본 연구에서는 Dust Fall Sample을 설치하여 한라시멘트 옥계 채광현장의 천공, 발파작업시 발생되는 분진을 측정하고, 실험적인 방법으로 100m길이의 가설 풍동을 만들어 풍속별 비산거리 및 분진입도 분포 등을 파악하여 주변작업 환경영향을 평가하였다. 그 결과 낙진량은 기본적으로 분진원으로부터 거리가 멀어질 수록 현저하게 감소하며, 같은 조건일 때는 풍속이 빠를수록 낙진량도 증가하였다. 또한 석회석 노천채광시 발파작업장으로부터 100m 내외의 주변 지표상의 낙진량은 아주 작은량임을 알 수 있었다.
가상현실의 자연스러운 응용분야는 작업 훈련(Task Training) 분야이다. 이러한 작업 훈련 분야에서 가장 중요한 요소 중 하나는 각성 수준(Arousal Level)으로, 적절한 각성 수준은 과제 훈련의 효과를 결정짓는다. 본 연구는 VR 환경과 Desktop 환경의 자동차 운전 시뮬레이터에서 피험자가 실험을 위하여 설계된 2 개의 시나리오를 수행하는 동안 피험자의 생리 신호를 측정하고, 실험 후 각 환경에 대한 주관적인 실재감을 측정하여, 두 실험 환경 사이에 피험자의 주관적인 실재감이 유의한 차이가 있는지 알아보고, 피험자가 수행한 시나리오와 시나리오에 종속된 실험 태스크에 대하여, 각성 수준을 평가할 때 유용한 지표로 활용되는 피부전도도(GSR) 반응이 피험자의 주관적인 실재감의 결과와 어떠한 관계를 보이는지 살펴 보았다. 실험 결과 두 실험 환경 사이의 피험자의 주관적인 실재감은 유의한 차이가 있었고, VR 환경에서 더 높게 나왔다. 그러나 두 실험 환경 사이의 피험자의 생리적 각성 반응은 실재감의 결과처럼 유의한 차이를 보여주지 못했으며, 오히려 시나리오에 종속된 실험 태스크에 따라서 유의한 차이를 보여주었다. 따라서 실재감과 피부전도도 (GSR)측정에 의한 각성도 는 직접적인 관계가 적은 것으로 생각되며, 이는 피부전도도(GSR)를 실재감의 한 척도로 쓰기에는 적합하지 않을 수 있다는 것을 의미한다.
클라이언트/서버 환경에서 컴퓨터의 성능을 측정하는 척도로써 주어진 작업에 대한 응답시간과 단위 시간 내의 얼마나 많은 작업들을 수행 완료할 수 있는가를 나타내는 처리율이 컴퓨터의 성능을 판단하는 지표로 사용되고 있다. 본 논문에서는 멀티미디어 서버에서 제한된 버퍼의 이용을 극대화하기 위해 상대적으로 작은 시간 간격으로 나누어 하나의 미디어 스트림을 버퍼에 할당/회수하는 윈도우 기반 버퍼 관리 기법을 제안하였다. 또한, 한번 사용된 데이터 블록에 대해 재 참조 시간을 계산하고 후속 스트림이 재사용할 수 있게 하여 멀티미디어 서버의 입출력 횟수를 줄일 수 있는 버퍼 교체 기법을 제안하였다.
발전소의 제어 시스템은 제어 기간이 길어짐에 따라 제어 기기의 운전 특성이 변화하므로 최초 설계 및 운전때의 성능과는 다른 제어 특성을 나타낸다. 따라서 주기적으로 제어 성능을 평가하고 평가 결과에 따라서 제어 기기의 성능 개선 작업과 제어 시스템의 제어기 상수 최적화 등의 작업을 통하여 제어 성능을 최적으로 유지하여 제어 목적을 달성하도록 하여야한다. 제어성능 평가기법은 제어 목표 값에 대한 추종성을 평가하는 Set Print Analysis 방법을 주로 사용한다. 평가 지표는 Integral Absolute Error(IAE)와 같은 Error Integral 값과 Minimum Variance방법이 실용적으로 사용된다. 본 논문에서는 Non-Minimum Phase 특성으로 인하여 초기 운전 모드에서 정상 운전 모듈로의 원활한 전환이 어려운 수위 제어 시스템에서 제어 전환을 위한 최적 제어기 상수를 구하기 위하여 CPA 방법을 적용하였다. 일반적으로 제어성 평가는 설정치 변화에 대한 추종성을 평가하지만 본 논문에서는 제어 전환 시의 제어성 평가를 통하여 최적의 제어 전환 상수를 구하고자 하였다. 적용 결과, CPA기법은 설정시 추종성뿐만 아니라 제어 과도에서의 제어 전환 변수의 주종성에 적용하여 제어 전환을 최적화하는데도 유용함을 확인하였다.
본 연구는 우리나라 유리건축에서 적용되고 있는 유리투과체를 조사하여 투과율이 다른 4종류 즉, 투명유리, 색유리, 파스텔유리, 로이유리를 선정하여 복층유리로 제작하였다. 투과체에 따른 실내공간의 채광성능평가를 위하여 축소모형을 1/10으로 제작하였으며, 투과체의 구성을 일반형과 이중분할형으로 구성하여 기준실과 실험실에 설치하였다. 또한, 채광성능평가시 IEA모니터링 프로토콜을 적용하여 작업면, 벽면, 천정면에 대하여 조도를 외부조도와 동시에 측정하였고, 본 논문에서는 작업면에 대한 채광성능평가를 중심으로 분석하였다. 평가지표로서 주광조도비를 사용하였으며, 일반형과 이중분할형에 대한 가변 유리투과체를 변화시켰을 경우 투과율에 따른 실내공간의 채광성능을 평가하였다. 가변 유리투과체로 구성된 실내공간의 채광성능평가는 다음과 같이 분석되었다. 첫째, 실내공간에 일반형을 적용하여 서로 다른 투광성능을 가진 유리투과체가 적용된 경우 외부조도에 대한 내부조도 비율은 투과율이 증가할수록 일정하게 증가하는 것으로 나타났다. 이는 투과체가 갖는 투과성능의 영향으로 판단된다. 둘째, 일반형에 비해 이중분할형은 채광창으로 유입되는 채광학적 기여가 증가하여 실 전체의 조도를 증가시키며 특히, 실 중간부와 후면부의 경우 채광적 잠재력이 증대되어 실의 쾌적함과 시 환경적 질이 증대될 것으로 사료된다. 현재 유리건축물에 많이 적용되고 있는 저 투과체에 이중분할형을 적용할 경우 채광학적으로 많은 효과가 있을 것으로 기대된다.
가상화 시스템은 시스템 활용률을 높이는 반면, 추가된 가상화 계층으로 인해 응용 프로그램의 성능 저하를 가져오므로, 본 논문에서는 두 가지 측면을 모두 고려하여 비 가상화 시스템과 성능을 비교할 수 있도록 하는 가상화 시스템의 성능평가 방법을 제안하였다. 가상화 시스템과 비 가상화 시스템을 비교할 수 있는 성능 비교 지표(metric)로 통합작업처리량 대비 시스템 낭비율을 정의하고, 가상화 시스템과 비 가상화 시스템에서 각각 시스템 낭비율과 통합작업처리량을 구할 수 있는 방법을 제시하였다. 또한 제안한 성능 평가 방법을 이용하여 다양한 응용 프로그램들을 운영하는 가상화 시스템과 비 가상화 시스템의 성능을 비교함으로써 본 연구에서 제시하는 가상화 시스템의 성능평가 방법이 적합함을 보이고, 더불어 응용 프로그램의 서로 다른 특성이 가상화 시스템에 미치는 영향을 분석하였다.
건설생산성은 단위작업에서 발생되는 자원의 활동과 이로 인한 산출물간의 관계를 지표로 표현한 것을 의미하며 수집된 건설 생산성 정보는 공사 진행의 효율성 파악, 작업여건 및 투입자원의 성능이 공정에 미치는 영향도 분석, 프로젝트별 성과 측정, 향후 공사계획을 위한 참고자료로서의 활용 등 프로젝트 관리를 위한 다양한 목적으로 이용될 수 있다. 본 연구의 목적은 데이터웨어하우스, OLAP, 데이터 마이닝 기술을 활용하여 PDA 및 바코드를 통해 수집된 생산성 데이터를 축적 및 분석하고, 생산성 예측 모델을 제시하기 위한 방법론을 제안하는 것이다. 이를 통해 보다 효율적이고도 다차원적인 생산성 분석이 가능한 건설 생산성 관리 시스템을 개발하는 것이며, 개발된 시스템은 건설 사업의 합리적인 성과 측정과 유사 프로젝트의 공사계획 수립에 활용할 실적데이터를 축적할 수 있을 것이다.
방화선 구축 작업은 산불확산이 진행되고 있는 화선으로부터 확산진행방향의 연소물질을 제거하여 화염이 확산되지 않도록 하는 대표적인 간접진화 방법이다. 하지만 방화선 구축 폭에 대한 기준은 산불진화 경험을 통해 약 0.5~1.5m폭으로 작업하는 것으로 알려져 있고 열전달 수치해석 및 실험 등을 통해 아직 구명된 바 없다. 이에 본 연구에서는 소나무 낙엽층을 대상으로 풍속 0~5m/s, 경사 $0{\sim}50^{\circ}$의 조건에 대해 복사열전달 수치해석을 이용하여 방화선 구축 폭을 산정하였다. 그 결과, 복사열유속에 의한 낙엽의 발화가 발생하지 않는 거리는 각 조건별 평균화염높이에 대해서는 0.35~0.65m, 최대화염높이에 대해서는 0.75~1.05m로 산정되었다. 따라서 안전율을 고려한 적정 방화선 구축 폭은 최대화염높이를 적용한 1.05m가 적합할 것으로 판단되며 향후, 실험 및 현장사례조사를 통한 적정 방화선 구축 폭에 대한 비교분석 연구가 추가적으로 필요할 것으로 판단된다.
최근 빅데이터에 관련된 연구에 있어 데이터의 품질관리에 대한 논의가 꾸준히 이뤄져 오고 있다. 특히 이미지 처리 및 분석에 활용되어온 딥러닝 기술의 경우, 분류 작업 및 패턴인식 등으로부터 데이터의 특징을 추출함으로써 비지도학습(Unsupervised Learning)을 가능하게 한다는 장점이 있음에도 불구하고 빅데이터를 다루는 과정에 있어 용량, 다양성, 속도 및 신뢰성 측면에서의 한계가 있었다. 본 연구에서는 CCTV 영상을 활용한 강수량 산정 모델 개발에 있어 예측 정확도 향상 및 성능 개선을 도모할 수 있는 데이터 전처리 방법을 제안하였다. 서울 근린 AWS 4개소 지역(김포장기, 하남덕풍, 강동, 성남) 및 중앙대학교 지점 내 CCTV를 설치한 후, 최대 9개월의 영상을 확보하여 강수량 산정을 위한 딥러닝 모델을 개발하였다. 배경분리, 조도조정, 영역설정, 데이터증진, 이상데이터 분류 등이 가능한 알고리즘을 개발함으로써 데이터셋 자체에 대한 전처리 작업을 수행한 후, 이에 대한 결과를 기존 관측자료와 비교·분석하였다. 본 연구에서 제안한 전처리 방법들을 적용한 결과, 강수량 산정 모델의 예측 정확도를 평가하는 지표로 선정한 평균 제곱근 편차(Root Mean Square Error; RMSE)가 약 30% 감소함을 확인하였다. 본 연구의 결과로부터 CCTV 영상 데이터를 활용한 강수량 산정의 가능성을 확인할 수 있었으며 특히, 딥러닝 모델 개발시 필요한 적정 전처리 방법들에 대한 기준을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.
이 연구는 과학학습 부진을 겪는 중학교 2학년 학생들의 인지적 특성을 한국 웩슬러 아동지능검사-4판 (K-WISC-IV)을 이용하여 심층적으로 분석하고 이를 과학학습 우수아집단 및 일반아 집단과 어떠한 차이를 보이는지 규명하고자 하였다. 과학학습 우수 집단의 FSIQ는 통계적으로 일반집단, 과학학습 부진아 집단 보다 높게 나타났다. 언어이해 지표(VCI)에서는 과학학습 우수 집단과 일반 집단이 과학학습 부진 집단보다 높은 것으로 나타났다. 특히, 하위 요인인 공통성(SI)에서는 과학학습 부진아 집단이 다른 두 집단에 저조한 수행을 보였는데, 이는 과학학습 부진아 집단의 낮은 수준의 추상화 능력은 과학적 추론 능력이 부족한 것에 기인한다고 할 수 있다. 따라서 공통성 소검사는 과학학습 부진아 집단을 가려낼 수 있는 변별력 높은 소검사라고 판단되며, 낮은 수준의 언어 이해 능력, 추상화 능력 및 추론 능력은 과학학습 부진의 가장 큰 요인으로 작용한 다고 볼 수 있다. 작업기억 지표(WMI)에서 과학학습 우수 집단이 일반집단, 과학학습 부진 집단보다 높게 나타났다. 작업기억은 과학의 유추 문제의 해결 과정의 원활한 수행에 깊이 관여하여 과학 학업 성취에 매우 중요한 역할을 하는 것으로 생각된다. 이에 대한 교육학적 함의를 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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