수문 모형을 이용한 일 유출모의에 있어 증발산량은 중요한 변수로 명시되고 있다. 증발산량 추정에 있어서는 예를 들어, FAO Penman Monteith 공식을 이용할 경우 식생의 상태를 잘 반영하는 LAI(엽면적지수) 같은 인자는 상당한 영향을 미친다. 최근에는 고정된 양으로 식생 상태를 추정하는 데 있어, 원격탐사 기법을 이용한 MODIS 위성영상 자료로부터 추정된 LAI를 이용하고 있으며, 시계열 LAI 공간자료는 토지피복도와 함께 증발산량 추정을 위해 활용된다. 본 연구에서는 한강 상류부에 위치한 충주댐 유역($6661.3km^2$)의 댐 유입량을 모의하기 위해 SLURP 수문 모형을 적용하였으며, FAO Penman Monteith 공식을 통한 증발산량 추정에 식생인자가 미치는 영향을 분석하기 위해 4년(2001년-2004년) 동안의 MODIS LAI 자료를 구축하였다. 4년 동안의 9개 기상관측소 지점 기상자료 및 댐 유입량 자료와 MODIS LAI 자료를 기반으로 모델 보정(2001년, 2003년) 및 검증(2002년, 2004년)을 실시 한 결과, 평균 Nash-Sutcliffe 모델 효율 계수는 0.66이었다. 유역의 활엽수림, 침엽수림 그리고 혼효림에서의 4년 평균 MODIS LAI가 각각 3.64, 3.50, 그리고 3.63이었으며, 이에 따른 Penman Monteith ET는 639.1, 422.4, 그리고 631.6 mm로 모의되었다.
IUCN 생태계 적색목록은 생물다양성의 감소 위험이 높은 생태계를 평가하고 식별하기 위한 글로벌 표준으로, 효과적인 생태계 관리 및 보전 정책 수립에 필요한 과학적 근거를 제공한다. IUCN 생태계 적색목록은 쿤밍-몬트리올 글로벌 생물다양성 프레임워크 목표 A의 핵심지표(A.1)로 지정하였다. 생태계 적색목록 평가는 특정 생태계 유형을 분포의 감소(기준 A), 제한된 분포(기준 B), 환경 황폐화(기준 C), 생물학적 상호작용의 변화(기준 D), 생태계 붕괴 위험의 정량적 추정(기준 E)으로 생태계 붕괴 징후를 판별한다. IUCN 생태계 적색목록은 2014년부터 110개 이상의 국가에서 평가를 진행하였다. 80% 이상이 육상 및 육상-담수 생태계에서 평가를 진행하였으며, 이중 열대림과 아열대림에 위협 받는 생태계가 집중 분포하고 있다. 평가 기준은 공간적 징후(기준 A 및 B)에서 68.8%로 집중되어 있다. 국내에서 생태계 적색목록을 평가를 적용하기 위한 고려사항은 크게 세가지로 나뉜다. 첫째, 국내 적용가 능한 지구 생태계 유형(GET)을 적립해야 한다. 둘째, 생태계 적색목록 범주·기준 중 공간적 징후 평가에서 국내의 소규모로 이루어진 다양한 생태계 유형에 적용 가능한지를 판단해야 한다. 마지막으로 평가를 위한 활용 가능한 시계열(50년) 데이터 수집을 고려해야 한다. 이러한 고려사항을 바탕으로 국내에 IUCN 생태계 적색목록 평가를 적용하면, 우리나라의 독특한 생태계 유형의 현재 상태를 정확하게 파악할 수 있을 것이며, 이는 세계적인 생태계 보전 및 복원 노력에 기여할 것이다.
국립중앙박물관 소장 신축명 조총은 국내 유일의 묵서명('辛丑改備江華庫藏') 조총이다. 이 명문으로 인해 조총이 격납된 장소를 알 수 있으며, 격납된 시점도 추정할 수 있다. 또한 이 조총은 상태가 매우 양호하고 조형미도 있는 귀중한 유물이다. 그러나 신축명 조총의 운용 시기와 형태·구조적 특징에 대한 연구는 미진하였다. 이번 연구는 신축명 조총의 운용 시기와 제작 주체, 형태·구조적 특징을 밝히고자 했다. 이를 위해 신축명 조총의 제원과 구조적 특징을 살피고, 현존하는 조총 17점과 속성을 비교 검토했다. 그 결과 신축명 조총이 전형적인 조선시대 조총임을 확인할 수 있었다. 이어서 조총에 남은 명문을 바탕으로 신축년 조총의 강화 격납 시기와 배경, 그리고 제작 주체를 추적했다. 그 결과 1781년 신축년(정조 5) 12월에 조총을 포함한 대량의 군수물자가 강화도에 입고된 기록을 『정조실록』에서 찾을 수 있었다. 강화도 입고의 배경은 군사적으로 강화도를 중시하던 조선 왕실의 인식과 통어영의 이전 및 진무영과의 통합에 따른 것으로 보았다. 강화도 입고 이후 조총은 진무영에서 운용했을 것으로 보았다. 조총의 제작은 군기시에서 이뤄졌을 것으로 보았다. 종합하면 신축명 조총은 전형적인 조선시대 조총이며, 강화도 격납 시기는 1781년 12월일 가능성이 높다. 제작은 군기시와 관련이 있어 보인다. 입고된 후에는 진무영에서 운용했을 것으로 보인다.
공익직불제란 농업활동을 통해 환경보전, 식량의 안정적 공급, 농촌 공동체 유지 등 공익기능을 수행하는 것을 전제로 전부 재정을 통해 농업생산자와 농촌 주민들에게 직불금을 지급하는 제도를 의미한다. 작물 재배면적과 생산량 등 작황을 과학적으로 추정하는 것은 농산물 수급 조절과 연계된 농업정책 수립에 기반이 되므로 국가 경제에 미치는 영향으로 인해 중요성이 점차 증가하고 있다. 공익직불제 이행점검과 관련하여 현장조사를 통한 전수조사는 예산 및 소요시간 대비 매우 낮은 효율성을 보여준다. 이러한 직불제 이행점검 대상 면적의 증가와 현장 조사의 다양한 어려움은 현행 이행점검의 효율화와 대응책 마련 필요성을 요구하고 있다. 이에 대한 방안으로 전체적인 현장 방문 없이도 정책에 필요한 정보를 신속하게 취득하게 해 주는 원격탐사 기술의 적용과 공간정보 활용 방법은 효율적인 이행점검 방 법으로 논의되고 있다. 따라서 본 연구는 공익직불사업 이행점검 시 업무효율성 향상을 위한 위성영상 활용 가능성을 평가하였다. 김제시(평지)와 합천군(산지)을 대상으로 영농기에 촬영된 위성영상의 식생지수와 공간변이를 활용하여 농경지 경작 유무, 혼재지를 판별하고 그 결과를 현장조사 자료를 통해 검증하였다. 향후 발사 예정인 차세대 중형위성 4호(농림위성)의 경우 한반도를 3일에 촬영할 수 있는 높은 시간해상도와 공간해상도(5 m)를 바탕으로 공익직불제 이행점검 및 시계열 영상을 활용한 전략작물직불제(동계작물, 콩 등) 적용이 가능할 것으로 기대된다.
고속도로의 효율적 운영과 지속가능한 이동환경 제공을 위해 정확한 통행실적의 파악은 필수적이다. 그러나 인프라 및 기술적 제약, 추정을 통한 기존 연구방법의 한계, 통합 빅데이터 활용의 제약 등의 이유로 즉각적이고 정확한 고속도로 통행실적 산정에 어려움이 있다. 이에 본 연구는 자동요금징수시스템, 단거리전용통신 등으로부터 수집된 실시간 빅데이터를 활용하여 개별 차량의 고속도로 기종점통행량(Origin-Destination: OD) 및 주행거리를 분석하고 이를 기반으로 고속도로 통행실적을 산정하는 방법론의 틀을 제시하였다. 특히 데이터상 하나의 통행임에도 불구하고 분할된 통행으로 나타나는 데이터상 오류를 통행궤적 및 주행특성 진단을 통해 올바르게 연결함으로써 보다 신뢰성 있는 고속도로 통행 OD를 구축하고자 하였다. 연구 결과 개별 차량의 분할된 OD 통행이 20분 내 연속되는 경우 통행연결이 필요하며 통행연결, 주행거리 산정, 누락교통량 비율 보정, 비연계 구간 연계 과정을 거쳐 전국 고속도로의 일평균 통행실적은 248,624천대·km/일로 도출되었다. 이는 도로업무편람에서 제시하는 248,166천대·km/일과 비교 시 약 458천대·km/일이 높았다. 본 연구의 결과는 기존의 조사과정에서 누락된 통행실적의 보완가능성을 보여준다.
동해 남서부해역은 대마난류나 연안 용승에 의한 영양염 공급 등으로 동해 북부나 동부에 비해 일차생산력이 높은 것으로 알려져 있지만, 이 해역의 생물 펌프에 관한 연구는 제한적이다. 본 연구에서는 O2/Ar 측정으로 산출한 고해상도 순군집생산 현장 관측 결과와 기계학습 모형을 결합하여 시공간 해상도가 8일 간격, 4 km인 봄과 여름 순군집생산 시계열 자료를 추정하였다. 기계 모형의 예측과 실측의 평균 제곱근 오차는 6 mmol O2 m-2 d-1로 관측값 평균의 15%에 해당했다. 울릉분지 중앙부의 순군집생산은 3월에 49 mmol O2 m-2 d-1로 가장 높았고, 6월과 7월에 18 mmol O2 m-2 d-1로 가장 낮았다. 이 같은 계절 변화는 3He 기체교환율로 추정한 질산염 공급률이나 234Th 비평형법으로 추정한 입자유기탄소 방출률과 유사하였다. 봄과 여름의 순군집생산 추정으로 한정된 이 연구방법을 가을과 겨울로 확대하기 위해서는 아표층수의 표층 혼입에 따른 O2/Ar 순군집생산의 오차를 보정하는 연구가 필요하다.
캐비테이션 기포 (cavitation bubble)가 존재하는 유체 내에서 다중 주파수 (multi-frequency)를 송수신할 때 음파의 감쇠(attenuation)와 음속 (sound speed) 변화가 발생되었고, 이 특징을 이용하여 기포의 크기와 분포량을 추정하였다. 음향실험은 $20{\sim}300\;kHz$ 대역의 다중 주파수를 이용하여 실시하였고, 기포가 존재하는 경우와 존재하지 않는 경우의 주파수별 음속 비와 음파의 감쇠 값을 측정하였다. 캐비테이션 기포는 모터 끝에 장착된 둥근 막대형 블레이드 (blade)를 물 속에서 고속회전시켜 발생되었다. 캐비테이션 기포의 크기 및 분포량은 모터의 회전 속도, 블레이드 끝단 (tip)의 겉넓이를 변화시키며 관측하였고, 기포 생성 후 시간별 기포량 감소율을 측정하였다. 실험 결과 발생된 기포의 크기는 반경 $10{\sim}60{\mu}m$였고, $10{\sim}20{\mu}m$와 $20{\sim}30{\mu}m$ 반경의 기포가 전체의 약 45%와 25%를 차지하였다. 세부실험 결과로 모터의 회전 속도가 증가할수록 더 많은 양의 기포가 발생되지만 블레이드 끝단 면적의 증가와 기포 발생량의 변화는 상관성이 없음을 확인하였다. 또한 기포량의 감소율은 지속시간별로 일정하였고, 2분 이내에 전체량의 80%가 소멸됨을 관측하였다. 음향실험의 결과를 검증하기 위해 동일한 조건에서 광학카메라로 촬영한 기포 분포량과 비교하였다.
Purpose: This study aimed to examine the adequacy of current nurse staffing levels by identifying nursing activities and workload. Methods: The study used a mixed-method design. A nursing activity survey was conducted using the work sampling method over 2 working days with 119 general ward nurses. A focus group interview was conducted with 12 nurses. Quantitative and qualitative data were analyzed using SPSS 20.0 and content analysis, respectively. Results: The most amount of time was spent on medication (in direct nursing) and electronic medical record documentation (in indirect nursing). The appropriate nurse-to-patient ratio is 1:7.7 for the day shift, 1:9.0 for the evening shift, and 1:11.9 for the night shift. However, the current nurse-to-patient ratio is 1:9.4, 1:11.0, and 1:13.8 for the day, evening, and night shifts, respectively. Therefore, the current nurse staffing level is insufficient for the workload. In the focus group interview, the main reasons cited for being unable to complete tasks within working hours were communication and coordination, and the nursing electronic medical record. The essential nursing activities of basic nursing and emotional support were overlooked owing to a heavy workload. Therefore, an adequate nurse staffing level should be higher than the measured quantitative workload. Conclusion: These results suggest the general wards of tertiary hospitals should evaluate the adequacy of their current nurse staffing and allocate sufficient nurses to improve patient safety and nursing care quality.
차량 하중은 교량의 열화를 일으키는 주된 원인 중 하나이다. 현재 WiM(Weigh-in-Motion)을 사용하여 통행 차량의 하중을 측정하고 있으나, WiM은 접촉식 센서로 설치 및 유지관리 비용이 큰 단점이 있다. 본 연구에서는 딥러닝과 CCTV 영상을 이용하여 비접촉식으로 교량 통행 차량 하중 이력을 추정하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 물체 탐지 딥러닝 모델을 이용하여 통행 차종을 인식하고, 해당 차량의 하중을 국내 주요 차량 모델들의 공차중량에 근거하여 작성된 하중기반 7차종 분류표에 근거하여 추정한다. 물체 탐지 딥러닝 모델로는 Faster R-CNN 모델이 사용되었으며, Faster R-CNN 모델을 7차종 분류표에 따라 구축된 영상 학습데이터를 이용하여 학습시켰다. 학습된 딥러닝 모델의 성능은 교량 CCTV로 취득한 영상을 이용하여 검증하였다. 최종적으로 실제 교량 상부에 설치된 CCTV에서 취득한 영상을 이용하여 교량을 통행중인 차량 하중을 연속으로 추정함으로써 특정 시간동안 통행 차량의 하중 이력 그래프를 획득할 수 있음을 보였다.
초대형 자동차운반선(LCTC)의 높이는 선저에서 조타실까지 약 44~46m에 이르며, 자동차운반선이 대형화될수록 상부 무게가 하부 무게보다 무거운 중두선의 특징을 가진다. 이 연구는 선회 중 전도한 자동차운반선 골든 레이호(G호)의 최대 외방경사각을 추정하여 사고 원인 규명과 유사사고 방지에 목적이 있다. 이론식으로 계산된 최대 외방경사각은 GM이 +3.0m 이상 상황에서 7.5°(19kn, 타각 35°), GM이 +1.85m인 상황에서 16.7°였다. 실험에 의한 수정식으로 계산한 최대 외방경사각은 GM이 +3.0m 이상 상황에서 10.5°(19kn, 타각 35°), GM이 +1.85m인 상황에서 23.3°를 보였다. G호는 전도사고 당시 도선사의 지시에 따라 속력 13kn, 우현 타각(10°→20°)을 사용하여 침로 038°(T)에서 105°(T)로 변침 중이었다. 이 때 최대 외방경사각은 좌현으로 7.8° 내지 10.9°로 추정된다. 평상 시 외방경사각보다 2.2배 높은 수치이다. 화물선의 최소 GoM은 IS coded에서 +0.15m 이상을 요구하고 있다. 전도된 G호도 +1.72m GoM을 확보하고 있었다. GoM에 대한 기준 미달이 전도의 원인이 아니라, 선회 중 횡경사 모멘트에 대응할 수 있는 충분한 GoM을 확보하지 않아 전도된 것이다. 이 연구는 중앙해양안전심판원과 USCG의 사고 조사 결과를 뒷받침한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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