본 연구에서는 세계 최초 정지궤도 해색위성인 GOCI 영상을 이용하여 최근 가장 심각한 적조피해가 발생한 남해안 해역을 대상으로 적조지역을 탐지하였다. 적조출현부터 소멸될 때까지의 구름이 없는 맑은 날의 GOCI 영상을 선정하여 적조지역을 탐지하였고, 시간적 변화에 따른 적조발생해역의 공간적 분석으로 적조 우심해역을 도출하였다. 본 연구 결과 남해안 해역에서 통영시 한산 욕지해역 일대가 적조 우심해역으로 나타났으며, 적조 우심해역에서 연안 해역인 통영시 산양읍 해역 일대로 적조 확산이 이루어지는 것으로 추정되었다. 또한, 시간적 경과에 따른 적조발생면적과 경상남도의 방제활동 및 적조피해 발생액의 변화를 비교 분석한 결과 상호 관련성이 있는 것으로 나타났으나, 적조활동은 다양한 인자에 의하여 이루어지기에 본 연구결과로 단정키는 어려우며 보다 많은 자료분석을 통하여 신뢰도를 높여야 할 것으로 판단된다.
광섬유의 색 분산과 비선형 효과에 의해 왜곡된 채널 신호를 보상하기 위한 방법으로 고비선형 분산 천이 광섬유의 광 위상 공액기를 이용한 경로 평균 강도 근사 MSSI(Mid-Span Spectral Inversion)를 채택한 채널 전송률 40 Gbps의 5-채널 WDM시스템의 시뮬레이션을 통하여 채널 각각의 MSSI 보상 특성을 다양한 광섬유 분산 계수에 따라 분석해 보았다. 채널별 보상 특성의 분석은 1 dB 기준 눈 열림 패널티, 수신단에서의 비트 에러율 특성, $10^{-9}$ BER에서의 채널 간 파워 패널티 등을 이용했다. 시스템 전송 길이, 광섬유의 분산 계수, 광 위상 공액기 펌프 광 파장, 광 위상 공액기에서의 WDM신호 파장에 따른 공액파 변환 효율 등에 관계하여 광 위상 공액기를 중심으로 한 첫 번째 전송 링크에서의 신호 평균 전력과 두 번째 전송 링크에서의 공액파 평균 전력을 동일하게 만드는 펌프 광 전력을 적절히 선택하면 고비선형 분산 천이 광섬유가 MSSI 보상을 통한 광대역 WDM 시스템을 위한 광 위상 공액기에서의 비선형 매질로 매우 적합하다는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 텔레비전 유휴 주파수 대역(470 MHz ~ 698 MHz)에서 적용 가능한 우수한 수신감도와 높은 선형 특성을 동시에 확보할 수 있는 RF 수신기 구조와 회로 구조를 제안하였다. 제안하는 RF 수신기는 $0.13-{\mu}m$ CMOS 공정으로 설계되었으며, 저잡음 증폭기, 고주파 대역 통과 필터, 고주파 증폭기, 수동 하향 주파수 변환기, 그리고 기저 대역 통과 필터로 구성되어 있다. 높은 수신감도를 얻기 위해 저잡음 증폭기와 고주파 증폭기를 적용하였으며, 인접 채널에 위치하는 인터피어러를 고주파 대역에서 필터링하기 위해 MOS 스위치와 커패시터를 이용한 고주파 대역 통과 필터와 수동 하향 주파수 변환기를 동시에 사용하였다. 제안된 4차 저역통과 필터는 공통-게이트 증폭기에 기존의 바이쿼드 셀을 적용하여 -24dB/oct 필터링 특성을 얻었다. 모의 실험결과로부터 설계된 RF 수신기는 56 dB의 전압이득, 2 dB 이하의 잡음 지수, -2.3 dBm의 IIP3 (out-of-channel) 성능을 제공하며, 1.5 V 전원으로부터 37 mA를 소모 한다.
임도망 계획시 GIS의 활용은 시공전에 노선을 평가할 수 있어 노선선정의 잦은 변경에 따른 불필요한 노력과 경비를 절감할 수 있다. 본 연구는 임도망의 종합적인 계획을 위하여 지형정보시스템을 이용하여 경남 남해군에 위치한 금산주변의 국유림을 대상으로 노선선정기준에 따른 합리적이고 환경친화적인 임도망의 계획방법을 제시하고 그 적용성을 검토하였다. 효율적인 노선선정을 위하여 분석항목별 노선통과의 적합성 여부를 평가하는 기준으로 각 격자에 가중치(점수)를 주었으며, 구조적인 측면의 종단물매와 생산적인 측면에서 투자효과의 최대화에 의한 2가지 노선선정기준에 따라 임도망을 계획하고 그 결과를 분석하였다. 종단물매를 고려하여 임도망을 계획한 결과, 총연장 및 임도밀도는 20.41km, 6.92m/ha로 나타났으며, 구조적인 측면의 종단물매와 투자효과의 최대화에 의한 방법을 조합하여 노선을 계획한 결과 총연장 및 임도밀도는 21.15km, 7.17m/ha로서 구조적인 측면의 임도망 계획결과에 비하여 높게 나타났다. GIS 기법에 의한 임도망의 계획은 각 대안별 평가를 통하여 최종 의사결정자가 최적의 임도망을 선택할 수 있는 의사결정지원체계로서 중요한 정보를 제공할 수 있는 것으로 평가된다.
본 연구는 간단히 활용할 수 있는 나노 크기의 마그네틱 비드를 이용하여 정자의 품질을 향상시킬 수 있는지 여부를 규명하기 위하여 실시하였다. 돼지 정자 시료는 인공수정 센터에서 공급받아 실험실로 2시간 이내로 이송한 후 CASA 측정을 통하여 4개의 활력을 나타내는 그룹으로(1, > 90%; 2. 80~90%; 3. 70~80%; 4. < 70%) 분류하였다. 정액은 BTS 희석제를 사용하여 보존하였고, 총 정자수와 동일한 농도의 마그네틱 비드를 정액에 20분간 처리한 후, 5분간 실온에서 마그네틱 비드에 반응한 정자를 자석을 이용하여 분리하였다. 마그네틱 비드 처리 전 과 후 정자의 생존율 및 활력은 CASA를 이용하여 측정하였고, 기형율과 정자응집의 정도는 현미경으로 검사하였다. 처리 후의 정자 활력은 4개 그룹 모두에서 유의하게(p<0.0.5) 높은 차이를 보였으며 처리 전에 비하여 평균 7.11% 향상되었다. 정자 활력의 변화는 처리 전 낮은 활력을 보인 그룹에서 보다 현저한 차이를 보였다(< 70% and 70~80%; 19.12±1.08% and 5.67±0.71%, p<0.0.5). 정자 활력을 VCL, VSL, VAP 및 LIN (%)로 구분한 성적에서도 유사한 패턴을 나타냈고, 이러한 현상은 활력 70% 이하를 나타낸 그룹에서 개선 효과가 더욱 뚜렷하였다. 마그네틱 비드 처리 후 정자 생존율은 처리 전에 비하여 평균 4%가 향상 되었고(p<0.0.5), 정자 기형율 또한 3.7~4.5%(p<0.0.5) 정도 감소하였다. 정자 응집의 정도 또한 마그네틱 비드 처리를 통하여 처리 전 낮은 활력을 나타낸 그룹에서 감소됨을 알 수 있었다.
선박은 해양사고 발생 시 최악의 경우 퇴선을 해야 하나 특성상 협소하고 복잡하며 해상에서 운항하므로 퇴선이 쉽지 않다. 특히, 여객선의 경우 해상에서의 안전훈련을 이수하지 않은 불특정 다수의 승객들로 인해 더욱 퇴선이 어려운 상황이 된다. 이런 경우 승무원들의 피난 유도가 상당히 중요한 역할을 하게 된다. 그리고 구조자가 사고 선박에 진입하여 구조 활동을 하는 경우 어느 구역으로 진입해야 가장 효과적인지에 대한 검토가 필요하다. 일반적으로 승무원 및 구조자는 최단경로를 택하여 이동하는 것이 일반적이나 최단 경로에 사고 상황 등이 발생했을 경우 제2의 최적 경로 선택이 필요하다. 이러한 상황을 해결하기 위해 이 연구에서는 머신러닝(Machine learning)의 기법 중에 하나인 강화학습(Reinforcement Learning)의 Q-Learning 이용하여 퇴선 경로를 산출하고자 한다. 강화학습은 인공지능(Artificial Intelligence)의 가장 핵심적인 기능으로 현재 여러 분야에 사용되고 있다. 현재까지 개발된 대부분의 피난분석 프로그램은 최단 경로를 탐색하는 기법을 사용하고 있다. 이 연구에서는 최단경로가 아닌 최적경로를 분석하기 위해 머신러닝의 강화학습 기법을 이용하였다. 향후 AI기법인 머신러닝은 자율운항선박의 최적항로 선정 및 위험요소 회피 등 다양한 해양관련 산업에 적용 가능할 것이다.
교통카드를 이용하는 승객의 지하철역사내에서 보행이동은 직승직하, 노선환승, 역사환승 3가지로 구분된다. 직승직하는 단말기노선과 열차노선이 동일한 상황에서 나타나는 통행을 의미한다. 직승은 출발역에서 직하는 도착역에서 각각 나타난다. 노선환승은 승객이 하차 및 승차한 열차노선이 다른 상황에서 발생한다. 노선환승은 출발역과 도착역이 아닌 중간역의 환승보행통행이다. 역사환승은 단말기노선과 열차노선이 다른 경우 나타난다. 역사환승은 출발역에서 출발환승과 도착역에서 도착환승으로 나타난다. 수도권 교통카드는 출발역 및 도착역 단말기노선번호가 기록되나 열차노선정보가 존재하지 않는다. 따라서 지하철역사를 보행하는 승객의 전체흐름을 분석하기 위해서 카드자료가 활용되지 못하고 있다. 본 연구는 교통카드자료의 제한된 정보를 활용하여 지하철역사내 승객의 보행이동 분석모형을 제안한다. 이를 위해 출발역과 도착역을 연결하는 경로선택모형을 구축하여 열차노선을 분석하는 개념을 적용한다. 수도권지하철을 대상으로 사례연구를 시행하여 보행통행을 분석한다.
오늘날 여러 산업분야에서 활용되고 있는 무인화기술은 자율기술이 성숙함에 따라 장기적으로는 인공지능차원의 자율판단이 가능한 수준으로까지 발전할 것으로 예상된다. 군사 분야에 있어 무인체계의 활용성을 높이기 위해서는 사람이 수행하던 임무를 무인체계가 대신함에 따른 효율성 및 효과의 정도를 체계적 정량적으로 분석하기 위한 기법 개발이 요구된다. 이에 본 논문에서는 유 무인체계가 혼합 편성된 미래 기갑수색부대가 수색정찰 임무계획 수립 시 대두되는 수색경로 대안을 효과적으로 분석할 수 있도록 전술행위를 규칙기반(rule-based)으로 표현하고, 유 무인 수색정찰 에이전트를 모델링하는 방법을 제안한다. 먼저, 기갑수색부대의 무인차량, 소형전술차량, 전투원 등 전투개체를 에이전트 개념으로 모델링하고, 각각의 기동, 탐색, 전투원 하차지점 선정, 경로선정 등을 행동규칙화 하여 NetLogo를 이용해 구현한다. 제안한 모델은 작전지역 내 기동로 여건, 적 위협 요소, 정찰자산 등을 고려하여 적정 경로를 선정하고, 경로상의 정찰면적, 정찰소요시간, 작전효과(기여도) 등의 산출이 가능하여, 향후 지상무인체계 효과 분석 시 다양한 목적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
워터젯은 콘크리트와 암석 절삭에 적합하며 소음과 진동이 적어 도심지 시공에 널리 활용되는 기술이다. 최근 한국원자력연구원은 처분터널 내 공학적방벽의 열-수리-역학적 복합거동 현장시험의 콘크리트 플러그를 교란 및 손상 없이 해체하기 위해 연마재 워터젯 기술을 채택 및 적용하였다. 본 연구에서는 플러그 해체를 통한 연마재 워터젯의 터널 내 적용성을 평가하였고, 절삭 결과를 개발된 절삭 모델 결과와 비교하였다. 현장 적용성에 관해서는, 워터젯 활용은 경로선택이 용이하였으며 주변부의 추가적인 교란을 발생시키지 않았다. 펌프의 소음은 공회전 시 64.9 dB로 국내 생활소음·진동의 규제기준을 만족하였으나 공중 분사 및 절삭 시에는 터널 내에서 측정되어 그 기준을 상회한 것으로 나타났다. 절삭 모델 검증을 위해 연마재 워터젯의 반복 절삭, 유량, 연마재 투입량 및 이격거리를 주요 변수로 선정하였고 절삭 모델로 계산된 절삭 부피와 측정된 부피의 오차는 1회 절삭 시 12~13%, 2회 절삭 시 16%를 보였다. 절삭 깊이와 폭은 이격거리에 큰 영향을 받았으며, 이격거리가 작을수록 오차가 감소하는 경향을 보였다.
국토교통부는 중소벤처 기업의 보유기술 및 공공기술 이전 및 사업화 지원을 위해 국토교통기술사업화지원사업을 추진하여 왔으며, 일몰제 적용에 따라 2022년부터는 후속 신규사업을 추진할 예정이다. 이러한 시점에서 후속 신규사업의 투자효과 제고 및 우수 연구기관 선정을 위해 사업목적에 맞는 타당한 평가지표 체계의 수립이 필요하다. 후속 신규사업의 평가 지표 체계는 선행사업의 사업목적 및 목표와 연계 되어야 하며, 연구성과 단절 등을 예방하기 위해 기존 평가항목 및 지표를 고려하는 것이 필요하다. 따라서 본 논문은 국토교통기술사업화지원사업 평가위원별 평가결과 데이터를 이용하여 계층적 군집분석을 통해 평가지표 체계를 다수의 시나리오로 설정하고, 구조방정식 모형 분석을 수행하였다. 시나리오 분석결과, 평가 지표 간 인과관계를 나타내는 각 경로의 측정효과와 평가항목에 미치는 평가지표별 효과를 고려하여 평가결과에 미치는 영향력이 가장 높은 시나리오를 개선방안으로 선택할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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