본 연구는 국방2020계획으로 군부대 축소에 따른 첨단화된 훈련장으로 통합할 필요성이 대두되어 경기도 지역을 중심으로 실태를 파악하고 연구하였다. 연구결과 첫째 지역개발계획과 조화된 훈련장 보유기준을 재설정하여야 한다. 둘째 폐기되거나 방치된 훈련장은 지역경제를 활성화 할 수 있는 방안으로 처리절차 통해 정리하여야 한다. 셋째 군과 주민이 대화할 수 있는 전담협의체와 전담부서, 전문인력을 갖추어야 한다. 넷째 사격장 등 민원소지가 있는 훈련장은 지하화하여야 한다. 마지막으로 특별법 제정이나 조례규정 반영으로 원활하게 지원될 수 있도록 하여야 한다. 본 자료는 국방부와 경기도에서 정책을 입안하고자 할 때 활용될 수 있을 것으로 본다.
화약을 이용하여 작업하는 현장에서는 발파에 의해 발생되는 소음과 진동의 영향으로 작업상 많은 제약을 받는다. 최근에 민원 발생 증가 및 보안물건에 대한 환경규제 기준이 대폭 강화되고 있는 추세이다. 때문에 보안물건이 근접해 있는 경우 일반적으로 기계식굴착에 의해 작업이 이루어지고 있다. 기계식굴착 공법은 발파공법에 비해 소음과 진동을 저감시키는 장점을 갖고 있으나 굴착하고자 하는 암반의 상태에 따라서 계획 보다 시공성이 떨어지는 경우가 발생되기도 한다. 일반적으로 굴착암이 극경암에 가까울수록 시공성이 낮아진다. 본고에서는 전자뇌관을 사용하여 보안물건이 초근접해 있는 공사구간을 시공한 사례에 대해 설명하고자 한다. 당 현장은 인근에 보안물건(철도)이 근접(9.9m)해 있어 암파쇄 굴착공법으로 설계가 되어 시공하던 중, 극경암 노출에 따른 시공성 저하 및 공사기간 단축을 위한 대안 공법으로 전자뇌관을 이용한 시공을 검토하게 되었다. 전자뇌관 이용한 발파작업으로 주변 보안물건에 미치는 영향을 최소화 하면서 시공성과 경제성을 극대화 할 수 있었다. 한화에서 생산하는 하이트로닉($HiTRONIC^{TM}$)은 혁신적인 안정성과 높은 기폭 신뢰성을 갖고 있어 초정밀발파가 가능하다. 전자뇌관은 철도 및 고속도로현장, 대형 석회석 광산을 비롯한 도심지 터파기 등에서 널리 사용되고 있다.
실시간으로 악취 유발 물진의 배출원에 대한 데이터를 구축하여 악취 민원에 효율적으로 대처할 수 있는 악취 정보 관리 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 유비쿼터스 센서 네트워크(Ubiquitous Sensor Network : USN)기반의 악취 측정 시스템을 통하여 실시간적으로 수집된 악취 데이터를 데이터베이스에 축적 및 주기적으로 데이터를 조회하여 지도상에 표시함으로서 즉각적인 악취 배출상황을 확인할 수 있는 시스템을 구축하였다. 또한, 지도상의 센서노드 아이콘을 클릭함으로서 센서노드 주변의 업체 목록을 지도상 좌표 기준으로 조회, 강한 악취가 발생한 부근의 주변 업체 종류와 배출물질 종류를 파악할 수 있도록 하였다. 제안된 시스템은 이러한 정보로 부터 업체관리 방안을 계획하여 악취배출 업체에 대한 관리 효율을 높일 수 있을 것으로 사료된다.
정보시스템(IS)에 대한 평가분석 방법은 시스템관점, 이용자관점, 경영관점에서 연구되고 있다. 세부 방법으로는 이용자 설문이나 전문가의 의견에 의한 정성적 평가를 수행한다. 본 연구에서는 평가분석 항목 중 행정업무시스템의 구축으로 얻어지는 생산성과 효과를 측정하였다. 기존 연구에서 정성적인 생산성 평가와 범용적인 효과지표를 제시하는 것과 달리 정량적인 생산성과 행정민원에 특화된 지표를 선정하였다. 대표적인 행정업무시스템인 나라장터를 대상으로 전자계약 실적과 중간과정에 기록된 정보를 이용하여 소요일수로 환산하고, 투입 인력에 따른 생산성을 산정하였다. 효과분석은 행정업무시스템의 목표인 민원관련 설문을 분석하였다. 기록된 정보에는 계약문서작성, 공문서처리, 전화통화량을 업무활동 요인으로 선정하였다. 설문항목에는 민원대응을 위한 수행영향, 업무편의, 목표달성 여부를 설문으로 조사하였다. 각 요인을 반영적 구조변수와 형성적 구성변수로 구분하고 내적일관성(internal consistency)과 다중공선성(Multi-collinearity)을 진단하였다. 기술통계법에 따른 신뢰도 검증, 회귀분석을 통한 영향도 측정하고 다중회귀모델 경로계수로 모델을 분석하였다. 모델을 검증하기 위해 구조적방정식에서 활용하는 다중 확인적 요인분석(CFA)에 따라 Chi-square, RMR, GFI, AGFI, NFI, CFI 분석을 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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