본 연구에서는 현재 도시철도 레일의 노후화로 인한 레일표면결함이 증가하고 있으나 국가에서 제정된 궤도성능평가에 관한 세부지침에서 레일표면손상을 기술자의 육안, 간단한 측정 도구로 점검을 수행하는 실정이다. 최근 궤도진단법 제정에 따라 대규모 예산이 투입되고 레일진단물량이 급증되고 있으나 노동집약적인 육안조사기법으로는 진단결과에 대한 신뢰성확보가 어려운 실정이다. 주기적인 선로순회작업 및 육안점검을 통해 레일표면의 결함을 발견하는 것은 매우 중요하다. 그러나 점검자의 주관적 판단에 의해 레일표면의 결함의 경중을 평가하는 것은 레일 내부의 손상을 예측하기에 상당한 제약이 따른다. 본 연구에서는 레일표면손상에 따른 레일내부 균열특성 관한 연구로서 현장측정에서는 레일표면 손상개소를 선정하여 다양한 손상유형의 시료를 채취하여 레일표면손상 상태를 평가하고 실내시험에서 전자주사현미경(SEM)을 이용하여 레일표면결함 및 내부결함의 상관관계를 분석하고자 한다. 또한 실내시험의 결과와 수치해석 결과를 비교를 통하여 레일표면손상을 분석하였다. 현재 공용중인 도시철도 레일의 균열성장율을 파악하고자 가우시안 확률밀도 함수를 적용하여 분석하였다.
본 연구는 결정적 경제성분석모형(Deterministic Economic Analysis : DEA)의 한계를 극복할 수 있는 확률적 위험도분석(Probabilistic Risk Analysis : PRA) 모형을 이용하여 ITS사업의 경제성평가모형을 개발하고 사례분석을 통해 모형의 적합성(Goodness-of-fit)과 유용성을 검증하는 것이다. 즉 ITS사업의 경제성에 영향을 미치는 위험변수를 확률밀도함수(PDF), 누적확률밀도함수(CDF)로 산출하고 몬테카를로 시뮬레이션기법(Monte-Carlo Simulation Approach : MCSA)을 통해 산출된 결과변수(사업비, 경제성지표)의 통계값에 대해 합리적인 의사결정 방법론을 정립하였다. 대규모 지방자치단체 ITS사업의 사례분석(대전광역시 첨단교통모델도시사업) 수행결과, 통합시스템의 사업비 총사업비는 PRA모형을 통해 산출된 확률분포 상에서 편의(Bias)된 백분율값으로 나타났으며, 사업비 총사업비의 변동계수가(각각 15, 4) 일반교통사업에 비해 낮아, ITS사업의 위험도가 높은 것으로 나타났다. 또한 PRA모형의 결과변수(B/C, NPA, IRP)가 변동가능한 사업환경 하에서 90%이상 모두 경제성이 있는 것으로 나타났다. 그러나 총사업비 사업비의 우발성비용(목표관리값 85%기준)이 발생하는 것으로 나타나 경제성은 높으나 사업비 초과 위험도는 높은 사업으로 분류되었다. 또한 DEA모형의 경제성평가지표는 PRA모형의 확률분포 상에 단일 %값(B/C:27%값, NPV:27%값, IRR:33%값)으로 나타나며, 평균값 또는 중앙값과 비교할 때, 경제성이 과소추정(Underestimate)되는 것으로 나타났다. 또한 단위시스템의 우선순위결과정에서 모형에 따라 우선순위가 바꾸는 결과가 나타났다. 특히 대규모 ITS사업의 경제성평가 시 DEA모형이 편의된 하나의 사례만으로 경제성을 평가함으로써, 경제성을 과대 과소추정하거나 비합리적인 투자우선 순위를 도출하는 오류를 범할수 있는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 흡입응력을 고려한 불포화 사면의 안정해석기법(Lu and Godt, 2008)을 제시하고, 모래로 구성된 특정사면에 대하여 적용한 결과를 분석하였다. 흡입응력을 고려한 불포화 사면의 안정해석기법은 강우의 침투 및 비침투에 따른 해석이 가능하고, 토층내 깊이에 따른 사면안전율을 산정할 수 있다. 또한 지표면으로부터 일정깊이까지의 풍화작용에 의한 영향을 고려할 수 있다. 이를 위하여 상대밀도 60%의 주문진 표준사로 구성된 불포화 무한사면에 대하여 흡입응력을 고려한 안정해석기법을 적용하였다. 강우의 비침투 조건에서 흡입응력은 지하수위로부터 상부의 일정깊이까지만 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 강우의 정상침투 조건에서 흡입응력은 토층내 전체적으로 영향을 미치며, 지표면 부근에서 흡입응력이 가장 크게 발현됨을 알 수 있다. 강우의 비침투 조건에서 무한사면의 안전율은 지하수위에 의한 흡입응력의 영향범위 내에서 급격하게 증가 및 감소하였다. 사면안정해석결과 지표면으로부터 2.4m사이에서 사면안전율이 1이하 이므로 해당깊이에서 사면파괴가 발생될 가능성이 높은 것으로 나타났다. 강우의 정상침투가 발생되는 조건에서 무한사면의 안전율은 침투로 인한 토층내 흡입응력의 영향으로 비침투 조건에 비해 증가함을 알 수 있다. 그러나 강우의 정상침투율이 포화투수계수에 가까워짐에 따라 사면안전율은 감소하는 경향이 나타났다. 강우의 정상침투율이 $-1.8{\times}10^{-3}cm/s$인 경우 무한사면의 안정해석결과 지표면으로부터 0.2m에서 3m 사이에서 사면안전율이 1 이하이므로 해당깊이에서 사면파괴가 발생될 가능성이 높으며, 이는 얕은 산사태의 발생형태임을 알 수 있다.
본 연구에서는 기존의 납을 대체할 수 있는 의료 방사선 차폐제품 적용을 위해 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 바륨화합물의 두께별 차폐능을 모의 추정하였다. 차폐재 물질로는 황산바륨($BaSO_4$)을 이용하였고, 시편의 면적은 $15{\times}15cm^2$, 황산바륨의 밀도는 $4.5g/cm^3$, 납의 밀도 $11.34g/cm^3$를 적용하여 차폐재 시편의 두께를 0.1 mm부터 5 mm까지 시뮬레이션 하였다. 입력 선원은 연속 X-ray 에너지 스펙트럼(40 kVp ~ 120 kVp)에서 10kVp Step으로 시뮬레이션하였다. 40 kVp ~ 60 kVp에서의 흡수확률은 3 mm ~ 5 mm 두께에서는 납과 동일한 차폐능을 나타내었으나, 2 mm 이하에서는 차폐능이 기존 납 차폐재에 비해 다소 차폐능이 떨어지는 결과로 나타났다. 또한 70 kVp ~ 120 kVp 에너지 대역에서의 차폐능은 기존 납 차폐재와 유사한 성능을 보였지만, 0.5 mm 이하에서는 다소 낮은 차폐능으로 모의 추정되었다. 본 연구는 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 의료용 엑스선 에너지 대역에 대한 두께 함수로써 바륨화합물의 차폐능을 추정하여 기존의 납과 비교 분석하였다. 또한 순수한 황산바륨의 의료용 방사선 차폐제품 적용가능성을 검증하고자 하였다. 그 결과 의료 방사선 에너지 대역 70 kVp ~ 120 kVp 에서 최소 2 mm 이상의 바륨화합물 두께에서 기존 납 1.5 mm 대비 95% 이상의 차폐효과가 있는 것으로 추정되었으며, 본 결과는 의료용 방사선 차폐제품의 경량화 제작에 기초 자료로 제공될 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문은 개인과 환경의 상호작용 정도를 '인지된 자연성'의 척도로 평가하였다. 헤메로비 7등급(Hemeroby)을 인간의 영향의 정도에 따라 토지피복 세분류로 구분하고, 지표별로 등급을 표준화하여 확률밀도함수와 가중치 적용을 통해 서울시 도시공원의 현 상태를 평가하였다. 그중 특징 있는 공원 6곳을 선정하여 이용자 평가를 시행하여, 자연성 지표에 따른 공간적 평가와 이용자 인식 사이에 3가지의 시사점을 발견하였다. 첫째, 수목이 군락을 이루는 활엽수림·침엽수림·혼효림 등의 공간은 Hemeroby 등급 체계에서 자연성이 높은 공간으로 평가되며, 이용자에게도 일반적으로 자연성이 높은 공간으로 인식되고 있다. 이용자는 다양한 형태의 수목 공간이 자연성이 높다고 인식하였다. 수목의 울창함은 인지된 자연성에 있어서 하나의 요인이 된다. 둘째, Hemeroby 등급 지표에서 자연성이 높게 평가된 '내륙 습지' · '호소' 등 수공간의 인지된 자연성은 공원 주변의 환경 상태에 따라 편차가 크게 나타났다. 셋째, 초지 등과 같은 수평적 경관보다는 수직적인 경관 요소인 수목 등을 통해 자연성이 높게 평가되었다. 녹지공간을 이용하는 이용자의 자연성 인식은 토지피복을 활용한 자연성 평가와 일반적으로 유사하지만, 특정 공간에 대한 자연성 인식은 차이를 보였다. 이는 이용자가 인식하는 자연성에는 개인이 직접 보고, 듣고, 경험한 내용도 포함되기 때문이다. 이용자는 개인적 인식을 바탕으로 자연성을 구조화하고, 도시 녹지의 가치를 평가하는 특징이 있다. 따라서, 도시 녹지의 자연성 평가는 모든 이용자에게 통용되는 절대적인 기준이 존재할 수 없다. 향후 이용자 번들 혹은 도시공원의 인지된 자연에 대한 상충된 이해 그룹에 관한 연구가 필요하다. 이러한 연구는 각 도시공원 서비스가 제공하는 자연성에 대한 방향성 설정에 중요한 자료가 될 것이다.
농업기상재해 조기경보시스템에서는 일 최대순간 풍속에 과수의 낙과 피해 임계풍속을 대입하여 농작물의 풍해 위험을 예측, 자원농가에게 제공하고 있다. 강풍의 위험 예측확률을 높이기 위한 방법으로써, 기존 방식에서 '안전'으로 분류된 데이터들 중 실제로는 풍해위험이 있는 경우를 찾아내는 인공신경망 이항분류 기법을 도입하였다. 학습데이터는 전라남북도와 경북 및 경남 일부지역의 총 210개소 기상청 종관 및 방재기상관측지점에서 수집된 2019년 전체 일별 풍속자료이며, 최적 모델 도출을 위한 검증데이터는 동일지점의 2020년 1월 1일~12월 12일 자료를, 인공신경망 기법 사용 전/후의 풍해위험예측 성능 평가는 2020년 12월 13일~2021년 2월 18일까지의 자료를 사용하였다. 풍해위험 임계풍속은 과수의 낙과 피해기준으로 주로 사용되고 있는 11m/s를 설정하였다. 또한 2020년 동일 기간의 일 최대순간풍속 실측값으로 Weibull 분포를 작성한 후, 추정값과 임계풍속간의 편차를 이용하여 누적확률값을 계산, 풍해 경보에서 한 단계 낮은 주의보를 판단하고 인공신경망 기법 적용 결과와 비교하였다. 평가기간 중 기존의 풍해 위험 탐지확률은 65.36%였으나 인공신경망 기법으로 재분류 과정을 거친 후 93.62%로 크게 개선되었다. 반면, 오보율이 함께 증가되어(13.46% → 37.64%), 전반적인 정확도는 감소하였다. 한편 Weibull 분포를 이용하여 풍해주의보 구간을 두었을 때는 정확도 83.46%으로 인공신경망 기법에 비해 전반적인 예측 정확도는 더 높았던 반면 위험 탐지확률은 88.79%로 더 낮게 나타났다. 따라서, 상대적으로 위험예보의 미예측이 중대한 문제가 되는 사례에서 인공신경망 방식이 유용할 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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