Air pollution levels of gases and aerosol particles inside the Jeongneung and Hongjimun tunnels of the Naebu express way in Seoul were investigated through on-road measurement using a mobile emission laboratory (MEL) on February 8, 2011. The concentrations of $NO_x$, $CO_2$, number concentration of particles ranging 21-560 nm, and surface area of particles deposited on a human lung almost linearly increased with increasing distance from the tunnel entrance, and decreased rapidly before the tunnel exit. This trend was observed regardless of tunnel length and driving directions, which thought to be caused by semi-transverse ventilation facilities of the tunnels. The concentration increments per 1-m distance for $NO_x$, $CO_2$, deposited particle surface area, and number of particles ranging 21-560 nm were 0.61~0.80 ppb, 0.16~0.21 ppm, $0.20{\sim}0.29{\mu}m^2/cm^3$, and 117~192 particles/$cm^3$, respectively. Average pollution levels inside the two tunnels for $CO_2$, deposited particle surface area, and number of particles >5.6 nm ranged 681~748 ppm, $246{\sim}381{\mu}m^2/cm^3$, and $2.4{\sim}6.7{\times}10^5$ particles/$cm^3$, respectively. In case of $NO_x$, the maximum concentration exceeded 1 ppm. These pollution levels inside the tunnels are much higher than those at urban background sites. This result can be utilized as basic data to evaluate the effectiveness of present ventilation system for reducing the pollution level caused by vehicles inside the tunnels.
The percentage of moisture content in rice before harvest is crucial to reduce the economic loss in terms of yield, quality and drying cost. This paper discusses the application of artificial neural network (ANN) in developing a reliable prediction model using the low altitude fixed-wing unmanned air vehicle (UAV) based reflectance value of green, red, and NIR and statistical moisture content data. A comparison between the actual statistical data and the predicted data was performed to evaluate the performance of the model. The correlation coefficient (R) is 0.862 and the mean absolute percentage error (MAPE) is 0.914% indicate a very good accuracy of the model to predict the moisture content in rice before harvest. The model predicted values are matched well with the measured values($R^2=0.743$, and Nash-Sutcliffe Efficiency = 0.730). The model results are very promising and show the reliable potential to predict moisture content with the error of prediction less than 7%. This model might be potentially helpful for the rice production system in the field of precision agriculture (PA).
본 연구에서는 운전자 별로 생활 중에 이동하는 주행 도로의 특징 및 교통상황이 서로 다르며 운전습관이 상이함을 고려하여, 운전자 혹은 운전자 그룹별 기계학습모형을 구성하고, 학습된 모델을 분석하여 운전자의 주행모드 별 특징을 탐색하여 자율 주행 자동차를 시뮬레이션 하였다. 운전지식을 활용하여 주행조작 전후 센서의 동작 상황에 따라 8종류의 종방향 모드와 4종류 회전모드로 구분하고, 종방향 모드와 회전모드를 결합한 21개의 결합형 주행모드로 세분화 하였다. 주행모드가 레이블 된 시계열 데이터에 대해 딥러닝 지도학습 모델인 RNN (Recurrent Neural Network), LSTM (Long Short-Term Memory), Bi-LSTM 모델을 활용하여서 운전자 별 혹은 운전자 그룹별 주행데이터를 학습하고, 학습된 모델을 테스트 데이터 셋에서 주행 모드인식률을 검증하였다. 실험 데이터는 미국 VTTI 기관에서 수집된 22명의 운전자의 1,500개의 실생활 주행 데이터가 사용되었다. 주행 모드 인식에 있어, 데이터 셋에 대해 Bi-LSTM 모델이 RNN, LSTM 모델에 비해 향상된 성능을 보였으며, 최대 93.41%의 주행모드 인식률을 확인하였다.
본 연구는 지적기준점과 필지경계점에 대하여 무인항공기를 비행고도별로 40m, 100m로 구분하고 정사영상과 GNSS 지상현황측량을 통한 필지경계점 좌표간의 차이를 비교하여 정확도를 제시하였다. 연구결과, 첫째, 공간해상도 분석에서 비행고도별 정사영상에 대한 평균오차는 40m일 때 0.024m, 100m일 때 0.034m의 정확도로 나타났고, 비행고도 100m보다 40m에서 공간해상도와 위치 정확도가 높은 것으로 분석되었다. 둘째, 비행고도에 따른 지형지물별 영상인식의 정확도 분석을 위해 대공표지 없음, 녹색, 적색의 세가지 경우로 구분하여 비교한 결과 적색의 경우 RMSE가 X=0.039m, Y=0.019m, Z=0.055m로 가장 높은 정확도로 나타났다. 셋째, 정사영상과 현장실측을 통한 좌표를 비교한 결과 지적기준점의 경우 전체 RMSE는 X=0.029m, Y=0.028m, H=0.051m로 나타났고, 필지경계점의 경우 X=0.041m, Y=0.030m로 나타났다. 결론적으로 본 연구결과를 토대로 볼 때, 지적측량을 위한 정사영상 관련 법률규정에서 비행고도별 평균오차 0.05m 미만으로 제한한다면, 공간정보취득 뿐만 아니라 지적측량에도 경제적이고 효율적인 방법이 될 것으로 기대한다.
전 세계적으로 지구온난화현상이 심화되고 있으며, 특히 우리나라의 경우 급격한 산업 발전 등으로 인해 도시화가 진행되면서 도시열섬현상까지 발생되고 있다. 이렇게 도시의 온도가 상승하게 되면 주거 생활의 쾌적성 및 냉방부하와 같은 문제 등을 야기한다. 본 연구에서는 이러한 문제를 줄이기 위해 지붕 색상에 따른 쿨루프 성능 평가를 진행하였으며, 기존의 평지붕 축소 모형, 손잡이 형태의 열화상 카메라 또는 레이저 온도계를 이용하지 않고, 실제 건물과 UAV에 열적외선 카메라를 장착하여 원격탐사 기법으로 옥상 색상 (흰색, 회색, 초록색, 청색, 갈색, 검은색)에 따른 표면 온도를 취득하였다. 그 결과 흰색을 적용한 표면 온도가 다른 색상보다 11도에서 20도 낮게 나타났으며, 에어컨의 실내 온도와 디지털 온도계의 실내 온도 또한 흰색의 색상이 다른 색상보다 약 1.5도에서 4.4도, 약 1.5도에서 3.5도 낮게 측정되었다. 이를 통해 흰색이 쿨루프 성능이 가장 좋음을 확인할 수 있었으며, UAV와 열적외선 카메라를 통해 기존 다른 연구에서 사용했던 방법보다 신속하고, 편리하게 쿨루프 성능 평가가 가능함을 확인할 수 있었다.
다양한 전자기기의 발전을 통하여 에너지 저장소자의 소형화, 고효율 및 그린에너지화가 요구되며, 이를 위한 유망한 물질로서 그래핀 및 그래핀 하이브리드와 같은 뛰어난 전기화학적 특성을 지니고 있는 나노재료가 각광받고 있다. 특히 전기차산업에서 이차전지의 원가 절감은 관련 산업의 확산을 결정할 수 있는 핵심요소이며, 따라서 배터리 소재 기술에 대한 연구개발 동향을 분석하고 향후 기술발전방향에 대해 대응하는 것이 무엇보다 중요하다. 따라서 본 연구에서는 이차전지용 그래핀 음극소재 기술의 국가/기업별 특허 동향 분석을 수행하고 분석결과에 대한 시사점을 도출하여 향후 음극재 소재 관련 연구개발 활동에 방향성을 제시하고자 하였다. 분석결과, 실제 특허시장 별 특허동향분석에서 보여진 것처럼 음극재 소재 기술의 경우 미국, 유럽 특허시장의 외국인 비중은 대한민국, 일본 특허시장에 비해 높게 나타났으며, 이는 미국, 유럽 시장성이 높음을 의미한다. 또한 일본의 경우, 음극재 소재 기술 분야에서 선도적인 기술로 독과점하고 있기 때문에 일본 국적의 출원인이 일본 특허시장뿐만 아니라 다른 국가에서도 높은 수준의 출원을 보인다. 마지막으로 대한민국, 미국 특허시장에서 연구기관의 비중은 일본, 유럽 특허시장에 비해 높은 수준을 유지하고 있으며 이는 해당국가에서 아직까지 기술의 상업화가 더디게 진행되고 있음을 알 수 있다. 따라서 이차전지 소재의 높은 수입률로 인한 가격경쟁력 하락이라는 단점을 극복하기 위해서라도 국내 연구기관과 기업들은 본 연구에서 분석한 주요국 및 주요 기업의 특허 동향 결과를 자체 소재 개발 및 확보 전략을 수립하는데 사용해야 할 것이다.
지금까지의 링크통행시간에 대한 연구는 개별 차량의 평균을 통한 평균링크통행시간 산정 및 추정의 제한적인 연구가 대부분이었다. 그러나, 링크통행시간은 교통조건, 신호운영조건, 도로조건 등 다양한 영향인자로 인해 통행시간 분포가 구분되는 특성을 나타낸다. 링크통행시간 분포특성에 대한 선행연구결과 통행시간이 양분되어 분포하는 것으로 나타났으며 따라서, 링크통행시간의 경우 평균통행시간에 의한 결과보다 신호지체가 발생하지 않는 통행시간과 신호지체가 발생하는 통행시간으로 구분하는 것이 교통상황을 인식하는데 바람직할 것이다. 본 연구에서는 통행시간 분포특성 및 원인을 분석하였으며, 프로그램을 이용한 시뮬레이션을 통해 보다 다양한 조건을 부여하여 링크통행시간분포비율에 영향을 주는 변수들에 대한 검토하고 통행시간 분포비율을 추정할 수 있는 모형을 구축하였다. 먼저 링크통행시간 분포비율을 추정하는 회귀모형과 퍼지근사추론 모형을 구축하였다. 추정 모형을 구축하기 위한 변수를 분석한 결과 잔류녹색시간과 대기행렬 대수가 높은 상관성을 가지는 것으로 분석되었으며, 따라서 이를 이용하여 추정모형을 구축하였다. 구축결과를 비교 검토한 결과 퍼지근사추론 모형이 회귀모형에 비해 추정의 신뢰성 및 적용성에서 더욱 우수한 것으로 나타났다.
본 연구는 노인들의 보행 교통안전 환경을 개선하기 위한 정책제안을 목적으로 한다. 어린이 교통사고를 비롯하여 전체적으로 우리나라의 교통사고는 감소추세에 있지만 아직도 노인교통사고는 줄지 않고 있기 때문에 앞으로 급속히 진행되는 고령화 사회에 대응하기 위해서 노인 보행교통사고 저감대책 마련이 시급하다. 본 연구에서는 도로교통공단에서 제공한 최근 보행관련 교통사고를 유형별로 분석하여 노인 보행교통사고의 특성을 이해하고, 추가적으로 노인들을 대상으로 설문조사를 실시하여 보행안전을 위협하는 요인과 개선대책을 파악하였다. 연령대별 차대사람 교통사고 자료 분석결과 노인교통사고는 횡단보도나 교차로보다는 횡단보도 부근, 교차로 부근에서 사고가 많이 발생하고 있으며 보행자 과실 사고는 감소추세인 반면 운전자 과실로 인한 사고는 오히려 증가추세에 있음을 알 수 있다. 또한 연령대별 교통사고 발생비율을 살펴보면 ;U'자형 분포를 보이고 있어 향후 교통안전개선지점의 우선순위는 12세 이하의 어린이와 65세 이상의 노인연령대의 교통사고 잦은 지점을 통합한 기준을 고려할 필요가 있다. 설문조사를 통하여 파악된 내용으로써는 노인들은 도로교통 안내 표지판을 식별하는데 어려움이 있으며 많은 노인들이 교통정보내용을 이해하지 못하고 있는 것으로 나타났다. 또한 노인들이 교통안전상 불안을 느끼는 때는 교차로 횡단 시와 이면도로 보행시로 나타났으며 교통안전을 가장 위협하는 대상은 보도를 주행하는 오토바이와 보도에 불법 주차된 차량이라고 응답하였다. 교통사고자료와 설문조사의 결과를 토대로 교차로 및 횡단보도의 시설개선이 시급하며, 운전자를 대상으로 노인 보행특성에 대한 교육의 필요, 노인을 위한 휴게시설의 확충, 보도의 자전거도로 공유 금지, 보행교통사고지도 작성 등이 대책으로 제시되었다.
본 연구는 시스템다이내믹스를 활용하여 미세먼지 저감 정책이 미세먼지 농도와 건강에 미치는 영향을 살펴보았다. 시스템다이내믹스는 미세먼지 발생원, 저감 정책, 미세먼지 농도, 건강영향 간의 동태적이며 순환적인 관계의 모델링을 구축할 수 있는 장점이 있다. 연구에서는 국내의 대표적 미세먼지 저감 정책인 산업부문 미세먼지 배출규제, 디젤차 규제, 전기차 확대, 공원·녹지면적 확대를 대상으로 정책 시나리오를 작성하여 현재 추세가 유지될 때와의 2030년 기준 결과를 비교하였다. 분석 결과, 전기차 지원정책은 0.21㎍/m3의 PM10 농도 저감과 494명의 순환기계 질환자 수 감소 효과가 있었으며 전국적으로 고르게 효과가 나타났다. 산업 배출량 규제 시나리오에서는 0.22㎍/m3의 가장 높은 PM10 농도가 감소하였으나 전기차 지원보다 적은 질환자 수 감소 효과(358명)가 나타났는데 이는 해당 정책이 충북 단양군, 부산 사하구 등 일부 공업지역을 중심으로 높은 미세먼지 저감 효과를 보였기 때문이다. 이러한 결과는 지역의 배출원 특성에 맞는 정책 선정의 필요성을 제시하였다.
본 연구는 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicles, UAV) 기반 물리적 환경인 Normalized Difference Vegetation Index(NDVI), Sky View Factor(SVF)와 ENVI-met 모델링을 활용하여 시간대별 열적 환경을 비교 분석하는 것을 목적으로 수행하였다. 연구 결과 NDVI, SVF는 열적 환경 요소인 Upward short-wavelength(S↑), Downward short-wavelength(S↓), Upward long-wavelength(L↑), Downward long-wavelength(L↓), Land Surface Temperature (LST), Mean Radiant Temperature(Tmrt)와 유의수준 1% 이내에서 모두 상관관계를 보이는 것으로 도출되었다. 특히, NDVI는 S↑와 12시에 최대 -0.52**의 상관관계를 가지는 것으로 분석되었고, L↓와 모든 시간대에서 0.53** 이상의 상관성을 보였다. LST와는 -0.61**(13시)의 상관성을 보여 NDVI는 장파 복사에너지의 관련성이 높은 것으로 판단된다. SVF의 경우 SVF 범위에 따라 장파 복사에너지와의 관련성이 높은 것으로 도출되었다. 본 연구결과는 공간의 열적 쾌적성과 미기후를 평가하기 위한 통합 접근 방식을 제공할 수 있으며, 도시 디자인 및 경관 특성이 보행자의 열 쾌적성 미치는 영향 관계 규명 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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