본 연구는 2004년 이후 도입된 실적 공사비 제도에 의하여 착공된 지하철 건설공사를 대상으로 실적공사비, 공사규모 그리고 시간을 고려하여 공사비를 예측하는 식을 제시하였다. 11개의 지하철공사 자료를 이용하여 지하철 공사비 예측을 위한 비용-규모 지수 n(신뢰범위:0.5~0.7)을 구한 결과, 총공사비 0.713, 순공사비 0.77로 도출되었다. 본 연구에서 제시한 공사비 예측 식 모델은 향후 지하철 공사 적용 현장의 사업기획, 예비조사, 타당성조사, 기본설계 단계에서 개산 공사비를 추정하는데 효과적으로 적용할 수 있을 것이다.
지난 10년 동안, 저영향개발(LID)에 대한 관심이 증가해 왔다. LID는 도시 하천의 지속 가능성을 높이고 도시 홍수와 가뭄 및 비점오염에 대한 환경적 영향을 감소시켰다. 불투수지역이 확산됨에 따라 LID는 도시 지역의 홍수를 방지하고 수문학적 기능을 강화하기 위한 전략 중 하나로 제안되고 있다 최근 계속적인 도시화와 개발로 인해 불투수층이 증가함에 따라, 도시비점오염물질이 동반된 표면유출수가 증가하고 있다. LID는 도시 환경에서 많은 이점을 지니고 있지만 LID 구조물의 운영 및 관리와 설치에는 높은 비용이 필요하다. 반면에 수학적 모델은 적은 비용으로 LID의 수문학적 과정을 분석하고 예측할 수 있는 유용한 도구이다. EPA SWMM은 이러한 LID 예측 및 분석하는 데 많이 사용 되고 있으며, 도시 유출 관리에 널리 사용되고 있다. 하지만 EPA SWMM의 LID 모듈의 경우, LID내의 오염물질 모의를 위한 기작이 없다. 이러한 점은 LID를 이용하여, 비점오염물질 저감을 예측하기에는 한계점을 보여준다. 이에 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여, EPA SWMM LID 모듈에 오염물질 거동 기작을 추가하였다. 개발된 모형은 Bioretention과 infiltration trench를 모의를 하였으며, 모의 오염물질로는 TSS, TN, TP, COD 이다. 모의 결과 모델이 자연현상을 잘 모의 하고 있음을 보여주었다. 향후, 이 모형을 이용하여 도시 내 LID 시설의 오염물질 예측이 가능할 것으로 예상된다.
수자원사업에 따른 수질개선편익은 사업으로 인해 저감되는 오염원의 양을 예측하고, 그에 따른 수질개선효과를 계량화한 값이며, 이는 곧 해당사업의 가치로써 정의된다. 이러한 수질개선편익을 산정하기 위한 방법에는 개인의 지불의사를 추정하여 가치를 추정하는 조건부가치측정법(CVM)과 해당 사업에 따른 효과를 기술적 방식으로 대체할 때 소요되는 비용을 시행사업의 가치로 평가하는 방식인 대체비용법을 들 수 있다. 현재 조건부가치측정법은 다양한 분야의 사업에 대한 가치추정법으로 널리 쓰이고 있으나, 해당사업의 가치에 대한 공학적이고 직관적인 해답을 줄 수 있는 대체비용법의 적용성은 아직까지 미미한 실정이다. 이에 본 연구는 수질개선편익을 중심으로 대체비용법의 분석절차와 적용성을 확인하고자 하였고, 이에 대한 사례연구로서 댐증고사업을 대상으로 하였다. 수질개선편익과 같이 환경적 질을 높이는 사업은 대상사업의 가치를 추정하는 데 많은 어려움이 있으며, 기존에 주로 사용된 조건부가치측정법과 더불어 대체비용법을 이용한 검토는 보다 객관적인 의사결정을 지원하는 데 도움을 줄 것으로 판단된다.
2007년 7월부터 시행되고 있는 수도권 대중교통 통합요금제는 이용자의 통행비용 절감 및 활발한 환승행위의 유도로 긍정적인 평가를 얻고 있다. 그러나 수도권 대중교통 통합요금제를 고려한 철도 수요예측 방법론, 특히 수단분담과 관련된 연구가 많지 않았다. 이에 본 연구는 수도권 대중교통 통합요금제를 반영할 수 있는 수단별 효용산정기법을 제시하였으며, 2006년 가구통행실태조사 자료를 활용하여 통행시간과 통행비용 산정에 적용되는 계수를 현실화하였다. 그리고 다양한 요금제를 적용하기 위한 철도 수요예측 방법론을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 철도 수요예측 방법론은 철도 수요예측의 정확성과 유용성을 향상시키는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 표준화가 완료된 HEVO(High Efficiency Video Coding)에서는 계층적 구조를 갖는 가변블록의 크기를 사용하고 재귀적으로 부호화를 수행사여, 최적의 부호화단위(CU: Coding Unit) 분할 구조와 예측단위(PU: Prediction Unit)를 결정함으로써 높은 부호화 효율을 얻을 수 있는 반면 부호화 복잡도가 증가하는 문제가 있다. 본 논문에서는 부호화기의 복잡도를 감소시키기 위한 고속 부호화 알고리즘으로 고속 모드 결정 기법을 제안한다. 제안기법은 상위 깊이(CU: Coding Unit)의 최적 모드와 부호화 율-왜곡 비용을 이용해서 현재 깊이 CU에서의 특정 모드의 율-왜곡 비용 계산을 생략함으로써 PU 탐색을 조기 종료한다. 즉, 상위 깊이 CU의 조건에 따라 화면간 예측 모드의 일부 또는 화면내 예측을 수행하지 않는다. 실험결과 제안기법은 HM 12.0대비 0.2%의 비트 증가에 22.9%의 계산시간 감소 효과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
실험을 통하여 엔진의 성능을 파악하고자 한다면 적지 않은 시간동안 많은 비용과 노력이 필요하다. 최근 연구에서는 이러한 단점을 해결하기 위해 CFD를 이용 선행해석을 통해 미리 그 엔진의 성능을 예측하여 실험에 들이는 시간과 비용을 줄여가고 있다. 본 연구는 실험을 통하여 소형엔진의 성능을 알아보기 이전에 선행해석을 통해 소형엔진의 성능을 예측하고자 한다. 소형엔진의 선행 해석을 위해 전자제어 연료분사 방식의 400cc급 소형엔진을 모델링하고 1D 해석프로그램인 GT-Power를 통하여 엔진의 Toque, Power 및 배기가스를 예측하였다.
중앙 전력과 단절된 독립형 마이크로그리드는 발전된 신재생 에너지를 저장하는 ESS의 효율적인 운영을 통해 블랙아웃을 방지하고 디젤 발전기의 발전 비용을 최소화하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 기상 정보를 이용하여 신재생 에너지 발전량을 예측하고, 최적화 알고리즘을 이용해 생성된 후보 계획의 평가 시 ESS의 SOC를 유지하지 못하는 경우 페널티를 부여함으로써 신재생 발전량 예측의 오류에 대비하였다. 시뮬레이션 실험을 통해 제안하는 SOC 유지를 고려한 운영 계획 최적화 방안이 기존의 예측 제어 기반 최적화 방안에 비해 블랙아웃을 방지하면서도 디젤 발전 비용을 절감할 수 있음을 확인하였다.
사업체, 연구소 등이 적극적인 구인에도 불구하고 인력수요를 충원하지 못하면 정상적인 운영이 어렵게 되는바, 부족한 인력규모를 조사하여 해소할 수 있도록 국가적인 정책지원이 필요하다. 그런데 인력수요를 해소하기 위하여 기존의 유휴 인력만으로는 충원이 어려워 인력양성을 해야 하는 경우에는 시간과 비용이 필요하므로 현재의 부족한 인력규모를 해소하지 못한다는 문제점이 있다. 본 논문은 기술분야별 인력양성을 위한 인력수요 예측 방법 및 시스템에 관한 것으로 인력 수요를 충족하기 위한 인력 양성에 시간과 비용이 필요하므로 인력 수요를 예측하여 미리 양성할 수 있도록 하기 위한 방법을 제안하였다.
본 논문은 스프링 프레임워크를 이용한 클라우드 환경에서의 부실예측 지원시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 자동화된 통합인증 및 접근제어 시스템으로서 각기 독립된 모듈에서 처리된 데이터를 기초로 거래관리 모듈로 통합하여 부실예측을 평가하고 지원시스템의 데이터의 기법을 다른 모듈과 공유함으로써 자산의 부실채권을 이용한 회수를 관리하여 효율성을 높인다. 제안하는 시스템은 고객과 기업의 전략경영 등의 기능을 강화하여 업무투명성, 비용절감, 고객 접근성이 기존시스템보다 효율적으로 사용될 것으로 기대된다. 또한 프레임워크를 적용함에 따라 소프트웨어의 재사용성을 최대화할 수 있으며, 개발된 표준 API를 적용함으로써 개발비용 및 기간의 단축시킬 수 있으며, 각 컨테이너(공통모듈 플러그인) 형태로 프레임워크를 설계함으로써 기능의 추가가 쉽고, 재사용이 가능하며, 사용자가 요구하는 웹 환경을 구축함으로써 정부에서 제시하는 표준 프레임워크와 호환성을 제공한다.
축류팬(axial fan)은 냉장고, 에어컨 등 가전제품 뿐 아니라, 자동차, 중장비 등에 가장 널리 사용되는 팬의 형태로 제품의 성능과 소음에 많은 영향을 미치는 요소이다. 그러나 설계, 목업(mock-up)개발, 풍동실험 등의 시간과 비용적인 면에서 비효율적인 방법을 통해 개발이 이루어지고 있다. 따라서 범용으로 사용가능한 팬 설계 프로그램과 설계 인자의 입력만으로도 성능을 예측하여 개발에 소요되는 시간과 비용을 줄일 수 있는 시스템의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 슈퍼컴퓨터를 활용하여 축류팬 형상변수의 변화에 대한 성능과 소음을 미리 해석한 후 그 결과를 지식형 데이터베이스로 저장하고, 팬 자동설계 시스템과 결합한다. 즉, 축류팬 설계 변수를 입력하면 팬의 형상을 CAD 파일로 자동 생성할 뿐 아니라, 지식형 데이터베이스을 기반으로 하는 데이터 마이닝 기법을 이용하여 해당 모델의 성능과 소음을 예측한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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