2018년 국토교통부 통계에 따르면 재건축 연한이 도래한 주거용 건축물은 2018년 기준 약 37%에 달한다, 해체물량의 증가는 해체산업의 성장과 함께 환경 및 안전사고 등 많은 부작용을 일으키고 있다. 이에 본 연구는 해체공법 선정에 있어 안전성, 경제성, 환경성 등을 종합적으로 고려하여 현장 적용에 가장 적합한 공법 의사결정 방법을 제시하고, 특히 해체공사의 안전성을 고려하여 현장 공법 적용 시 위험요인에 대한 사전평가를 통해 공법선정뿐만 아니라 선정 공법의 현장 적용성을 평가한다. 이를 위해 본 연구는 QFD 기반의 TOPSIS 해체공법선정과 FMEA 위험성평가 통합모델을 제안한다.
최근 지역의 발전으로 인한 도시화로 인해 수문순환에 많은 변화가 생기고 있다. 이와 더불어 기후변화로 인해 강우의 패턴이 변화하면서 연간 강우량은 증가하고 있는 추세로 나타나고 있다. 또한 무강우일수가 증가하여 강우가 특정기간에 집중되어 내려 도심지에서는 유출량과 첨두유량이 급격하게 증가하고 도달시간이 짧아졌으며, 지하로 함양되는 수자원이 줄어들고 있다. 이와 같이 변화하는 수문순환으로 인해 수자원 확보에 대한 문제가 발생하고, 2차적으로 지하수위의 저하 등으로 지반침하, 싱크홀 등의 피해가 발생하고 있다. 이와같은 피해를 방지하기 위해 최근 LID(Low Impact Development, 저영향개발) 등의 기법을 이용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 현재 도시화가 진행 중인 평택지역을 대상으로 지하수자원 관리를 위해 LID 기법 중 투수성 포장재를 적용하고 이에 대한 효과 분석을 Visual MODFLOW를 통해 진행한다. 각 지역의 효과 분석 결과로 TOPSIS를 이용하여 투수성 포장재 우선 적용 지역을 선정한다. 이를 통해 한정된 자원 내에서 우선지역을 선정하여 최선의 효과를 나타내도록 한다.
Failure modes and effects analysis (FMEA) is a widely used engineering tool in the fields of the design of a product or a process to improve its quality or performance by prioritizing potential failure modes in terms of three risk factors-severity, occurrence, and detection. In a classical FMEA, the risk priority number is obtained by multiplying the three values in 10 score scales which are evaluated for the three risk factors. However, the drawbacks of the classical FMEA have been mentioned by many previous researchers. As a way to overcome these difficulties, this paper suggests the ELECTRE III that is a representative technique among outranking models. Furthermore, fuzzy linguistic variables are included to deal with ambiguous and imperfect evaluation process. In addition, when the importances for the three risk factors are obtained, the entropy method is applied. The numerical example which was previously studied by Kutlu and Ekmekio$\breve{g}$lu(2012), who suggested the fuzzy TOPSIS method along with fuzzy AHP, is also adopted so as to be compared with the results of their research. Finally, after comparing the results of this study with that of Kutlu and Ekmekio$\breve{g}$lu(2012), further possible researches are mentioned.
해수면 상승 및 인간의 활동으로 인한 해수 침투 영향 반경의 예측 및 모의에 대한 연구는 활발히 진행되고 있으며, 해수 침투 피해를 완화하기 위한 다양한 대응 방안이 시도되고 있다. 하지만 해수 침투 피해 대응 방안 등을 효율적으로 사용하기 위해서는 해수 침투 피해가 가장 활발히 일어나는 지역을 선정하고, 지역 특성에 맞는 대응 방안을 선정하는 과정이 필요하다. 기존의 해수침투 취약성 평가의 방법은 대수층 매개변수의 불확실성, 자료의 결측이 빈번하게 발생하고 있다. 또한, 평가 인자에 대한 자료 수집이 어렵고, 대수층에 대한 매개변수의 불확실성으로 직관적인 평가가 어렵다. 본 연구에서는 서해안의 도서지역을 제외한 연안지역을 대상으로 해수침투 취약성 평가 기법을 개발하였다. 해수침투에 대한 직관적인 해석을 위해 직접적인 영향을 미치는 수문 성분 중 해수면, 지하수위, 함양량, 지하수 이용량을 지표로 선정하고, 행정구역 단위로 자료를 수집하였다. 각각의 자료에 대한 평균, 기울기를 이용하였다. 각각의 인자에 대해서 객관적 가중치 산정 방법인 엔트로피 방법을 이용하여 가중치를 결정하였다. Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution(TOPSIS)를 이용하여 가장 취약한 지역을 선정하였다. 객관적 가중치 산정 방법을 이용하여 자료를 통해 직접적인 평가 가능하며, 추세 분석을 통해 앞으로의 해수침투 취약성에 대한 전망도 가능하다. 평가 결과를 이용하여 해안의 지하수자원의 지속가능한 운영 관리를 위한 자료로 활용할 수 있을 것이다.
최근 지구온난화에 따른 홍수 및 가뭄 재해의 피해는 심각해졌다. 그러므로 미래 재해로 인한 피해를 완화시키기 위한 수자원 계획 수립 및 관리의 중요성이 높아지고 있다. 전지구모형(General Circulation Model, GCM)은 기후 변화 연구에서 기후 요인의 변동을 조사하는데 널리 사용되어지고 있다. 본 연구에서는 기후 변화 시나리오를 고려하여 도시유역의 소유역 별 투수성포장 시설의 우선순위를 산정했다. 기후 변화 시나리오에는Representative Concentration Pathway(RCP)와 Shared Socioeconomic Pathway(SSP) 시나리오가 사용되었으며 CMIP5와 CMIP6의 GCM을 고려하였다. GCM을 이용하여 산정된 미래 월 강수량은 분위사상(Quantile Mapping)법의 비모수변환(Non-Parametirc Transformation)법 중 하나인 스플라인 평활(Smoothing Spline) 방법을 사용하여 편이보정 되었다. 연구대상지는 목감천 유역이 선정되었으며, 27개의 소유역에 대해 투수성포장 시설의 우선순위를 산정되었다. 우선순위 산정을 위한 평가 기준들은 Driving force-Pressure-State-Impact-Response(DPSIR) 모형을 기반으로 산정 되었다. 평가기준에 따른 27개의 소유역에 대한 값들은 통계청 및 국가수자원관리종합정보시스템(WAMIS), 편이보정 된 미래 강수량과 Storm Water Management Model(SWMM)을 이용한 유출분석 결과를 통해 도출했다. 평가기준들의 객관적 가중치 산정을 위해 엔트로피 방법을 이용했다. 최종적으로 목감천 소유역 별 투수성포장 시설의 우선순위 산정에는 다기준의사결정기법 중 하나인 TOPSIS방법을 사용했다. 산정 결과 DPSIR 모형을 기반으로 수문학적 요소에 큰 가중치를 부여한 경우 하류보다는 상류 유역에서 높은 우선순위를 확인했으며, 각 요소별 동일한 가중치를 주었을 때 하류 유역에 높은 우선순위가 집중되었다.
AI가 시장의 패러다임을 바꾸는 새로운 혁신 기술로 주목받고 있다. 기업은 AI의 기술적 이점이 잘 반영되면서 동시에 시장의 수요를 충족하는 방법을 적용하여 신제품을 개발해야 한다. 하지만 업계에는 이러한 요건을 충족하는 방법론이 부재하다 보니 기업들은 기존 제품개발 방법론을 이용해 AI 기반 제품개발을 추진하고 있다. 이로 인해 AI의 기술적 이점이 충분히 반영되지 못하거나 AI의 기술적 잠재성이 시장 가치로 연결되지 못하게 된다. 이러한 한계를 극복하기 위해 이 연구는 AI 기반의 신제품을 개발하기 위한 새로운 방법론을 제시한다. AI 혁신이 기존 방식과 다른 차별적 속성을 확인하고, 이러한 속성이 반영된 제품 설계 프로세스와 방법론을 제시한다. 이 연구는 AI 제품개발이 양손잡이 접근(Ambidexterity approach)을 지향해야 함을 강조하며, 테크놀로지 푸시(Technology push) 기반의 아이디어 생성, 마켓 풀(Market pull) 기반의 소비자 요구조건 분석, 제품 설계 구체화 등을 포함하는 AI 기반 제품의 설계(Design) 프로세스 및 구체적인 개발 방법을 제안했다. 이 방법론의 현실 적용 가능성을 검증하기 위해 사례연구를 실시, AI 기반의 차량용 인포테인먼트 시스템개발 전략을 도출한다. 기술적 가능성에 기반하여 13개의 혁신 아이디어를 생성했고, 카노(KANO) 분석과 TOPSIS의 결합에 의한 소비자 요구조건 분석을 통해 총 6개의 신제품 개발 전략을 도출했다. 이 연구제서 제안하는 방법론은 기업이 AI 기반의 혁신제품을 통해 신시장을 개척하거나 기존 제품의 고도화를 통해 시장 확장을 펼치는 데 유용하게 활용될 수 있다.
가뭄은 불가피성과 반복성을 가진 자연 현상이므로 가뭄 발생 전 사전대비계획과 가뭄발생시 가뭄관리체계 구축을 통해 그 피해를 최소화해야 한다. 본 연구에서는 대상지역의 가뭄심도를 평가하여 가뭄상황에 대처하고자 우리나라에 적합한 가뭄 분류기준을 제시하였다. 관측년수 30년 이상의 강우자료를 확보한 61개 지점에 대해 1973년부터 37년 기간의 월강우량 자료를 사용하였고, 현재 국가에서 사용하고 있는 가뭄상황단계를 그대로 적용하여 가뭄 구간을 총 4등급으로 구분하였다. 기존의 주요 가뭄발생현황을 참고하여 우리나라에 맞는 가뭄심도의 분류기준을 가뭄 발생의 누가확률 98~100%는 예외적인 가뭄, 94-98%는 극심 가뭄, 90~94%는 심한 가뭄, 86~90%는 보통 가뭄으로 구분하였다. 각 지점의 가뭄지수(SPI, PDSI)를 내림차순으로 작성하여 가뭄심도 분류기준에 맞는 가뭄지수의 정량적 값을 산정하였다. SPI와 PDSI의 가뭄심도 분류 결과와 실제 가뭄을 비교하기 위해 년 단위 비교와 월 단위 비교를 분석한 결과, 년 단위 비교와 SPI의 월 단위 비교는 각 지역의 가뭄지수 평가가 대부분 일치하게 나타났으나 같은 기간의 PDSI의 월 단위 비교는 일치하지 않는 기간도 나타났다. 이는 이들 지수의 상호보완에 대한 추후 연구의 필요성을 보여주는 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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