본 연구는 녹지의 계층구조 등이 다양한 도시녹지를 대상으로 그 산출방법이 습도변화에 미치는 영향을 정량적으로 파악하기 위해 녹지내의 습도분포를 관측하였다. 그 데이터를 바탕으로 녹지의 토지피복현황과 습도분포, 식재의 산출방법과 습도, 식재의 계층구조의 산출방법과 습도와의 관련성을 회귀분석 등에 의해 해석하였다. 그 결과, 토지피복현황뿐만 아니라 녹지의 산출방법이 습도변화에 많은 영향을 미치고 있다. 또한, 식재율(평면적) 및 식재량(입체적)의 증가는 습도상승에 효과적이다. 더욱이 계층구조가 다양한 식재를 대상으로 그 산출방법과 습도상승과의 관계를 회귀계수와 상관계수를 통해 비교하면, 식재를 산출할 경우에는 평면적인 방법보다 입체적인 방법이 습도상승에 미치는 효과(수치)가 컸다. 앞으로 습도상승효과의 지표로서 식재의 산출은 입체적인 방법의 활용을 제안한다.
본 연구는 시가화지역 토지이용 및 녹지구조에 따른 온도변화를 파악하고자 강남구 내 시가화지역을 대상으로 44개소 조사지를 블록단위로 선정하여 실시하였다. 온도값은 1999${\~}$2002년까지의 Landsat TM 및 ETM+ 영상 6scene을 적용하였다. 도시온도변화에 대한 영향요인 분석결과 토지 이용유형은 그 자체로 도시온도변화의 중요 인자로 작용하지는 않는 것으로 판단되었으며 토양피복유형은 상관관계 분석결과 상관계수가 건폐율이 0.368(2001년 6월)${\~}$0.709(1999년 5월)로 양(+)의 상관관계에 있었으며 녹지율은 -0.551(2001년 6월)${\~}$-0.860(1999년 6월)으로 음(-)의 상관관계를 보였다. 녹지용적(녹지용적계수${\times}$100), 녹피율과 온도값과의 상관관계 분석 결과 녹피율과의 상관계수는 -0.549(2001년 6월)${\~}$-0.817(1999년 6월)의 범위이었으며 녹지용적은 -0.517(2001년 6월)${\~}$-0.882(1999년 6월)로 녹피율과 녹지용적 모두 각 온도값과 강한 음(-)의 상관관계를 보였다. 도시화지역 온도변화 예측모형 구축을 위한 회귀분석 결과 녹지용적이 설명 변수로 채택되었다.
Recently, Owing to booming of leisure activities and national enforcement of 5-day workweek system, Korean government has been promoting rural tourism policy of which operating project's title is Green Rural Experience Village, Rural Traditional Theme Village, etc. In this study, ken investigation result on Green Rural Experience Village sites, an estimation model of returns by green-tourism activities was developed. The model was constructed through factor analysis and regression analysis method. Regression model developed can estimate green-tourism revenue by investment budget, homepage preengagement sales, homepage visitors, capacity of eating and drinking facilities, capacity of lodging facilities. The model developed was applied in sample villages. With these results, estimation revenue was recorded average 138.3% of survey revenue, and statistical significance was good(correlation coefficient $R^2$ = 0.8255, level of significance : 0.000), and the range of relative error was recorded largely from -7.1% to 158.6%, and average relative error was 38.3% and good. And, the model developed in this study have the critical point in aspects of insufficient data, but the results will be used in green-tourism policies and projects, and revenue estimation about each village in the present and future is limited, but in province or the whole country the application is good.
Reactive powder concrete (RPC) is a type of ultra-high strength concrete that has a relatively high brittleness. However, its ductility can be improved by confinement, and the use of RPC in composite RPC filled steel tube columns has become an important subject of research in recent years. This paper aims to present an experimental study of axial capacity calculation of RPC filled circular steel tube columns. Twenty short columns under axial compression were tested and information on their failure patterns, deformation performance, confinement mechanism and load capacity were presented. The effects of load conditions, diameter-thickness ratio and compressive strength of RPC on the axial behavior were further discussed. The experimental results show that: (1) specimens display drum-shaped failure or shear failure respectively with different confinement coefficients, and the load capacity of most specimens increases after the peak load; (2) the steel tube only provides lateral confinement in the elastic-plastic stage for fully loaded specimens, while the confinement effect from steel tube initials at the set of loading for partially loaded specimens; (3) confinement increases the load capacity of specimens by 3% to 38%, and this increase is more pronounced as the confinement coefficient becomes larger; (4) the residual capacity-to-ultimate capacity ratio is larger than 0.75 for test specimens, thus identifying the composite columns have good ductility. The working mechanism and force model of the composite columns were analyzed, and based on the twin-shear unified strength theory, calculation methods of axial capacity for columns with two load conditions were established.
본 연구에서는 서울시에 있는 가로를 토지이용별로 분류하여 녹량 특성과 경관특성을 구체적으로 분석하고 이에 따른 개선방안을 제시하고자 하였다. 연구 대상 가로는 서울시에서 이용률이 높은 가로이면서 보도가 넓어 녹지량을 증진시킬 수 있는 잠재성이 큰 가로인 광로만으로 한정하였다. 가로 유형별 녹량 및 경관 현황을 종합하여 보면 가로유형에 상관없이 양버즘나무와 은행나무가 대표 가로수종으로 식재되었고 가로별 녹시율은 주거지역 51.6%, 녹지지역 50.4%, 상업지역 45.2%, 업무지역 43.7% 순으로 나타났다. 주거지역을 제외한 지역에는 가로 띠녹지가 거의 없었고 가로별 녹피율은 업무지역 71.0%, 녹지지역 64.0%, 주거지역 37.3%, 상업지역 36.2% 순이며 녹지용적계수는 평균 $1.9m^3/m^2$로 나타났다. 연구결과를 바탕로 주거지역가로는 풍부한 녹의 커뮤니티공간과 4계절 화관목 경관제공을 목표로 하였고, 상업지역가로는 화목류와 단풍으로 상가 이미지 부각을 하되 서비스행위 및 보행에 지장을 주지 않도록 제안하였다. 업무지역가로는 녹량과 녹시율 증가 및 도심이미지에 어울리는 가로공간 연출을 목표로 하였고, 녹지지역가로는 자생종 위주의 다층식재 및 주변산림과 연계를 통한 야생동물 은신처, 서식처 제공을 위한 가로공간 조성을 목표로 하였다.
최근 디젤 차량과 같은 내연기관의 고효율화에 따라, 보조난방 열원으로서 PTC 히터의 사용이 증가하는 추세이다. 디젤 차량의 시동 초기에는 냉각수의 온도가 난방으로 직접 사용하기에 충분히 높지 않으므로, 동절기 난방을 위해 보조난방 열원은 필수적이다. 본 연구에서는 스크린 인쇄 전극공정을 바탕으로 한 PTC 소자를 제작하였고, 이를 활용한 PTC 소자 모듈 및 히터를 설계 및 제작하였다. PTC 소자 모듈의 방열핀 접촉형상 및 전열소자의 크기 변경에 따른 난방성능 변화를 열유동 해석을 통해 분석하였고, 난방성능 실험을 수행하여 PTC 히터의 난방성능 및 효율 특성을 살펴보았다. PTC 히터 시작품의 경우, 기존 PTC 히터와 동등한 수준 이상의 난방성능 및 효율을 나타내었으며, 향후 이를 바탕으로 PTC 소자와 히터에 대한 공정개선 및 성능증대 연구를 수행할 계획이다.
내부열교환기를 이용한 에어컨 시스템은 작동유체인 R134a의 고압측 액상냉매와 저압측 기상냉매의 상호 열교환을 통해 시스템의 응축 효율을 증가시켜 에너지 효율을 개선시킨다. 이는 에어컨 시스템의 성능 향상 및 경량화를 가능하게 하여 차량 연비 향상과 냉매 누출을 최소화할 수 있으며, 또한 현 R134a 대비 대체냉매 (R1234yf 등)의 동등 냉방성능 확보를 가능하게 하는 기술이다. 본 연구에서는 내측 압출 파이프 및 외측 사이 고효율 냉각 휜 (fin)이 삽입된 이중관 형태의 내부열교환기 상세 설계를 위해, 냉각 휜의 높이 및 내측 압출 파이프 내부형상 등의 다양한 형상 설계인자 변경에 따른 열전달 성능 및 압력강하 특성을 살펴보았다. 가장 우수한 내부열교환기 성능은 난류형성을 위한 내측관 형상이 라이너 및 세레이션 겸용 타입이었으며, 이는 내부열교환기가 장착되지 않은 경우보다 냉방시스템 성능이 약 6.4%, 시스템 COP는 약 9.2% 향상된 결과를 나타내었다.
본 연구는 거제시 신현읍의 산림을 연결하는 녹지축의 식재현황을 파악하고 생태적 구조개선방안을 수립하고자 실시하였다. 연구대상지는 소음완화를 목적으로 하는 완충녹지로 육교산(50m)과 중매산(131m)을 잇는 중간지점에 위치하고 있다. 비오톱 유형은 시가화지역, 도로 등 도시화지역 2개, 산림비오톱, 하천비오톱, 조경수목식재지 비오톱 등 녹지 및 오픈스페이스 지역 15개로 총 17개로 분류되었다. 비오톱 유형분석자료를 바탕으로 자연생태계가 양호하여 생물서식이 가능한 육교산과 중매산을 거점녹지로, 기조성된 완충녹지를 연결녹지로 활용하는 것이 생물을 도심내로 유입하는 유일한 방법으로 판단되었다. 거점녹지, 준거점녹지, 연결녹지의 녹피율은 각각 160.29%, 128.37%, 44.37%. 녹지용적계수는 $4.04m^3/m^2,\;3.95m^3/m^2,\;0.65m^3/m^2$로 거점녹지는 층위구조가 형성되어 생물서식처 및 종공급처 역할을 수행하고 있으나 준거점녹지는 하층식생이 훼손되었고, 연결녹지는 관목층의 식재량 부족 및 훼손으로 불량하였다. 결국, 도심내로의 야생조류유입 및 생물서식을 위한 통로 역할과 시민들의 이용공간으로 활용하기 위해서는 거점녹지의 연결을 통한 생물종다양성 증진 및 시민의 이용을 위한 자연관찰로를 조성하고자 도심내 야생조류 유입을 위한 생태적 조성 가로녹지 조성을 통한 녹지 연결, 도시민의 이용 및 휴양을 위한 경관개선에 대한 세부실천계획을 제안하고자 하였다.
A split-plot designed experiment including four rice varieties and 10 nitrogen levels was conducted in 2003 at the Experimental Farm of Seoul National University, Suwon, Korea. Before heading, hyperspectral canopy reflectance (300-1100nm with 1.55nm step) and nine crop variables such as shoot fresh weight (SFW), leaf area index, leaf dry weight, shoot dry weight, leaf N concentration, shoot N concentration, leaf N density, shoot N density and N nutrition index were measured at 54 and 72 days after transplanting. Grain yield, total number of spikelets, number of filled spikelets and 1000-grain weight were measured at harvest. 14,635 narrow-band NDVIs as combinations of reflectances at wavelength ${\lambda}l\;and\;{\lambda}2$ were correlated to the nine crop variables. One NDVI with the highest correlation coefficient with a given crop variable was selected as the NDVI of the best fit for this crop variable. As expected, models to predict crop variables before heading using the NDVI of the best fit had higher $r^2$(>10\%)$ than those using common broad- band NDVI red or NDVI green. The models with the narrow-band NDVI of the best fit overcame broad- band NDVI saturation at high LAI values as frequently reported. Models using NDVIs of the best fit at booting showed higher predictive capacity for yield and yield component than models using crop variables.
Since the operating conditions of HVAC systems are different from those for which they are designed, on-going commissioning is required to optimize the energy consumed and the environment in the building. This study presents a methodology to analyze operational data and its applications. A predicted operation model is to be produced through a statistical data analysis using multiple regressions in SPSS. In this model, the dependent variable is the pre-cooling time, and the independent variables include the power output of the supply air inverter during pre-cooling, the supply air set temperature during pre-cooling, the indoor temperature-indoor set temperature just before pre-cooling, supply heat capacity, and the lowest outdoor air temperature during non-cooling/non-heating hours. The correlation coefficient R2 of the multiple regression model between the pre-cooling hour and the internal/external factors is of 0.612, and this could be used to provide information related to energy conservation and operating guidance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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