기존의 부브노프-갤러킨 자연요소법(BG-NEM)에서 발생하는 수치적분의 부정확성을 페트로프-갤러킨 자연요소법(PG-NEM)에서 완벽히 해결할 수 있음을 저자들의 이전 논문에서 확인하였다. 본 논문에서는 PG-NEM을 확장하여 2차원 기하학적 비선형 문제를 다룬다. 해석을 위해 선형화된 토탈 라그랑지 정식화를 도입하고 PG-NEM을 적용하여 근사화한다. 각 하중 단계마다 절점은 새로운 위치로 갱신되며, 재분포된 절점을 바탕으로 형상함수를 새롭게 구성한다. 이러한 과정은 PG-NEM이 더 정확하고 안정적인 근사함수를 제공하는 것을 가능하게 한다. 개발된 포트란 시험 프로그램을 이용하여 대표적인 수치 예제를 수행하였으며, 수치결과로부터 PG-NEM이 효율적이고 정확하게 대변형 문제를 근사화하는 것을 확인하였다.
최근 들어 생활수준의 향상과 친수 환경에 대한 인식이 높아지면서 하천환경의 보전과 개선에 대한 필요성이 증대되고 과거 이수 또는 치수 목저으로 정비되었던 하천을 자연형 하천으로 탈바꿈 시키려는 움직임이 많이 일어 나고 있다. 자연형 하천 공법의 연구는 1990년대부터 점차 이루어 지고 있으나, 호안의 식생 공법 연구 및 수리 실험을 이루어 지지 않는 실정이다. 이제 본 연구에서는 자연형 하천 정비의 대표적인 방법인 호안 사면 처리 공법 중 지오셀 식생 매트에 대한 수리모형 실험을 실시하였다. 고정상 실험을 통하여 활착된 지오셀 식생 매트가 허용할 수 있는 유속과 수위를 정하는데 목적을 두었고, 상사법칙 이론을 도입하여 수행된 실험결과를 정리 분석하였다. 분석된 실험치를 왜곡모형에 적용하여 실제 규모로 환산한 결과 현재 설계시 허용되는 유속에도 지오셀 식생 매트의 안정성이 확보되는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 호안의 지오셀 식생매트의 적용이 가능 할 것으로 보이나, 제한적인 실험결과에 의해 왜곡모형을 이용하여 현장조건을 추정한 것이므로 적용 및 해석에 있어서는 실제 설치되는 하천의 복잡한 수리 수문학적인 변수가 충분히 고려되어야 할 것이다.
최근 중·소규모의 도시전역과 자연유역에서 임계지속기간의 개념을 도입하여 설계홍수량을 산정하는 사례가 늘어나고 있는 추세에 있다. 그러나, 임계지속기간에 관한 연구는 미흡한 상태이며 특히 자연유역에 대해서는 거의 없는 상태이다. 따라서, 본 연구에서는 자연유역을 대상으로 Clark모형을 이용하여 강우분포 형태, 첨두강우 발생위치, 빈도에 따른 임계지속기간 및 첨두유량을 산정하고, 적용모형의 매개변수들에 대한 민감도분석을 실시함으로써 각종 인자들이 설계홍수량에 미치는 영향을 분석하였다.
본 연구에서는 전국 4개 지구의 화강암 풍화토를 연구대상으로 현장 및 실내시험을 수행하고 토량 변화율을 노상과 노체에 대하여 결정하였다. 그리고, 본 연구에서는 인공 신경망 중 오류 역전파 학습 알고리즘을 도입하여 토량 변화율 C 값을 추정하고 신경망의 적용성에 대한 검증을 수행하였다. 화강암 풍화토에 대한 실내 및 현장시험 결과에서 얻어진 토량 변화율 C 값은 노상과 노체 구분 없이 최소 0.7에서 최대 1.2정도의 넓은 범위로 나타났다. 토지공사에서 제안하는 C값의 산정식과 본 연구 결과를 비교한 결과, 토지공사의 산정식에 의한 결과가 과대 평가될 가능성이 큰 것으로 나타났다. 비중, 자연 함수비, 자연상태의 습윤단위중량, #200 통과율 그리고 균등계수의 입력변수를 갖는 $I_{5-1}$$H_{30-30}$$O_1$의 신경망에서 다른 신경망 구조들보다 잦은 지역 최소점에 수렴하는 결과를 보였다. 본 연구에서 사용한 모든 신경망 구조에서 시험결과와 신경망 결과의 상관계수는 0.9이상으로 나타나 높은 상관성을 나타내었다. 특히, 인공 신경망에 의한 예측결과는 다양한 영향인자들 중에서 비중, 자연 함수비, 자연상태의 습윤단위중량 그리고 #200 통과율의 4개 변수만으로도 C값을 예측할 수 있었으며, 상관계수는 0.96으로 나타났다.다.
초등 수학에서 지도하는 수학적 개념 중에는 구체적 조작 활동에만 의존할 것이 아니라 형식화된 사고 활동을 함께 요구할 필요가 있는 경우도 있는데 그 대표적인 것이 분수 개념이다. 가분수 개념을 도입하기 위해서는 그 이전에 두 자연수 관계로서의 분수 개념을 지도하여야 한다. 이 활동은 자연수를 몇씩 묶어 나눈 양으로서의 분수의 지도와 관련해서도 생략해서는 안 되는 중요한 활동이다. 대분수는 간단한 분수의 합과 차를 구하는 활동이 이루어진 후, 자연수와 분수의 합이라는 형식화된 추상적 개념으로 지도하여야 한다. 몫으로서의 분수 개념은 구체적 조작 활동에서 직접 도출될 수 없는 이차적 사고 또는 형식적 사고를 요구한다. 초등학생들의 논리적 사고 수준을 고려한다면 자연수 나눗셈의 곱셈 변환을 지도한 뒤에 곱셈의 결과로서 몫 분수를 표현하는 방법을 지도하는 것이 바람직하다.
전 세계적으로 발생하고 있는 온실가스 배출의 중요한 원인 중 하나는 교통부문에서의 탄소배출이다. 이와 관련하여 최근 활발하게 논의되고 있는 전기자동차의 개발과 보급은 자연자원을 중심으로 운영되는 관광지의 지속가능성을 유지하기 위해서 필요하다. 우리나라를 대표하는 자연자원 중심의 관광지인 국립공원에서는 탐방객 관리나 업무를 위해 주로 내연기관으로 구성된 차량이 이용되고 있는데, 이 때문에 매연, 소음 등으로 환경문제가 발생하고 있다. 이를 억제하기 위해서 전기자동차를 도입할 필요가 있다. 본 연구는 국립공원의 친환경적 운영을 위해 전기자동차 사용의 경제적 가치를 분석하고, 이를 통해 전기자동차에 대한 청정운행모델을 개발할 수 있는 기초적인 선행연구로서 기능하기 위해 이루어졌다. 본 연구의 분석과정에서 지불의사금액 추정을 위해 설문지법을 이용한 로짓모형을 활용하였다. 조사모집단은 20세이상 전국 성인남녀이며, 성 연령별로 균등할당하여 조사를 실시하였다. 설문지에는 양분선택형 질문과 인구통계학적 사항에 관한 질문이 포함되었다. 분석결과 전기자동차 도입을 위해 지불 가능한 1인당 환경보전기금은 3,948원으로 추정되었으며, 전기자동차 도입으로 발생하는 국립공원의 가치는 5,613,813만원으로 나타났다. 국립공원에 전기자동차를 도입할 경우, 환경적으로 국립공원의 환경의 질을 개선할 수 있을 것으로 기대된다. 국립공원에서의 전기자동차 도입은 기후 변화에 대응하기 위한 적극적 수단으로서 운영될 수 있는 대안적 친환경행동이라 할 수 있다.
게임이나 실시간 시뮬레이션 시스템과 같은 분야에서 잔디는 광범위한 지표면을 구성하는 중요한 요소 중 하나이다. 실제 넓은 지형에 자라나는 많은 수의 잔디를 효율적으로 렌더링 하는 작업은 결코 쉬운 일이 아니다. 이러한 문제를 해결하려면 모델의 질과 계산 비용 절약의 두 가지 문제에 늘 직면하게 된다. 본 논문에서는 이러한 두 가지 문제를 해결하기 위한 방안으로 프랙탈 이론과 인스턴싱 기법을 도입하여 자연스러운 잔디의 효율적인 표현 방법을 제안한다. 기존의 잔디 표현의 경우 동일한 모델을 반복적으로 적용하였지만 본 연구에서는 프랙탈의 자기 유사성의 기본 이론을 활용하되 지형의 성질과 빛의 양을 인자로 도입하여 조건에 맞는 다양한 잔디의 자연스러운 표현 방법을 설계하고 또한 많은 수의 잔디 모델을 실시간으로 렌더링하기 위하여 GPU를 활용한 셰이더 인스턴싱 기법을 적용한다.
생리학적 활성을 보일 것으로 기대되는 다양한 pyrrolopyrimidine 유도체를 O-arylation과 Suzuki 짝지움 반응을 통해 합성하였다. 금속 촉매 Cu를 사용하고 마이크로파 조사 조건에서O-arylation을 성공적으로 진행하여 pyrrolo[3,2-d]pyrimidine의 4번 위치에 phenol기를 도입할 수 있었다. 또한, 금속촉매 Pd를 사용하는 Suzuki짝지움 반응도 마이크로파를 사용하여 pyrrolo[3,2-d]pyrimidine의 4번 위치에 aryl 기를 도입할 수 있었다. 유도체의 다양화를 위한 반응 조건으로 마이크로파를 사용함으로써 긴 반응 시간과 열전달 효율성 문제를 가지고 있는 전통적인 열 반응의 단점을 획기적으로 극복할 수 있었다. 본 연구 결과는 신약개발 연구에 중요한 역할을 할 것으로 기대되는 pyrrolo[3,2-d]pyrimidine 유도체를 다양화하는데 사용할 수 있다.
기후변화가 가속화로 인해 수재해의 빈도와 강도 예측이 어려워짐에 따라 실시간 홍수 모니터링에 대한 수요가 증가하고 있다. 합성개구레이다는 광원과 날씨에 무관하게 촬영이 가능하여 수재해 발생시에도 영상을 확보할 수 있다. 합성개구레이다를 활용한 수체 탐지 알고리즘 개발이 활발히 연구되어 왔고, 딥러닝의 발달로 CNN을 활용하여 높은 정확도로 수체 탐지가 기능해졌다. 하지만, CNN 기반 수체 탐지 모델은 훈련시 높은 정량적 정확성 지표를 달성하여도 추론 후 정성적 평가시 경계와 소하천에 대한 탐지 정확성이 떨어진다. 홍수 모니터링에서 특히 중요한 정보인 경계와 좁은 하천에 대해서 정확성이 떨어짐에 따라 실생활 적용이 어렵다. 이에 경계를 강화한 적대적 학습 기반의 수체 탐지 모델을 개발하여 더 세밀하고 정확하게 탐지하고자 한다. 적대적 학습은 생성적 적대 신경망(GAN)의 두 개의 모델인 생성자와 판별자가 서로 관여하며 더 높은 정확도를 달성할 수 있도록 학습이다. 이러한 적대적 학습 개념을 수체 탐지 모델에 처음으로 도입하여, 생성자는 실제 라벨 데이터와 유사하게 수체 경계와 소하천까지 탐지하고자 학습한다. 반면 판별자는 경계 거리 변환 맵과 합성개구레이다 영상을 기반으로 라벨데이터와 수체 탐지 결과를 구분한다. 경계가 강화될 수 있도록, 면적과 경계를 모두 고려할 수 있는 손실함수 조합을 구성하였다. 제안 모델이 경계와 소하천을 정확히 탐지하는지 판단하기 위해, 정량적 지표로 F1-score를 사용하였으며, 육안 판독을 통해 정성적 평가도 진행하였다. 기존 U-Net 모델이 탐지하지 못하던 영역에 대해 제안한 경계 강화 적대적 수체 탐지 모델이 수체의 세밀한 부분까지 탐지할 수 있음을 증명하였다.
우리나라는 도시의 무분별한 확산방지와 도시주변의 자연환경 보전 및 도시민의 건전한 생활환경 확보를 위해 1971년 개발제한구역을 지정하여 엄격한 개발행위 제한조치를 취해 왔다. 그러나 개발제한구역 내 토지소유자의 재산권 요구 증대와 체계적인 관리대책 미흡 등으로 1990년대 후반 개발제한구역제도는 획기적인 전환을 겪었다. 개발제한구역의 지정해제 및 구역조정작업을 거치면서, 개발제한구역제도는 구역경계의 불변성 원칙이 붕괴되었다. 그러나 개발제한구역은 향후 도시주변의 자연환경 보전을 위한 도시녹지지대(greenbelt) 및 도시민에게 개방적이고 친환경적인 오픈 스페이스(open space)로써 활용될 수 있도록 적극적인 보전과 관리대책 마련이 필요하다. 이 글에서는 개발제한구역의 친환경적인 보전 및 관리의 기본방향과 추진전략을 제시하고, 유용한 정책대안으로서 내셔널트러스트 방식의 도입가능성과 제도개선 방안을 살펴보았다. 특히 개발제한구역의 친환경적인 보전 및 관리를 위한 내셔널트러스트의 도입방안 검토에서는 내셔널트러스트의 원리 및 구성요소와 개발제한구역의 친환경적 관리 패러다임과의 연관성, 개발제한구역 트러스트의 설립유형 및 운영방식, 개발제한 구역 트러스트의 대상지 선정기준, 그리고 법제 정비방향을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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