• 한국수자원학회논문집
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• 제54권8호
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• pp.567-576
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• 2021

최근 국내에서는 기후변화로 인해 수자원의 안정적인 확보가 위협받고 있으며, 그 대안으로 기존 수공시설물을 활용한 추가 수자원 확보를 추진하고 있다. 그러나, 이를 위한 댐 시설물의 재평가 및 연계운영을 통한 용수공급능력 확보는 대부분 다목적댐 및 용수공급댐을 중심으로 검토되어 발전용댐을 대상으로 한 분석 연구는 상대적으로 미흡하다. 특히 발전용댐의 특성을 고려한 정확한 용수공급능력 산정 기법이 요구되고 있으나, 그에 앞서 수력발전에 목적을 둔 발전용댐의 저류특성을 먼저 파악할 필요가 있다. 본 연구에서는 발전용댐의 저류용량, 저류활동빈도, 용수공급기여도 등의 저류특성을 고려하여 발전용댐의 유형을 구분하는 방안과 판단 기준을 제안하고, 북한강수계 발전용댐을 대상으로 그 적용 결과를 도출하였다. 본 연구 결과는 발전용댐의 정확한 저류특성 파악과 함께, 향후 발전용댐 특성에 적합한 용수공급능력 평가 체계 및 운영방안 마련에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제15권1호
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• pp.47-56
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• 2022

통합물관리, 탄소중립 등 수자원 및 에너지 정책이 급변하는 가운데 모두 연관성이 있는 발전용댐의 가치를 재평가해야한다는 의견이 제기되고 있다. 발전용댐은 홍수기에 제한수위를 두어 운영을 하는 등 과거부터 전력생산 외에도 홍수조절 등에 기여해왔으나 이러한 운영방식은 전력손실이 불가피하다. 이에 본 연구는 발전용댐의 전력손실을 최소화하기 위하여 수력발전의 전력생산 시스템에 회복탄력성의 개념을 도입하고 전력판매액의 최대화를 발전성능으로 정의하여 발전용댐의 발전성능을 평가할 수 있는 프레임워크를 제시하였다. 현행 연계운영계획 수립 절차를 기반으로 댐 모의 운영 시나리오를 구축하고 HEC-5를 활용하여 댐 모의 운영을 수행하였다. 수행된 결과자료를 활용하여 제시된 프레임워크에 적용하여 각 시나리오에 따른 발전성능이 중요한 요소로 평가됨을 확인되었고 부가적으로 이·치수 성능도 평가할 수 있음을 확인하였다. 향후 다양한 시나리오를 기반으로 경제성 분석이 수반되어 비용과 편익이 산정된다면 시나리오별 경제적 효과 및 기회비용 등을 명확히 비교할 수 있을 것으로 판단된다.

• 토지주택연구
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• 제13권1호
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• pp.67-84
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• 2022

본 연구는 지리정보시스템(GIS)을 이용한 분석 결과를 기존의 방식이 아닌 그린인프라적 관점에서 해석하여 결과를 도출하고, 이를 바탕으로 개발제한구역을 그린인프라 네트워크에 어떻게 활용하여 연결시키는 것이 바람직한지 알아봄으로써 개발제한구역의 활용가치를 밝혀보는데 목적이 있다. 본 연구의 결과로 개발제한구역에 대한 그린인프라 네트워크 구성의 적정성 측면에서, 공간구조와 주변지역과의 광역적 연결성 등을 바탕으로 한 결론은 다음과 같다. 첫째, 대전권 개발제한구역에서 가장 이슈가 되는 공간은 유성구에 존재하며, 이는 2000년대 초부터 시작된 주택개발을 위해 개발구역을 해제하면서 발생한 문제이다. 따라서 정확한 환경평가를 통해 개발제한구역을 추가로 해제할 것인지 아니면 녹지를 복원하여 그린인프라 네트워크 구성에 대한 새로운 방향을 제시할 것인지 정책적 판단이 필요하다. 둘째, 남북으로 연결되고 있는 대도시들의 축이 전체 충청권의 녹지축뿐만 아니라 대전권 개발제한구역과 주변지자체의 개발에도 영향을 미칠 것으로 판단되므로 이러한 경향을 반영한 개발제한구역 조정안을 마련할 필요성 있다. 셋째, 개발제한구역의 강력한 집행으로 인해 주변 도시들의 인접부에 개발 압력이 증가하는 추세이고, 이중 북쪽으로는 세종시 남쪽으로는 논산 쪽이 주요 개발 타겟이 될 것으로 판단되므로 이에 대한 대책을 수립할 필요가 있다. 넷째, 개발제한구역을 해제하거나 보전하는 양면적 접근보다 기존의 평가기준에 그린인프라적 가치를 추가하여 종합적인 광역계획과 연동된 방향설정이 필요할 것이다.

• 대한치과보철학회지
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• 제60권2호
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• pp.222-230
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• 2022

디지털 기술은 점차 그 영역을 넓혀 치의학의 여러 분야에 큰 영향을 미치고 있다. 최근 디지털 치의학에서는 다양한 삼차원적(3D) 이미지 데이터를 하나로 중첩시켜 진단 및 보철물 제작에 활용하는 것의 중요성이 대두되고 있다. 안면 스캔, 구내 스캔, 하악 운동 기록(mandibular movement recording) 등의 데이터를 통합하면 가상 환자 모델을 구성할 수 있다. 가상 환자(Virtual patient)란 구내 및 구외 연조직, 잔존 치열, 동적 교합 등 디지털 3D 진단 데이터를 통합하여 형성되며 이를 통해 보철 치료의 결과 등을 가상으로 시뮬레이션을 시행할 수 있다. 본 증례에서의 환자는 37세 여성 및 55세 여성 환자로 각각 기존 보철물의 외형이 틀어진 것 같다는 주소와 근관치료 후 전치부 보철물의 재제작을 주소로 내원하였다. 각 환자에서 3D 안면 스캔을 채득하였으며, ARCUS Digma 2 (KaVo Dental GmbH, Biberach an der Riss, Germany)를 통해 환자의 하악 운동을 기록하였다. 수집한 데이터를 computer-aided design (CAD) 소프트웨어(Exocad dental CAD; exocad GmbH, Darmstadt, Germany) 상에서 하나로 통합하여 가상 교합기에 옮겨 디지털 가상 환자를 형성하였다. 이를 통해 임시 고정성 보철물을 디자인하고 수복하여 평가하였으며, 최종수복물로 옮겨 심미적, 기능적으로 만족할 만한 결과를 보였기에 이를 보고하고자 한다.

• 토지주택연구
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• 제13권1호
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• pp.99-112
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• 2022

최근 무분별한 택지개발과 아파트 건설 등으로 도시공원의 확보와 접근성이 크게 강조되고 있다. 이에 따라 대전광역시도 낙후공원을 정비하고 새로운 공원을 조성하는 도시공원 관리사업을 추진하고 있다. 대전광역시는 행정구역별 공원 관리를 위해 공원데이터를 생성·관리하고 있는데 행정구별로 다른 데이터 양식을 가지고 있다. 본 연구는 행정구역별로 생성된 공원 데이터를 하나의 양식으로 통합하고, 공원의 면적 정보를 반영하는 지리 정보 데이터를 생성해 대전 전체에 존재하는 공원들의 현황을 분석했다. 공원의 현황을 분석했을 때 행정구역별 공원의 불균형이 심하다는 사실을 확인할 수 있었고, 불균형을 해소하기 위한 새로운 정책 방안이 필요하다는 결과를 도출할 수 있었다. 또한 현황 진단 결과를 정규화한 후 순위로 도출하여 세부적인 분석을 진행하여 실제 공원들과 분석 결과를 비교 후 데이터가 공원에 대한 정보를 잘 담고 있는지 살펴봤다. 본 연구에서 도출된 평가 결과를 바탕으로 도시공원에 대한 개선방안을 강구할 수 있고, 선행연구를 기반으로 공원 평가 지표를 구성하여 공원을 객관화할 수 있는 기초 자료를 형성하여 행정구역별 통합된 데이터 양식과 꾸준한 관리를 위해 데이터베이스의 필요성에 대해 제안하고자 한다.

• 한국측량학회지
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• 제39권6호
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• pp.541-548
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• 2021

최근 농업, 산림관리, 해안환경 모니터링 등 다양한 분야에서 다분광 카메라의 활용, 특히 드론에 탑재되어 활용되는 사례가 증대되고 있다. 산출되는 다분광 영상은 위치정보를 위해 주로 드론에 탑재된 GPS (Global Positioning System)나 IMU (Inertial Measurement Unit) 센서를 이용해 지리참조(georeferencing)되는데, 보다 높은 정확도를 위해서는 직접 측량한 지상 기준점을 이용하기도 한다. 하지만, 직접 측량에 드는 비용 및 시간으로 인해 또는 직접 접근이 어려운 지역에 대해서는 지상 참조값을 활용하지 않고 지리참조를 수행해야하는 경우가 자주 발생하게 된다. 본 연구는 지상기준점이 가용하지 않은 경우에 다분광카메라로부터의 영상의 지리참조 정밀도를 향상시키기 위해 같이 탑재된 고해상도 RGB카메라의 영상을 활용하는 방안에 대하여 연구한다. 드론 영상은 우선 번들조정을 통해 카메라의 외부표정 요소를 추정하였고, 이를 지상 기준점을 이용한 경우의 외부표정 및 위치결과와 비교하였다. 실험결과, 고해상도 영상을 포함하여 번들조정을 하게 될 경우, 다분광 카메라 영상을 단독으로 활용할 때보다, 다분광 카메라 영상의 지리참조 오차가 비약적으로 감소하였음을 확인하였다. 추가로 한 지상 지점에서 드론으로의 방향각을 추정할 때의 오차를 분석한 결과, 마찬가지로 고해상도 RGB영상을 포함하여 번들조정하게 되면 기존의 방향각 오차가 한 단위이상 감소하는 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권7호
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• pp.531-543
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• 2022

최근 국내에서는 수량, 수질 등 기후변화로 인한 다양한 수자원 문제에 효율적으로 대응하기 위한 통합물관리 체계가 점차 고도화되고 있으며, 특히 친환경적인 관점에서 이미 개발된 수자원시설물의 탄력적인 활용 방안이 주목받고 있다. 이처럼 용수를 사전에 확보하고, 적시에 공급하기 위한 대표적인 수자원 관리 시설로 다목적댐, 용수전용댐 등이 가장 잘 알려져 있으나, 지난 2021년 '한강수계 발전용댐 다목적 활용 협약'을 기점으로 발전용댐 또한 기존의 수력발전 용도를 넘어 수자원 관리 기여도가 한층 높아지게 되었다. 댐에서는 가뭄 발생시 구체적인 가뭄단계 파악 및 용수공급량 조절을 통해 용수공급을 조절해야 한다. 이미 다목적댐 및 용수전용댐의 경우 가뭄대응을 위한 용수공급 운영기준이 마련되어 적용 중에 있으나, 최근에 다목적 활용이 추진된 발전용댐의 경우 구체적인 관련 기준이 마련되어 있지 않은 실정이다. 본 연구에서는 기존 다목적댐 및 용수전용댐 운영기준을 참고하여, 발전용댐의 가뭄단계별 기준저수량 산정 방안 및 용수공급 조정 방안 등을 제시하였다. 제시된 방법은 국내 대부분의 발전용댐이 위치한 한강수계 발전용댐을 대상으로 적용하였으며, 지난 2014~2017년 발생한 가뭄사례를 바탕으로 그 적용 효과를 분석한 결과, 대상 발전용댐의 용수공급 안정성이 개선되는 효과를 확인하였다. 수자원의 효율적인 이용을 위한 발전용댐의 역할은 점차 중요해질 것으로 예상되며, 본 연구 결과는 발전용댐을 활용한 용수공급 관련 연구에 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권7호
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• pp.115-124
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• 2022

본 연구의 목적은 2019~2022학년도 중등교사 임용시험 교육학문제의 연도별 핵심어와 그 경향, 핵심어들의 언어네트워크를 분석하여 그 결과를 제시하는 것이다. 주요 연구방법론은 텍스트 마이닝 기법과 언어네트워크 분석방법이었으며, 분석프로그램으로는 KrKwic, Wordcloud Maker, Ucinet6, NetDraw 등이었다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 연도별 교육학문제의 상위출현빈도 핵심어는 교사, 학생, 교육과정, 수업, 평가 등의 기존 상위출현빈도 핵심어들이었으며, 최근 코로나 19 상황의 온라인수업 진행을 반영한 핵심어(온라인, 위키, 토의식, 정보 등)들도 추가로 등장하는 경향을 보였다. 4개년도 통합 텍스트에서의 상위출현빈도 핵심어는 학생(44), 교사(39), 수업(27), 학교(18), 교육과정(16), 온라인(10), 토의식(8) 등이었다. 둘째, 4개년도 상위출현빈도 핵심어들의 전체 언어네트워크는 상당한 수준의 밀도(0.566), 총연결수(492), 평균연결정도(16.4)로 분석되었다. 연결정도 중심성은 교사(199.0), 수업(197.0), 학생(185.0), 학교(150.0) 순으로 나타났으며, 매개 중심성은 교사(30.859), 수업(18.956), 학생(16.054), 학교(15.745) 순으로 나타났다. 본 연구결과는 중등교사 임용시험 수험생인 예비교사, 해당 시험 출제 관리하는 기관과 관련자, 중등학교 예비교사 양성기관의 교수자와 행정가들에게 고려해볼 만한 자료가 되길 기대한다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제33권2호
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• pp.115-133
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• 2021

본 연구는 기후변화에 대응하는 의생활 실천을 위한 중학교 가정과 의생활 교수·학습 과정안을 개발하는 것을 목적으로 분석, 설계, 개발, 평가의 단계로 진행하였다. 기후변화 관련 문헌 고찰을 통해 '현상과 원인, 영향(환경적·경제적·사회적), 대응(완화·적응)'를 기후변화의 교육 내용 체계로 선정하고, 이를 가정 교과 의생활 단원의 분석 준거로 활용해 2015 개정 중학교 「기술·가정」① 교과서 6종을 자료유형(읽기 자료, 그림 자료, 활동 자료) 및 의복사용주기(생산, 구매, 사용, 폐기)에 따라 분석하였다. 교과서 분석을 통해 추출한 의생활 영역에서의 기후변화 내용 요소를 바탕으로 다양한 교수·학습방법과 수업 자료 및 매체를 활용하여 총 12차시의 기후변화 대응을 위한 가정 교과 의생활 교수·학습 과정안을 개발하였다. 교수·학습 과정안은 기후변화의 현상과 원인, 영향, 대응에 대한 통합적인 이해를 바탕으로 기후변화의 심각성을 학생 스스로 깨닫고, 이를 의생활 행동 실천으로 이어 가정과 사회에 긍정적 영향력을 행사할 수 있도록 구성하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권4호
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• pp.625-640
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• 2022

Maglev rail joints are vital components serving as connections between the adjacent F-type rail sections in maglev guideway. Damage to maglev rail joints such as bolt looseness may result in rough suspension gap fluctuation, failure of suspension control, and even sudden clash between the electromagnets and F-type rail. The condition monitoring of maglev rail joints is therefore highly desirable to maintain safe operation of maglev. In this connection, an online damage detection approach based on three-dimensional (3D) convolutional neural network (CNN) and time-frequency characterization is developed for simultaneous detection of multiple damage of maglev rail joints in this paper. The training and testing data used for condition evaluation of maglev rail joints consist of two months of acceleration recordings, which were acquired in-situ from different rail joints by an integrated online monitoring system during a maglev train running on a test line. Short-time Fourier transform (STFT) method is applied to transform the raw monitoring data into time-frequency spectrograms (TFS). Three CNN architectures, i.e., small-sized CNN (S-CNN), middle-sized CNN (M-CNN), and large-sized CNN (L-CNN), are configured for trial calculation and the M-CNN model with excellent prediction accuracy and high computational efficiency is finally optioned for multiple damage detection of maglev rail joints. Results show that the rail joints in three different conditions (bolt-looseness-caused rail step, misalignment-caused lateral dislocation, and normal condition) are successfully identified by the proposed approach, even when using data collected from rail joints from which no data were used in the CNN training. The capability of the proposed method is further examined by using the data collected after the loosed bolts have been replaced. In addition, by comparison with the results of CNN using frequency spectrum and traditional neural network using TFS, the proposed TFS-CNN framework is proven more accurate and robust for multiple damage detection of maglev rail joints.