Urban streams have been severely degraded with wastewater and concrete structure over a prolonged period. The Chonggyecheon Restoration Project recovered a stream in the downtown Seoul with landscaping, plantings and bridges after the cover concrete and elevated asphalt road were removed. The project has been criticized partly because it is not an ecological restoration but rather the development of an urban park with an unnaturally straight flowing stream, artificial building structures, and artificial water pumping from the Han River. Nevertheless, the public have praised the project and almost 100,000 visitors per day come to see the reeds, catfish, and ducks. The stream restoration project is attractive to central and regional government decision makers because it increases the public concern of landscape amenity. Several projects such as Sanjichon and Kaeumjungchon are on going and proposed. These projects have a common and different respect in scope and procedure. The Chonggyecheon project in the process of environmental impact assessment (EIA) and prior environmental review system (PERS) reviewed the environmental impacts before development. Kaeumjungchon in the PERS and Sanjichon without EIA and PERS are reviewed. EIA and PERS systems contribute to checking the ecological sustainability of the restoration projects. A stream restoration project is a very complex task, so an integrated approach from plan to project is needed for ecologically sound restoration. Ecological stream restoration requires 1) an assessment of the entire stream ecosystem 2) establishing an ecologically sound management system of the stream reflecting not only benefits for people but also flora and fauna; 3) developing the site-specific design criteria and construction techniques including habitat restoration, flood plains conservation, and fluvial management; 4) considering the stream watershed in land use plan, EIA, PERS, and strategic environmental assessment (SEA). Additionally the process needs to develop the methodologies to enhance stakeholder's participation during planning, construction, and monitoring.
탄성파 자료처리는 탄성파 자료를 분석하여 지구 내부 구조와 특성을 파악하는 기술로, 높은 컴퓨터 연산력이 요구된다. 이러한 도전 과제를 해결하기 위해 머신러닝 기술이 도입되었으며, 잡음 제거, 속도 모델 구축 등 다양한 작업에서 활용되고 있다. 그러나, 대부분의 연구는 특정 탄성파 처리 작업에 집중되어 있어 자료에 내재된 유사한 특징과 구조를 충분히 활용하지 못하는 한계가 있다. 본 연구에서는 BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 기반의 사전학습을 위해 단일 송신원 모음에서 수신기별 시계열 자료('수신기 배열')와 동일 시간에 기록된 수신기 신호('시간 배열')를 입력 자료로 활용하는 방법을 비교하였다. 이를 위해 단층을 포함한 속도 모델에서 생성한 합성 송신원 모음 자료를 이용하여 잡음 제거, 속도 추정, 그리고 단층 확인 작업을 수행하였다. 임의 잡음 제거 작업에서는 수신기 및 시간 배열에서 모두 좋은 성능을 보였으나, 공간적인 분포 파악이 요구되는 속도 추정 및 단층 확인 작업에서는 시간 배열의 결과가 상대적으로 더 우수함을 확인하였다.
지구 관측 시스템(EOSDIS)나 많은 수의 클라이언트를 추적하는 이동전화 서비스 등 많은 응용에서는 지속적으로 생겨나는 대량의 복잡한 데이타들을 보관하고 인덱싱하는 것이 매우 어려운 일이다. 다차원 데이타를 효과적으로 관리하기 위해 R-tree에 기반 한 인덱스 구조가 널리 사용되어 왔다. 본 논문에서는 빠른 데이타 생성 속도를 따라잡으면서 대량 삽입을 통해 R-tree를 관리할 수 있는 seeded clustering이라는 확장성 있는 기법을 제안한다. 이 기법에서는 삽입할 대상 R-tree의 상위 k레벨의 구조를 활용하여 시드 트리를 만들어 삽입 데이타를 분류해 클러스터를 생성한다. 그리고 각 클러스터로부터 삽입 R-tree를 생성하고 이를 대상 R-tree에 한 번에 하나씩 삽입한다. 논문에서는 자세한 알고리즘과 함에 다양한 실험 결과를 보여준다. 실험 결과를 통해 seeded clustering을 이용한 대량 삽입이 기존의 대량 삽입 기법들과 비교해 삽입이나 질의 처리 모두에서 우수함을 알 수 있다.
국내 주요 공공발주기관의 BIM 도입 환경 수준이 높아짐에 따라 많은 설계 및 시공사에서는 BIM 수행 과정에서의 실질적인 업무 생산성 향상 방안에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 본 연구에서는 대표적인 BIM 설계 자동화 방안으로 BIM기반 설계 과정에서 반복적으로 수행되는 BIM 라이브러리 배치작업을 자동화하는 방안을 제시하였다. 특히 직선, 곡선, 수직 평면과 곡면 등 BIM 라이브러리의 배치 대상면을 구분하고, 각각에 대해 두 객체의 중심 거리와 선형 길이에 따른 배치간격, 배치방향 등을 고려하여 BIM 라이브러리 자동 배치 모형을 Dynamo로 구현하였다. 사례적용을 통해 다양한 배치 환경 및 조건에 따라 배치가 가능하고, 작업시간도 단축할 수 있는 것으로 확인되어 지형 특성에 맞게 배치해야 하는 각종 조형물이나 구조물들의 정확한 배치가 가능할 뿐만 아니라 배치 자동화를 통해 업무 생산성도 획기적으로 향상될 수 있을 것으로 기대된다.
제품 개발 기간을 단축하고 품질과 생산성을 향상시키기 위하여 설계/해석 프로세스의 자동화가 요구된다. 일반적으로 설계/해석 프로세스는 시간과 자원을 많이 필요로 하는 작업이기 때문에 분산 환경에서 다양한 엔지니어링 자원을 효과적으로 활용할 수 있어야 한다. 분산 환경에서의 유연한 엔지니어링 프로세스의 통합과 자동화를 가능하게 하기 위해 한국기계연구원에서는 SOA(Service Oriented Architecture)기반의 e-엔지니어링 프레임워크를 구축하였다. 본 논문에서는 한국기계연구원의 e-엔지니어링 프레임워크의 개념 및 구조를 설명한다. 또한 e-엔지니어링 프레임워크에서 발생할 수 있는 예외사항에 중점을 두고 이러한 예외사항에 대해서 엔지니어링 프로세스 측면과 태스크 측면으로 분류하여 장애진단 및 회복 기법을 제시한다.
본 연구의 목적은 한국의 한 대학에 개설된 영작문 수업에서 수사 패턴과 의미 구성을 통해 학생들의 영작문 전략을 살펴보는 것이다. 참여자는 선택 과목으로 개설된 영작문 수업의 교사와 학생들이며, 학생들이 작성한 영어 의견문과 교사와의 인터뷰가 주된 데이터이다. 데이터 분석을 위해 '주장-근거' 패턴이 사용되었다. 분석 결과, 89%의 학생들이 주장, 근거, 그리고 결론의 요소를 사용하였으며, 또한 89%의 학생들은 수업 시간에 사용된 교과서에 등장하는 모델 글의 내용을 그대로 모방하거나 혹은 미미한 수준으로 발전시켜 자신들의 글 내용을 구성하였다. 이는 작문에서 창조성과 상상력을 가장 중요시하는 교수자의 수업의도와는 매우 동떨어진 것이었다. 이러한 결과는 대학 수업에서 좋은 점수를 얻기 위한 학생들의 '수용'전략으로 해석되어질 수 있다. 본 연구의 결론은 학생들은 교사의 수업 의도와는 상관없이 재설정된 환경에서의 성공을 위해 자신들의 방식으로 영어 작문을 위한 나름의 전략을 구사한다는 것을 보여준다.
함정은 적과이 전투 환경에서 충분한 전투력을 발휘하여야 하고 우수한 공격 능력뿐만 아니라 적의 위협 무기에 대한 적절한 방어능력을 반드시 갖추어야 한다. 함정이 방어 능력은 생존성으로 표현되고 있다. 함정의 생존성을 향상시키는데로 민감성의 감소대책이 가장 효과적이라고 할 수 있으나, 수상 전투 함정은 노출되기 쉽고 공격을 받을 수 있는 위협 무기가 매우 다양하기 때문에 취약성의 감소대책이 보다 강조되고 있다. 취약성의 감소대책으로는 이중선체, 상자형 거더(box girder), 이중 횡 격벽 및 방탄 강화 격벽의 설치, 파편 등의 방벽 설치 등의 다양한 방법이 있으나, 현실적으로 많은 비용과 중량 증가 등의 요인이 발생함으로 소요비용 대비 취약성 감소 효율 측면을 고려하여 주어진 설계 제한 범위 내에서 적용 가능한 보호 수준을 결정하여야 한다. 본 논문에서는 생존성 향상을 위한 선체 구조 설계기술의 평가 절차와 대책에 대한 방법론 등을 검토하고, 특히 상자형 거더 설치가 선체 구조의 생존성 향상에 미치는 영향을 살펴보고자 한다. 상자형 거어더의 효용성을 수치해석을 통하여 살펴보았고, 해석 결과 상자형 거어더의 설치는 생존성을 향상시킬 수 있는 유효한 설계 방법임을 알 수 있었다.
건설자동화 시스템 개발은 건설업이 당면하고 있는 여러 가지 어려움을 해결하고 급변하고 있는 건설환경을 위한 대응책으로 설득력 있는 해결책 중의 한가지로 제안되고 있다. 2006년부터 지능형 굴삭시스템 개발을 위한 연구가 진행되었다. 지능형 굴삭시스템은 작업환경 센싱, 3D 모델링, 작업계획, 작업경로계획, 무인조정 및 정보관리를 위한 다양한 기능을 갖고 있다. 본 논문에서는 지능형 굴삭시스템을 실제 현장에 적용하기 위하여 필요한 요소기술 중의 하나인 작업계획 및 작업경로계획 기능구현을 위한 공간정보모델과 작업경로 시뮬레이터를 제시하고자 한다. 기존의 자료구조인 쿼드트리나 옥트리 구조가 갖고 있는 단점을 보완하기 위하여 토공작업을 위한 새로운 자료구조를 제시하였다. 작업경로 시뮬레이터는 작업환경에 관한 정보, 토공장비에 관한 정보를 제공하며 작업자의 휴리스틱을 고려하여 효과적인 작업경로를 생성할 수 있다. 시뮬레이터에 의하여 생성된 작업경로와 굴삭기 운전자가 제안하고 있는 작업경로를 서로 비교하였다.
연구개발에 있어서 각 연구 분야와 관련된 신속하고 적절한 정보의 획득은 산업사회의 국가 기술 경쟁력을 좌우하는 중요한 요소로 대두되고 있다. 따라서 연구개발활동을 지원하기 위한 도구로써 다양한 형태의 전문 데이터베이스의 구축 및 효율적인 운영을 통한 적합 정보의 제공은 연구생산성 제고에 있어 필연적인 과제라 할 수 있다. 본 연구에서는 산$.$학$.$연 과학자들의 연구 활동을 지원하고 촉진시키기 위한 세라믹 재료 물성 데이터베이스를 개발하였다. 데이터베이스는 과학자 및 연구개발자들에 대한 수요조사를 통해 가장 중요하다고 응답한 재료분야의 세라믹 물성 데이터베이스를 선정하였으며, 데이터베이스 개발을 위해서는 세라믹 재료물성 정보의 항목과 구조를 분석하여 국내 이용자들에게 적합하도록 데이터베이스 설계를 수행하였다. 본 연구 결과를 활용함으로써 연구 개발자들이 물성정보 획득을 위해 투여되는 시간과 비용을 크게 줄일 수 있으며, 연구생산성이 크게 향상될 것으로 기대된다.
균열은 건물, 교량, 도로, 수송관 등의 기반시설의 안전성에 영향을 주는 요소이다. 본 연구에서는 검사 비용과 시간을 줄일 수 있는 자동화된 균열 탐지 시스템을 다룬다. 환경과 표면에 강건한 시스템을 구성하기 위해서, 본 연구에서는 여러 사전 연구에서 사용된 다양한 표면의 균열 데이터 셋을 수집하여 통합 데이터 셋을 구축하였다. 이후, 컴퓨터 비전 분야에 높은 성능을 발휘하는 VGG, ResNet, WideResNet, ResNeXt, DenseNet, EfficientNet 딥러닝 모델을 적용하였다. 통합 데이터 셋은 훈련 집합(80%)과 테스트 집합(20%)으로 나누어 모델 성능을 검증하기 위해서 사용했다. 실험 결과, DenseNet121 모델이 높은 마라미터 효율성을 가지면서도 테스트 집합에 대해 96.20%의 정확도를 달성하여 가장 높은 성능을 보여주었다. 딥러닝 모델의 균열 검출 성능 검증을 통해, DenseNet121를 활용하여 컴퓨팅 자원이 적은 소형 디바이스에서도 높은 균열 검출 성능을 보이는 탐지 시스템을 구축이 가능함을 확인했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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