최근 우리나라는 온난화 현상 및 기후변화 등으로 인해 국지성 호우 발생 빈도가 잦아지고 있다. 특히 인구가 밀집되어 있는 도심지역이면서 지형적 지리적 여건, 우수배제능력 부족 등으로 인해 내수침수의 위험도가 높은 지역은 국지성 호우에 취약하다. 이에 본 연구에서는 집중호우에 취약한 장항읍을 시범유역으로 지정하고 대표적인 내수범람 해석모형인 XP-SWMM 모형을 이용한 침수해석을 실시하였다. 또한 해당지역에 알맞은 홍수방어 대책 을 수립하기 위해 다기준 의사결정기법(Multi-Criteria Decision Making)을 이용, 다양한 홍수방어 대안을 비교 및 평가하여 최적의 홍수방어대안을 제시하였다. 해당지역의 침수해소를 위해 구조적 침수방지대책(관로 개량, 우수저류지 설치, 우수펌프장 설치)을 선정하였으며, 대상지역을 3개의 소유역으로 분할하여 최적대안을 결정하였다. 2차원 내수침수 해석모형인 XP-SWMM을 이용하여 각 대안 설치 시 침수모의를 진행하였으며, 다기준 의사결정기법 Compromise Programming 기법을 이용하여 시범지역에 적합한 최적대안 우선순위를 결정하였으며, 그 결과 장항1지구의 경우 우수펌프장 설치, 장항2지구와 3지구의 경우 우수저류지 설치가 홍수방어를 위한 최적대안으로 선정되었다.
Wang, Bohan;Yang, Jin;Tan, Adrian;Tan, Fabian Hadipriono;Parke, Michael
Journal of Construction Engineering and Project Management
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제8권4호
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pp.1-24
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2018
In the last decade, the use of Building Information Modeling (BIM) as a new technology has been applied with traditional Computer-aided design implementations in an increasing number of architecture, engineering, and construction projects and applications. Its employment alongside construction management, can be a valuable tool in helping move these activities and projects forward in a more efficient and time-effective manner. The traditional stakeholders, i.e., Owner, A/E and the Contractor are involved in this BIM system that is used in almost every activity of construction projects, such as design, cost estimate and scheduling. This article extracts major features of the application of BIM from perspective of participating BIM components, along with the different phrases, and applies to them a logistic analysis using a fuzzy performance tree, quantifying these phrases to judge the effectiveness of the BIM techniques employed. That is to say, these fuzzy performance trees with fuzzy logic concepts can properly translate the linguistic rating into numeric expressions, and are thus employed in evaluating the influence of BIM applications as a mathematical process. The rotational fuzzy models are used to represent the membership functions of the performance values and their corresponding weights. Illustrations of the use of this fuzzy BIM performance tree are presented in the study for the uninitiated users. The results of these processes are an evaluation of BIM project performance as highly positive. The quantification of the performance ratings for the individual factors is a significant contributor to this assessment, capable of parsing vernacular language into numerical data for a more accurate and precise use in performance analysis. It is hoped that fuzzy performance trees and fuzzy set analysis can be used as a tool for the quality and risk analysis for other construction techniques in the future. Baldwin's rotational models are used to represent the membership functions of the fuzzy sets. Three scenarios are presented using fuzzy MEAN, AND and OR gates from the lowest to intermediate levels of the tree, and fuzzy SUM gate to relate the intermediate level to the top component of the tree, i.e., BIM application final performance. The use of fuzzy MEAN for lower levels and fuzzy SUM gates to reach the top level suggests the most realistic and accurate results. The methodology (fuzzy performance tree) described in this paper is appropriate to implement in today's construction industry when limited objective data is presented and it is heavily relied on experts' subjective judgment.
Objectives: The purpose of this study was to estimate the ventilation rate of residential homes in Korea through tracer gas methods using indoor and outdoor concentrations of carbon dioxide ($CO_2$) and $CO_2$ generation rates from breathing. Methods: In this study, we calculated the number of occupants in a home by time through data on the average number of people per household from the Korean National Statistical Office and also measured the amount of $CO_2$ generation by breathing to estimate the indoor $CO_2$ generation rate. To estimate the ventilation rate, several factors such as the $CO_2$ generation rate and average volume of residential house provided by the Korean National Statistical Office, indoor $CO_2$ concentrations measured by sensors, and outdoor $CO_2$ concentrations provided by the Korea Meteorological Administration, were applied to a mass balance model for residential indoor environments. Results: The average number of people were 2.53 per household and Koreans spend 61.0% of their day at home. The $CO_2$ generation rate from breathing was $13.9{\pm}5.3L/h$ during sleep and $15.1{\pm}5.7L/h$ in a sedentary state. Indoor and outdoor $CO_2$ concentrations were 849 ppm and 407 ppm, respectively. The ventilation rate in Korean residential houses calculated by the mass balance model were $42.1m^3/h$ and 0.71 air change per hour. Conclusions: The estimated ventilation rate tended to increase with an increase in the number of occupants. Since sensor devices were used to collect data, sustainable data could be collected to estimate the ventilation rate of Korean residential homes, which enables further studies such as on changes in the ventilation rate by season resulting from the activities of occupants. The results of this study could be used as a basis for exposure and risk assessment modeling.
임산부의 기존 질병 또는 임신 중 발생한 질병을 치료하기 위한 약물의 사용은 태아에게 잠재적인 위협이 될 수 있으므로 약물의 태아 독성 여부를 예측하는 것이 필수적이다. 하지만 약물의 태아 독성을 밝혀내는 것은 많은 시간과 비용을 필요로 하며 인간 태아에게서 독성 작용을 나타내는 근거가 불분명하다. 이에 따라 최근 태아 독성 평가를 위한 시험 설계의 현대화, 예측성 개선, 동물 사용 및 투자 비용 감소를 위한 in silico 태아 독성 평가 모델의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 태아 독성 정보를 수집하고 다양한 기계학습 알고리즘을 적용하여 태아 독성 예측이 가능한 모델을 구축하였으며, 태아 독성 예측 모델의 입력 값으로 활용하기 위해 각 약물에 대한 구조적 및 생리학적 특성 벡터를 생성하였다. 이후 예측 정확도 개선을 위해 초매개변수를 조정하여 모델을 최적화 하였다. 개발한 태아 독성 예측 모델의 유효성을 검증하기 위해 학습 셋과 독립된 테스트 셋을 활용하여 정량적 성능 평가를 수행하였으며, 모든 모델의 약물 및 약물 후보 물질의 태아 독성 여부를 예측할 수 있는 것을 확인하였다(AUROC>0.85, AUPR>0.9). 나아가, 예측 모델의 특성 중요도를 분석하여 태아 독성과 관련성이 높은 약물의 특성을 제시하였다. 제안한 모델은 적은 비용과 시간으로 예측 점수를 제공함으로써 인간에 대한 태아 독성 연구를 설계하는 과정에 도움이 될 것을 기대한다.
최근 발생한 경북 구미의 불산 누출 및 경남 울산의 염산 누출사고의 예와 같이 화학공장에서 발생되는 사고중대 부분은 저장탱크나 운송배관 및 플랜지호스 등의 손상에 의한 휘발성 유독성물질의 대량누출이며, 이 경우 누출된 지역의 자연환경과 대기 조건에 따른 유독성물질의 확산 거동이 인적, 물적 피해의 중요한 변수가 되기 때문에 위험성평가는 가장 중요한 관심 대상이 된다. 따라서 본 연구에서는 누출물질에 대한 대기 중 확산을 모사하기 위하여 불산 저장탱크에서 누출된 경우를 예제로 선택하여, 수치해석과 ALOHA(Areal Location of Hazardous Atmospheres)의 확산 시뮬레이션을 이용한 결과해석을 수행하였다. 먼저 공정위험분석으로 정성적 평가인 HAZOP(Hazard Operability) 결과를 살펴보면 첫째 공정흐름상(flow) 위험 요소로서 플렌지, 밸브와 호스의 균열 등 손상으로 인한 누출에 의한 운전지연 또는 독성가스누출 등이 발생할 수 있고, 둘째 온도, 압력, 부식으로부터는 화재, 질소공급과 압 그리고 탱크나 파이프 이음관의 내부 부식으로 인한 독성누출의 가능성이 높은 것으로 분석되었다. 다음 결과 영향분석 기법인 ALOHA를 운용한 결과를 살펴보면 Dense Gas Model에 대한 입력 자료값에 따라 미치는 결과 영향이 다소 차이가 있음을 발견하였으나 기상조건으로서 대기안정도 보다는 풍향 및 풍속이 가장 영향을 미치는 것으로 분석 되었다. 또한 풍속이 빠를수록 누출물질의 확산이 잘 일어났고, 수치해석결과인$LC_{50}$과 ALOHA의 AEGL-3(Acute Exposure Guidline Level)과 결과를 비교했을 때 확산길이는 다소 차이가 있지만 확산농도 측면에서는 액체와 증기누출인 경우에 있어서 거의 비슷한 결과를 보였다. 따라서 ALOHA 모델을 운영한 결과 각 시나리오별 경향은 상당히 일치함을 볼 수 있었다. 따라서 추후 수치해석과 확산모델링에 의한 예측농도를 국제적인 기준치인 IDLH(Immediately Dangerous to Life and Health), ERPG(Emergency Response Planning Guideline), AEGL(Acute Exposure Guidline Level)과 비교 함 으로서 독성 가스의 대한 완충거리를 결정 할 수 있고, 이와 같은 연구방법은 유독성물질 누출에 따른 위험성평가를 보다 효율적으로 수행하는데 도움을 줄 것이며, 지역사회 비상대응체계 수립 시 적절하게 활용할 수 있을 것이다.
최근 우리나라는 크고 작은 화재가 지속해서 발생하고 있다. 화재는 우리나라의 도시 내에서 교통사고와 더불어 가장 많이 발생하는 재해 중 하나이며, 화재 발생 빈도는 토지이용의 형태와 시설물의 유형에 따라 밀접한 상관성을 갖고 있다. 따라서 본 연구에서는 진주시를 대상으로 10년간 화재데이터를 사용하여 토지용도별, 시설물 유형별 그리고 인문 사회적 요인을 고려하여 화재 발생의 유의성을 분석하였다. 먼저 진주시 화재 발생의 공간분포 패턴을 파악한 후, 다중 회귀분석을 통해 인문·사회 및 물리적 요인 간의 공간적 종속성 및 비정상성을 확인하였다. 이를 토대로 화재 발생 위치와 각 요인의 위치를 고려하여 공간가중치를 활용한 선형회귀모형, 공간시차모형 그리고 공간오차모형을 비교 분석하였으며 적합도가 높은 통계모형을 제시하였다. 그 결과 진주시 화재 발생의 공간분포 패턴을 확인하기 위해 LISA분석을 실시하였으며 중심상업지역, 공업지역, 주거지역 순으로 화재 발생 빈도가 높은 것으로 나타났고, 인구·사회 및 물리적 변수를 통합하여 다중회귀분석을 실시하였다. 이에 따라 최종 도출된 요인들을 중심으로 공간가중치를 적용하여 세 모형을 비교 분석하였으며 유의성 검정을 실시한 결과 공간오차모형이 가장 유의한 것으로 분석되었다. 화재 발생과 가장 높은 상관성이 있는 시설은 제2종 근린생활시설로 나타났으며 다음으로 단독주택, 제1종 근린생활시설, 가구 수, 판매시설의 순으로 분석되었다. 또한, 표준편차 타원체분석을 통하여 용도지역 중 주거지역, 공업지역, 중심상업지역을 중심으로 시설물별 분포특성을 분석한 결과 주거지역 및 공업지역에서는 네 개 시설물의 특성이 비슷하게 나타났으나 중심상업지역에서는 화재위험도가 가장 높은 제2종 근린생활시설이 중심부에 집중분포하였다. 이러한 연구 결과는 도시지역에서 발생하는 화재에 대해 시설물별 특성을 파악하여 화재안전관리를 하는데 유용한 자료로 활용될 것으로 예상된다.
재범예측은 70년대 이전부터 전문가들에 의해서 꾸준히 연구되어온 분야지만, 최근 재범에 의한 범죄가 꾸준히 증가하면서 재범예측의 중요성이 커지고 있다. 특히 미국과 캐나다에서 재판이나 가석방심사 시 재범 위험 평가 보고서를 결정적인 기준으로 채택하게 된 90년대를 기점으로 재범예측에 관한 연구가 활발해졌으며, 비슷한 시기에 국내에서도 재범요인에 관한 실증적인 연구가 시작되었다. 지금까지 대부분의 재범예측 연구는 재범요인 분석이나 재범예측의 정확성을 높이는 연구에 집중된 경향을 보이고 있다. 그러나 재범 예측에는 비대칭 오류 비용 구조가 있기 때문에 경우에 따라 예측 정확도를 최대화함과 동시에 예측 오분류 비용을 최소화하는 연구도 중요한 의미를 가진다. 일반적으로 재범을 저지르지 않을 사람을 재범을 저지를 것으로 오분류하는 비용은 재범을 저지를 사람을 재범을 저지르지 않을 것으로 오분류하는 비용보다 낮다. 전자는 추가적인 감시 비용만 증가되는 반면, 후자는 범죄 발생에 따른 막대한 사회적, 경제적 비용을 야기하기 때문이다. 이러한 비대칭비용에 따른 비용 경제성을 반영하여, 본 연구에서 비대칭 오류 비용을 고려한 XGBoost 기반 재범 예측모델을 제안한다. 모델의 첫 단계에서 최근 데이터 마이닝 분야에서 높은 성능으로 각광받고 있는 앙상블 기법, XGBoost를 적용하였고, XGBoost의 결과를 로지스틱 회귀 분석(Logistic Regression Analysis), 의사결정나무(Decision Trees), 인공신경망(Artificial Neural Networks), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)과 같은 다양한 예측 기법과 비교하였다. 다음 단계에서 임계치의 최적화를 통해 FNE(False Negative Error)와 FPE(False Positive Error)의 가중 평균인 전체 오분류 비용을 최소화한다. 이후 모델의 유용성을 검증하기 위해 모델을 실제 재범예측 데이터셋에 적용하여 XGBoost 모델이 다른 비교 모델 보다 우수한 예측 정확도를 보일 뿐 아니라 오분류 비용도 가장 효과적으로 낮춘다는 점을 확인하였다.
해양공간계획(Marine spatial planning)은 해양의 합리적인 이용과 지속 가능한 해양 공간 활용을 위한 중요한 요소이다. 특히 어업활동 보호구역은 지속 가능한 어업을 위한 핵심 용도구역으로, 해양공간계획 경계 내에서 약 45.6%를 차지한다. 그러나, 현재 어업활동보호구역의 지정과 평가는 미래 수요와 잠재적 가치를 충분히 반영하지 못하고 있으며, 중장기 계획 수립을 위한 보다 합리적인 평가 방법과 예측 도구가 필요한 상황이다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 연구는 어업활동보호구역 내 주요 어종인 고등어, 갈치, 멸치, 참조기를 대상으로 어종 분포 예측을 시도하고, 현재 용도구역과의 비교를 통해 예측 도구의 가능성을 평가하였다. 한편, IPCC 6차 기후변화 시나리오(SSP1-2.6 및 SSP5-8.5)를 적용한 종분포 모델(MaxEnt)을 사용하여 미래 기후변화에 따른 어종의 이동 및 분포 변화를 분석한 결과, 고등어, 갈치, 참조기의 분포 면적은 현재보다 약 28~86% 증가했으나, 멸치의 분포 면적은 약 6~11% 감소했다. 이 결과를 바탕으로 주요 4종의 종풍부도 지도를 작성하였으며, 해양공간계획 경계 내에서 '높음'으로 평가된 종풍부도 해역과 어업활동보호구역이 중복되는 비율은 약 15%, SSP1-2.6 시나리오에서 21%, SSP5-8.5 시나리오에서 34%로 증가하였다. 연구 결과는 향후 용도구역 평가나 유보구역 변경 시 과학적 근거로 활용될 수 있으며, 어종의 현재 종분포와 기후변화에 따른 분포 예측을 통해 현재 용도구역 평가의 한계를 보완하고, 지속 가능한 유용 해양 자원의 이용을 위한 계획 수립에 기여할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 스마트폰 이용자가 모바일 맞춤형 광고 서비스를 수용함에 있어서, 이들이 체감하는 개인화된 서비스의 효용 가치, 개인정보보호에 대한 우려, 그리고 광고 피로도 사이에서 어떠한 의사결정을 내리게 되는지를 실증적인 분석을 통하여 알아보았다. 개인화된 맞춤 서비스와 이를 위해 제공되어야만 하는 개인정보의 양면적 상황에서 소비자들은 다양한 요인들을 종합하여 비용-편익 분석(cost-benefit analysis)을 하게 되며 이러한 의사결정 과정을 프라이버시 계산(privacy calculus)이라 일컫는다. 본 연구에서는 모바일 광고의 피로도에 대한 관심이 높아짐에 따라 기존의 프라이버시 계산 이론에 이를 결합한 확장 연구모델을 제시하였다. 연구 모델의 검증을 위해 가상체험을 포함한 설문 조사를 실행하였으며, 이를 통해 요인 별 영향관계와 요인 간 조절효과를 5가지 가설을 통해 검증하였다. 본 연구에서는 광고수용의도에 대한 $R^2$값은 약 60%로 매우 높은 설명력을 주었으며, 다음과 같은 사실을 밝혀낼 수 있었다. 먼저, 맞춤형 광고서비스의 효용가치가 광고수용의도에 미치는 양(+)의 영향관계는 통계적으로 유의한 결과를 보여 주었다. 재미있는 점은 평균적으로 높은 개인정보와 보안관련 우려에도 불구하고 이러한 우려가 광고 수용의사에는 미치는 음(-)의 영향관계는 유의하지 않은 결과를 보여 주었다. 효용가치와 보안에 대한 우려의 상호 관계가 이용의도에 미치는 영향도 통계적으로 유의하지 않았다. 반면에 광고 피로도가 모바일 광고의 수용의도에 미치는 음(-)의 영향관계는 통계적으로 유의한 결과를 보여주었다. 또한, 광고에 대한 피로도와 효용가치는 개별 독립 변수로서 수용의사에 영향을 미칠 뿐만 아니라 서로 상호작용 효과를 보여주었다. 따라서, 주어진 효용가치가 클수록 피로도가 광고 수용의사에 미치는 부(-)의 영향을 약화시키게 되는 결과를 가져옴을 알 수 있었다. 나날이 증가하는 스마트폰 기반 서비스와 이와 관련한 개인정보보호의 중요성을 고려할 때, 본 연구의 결과는 향후 관련 연구의 활성화에 기여할 것이며, 기업과, 소비자 모두에게 도움을 줄 수 있는 보다 효율적인 모바일 광고 시장의 활성화를 위한 전략적 시사점을 제시하고 있다.
목적: 열성 경련은 생후 6개월부터 만 5세 사이 발생하는 가장 흔한 유형의 경련으로 직계 가족에서 가족력이 존재할 때 더 발생률이 높다. 열성 경련의 발생률과 외부 환경과의 영향에 대하여 아직 정확히 알려진 바가 없다. 본 연구는 열성 경련의 발생과 날씨의 연관성을 파악하기 위해 시행되었다. 방법: 본 연구는 건강보험심사평가원 자료를 바탕으로 진행되었다. 2009년 1월부터 2013년 12월까지 서울 소재 병원에서 첫 번째 열성경련으로 내원하여 진단받은 29,240명의 환아들을 대상으로 시행하였다. 동일기간 동안 기상청에서 수집한 4개의 기상인자(해면기압, 강수량, 습도, 기온) 들과의 연관성을 알아보았다. 포아송 일반화 부가모형(Poisson Generalized Addictive Model)을 이용하였다. 바이러스 감염이 열성 경련의 발생률에 기여하는 영향도 논의되었다. 결과: 강수량은 두 가지 그룹(5 mm 미만과 5 mm 이상)으로 나뉘어 분석되었다. 포아송 분석 결과 열성경련의 발생률은 강수량이 적을수록 증가하였다. 해면기압, 습도, 기온 등 3가지 변수들을 분석하는데 있어서 평활 함수가 사용되었고 그 결과 열성 경련 발생률은 해면기압이 낮을수록, 습도가 낮을수록 증가하였고, 기온이 $-7--1^{\circ}C$와 $18-21^{\circ}C$ 일 때 높았다. 결론: 본 연구는 열성경련과 날씨와의 연관성을 파악하기 위하여 시행되었고, 그 결과 강수량이 적을수록, 해면기압이 낮을수록, 습도가 낮을수록 열성경련의 발생률이 증가하였다. 그러므로, 날씨는 열성경련 발생에 영향을 주는 요인 중 하나이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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