The deterioration of existing bridges has become a major problem around the world. In the paper, a new model and an associated stress checking method are proposed for concrete box girders strengthened by external prestressing. The new model called the spatial grid model can analyze all the spatial behaviors clearly by transforming the box girder into discrete orthogonal grids which are equivalent to plate elements. Then the three-layer stresses are employed as the stress checking indices to evaluate the stress state of the plate elements. The initial stress check before strengthening reveals the cracked and potential cracking areas for existing bridges, making the strengthening design more targeted and scientific; the subsequent stress check after strengthening evaluates the strengthening effect and ensures safety. A deficient bridge is selected as the practical example, verifying the accuracy and applicability of the proposed model and stress checking method. The results show that principal stresses in the middle layer of plate elements reflect the main effects of external prestressing and thus are the key stress checking indices for strengthening. Moreover, principal stresses check should be conducted in all parts of the strengthened structure not only in the webs. As for the local effects of external prestressing especially in the areas near anchorage and deviator, normal stresses check in the outer and inner layers dominates and local strengthening measures should be taken if necessary.
지하수 함양량을 추정하기 위한 방법으로 격자기반의 일변 토양수분 추적기법을 모델링하였다. 본 모델은 GRASS-GIS를 이용하여 모델에 필요한 자료들을 준비하고, 모델은 이들을 ASCII 형태로 받아들여 일별 수행결과(유역출구에서의 유출량, 지표유출 분포도, 토양수분 분포도 등)들을 GRASS상에서 도시하여 주는 형태로 구성하였다. 보청천유역의 일부인 이평교 유역($75.6\;\textrm{km}^2$)을 대상으로 모델의 적용성을 검토하였다. '95년 및 '96년도의 IHP유역 연구보고서 자료를 이용하여 실측 일유출자료와 모의 일유출자료를 비교하였다. 일단위 및 월단위의 유역 토양수분의 변화양상을 공간적으로 확인할 수 있었으며 본 기법을 이용하여 1995년도 보청천의 이평교유역에 대한 지하수 함양량을 계산하였다.
기온의 공간변이가 심한 넓은 지역에서 Chill Unit 축적량과 휴면해제일의 공간분포를 얻기 위해서 Utah Chill Unit 모형을 지리정보시스템과 결합하여 Chill Unit 공간적산기(CUMAP)을 개발하였다. CUMAP은 Grid 형태의 일 최고, 최저기온을 입력받아 시간내삽법에 의해 매시기온을 추정하고, Utah 모형에 의해 매시 Chill Unit을 계산한다. 하루 단위로 Chill Unit이 누적되면 Grid파일로 저장되며, 사용자가 정하는 저온요구량(임계값)에 도달하는 날짜를 역시 Grid파일로 생성한다. 전라북도 김제시 백구면 일대 포도재배지역에 대해 CUMAP을 적용하여 10m 해상도의 Chill Unit 일별 적산값과 휴면해제일 추정분포도를 작성하였다.
This study was conducted to develop a method to be able to estimate the vehicular emissions according to spatial scales-Seoul province, 25 counties and hundreds of grids $(1km{\times}1km)$. First, the emissions at each spatial scale was calculated by using the road network and the travel volume and speed of each link modeled by travel demand model (TDM). Second, the emission at each spatial scale was calculated on the basis of average speeds estimated by using three kinds of averaging method. These are called the provincial, volume-delay function (VDF) and zonal method, respectively. Third, three kinds of emissions and those by TDM are compared each other at three spatial scales. In Seoul (provincial scale), three kinds of emissions are less than those by TDM, but the differences of TDM from three speed averaging methods (SAMs) are small. The relative ratios of three SAMs to TDM are $88\~90\%\;in\;CO,\;99\~100\%\;in\;NOx,\;84\~85\%$ in VOCs. At county scale, NOx among three pollutants showed the highest correlation between TDM and three SAMs and the zonal method among three SAMs was proven to be the highest correlation with TDM. NOx showed the coefficients $(R^2)$ greater than 0.9 in all three SAMs but CO and VOC showed the coefficients $(R^2)$ greater than 0.9 in only zonal method. Slopes of co..elations of all pollutants showed the values close to '1' in zonal method. In the other two SAMs, slopes of NOx showed the values close to '1', but those of CO and VOC showed the values less than 0.85. At grid scale, correlations between TDM and three SAMs were not high. CO showed $0.68\~0.77\;in\;R^2s\;and\;58\~0.68$ in slopes. NOx showed $0.90\~0.94\;in\;R^2s\;and\;0.86\~0.94$ in slopes. VOC showed $0.56\~0.70\;in\;R^2s\;and\;0.48\~0.57$ in slopes. There are not high correlations between TDM and three SAMs in grid scale. This study showed that there is the most suitable method for calculating the average travel speed at each spatial scale and it is thought that the zonal method is more suitable than the VDF or provincial method.
As wind farm outputs depend on natural wind resources that vary over space and time, spatial correlation analysis is needed to estimate power outputs of wind generation resources. As a result, geographic information such as latitude and longitude plays a key role to estimate power outputs of spatially distributed wind farms. In this paper, we introduce spatial correlation analysis to estimate the power outputs produced by wind farms that are geographically distributed. We present spatial correlation analysis of empirical power output data for the JEJU Island and ERCOT ISO (Texas) wind farms and propose the Correlation Decay Distance (CoDecDist) model based on geographic correlation analysis to enhance the estimation of wind power outputs.
In order to integrate high wind generation resources into power grid, it is an essential to predict power outputs of wind generating resources. As wind farm outputs depend on natural wind resources that vary over space and time, spatial modeling based on geographic information such as latitude and longitude is needed to estimate power outputs of wind generation resources. In this paper, we introduce the basic concept of spatial modeling and present the spatial prediction model based on Kriging techniques. The empirical data, wind farm power output in Texas, is considered to verify the proposed prediction model.
This study was conducted to understand the change of spatial environmental factors including populations, air pollution source and land-use in Busan, during the period of 1995 and 2004. Firstly, the grids (5 km $\times$ 5 km) were divided using the TM coordinates of Busan and the statistical data of populations and land-use were marked on each grid during studying period. Secondly, the SO$_2$, NO$_2$ and O$_3$ concentrations of areas where air quality monitoring station was not established were estimated on the basis of these air pollutants measured at close air quality monitoring station by kriging method. In order to understand spatial change of air pollution and to investigate duplication and reduction of existing stations, semivariogram, correlation and cluster analysis were carried out. This study showed that the population increased in 2004 only on 8 grids compared to in 1995. The spatial change of SO$_2$, NO$_2$ and O$_3$ was investigated by semivariogram in Busan area. As the results of semivariogram, the spatial change of 502 become smaller and simpler, while that of NO2,03 become larger and more complex in 2004 than in 1995, According to the result of correlation and cluster analysis, the reduction of measurement item or the relocation of air quality monitoring station can be needed in the high dense grid area.
기반시설부담구역제도(DIF)는 상당 수준 난개발이 이미 진행되고 있는 지역에서 바람직한 도시환경을 사전에 계획적으로 확보하기 위한 매우 공익적 제도이다. 그러나 제도 유용성이 확보되기 위해서는 효율적 구역경계지정 기준과 방법론이 매우 필수적이라 하겠다. 본 연구는 이러한 맥락에서 현행 국토부 지침 상 기반시설부담구역 제1단계구역 지정시 공간분석에 적용토록 하고 있는 50m 격자규모의 적정성을 시험해 봄과 동시에 분석기법에서도 현행 합역(Aggregate)을 통한 구역지정방법 외 우수한 하나의 대안으로서 핫스팟(Hot Spot) 분석방법을 비교 시연해 보았다. 검토결과 인구증가율을 적용할 때와는 달리 개발행위허가건수 증가율을 기반시설부담구역 지정기준으로 적용할 경우, 현행제도에서 양자 간 구분 없이 제시하는 50m 단일 격자규모의 획일적 적용은 제한적일 수 있다는 점과, 합역 및 핫스팟 분석 등 채택 방식별로 적정 격자규모가 다르게 나타날 수도 있다는 점을 확인할 수 있었다. 따라서 향후 후속연구를 통해 제도개선을 위한 보다 합목적적 격자규모 기준과 구역지정 방법론을 추가 검토할 필요가 있다고 여겨진다.
패턴 탐사에 관한 기존의 연구들[1,2,3,4,5,6,11,12,13]은 이동 객체의 위치 이력 데이터 집합에 대한 위치 일반화 접근법을 사용하지 않거나 사용해도 특정 공간상의 이동 패턴들 중 단순히 시공간 제약이 없는 빈발 패턴만을 추출하므로, 특정 지점들 간의 최적 이동 경로나 스케줄링 경로와 같은 시공간 제약을 갖는 빈발 패턴 탐사에는 적용하기 어렵다. 또한 패턴 탐사의 수행에 있어 기존의 기법들은 데이터베이스에 대한 반복 접근을 줄이기 위해 메모리 상에 패턴 트리를 생성하여 사용하므로 보다 많은 메모리 공간을 소요하게 된다. 따라서 이러한 기존 탐사 기법들의 문제점들을 해결하기 위한 보다 효율적인 패턴 탐사 기법이 필요한 실정이다. 효율적 탐사 기법을 개발하기 위하여 본 논문에서는 방대한 이동 객체의 이력 데이터 집합에 대한 탐사 수행 시간 및 탐사에 필요한 메모리 공간을 최소화하기 위해서 상세 수준의 데이터들을 의미있는 공간영역 정보로 변환하는 새로운 위치 일반화 방법을 제안한다. 제안된 방법은 패턴 탐사의 전처리 과정에서 $R^*$-Tree와 영역 Grid 해쉬 테이블(AGHT:Area Grid Hash Table)을 기반으로 이동 객체의 위치 속성들을 2차원 공간영역으로 일반화하여 이동 시퀀스를 생성함으로써 효율적인 이동 객체의 공간 이동 패턴 마이닝을 유도할 수 있다.
최근 무선 통신과 모바일 측위 기술의 발전으로 위치 기반 서비스(Location-Based Service)의 이용이 확산되었다. 그러나 위치 기반 서비스에서 사용자는 사용자의 정확한 위치를 가지고 데이터베이스 서버에 질의를 요청하기 때문에, 사용자의 위치 정보가 상대방에게 노출될 수 있다. 따라서 모바일 사용자에 의한 안전한 위치기반 서비스의 사용을 위해서는 사용자의 개인 정보 보호 방법이 요구된다. 이를 위해 본 논문에서는 위치기반 서비스에서 사용자의 위치정보를 보호하기 위하여, 분산 그리드 환경에서 힐버트 커브를 이용한 효율적인 cloaking 영역 설정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 K-anonymity를 만족하는 cloaking 영역을 생성하기 위해 힐버트 커브의 특성을 분석하고 이를 통해 이웃 셀의 힐버트 커브값을 계산하여 최소화된 cloaking 영역을 설정한다. 아울러, 네트워크 통신비용을 줄이기 위해 분산 해쉬 테이블 구조인 Chord를 사용한다. 마지막으로 성능평가를 통해서 제안하는 기법이 기존의 그리드 기반 cloaking 기법보다 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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