우리나라의 시민들은 범죄에 대한 일반적인 사항만을 알 수 있을 뿐, 자신이 범죄위험에 얼마나 노출되어 있는지를 파악하기 어렵다. 경찰의 입장에서도 범죄발생 지역을 예측할 수 있다면 경찰력이 부족한 상황에서 효율성 있게 범죄에 대처 가능할 것이지만 아직 우리나라에서는 예측시스템이 없고, 관련 연구도 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 범죄발생 위험지역 예측 자동화 시스템 개발의 첫 번째 단계로 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보와 도시지역 자료를 바탕으로 머신러닝 방식을 통해 한국형 범죄발생 위험지역 예측 모형을 개발하고자 한다. 또한 시나리오를 가정하여 범죄발생 확률을 지도로 시각화함으로써 사용자의 이해도를 높이도록 하였다. 선행 연구 및 사례에서 범죄발생에 영향을 미치는 요인 중 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보, 날씨정보(기온, 강수량, 풍속, 습도, 일조, 일사, 적설, 전운량), 지역정보(평균 건폐율, 평균 용적율, 평균 높이, 총 건축물수, 평균 공시지가, 평균 주거용도면적, 평균 지상층수)를 머신러닝에 활용할 수 있도록 데이터를 사전 처리하였다. 머신러닝 알고리즘으로서 지도학습 모형 중 다양한 분야에서 활용되며 정확도가 높다고 알려진 의사결정나무모형, 랜덤포레스트모형, Support Vector Machine(SVM)모형을 활용하여 범죄 예측 모형을 구축하고 비교 분석하였다. 그 결과 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)가 낮아 예측력이 높은 의사결정나무모형을 최적모형으로 선정하였다. 이를 바탕으로 가장 빈번하게 발생하는 절도와 폭력범죄를 대상으로 시나리오를 작성하여 범죄 발생 위험지역을 예측한 결과, 사례도시 J시는 위험지역이 3가지 패턴으로 발생하는 것으로 나타났으며, 각각 발생확률을 3 등급으로 구분하여 $250{\times}250m$ 단위의 지도형태로 시각화할 수 있었다. 본 연구는 향후 자동화 시스템으로 개발하여 시시각각으로 변하는 도시 상황에 따라 실시간으로 예측 결과를 시각화하여 제공함으로써 보다 범죄로부터 안전한 도시환경 조성에 기여하고자 한다.
국내외 개발된 Hsota 품종의 잎의 생육과 개화 특성을 조사한 결과, 식물의 크기는 H.'Abiqua Blue Crinkles', H.'Abiqua Drinking Gourd', H.'Dancing in the Rain', H.'Elegance', H. 'Inniswood', H.'Venus'등 6종류가 가장 컸으며(대형 계통, 50 cm 이상), H. 'Abby', H. 'Birchwood Parky's Gold', H. 'Blue Cadet', and H. 'Blue Edge등을 포함한 27종은 소형 계통이다(6 cm 이상 20 cm 미만). 79%가 무늬를 가지며 무늬 형태는 marginata (복륜), mediovarigata (중투), albomaculata (산반), striata (서반)이며, marginata 계통은 H. 'Abby', H. 'Abiqua Moonbeam', H. 'Atlantis'등을 포함하여 31종류로 전체 비율 중 36%로 가장 많았다. 개화기는 H. 'Abby', H. 'Abiqua Drinking Gourd', H. 'Abiqua Moonbeam'등 36종류가 5월 말부터 개화였고, H. 'Black Hills', H. 'Boeun', H. 'Fragrant Bouquet'등 9종은 8월 이후에 개화하였다. 꽃은 H. 'Avocado'가 5.0 ㎝ 이상으로 대륜 계통이었으며, H. 'Avocado', H. 'Fragrant Bouquet', H.'Fried Bananas' 등 H. plantaginea 계통이 대부분 크기가 컸다. 꽃의 색은 꽃의 색은 6가지로 분류되며, white 계열은 25.9%, lavender 계열은 45.9%, purple 계열은 28.2%가 개화하였다. H. 'Blue Mouse Ears', H. 'Captain Kirk', H.'Fragrant Bouquet' 등 12종류는 개화시 향기가 있었다. H.'Cherry Berry'와 H. 'Revolution'은 각각 빨간색과 노란색의 꽃대를 가지고 있다.
다양한 수종의 묘목을 고밀도로 심는 모듈군락식재가 기존의 성목식재보다 자연림 복원 효과성이 뛰어난지 알고자 야외 실험을 했다. 또 모듈군락식재의 식재밀도 차이에 따라 생장이 촉진되는지, 또 식피율이 높아지는지를 알아보았다. 큰나무를 넓게 띄어 심는 성목식재구(대조구)와 다종의 묘목을 고밀도로 심는 모듈군락식재구(처리구)로 구분했고, 다시 식재밀도에 따른 3주/m2와 1주/m2 모듈군락식재구로 나눠 실험을 설계했다. 2019년 5월부터 26개월간 공시재료의 생존율, 생장량(수고, 수관폭, 근원직경), 식피율을 측정했고, 측정 수고값을 활용하여 장래 수고생장을 예측했다. 모듈군락식재구의 생존율과 상대생장량이 성목식재구보다 높았다. 모듈군락식재구의 식피율은 23개월 이전에 지표면을 완전히 덮었지만, 성목식재구는 이식스트레스로 인해 오히려 식피율이 낮아졌다. 고밀도로 심은 모듈군락식재구의 묘목이 자라서 식재 후 5~6.5년 만에 성목식재구보다 더 높이 자랄 것으로 예측됐다. 이런 결과를 이끈 원인은 다종(多種)·묘목·고밀도 식재와 토양개량·멀칭 등의 식재기반 개선 때문이라 본다. 즉, 모듈군락식재구에 심은 묘목은 큰나무를 심은 성목식재구보다 식재 후 환경 적응력이 뛰어나 생존율이 높고, 초기 생장량이 많았을 것이다. 다양한 자생수종의 고밀도 혼식은 상호보완적 환경압을 완화하는 동시에 개체간 경쟁을 유발해 생장 촉진을 이끌었다. 더불어, 식재기반 개선은 묘목의 활착율 상승과 생장량 증가에 유효했다고 본다. 식재밀도가 높을수록 식피율이 급격히 늘어나, 제초 등의 사후관리비 절감 효과가 있을 것이다. 모듈군락식재구(3주/m2, 1주/m2)의 식재밀도가 높았을 때 수고생장이 촉진되었고, 수관폭·근원직경은 식재밀도가 낮았을 때 높아지는 경향을 보였지만, 통계적 차이가 없었다.
BIM(건설정보모델링)을 건설사업 전반에 적용하려는 정부정책 이후 업계는 이를 적극적으로 도입, 활용하려는 동향을 보이고 있다. BIM 도입은 모델 객체들을 표준에 맞춰 라이브러리로 구축하여 반복 사용함으로써 업무량을 줄이고 데이터의 정합성과 호환성, 일관된 품질을 확보함으로써 촉진될 수 있다. 이에 국내 건축과 토목분야, 해외 조경분야에서는 이미 상당수의 BIM 라이브러리 표준화 연구를 수행하고 이를 토대로 지침을 마련하였다. 현재 국내 조경분야에서도 BIM에 관한 기초연구 및 도입을 시도하고 있으나 산업현장 적용에 어려움이 많아 확산이 지연되고 있다. 이는 표준화된 라이브러리 사용으로 BIM 설계업무의 효율성을 향상시킴으로써 개선될 수 있으므로 본 연구는 이에 대한 논의의 시발점을 마련함과 동시에 조경실무에서 라이브러리를 제작할 때 참고할 수 있는 객체의 기준을 제시하고자 하였다. 조경 BIM 라이브러리 표준화는 객체분류와 속성정보 도출이라는 두 가지 측면에서 모색되었다. 먼저 국내 건설정보분류체계, 물품분류체계, 조경설계기준, 조경공사표준시방서, 그리고 노르웨이 조경가협회의 BIM 객체분류체계를 참고로 객체분류를 시도하였다. 그 결과 조경객체는 조경식재, 조경시설물, 조경구조물, 조경포장재, 관수 및 배수시설의 5개 대분류하에 교목, 관목, 지피초화류, 옥외시설물, 옥외조명시설, 계단 및 경사로, 옥외벽체, 옥외구조물, 포장재, 경계석, 관수시설, 그리고 급배수시설을 포함하는 12개의 중분류로 나뉘었다. 다음으로 조경객체에 탑재될 속성정보를 도출하고 구조화하였다. 이를 위해 KBIMS(한국 BIM 표준)의 공통 속성정보를 항목에 포함하였고 객체의 종류에 따라 달라지는 객체 속성정보를 영국 조경협회의 PDT(제품정보 템플릿)를 참고하여 추가하였다. 이로써 공통 속성정보에 식별, 보급, 분류체계, 공급정보가 포함되었고, 객체 속성정보에 명명, 규격, 설치 또는 시공, 성능, 지속가능성, 유지관리에 관련된 정보들이 포함되었다. 본 연구는 조경객체의 라이브러리 표준화 방안을 제시함으로써 모델링의 업무 효율성 및 분야 간 BIM 모델의 데이터 정합성을 향상시킴으로써 조경 BIM 도입의 토대를 마련했다는 데에 의의가 있다.
건설분야의 전면 BIM 도입을 위한 정부정책이 실행 중인 가운데, 조경 BIM 모델의 구축 및 활용은 아직까지 저작도구의 한계, 자연소재 모델링의 어려움, 라이브러리 등 BIM 콘텐츠 부족 등의 문제로 어려움을 겪고 있다. 특히 수목은 조경분야의 전문성을 대표하는 설계요소로서 BIM 모델 제작시 반드시 포함되어야 하지만 모델링 과정에서 종종 생략되거나 필요한 정보가 포함되지 않아 BIM 데이터 품질을 저하시킨다. 이에 본 연구에서는 BIM 표준을 준수하고 조경실무에서 상용화할 수 있는 수목 라이브러리를 개발함으로써 조경 BIM 모델의 구축과 활용에 도움을 주고자 하였다. 이를 위해 Revit을 기반으로 수목의 3D 형상과 속성정보 항목을 선정하여 교목과 관목의 라이브러리를 개발하였다. 형상정보는 수종 고유의 특징을 표현하되 단순화하여 LOD200, LOD300, LOD350 수준으로 작성하였고, 속성정보는 수목의 품명, 규격, 물량산출에 필요한 정보 외에도 생태적 속성정보와 환경성능 정보를 포함하여 총 24개의 항목을 포함시켰다. 파일은 객체명만으로도 조경분야의 객체로서 위계가 드러나고 수목의 구분이 이루어지도록 명칭을 부여하였다. 이렇게 개발한 수목 라이브러리를 활용하여 공동주택단지의 조경 BIM 모델을 작성하고 사용성을 검토하였다. 그 결과, 수목 라이브러리를 사용하여 조경 BIM 모델을 효과적으로 구축할 수 있었으며 도면 작성, 물량 산출, 디자인 검토 등 BIM 모델의 기본적인 활용방안에서 적절히 운용되는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 개발한 라이브러리에는 지피초화류가 제외되었으며, 수목의 환경성능 등 다양한 데이터베이스가 아직 구축되지 않아 속성정보에 변수들이 탑재되지 않았다는 한계가 있다. 앞으로 자연소재에 대한 BIM 모델링 도구 및 기술 개발, 다양한 데이터베이스 구축에 대한 노력이 필요하며, 라이브러리의 제작, 관리, 보급 및 유통을 담당할 주체와 시스템을 마련해 나가야 한다.
우리나라에서 황폐산지(荒廢山地)를 복구녹화(復舊綠化)하기 위하여 시행(施行)되고 있는 산복공중(山腹工中)에서 가장 Weight를 많이 찾이 하고 있는 산복공작물(山腹工作物)은 입지공(立芝工)인데, 입지공(立芝工)은 상하계단(上下階段) 간사면라지(間斜面裸地)를 식피조성(植被造成)하지 못하는 시공자체(施工自體)의 취약점(脆弱點)을 가지고 있다. 입지공(立芝工)이 가진 이러한 단점(短點)을 보완해결(補完解決)하며, 나아가서 급경사(急傾斜)의 황폐침식(荒廢浸蝕)된 산복(山腹)에 속성식피조성(速成植被造成)을 기(期)할 수 있는 효과적(効果的)인 산복녹화공법(山腹綠化工法)을 개발(開發)하고저, 급경사(急傾斜)의 점토질(粘土質) 토양사면(土壤斜面) (사면장(斜面長) 1.6m)에 특별(特別)히 조립(組立)한 볏짚거적 (피복율(被覆率) 약(約) 70%)을 피복(被覆)하고 볏짚거적덮기공이 지표토양유실량(地表土壤流失量) 및 토양수분함유량(土壤水分含有量)과 식피조성(植被造成)에 미치는 효과(効果)를 측정(測定)(측정기간(測定期間) 5~9월(月))한바 그 결과(結果)는 대체로 다음과 같이 요약(要約)될 수 있다. 1. 볏짚거적덮이공이 지표토양유실방지(地表土壤流失防止)에 미치는 효과(効果): 일(一) 각처리별(各處理別) 지표토양유실량(地表土壤流失量)의 합계량(合計量) (표(表) 3참조)은 파종후무피복구(播種後無被覆區)$T_1$에서 4,651 g/$1.6m^2$, 파종후피복구(播種後被覆區)$T_2$에서 163 g/$1.6m^2$, 그리고 피복후파종구(被覆後播種區)$T_3$에서 2, 891 g/$1.6m^2$로 측정(測定)되어, $T_2$는 $T_1$의 약(約)28.5배(倍), $T_3$의 17.7배(倍), 또 $T_3$는 $T_1$의 약(約) 1.6배(倍)의 지표토양유실방지효과(地表土壤流失防止効果)가 인정(認定)되었다. (표(表) 2, 3 및 4참조) 2. 볏짚거적덮기공이 사면토양수분함유량(斜面土壤水分含有量)에 미치는 효과(効果): 일처리별(一處理別) 지표면평균토양수분함유량(地表面平均土壤水分含有量)은 $T_1$=21.60%, $T_2$=23.04%, $T_3$=22.21%, 또 지표하(地表下)에서의 그것은 $T_1$=23.81%, $T_2$=26.16% 및 $T_3$=24.81%로 측정(測定)되어, 볏짚거적덮기공이 사면토양수분함유량(斜面土壤水分含有量)에 미치는 효과(効果)에 있어서 고도(高度)의 유의성(有意性)이 인정(認定)되었다. (표(表) 7, 8 및 9 참조) 3. 볏짚거적덮기공이 사면식피조성(斜面植被造成)에 미치는 효과(効果): 일(一) 처리별(處理別) 평균발아본수(平均發芽本數)는 $T_1$=237본(本), $T_2$=246본(本) 및 $T_3$=262본(本)으로 조사(調査)되었으며, 식피율(植被率)(무성기(茂盛期))은 각처리(各處理) 모두 90% 정도(程度)로써 볏짚거적덮기공이 사면식피조성(斜面植被造成)에 미치는 효과(効果)에 있어서는 유의성(有意性)이 인정(認定)되지 아니하였다. 4. 이상(以上)의 결과(結果)를 종합(綜合)해 볼 때에 볏짚거적덮기공은 황폐침식(荒廢浸蝕)된 산복사방공법(山腹砂防工法)으로써 뿐만 아니라 붕양지(崩壤地)와 절개지(切開地)의 사면방호공법(斜面防護工法)으로써 유효(有効)하게 적용(適用)할수 있을것이며, 특(特)히 황폐산지유역(荒廢山地流域)으로부터의 지표토사유실방지상(地表土砂流失防止上) 중요(重要)한 사면녹화공법(斜面綠化工法)이 될 것이다. 5. 본인(本人)은 본(本) 공종(工種)을 새로운 사면녹화공(斜面綠化工)으로써 "볏짚거적덮기공"이라고 호칭(呼稱)하고저 한다.
본 연구에서 수행한 Model 시뮬레이션에 의한 열환경 분석 기법은 지역별로 다양한 기상여건 하에서 대상온실의 난방 및 냉방부하를 보다 합리적으로 예측할 수 있을 뿐만 아니라 냉방이나 난방용 시스템의 결정을 비롯한 난방대책을 수립하고, 에너지 이용 전략의 수립이나 계절적인 작부계획 수립, 온실산업용 적지선정 등에 유익하게 활용될 수 있을 것이라 판단된다. 본 연구에서는 온실의 적극적인 환경조절 유형을 난방과 냉방의 두 가지로 대별하고, 난방 소요열량 산정을 비롯하여 야간의 보온 커튼효과, Heating Degree-Hour 산정 등 난방과 관련된 시뮬레이션은 동적 모형을 이용하여 시간별, 일별 및 월별로 검토하였으며, 환기를 비롯한 차광, 증발냉각시스템의 효과 분석은 정적모형을 이용하여 검토하였다. 특히 하절기 지하수와 같은 저온수를 직접 이용하거나 Heat Pump를 통하여 확보될 수 있는 저온수를 이용하여 온실의 피복면에 살수함으로서 확보할 수 있는 온실냉방효과를 검토하는 데는 1.2m$\times$2.4m 크기의 모형온실을 제작하여 기초실험을 수행함으로서 동절기의 수막시스템의 보온효과와 마찬가지로 하절기 냉방 효과를 거둘 수 있다는 가능성을 확인하였다. 본 연구에 활용된 온실의 수치 환경모형 중 난방관련 시뮬레이션용 동적 수치모형은 소기의 목적을 달성하는데 충분히 응용될 수 있는 이론모형이다. 이 이론모형이 범용성이 높은 것은 온실 내ㆍ외의 미기상 변화, 특히 난방이나 냉방이 본격적으로 요구되는 기간동안에 온도, 습도, 일사, 풍속 등의 미기상 인자들을 면밀하게 관찰하여 실측된 자료를 바탕으로 개발되었고, 다양한 자료에 의해 충분히 검정되었기 때문이다. 본 연구에서는 경남 진주지역의 어느 특정 기간(1987년)의 시간별 기상자료를 중심으로 온실의 열적 환경변화에 대한 수치모형 시뮬레이션을 실시하였으며, 아직 수치모형에 의한 시뮬레이션이 불가능한 일부 냉방효과를 검토하는 데는 모형 실험을 실시하였으며, 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 주간과 야간의 설정온도를 달리하고 다단계 변온조절방식으로 시뮬레이션을 행한 결과 난방 소요열량은 난방 설정온도에 따라 현저한 차이를 보였다. 특히 주간 설정온도에 비하여 야간 설정온도가 난방 소요열량에 예민하게 영향을 미치므로 야간의 설정온도 결정에 신중을 기해야 할 것으로 판단된다. 2. 기존의 Heating Degree-Hour 자료는 평균 외기온을 중심으로 임의의 설정온도에 대하여 산정된 값이므로 난방 소요열량에 대한 상대적인 비교수단은 되나 고려되는 기상인자의 제한과 설정온도의 임의성 때문에 실용성이 부족하다. 따라서 본 연구에서 제시된 것처럼 온실 주변의 제반 미기상 인자나 경계조건이 반영됨은 물론 작물의 생육상태 및 구체적인 설정온도까지도 고려하는 동적 수치모형으로 시시각각으로 예측된 실내기온을 중심으로 재배기간 동안의 난방열량을 적산함이 합리적이라 판단된다. 기존의 MDH 자료로 난방 설계를 할 경우에는 지나치게 과잉설계 될 가능성이 있다. 3. 산정된 난방 소요열량은 물론 커튼의 보온성능도 월별 기상여건에 따라 현저한 차이를 보이며, 시뮬레이션에 이용된 커튼의 경우 높은 보온효과를 보임으로서 년 평균 50% 이상의 난방 에너지를 절감할 수 있으며, 동절기 3-4개월의 집중 난방기에 에너지가 크게 절감됨을 발견할 수 있다. 4. 고온기 환기성능은 온실의 구조, 기상조건, 작물의 생육상태 등에 따라 다소의 차이가 있으나 환기율에 의해 크게 좌우되며, 시뮬레이션에 이용된 두 가지 농가보급형 온실 모두 환기율의 증가에 따른 실내기온의 강하 효과가 환기율이 1회/min 정도를 넘어서면서 급격히 둔화되는 현상을 보인다. 이는 기존에 권장되고 있는 적정 환기율인 1회/min 전후의 환기 시스템을 갖추는 것이 합리적임을 확인해 준다. 5. 작물이 성숙된 유리온실에서 외기의 상대습도가 50%인 쾌청한 주간동안 연속적으로 1회/min로 환기를 시킬 경우 실내기온 36.5$^{\circ}C$의 대조구에 비한 온도강하는 50% 차광만 했을 시 2.6$^{\circ}C$이고 효율 80%의 Pad & Fan 시스템만 작동시 6.1$^{\circ}C$ 정도이며, 차광과 냉각시스템을 동시에 작동시는 약 8.6$^{\circ}C$로서 외기온보다 3.3$^{\circ}C$가 낮은 28$^{\circ}C$까지 실내온도를 낮출 수 있으나, 동일 조건하에서 외기의 상대습도가 80%로 높은 경우에는 Pad & Fan시스템에 의한 온도강하가 2.4$^{\circ}C$에 불과하여 50% 차광하에서도 외기온 이하로 실내온도를 낮출 수 없음을 알 수 있다. 6. 하절기 3개월(6/1-8/31)동안 Pad & Fan 시스템의 냉방효과($\Delta$T)는 설정된 작동 온도에 따라 다소 차이를 보일 것으로 예상되나 본 시뮬레이션에서 설정한 시스템의 작동 온도 27$^{\circ}C$에서 상대습도와의 상관관계는 대략 다음과 같았다: $\Delta$T= -0.077RH+7.7 7. 전형적인 하절기 주간기상 하에서 경시적 냉방효과를 분석한 결과 환기만으로는 실내기온을 외기온 보다 5$^{\circ}C$ 높게 유지하는 정도가 고작이고, 차광이나 증발식 냉방시스템 만으로는 작물이 성숙한 단계에서조차도 외기온 이하로 떨어뜨리기가 어려우나 차광과 아울러 증발식 냉방을 병행할 경우에는 작물상태에 따라 다소 차이는 있지만 실내기온을 외기온보다 2.0-2.3$^{\circ}C$ 낮게 유지할 수 있음을 발견할 수 있다. 8. 일사가 차단된 27.5-28.5$^{\circ}C$의 외기온하에서 6.5-8.5$^{\circ}C$의 냉수를 온실 바닥면적 1$m^2$당 1.3 liter/min의 유량으로 온실표면에 살수했을 때 실내기온을 외기온보다 1$0^{\circ}C$ 낮은 16.5-18.$0^{\circ}C$ 정도로 낮출 수 있었다. 앞으로 살수 수온(T$_{w}$ )이나 외기온(T$_{o}$ ) 뿐만아니라 살수율(Q)에 따라 온실기온 (T$_{g}$ )에 미치는 상관 관계 T$_{g}$ = f(T$_{w}$ , Q, T$_{o}$ )를 구명하여 지하수 자체 또는 Heat Pump를 이용한 지하수온 이하의 냉수로 온실냉방의 가능성을 구명하는 것이 앞으로의 과제이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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[부 칙]
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