연구목적: 연안건축 재료의 자외선 반사율과 투과율은 건물의 자외선 방출 및 방출의 주요 요인 중 하나이다. 이 연구에서는 건축 자재의 여러 종류의 자외선 스펙트럼 반사율이 측정되었으며 또한 표면 특성 중에 하나인 명도, 거칠기 및 색도와의 관계에 대해서도 검토 및 제안했다. 연구방법: 본 연구에서는 CIE 분류에 의거하여 자외선영역은 단파장 UV-C (10nm~280nm), 중파장 영역 UV-B (280-315 nm), 장파장 영역 UV-A (315-400nm), 가시광선 영역 (400nm~780nm)으로 정했으며, 연속적으로 측정하기 위하여 분광 광도계를 사용했다. 연구결과: 나무의 경우 반사율은 가시광선역 55-68 %, UV-A * 7-12 %, UV-B* 4-5 %로 나타났다. 벽타일은 가시광선역 18-40 %, UV-A* 8-20 %, UV-B* 7-8 % 로 나타났으며, 콘크리트는 가사광선역 37 %, UV-A* 28 %, UV-B* 19 %로 나타났다. 결론: 가시광선 반사율에 의해 자외선 반사율을 추정 할 수 있으며, 또한 자외선 차단을 할 때에는 용도에 따라 다양한 재료를 선택하는 것이 중요하다.
현재 국내에서 내진성능관리 실무에 사용되고 있는 내진성능관리-의사결정 지원기술은 개별시설물의 내진성능을 정성적인 지수 값에 근거한 내진보강 우선순위만을 결정하고 있어 내진보강이 되었음에도 불구하고 지진 시 도로가 정상적인 교통통행기능을 수행하지 못하는 상황이 발생하고 있다. 이러한 단점을 극복하고 도로망관점에서 내진성능관리를 수행할 수 있도록 의사결정에 필요한 다양한 판단자료를 제공할 수 있는 새로운 내진성능관리 의사결정지원 기술이 필요하다. 본 논문에서는 교량, 터널, 사면, 옹벽으로 구성된 포항시 도로망을 대상으로 "지진위험도평가"를 적용하여 정량적인 지진 전·후 직·간접 피해규모 산출, 내진보강 전후의 직·간접 피해규모 비교에 의한 내진보강효과 검토, 이를 통해 수행 할 수 있는 내진보강 우선순위 선정, 필요예산 계획, 방재도로선정 등의 다양한 의사결정 사항들을 제시하였다. 또한 지진 위험도평가 방법을 이용한 내진성능평가를 시각적으로 구현하여 의사결정자들이 직관적으로 의사결정을 수행할 수 있도록 지원하기위해 개발된 의사결정지원 소프트웨어를 소개하였다.
우리나라 원양산업은 대중성 수산물 공급 및 식량안보에 중요한 역할을 하고 있다. IMO를 비롯한 각국에서는 어선의 국제적으로 통일된 안전 기준 마련을 위하여 노력하였고, '1977년 어선안전 토레몰리노스 협약' 채택을 시작으로 '2012 케이프 타운 협정' 채택을 하였으나 발효 요건을 충족하지 못하고 있다. 그러나 2019 토레몰리노스 선언으로 협정의 발효가 가시화되었고, 우리나라도 협정 비준을 앞두고 있으며 원양어선이 협정의 적용 대상이 된다. 2012 케이프 타운 협정은 적용 대상 기준을 선체의 길이 또는 총톤수를 선택할 수 있고, 현존선에 대해서도 일부 적용이 된다. 현존선에 대한 영향을 확인하기 위하여 한국원양산업협회 회원으로 등록된 원양어선 188척을 대상으로 분석한 결과 총톤수 적용이 협정 비준에 미치는 영향이 적은 것으로 나타났다. 또한 Two-way VHF, Radar transponder 등 GMDSS 설비의 강제화 및 선원들의 안전 친숙화 등의 대한 법령 개정이 필요한 것으로 식별되었다. 산업계에서는 협정에서 요구하는 설비의 비치와 어선원의 안전 친숙화가 필요하다.
This study aims to establish the multi-reservoir operation system model in the Upper Mun River Basin which includes 5 main dams namely, Mun Bon (MB), Lamchae (LC), Lam Takhong (LTK), Lam Phraphoeng (LPP), and Lower Lam Chiengkrai (LLCK) Dams. The knowledge and AI technology were applied aiming to develop innovative prototype for SMART dam-reservoir operation in future. Two different sorts of reservoir operation system model namely, Fuzzy Logic (FL) and Constraint Programming (CP) as well as the development of rainfall and reservoir inflow prediction models using Machine Learning (ML) technique were made to help specify the right amount of daily reservoir releases for the Royal Irrigation Department (RID). The model could also provide the essential information particularly for the Office of National Water Resource of Thailand (ONWR) to determine the short-term and long-term water resource management plan and strengthen water security against flood and drought in this region. The simulated results of base case scenario for reservoir operation in the Upper Mun from 2008 to 2021 indicated that in the same circumstances, FL and CP models could specify the new release schemes to increase the reservoir water storages at the beginning of dry season of approximately 125.25 and 142.20 MCM per year. This means that supplying the agricultural water to farmers in dry season could be well managed. In other words, water scarcity problem could substantially be moderated at some extent in case of incapability to control the expansion of cultivated area size properly. Moreover, using AI technology to determine the new reservoir release schemes plays important role in reducing the actual volume of water shortfall in the basin although the drought situation at LTK and LLCK Dams were still existed in some periods of time. Meanwhile, considering the predicted inflow and hydrologic factors downstream of 5 main dams by FL model and minimizing the flood volume by CP model could ensure that flood risk was considerably minimized as a result of new release schemes.
정부는 건설산업의 생산성 혁신을 위해 BIM 기반 스마트 건설기술 활성화방안을 지속적으로 발표하고 있다. 설계단계에서는 BIM 데이터와 다른 첨단기술을 융합하여 설계 자동화와 최적화 수행을 목표로 한다. 국내 해저터널 사업인 남해 서면-여수 신덕 국도 건설공사 기본설계에서는 터널설계 프로세스에 따라 3D 공간정보를 이용한 터널설계 자동화 기술을 개발하여 BIM 기반의 설계를 수행하였다. 터널의 선형설계에 제너레이티브 디자인 기법을 사용하여 만 여건 이상의 케이스를 36시간 내에 도출하고, 설계자가 정의한 목적함수의 정량적 평가를 수행하여 설계자가 요구하는 조건의 최적 선형을 도출했다. AI 기반의 지반분류와 3D Geo Model을 구축하여 최적 선형의 경제성 및 안정성을 평가하였다. AI 기반의 지반분류는 시추 코어 1공당 약 30종의 지반분류를 수행하여 그 정밀도를 향상시켰고, 3D Geo Model의 경우 시공 중 추가되는 지반 데이터를 누적할 수 있다는 점에서 그 활용도를 기대할 수 있다. 3D 발파설계의 경우 Dynamo 상에서 노선상의 모든 보안물건을 검토하여 최적 장약량을 5분 만에 도출하고, 직관적이고 편리한 시공관리를 위해 3D 공간상에 설계 결과를 시각화함으로서 시공 중에 직접 활용할 수 있도록 했다.
본 논문에서는 IEEE 802.11b/g/n 규격의 2.4GHz 대역 통신 기반의 스마트 벽스위치를 제안한다. 4차 산업 시대로 진화하면서 스마트 홈 솔루션 개발이 활발히 진행 중이며 스마트 벽스위치에 대한 적용사례가 증가하고 있다. 가격 경쟁력을 통해 시장을 선점하고 있는 중국 제품은 대부분 블루투스와 지그비 통신 방식의 스위치를 사용하고 있다. 하지만, 지그비 통신은 저전력인데 반해 블루투스보다 통신속도가 늦고 별도의 허브를 통한 네트워크 구성이 추가적으로 요구되는 단점이 있다. 블루투스 방식은 와이파이 통신에 비해 통신 범위와 속도가 낮고 통신 대기시간이 비교적 길며 보안성이 취약한 것이 문제점이다. 본 연구에서는 와이파이 통신 기술을 적용한 IEEE 802.11b/g/n 스마트 벽스위치를 개발하였다. 또한, 2선식 구조를 통하여 건물 내 별도의 중선선 시공을 통한 추가 비용이 발생하지 않게 설계하였다. 연구의 결과물은 기존 벽스위치에 비해 30%이상 저렴하여 기술 경쟁력뿐만 아니라 가격 경쟁력에서도 시장을 선점할 수 있을 것으로 판단한다.
현재 일본에서는 사면 안정 문제에 있어서 파괴면상의 전단강도는 일반적으로 점착력의 경험적 예측에 기초를 두고 있으며, 그 점착력은 표토상부에서 가정한 활동 면까지 흙두께에 비례한다고 가정한다. 이 예측법은 안정해석 결과가 설계자에 의한 영향을 받지 않는다는 점이 이점이나, 이론적인 배경이 부족하고, 파괴면 상의 흙두께가 매우 두꺼운 경우에는 점착력이 과다평가되어 역으로 때때로 그로 인한 전단저항각이 과소평가되지기도 한다. 본 연구에서는 2007년 효고현의 자연사면 파괴사례를 대상으로 파괴면상의 현장전단응력의 효과를 고려한 일련의 직접전단시험을 실시하여 주의 깊게 조사하였다. 그 결과, 초기전단음력을 고려한 시험으로부터 구한 전단강도가 사면파괴의 역해석에 적용되었을 때의 안전률이 현장상황과 부합하고 있음을 알 수 있었다.
본 연구의 목적은 온라인 미술기반 동료 슈퍼비전 실행과정에서의 특징을 바탕으로 실제 적용을 돕는 고려사항을 제안하는데 있다. 연구자를 포함한 임상미술치료 박사과정 동료들은 연구 참여자로서 실행과정에서 반복적인 문제점 파악과 개선적용을 시도하였고, 이 과정에서 수집된 다양한 자료들을 질적으로 분석하였다. 분석결과 특징을 살펴보면 '미술기반' 측면에서는 매체 및 공간의 확장성, '온라인' 측면에서는 주도성, 편리성, 신속성이 확인되었다. 이를 통해 파악된 고려사항은 다음과 같다. 먼저 '사전 구조화'는 명확한 경계와 설정, 집단의 사전 협의, 자기 주도적 준비와 태도가 기반이 되어야 한다. 두 번째, '미술 구조적 측면'은 창작을 통한 몰입을 돕는 공간과 매체 마련, 안정적인 시행구조화가 이루어져야 한다. 세 번째, '기술적 측면'은 미술작품을 전달할 수 있는 활용방안과 창작자의 명확한 의도전달이 가능한 방법을 적용할 필요가 있다. 마지막으로 '윤리적 측면'은 최소 보안표준 기준에 따른 온라인 소프트웨어 활용 및 반복적인 비밀보장 상황 유지를 위한 노력이 필요하다. 본 연구는 팬데믹을 포함한 다양한 상황에서 미술치료사의 전문역량을 유지하고 미술치료사간 네트워크 확장을 위한 실질적 방법을 제안했다는 것에 의의가 있다.
우리나라는 수요 곡물의 대부분을 수입으로 의존하기 때문에 주요 곡물 수출 국가의 재배 면적과 생산량 예측을 통해 식량안보를 증진시킬 수 있다. 특히, 밀 주요 수출국인 우크라이나를 대상으로 재배지역의 변화 전망을 파악하는 것이 장기적인 밀 수급에 대한 미래 정책 결정에 도움을 줄 수 있다. 본 연구에서는 작물의 기후적합도를 예측하는 Fuzzy Union 모델을 사용하여 과거 기후조건(1970~2000)에서 우크라이나 지역의 밀의 기후적합도를 평가하고자 하였다. 우크라이나 통계청으로부터 밀 생산량과 재배면적 통계자료를 수집하였다. 또한, 위성영상을 활용하여 작물의 재배면적과 수량에 대한 공간자료인 EarthStat 자료를 수집하였다. 모델로 계산된 기후적합도와 밀 관측지점과 비교하여 임계값을 설정하였다. EarthStat 자료와 실제 관측자료를 비교한 결과 일정 지역에서 재배면적과 수량이 일치하지 않는 지역들이 존재하였다. 과거 기후 조건에서 산출된 기후적합도의 경우에도 지역적인 차이를 보였다. 예를 들어, 우크라이나의 서북부 지역에서 0.8 이상의 높은 기후적합도의 분포를 보였으나 동남부 지역에서는 0.15 수준의 낮은 기후적합도를 보였다. 그러나, 기후적합도의 행정구역별 통계량과 실제 밀 재배면적과 생산량을 비교한 결과 일정 수준의 상관관계를 가졌다. 특히, 단위면적당 생산량과 기후적합도의 상관계수는 0.647로 중위 정상관을 나타냈다. 이러한 결과는 기후적합도를 활용하여 재배면적 추정 및 단위면적당 수량 예측이 가능함을 시사하였다.
Meta에서 신속한 영상 분할 기능을 제공하는 대규모 컴퓨터 비전 생성 모델을 발표한 이후, 여러 활용 분야에서 이를 적용하려는 연구가 이루어지고 있다. 이 연구에서는 위성 영상 자료에 Segment Anything Model (SAM)을 사용할 수 있는 QGIS 플러그인 Geo-SAM을 사용하여 수체 객체 탐지와 추출에 대한 SAM의 적용성을 조사해 보고자 하였다. 실험 대상 자료는 국토위성(Compact Advanced Satellite 500, CAS500-1) 영상을 사용하였다. 이 자료를 가지고 SAM을 적용하여 얻은 결과는 같은 입력 영상으로부터 수작업으로 제작한 수체 객체 자료, Open Street Map (OSM)의 수체 자료, 국토지리정보원의 수계 수치지도와 비교하였다. SAM 처리 결과와 비교 대상 자료를 이용하여 추출된 모든 객체를 대상으로 계산한 경계사각형의 교집합/합집합의 평균값을 나타내는 mean Intersection over Union (mIoU)은 각각 0.7490, 0.5905, 0.4921로 나타났고, 각 자료에서 공통으로 나타나거나 추출된 객체에 대해 계산한 결과는 차례대로 0.9189, 0.8779, 0.7715로 나타났다. SAM을 적용한 결과와 다른 비교 자료와의 공간적 일치도를 분석한 결과, SAM에서는 한 개의 수체 객체를 여러 개의 분할 요소로 나타내므로 수체 객체 분류를 지원하는 의미 있는 결과를 보이고 있음을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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