최근 이상기후 현상으로 발생빈도 및 규모가 증가한 가뭄은 다양한 분야에서 극심한 문제를 유발하여 가뭄에 의한 물부족 발생 시 수생태 건강성 확보를 위한 합리적인 대응 방안을 마련하기 위해 가뭄 감시, 전망 및 대응기술 개발이 필요하다. 본 연구에서는 유역모델 HSPF와 수질모델 QUAL-MEV를 연계하여 가뭄 기간 물 부족 상태가 수문 순환을 통해 변동되는 수질을 예측하였다. SPI, RCP 4.5 시나리오를 검토하고 HSPF 및 QUAL-MEV를 활용하여 유량변동에 따른 수질변화를 모의하여 유량변동에 따른 수질 변화를 분석하였다. 갈수기 유량과 수질의 관계는 높으나 강수량과 수질의 관계는 미비한 것으로 나타났다. 유량 및 SPI6는 상이한 경향이 나타나 가뭄의 영향으로 변화되는 수질 예측시 중장기 가뭄지수와 관계는 미비한 것으로 나타났다. 가뭄에 의한 수질 영향을 평가하기 위해 단기간의 가뭄지수 활용 및 유량 변동에 따른 평가방안 마련이 필요한 것으로 사료된다.
전기식 액중형 펌프 (electrical submersible pump, ESP)는 인공채유 (artificial lift) 기법 중 적용성과 운영 효율이 높아 전 세계 생산정에서 운영되고 있다. 저류층에서 ESP 운영 시 온도·압력, 가스·오일비, 유량 등의 변수는 ESP 성능에 영향을 미치는 요소로서, 특히 생산유체 내 자유 가스 (free gas)는 ESP의 수명 및 운영 효율을 감소시키는 주요 요인에 해당한다. 이에 본 연구에서는 ESP 성능에 영향을 미치는 변수를 정량적으로 분석하고자 현장 운영조건에서 ESP 성능실험과 손상모사 실험이 가능한 환형 유동 시스템 (flow loop system) 을 개발하였다. 개발 장치는 ESP와 튜빙 (tubing)을 하나의 시스템으로 연동시켜 ESP의 고장 및 원인 진단, 튜빙의 누출 특성을 파악할 수 있는 일체형 시스템에 해당한다. 본 연구에서는 ESP 성능 평가와 관련된 단상 유체 (single phase)와 2상 유체 (two phase) 실험을 통해 ESP를 안정적으로 운영하기 위한 유동 조건을 규명하였다. 도출된 결과값은 ESP 고장 예측 및 진단 프로그램 개발을 위한 기본 자료를 제공하며, ESP 운영을 위한 최적 운영 조건 및 고장 진단을 위한 실시간 모니터링에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 과학교사의 적응적 실행에 대한 인식을 중요도와 실행도 측면에서 알아보고자 하였다. 이를 위해 중등 과학교사를 대상으로 적응적 실행 설문지를 개발하여 128명의 설문 응답 결과를 분석하였다. 분석 결과, 첫째, 과학교사들은 적응적 실행의 17개 항목에 대해 모두 중요하다고 응답하였다. 특히 '예시의 추가', '개념의 수준/범위 조절', '학생 참여 격려'에 관한 항목은 중요도와 실행도가 모두 높게 나타났다. 둘째, 적응적 실행 항목에 대한 중요도-실행도 분석 결과, 중요도는 높으나 실행도가 낮아서 집중 개선이 필요한 항목들은 '학생들의 주도적인 학습을 격려'하고 '개인차에 대한 모니터링과 대응'에 대한 것이었다. 이 항목들이 중요도가 높음에도 불구하고 실행도가 낮은 이유에 대해 과학교사들은 시간 부족과 획일적인 교육과정을 지적하였다. 셋째, 적응적 실행 항목에 대한 중요도-실행도 분석에서 과잉 영역인 4영역에 위치한 항목들로는 '속도 조절', '활동 조율', '비유/은유 사용'에 대한 것이었다. 특히 '비유/은유 사용'은 유일하게 중요도보다 실행도가 높게 나온 항목으로 과학교사들이 현재도 충분히 사용하고 있으며 과잉 사용으로 인한 문제점이 발생하지 않는지 재고할 필요가 나타났다. 넷째, 중요도와 실행도의 차이가 나타나는 이유에 대한 응답을 분석한 결과, 교사 요인으로는 교사의 지식이나 능력 부족, 계획대로 실행하는 성향 등이 언급되었으며, 학생 요인으로는 과다한 학생 수, 학생의 수준 차이, 입시 위주 수업을 선호하는 경향 등이 나타났다. 환경 요인으로는 획일적 교육과정과 실험 여건, 평가체제, 외부의 요구 등이 다양하게 언급되었다. 마지막으로 본 연구결과가 과학교육에 주는 시사점을 논의하였다.
국내 암석의 일축응력상태와 삼축응력상태의 한계변형률 특성을 연구하고자 국내에 분포하는 6종류의 암석을 대상으로 실내 일축 및 삼축압축시험을 실시하였다. 일축압축실험에 의한 일축압축강도는 대부분 1~100MPa의 범위이었고, 한계변형률도 0.1~1.0%에 위치하여 전반적으로 Sakurai(1982)가 제시한 상 하부 경계선 내에 분포하였다. 그리고 암석의 파괴/한계변형률의 비(${\varepsilon}_f/{\varepsilon}_0$)는 일축강도에 따라 1.0~1.8의 범위로 모두 1.0 이상 나타났다. 삼축압축실험에 의한 한계변형률은 모든 암석에서 0.8%이하로 일축압축실험에서의 최대 한계변형률 1.0% 보다 작은 값을 보였으며, 일축 및 삼축압축실험로부터 산정된 값은 거의 대부분의 암석시료에서 1.0~8.0정도의 범위였다. 본 연구를 통하여 삼축응력상태인 암반의 파괴변형률(${\varepsilon}_{f3}$)은 일축응력상태의 파괴변형률(${\varepsilon}_{f1}$)에 비하여 1.0~8.0배 정도 크고, ${\varepsilon}_{f1}$은 일축응력상태의 한계변형률(${\varepsilon}_{01}$)보다 1.0~1.8배정도 크게 나타나 암반터널 변위계측에 의한 안정성 기준치를 일축강도에 따른 한계변형률(${\varepsilon}_{01}$)로 규정하는 것은 안정측 관리기준이 되는 것으로 판단된다.
본 연구에서는 담수를 대상으로 녹조의 발생을 모니터링하기 위해 내륙에 위치한 백제보와 남양호의 초분광영상을 이용하여 클로로필-a (Chl-a)의 농도를 추정하였다. 각 유역의 초분광이미지는 2016년부터 2017년까지 백재보에서 항공기로, 2020년부터 2021년까지 남양호에서 드론으로 촬영하였다. 이후, 순열 특성 중요도를 이용하여 Chl-a 농도와 관련성이 높은 30개의 반사 대역을 선택하였으며, 백제보는 400-530, 620-680, 710-730, 760-790 nm, 남양호는 400-430, 655-680, 740-800 nm 구간의 반사도가 선택되었다. 선택된 반사율을 입력자료로 하는 인공 신경망 기반의 Chl-a 산정 모델을 개발하였으며 모형의 성능은 결정계수(R2), 평균제곱근오차(RMSE), 평균절대오차(MAE)로 평가하였다. 유역별 산정모델의 성능은 각각 R2: 0.63, 0.82, RMSE: 9.67, 6.99, MAE: 11.25, 8.48로 나타났다. 본 연구에서 개발된 Chl-a 모델은 향후 담수호 녹조의 최적 관리를 위한 기초 도구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
ESG 경영이란 기업 가치를 평가할 때 철저한 투자자 관점을 고려하는 것을 의미하는 것이며, 기업의 경영활동과 관련된 위험 및 기회요인을 파악함에 있어 환경, 사회, 지배구조는 지속적이고 전략적인 모니터링 이슈이다. 즉, 비즈니스 관계에서 가치 창출의 관점이 반영된다. ESG 경영은 지속적인 비즈니스 가치 창출과 계약 관계에서의 투자 리스크 및 비즈니스 거래의 철저한 관리를 근본 목적으로 하며, ESG 경영은 재무적 가치에 대한 '건전한 약속이행'을 위한 엄격하고 투명한 기준이며, 기업가치와 연계된 투자자의 요구사항이기도 하다. 현재 한국 기업들이 가장 많이 경험하고 있는 분야는 투자자 IR 및 글로벌 영업 및 마케팅 부서에서 'ESG에 대한 정보 수집이 필요하고 유지관리가 우선시 되어야 한다'는 인식이며, 이에 대한 일차적인 필요성이 대두되고 있다. 또한 준법경영을 수행하는 법무사무국, 환경안전부서, 인사부서 등에서 관련 실무를 수행하므로 정보 통합 및 관리 체계를 제대로 구축하기 위해서는 조직차원의 명확성이 선행되어야 하며, 궁극적으로 ESG 관리는 기업 프로세스 차원의 리스크 관리, 공시 및 커뮤니케이션 등 새로운 시장 기회를 확보하는 범위를 포괄하고 있다. 따라서 새로이 대두되는 ESG경영에 대한 관심과 대응 방법에 있어서도 재무적 수익에 대한 기업가치 제고 노력뿐만아니라 비재무적 차원의 리스크 관리를 병행하여 지속가능환 수익이 창출되도록 검토와 이행을 반복하여야 할 것이다.
디지털 트윈은 디지털 공간에서 시뮬레이션 및 최적화함으로써 스마트팩토리 구현에 중요한 핵심 기술로 인식되고 있으며 이러한 시스템을 구현하기 위해서는 상호 운용성과 이기종 플랫폼 간 연결에 강점을 보이는 IEC62541 기반의 OPC-UA 프로토콜을 채택하고 있다. 이에 본 논문에서는 이기종 플랫폼 간 연결할 산업용 IoT 시스템을 설계 및 구현하고, IEC 62541기반으로 OPC-UA 시뮬레이터를 제안하여, 개발한 시뮬레이터를 통해 실제 제조현장의 온도, 압력, 유량 등 센서에서 수집되는 데이터를 디지털 트윈 플랫폼에 적용해 동작하는지를 제시하고, 이에 대한 성능시험 및 평가를 진행하였다. 제안한 디바이스에서 경량화된 디지털 트윈 플랫폼의 동작 성능과 OPC-UA 성능 평가를 진행하여 최적의 IEC62514기반 IIoT 시뮬레이터 시스템을 제안한다. 제안한 IIoT 시뮬레이터에서는 OPC-UA 랩핑으로 데이터를 송/수신하는 성능평가를 진행하고, 경량화된 디지털 트윈 플랫폼이 운영됨을 알 수 있다. 이 연구는 한정된 자원을 사용하는 제조 현장에서 스마트 팩토리 및 메타팩토리 구현을 위한 OPC-UA 프로토콜을 적용할 수 있으며, OPC-UA 시뮬레이터를 통해 현장에서의 시간 및 공간의 낭비를 최소화하고, 효율성을 크게 기여할 것으로 기대한다.
지방정부의 도시계획은 지속적인 프로세스로 계획의 수립과 함께 끝나는 것이 아니고 의사결정, 검토와 평가단계를 거쳐서 지속적으로 바뀌는 것이다. 도시계획이 바뀌고 확정됨에 따라서 대규모의 도로를 기존에 수행되고 있던 도로와 연계하여 공사를 수행하게 되는 경우도 발생하게 된다. 이러한 경우에 기시공된 도로의 폭과 길의 확장, 추가적인 교량 및 터널의 건설, 그리고 인터체인지의 크기와 위치의 변경 등과 같은 요인들에 의하여 도로설계 및 시공에 많은 변화를 가져오게 된다. 과거에는 제한된 수와 제한된 공종에 한하여 도로 수탁공사가 수행되어 왔으나, 현재는 수행되는 수탁공사의 수도 증가하고 있으며, 대규모 복합공종을 위한 수탁공사가 이루어지고 있다. 그러나 수탁공사 수행을 위한 절차나 수탁공사 계약을 위한 가이드라인이 마련되어 있지 않다. 따라서 효과적인 도로 수탁공사를 수행하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 공사관련 서류들과 전문들의 면담을 통하여 수탁공사 수행을 위한 중요 고려요소를 파악하였고, 이 결과에 근거하여 수탁공사의 표준절차(안)과 수탁공사비 협의를 위한 가이드라인을 제시하였다. 또한 위탁기관이 부담해야 하는 비용에 관한 내용을 제시하였다.
천전리 각석은 중생대 백악기 경상누층군의 대구층에 속하는 셰일층준에 새겨져 있다. 이 암석은 열변질 작용을 받아 혼펠스화 되어 경도가 높고 치밀한 조직을 보이며, 조암광물은 석영, 정장석, 사장석, 방해석, 운모, 녹니석 및 불투명 광물들로 동일한 조성을 가지나 풍화대에서는 방해석이 거의 검출되지 않는다. 각석은 일정한 깊이의 풍화대를 형성하고 있으며 풍화대와 비풍화대는 광물조성 및 화학조성의 차이가 있다. 풍화대의 CaO 함량은 비풍화대에 비해 90% 이상 감소하였으며, 이는 방해석이 물과 반응하여 용탈되었기 때문이다. X-선의 투과특성으로 각석 표면의 풍화심도를 산출한 결과, 탈락 및 박리 영역에서는 0.5~1.0mm 정도의 깊이를 보였지만 대부분 영역의 풍화깊이는 3~4mm 정도로 산출되었다. 이는 Ca과 Sr의 함량과 변화로도 입증할 수 있다. 각석의 표면변색은 색의 농도를 달리하며 분포하고, 황갈색 변색은 얇은 생물 피막층과 함께 교호하며 79.6%의 피도를 보인다. 따라서 천전리 각석의 물리화학적 및 생물학적 손상을 효과적으로 제어할 수 있는 주기적인 보존관리와 예방보존 차원의 정밀모니터링이 필요할 것이다.
지구온난화로 인해 촉발된 기후변화가 홍수와 같은 수재해의 빈도와 규모를 증가시키며 국내 또한 장마와 집중호우로 인한 수재해가 증가하는 추세를 보인다. 이에 광범위한 수재해에 대해 효과적인 대응 및 기후 변화에 따른 선제적 대처가 필수적이며 이는 위성레이더 영상을 통해 가능하다. 본 연구에서는 Sentinel-1 위성 레이더 영상으로부터 국내 수체의 특성을 반영하기 위해 한강권역과 낙동강 권역의 일부 수체 영역에 대해 수체 학습 데이터셋 1,423장을 구축하였다. 정밀한 데이터 어노테이션(Annotation)을 위해 다양한 상황에 따른 구축 기준 문서를 작성한 뒤 진행하였다. 구축이 완료된 데이터셋을 딥러닝 모델 중 U-Net에 적용하여 수체 탐지 결과를 분석하였다. 최종적으로 학습된 모델을 학습과에 활용되지 않은 수체 영역에 적용하여 결과를 분석함으로써 전 국토 수체 모니터링의 가능성을 확인하였다. 분석 결과 구축된 수체 영역의 대해서는 F1-Score 0.987, Intersection over Union (IoU) 0.955의 높은 정확도로 수체를 탐지할 수 있었으며, 학습 및 평가에 활용되지 않은 다른 국내 수체 영역에 대해서도 동일하게 F1-Score 0.941, IoU 0.89의 높은 수체 탐지 결과를 나타냈다. 두 결과 모두 전반적으로 일부 그림자 영역과 폭이 좁은 하천에서 오류가 관찰되었으나, 그 외에는 정밀하게 수체를 탐지하였다. 이러한 연구 결과는 수재해 피해 규모 및 수자원 변화 모니터링에 중요한 기여를 할 것으로 기대된다. 추후 연구에서는 보다 다양한 수체 특성을 가진 데이터셋을 추가 구축한다면 오분류한 영역을 개선할 수 있을 것으로 기대되며, 전 국토의 수체를 효율적으로 관리 및 모니터링하는데 활용될 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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