본 연구는 국립현대미술관을 방문하여 즐기는 문화서비스에 대한 수요함수를 개인별 여행비용접근법을 적용하여 추정하였다. 미술관 방문에 따른 여가시간의 기회비용을 고려하였고, 비방문객들의 선호를 반영하기 위해서 방문지점조사와 일반가구조사 표본을 같이 분석하여 제로방문을 절단하지 않는 가산자료모형을 사용하였다. 국립현대미술관 방문수요는 수도권 거주자일수록 그리고 방문지점조사 응답자일수록 방문빈도가 높았다. 수도권 거주자들의 방문수요에 대한 가격탄력성은 -0.34에서 -0.5로 비탄력적인 반면에 원거리 거주자이지만 일단 미술관을 방문한 응답자들의 가격탄력성이 -0.21로 가격변화에 둔감하게 반응하는 것으로 나타났다. 나아가서 비수도권 거주자들의 소득탄력성은 0.499로 미술관 방문으로 누리는 서비스가 정상재로 나타난 반면 수도권 거주자들의 소득탄력성은 -0.052로 열등재로 나타났다.
경복궁 광화문은 일제 강점기를 거치면서 해체 이전되었다가 한국전쟁 과정에서 소실되었다. 1968년에 철근 콘크리트로 중건되었다가 정확한 복원을 위해 다시 해체되어 2010년 현재의 위치에 세워졌다. 광화문 앞에 놓여져 있던 한 쌍의 해치상도 해체되어 방치되어 있다가 원위치에서 수차례 이탈해 본래의 위치를 찾지 못하고 현재에 이르고 있다. 서울특별시와 문화재청이 '광화문광장 재구조화 사업'의 일환으로 월대와 해치상을 복원하기로 함에 따라 사업의 효율성 제고를 위해 본 연구에서는 1900년대 초반의 기록사진과 새롭게 찍은 디지털 카메라 사진에 대한 이미지분석을 통하여 해치상의 원위치를 추정하는 방법과 결과를 제안한다. 기록사진의 촬영 위치를 찾아 재촬영하고 찾고자 하는 피사체와의 각도와 거리를 계산하여 일제 강점기 이전의 해치상의 원위치를 추정하는 데 성공하였다. 본 연구를 통하여 확인된 왼쪽 해치상의 위치는 현재의 왼쪽 해치상 표시석의 중앙을 기준으로 동쪽으로 약 9.6 m, 북쪽으로 약 7.4 m 지점에 있으며, 오른쪽 해치상은 현재의 오른쪽 해치상 표시석의 중앙을 기준으로 서쪽으로 약 1.9 m, 북쪽으로 약 8.0 m 지점에 있는 것으로 추정할 수 있었다. 이와 같은 기록사진을 이용한 건축물의 위치복원을 시도한 사례가 국내외에서는 처음이나 문화재복원에 대한 새로운 과학적인 방법론으로서 본 연구의 의미가 있다.
교통하중으로 인해 교통시설 하부구조인 옹벽에 전달되는 수평토압은 도로의 차선 수, 차량하중 및 옹벽으로부터 이격거리 등에 영향을 받는다. 차량하중에 의해 유발되는 토압은 등가상재하중높이로 표현하며, 표준트럭의 축하중 크기와 위치에 따라 달라진다. 한계상태설계법은 2015년부터 국내 도로교 설계에 적용되어 왔으나, 우리나라 실정을 고려한 토압하중계수(등가상재하중높이)가 제시되어 있지 않아 설계에 적용하는데 어려움이 있다. 따라서, 본 연구에서는 국내 표준트럭의 축하중 크기 및 위치를 반영한 등가상재하중높이를 산정하였다. 탄성체 지반에 대하여 Boussinesq 이론을 적용시켜 계산한 등가상재하중높이와 2차원 수치해석 산정치를 비교하였다. 그리고 수치해석 상의 한계와 옹벽의 장기안정성을 고려하여 AASHTO 기준치와 차별화된 등가상재하중높이를 제안하였다. 우리나라 교통하중으로부터 도출된 등가상재하중높이는 AASHTO에서 제안하는 등가상재하중높이보다 옹벽의 높이가 낮을 경우 다소 낮게 평가되었으며 옹벽의 높이가 높을 경우 높게 평가되었다.
The 1st Forest Health Management survey was conducted to examine the health of the forests in Korea. However, in order to understand the health of the forests, which account for 63.7% of the total land area in South Korea, it is necessary to comprehensively spatialize the results of the survey beyond the sampling points. In this regard, out of the sample points of the 1st Forest Health Management survey in Gyeongbuk area, 78 spots were selected. For these spots, the species diversity index was selected from the survey sections, and the spatial interpolation method was applied. Inverse distance weighted (IDW), Ordinary Kriging and Ordinary Cokriging were applied as spatial interpolation methods. Ordinary Cokriging was performed by selecting vegetation indices which are highly correlated with species diversity index as a secondary variable. The vegetation indices - Normalized Differential Vegetation Index(NDVI), Leaf Area Index(LAI), Sample Ratio(SR) and Soil Adjusted Vegetation Index(SAVI) - were extracted from Landsat 8 OLI. Verification was performed by the spatial interpolation method with Mean Error(ME) and Root Mean Square Error(RMSE). As a result, Ordinary Cokriging using SR showed the most accurate result with ME value of 0.0000218 and RMSE value of 0.63983. Ordinary Cokriging using SR was proven to be more accurate than Ordinary Kriging, IDW, using one variable. This indicates that the spatial interpolation method using the vegetation indices is more suitable for spatialization of the biodiversity index sample points of 1st Forest Health Management survey.
본 논문에서는 Mean Absolute Percentage Error (이하 MAPE)와 Symmetric Mean Absolute Percentage (이하 sMAPE)의 새로운 접근법을 이용한 시계열 예측 모델의 평가 방법을 소개한다. MAPE, sMAPE에는 다음과 같은 문제점이 있다. 데이터 집합에서 관측 값이 0일 경우 평가할 수 없고, 관측 값이 0에 매우 가깝다면 과도한 평가 값을 측정한다. 관측 값과 예측 값 간에 동일한 오차를 가지더라도 다른 값으로 평가하는 문제도 가지고 있다. 동일한 오류 값이 과대 예측되었는지 아니면 과소 예측되었는지에 따라 다른 평가 값을 측정하거나 관측 값의 부호와 예측 값의 부호가 서로 다르면 그 오차는 평가 값에 반영되지 않는다. 이러한 문제는 Maximum Mean Absolute Percentage Error (이하 mMAPE)에 의해 해결하였다. 우리는 MAPE 평가 방법의 분모에서 관측 값을 사용하는 대신 최대 절대 값을 사용했다. 최대 절대 값이 1보다 작으면 분모를 제거하여 0 값이 정의되지 않은 문제와 미세한 값일 경우 과대 측정되는 문제를 해결하였다. Beijing PM2.5의 온도 데이터와 시뮬레이션 데이터를 통해 mMAPE와 다른 평가 방법들의 결과 값을 비교하였으며, 위의 문제들을 해결할 수 있음을 검증하였다.
공적개발원조는(ODA; Official Development Assistance)는 개발도상국에 인도주의적 원조를 지원하는 수단인 동시에 ODA 공여국의 국익을 추구하는 수단이다. 특히 수출 중심의 산업구조를 갖고 있는 한국의 경제적 특성과 더불어 신(新)남방정책 등 수출시장 다변화를 위한 국가 정책이 추진되고 있는 최근 추세를 감안하면 ODA 원조가 수출에 미치는 정책적 효과 검증은 더욱 중요한 함의를 가진다. 본 연구에서는 다양한 형태의 ODA 가운데에서도 교육훈련, 전문가 파견, 기술자문 등을 통해 기술과 지식, 기술 노하우를 전달하는'기술협력 ODA'에 주목하여 기술협력 ODA가 한국의 수출에 미치는 영향을 분석하였다. 분석을 위해 한국이 ODA를 지원하는 178개 대상국의 GDP, 거리, 외국인직접투자(FDI) 실적, FTA 체결 여부 등 무역에 영향을 미칠 수 있는 변수 등을 연계하여 2007년부터 2016년까지 10년간의 패널 데이터베이스를 구축하였으며, 이후 국제무역흐름을 설명하기 위해 널리 활용되는 중력모형을 근간으로 기술협력 ODA가 공여국의 수출에 미치는 효과를 패널 고정효과(Panel Fixed effect), 패널 확률효과(Panel Random effect), 도구변수를 활용한 패널 고정효과분석(FEIV), 하우스만 테일러 (Hausman-Taylor) 등 다양한 패널분석모형들을 활용하여 분석하였다. 분석의 결과, ODA 수혜국의 과학-기술 보고서 발간으로 대표되는 과학기술 지식 인프라가 풍부할수록 기술협력 ODA가 활발하며, 한국의 기술협력 ODA는 한국의 수출, 특히 제조단계에서 중간재 수출에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 도출되었다. 또한, 이러한 효과가 나타나는 과정을 우즈베키스탄, 필리핀, 모로코의 기술협력 ODA의 사례를 통하여 확인하였다.
본 연구는 2020년 7월부터 시행될 '공원일몰제' 시행에 앞서 주민들의 도시녹지공간에 대한 선호를 분석하기 위해, 2015년 동안 서울시에서 거래된 아파트 117,918건의 실거래자료를 중심으로 다양한 GIS정보를 활용하여 단지 인근 강이나 하천, 산림 그리고 도시공원의 3가지 유형의 도시녹지공간이 제공하는 서비스를 조망과 접근성으로 대표하여 헤도닉가격함수를 추정한 뒤 잠재가격과 주민들이 향유하는 연간편익을 측정하였다. 서울시민들은 한강을 포함한 아파트 단지 도시녹지공간들에 대해서 조망 및 10분 이내 접근성이나 거리-이용 접근성의 관점에서 모두 쾌적한 주거환경을 제공하는 어메니티로 선호하고 있었다. 나아가서 강이나 하천 조망가능성(아파트 가격의 0.7-2.5%)과 접근가능성(2.3%)에 비해 도시공원 조망가능성(1.7-3.3%)이나 접근가능성(3.9%) 모두 잠재가격이 훨씬 높은 것으로 나타났다. 잠재가격에 기초한 연간 편익은 도시공원의 조망가능성에 약 55-60만원 그리고 10분 이내 접근가능성에 대해 80만원이 넘는 것으로 나타나 강이나 하천 조망이나 접근가능성에 비해 2-3배 높은 것으로 나타났다. 반면에 산림녹지 유형에 대해서는 강북지역 거주자들의 북한산 조망을 제외하고는 아파트 인근 산림 조망이나 접근성은 아파트 가격에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
교통사상사고 원인 중 선로근접 및 무단통행으로 인한 사고가 많이 발생하고 있다. 운행선 근접공사 시 열차운행에 지장을 주지 않고, 작업자의 안전확보 및 작업효율을 높이기 위해 철도선로용 안전펜스가 사용되고 있다. 하지만 철도선로에 적용되는 레일저부형 안전펜스는 열차주행 시 안전펜스의 간섭여부를 확인할 필요가 있다. 본 연구에서는 철도선로용 안전펜스의 열차운행 시 지장여부를 확인하기 위하여 국내에서 운행되고 있는 열차들과 안전펜스 설치 시 이격간격을 분석하였다. 또한, 국내 열차종류별 열차 풍압에 대한 횡방향 하중조건을 산정하여 철도선로용 안전펜스의 설치간격에 따른 수치해석을 수행하였다. 본 연구를 통하여 철도선로용 안전펜스의 적정 이격거리는 차량한계로부터 200mm 이상을 확보하고, 열차풍압을 고려한 철도선로용 안전펜스의 적정 설치간격을 산정할 필요가 있음을 확인하였다.
연구목적: 기존의 인력에 의한 안전점검은 기술자의 안전이 우려되거나 접근이 어려워, 평가 및 데이터 확보에 한계가 있었고, 시설물의 노후화로 유지관리 대상이 증가함에 따라 더욱더 큰 문제가 되고 있다. 드론 기술이 발전하면서 외관조사에 이를 활용할 경우, 인력의 안전 보장, 시각적 데이터 확보, 신속한 점검 진단이 가능하며, 최근 드론에 의한 시설물 안전점검이 일부 도입되는 등 활용도가 높아지고 있다. 활용성을 보다 강화하기 위해서는 드론에 의한 시설물 외관조사의 대가기준이 필요하다고 판단되며, 본 논문에서는 댐을 대상으로 연구를 수행하였다. 연구방법:품셈 산출을 위해 기존 국내 안전점검 및 드론관련 대가기준을 조사하고, 드론을 활용한 안전점검 관련 절차를 비교분석하여 작업 절차 및 공종에 대하여 검토하였다. 또한 실제 댐에 대한 드론 촬영 및 입면정사영상 제작을 통해 실증 자료를 수집하였다. 연구결과: 드론을 활용한 시설물 안전점검을 위한 작업공종을 도출하였고, 작업공종에 따라 두 개의 댐을 대상으로 실증조사결과를 수집하였으며, 이를 바탕으로 댐기준시설물 규격 기준으로 품셈 안을 도출하였다. 시설물의 구조형식별, 규격별 조정비는 기존 지침을 적용하고, 기상기준점측량이 필요한 경우 건설공사표준품셈의 무인비행장치측량의 품을 적용하도록 하였다. 결론:드론을 활용한 외관조사 시 GSD를 세밀하게 할수록 촬영 사진 수가 크게 증가하여, 대가기준을 산출을 위한 보정으로 조정비 개념을 적용하였다. 더불어 안전거리 유지를 위해서는 최대 GSD가 한계를 나타내는 문제점도 고려해야 함을 알 수 있었다.
본 논문은 자기 조직화 지도 기법을 기반으로 라이다 기반으로 생성된 깊이 맵과 컬러 이미지의 정보를 기반으로 고밀도 깊이 맵을 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 깊이 맵 업샘플링 방법은 라이다에서 취득되지 않은 공간에 대한 초기 깊이 예측 단계와 초기 깊이 필터링 단계로 구성된다. 초기 깊이 예측 단계에서는 두 장의 컬러 이미지에 대해 스테레오 매칭을 수행하여 초기 깊이 값을 예측한다. 깊이 맵 필터링 단계에서는 예측된 초기 깊이 값의 오차를 감소시키고자 예측 깊이 픽셀에 대하여 주변의 실측 깊이 값을 이용하여 자기 조직화 지도 기법을 수행한다. 자기 조직화 기법 수행 시 예측 깊이 픽셀과 실측 깊이 픽셀의 거리와, 각 픽셀에 대응되는 컬러 값의 차이에 따라 가중치를 결정한다. 본 논문에서는 성능 비교를 위하여 깊이 맵 업샘플링 방법으로 널리 사용되고 있는 양방향 필터 및 k-최근접 이웃 알고리즘과 비교를 진행하였다. 제안하는 방법은 양방향 필터 방법 및 k-최근접 이웃 알고리즘 대비 MAE 관점에서 각각 약 6.4%, 8.6%이 감소하였고 RMSE 관점에서 각각 약 10.8%, 14.3%이 감소하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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