다공성 시스템 내부 동결체의 생성과 성장은 온도경사와 화학적 에너지뿐만 아니라 열 물리학적 영향과 이동 물질에 의해서도 영향을 받는다. 더욱이 융해 화학물질의 확산율은 반복적인 동경융해 환경 하에서 매우 높은 값을 나타낸다. 결과적으로 콘크리트구조물의 열화는 해양환경과, 높은 고도 및 북쪽 지방에서 특히 크게 발생된다. 그러나 균열 성장과 누적된 손상에 의한 열화를 동반한 동결융해의 특성은 실험을 통해서 추정하기가 곤란하다. 이러한 손상을 예측하기 위해서 응답면기법 (RSM)을 이용한 회귀분석법을 사용하였다. 콘크리트구조물에서 반복되는 동결융해로 인한 열화의 주요 변수인 물-시멘트비, 연행공기, 동결융해의 반복 횟수 등은 응답면기법의 한계상태방정식을 구성하는데 중요한 입력 변수로 사용되었다. 누적변형률, 상대동탄성계수, 또는 등가 소성변형과 같은 주요한 열화 변수에 대한 회귀방정식은 열화된 구조물의 성능을 평가할 수 있다. 300번의 동결융해 반복 후의 상대동탄성계수와 잔류변형의 결과는 실험 결과와 매우 유사한 경향을 나타내었다. 응답면기법의 결과는 설계 시 한계값에 대한 초과 확률을 예측하는데 사용되어질 수 있다. 그러므로 개발된 예측 기법을 활용하여 반복적인 동결융해에 의해서 누적 손상을 받는 콘크리트구조물의 생애주기 관리에 사용될 수 있다.
본 연구에서는 우리나라의 갯벌에서 조사대상으로 삼는 멸종위기야생생물이자 해양보호생물, 흰발농게(Austruca lactea)의 전체 개체수 추정 방법을 검토하였다. 일반적으로 무한모집단에 대한 전수조사는 불가능하며 이는 갯벌 내 제한된 서식처에서 개체수를 추정하더라도 마찬가지이다. 표본으로부터 추정되는 서식 밀도 역시 다양한 생물학적, 생태학적 요인들로 인해 높은 변동성을 보인다. 서식처 경계와 면적은 측정 오차뿐만 아니라 생물의 주기성이나 리듬 활동(주야, 간만 주기 등)에 따라서도 달라진다. 따라서 밀도와 서식처 면적으로 산출되는 전체 개체수는 일시적인 것으로 간주되어야 한다. 이 같은 추정은 인천 송도 갯벌에서 3년 간 관찰된 흰발농게(A. lactea)의 평균 밀도와 표준오차 범위 그리고 공간분포의 시공간적 변동성에 근거하면 타당한 것으로 볼 수 있었다. 본 연구에서는 로지스틱 회귀모형의 출현 확률인 50%를 기준으로, 서식처 보존 가치의 중요성을 반영하는 잠재적 서식처 면적을 전체 개체수 추정의 대안으로 제시하였다. 보편성을 갖춘 모형으로부터 예측되는 잠재적 서식처는 대상종의 주요 환경조건이 급격하게 변하지 않는다면 시간에 따라 일정한 모습을 유지할 것이다. 특정종을 대상으로 개발되는 모형은 추후 서식처 복원/조성 사업에서도 원하는 생물의 정착을 유도하는데도 활용이 가능할 것으로 기대된다.
산불의 발생과 강도는 기후 변화로 인하여 증가하고 있다. 산불 연기에 의한 배출가스 대기질과 온실 효과에 영향을 미치는 주요 원인 중 하나로 인식되고 있다. 산불 연기의 효과적인 탐지를 위해서는 위성 산출물과 기계학습의 활용이 필수적이다. 현재까지 산불 연기 탐지에 대한 연구는 구름 식별의 어려움 및 모호한 경계 기준 등으로 인한 어려움이 존재하였다. 본 연구는 우리나라 환경위성 센서인 Geostationary Environment Monitoring Spectrometer (GEMS)의 Level 1, Level 2 자료와 기계학습을 이용한 산불 연기 탐지를 목적으로 한다. 2022년 3월 강원도 산불을 사례로 선정하여 산불 연기 레이블 영상을 생성하고, 랜덤 포레스트 모델에 GEMS Level 1 및 Level 2 자료를 투입하여 연기 픽셀 분류 모델링을 수행하였다. 훈련된 모델에서 입력변수의 중요도는 Aerosol Optical Depth (AOD), 380 nm 및 340 nm의 복사휘도 차, Ultra-Violet Aerosol Index (UVAI), Visible Aerosol Index (VisAI), Single Scattering Albedo (SSA), 포름알데히드, 이산화질소, 380 nm 복사휘도, 340 nm 복사휘도의 순서로 나타났다. 또한 2,704개 픽셀에 대한 산불 연기 확률(0≤p≤1) 추정에서 Mean Bias Error (MBE)는 -0.002, Mean Absolute Error (MAE)는 0.026, Root Mean Square Error (RMSE)는 0.087, Correlation Coefficient (CC)는 0.981의 정확도를 보였다.
본 연구는 기후변화에 따른 한반도 후박나무의 분포를 규정하는 기후요인과 현재기후와 미래기후에서의 잠재 생육지를 CT모델을 이용하여 예측하였다. 모델 구축을 위한 4개 독립변수로는 최한월최저기온(TMC), 온량지수(WI), 하계강수량(PRS), 동계강수량(PRW)을 사용하였다. CT분석을 통해 구축된 후박나무 분포 모델(Mth-model)에서 TMC(최한월최저기온)가 분포를 규정하는 주요요인으로 작용하였으며, TMC(최한월최저기온) $-3.3^{\circ}C$이상인 지역에서 후박나무의 높은 출현확률을 나타냈다. 현재기후에서 한반도 후박나무의 잠재 생육지(PH)는 $9,326km^2$로 예측되었으며, 3종류 미래기후 시나리오(CCCMA-A2, CSIRO-A2, HADCM3-A2)에서 $61,074{\sim}67,402km^2$(남한: $58,419{\sim}61,137km^2$, 북한:$2,655{\sim}6,542km^2$)로 예측되었다. 미래기후에서 잠재 생육지는 49~51%(남한: 49~51%, 북한: 2~5%) 증가된 면적이 예측되었다. 기후변화에 따라 한반도 후박나무의 잠재 생육지의 확대는 난온대 낙엽활엽수림과 경쟁이 예상된다. 후박나무는 한반도 기후변화 지표종으로 유효하다고 판단되며 잠재 생육지에 대한 지속적인 모니터링이 중요하다.
수화열 균열 저감 기법 중 내부구속이 지배적인 구조물에서 단면의 내외부 온도차를 관리하는 방식은 그 활용도가 매우 높다. 그러나 현 국내 기준의 내외부 온도차와 온도균열지수 관계식은 균열 발생 가능성을 과대평가하는 경향이 있다. 본 연구에서는 그러한 평가식이 유도된 배경을 단계별로 추적하여 타당성을 검증해 보았으며, 그 결과 재령에 따른 탄성계수의 변동성이 고려되지 않은 단순한 재료모델을 사용한 경우에 해당됨을 밝혔다. 개선된 재료모델로 증분형태 구성방정식인 hypoelastic 모델을 사용한 결과 온도균열지수가 기존 식보다 증가되었으며, 그 증가량은 다양한 조건들에 의존하는 것으로 나타났다. 본 연구의 분석 결과와 해외사례를 참조하여 평가식의 개선된 형태를 고찰하였으며 또한 평가시 필요한 내외부 온도차를 시공 조건들의 영향을 고려하여 용이하게 추정할 수 있는 식도 제안하였다. 추후 해석 및 실험 자료가 축적되면 구조물과 배합의 주요 특징들을 반영하여 평가식을 세분화하는 것도 바람직하다고 생각된다.
정보를 전달하고 여론을 형성하는 전통적인 매스미디어의 기능이 ICT 기술의 발전으로 소셜미디어를 통해 정보와 의견을 공유하는 환경으로 급격하게 변해 왔으며, 그 영향력을 더욱 강화시키고 있다. 즉, 일반 대중들이 소셜미디어를 통해 정치 사회 경제 변화에 대한 여론을 생산하고 공유하는 여론의 영향력이 갈수록 커지고 있는 것이 확인되고 있으며, 그 변화는 선거활동과 같은 정치 분야에서 활용되고 있다. 소셜미디어를 활용해서 대중들의 의사를 파악하고, 반영하기 위한 노력은 정치 영역뿐만 아니라 공공 영역에서도 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문은 교육분야 정책과정에서 소셜미디어 기반 여론을 활용하기 위한 가능성을 탐색하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 교육정책 중 소프트웨어교육에 관한 키워드를 중심으로 데이터를 수집하고, 문서의 주요 토픽과 토픽별 출현 확률, 토픽 트렌드를 분석하였다. 그 결과 '국내 컴퓨터 교육 시간'토픽이 전체의 43.99%를 차지하였으며, '프라임 사업 선정' 토픽이 36.81%, '인공지능 프로그램'토픽이 7.94%의 출현 확률을 나타내어, 대중의 소프트웨어교육 정책에 대한 주요 관심도를 파악할 수 있었다. 또한, 시기별 토픽 추세 및 연관성 있는 토픽간의 트렌드 비교 분석을 통하여 동일한 주제의 정책이라도 교육과정의 시기와 정책의 대상에 따라 유연한 정책수립이 필요하다는 시사점을 도출할 수 있었다.
이번 연구는 국제해사국의 연례 보고서를 바탕으로 2009~2014년 동안 아프리카 인근 해역에서 발생한 771건의 해적사건을 음이항 회귀분석(Negative binomial regression)을 이용하여 분석했다. 이번 연구를 통해 소말리아 인근에서 작전하는 다국적 해군함정의 숫자가 증가할수록 소말리아 인근에서 발생하는 해적사건이 감소하는 사실을 정량적으로 확인했다. 이를 통해 청해부대를 비롯하여 소말리아 인근에서 실시되고 있는 다국적 해군의 대(對)해적 작전이 실제로 해적사건 감소에 효과가 있음을 증명했다.
울릉도 화산암체 내 단층 및 관입암체의 존재 여부 등을 파악하기 위한 목적으로 자력탐사를 실시하고 이의 정성적인 해석을 통해 자기이상 변화를 분석하였다. 울릉도 전역에 대한 자력탐사 자료 분석결과, 염기성암인 현무암질암류는 높은 자기이상을 나타내고 산성암인 조면암질암류는 낮은 자기이상을 나타내었다. 이들 자기이상은 모두 울릉도 화산암체의 암상과 대체로 잘 일치하며 화산암의 종류에 따라 대비를 이루고 있어 자기이상 분포의 상호 분석을 통한 전석, 충적층, 퇴적층 등으로 피복되어 있는 지역의 암상 구분에 활용 가능이 가능하다. 또한, 나리칼데라에서 현무암질암류가 관찰되지는 않으나 $1,000{\gamma}$ 이상의 높은 자기이상이 분포하는 것은 조면암질암류의 분출 이전에 형성된 현무암질암류로 이루어진 화구 및 화도에 의한 것으로 추정된다. 나리칼데라 이외 지역에서 나타나는 높은 자기이상의 분포지역 중 일부는 화구 및 화도로 추정이 가능하며 울릉도 남서쪽의 남양리 부근에 분포하는 큰 규모의 $1,000{\gamma}$ 이상의 높은 자기이상은 현무암질암류의 화구 및 화도 가능성이 클 것으로 사료된다.
대관령 지역의 과거 38년간 (1972-2009)의 기상자료를 수집하여 최저한계온도를 추정하였다. 최저한계온도 출현 빈도 추정은 Gumbel의 극한치 확률분포이론을 도입하여 기온자료의 확률분포함수를 도출하여 이루어졌다. 그 결과 저온 출현일 빈도는 작물의 생산안정성과 밀접한 관계가 있기 때문에 조사하였으며, 저온 출현일이 앞당겨질수록 작물을 일찍 심어 안정된 생육을 유지할 수 있어 그 만큼 수량을 높일 수 있을 것으로 판단되었다. 대관령 지역에서 한계 저온 $5^{\circ}C$ 이상이 5일 이상 지속되는 날짜를 보면 4월 3일, 4월 10일, 4월 20일, 4월 28일, 5월 8일로 나타났으며, 한계저온이 나타나는 시기가 앞으로 당겨질수록 그 시기 (한계저온 $5^{\circ}C$ 출현일)가 출현할 확률이 작아지고 재현되는 기간이 길어져, 작물을 재배할 기회가 줄어들어 작물 파종 및 정식이 어렵게 된다. 따라서 재현기간을 순서대로 보면 50, 25, 10, 5, 2년 이었다. 기온 $5^{\circ}C$에 적응하는 저온성 작물 (배추, 샐러리, 토마토, 딸기 등)은 5월 8일 이후에 파종 또는 정식하면 대관령 지역에서 안정된 수량을 얻을 수 있을 것으로 판단되었다.
항공기 정비 격납고는 고가의 항공기를 보관하거나 정비, 점검등을 하는 건축물로 화재발생 빈도는 낮지만 화재발생 시 인적, 물적 피해가 매우 클 수 있다. 따라서 본 연구에서는 Fault tree를 이용하여 현재 운용중인 항공기 정비 격납고 소화시스템의 화재 안전성에 대한 정성적 분석을 시행하고, 도출된 기본사상에 대한 고장률 자료를 활용하여 정량적 분석을 실시한 후 정상사상의 발생 확률에 대한 Minimal cut set의 중요도를 분석하였다. Minimal cut set에 의한 정성적 분석결과 항공기 격납고 포헤드 소화시스템의 화재제어 실패로 대형화재로 확대될 수 있는 사고경로는 14개라는 것을 알 수 있었다. 또한 정량적인 분석 결과 대형화재로 확대될 확률은 $2.08{\times}E-05/day$이며, Minimal cut set의 중요도 분석 결과 화재 발생 시 4개의 Minimal cut set 즉, 구역별 화재 감지기 및 포헤드 동작과 항공기 날개 및 Fire plume에 의한 소화약제 차단이 동일하게 24.95%로 대형화재로 확대될 가능성의 대부분을 차지하였으며, 항공기 정비 격납고의 포헤드 소화시스템은 항공기 날개 하부화재에 대한 적응성이 없어 개선이 필요한 것으로 Fault tree를 이용하여 처음 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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