토지이용에 따른 수질에 미치는 영향을 파악하기 위해서는 토지피복기반의 토지계 발생부하 원단위가 필요하다. 실측자료를 기반으로 토지피복기반 원단위를 도출하기에는 많은 인력과 시간을 필요로 한다. 이에 본 연구에서는 최적화를 통해 토지피복기반의 원단위 도출 방법을 제안하였다. 최적화란 주어진 조건 안에서 가장 좋은 최적해를 구하는 과정이며, 본 연구에서는 상용 프로그램인 Microsoft Excel에서 제공하고 있는 Excel Solver를 이용하여 최적화를 수행하였다. 공주시와 서천군의 2010년 위성영상 기반으로 작성된 2012년 환경부 중분류 토지피복도를 활용하여, BOD, T-N, T-P에 대한 토지피복기반 원단위를 도출하였다. 본 연구에서 수행한 토지피복기반 원단위 산정 연구는 국토 이용에 따른 오염원 발생변화를 보다 명확히 판별할 수 있을 것으로 판단된다.
LNG사업에서 액화공정의 운전비용은 큰 비중을 차지하기 때문에 적합한 액화공정을 선정하고 그 운전조건을 결정하는 것은 중요한 일이다. 현재까지 다양한 구성의 액화공정들이 개발되어 왔기 때문에 이들을 최적화하고 비교하여 최적의 액화공정을 선택하는 것은 많은 시간과 노력을 요하는 일이다. 다양한 구조 및 선택 사항을 포함한 초구조 모델을 사용한 초구조 최적화를 수행하면 공정 구성에 대한 선택과 최적의 운전변수를 한 번에 최적화하는 것이 가능하다. 본 연구에서는 SMR 액화공정에 대한 다양한 선택지를 포함하는 초구조 모델을 만들고 이를 최적화하였다. 결과적으로 초구조 모델이 개별적인 액화공정에 준하는 최적 포인트를 도출하는 것을 확인하였다.
The Korean Air-Force aircraft maintenance depot paints the exterior of various aircraft, including high-tech fighters. Aircraft exterior painting is a maintenance process for long-term life management by preventing damage to the aircraft surface due to corrosion. The de-painting process is essential to ensure the quality of aircraft exterior paints. However, because the Korean Air-Force's de-painting process is currently done with sanding or Plastic Media Blasting (PMB) method, it is exposed to harmful dust and harmful compounds and consumes a lot of manpower. This study compares the de-painting process currently applied by the ROK Air-Force and the more improved process of the US Air Force, and performs economic analysis for the introduction of advanced equipment. It aims to provide information that can determine the optimal time to introduce new facilities through Cost-Volume-Profit (CVP) analysis. As a result of the analysis, it was confirmed that the sanding method had the most economical efficiency up to 2 units per year, the PMB method from 3 to 21 units, and the laser method from 22 units or more. In addition, in a situation where the amount of de-painting work is expected to increase significantly due to the increase in fighters in future, BEP analysis was conducted on the expansion of the existing PMB method and the introduction of a new laser method. As a result of the analysis, it was confirmed that it is more economical to introduce the laser method when the amount of work exceeds the PMB work capacity(18 units per year). The paper would helpful to improve the productivity and quality of the Korean Air Force Aircraft maintenance depot through timely changes of facilities in the workplace in preparation for expansion.
저출산과 도심공동화현상으로 소규모학교의 수는 점차 증가할 전망이다. 이런 추세에서 이제까지 교육부가 1982년 이후 학교 통폐합시 지속적으로 학생 수를 기준으로 삼아 온 것은 지방교육재정 효율화를 위한 것이라 하더라도 오히려 농산어촌 교육의 악순환 구조를 발생시켰을 뿐만 아니라 현실적 요건과 시대변화를 충분히 반영하지 못한 것으로 보인다. 학생 수의 지속적 감소 속에 학생 수를 기준으로 통폐합시 도시지역에서도 학교없는 마을들이 생겨날 가능성이 높기 때문이다. 이런 점에서 경제적 논리를 앞세워 소규모학교들을 통폐합하기보다는 지역적 특성 및 사회경제적 환경을 고려한 작은 학교 살리기가 바람직하다고 본다. 학교와 마을의 상생뿐만 아니라 21세기 지식 정보화사회 및 4차 산업혁명 시대에 필요한 인력 양성을 위해서도 소규모 학교 운영을 통해 교육의 질을 높이는 방향으로의 전환이 필요하다고 본다. 이에 지역사회 소규모 학교를 확산시키고 미래 사회 변화에 적합한 소규모 학교로 발전시키기 위한 과제들을 모색하였다.
본 연구는 기계학습의 하나인 신경망 분석과 음이항 회귀분석을 활용하여 경찰신고건수를 예측하고자 2016년 6월부터 2017년 5월까지 충남지방경찰청에 접수된 112신고 데이터를 이용하여 예측모델을 개발하였다. 모델을 개발하기 위해 경찰신고건수에 영향을 줄 수 있는 시간, 휴일, 휴일 전날, 계절, 기온, 강수량, 풍속, 관할면적, 인구, 외국인 수, 단독주택비율, 기타주택비율 변수 등을 활용하였다. 변수의 종류에 따라 몇몇은 경찰신고건수와 양의 상관관계 또는 음의 상관관계가 확인되었다. 사용된 두 개의 방법론을 비교한바, 신경망분석의 예측 결과는 예측 값과 실제 값의 상관계수 0.7702, RMSE 2.557이고, 음이항 회귀분석은 상관계수 0.7158, RMSE 2.831으로 나타났다. 신경망분석은 해석가능성은 낮지만, 음이항 회귀분석에 비해 예측력이 뛰어나다는 것이 확인되었다. 향후 경찰관서에서 본 연구의 예측모델을 기초로 하여 최적의 경찰력 배치를 할 수 있을 것으로 기대된다.
타임지가 선정한 슈퍼푸드이며, 후숙 과일 중 하나인 아보카도는 현지가격과 국내 유통 가격이 크게 차이가 나는 식품 중 하나이다. 이러한 아보카도의 분류과정을 자동화한다면 다양한 분야에서 인건비를 줄여 가격을 낮출 수 있을 것이다. 본 논문에서는 아보카도의 데이터셋을 크롤링을 통하여 제작하고, 딥러닝 기반 전이학습모델을 다수 사용하여, 최적의 분류모델을 만드는 것을 목표로 한다. 실험은 제작한 데이터셋에서 분리한 데이터셋에서 딥러닝 기반 전이학습모델에 직접 대입하고, 해당 모델의 하이퍼 파라미터를 Fine-tuning하며 진행하였다. 제작된 모델은 아보카도의 이미지를 입력하였을 때, 해당 아보카도의 익은 정도를 99% 이상의 정확도로 분류하였으며, 아보카도 생산 및 유통가정의 인력감소 및 정확성을 높일 수 있는 데이터셋 및 알고리즘을 제안한다.
선행연구에서는 지중경사계의 문제점인 1) 지중경사계관 설치의 어려움, 2) 단면 변위 파악의 한계성, 3) 인력 중심의 계측 방식을 해결하기 위한 2D LiDAR 센서 기반의 흙막이 벽체 변위 계측 시스템을 개발하였다. 본 연구의 목적은 선행연구에서 개발된 흙막이 벽체 변위 계측 시스템 내 탑재될 변위 분석 알고리즘을 선정하는 것이다. 변위 분석 알고리즘 선정 결과, 변위 추정 오차가 2mm인 M3C2 알고리즘이 흙막이 벽체 변위 분석 알고리즘으로 선정되었다. 본 연구 결과에서 선정된 M3C2 알고리즘이 흙막이 벽체 변위 계측 시스템에 탑재되고 수차례의 현장 실험을 통해 변위 분석 결과의 신뢰성이 담보될 경우 흙막이 벽체 변위 계측 시스템이 현행 계측관리 대비 변위 계측의 편리성 측면에서 효과적으로 흙막이 벽체의 변위를 관리할 수 있을 것으로 판단된다.
육상 새우 양식장은 연안 양식에 비해 생장 환경을 보다 안정적으로 제어할 수 있어 고품질의 대규모 생산에 유리하다. 최적의 새우 생장 환경을 유지하기 위해서는 물의 순환, 적정 수온 유지, 산소 공급, 사료 공급 등 다양한 요소들을 관리해야 한다. 특히, 적절한 수질 관리가 되지 못하면 새우 폐사로 이어지기 때문에 양식장에 24시간 사람이 상주하여 지속적으로 관리해야 하는 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 최소한의 인력으로 운영 가능한 육상 양식장 통합 모니터링 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 IoT 기술을 활용하여 육상 양식장의 실시간 영상, 펌프 상태, 수질 데이터, 에너지 사용 현황을 수집하여 서버로 전송한다. 관리자는 웹 인터페이스 및 스마트폰 앱을 통해 서버에 저장된 양식장의 상황을 언제 어디서나 실시간으로 확인하고 필요한 조치를 취할 수 있다. 따라서 관리자가 양식장에 상주할 필요 없이 현장 작업 시간을 크게 줄일 수 있다.
본 연구는 제한된 인력과 비용을 활용하여 습지 지대에서의 일관되고 적절한 수위자료를 획득하기 위한 방안 수립을 목표로 하였다. 이를 위해 기존의 수위관측소 설치 기준에 입각한 상 하류간의 유기적인 상관관계를 파악하여 관측소간의 최적의 수위관측망의 선정 기술을 개발함으로서 유역을 대표할 수 있는 일관된 수위자료 획득에 중점을 두었다. 우선 기존에 습지 유역을 포함한 충주댐 유역을 대상으로 하천을 중심으로 설치되어 있는 수위관측소 현황을 파악한 후, 유출 특성을 나타내는 대표단위도를 산정한 후 확률밀도함수로 변환하였으며, 대상 유역내에서 엔트로피 이론에 의한 정보 전달량을 산정하였다. 마지막으로 각 관측소 간의 공간적인 상관관계를 분석하고, 정보 전달량과 각 관측소의 상관관계를 고려해 수위관측망을 최적화하였다. 즉, 정보 전달량으로 수위관측소의 개수에 따른 조합을 고려하되, 수위관측소간의 상관분석을 적용하여 수위관측소 설치위치와 개수에 대하여 최적화된 수위관측망을 제시할 수 있었다.
본 연구는 도심지에서 좁은 폭 구간에 실시하는 물다짐 공법의 적정 시공방법 제안을 연구목적으로 한다. 도심지 차도나 보도의 도로함몰로 차량의 파손, 인명의 손실 등이 발생할 수 있다. 공사장 인근에서 발생하는 도로함몰의 주요 원인은 부실시공이다. 원인조사 결과 약 25~49%가 굴착복구 미흡으로 발생하는 것으로 발표되었다. 굴착복구 시공은 장비 혹은 인력으로 실시하며, 다짐장비나 인력으로 다짐이 어려운 소폭의 관로 되메우기, 흙막이가시설과 구조물 사이 협소 공간 되메우기 등을 수행할 때는 통상적으로 물다짐 공법을 사용하고 있다. 그러나 물다짐에 관한 다짐원리와 시공 조건 관련 표준시방 및 품질관리 기준은 미흡한 상태이다. 이에 본 연구에서는 물다짐 공법에 대해서 다짐원리 및 적정 되메우기 재료와 다짐효율에 관한 실내모형시험을 수행하고, 현장시공 현황 및 문제점을 조사·분석하여 물다짐 공법의 가이드라인을 제시하였다. 결론적으로 물다짐 공법의 원리를 분석한 결과 투기하는 되메우기 재료는 입도분포와 투수성이 주요 인자로 입도 및 투수계수의 세부기준을 제시하였고, 시공방법은 다짐효율을 높이기 위해 하부 배수층을 확보한 상태로 0.3m 단위로 층별 물다짐을 수행하여 상대다짐도 90%이상의 다짐품질을 확보해야 한다. 또한 물다짐이 완료된 상태에서 엄지말뚝을 인발한 경우 교란범위인 H-pile 단면기준으로 폭(B)의 1.5배, 높이(H)의 1.0배 주변 지반에 추가 물다짐을 수행하여야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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