding effect by improving soil leveling and water-saving cultivation technology. Also, proper fertilization and planting density must be established in irrigated and rain-fed areas. Furthermore, capacity must be strengthened by collecting and training with the most recent agricultural technology information, as well as by revitalizing the union rather than the individual farmer. It is necessary to develop varieties highly adaptable to the Nicaraguan cultivation environment, as well as to expand irrigation facilities and cultivation technology suitable for weather conditions in rain-fed areas. Last, it is necessary to maintain the consistency of agricultural policy for continuous and stable rice production in response to climate change events such as drought or intermittent heavy rain.
본 연구에서는 1km 고해상도 앙상블 신기후변화 시나리오(공통사회 경제경로 시나리오) 자료를 기반으로 하여 남한을 포함한 한반도 전체의 벼 기후생산성(CYP) 변화를 평가하였다. 이때, 기후변화 시나리오자료에서 제공하는 제한적인 변수를 활용하기 위해 일조시간을 대신하여 일사량을 이용하였다. 연구 결과에 따르면, 현재 기후에 비해 온난화된 미래 기후조건에서 CYPmax 값은 감소하고 최적출수일은 점차 늦춰지는 경향이 나타났다. 이는 고도가 높은 한반도 북동부의 산악 지역을 제외하고 모든 지역에서 나타나는 현상이며, 특히 온난화가 빠르게 진행되는 SSP585시나리오 일수록 더욱 뚜렷하게 나타났다. 이러한 결과는 낮은 배출 시나리오의 이점을 보여주는 동시에 온실 가스 배출을 제한하기 위해 더 많은 노력을 기울일 필요가 있음을 강조한다. 한편, CYPmax의 시계열에서 넓은 폭의 앙상블 스프레드가 나타났는데, 이는 단일모형 혹은 작은 수의 모형을 선택하였을 때 미래 변화 분석에 내재된 불확실성을 보여주며 앙상블 예측의 중요성을 보여준다. 본 연구를 통해 분석된 장기간의 기온 및 일사 조건의 변화에 따른 기후학적 벼 생산성 변화 및 불확실성에 대한 분석은 기후변화 대응을 위한 기초정보로써 가치가 있다.
본 연구에서는 금강 장동지구를 대상으로 홍수완충공간을 오프라인 저류지로 조성하여 운영하는 경우에 대해 홍수위 저감 효과를 1차원 부정류 수치모의를 통해 분석하였다. 특히 오프라인 저류지의 횡월류 위어 높이와 폭 (길이)의 변화에 따른 수위변화의 민감도를 분석하여 홍수관리시설 (제방) 설계에 필요한 정보를 정량적으로 제공하였다. 첨두 홍수량 및 홍수위를 기준으로 오프라인 저류지의 홍수조절효과를 분석한 결과, 공간적으로는 홍수완충공간 조성 예정지와 하류구간에서 홍수조절효과가 확인되었으며, 특히 하류에서 가장 큰 홍수저감 효과가 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 횡월류 위어의 설계 조건별로는 50년 빈도 홍수위 기준의 월류고와 125 m의 횡월류 위어 폭 (길이)을 고려한 조건에서 가장 큰 홍수저감 효과가 나타났다. 오프라인 저류지 조성으로 최대홍수량 도달 시간이 지연되는 효과 또한 부정류 모의를 통해 제시하였다.
제조업의 경쟁력 제고와 성장을 위한 전략으로 도입된 스마트공장 및 스마트제조는 미래의 국가 경쟁력이며, 국가 산업구조를 혁신하기 위한 제반 활동이라 할 수 있다. 한국 정부는 산업부의 제조업 혁신 3.0 전략부터 지속적으로 스마트제조혁신 정책을 추진하였다. 본 연구는 스마트공장 및 스마트제조산업에 대해 기술표준을 기반으로 정책영역을 발굴하고자 한다. 국제 기술표준에 부합하는 국내표준의 정립과 지원이 요구되는 현시점에 정책적 영역에 대한 분석 및 제조업 분야의 스마트제조 공정영역별 우선순위를 살펴봄으로써 국제표준화가 많이 이루어진 영역에 대해 맹목적인 국제표준화를 추진하기보다는 기술표준 정책영역을 구분하고 정책적 우선순위를 도출하는 것은 스마트제조 고도화를 위한 중요한 정책적 결정을 위한 근거가 될 수 있다. 이를 위해 전문가 인터뷰를 기반한 계층화분석방법과 5대 공정영역에 대한 중요도-성능 분석을 통해 국제표준화가 많이 이루어진 영역에 대한 정책 추진보다는 데이터와 보안 영역 등 신기술에 대한 탐색을 기반으로 선도적인 표준화 참여가 요구되며, 탄소배출과 에너지 비용 등과 관련된 국제환경대응에 따른 글로벌 정세에 따른 수출과 디지털 통상에 대한 정책적 고려가 필요하다.
국토 면적의 약 90%를 차지하는 농촌은 여러가지 공익적 기능을 수행하는 공간으로서 중요성과 가치가 증가하고 있지만 주거지 인근에 축사, 공장, 태양광패널 등 주민생활에 불편을 미치는 시설들이 무분별하게 들어서면서 농촌 환경과 경관이 훼손되고 주민 삶의 질이 낮아지고 있다. 농촌지역의 무질서한 개발을 방지하고 농촌 공간을 계획적으로 관리하기 위해서는 농촌지역 내 위해시설에 대한 탐지 및 모니터링이 필요하다. 주기적으로 취득 가능하고 전체 지역에 대한 정보를 얻을 수 있는 위성영상을 통해 데이터의 취득이 가능하고, 합성곱 신경망 기법을 통한 영상 기반 딥러닝 기술을 활용하여 효과적인 탐지가 가능하다. 따라서 본 연구에서는 의미적 분할(Semantic segmentation)에서 높은 성능을 보이는 U-Net 모델을 이용하여 농촌 지역에서 잠재적으로 위해시설이 될 수 있는 농촌시설을 분류하는 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 2020년에 제작된 공간해상도 0.7 m의 KOMPSAT 정사모자이크 광학영상을 한국항공우주연구원으로부터 제공받아 사용하였으며 축사, 공장, 태양광 패널에 대한 AI 학습용 데이터를 직접 제작하여 학습 및 추론을 진행하였다. U-Net을 통해 학습시킨 결과 픽셀 정확도(pixel accuracy)는 0.9739, mean Intersection over Union (mIOU)은 0.7025의 값을 도출하였다. 본 연구 결과는 농촌 지역의 위험 시설물 모니터링에 활용될 수 있으며, 농촌계획 수립에 있어 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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