본 논문은 주택공사의 실내토질시험자료,국립중앙기상대의 기상자료 및 국립건설시험기의 동결 심도 실측자료를 이용하여 우리나라 동결토의 토군 및 동결심도를 유계적으로 분석한 것이다. 이 논과에서 분석한 동결변수는 0.02mm보다가는입경의 비률, 소성지수, 동결지수, 흙의 함수비, 그리고 동결실측심도 등이다. 연구분석한 결과, 우리나라 전역의 동결심도는 지역 보다 흙에 따라 발생하는 차가 매우 큼을 확인하였으며. 1 B 4회 관측한 일평균기단으로 구한 평균 14연간의 최대동결지수를 산정하여 우리나라 57개 도시의 설계동결지수 재포도를 작성 제시하였다. 동결지수와 동결심도와의 관계에 서 산정된 평균직선식을 보정한 t-분포의 99.9% 신뇌상한선을 예상최대동결심도로 실용화 할 수 있는 새로운 기법을 제안하였다.
공동구는 필수적인 사회기반시설 중의 하나이나, 국토계획법의 공동구 설치의무규모(200만㎡)로 인하여 공동구의 설치가 어려운 실정이다. 본 논문에서는 공동구 설치 활성화를 위하여 기존시가지에서의 공동구 설치에 대한 타당성을 분석하였다. 타당성 분석을 위하여 관련법규를 근거로 규모를 4가지로 분류하였으며, 타당성과 경제성 분석을 활용하여 관련지표 선정 및 평가를 진행하였다. 그 결과 기존시가지의 규모에 적합한 터널식 공동구는 3종/4종으로 나타났으며, 200만㎡ 이상의 신도시는 5종의 개착식 공동구가 적합한 것으로 분석되었다. 현재 공동구 설치 의무 규모인 신도시 200만㎡ 이상에서 개착식과 기존시가지의 터널식 공동구의 종합평가결과가 많은 차이를 보이지 않으므로, 기존시가지에서 다양한 규모의 공동구 설치가 타당하다는 것을 제시하고자 한다.
면진은 현재 설치 공법의 단순함 그리고 지진하중에 대한 진동제어 효과의 탁월성 등으로 인하여 세계 여러 나라에서 강진으로부터 중요한 건물들을 보호하고, 구조물의 장수명화와 내진성능 향상을 도모하기 위한 실무적인 해결책으로서 받아들여지고 있다. 하지만, 국내의 경우, 재해 시 항상 문제가 되는 정보, 통신, 의료체계 및 사회공공 시설물의 피해로 인한 혼란 방지라는 차원에서 면진 구조의 도입이 종종 거론되고는 있으나 아직까지 구체적인 설계기술은 정착되지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 면진 기술의 국내 기반 구축을 위하여 순수 국내기술에 의해 제작된 면진 장치(NRB)를 채용함에 따른 면진 효과를 실험적으로 검증함으로서, 향후 유사 구조 설계를 위한 기초 자료를 제공하고자 하였으며, 철근콘크리트 구조를 대상으로 지진파의 특성 및 지진동의 입력 레벨에 따른 면진 효과가 US 축소 모델 진동대 실험을 통해 제시되었다. 실험 결과, 본 연구에서 적용한 NRB는 응답가속도의 감소와 층 전단력의 감소가 확실히 관측되어 면진 설계의 기본 개념과 일치하게 건물의 주기를 장주기 영역으로 이동시켜 지진동에 의한 하중 효과를 크게 줄일 수 있는 것으로 나타났으며, 면진 효과는 지진파의 특성에 따라 그 정도의 차가 다르게 나타나는 것으로 확인되었고, 장주기 성분이 많이 포함되어 있는 Mexico지진파와 같은 지진동 고려 시 특히 설계허용수평변위 설정에 주의가 필요한 것으로 나타났다.
데이터의 품질관리는 데이터 활용 활성화 및 정확한 의사결정을 위해 중요한 요소이다. 본 연구는 각 기관이나 조직 자체적으로 주요 핵심 데이터를 추출할 수 있는 방법에 대한 연구이며, 수행 중인 프로그램 정보로 부터 중요도가 높은 테이블을 추출하기 위한 방법으로 사회 연결망 분석 기법을 제안하였다. 본 연구에서 제시한 SNA를 통한 CTQ 데이터 추출 기법을 통하여 업무 전문가 없이도 과학적인 방법에 의해 실제 업무적 상황을 입체적으로 접근하여 정확도 높은 CTQ 데이터를 도출할 수 있었다. 이는 실무 적용 시 IT 부문의 CTQ 데이터 관리에 있어 조직의 품질관리 수준을 개선할 수 있을것으로 기대된다.
Since Paris Climate Change Conference in 2015, many policies to reduce the emission of greenhouse gas have been accelerating, which are mainly related to renewable energy resources and micro-grid. Presently, the technology development and demonstration projects are mostly focused on diversifying the power resources by adding wind turbine, photo-voltaic and battery storage system in the island-type small micro-grid. It is expected that the large-scaled micro-grid projects based on the regional district and town/complex city, e.g. the block type micro-grid project in Daegu national industrial complex will proceed in the near future. In this case, the economic cost or the carbon emission can be optimized by the efficient operation of energy mix and the appropriate construction of electric and heat supplying facilities such as cogeneration, renewable energy resources, BESS, thermal storage and the existing heat and electricity supplying networks. However, when planning a large residential town or city, the concrete plan of the energy infrastructure has not been established until the construction plan stage and provided by the individual energy suppliers of water, heat, electricity and gas. So, it is difficult to build the efficient energy portfolio considering the characteristics of town or city. This paper introduces an energy mix optimization(EMO) method to determine the optimal capacity of thermal and electric resources which can be applied in the design stage of the real large-scaled residential town or city, and examines the feasibility of the proposed method by applying the real heat and electricity demand data of large-scale residential towns with thousands of households and by comparing the result of HOMER simulation developed by National Renewable Energy Laboratory(NREL).
Existing models that predict of Daily water supply include statistical models and neural network model. The neural network model was more effective than the statistical models. Only neural network model, which predict of Daily water supply, is focused on estimation of the operational control. Neural network model takes long learning time and gets into local minimum. This study proposes Neuro Genetic hybrid model which a combination of genetic algorithm and neural network. Hybrid model makes up for neural network's shortcomings. In this study, the amount of supply, the mean temperature and the population of the area supplied with water are use for neural network's learning patterns for prediction. RMSE(Root Mean Square Error) is used for a MOE(Measure Of Effectiveness). The comparison of the two models showed that the predicting capability of Hybrid model is more effective than that of neural network model. The proposed hybrid model is able to predict of Daily water, thus it can apply real time estimation of operational control of water works and water drain pipes. Proposed models include accidental cases such as a suspension of water supply. The maximum error rate between the estimation of the model and the actual measurement was 11.81% and the average error was lower than 1.76%. The model is expected to be a real-time estimation of the operational control of water works and water/drain pipes.
This study applied the Neural Network and Fuzzy theory to show water-purity control and preventive measure in water quality forecasting of the future river. This study picked out NAJU and HAMPYUNG as the subject of investigation and used monthly the water quality and the outflow data of KWANGJU2, NAJU, YOUNGSANNPO and HAMPYUNG from 1995 to 1999 to forecast BOD, COD, T-N, T-P water density. The datum from 1995 to 1999 are used for study and that of 2000 are used for verification. To develop model of water quality forecasting, firstly, this research formed Neural Network model and divided Neural Network model into two case - the case of considering lag and not considering. And this study selected optimal Neural Network model through changing the number of hidden layer based on input layer(n) from n to 3n. Through forecasting result, the case without considering lag showed more precise simulated result. Accordingly, this study intended to compare, analyse that Fuzzy model using the method without considering lag with Neural Network model. As a result, this study found that the model without considering lag in Neural Network Network shows the most excellent outcome. Thus this study examined a forecasting accuracy, analyzed result and verified propriety through appling the method of water quality forecasting using Neural Network and Fuzzy Algorithms to the actual case.
Environmental monitoring system has been adopted and supplemented as inspection measures for the quantitative and qualitative changes of environmental impact assessment (EIA). This study compares the results of environmental impact assessment with the results of post-environmental investigation using a correction and principal component analysis (PCA) in the housing development project. Correlation analysis showed that most of air quality variables including TSP, $PM_{10},\;NO_2$, CO were linearly correlated with each other in the environmental impact assessment and the post-environmental investigation. In the water quality, pH and BOD were well correlated with the DO and SS, respectively. As a result of correlation analysis in the noise and vibration, noise in day and night and vibration in day and night were related to each other between EIA and the post-environmental investigation. From the results of analysis of soil, Cu with Cd, Cu with Pb, and Cd with Pb were related to each other in EIA. Principal component analysis (PCA) showed a powerful pattern recognition that had attempted to explain the variance of a large dataset of inter-correlated variable with a smaller set of independent variables (principal components). Principal component (PC1) and principal component (PC2) were obtained with eigenvalues> 1 summing almost $90\%$ of the total variance in the all of the items(air, water, noise, vibration and soil) in EIA and post-environmental investigation.
경관지수는 면적 및 밀도, 모양, 중심지, 고립 및 접근, 접촉 및 산포, 연결성 등 경관생태의 공간적 구조와 패턴에 관한 다양한 정보를 제공해 준다. 현재 100개 이상의 경관지수가 개발되어 많은 연구들에 이들이 사용되고 있다. 그러나 경관지수는 공간해상도 및 분석범위 등 분석 스케일에 따라 다른 결과를 도출할 수 있어서 오류의 가능성을 가지고 있다. 이 연구는 경관지수의 스케일 민감성을 검토하여 우리나라의 복잡한 경관생태에서 비교적 안정적 결과를 도출하는 지수들을 선별하였다. 이를 위해 서울의 5개 연도 - 1985, 1991, 1996, 2000 및 2003년 - Landsat TM/ETM+ 영상을 이용하여 20 범주의 셀 크기와 41 범주의 분석범위에 대해 FRAGSTATS에 탑재된 54개 클래스 수준 지수의 민감성을 검토하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 54개 클래스 수준 지수 중 19개 지수가 스케일 변화에 안정적인 것으로 나타났다. 둘째, 단편화 정도가 지수의 민감성에 영향을 미치며, 녹지비율 $40{\sim}50%$를 기준으로 지수반응 패턴이 변하는 현상이 발견되었다. 셋째, 국내 관련연구에서 빈번히 이용된 16개 지수 중 6개만이 우리나라의 복잡한 경관생태에서 안정적인 결과를 도출하였는데, 이는 단편화 정도 및 녹지비율에 따라 세심한 지수 선정이 필요함을 보여주고 있다.
SIP 공법이 국내에서 저소음 저진동 말뚝공법으로 널리 사용되고 있지만 품질관리기준이 명확히 정립되지 못하고 실무자들의 공법의 원리에 대한 이해 부족으로 시공시 혼선을 초래하고 있어 공법이 본래 가진 지지력을 충분히 발휘되지 못하고 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 2002년에 대한주택공사에서는 SIP 공법의 시공 및 재하시험기준을 개선하였다. 개선된 기준에 의하여 현장에 시공된 SIP 말뚝에 대하여 재하시험을 통하여 지지력을 평가한 결과 이전 방법으로 시공된 말뚝에 비하여 시공하중의 설계만족도 및 지지력 특성이 크게 향상된 것을 확인할 수 있었으며 이를 설계에 반영하면 기초 공사비도 절감할 수 있는 것으로 나타났다. 향상된 지지력 특성을 설계에 반영하기 위하여 재하시험결과를 국내에서 많이 사용하고 있는 말뚝 설계식들과 신뢰성 분석을 실시하여 적합식을 찾고자 하였다. 분석결과 개선된 기준으로 시공된 SIP 말뚝은 Meyerhof(1976)의 타입말뚝 설계식과 유사한 지지거동을 하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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