• 헤리티지:역사와 과학
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• 제53권3호
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• pp.80-109
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• 2020

신라사천왕사는 670년 '조창(祖創)'된 이후 '개창(攺刱)'을 거쳐 679년에 낙성된 밀교사원이다. 본 연구는 근년의 발굴조사 성과와 사원건립과정 및 조영척도에 관한 고찰 결과를 바탕으로, 사천왕사건축의 설계기술 해명을 시도한 것이다. 연구결과는 다음과 같다. (1) 부지 조성에 있어서는, 낭산 남록 상에 1방(坊)의 크기를 상정, 그 남북 폭을 3등분한 후, 그 중 2구획분을 평탄부로 설정했을 가능성이 있다. (2) '조창'에 있어서는, 평탄면 남단을 경계로 하여 300척(尺)평방의 규모를 상정, 그 중심에 '선축기단'을 축조했던 것으로 추정되는데, 초기구상으로써 문두루(신인(神印))의 장치를 목적으로 한, 외원 2주(肘)(3척(尺)), 내원 1주(肘)(1.5척(尺))의 단(壇) 평면 의장을 자체 고안, 그것의 100배를 중심곽 규모 및 배치 계획에 있어서의 근거로 설정해 두었을 가능성이 있다.(3) '개창'에 있어서는, '선축기단'의 중심을 금당 중심으로 고수할 경우 발생되는 목탑·금당간거리 협소 문제를 인지, 초기구상으로부터 중심곽 규모 및 배치를 조정했던 것으로 판단된다. (4) 당탑 및 단석의 배치는, 확정된 중심곽 규모(280척(尺)×320척(尺))를 대상으로 한 분할에 기초해 결정되었는데, 동서방향에 있어서는 중심곽 동서 폭을 4등분하는 선상으로 정한 반면, 남북방향에 있어서는 중심곽 짜임새상의 특성에 입각, 동서회랑의 도리칸 분할과 조정을 통해 익랑 위치를 확정한 후, 이를 기준해 금당·단석을 배치했다고 추정된다. (5) 당탑 및 단석 등의 규모는 각 건물의 정면 기단 폭에 의해 제어되었던 것으로 인정된다. 특히 금당·목탑의 규모는 중심곽 동서 폭의 4등분으로부터 시작되는 단위분수적 분할의 반복을 통해 결정된 것으로 판단되는데, 이는 단의 평면의장을 전형으로 한 자기유사성에 연원을 둔 것으로 이해된다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제11권1호
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• pp.57-70
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• 2009

UAM(Umbrella Arch Method)의 효과 및 역학적 보강메커니즘에 대한 연구는 국내외에서 수치해석 및 실험 등을 통하여 상당한 진척이 이루어졌으나 실제 설계 및 적용에 있어서는 아직도 3차원 해석의 해석시간과 복잡성 등의 제약 때문에 UAM의 보강영역과 지반과의 환산물성을 이용하는 정량적이지 못한 2차원해석이 주로 사용되고 있다. 이러한 이유로 합리적, 이론적, 정량적이면서도 손쉽게 수행할 수 있는 설계 및 해석기법이 요구되고 있다. 본 연구에서는 UAM의 보강효과가 미치는 범위를 파악하고 그라우팅 전 후의 강관저변지반 물성변화를 파악하기 위하여 연직방향의 UAM 현장실험 및 실내시험을 수행하였다. 풍화토, 풍화암 지반에 UAM 적용시 그라우트의 주입에 의한 주변지반의 물성치 증가는 미미하며, 강관외부와 천공구경 사이의 공간 및 강관내부에 형성된 시멘트구근과 강관으 강성만이 지반보강 효과에 기여한다는 것을 확인하였다. 이러한 결과와 내공변위제어법(CCM; Convergence Confinement Method) 개념을 바탕으로, 2차원 축대칭해석을 실시하여 막장효과, UAM효과와 지보재효과를 종단변위곡선(LDP)으로 나타내었다. 또한, 2차원 평면변형률 해석시 UAM의 지보효과를 내압의 크기로 변환하여 이를 고려하는 하중분담법을 제안하였다. 이 방법과 기존의 등가환산물성을 적용하는 해석을 비교한 결과, 지반조건, 터널의 심도 및 크기, 강관조건, 초기응력상태 등에 따라 차이가 있지만, 기존의 해석방법에서의 변위량이 새로운 방법에 비해 더 크게 발생하는 것으로 나타나, UAM의 종방향 빔 지지효과를 제대로 평가하지 못하는 것으로 나타났다.

• 생물환경조절학회지
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• 제22권1호
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• pp.27-33
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• 2013

본 연구는 과수재배 시설의 표준화 및 환경조절기술개발을 위한 기초자료로 제공하는 것을 목적으로 과수재배용 온실의 실태를 조사하여 구조유형과 설계요소를 분석하고, 기상재해에 대한 안전성과 구조 및 환경관리에 대한 개선방안을 검토하였다. 시설재배 면적이 가장 많은 5개 품목 중 주로 제주도에서 재배되고 있는 감귤과 현재 재배온실을 찾을 수 없는 단감을 제외한 포도, 배 및 복숭아재배 온실을 연구대상으로 하였다. 감귤과 포도재배 온실은 꾸준히 증가하고 있으나 저장시설의 발달로 배와 단감재배 온실은 감소하고 있는 추세이다. 앞으로는 비가림 효과가 크고 저장성이 떨어지는 품목을 중심으로 과수재배 온실의 변화가 예상된다. 조사대상 온실 중 배 재배 온실과 복숭아재배 대형 단동온실을 제외하고는 대체로 보급형 온실의 규격을 따르고 있으며, 재배작목별로 특성화된 온실은 없는 것으로 나타났다. 과수재배 온실의 대부분은 농촌진흥청과 농림수산식품부에서 고시한 농가보급형 모델이나 내재해형 모델의 부재규격을 따르고 있었다. 기초는 대부분 콘크리트 기초를 사용하고 있었으며, 배 재배 온실의 경우에는 내재해형 모델보다 두꺼운 단면의 기둥을 사용하고, 강판을 기둥의 하단에 용접하여 매설한 형태의 특수한 기초를 적용하고 있었다. 조사대상 온실의 구조적 안전성을 검토한 결과 대부분 안전하였으나 김천과 천안의 포도재배 온실, 남원과 천안의 복숭아재배 온실에서 적설에 불안전한 것으로 나타났고, 남원의 복숭아재배 온실은 풍속에 대한 안전성도 부족한 것으로 나타났다. 또한 채소재배 온실을 복숭아재배로 전용한 온실의 경우 적설과 풍하중 모두 상당히 불안정한 것으로 나타났다. 과수의 수형, 수고 및 재식간격을 고려하여 과수 재배 온실의 적정규격을 검토한 결과 포도재배 온실은 폭 7.0~8.0m, 측고 2.5~2.8m가 적당하고, 배와 복숭아재배 온실은 폭 6.0~7.0m, 측고 3.0~3.3m 정도가 적당한 것으로 판단된다.

• 한국환경농학회지
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• 제19권2호
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• pp.171-176
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• 2000

조건성연못의 메탄발효 환경조건은 용존산소가 없고, 혐기성 및 중성 pH가 유지되어야 하며, 온도변화가 적어야 한다. 분석결과 실험 조건성연못의 바닥은 이러한 조건들을 충족시키고 있어 설계인자가 비교적 적절하다고 본다. 조건성연못의 수심이 2.4m일 경우도 강한 바람이 불면 상충의 용존산소가 바닥으로 이동하여 연못바닥의 메탄발효를 일시적으로 저하시키는 현상이 있을 수 있다. 용존산소의 바닥침투를 완화하기 위해 수심을 깊게 설계할 수 있으나 수심이 깊어지면 연못바닥의 수온이 낮아져 메탄발효의 효율이 저하된다. 실험결과 조건성연못의 수심은 2.4m 정도가 적합하다고 본다. 최근에는 용존산소의 연못바닥 침투를 차단하기 위해 연못바닥에 Pit를 설치하는 방법이 연구되고 있으나 시설비용이 추가되는 단점이 있다. 실험 조건성연못의 슬러지층의 온도가 $16^{\circ}C$ 이상에서 메탄발효가 원활히 일어나고 있다. 기존 조건성연못의 메탄발효 연구에 의하면 연못바닥 슬러지충의 온도가 $19^{\circ}C$에서 슬러지 분해량과 침전량이 같아진다고 보고되고 있다. 실험 조건성연못에서는 $19^{\circ}C$보다 $3^{\circ}C$ 낮은 온도에서도 메탄발효가 원활히 일어나고 있다. 실험 조건성연못의 바닥온도 분석결과 메탄발효가 거의 정지되는 $14^{\circ}C$이하가 되는 기간이 약 7 개월이 되어, 매년 어느 정도의 슬러지는 바닥에 쌓이게 된다. 1997년 1월부터 9월까지 9개월 동안 연못바닥에 형성된 슬러지 깊이가 1.3cm였다. 따라서 연간 약 1.7cm가 쌓일 것으로 예측된다. 실험 조건성연못처럼 연못의 수심을 2.4m로 유지하고, 연못바닥에 슬러지 퇴적을 위해 여분의 0.3m 깊이를 두어 15 - 20년에 한번 슬러지를 제거할 수 있도록 설계하는 것이 바람직하다고 사료된다. 메탄발생이 왕성한 기간에 연못상충에서 포집한 가스의 83%가 메탄으로 구성되어 있어 축산폐수를 처리하면서 메탄가스를 회수하여 연료로 사용하는 것이 가능하다. Parker(1979)의 연구에 의하면 슬러지층이 형성되지 않은 연못이 슬러지층이 형성된 연못의 BOD제거수준에 이르는데는 약 1년이 소요된다.$^{24)}$ 메탄박테리아 활동이 슬러지층의 표면에서 훨씬 높기 때문이다. 본 연구는 조건성연못의 초기 메탄발효를 분석한 것으로 조건성연못이 생태적으로 적용하면 초기단계보다 메탄발효의 효율이 증가할 것으로 예측된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.71-84
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• 2013

컴퓨터 시스템 운용 간에 발생하는 많은 정보들이 기록되는 로그데이터는 컴퓨터 시스템 운용 점검, 프로세스의 최적화, 사용자 최적화 맞춤형 제공 등 다방면으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 다양한 종류의 로그데이터들 중에서 은행에서 발생하는 대용량의 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경 하에서의 MongoDB 기반 비정형 로그 처리시스템을 제안한다. 은행업무간 발생하는 대부분의 로그데이터는 고객의 업무처리 프로세스 간에 발생하며, 고객 업무 프로세스 처리에 따른 로그데이터를 수집, 저장, 분류, 분석하기 위해서는 별도로 로그데이터를 처리하는 시스템을 구축해야만 한다. 하지만 기존 컴퓨팅환경 하에서는 폭발적으로 증가하는 대용량 비정형 로그데이터 처리를 위한 유연한 스토리지 확장성 기능, 저장된 비정형 로그데이터를 분류, 분석 처리할 수 있는 기능을 구현하기가 매우 어렵다. 이에 따라 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 기술을 도입하여 기존 컴퓨팅 인프라 환경의 분석 도구 및 관리체계에서 처리하기 어려웠던 비정형 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경기반의 로그데이터 처리시스템을 제안하고 구현하였다. 제안한 본 시스템은 IaaS(Infrastructure as a Service) 클라우드 환경을 도입하여 컴퓨팅 자원의 유연한 확장성을 제공하며 실제로, 로그데이터가 장기간 축적되거나 급격하게 증가하는 상황에서 스토리지, 메모리 등의 자원을 신속성 있고 유연하게 확장을 할 수 있는 기능을 포함한다. 또한, 축적된 비정형 로그데이터의 실시간 분석이 요구되어질 때 기존의 분석도구의 처리한계를 극복하기 위해 본 시스템은 하둡 (Hadoop) 기반의 분석모듈을 도입함으로써 대용량의 로그데이터를 빠르고 신뢰성 있게 병렬 분산 처리할 수 있는 기능을 제공한다. 게다가, HDFS(Hadoop Distributed File System)을 도입함으로써 축적된 로그데이터를 블록단위로 복제본을 생성하여 저장관리하기 때문에 본 시스템은 시스템 장애와 같은 상황에서 시스템이 멈추지 않고 작동할 수 있는 자동복구 기능을 제공한다. 마지막으로, 본 시스템은 NoSQL 기반의 MongoDB를 이용하여 분산 데이터베이스를 구축함으로써 효율적으로 비정형로그데이터를 처리하는 기능을 제공한다. MySQL과 같은 관계형 데이터베이스는 복잡한 스키마 구조를 가지고 있기 때문에 비정형 로그데이터를 처리하기에 적합하지 않은 구조를 가지고 있다. 또한, 관계형 데이터베이스의 엄격한 스키마 구조는 장기간 데이터가 축적되거나, 데이터가 급격하게 증가할 때 저장된 데이터를 분할하여 여러 노드에 분산시키는 노드 확장이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. NoSQL은 관계형 데이터베이스에서 제공하는 복잡한 연산을 지원하지는 않지만 데이터가 빠르게 증가할 때 노드 분산을 통한 데이터베이스 확장이 매우 용이하며 비정형 데이터를 처리하는데 매우 적합한 구조를 가지고 있는 비관계형 데이터베이스이다. NoSQL의 데이터 모델은 주로 키-값(Key-Value), 컬럼지향(Column-oriented), 문서지향(Document-Oriented)형태로 구분되며, 제안한 시스템은 스키마 구조가 자유로운 문서지향(Document-Oriented) 데이터 모델의 대표 격인 MongoDB를 도입하였다. 본 시스템에 MongoDB를 도입한 이유는 유연한 스키마 구조에 따른 비정형 로그데이터 처리의 용이성뿐만 아니라, 급격한 데이터 증가에 따른 유연한 노드 확장, 스토리지 확장을 자동적으로 수행하는 오토샤딩 (AutoSharding) 기능을 제공하기 때문이다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 크게 로그 수집기 모듈, 로그 그래프생성 모듈, MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈로 구성되어져 있다. 로그 수집기 모듈은 각 은행에서 고객의 업무 프로세스 시작부터 종료 시점까지 발생하는 로그데이터가 클라우드 서버로 전송될 때 로그데이터 종류에 따라 데이터를 수집하고 분류하여 MongoDB 모듈과 MySQL 모듈로 분배하는 기능을 수행한다. 로그 그래프생성 모듈은 수집된 로그데이터를 분석시점, 분석종류에 따라 MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈에 의해서 분석되어진 결과를 사용자에게 웹 인터페이스 형태로 제공하는 역할을 한다. 실시간적 로그데이터분석이 필요한 로그데이터는 MySQL 모듈로 저장이 되어 로그 그래프생성 모듈을 통하여 실시간 로그데이터 정보를 제공한다. 실시간 분석이 아닌 단위시간당 누적된 로그데이터의 경우 MongoDB 모듈에 저장이 되고, 다양한 분석사항에 따라 사용자에게 그래프화해서 제공된다. MongoDB 모듈에 누적된 로그데이터는 Hadoop기반 분석모듈을 통해서 병렬 분산 처리 작업이 수행된다. 성능 평가를 위하여 로그데이터 삽입, 쿼리 성능에 대해서 MySQL만을 적용한 로그데이터 처리시스템과 제안한 시스템을 비교 평가하였으며 그 성능의 우수성을 검증하였다. 또한, MongoDB의 청크 크기별 로그데이터 삽입 성능평가를 통해 최적화된 청크 크기를 확인하였다.