풍해의 위험도 분석을 수행하기 위해서는 강풍위험요인, 풍해위험지표, 시설물과 같이 풍해 위험도 분석에 필요한 자료에 대해 데이터베이스를 구축할 필요가 있다. 구축되는 데이터베이스의 품질은 풍해 위험도 분석 결과의 정확성 및 신뢰도와 직결되기 때문에 정확한 데이터를 확보하고 체계적인 과정으로 데이터베이스를 구축하여 데이터베이스의 품질을 높일 필요가 있다. 특히 시설물 데이터베이스는 타 데이터베이스와 다르게 1차적으로 기본자료를 확보한 후 현장조사를 통해 데이터베이스를 통해 구축해야 하므로 조사항목 및 기준설정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 각 시설물별로 풍해 위험도 평가시 활용되는 구성항목을 결정하고 건축물 대장 및 농업시설자료를 통해 전라남도 여수시와 강원도 강릉시를 대상으로 산업용시설물, 아파트, 상업용시설물, 연립주택, 다세대주택, 비닐하우스, 축사에 대한 자료를 확보하고 조사대상 시설물을 결정하였으며, 현장조사를 통해 데이터베이스를 구축하였다.

국내에서 수집된 블루베리 34품종의 식별을 위하여 SSR 마커를 이용하여 품종별 SSR 프로파일 데이터베이스를 구축하였다. 블루베리 품종의 식별에 적합한 마커를 선정하기 위하여 6개 품종을 대상으로 총 49개의 마커를 분석하였다. 6개 품종간에 높은 다형성과 재현성을 나타내고, 밴드패턴이 선명한 17개의 마커를 선발하여 공시된 34품종을 분석하였을 때 총 115개의 대립유전자가 분석되었다. 대립유전자의 수의 분포는 2∼15개를 나타내었고, 마커당 평균 대립유전자의 수는 6.8개로 분석되었다. PIC 값은 0.248∼0.888의 범위에 속하였으며 평균값은 0.671로 나타났다. 115개의 대립유전자를 Jaccard 방법에 의해 유사도를 산출하고 비가중 산술방식에 의해 집괴 분석한 결과 공시품종의 유전적 거리는 0.31∼0.81의 범위로 나타났고 계통도는 유사도 지수 0.40을 기준으로 할 때 종에 따라 3개의 그룹으로 구분되었다. 17개 SSR 마커에 의해 34품종이 모두 식별되었고, 34품종을 식별할 수 있는 3개의 최소마커 조합을 선정하였다. 본 결과는 블루베리 품종식별과 신품종 보호 심사를 위한 유전자 분석 자료로 유용하게 활용될 것으로 사료된다.

최근 급격한 도시의 재해환경변화와 기후변화로 인해 자연재해의 발생빈도가 증가하고 있으며, 특히 태풍 및 돌풍 등 강풍을 동반한 피해가 도시지역에 광범위하게 발생하고 있다. 이러한 도시지역의 풍해는 원활한 바람길 형성의 저해나 빌딩풍으로 대표되는 국지성 동풍과 같은 도시풍환경 악화에 따라 발생하는 경향을 나타낸다. 이에 따라 도시지역의 쾨적하고 안전한 풍환경 구축을 위해 강풍이나 돌풍과 같은 풍환경 악화에 따른 풍해위험도 분석모형과 전산해석기술개발이 요구되고 있는 시점이다. 풍해위험도를 정확하게 분석하기 위해서는 높은 수준의 풍해위험도 분석모형의 개발 외에 높은 정밀도를 갖는 지형, 시설물, 바람 등 풍해위험도 분석시 필요한 자료에 대해 데이터베이스(Database, DB)의 구축이 필수적이며, DB의 품질은 풍해 위험도 분석 결과의 정확성 및 신뢰도와 직결되므로 정확한 산정방법의 결정은 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 풍해위험도 분석을 위한 DB를 사용 목적에 따라‘위험요인 DB’,‘적응 DB’,‘취약도 DB`로 구분하여 구축하고 각각의 항목에 대해 DB 구축방법을 정의하였다.

지구 온난화의 심화에 따라 인근 바닷가의 기온 상승으로 강도 높은 태풍이 한반도에 올 가능성이 증대되고 있다. 또한 거듭된 기후 변화에 따라 호우 일수가 증가하고 있으며 지난 30년간의 지진 통계에 따르면 평균 9회의 발생하고 있으며, 발생회수 매년 증가하고 있다. 이처럼 태풍, 호우, 지진으로 인한 재해의 발생 가능성이 증가하고 있으므로, 수변구조물에 대한 피해 정보의 정확한 파악이 더욱 필요하다. 본 연구에서는 수변구조물 방재를 위하여 자연재해로 인한 피해정보를 분류하고, 이 피해 정보를 관리하는 피해정보 관리 시스템을 설계하고 구축하였다. 피해정보 관리 시스템은 피해정보를 수집하여 피해분석 전문가의 현재 피해평가, 향후 피해예측을 지원하는 시스템으로 수집한 피해정보를 기반으로 국가과학기술표준분류체계에 근간하여 재해분류, 피해유형분류, 수변구조물분류로 계층적으로 분류한다. 그리고 분류 코드를 부여하여 데이터베이스에 직관적으로 피해가 분류되어 저장된다. 본 연구를 적용할 시 기대되는 효과로는 여러 기관에서 공통으로 사용할 수 있는 수변구조물에 대한 재해피해 데이터베이스 확보로 수변구조물에 대한 체계적인 파악과 관리가 가능할 것으로 기대된다.

지진은 여러 종류의 자연재해 중에서 인간이 그 발생 시기를 예측할 수 없는 자연재해이며 인명과 재산에 막대한 피해를 가져올 수 있는 재해이다. 1995년 1월 일본 고베시 인근 효고현 남부지진으로 인하여 5,000여명의 사상자와 수조원의 재산피해를 가져 왔고, 최근(2011년 3월) 일본 도호쿠 지방 태평양 앞바다에 발생한 규모 9.0의 강진으로 발생한 쓰나미로 인하여 후쿠시마 원전 시설에 치명적 손상이 발생하여 수천 명의 작업 사망자를 기록하였다. 현재까지도 그 피해가 지속되고 있는 실정이다. 역사기록에 의하면 국내도 인명과 재산 피해를 초래한 중진규모 이상의 지진이 여러 차례 있었으며, 2000년 이후부터는 동남아시아 지역 주변으로 지진활동이 증가하면서 국내도 지진에 대한 안전지대가 아니라는 인식이 증대되고 있다. 최근 지진이 빈번한 국가를 중심으로 지진 시 지반피해에 대한 관심과 관련 연구가 증대대고 있는 추세이다. 국내에서도 지진 시 사면붕괴 등 지반피해 예측기술 개발 연구가 90년대 후반부터 기초연구가 시작되었다. 이런 기초연구를 토대로 본 연구에서는 지진 시 사면붕괴 및 액상화에 대한 전국단위의 위험도를 작성하고 그 자료를 데이터베이스화 하고자 한다. 최종적으로 개발 위험도를 국가 지진재해대응시스템에 탑재 및 통합관리하는 것을 연구목표로 정하고 있다. 본 연구 성과를 통해 구조물 및 산업시설의 조성 위치를 미리 조정하여 지진시 대책을 강구한다면, 산업이나 경제적 측면에서 발생할 수 있는 피해를 최소화할 수 있을 것으로 기대한다.

본 연구에서는 토마토 MAB에 활용하고자 토마토 7 품종의 genome-wide SNPs 데이터베이스를 구축하고, MAB를 위한 분자마커 선발 프로그램을 개발하였다. 토마토 전사체 데이터를 NCBI-SRA에서 다운로드 하여 in silico 분석으로 SNP를 추출하였다. 전사체 데이터에서 추출된 SNP를 재료로 7 품종의 토마토 계통을 이용해 총 21개 교배조합별 SNP 분자마커를 선발하였고, primer가 이용 가능한 마커를 이용하여 데이터베이스를 구축하였다. 마커를 선발하기에 앞서 염색체의 분획으로 두 가지 방법을 사용하였는데, 물리적 거리에 따른 분획과 유전거리에 따른 분획 방법이다. 물리적 거리를 이용한 분획은 각 염색체를 동일한 크기의 5개의 구획으로 나누고, 한 구획 당 교배조합별 차이를 보이는 3개의 SNP를 선발하였다. 교배조합이 바뀔 때마다 이용 가능한 SNP가 자동으로 primer 정보와 함께 제공되도록 하였다. 유전거리를 반영한 분획 방법은 각 염색체의 유전적 거리를 측정하여 물리적 거리에 차등을 두어 염색체 구획을 설정하였다. 즉 재조합이 자주 일어나는 염색체 양끝 말단 부분은 구획을 조밀하게 나누어 MAB 마커 또한 많이 할당하여 자세히 조사하도록 구성하였다. 유전거리에 따른 마커 선발에는 1,924개의 tomato- EXPEN 2000 map 분자마커와 SNP 마커를 이용하였다. 교배조합별로 이용할 수 있는 마커를 12개 염색체 상에 그래픽적으로 제공함으로써 사용자가 쉽게 이해하고 이용할 수 있는 MAB 위한 마커 선발 프로그램을 개발하였다. 이러한 토마토 MAB용 분자마커를 제공하는 프로그램은 실제적인 여교잡 선발 육종에 적용하여 분자마커의 활용을 높이고, 육종효율을 증진시킬 것이다.

In this study, the ultra-high resolution ground information database (30m × 30m), such as elevation map, facet map, coastal map, land cover map, was constructed over Korean Peninsula. ASTER GDEM with 30m resolution was used to generate elevation map, facet map, coastal map, and the accuracy of GDEM was validated using DEM constructed with 1:25,000 digital map. The facet map was generated with 8 direction and flat area using GDEM. The coastal map with 6 categories was generated by buffering of the distance from coast line, additionally considered with elevation. The land cover map was generated with Landsat ETM+ 24 scenes (around 2000’s) by supervised classification, the land cover classes was composed with urbanization, agriculture, green field, forest, tidal flat, bare land, water area. The file format of ground information database is 8-bit or 16-bit unsigned Geotiff, the image size is 27,331 × 40,858 pixels, and the file size is 1.04GB or 2.08GB. The coordinate system composed of UTM projection and WGS84 ellipsoid was applied to the database for the equal grid resolution. This ultra-high resolution ground information database will be able to provide a basis for regional climate modelling and forecasting accuracy enhancement.

A GPS sensor is widely used in many areas such as navigation, or air traffic control. Particularly, the car navigation system is equipped with GPS sensor for locational information. However, when a car goes through a tunnel, forest, or built-up area, GPS receiver cannot get the enough number of satellite signals. In these situations, a GPS receiver does not reliably work. A GPS error can be formulated by sum of bias error and sensor noise. The bias error is generated by the geometric arrangement of satellites and sensor noise error is generated by the corrupted signal noise of receiver. To enhance GPS sensor accuracy, these two kinds of errors have to be removed. In this research, we make the road database which includes Road Database File (RDF). RDF includes road information such as road connection, road condition, coordinates of roads, lanes, and stop lines. Among the information, we use the stop line coordinates as a feature point to correct the GPS bias error. If the relative distance and angle of a stop line from a car are detected and the detected stop line can be associated with one of the stop lines in the database, we can measure the bias error and correct the car’s location. To remove the other GPS error, sensor noise, the Kalman filter algorithm is used. Additionally, using the RDF, we can get the information of the road where the car belongs. It can be used to help the GPS correction algorithm or to give useful information to users.

본 논문에서는 증강 현실 환경에서 실시간 마커리스 트래킹을 수행하기 위한 특징 서술자 데이터베이스 생성 및 검색 방법을 제안한다. 먼저, 특징 서술자를 효율적으로 검색하기 위하여 특징 서술자의 형태를 기준으로 정수 부호화 하여 총 4 단계의 인덱스 데이터베이스를 구성한다. 특정 특징 서술자의 검색은 데이터베이스에서 각 단계별로 유사성 있는 후보 특징 서술자의 인덱스를 탐색하고 입력된 특징 서술자와 탐색된 모든 후보 특징 서술자들의 유클리드 거리 값 비교를 통해 이루어진다. 본 연구에서 제안한 검색방법은 형태를 기반으로 유사하지 않은 특징 서술자들을 검색 대상에서 제외하여 검색의 효율을 높였다. 제안된 방법은 기존 KD-Tree 방법에 비해서 특징 서술자당 약 16ms의 검색 속도 개선이 있었음을 확인할 수 있었다.

본 연구는 학습동기가 미약하고 논리적 사고력이 부족하여 추상적인 개념의 데이터베이스 교과에 대해 낮은 학습동기와 낮은 학업성취도를 보이는 학습자에 대한 데이터베이스 교과에서 놀이식 선행조직자 수업을 통한 데이터베이스 개념학습이 학업성취도에 미치는 영향을 알아보기 위한 것이다. 연구 문제를 해결하기 위하여 데이터베이스의 개념학습 단원 중 놀이의 형태로 가능한 부분을 추출한 후 놀이식 선행조직자를 개발하였다. 개발된 놀이식 선행조직자를 바탕으로 경기도 인천에 위치한 고등학교 3학년 2개 학급 각각 대상으로 진행하였다. 본 연구에서는 실험집단 30명과 통제집단 30명으로 선정하였으며, 실험집단은 놀이식 선행조직자를 활용한 교수-학습을 진행하였으며, 통제집단은 설명식 선행조직자를 활용한 교수-학습으로 하여 실험을 진행하였다. 본 연구의 실험 결과, 실험집단과 통제집단 사이의 학업성취도에 유의미한 차이가 나타났다. 따라서 놀이식 선행조직자를 활용한 데이터베이스 개념학습이 학습자의 학업성취도 향상에 유의미한 효과가 있음을 알 수 있었다.

해상 교통량이 증가함에 따라 높아지는 선박 사고위험을 줄이기 위해 안전 운항을 위한 시스템은 필수적이다. 국제해사기구의 SOLAS에서는 선박에 AIS(Automatic Identification System)의 탑재를 의무화 하였다. AIS는 육상과 타 선박에 신원, 종류, 위치, 항해 상태를 포함한 각종 항해정보와 선박상태를 자동으로 알리는 시스템이다. 안전운항을 위한 응용서비스 개발의 대부분의 경우에 AIS는 활용될 수 있으므로, 체계적인 정보의 관리가 필요하다. 본 논문에서는 수신된 메시지 정보를 관리하기 위해 데이터베이스를 도입하였다. AIS메시지를 정적정보와 동적정보로 나누어 저장하고, 전자해도 기반 AIS 정보를 디스플레이하는 시스템 구현을 통해 설계의 결과를 확인했다.

In order to support the development of wind farms in Jejudo, a wind resource database for Jejudo has been established using a meteor-statistical analysis of KIER(Korea Institute of Energy Research) met-mast measurements and KMA(Korea Meteorological Administration) weather data. The analysis included wind statistics, tower shading, an exposure category classification using satellite images, the effect of atmospheric stability on the wind profile exponent, and a correlation matrix of wind speed to gain an understanding of the meteorological correlation between long-term weather observation stations and short-term met-mast measurements. The wind resource database for Jejudo, is to be provided as an add-on to Google EarthTM, which is expected to be utilized as a guideline for the selection of an appropriate reference site for long-term correction in the next wind farm development project.

최근의 컨테이너 수송환경은 컨테이너 선사간 인수합병, 동맹화, 컨테이너선의 대형화와 하주의 요구에 대응하기 위한 복합수송체계 등 급속하게 변화하고 있다. 이에 컨테이너터미널에 요구되어지는 서비스로서 항만의 대수심화, 하역의 신속화, 이용료의 저가격화 등을 예로들 수 있고, 이러한 서비스가 제공되지 않을 경우 컨테이너 선사는 컨테이너터미널의 기항을 기피하게 된다. 따라서, 본 연구에서는 컨테이너터미널에 있어서 하역의 효율화와 기능성 평가를 위해 실제 컨테이너터미널의 하역 데이터 분석을 통하여 하역기기, 야드샤시 및 외부트럭의 관리에 대한 프로세스 정보를 추출하여 하역 효율화에 저해가 되는 하역기기 운전원의 스킬과 트러블 등의 요인을 분석하였다. 또한, 추출한 프로세스 정보를 활용하여 페트리 넷을 이용해 컨테이너 하역시뮬레이션 모델을 구축하고 하역기기의 컨테이너 하역작업을 시뮬레이션하여 그 유효성을 확인하였다.

물류환경에 있어서 데이터베이스 통합의 문제는 중요 과제로 인식되어 스키마 통합 시 발생하는 스키마 충돌을 이론적인 측면에서의 해결 방법이 제시되었으나 실제 시스템 구현 측면에서의 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 실제적인 DB 통합법과 관련하여 XML 기술을 이용한 통합법을 제시하고 통합 알고리즘으로 개체 및 속성간의 유사도 측정에 기반한 계량화된 충돌 식별법을 사용하였다. 구체적으로 DB 스키마를 XML 스키마로 변환시켜 개체명과 속성명을 추출한 다음, DB 통합 시 빈번히 발생하는 의미적 충돌(Semantic Conflict) 현상인 이른바 이름 충돌 식별을 위한 하나의 해결법으로서 시소러스(Thesaurus) 사전과 형태소 분석을 통해 개체 및 속성 간 종합적인 유사도 측정하는 계량화된 식별방안을 사용하였다.