To improve the predictability of high-impact weather phenomena around Seoul, where a larger number of people are densely populated, KMA conducted the intensive observation from 22 June to 20 September in 2020 over the Seoul area. During the intensive observation period (IOP), the dropsonde from NIMS Atmospheric Research Aircraft (NARA) and the radiosonde from KMA research vessel Gisang1 were observed in the Yellow Sea, while, in the land, the radiosonde observation data were collected from Icheon and Incheon. Therefore, in this study, the effects of radiosonde and dropsonde data during the IOP were investigated by Observing System Experiment (OSE) based on Korean Integrated Model (KIM). We conducted two experiments: CTL assimilated the operational fifteen kinds of observations, and EXP assimilated not only operational observation data but also intensive observation data. Verifications over the Korean Peninsula area of two experiments were performed against analysis and observation data. The results showed that the predictability of short-range forecast (1~2 day) was improved for geopotential height at middle level and temperature at lower level. In three precipitation cases, EXP improved the distribution of precipitation against CTL. In typhoon cases, the predictability of EXP for typhoon track was better than CTL, although both experiments simulated weaker intensity as compared with the observed data.
본 연구는 모바일 쇼트 클립 어플리케이션의 수용에 관한 연구로서, UTAUT모델과 플로우(Flow)이론을 기반으로 성과기대, 노력기대, 사회적 영향, 결정적 다수, 주의집중, 즐거움, 시간왜곡 등의 변인이 쇼트 클립 이용 만족과 지속사용 여부에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 본 연구는 중국인 이용자를 대상으로 온라인 조사를 통하여 이루어졌으며, 최종 263명의 유효 응답을 바탕으로 구조방정식모형을 제시하고 분석하였다. 연구결과로는 성과기대, 즐거움, 시간왜곡은 사용만족도에 긍정적인 영향을 미친 것으로 나타났으며, 결정적 다수에 대한 지각 또한 사회적 영향에 통계적으로 긍정적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 지속사용여부에 관련하여서는 기술수용관련 변인 중 사회적 영향이 지속사용 여부에 긍정적인 영향을 주고 있었고, 플로우 이론에 도출 된 변인 중 시간왜곡은 지속적 사용의도에 부정적이면서 유의미한 영향을 미치는 것으로 확인되었다.
대학에서 NCS 교육을 실시하는 이유는 실무 중심의 교육을 통해 학생들의 능력이 향상되고 취업과 실무에서 직무능력의 경쟁력이 강화되면서 긍정적인 효과를 보일 것으로 기대하기 때문이다. 본 연구의 목적은 NCS의 역할과 필요성을 살펴보고 교육전이 및 산업현장에서 실무성과가 나타나는지를 분석하는데 있다. 이를 위해 연구 모형을 "NCS 교육 ${\Rightarrow}$ 교육전이 ${\Rightarrow}$ 실무성과"로 구성하여 수도권에 있는 대학생 400여명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 만일 NCS 교육이 취업과 실무에 필요하다면 대학을 비롯한 교육기관에서는 NCS 교육이 효율적으로 운영되기 위한 방안을 마련해야 한다. 분석 결과 내적 일관성이 확보되었으며 타당성 검증에서 집중타당성과 판별타당성이 모두 확보된 것으로 조사되었다. 구조방정식 모델을 이용한 결과 본 연구모형이 적합한 것으로 나타났으며 가설검증결과 연구가설의 표준화계수가 적정 수준 이상으로 나타나 상호 연관성이 높게 형성되어 있는 것으로 분석되었다.
This paper presents an estimation method for the static configuration of a steel lazy wave riser (SLWR) using the dynamic relaxation method applied to estimate the configuration of structures with strong geometric non-linearity. The lumped mass model is introduced to reflect the flexible structural characteristics of the riser. In the lumped mass model, the tensions, shear forces, buoyancy, self-weights, and seabed reaction forces at nodal points are considered in order to find the static configuration of the SLWR. The dynamic relaxation method using a viscous damping formulation is applied to the static configuration analysis. Fictitious masses are defined at nodal points using the sum of the largest direct stiffness values of nodal points to ensure the numerical stability. Various case studies were performed according to the bending stiffness and size of the buoyancy module using the dynamic relaxation method. OrcaFlex was employed to validate the accuracy of the developed numerical method.
서울시에서 2010년부터 2016년까지 발생한 도로함몰 발생 건수는 총 4,737건으로 매년 증가하여 사회문제도 대두되고 있다. 특히 도로함몰은 충적층이 두껍게 분포하는 송파구와 구로구에 집중되어 나타나는데 이는 하수관로 또는 지하철이 통과하는 지역의 지반특성이 큰 영향을 미치기 때문이다. 도로함몰에 대한 대책방안을 수립하기 위해서는 누수가 발생하는 구간에서의 지반특성과 지반거동의 관계를 정확하게 규명하는 것이 필요하다. 이 논문에서는 충적층에 가장 흔하게 나타나는 사질토와 점성토를 대상으로 개별요소법 프로그램 중 하나인 EDEM 프로그램을 이용하여 지층 내 공동의 위치 및 크기를 달리하여 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 점성토 지반보다 사질토 지반에서 함몰 규모가 크게 발생한 것으로 나타났으며, 점착력이 없는 사질토 지반에서는 지하 공동의 깊이가 깊고 지하 공동의 규모가 증가할수록 도로함몰이 쉽게 발생하는 양상을 보인 반면, 점착력이 있는 점성토 모델에서는 지하 공동의 깊이가 얕을수록 도로함몰이 쉽게 발생하는 양상을 보였다.
고농도 미세먼지 발생이 증가함에 따라 미세먼지 예측에 많은 관심이 집중되고 있다. 미세먼지는 대기 중에 있는 직경 $10{\mu}m$ 이하의 밀입자 물질을 말하며, 온도, 상대습도, 풍속 등의 기상 변화에 영향을 받는다. 따라서 미세먼지 예측을 위해 기상 정보와의 상관관계를 분석하는 다양한 연구가 진행되었다. 하지만 미세먼지의 비선형적 시계열 분포는 예측 모델의 복잡도를 증가시키고, 부정확한 예측값을 초래할 수 있다. 본 연구에서는 기계학습의 군집 알고리즘 및 분류알고리즘을 이용하여 미세먼지의 비선형적 특성을 완화하고자 한다. 사용된 기계학습 알고리즘은 병합군집, 밀도기반군집이며, 각 알고리즘을 통한 군집결과를 비교, 분석하였다.
마이크로 서비스 아키텍처는 매우 밀접한 비즈니스 기능을 수행하기 위한 목적으로 시스템을 소형 경량 서비스로 분할하는 것에 중점을 두고 있기 때문에 민첩성, 개발 생산성, 신뢰성, 배포 용이성에만 집중하는 경향이 있다. 마이크로 서비스 아키텍처에서 바라보는 데이터베이스는 단지 데이터를 저장하고 추출하는 파일 혹은 스토리지이며, 소프트웨어 개발 편리성과 확장성을 위해서 데이터 품질은 희생될 수 있음을 강조한다. 데이터베이스 구조와 데이터 의미를 이해하기 위해 사용되는 데이터베이스 리버스 엔지니어링은 비즈니스 의사 결정을 위한 데이터 활용을 위해 필요하다. 하지만, 데이터 품질을 경시하는 마이크로 서비스 아키텍처에서는 리버스 데이터베이스 엔지니어링 적용에 어려움이 있다. 본 연구는 해결책으로써 개념 데이터 모델 복원 시 마스터 데이터를 활용한 데이터 리버스 엔지니어링 방법을 제안한다. 적용 사례로 마이크로 서비스 아키텍처로 구현된 반품 서비스 데이터베이스에 제안 방법을 구현하여 적용 가능성을 검증하였다.
본 연구는 사회성 상호작용 훈련자극에 반응하는 아동의 행동 및 정서적 긴장상태를 연산하는 심리반응 상태 추정 프로세스를 제안한다. 행동 중재에 필요한 훈련자극으로는 공동 주의(Joint attention) 사회성 훈련을 채택하고, 훈련프로토콜은 불연속 개별시도 훈련(DTT: Discrete trial training)기법이 적용된다. 공동 주의 훈련에서 사용자의 집중과 긴장 정도를 확인하기 위해 3가지 훈련자극용 콘텐츠를 구성한 후, 캐릭터 형태의 탁상 로봇을 이용하여 사용자에게 훈련자극을 수행하게 된다. 그런 다음, 비전 기반 헤드 포즈 인식기와 기하학 연산모델로 사용자 응시반응을 추정하고, PPG와 GSR의 생체신호를 심박변이도와 히스토그램 기법으로 신경계 반응을 분석한다. 로봇을 활용한 실험에서 공동 주의에 대한 각 콘텐츠 별 훈련에 사용자의 심리반응을 정량화 할 수 있음을 확인하였다.
최근 기후변화에 따른 집중호우로 도시홍수의 피해가 급격히 증가하고 있다. 특히 인구가 밀집하고 교통량이 많은 대도시의 경우 동일한 호우에 대하여 녹지나 농경지 등에 비해 그 피해가 더 심각하다. 일반적으로 홍수 피해의 직접원인은 외수로 인한 피해와 내수로 인한 피해로 크게 구분할 수 있다. 외수피해는 주로 소하천 및 지천의 범람, 제방의 붕괴 등으로 발생한 것이며 내수피해는 배수로, 하수도 및 펌프장의 내수배제능력 부족이 주된 원인이다. 따라서 도시홍수를 효과적으로 방어하기 위해서는 우선적으로 내배수시설의 성능개선이 선행되어야 할 필요가 있다. 이러한 내배수 시설의 성능 개선을 위해서는 현재 기 설치되어 있는 빗물펌프장의 설계 및 내배수 효율에 대한 성능평가가 필요하다. 하지만 현재 국내 펌프설계기준에는 빗물펌프장의 설계 및 운영에 대한 구체적인 성능 평가 방법이 제시되어 있지 않은 실정이다. 만약, 펌프 흡입수조 및 흡입파이프의 형상이 적절하게 설계되지 못한다면 물이 파이프 입구로 부드럽게 흡입되지 못하고 볼텍스 및 스월이 발생하게 된다. 이러한 볼텍스 및 스월은 펌프 입구 쪽으로 물 뿐 아니라 공기를 함께 흡입시킴으로써 펌프의 효율저하, 소음, 진동을 발생시키며 펌프 파손의 원인이 될 수 있다. 따라서 펌프를 설치하기 전 펌프 설치 후에 발생되는 펌프 흡입부 주변의 흐름특성 변화 및 흐름특성이 구조물에 미치는 영향 등을 고려하기 위하여 수리모형실험이 필요한데, 수리모형실험은 많은 시간과 비용이 들어가기 때문에 이를 대체할 수 있는 방안이 요구된다. 그런 이유로 최근에는 수리모형실험 대신 수치모의를 이용하는 경우가 많다. 수치모의의 결과는 수리실험의 결과와 비교, 검증을 거쳐 신뢰성을 얻는다. 본 연구에서는, 3차원 수치모형의 다양한 난류모델을 이용하여 흡입파이프로 물이 유입될 때 흡입부 내, 외의 수심 별 유속 변화를 분석하고, 그 결과를 이용하여 FLOW 3D 모형의 검증을 수행하였다.
돌발홍수는 수십 $km^2$ 이하의 유역에서 강우가 발생한 후 6시간 이내의 단시간에 홍수징후가 나타나는 현상으로 정의될 수 있다. 돌발홍수를 잘 예측하기 위해서는 국지적으로 발생하는 집중 호우를 잘 예측해야 하며 유역내 공간적인 수문반응해석을 통해 돌발홍수를 예측하는 기술이 요구된다. 본 연구에서는 유역내 공간적인 수문반응을 잘 모의하기 위해 TOPLATS 지표해석모형을 이용하였다. TOPLATS(TOPMODEL based Land Atmosphere Transfer Scheme) 모형은 물수지와 에너지수지를 통해 단위격자에 대한 실제증발산량, 토양수분량, 지하수면깊이, 지표유출량, 잠열, 현열, 지열, 순복사량 등을 모의하며 소유역단위로 지하수면깊이를 재분포시키는 특성을 가지고 있다. 돌발홍수 위험도를 산정하기 위해 실제 돌발홍수 피해사례를 조사하였으며 피해지역과 대응되는 격자 수문성분과의 상관성 분석을 통해 돌발홍수 위험도 모형을 산정하였다. 대상지역은 수도권 전체지역을 모의하기 위해 한강, 임진강, 안성천 유역을 대상지역으로 선정하였다. 수도권 지역은 약 11,930 km2이며 2009~2012년동안 총 38건의 돌발홍수 피해사례가 신고되었다. 기상자료는 기상청 AWS와 ASOS 시단위 강우, 기온, 상대습도, 풍속, 일조, 기압자료를 이용하였다. 돌발홍수 피해사례 38건에 대해 대응되는 모의격자의 수문성분을 분석하였으며 27(71%)에서 구조요청시점에 대해 강우량, 지표유출량, 토양수분량, 지하수면깊이가 적절하게 모의되는 것을 확인하였다. 강우조건에 따른 돌발홍수 위험도는 구조요청시점 기준 선행시간 4~6시간까지 71~87%, 구조요청시점으로 한정된 0시간에서는 42~52%로 나타났다. 이상의 결과로부터 지표해석모델을 이용한 격자 수문성분과 통계적 돌발홍수지수모형으로부터 산정된 돌발홍수 위험도는 산지 미계측지역에 대한 돌발홍수를 예측하는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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