지진계수는 지진재해도 함께 지표면에서의 설계응답스펙트럼을 생성하는데 사용된다. 지진계수는 일반적으로 결정론적인 방법으로 도출되는 반면 지진재해도는 확률론적으로 계산되어 이들은 혼용될 수 없으나, 국내외 내진설계기준에서는 이들을 명확한 근거없이 혼용하고 있다. 이와 같은 근본적인 문제점을 해결하기 위해서 본 연구에서는 기존의 지진재해분석과 암반노두에서는 동일한 결과를 재현하되 지반응답해석 기능을 추가하여 토층에서의 부지증폭현상을 고려한 확률론적인 지진계수를 도출할 수 있는 신(新) 지진재해분석 기법을 적용하였다. 신(新) 지진재해분석 기법의 또다른 장점은 지반의 불확실성과 임의성을 합리적으로 고려할 수 있다는 점이다. 본 연구에서 계산된 확률론적 지진계수는 내진설계기준(II)과 국내에서 제안된 지진계수 세트들과 비교하여 차이점을 분석하였다. 비교 결과, 내진설계기준(II)과는 현격한 차이가 있는 반면, 또다른 지진계수와는 일부 지반분류에서만 차이가 나는 것으로 나타났다.
기초구조물의 저항계수 산정 및 하중저항계수설계법의 개발을 위해서는 충분한 양의 데이터베이스 구축을 바탕으로 정확한 신뢰성 분석이 수행되어야 한다. 기존 국내외 말뚝기초의 신뢰성 분석 연구에서는 말뚝의 측정지지력 확인이 가능한 재하시험 자료만을 이용하여 저항편향계수의 분포특성을 산정하였다. 따라서, 파괴에 이르지 않은 말뚝재하시험 자료는 신뢰성 분석에서 제외되었다. 본 연구에서는 베이지안 이론을 이용하여 타입강관말뚝 저항편향계수의 사전 분포특성에 측정지지력을 확인할 수 없는 재하시험 결과를 추가하여 현장 특성을 반영한 저항편향계수의 사후분포특성을 산정하였다. 그리고 저항편향계수의 사후분포특성을 이용하여 말뚝의 신뢰성 평가를 수행하고 신뢰도수준을 갱신하였다. 국내 전역에서 수행된 양질의 정재하시험 자료를 수집, 분석하여 57개의 자료에 대한 측정지지력을 확인하였고, 이들 자료에 대해서 구조물기초설계기준에서 제안하고 있는 Meyerhof 공식을 이용하여 설계지지력을 산정하였다. 이를 통해 저항편향계수의 사전분포 특성을 정량화 하였으며, 베이지안 기법을 적용하여 다양한 현장재하시험 결과에 따라 저항편향계수의 사후분포를 산정하였다. 갱신된 저항편향계수 통계특성을 적용하여 일차신뢰도법을 이용하여 강도 높은 신뢰성 해석을 수행하고 시험결과에 따른 신뢰도 수준을 평가하였다. 본 연구에서 제시된 방법을 통해 양질의 측정지지력 데이터가 부족한 경우 베이지안 기법을 이용하여 신뢰성 분석이 가능함을 확인하였다.
Generally, human stampedes and crowd collapses occur when people press against each other, causing falls that may result in death or injury. Particularly, crowd accidents have become increasingly common since the 1990s, with an average of 380 deaths annually. For instance, in Korea, a stampede occurred during the Itaewon Halloween festival on October 29, 2022, when several people crowded onto a narrow, downhill road, which was 45 meters long and between 3.2 and 4 meters wide. Precisely, this stampede was primarily due to the excessive number of people relative to the road size. Essentially, stampedes can occur anywhere and at any time, not just at events, but also in other places where large crowds gather. More specifically, the likelihood of accidents increases when the crowd density exceeds a turbulence threshold of 5-6 /m2. Meanwhile, festivals and events, which have become more frequent and are promoted through social media, garner people from near and far to a specific location. Besides, as cities grow, the number of people gathering in one place increases. While stampedes are rare, their impact is significant, and the uncertainty associated with them is high. Currently, there is no scientific system to analyze the risk of stampedes due to crowd concentration. Consequently, to prevent such accidents, it is essential to prepare for crowd disasters that reflect social changes and regional characteristics. Hence, this study proposes using digital topographic maps and crowd-density risk simulations to develop a 3D model of the region. Specifically, the crowd density simulation allows for an analysis of the density of people walking along specific paths, which enables the prediction of danger areas and the risk of crowding. By using the simulation method in this study, it is anticipated that safety measures can be rationally established for specific situations, such as local festivals, and preparations may be made for crowd accidents in downtown areas.
지반조사방법 중 표준관입시험 결과인 N치를 통해 알 수 있는 지반 지지층의 깊이는 각종 지반 구조물의 설계를 위한 기본적인 지반 정보를 제공하는 중요한 지표이다. 이러한 지반조사 결과는 시간과 비용 측면을 고려해 간헐적으로 수행될 수밖에 없으며, 그 결과는 현장 지반의 대표성을 갖게 된다. 그러나 지반 내에는 다양한 지층 변동성 및 불확실성이 존재하므로 간헐적인 현장조사를 통해 지반의 특성을 모두 파악하는 것은 어렵다. 따라서 시추공 정보로부터 미계측 지점을 예측하기 위한 방법들이 제시되어 왔으며, 대표적인 방법으로는 공간보간기법인 크리깅(Krigging), 역거리가중법(IDW)등이 있다. 최근에는 보간기법의 정확성을 높이기 위해 지반분야와 딥러닝 기술을 접목한 연구들이 수행되고 있다. 본 연구에서는 약 2만 2천공의 지반조사 결과를 바탕으로 딥러닝과 공간보간기법으로 지반 지지층 깊이 예측을 위한 비교 연구를 수행하였다. 이를 위해 딥러닝 알고리즘인 완전연결 네트워크와 포인트넷 방법, 공간보간기법으로는 IDW를 사용하였다. 각 분석 모델의 지지층 예측 결과 중 오차의 평균은 IDW가 3.01m 였으며, 완전연결 네트워크 및 포인트넷이 각 3.22m와 2.46m 였다. 결과의 표준편차는 IDW가 3.99였으며, 완전연결네트워크와 포인트넷이 3.95와 3.54로 나타났다. 연구 결과 3차원 정보에 특화된 포인트넷 구조를 적용한 네트워크가 IDW 및 완전연결 네트워크에 비해 개선된 결과를 나타냈다.
급격한 산업화와 도시화로 인해 해양 오염이 심각해지고 있으며, 이러한 해양 오염을 실효적으로 관리하기 위해 수질평가지수(Water Quality Index, WQI)를 마련하여 활용하고 있다. 하지만 수질평가지수는 다소 복잡한 계산과정으로 인한 정보의 손실, 기준값 변동, 실무자의 계산오류, 통계적 오류 등의 불확실성(uncertainty)을 내포하고 있다. 이에 따라 국내·외에서 인공지능 기법을 활용하여 수질평가지수를 예측하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 해양환경측정망 자료(2000 ~ 2020년)를 활용하여 우리나라 전 해역 즉, 5개의 생태구에 대한 WQI를 추정할 수 있는 가장 적합한 인공지능기법을 도출하기 위해 총 6가지의 기법(RF, XGBoost, KNN, Ext, SVM, LR)을 실험하였다. 그 결과, Random Forest 기법이 다른 기법에 비해 가장 우수한 성능을 보였다. Random Forest 기법의 WQI 점수 예측값과 실제값의 잔차 분석 결과, 모든 생태구에서 시간적 및 공간적 예측 성능이 우수한 것으로 나타났다. 이를 통해 본 연구에서 개발한 Random Forest 기법은 높은 정확도를 바탕으로 우리나라 전해역에 대한 WQI를 예측 가능할 것으로 사료된다.
This study examines the role of science in resolving trade disputes. After the Great East Japan Earthquake of 11 March 2011 that not only jeopardized the people of Japan, but also put the safety of an entire region at risk, the Republic of Korea (Korea) has imposed import bans as well as increased testing and certification requirements for radioactive material on Japanese food products. Japan has challenged these restrictions at the World Trade Organizations Dispute Settlement Body (DSB). This study aims to explain how international trade agreements and previous DSB rulings have dealt with different scientific viewpoints provided by confronting parties. In doing so, it will contrast the viewpoints espoused by Korean and Japanese representatives, and then analyzes the most similar case studies previously ruled on by the DSB, including the case of beef hormones and the case of genetically modified crops including biotech corn, both between the United States and the European Communities (EC). This study finds that science is largely subordinate to national interests in the case of state decision-making within the dispute settlement processes, and science has largely been relegated to a supportive role. Due to the ambiguity and lack of truly decisive decisions in the Appellate Body in science-based trade disputes, this study concludes that the Appellate Body avoids taking a firm scientific position in cases where science is still inconclusive in any capacity. Due to the panel's unwillingness to establish expert review boards as it has the power to do, instead favoring an individual-based system so that all viewpoints can be heard, it has also developed a system with its own unique weaknesses. Similar to any court of law in which each opposing party defends its own interests, each side brings whatever scientific evidence it can to defend its position, incentivizing them to disregard scientific conclusions unfavorable to their position. With so many questions that can arise, combined with the problems of evolving science, questions of risk, and social concerns in democratic society, it is no wonder that the panel views scientific information provided by the experts as secondary to the legal and procedural issues. Despite being ruled against the EC on legal issues in two previous cases, the EC essentially won both times because the panel did not address whether its science was correct or not. This failure to conclusively resolve a debate over whose science is more scientific enabled the EC to simply fix the procedural issues, while continuing to enforce trade restrictions based on their scientific evidence. Based on the analysis of the two cases of disputes, Korea may also find itself guilty of imposing an unwarranted moratorium on Japan's fish exports, only to subsequently pass new restrictions on labelling and certification requirements because Japan may have much scientific evidence at its disposal. However, Korea might be able to create enough uncertainty in the panel to force them to rule exclusively on the legal issues of the case. This will then equip Korea, like the EC in the past, with a way of working around the ruling, by changing whatever legal procedure they need to while maintaining some, if not most, of its restrictions when the panel fails to address its case on scientific grounds.
본 연구는 중소기업의 기술역량과 국내 마케팅역량이 수출지향성에 미치는 영향을 시장변동성의 조절효과를 중심으로 실증분석하고 있다. 광주·전남 지역에 위치한 206개 중소기업들을 대상으로 실증분석을 실시한 결과는 다음과 같다. 첫째, 중소기업의 기술역량은 수출지향성에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 선행연구에서 강조하는 바와 같이 중소기업의 기술역량이 규모의 불리함이나 외국인비용 등을 감소시킬 수 있는 유용한 자원으로 활용되어 중소기업의 해외진출의지를 높일 수 있다는 것을 보여준다. 둘째, 중소기업의 국내 마케팅역량은 수출지향성에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과 역시 중소기업의 국내 마케팅역량이 해외시장으로 진출하는데 있어 불확실성을 줄여주는 사전지식으로 활용됨으로써 중소기업의 해외진출의지를 높일 수 있다는 것을 보여준다. 셋째, 시장변동성의 조절효과를 검증한 결과, 시장변동성은 기술역량과 수출지향성 간의 관계에서는 조절효과를 보이지 못하는 반면, 국내 마케팅역량과 수출지향성 사이의 관계를 부(-)의 방향으로 조절한다는 증거가 발견되었다. 즉, 시장변동성은 중소기업의 국내 마케팅역량과 수출지향성 간의 긍정적인 관계를 약화시킬 수 있기 때문에 마케팅역량이 중요하게 고려되는 산업에 속해 있거나 제품을 생산하는 중소기업들은 시장변동성을 고려한 전략을 수립할 필요가 있다는 것을 시사한다. 본 연구의 결과는 중소기업의 내부역량과 수출지향성 간 관계에서 시장변동성의 조절효과를 규명함으로써 중소기업의 글로벌화에 있어 의미 있는 이론적·실무적 시사점을 제공할 수 있을 것이다.
해빙은 지구의 태양에너지 흡수량 및 대기-해양간 열과 물질 교환을 조절함으로써 기후조절자의 역할을 하며 그 생성, 이동, 소멸은 인공위성에 의해 주기적으로 모니터링 되고 있다. 그러나 수동마이크로파방사계 관측을 중심으로 한 저해상 산출물은 해빙 표면이 빠르게 변하는 여름철에 정확도가 크게 떨어지며, synthetic aperture radar (SAR) 관측이 대체재로 떠오르고 있으나 그간의 연구는 주로 겨울철 해빙을 대상으로 이루어졌다. 이 연구에서는 SAR 영상과 global positioning system (GPS) 추적기를 이용하여 해빙의 거칠기, 높낮이, 구조 등 표면 상태 변화가 심한 늦여름~초가을 시기의 해빙 이동 추적 기술을 평가, 분석하였다. 그 결과 겨울철보다는 관측 불확실성이 증가하나 GPS 실측치와의 상관관계는 0.98로 우수했으며, 해빙 농도 50% 이상인 경우에 해빙 농도와 적용 알고리즘의 산출 성능은 상관관계 0.59로 서로 비례하는 것으로 나타났다.
교통안전연구에서 한 지점 (또는 구간)의 기대교통사고건수를 신뢰성 높게 추정하는 것은 매우 중요하다. 기대교통사고건수를 추정하기 위해 현재 국내에서는 주로 관측교통사고건수를 사용하고 있으나 국외에서는 포아송-감마 혼합모형에 기반한 경험적 베이즈 추정치를 활용하고 있는 추세이다. 그간 많은 연구들이 경험적 베이즈 추정치를 이용해 기대교통사고건수 추정 및 교통안전개선사업의 평가를 시도 하였으나 전술한 2가지 추정방법의 추정오차를 비교연구한 문헌은 없는 실정인 바 본 연구는 2가지 추정방법의 추정오차를 모의실험을 통해 비교 분석하여 제시하였다. 모의 발생된 총 3,000,000개 지점의 교통사고 자료를 분석한 결과 기대교통사고건수를 경험적 베이즈 추정방법을 이용해 추정했을 경우 그 추정오차는 관측교통 사고건수만을 이용했을 때 발생하는 추정오차에 비해 항상 작은 것으로 나타나 국내의 교통안전연구 가이드라인에 경험적 베이지안 추정방법의 도입이 필요할 것으로 판단된다. 그러나 사전분포의 불확실성이 높아질수록 두 가지 추정방법의 추정오차의 차이는 감소하는 것으로 나타나, 기대교통사고건수 추정 시 추정된 음이항 모형에 대한 종합적인 검증을 수행한 후 신뢰성 있는 초모수의 추정치를 이용해 경험적 베이지안 방법을 적용하는 것이 바람직하다고 판단된다.
현재 전 세계적으로 이미 대부분 산업에서의 생산라인은 자동화되었으며 이는 생산성 및 경제성의 향상, 산업 재해에 대한 안전성 확보, 품질 향상 및 경쟁력 향상 등 많은 이익을 가져왔다. 그러나 건설 산업에서 자동화는 일반적인 산업생산라인과 달리 끊임없는 불확정적인 사건의 발생과 이에 따른 지능적 판단 및 처리 능력의 필요성으로 인한 해결해야 할 많은 어려움이 따르기 때문에 여전히 건설 기계장비 사용을 통한 노동력 투입에 의존하고 있다. 이러한 문제를 해결하기위하여 유럽, 미국, 일본 등 선진국에서 건설 자동화를 위한 끊임없는 연구가 진행 중이며 도로 포장, 다짐 및 작업프로세스가 비교적 단순한 반복형 작업에 대하여 자동화가 많이 이루어 졌지만 건설 현장에서 가장 비중을 많이 차지하는 토공 작업에 대하여 아직 자동화 연구가 미흡하다. 토공 작업의 자동화를 위해서는 획득된 지형정보를 분석하여 효율적인 작업 계획의 수립이 수행되어야 하며, 이를 위해 숙련된 작업자의 휴리스틱스(heuristics)를 활용하면 보다 시행착오가 적고 안전하며 효율적인 작업계획을 수립할 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 지능형 굴삭 시스템의 효율적인 작업계획의 수립을 위한 시스템인 지능형 Task Planning System의 구성 체계 및 각 단계마다 적용된 휴리스틱스(heuristics)에 대하여 소개하여 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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