선박교통관제사는 선박 교통의 안전과 효율을 도모하기 위하여 선박교통관제 설비로 지정된 시스템 및 센서 장비를 활용하여 선박교통관제 업무를 수행한다. 선박교통관제의 효과적 운영을 위한 관제 필요 정보는 지정된 선박교통관제 설비 이외의 부가적인 정보 창구의 접근이 요구되며, 이러한 다양한 정보 열람 창구를 일원화하기 위하여 선박교통관제 클라우드 시스템 개발이 진행 중이다. 본 연구에서는 선박교통관제 클라우드 시스템 도입에 따른 사용자 필요 정보 식별을 위하여 선박교통관제 업무 분석 및 운영 정보와 선박교통관제 설비 연계 분석을 수행하였다. 국내외 문헌 검토와 전문가 인터뷰를 통하여 선박교통관제 업무 분석을 수행하였으며, 선박교통관제 설비에 따른 필요 정보를 식별·연계하였다. 분석 결과 전체 내·외부 정보 창구의 필요 정보는 37개의 범주로 식별되었으며, 필수 및 보조관제 설비 이외 열람이 필요한 추가 요구 정보는 8개의 정보창구를 통하여 수집 가능한 것으로 확인되었다. 본 연구를 통하여 식별한 사용자 요구사항은 선박교통관제 클라우드 시스템 구축을 위한 데이터 수집·처리 구조 설계에 적용될 것이다. 향후 시나리오 기반 관제 시스템 사용자 운영 분석을 통하여 사용자 요구 및 필요 정보를 개정·보완하고, 시스템 인터페이스 디자인 설계에 관한 추가 연구가 필요하다.
본 연구는 상사호(주암조절지)의 유량과 수질이 향후 기후변화에 따라 어떻게 변화하며 어떠한 대책이 필요한지에 대한 분석과 관리 대책을 수립하는 것을 지원하고자 수행되었다. 유역의 변화를 예측하기 위하여 HSPF (Hydrological Simulation Program-Fortran) 와 호 내의 수질 예측하기 위해 AEM3D (Aquatic Ecosystem Model)를 연계하여 사용하였다. 기후변화 조건은 IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change)에 따른 AR5(5th Assessment Report)의 RCP (Representative Concentration Pathways) 4.5와 RCP 8.5 시나리오를 사용하였다. 기후변화 시나리오는 기상청에 의해 상사호 유역에 대한 상세화된 자료를 사용하였고, 2012년~2021년의 10년간의 기간에 대해 보정 및 검증 하고, 미래 상황의 예측을 위해 현재, 2025년~2036년, 2045년~2056년 그리고 2075년~2086년의 기간으로 구분하고 또한 연도별로 6월부터 8월까지의 여름철과 12월부터 2월까지의 겨울철에 대해 구분하여 분석하였다. 전체 모의 기간에 대한 상사호 유역의 유량은 산술 평균으로는 RCP 4.5보다 RCP 8.5 가 큰 것으로 나타났으며 TN, TP 또한 RCP 4.5에서 높은 경향을 나타내었다. 그러나 RCP 8.5에서 갈수기에는 오염물질의 유출이 감소하고, 여름철에는 오염물질의 유출이 증가하여 연간 오염물질 유출량이 홍수기에 집중되는 특성을 나타내었으며 이에 따른 대책이 필요할 것으로 분석된다.
4차 산업혁명시대에 반지하 실내 복도 환경에서 새로운 전파 수요를 발굴하기 위해 본 논문에서는 주파수 6, 10, 17 GHz의 전파 특성에 대한 측정 및 분석하였다. 측정한 실내 내부 환경은 3면의 강의실과 외면의 유리창으로 구성되어있는 일자형 복도이다. 본 연구는 이러한 환경에 맞게 측정 시나리오 개발과 측정 시스템을 구성하였다. 송신 안테나는 고정하고 수신 안테나 위치의 거리에 따라 가시선 환경에서 주파수 영역과 시간영역 전파 특성을 측정하여 분석 하였다. 주파수 영역은 FI(: Floating intercept) 경로 손실 모델의 매개변수와 R-squared 값의 0.5 이상에 대한 신뢰도를 얻었다. 또한, 시간 영역은 RMS(: Root mean square) 지연 확산과 K-factor의 누적 확률에서 6 GHz는 전파 전달도가 높고, 17 GHz는 전파 전달도가 낮은 결과를 얻었다. 이러한 연구 결과는 반지하 실내 복도 환경에서 WIFI 6 이상이나 5G 이상에 대해 초 연결과 초 지연 인공지능 서비스를 제공하는데 효과가 있을 것이다.
This study aims to establish the multi-reservoir operation system model in the Upper Mun River Basin which includes 5 main dams namely, Mun Bon (MB), Lamchae (LC), Lam Takhong (LTK), Lam Phraphoeng (LPP), and Lower Lam Chiengkrai (LLCK) Dams. The knowledge and AI technology were applied aiming to develop innovative prototype for SMART dam-reservoir operation in future. Two different sorts of reservoir operation system model namely, Fuzzy Logic (FL) and Constraint Programming (CP) as well as the development of rainfall and reservoir inflow prediction models using Machine Learning (ML) technique were made to help specify the right amount of daily reservoir releases for the Royal Irrigation Department (RID). The model could also provide the essential information particularly for the Office of National Water Resource of Thailand (ONWR) to determine the short-term and long-term water resource management plan and strengthen water security against flood and drought in this region. The simulated results of base case scenario for reservoir operation in the Upper Mun from 2008 to 2021 indicated that in the same circumstances, FL and CP models could specify the new release schemes to increase the reservoir water storages at the beginning of dry season of approximately 125.25 and 142.20 MCM per year. This means that supplying the agricultural water to farmers in dry season could be well managed. In other words, water scarcity problem could substantially be moderated at some extent in case of incapability to control the expansion of cultivated area size properly. Moreover, using AI technology to determine the new reservoir release schemes plays important role in reducing the actual volume of water shortfall in the basin although the drought situation at LTK and LLCK Dams were still existed in some periods of time. Meanwhile, considering the predicted inflow and hydrologic factors downstream of 5 main dams by FL model and minimizing the flood volume by CP model could ensure that flood risk was considerably minimized as a result of new release schemes.
최근 십여 년 사이에 급속도 발전한 스마트폰 카메라의 성능과 전 세계적으로 높아진 보급률을 기반으로 스마트폰 영화제작을 통한 다양한 국제 교류의 가능성을 연구해 볼 것이다. 정부와 자본 중심의 교류, 단순한 영화제작교육 이라는 목표에서 벗어나 민간 중심의 문화 교류에 방향성을 두고자 한다. 2017년 11월 17일부터 22일까지 진행된 <한국-베트남 영화제>의 부대행사로 <스마트폰 영화 워크숍>이 열렸다. 영화제 기간 내에 3일 동안 진행된 워크숍으로 한국의 영화감독과 베트남의 영화학도들 간의 국제 협업 프로젝트로 주목을 받은 행사였다. 본 연구자는 이 워크숍의 멘토로 참여하여 실무중심의 연구를 진행하였다. 워크숍의 팀 구성과 시나리오, 촬영장비, 일정 등 한국에서의 Pre production부터 현지에서 작품을 완성하고 상영에 이르기까지 Production, Post production의 전 과정을 단계별로 짚어보았다. 직접 경험한 국제 워크숍 교류 사례 분석을 통해 시행착오와 개선방안 등을 모색하고 나아가 문화교류의 성과와 향후 기대 효과에 대해서도 가늠해 볼 것이다. 이 경험적 실무 사례연구를 참고삼아 국제 워크숍 교류가 활발히 이루어지기를 기대한다.
본 연구의 목적은 간호대학생을 대상으로 표준화 환자를 활용한 정신시뮬레이션 실습교육 효과를 검증하기 위해 시도 되었다. 본 연구는 단일군 사전·사후설계 연구이며 자료수집은 J소재 일개 대학 간호학과 학생 95명에게 구조화된 설문지를 제공하였다. 수집된 자료는 SPSS/WIN 27.0 program을 활용하여 분석하였다. 연구 결과 표준화 환자를 활용한 정신 시뮬레이션 실습 교육 프로그램은 대상자의 학습동기(t =-2.011, p =.046), 학습자기효능감(t =-2.225, p =.027)과 학습만족도(t =-3.428, p =.001), 전이동기(t =-2.628, p =.009)을 향상시키는데 효과가 있는 것으로 나타났다. 또한 자가 평가 내용을 텍스트 마이닝으로 분석한 결과 표준화 환자를 활용한 정신 시뮬레이션 실습 교육과 관련된 단어는 상황, 경험, 연기, 의사소통, 시나리오, 정신간호 임상실습 등이 있으며, 만족도와 관련된 단어는 실제, 도움, 반응, 이해, 다양 등이 있었다. 본 연구 결과 실제 상황과 유사한 환경을 구현하였고 다양한 사례를 적용한 정신시뮬레이션 실습 교육프로그램은 간호대학생의 실습 교육의 효과가 있는 것으로 나타나 향후 현장 적응 능력을 향상할 수 있도록 적극 활용 할 필요가 있다고 본다.
본 연구는 과거 기상관측자료와 IPCC SRES A2 기후변화 시나리오를 이용하여 기후변화가 건설시공환경 변화에 미치는 영향을 분석하고자 하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 과거기간은 전국 57개 기상관측소의 30년(1975~2004년)기간, 미래기간에 2025s(2011~2040년)와 2065s(2051~2080년)기간의 일강수량과 일평균기온자료를 이용하였다. 관측소별로 연강수량과 연평균기온에 대한 경향성분석을 수행한 결과 대부분의 관측소에서 연강수량과 연평균기온이 증가하는 것으로 나타났다. 기후변화와 시공환경간의 관계지표로 공사별 작업가능일수와 극치호우사상 발생일수를 선정하였다. 관계지표에 대해 선형회귀분석과 Mann-Kendall test를 이용하여 경향성 분석을 수행한 결과, 연별 작업가능일수와 극치호우사상 발생일수는 증가하는 것으로 나타났다. 또한, A2 시나리오 상황에서 작업가능일수와 극치호우사상 발생일수의 변화를 분석한 결과 관측자료를 이용한 결과와 유사한 결과를 보였다. 결과적으로 기후변화로 인해 작업가능일수의 증가와 더불어 집중호우로 인한 건설현업에서의 직 간접적 피해도 증가할 것으로 전망되었다.
본 연구에서는 미래 SSP 기후변화 시나리오 자료를 생산하기 위해 과거 30년(1981-2010)에 대한 한반도 농업용 전자기후도를 생산하고 평가하였다. ERA5 재분석 자료와 기상청 ASOS 자료에 지형인자를 고려하는 IGISRM 통계 모형을 이용하여 기후요소 6종(강수량, 평균기온, 최고기온, 최저기온 풍속, 상대습도, 일사량)에 대한 1km 해상도의 격자형 상세자료를 생산하였다. 연 평균(누적) 분포도를 살펴본 결과, 모든 변수는 기상청 ASOS 관측에서 나타난 일반적인 특성을 잘 모의하면서 지형적 효과가 적절하게 반영되었다. 농진청 농업기상 AWS와 기상청 방재기상 AWS를 이용하여 상관계수, Slope, NRMSE를 계산한 결과, 기온관련 변수에서는 재현성이 우수하게 나타났으며, 그 외 변수에서는 재현성이 다소 낮고 지역적 편차가 큰 것으로 나타났다. 관측정보 기반의 농업용 전자기후도는 미래 SSP 기후변화 시나리오 자료를 상세화하는데 기본 자료로 활용될 것이다.
1970~1980년대 준공된 우리나라의 다목적댐 저수지에는 발전방류를 위한 고정식 취수구가 심층에 설치되어 있어 일부 댐 하류에서는 냉수 방류에 의한 농작물 냉해, 안개 일수 증가 등의 문제점이 제기된 바 있다. 본 연구에서는 고정식 취수구를 통해 심층 취수가 이루어지고 있는 합천호를 대상으로 취수 수심이 저수지의 수온 성층 구조와 방류 수온에 미치는 영향을 분석하였다. 3차원 수리수질모형인 AEM3D를 이용하여 합천호의 연직 수온 분포를 재현하고 계절별 수온성층 구조를 분석하였으며, 수문 조건에 따른 수온성층 변화를 비교 분석하기 위하여 풍수해와 갈수해를 대상으로 모델링 하였다. 또한 취수심 변경 시나리오를 적용함으로써 취수 수심이 수온성층 구조에 미치는 영향을 분석하였다. 모의 결과 심층 취수를 표층 취수로 변경할 경우 수온약층의 형성 위치가 풍수해 6.5 m, 갈수해 6.8 m 감소하여 더 얕은 수심에 형성될 것으로 분석되었다. 또한 수체 안정도 지수인 Schmidt Stability Index (SSI)와 Buoyancy frequency (N2)가 증가하여 수온성층 강도가 증가하는 것으로 나타났다. 표층 취수시 연평균 방류수온이 풍수해 3.5℃, 갈수해 5.0℃ 증가하여 하류하천의 영향은 감소하나, 호내의 저수온층 수체적과 수온성층 강도가 증가하므로 추후 수질관리를 위해 취수심을 댐 운영의 주요인자로 고려해야 할 것으로 판단된다.
본 연구는 교통안전표지를 기반으로 도시부 도로 환경에서 자율주행차량의 주행행태 변화에 따른 적정 인지 시점을 도출하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 현재 설치 및 운영 중인 교통안전표지 중에서 주행행태 변화를 유도하는 32종의 표지를 선별하고 주행행태 변화에 따라 3가지로 분류하였다. 이를 토대로 설계된 3가지 시나리오 (일시정지, 속도변경, 차로변경)를 통해 자율주행차량의 인지 시점에 따른 교통류 영향을 확인하고, 자율주행차량의 적정 인지 시점에 대해 도출하였다. 분석 결과, 각 시나리오는 교통류의 변화 및 안전성을 보장하기 위해 기존 설치된 교통안전표지 정보를 미리 전달받아야 하는 것으로 나타났다. 이에 따라, 본 연구를 통해 도출된 적정 인지 시점은 자율주행차량에게 메세지 셋을 전달하는 기준 수립이나 자율주행차량을 위한 교통안전표지 개정 근거로 활용될 수 있을 것으로 사료된다. 이와 더불어, 향후 자율주행차량의 실 도로 도입에 따라 도시부 도로에서 안전하고 효율적인 주행 전략 수립에도 기여 할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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