This study proposes a methodology to analyse social networks among participating design engineers during product development projects. The proposed methodology enables product development managers or the participating design engineers to make a proper decision on product development considering the performance of participating design engineers. It considers a product development environment where an integrated product data management (PDM) system manages the product development data and associated product development processes consistently in its database, and all the design engineers share the product development data in the PDM database for their activities in the product development project. It provides a novel approach to build social networks among design engineers from an operational product development data in the PDM database without surveys or monitoring participating engineers. It automatically generates social networks among the design engineers from the product data and relationships specified by the participants during the design activities. It allows analysts to gather operational data for their analysis without additional efforts for understanding complex and unstructured product development processes. This study also provides a set of measures to evaluate the social networks. It will show the role and efficiency of each design engineers in the social network. To show the feasibility of the approach, it suggests an architecture of social network analysis (SNA) system and implemented it with a research-purpose PDM system and R, a statistical software system. A product configuration management process with synthetical example data is applied to the SNA system and it shows that the approach enables analysts to evaluate current position of design engineers in their social networks.

The purpose of this study was to evaluate the nutrient intake, diversity and prevalence of diseases according to noodle consumption using data from the Korean National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES) of 2010. Korean adults (>20) were classified into two groups, noodle group (NG) and non-noodle group (NNG). NG was found to have higher intakes of protein, calcium, iron, sodium, potassium, and niacin. The DVS and DDS according to noodle consumption were found to be 21.76 and 3.51 for NG, and 18.56 and 3.40 for NNG, this result was thought to show that the diet of NG was more satisfactory than that of NNG in terms of dietary diversity. In the bone mass of entire subjects, NG showed higher figures in the femoral neck and lumbar spine than NNG. For bone mineral density, NG exhibited higher figures in the femoral neck, and for T-scores, the values of NG was significantly higher in the femoral neck than those of NNG. However, the prevalence of osteoporosis of NG and NNG was 11.6% and 9.5%. The prevalence of osteopenia of NG and NNG was 43.0% and 51.7%. Thus, these results showed that overall bone health of NG was better than that of NNG. Dietary balance and quality were also more satisfactory in NG. These results showed that noodle consumption may have an impact on the prevalence of chronic diseases.

온난화와 같은 전지구적 변화는 기온과 강수 등 기상요소에 직접적으로 반영되어 곡물 수확량의 변화를 가져온다. 기후변화 시나리오에 기초한 선행연구들에서는 GCM (general circulation model)의 공간해상도 문제로 인하여 상세한 모의가 어려웠고, 시계열통계법을 활용한 연구들에서는 기후요소를 통합하여 수확량을 예측한 사례가 매우 드물었다. 이에 본 연구에서는 상세화된 기후재분석자료의 시계열모델링을 통하여 옥수수와 콩의 수확량 예측실험을 수행하였다. 미국 아이오와 주의 99개 카운티를 대상으로 1960년부터 2009년까지 50년간의 고해상도 기후재분석자료와 정부통계 수확량 DB를 구축하고, 시계열통계법인 VAR (vector autoregression)와 ARIMA (autoregressive integrated moving average)를 이용하여 다음해 수확량 예측실험을 10개 연도에 대해 수행하여 예측력을 평가하였다. VAR는 16-18%, ARIMA는 11-14% 의 오차율로 다음해의 수확량을 예측할 수 있는 것으로 집계되었으며, 옥수수의 경우 표토의 산성도, 심토의 점토와 나트륨 함유량 등의 토양특성 이 실제 수확량 및 예측정확도에 영향을 미치는 것으로 나타났다.

This study of small ＆ Medium-Sized construction sites construction disaster prevention technology conduction-site visits from the map results report by the inspector on-site advice and technical guidance for the analysis of deficiencies and potential construction of disaster revealed the potential factors causing an accident as follows. As a results, Should not be a once a month visits. Therefore should be changed at least twice a month to help prevent accidents of this system is to be judged.

With increasing interest, there have been studies on LiDAR(Light Detection And Ranging)-based DEM(Digital Elevation Model) to acquire three dimensional topographic information. For producing LiDAR DEM with better accuracy, Filtering process is crucial, where only surface reflected LiDAR points are left to construct DEM while non-surface reflected LiDAR points need to be removed from the raw LiDAR data. In particular, the changes of input values for filtering algorithm-constructing parameters are supposed to produce different products. Therefore, this study is aimed to contribute to better understanding the effects of the changes of the levels of GroundFilter Algrothm’s Mean parameter(GFmn) embedded in FUSION software on the accuracy of the LiDAR DEM products, using LiDAR data collected for Hwacheon, Yangju, Gyeongsan and Jangheung watershed experimental area. The effect of GFmn level changes on the products’ accuracy is estimated by measuring and comparing the residuals between the elevations at the same locations of a field and different GFmn level-produced LiDAR DEM sample points. In order to test whether there are any differences among the five GFmn levels; 1, 3, 5, 7 and 9, One-way ANOVA is conducted. In result of One-way ANOVA test, it is found that the change in GFmn level significantly affects the accuracy (F-value: 4.915, p<0.01). After finding significance of the GFmn level effect, Tukey HSD test is also conducted as a Post hoc test for grouping levels by the significant differences. In result, GFmn levels are divided into two subsets ( ‘7, 5, 9, 3’ vs. ‘1’). From the observation of the residuals of each individual level, it is possible to say that LiDAR DEM is generated most accurately when GFmn is given as 7. Through this study, the most desirable parameter value can be suggested to produce filtered LiDAR DEM data which can provide the most accurate elevation information.

PURPOSES: This study analyzed the lane-by-lane traffic flow characteristics in Korea by using real-world data, including congestion levels, for 2-, 3-, and 4-lane freeways. METHODS : On the basis of a literature review, lane flow and speed characteristics were analyzed using flow measurements and speed ratios. In addition, the effect of congestion levels on traffic flow were visualized using rescaled cumulative plots. RESULTS: Driver behavior varied depending on the congestion level. During free-flow conditions, the lane-use ratio of individual lanes varied largely, whereas during congestion, the ratio was nearly the same for all lanes (i.e., equilibrium). During maximum-flow and congestion conditions, the median lane was used more than the shoulder lane, whereas during all other conditions, the shoulder lane had a higher lane-use ratio. In 3- or 4-lane freeways, the lane-use ratio of the median lane always exceeded 1 and was the highest during free-flow conditions. CONCLUSIONS : The results of the present analysis can be used as an index to predict congestion before a lane is overcapacitated. Moreover, the results can be applied in variable lane guidance systems, such as car navigation systems and variable message displays, to control traffic flow.

Although the Hazen-Williams C factors are very important in the design, operation, and maintenance of water supply pipes, sufficient studies for them have been not reported in korea, which are based on experiments or measured data. Because of this, we have estimated C factors by measurement considering constraints in time precise safety diagnosis for multi-regional water supply system were performed. In this study, we confirmed constraints and variables characteristics of Hazen-Williams equation, and collected reliable C factors data of 174 by measurement, and analyzed their characteristics. According to collected data, the average value is 115.35, which is almost equal to the value of design standard or a little higher than it in korea. Also, among the equations suggested to determine C factor in the past, the C factors calculated by Sharp and Walski equation was closest to them in this study. In addition, to analyze collected C factors, use year and pipe diameter having high correlation with them were respectively divided into there categories. Analysis results showed that C factors evidently decreases depending on increases in use year, on the other hand, size of pipe diameter is proportional to value of them. In conclusion, this research showing evaluation and characteristics for C factors based on measured data will be used as practical reference in determining C factor in multi-regional water supply systems at a later date.

본 연구에서는 3차원 바람장 생성을 위한 수치 모델의 상층기상 입력 자료로 윈드프로파일러 자료의 적용 가능성과 유용성을 조사했다. 10개 지점의 윈드프로파일러 자료와 기상 예측 모델 WRF의 결과를 기상진단 모델 CALMET에 입력하여 산출한 바람장을 8개 지역에서 관측된 라디오존데 자료와 통계적으로 비교 검증하였다. WRF 바람장 모의 결과를 CALMET에 적용하여 모의한 수평 풍속에 비해 1시간 간격의 윈드프로파일러 자료를 CALMET에 적용하여 모의한 수평 풍속이 평균 제곱근 오차 1.5 m/s 내에서 관측 결과와 일치하고 특히 연안 지역에서 해풍과 같은 국지적인 바람 변화를 잘 모의하였다. 풍향의 평균 제곱근 오차는 50° ~ 70°로써 지형의 영향으로 오염된 윈드프로파일러의 풍향 오차에 기인한다. 윈드프로파일러 자료를 CALMET에 적용하면 대부분의 고도에서 상대적으로 정확한 바람을 신속하고 정확하게 모의할 수 있기 때문에 본 연구에서 제시하는 방법은 연안 지역의 기상뿐만 아니라 안전 환경감시에 유용할 것으로 기대된다.

대부분의 지구본은 주로 육상 부분의 정보를 담고 있고, 해저의 지형정보는 매우 제한적이다. 바다 속 지형은 아직도 측량 중이며, 500 미터 간격의 수심자료가 정리된 것은 전 지구의 18%에 불과하다. 대양수심도회의는 일반인에게 새로운 지구본을 제시하고자 노력하고 있으며, 본 연구는 육지를 포함한 지구본의 분류체계를 새로이 제안함으로써 바다 중심의 지구본의 발전가능성과 새로운 기술접목 가능성을 탐색하고자 한다. 지구본에 대한 분류는 아직 제대로 이루어지지 못하였으나, 최근 정보기술의 발전에 따라 물리적 지구본이 아닌 사이버 지구본이 제작되면서 기존 지구본을 넘어서는 정보량으로 지구의 특성을 잘 보여주기도 한다. 대양수심도회의에서 제작한 수심자료를 이용하여 제작된 지구본을 상품화할 경우에 발생할 수 있는 강점, 단점, 기회, 위기 분석뿐만 아니라 관련된 여러 이슈도 함께 다루었다. 물리적 지구본은 전통적 학습도구이며, 디지털 지구본은 조작과정에 추가부담이 있을 것으로 판단된다. 특히 생활터전이 아닌 바다를 대상으로 하여 흥미를 유지하기 위한 여러 형태의 학습 시나리오가 추가적으로 필요할 것으로 사료된다. 이들은 모두 대양수심도회의 자료의 아웃리치 활동의 일부가 될 수 있을 것이다.

화학생태학은 화합물이 매개하여 생물 사이에 벌어지는 상호과정을 연구한다. 해충 방제에서 페로몬의 가장 큰 용도는 해충의 존재를 탐지하는 것이다. 그 결과로 해충의 발생 밀도와 시기를 알고, 다음에 벌어질 피해 정도와 시기를 예측하여 방제 준비를 할 수 있다. 그러나 이 목적 실현을 위해서는 분류학, 생태학, 독성학, 식물재배학 연구자들과 협조할 필요가 있다. 페로몬 생합성과 감각 수용 연구도 꽤 진작되어 있으니 미래의 목적으로 생화학과 신경생리학, 공학 분야와도 밀접히 연결되어야 한다. 천적 유인을 위해 연구되는 카이로몬은 유용한 재료를 발견하기가 쉽지 않다. 이는 천적이 먹이를 찾는 과정이 단순하지 않기 때문으로 짐작되나, 방제비용 절감을 생각하면 천적은 이상적인 수단이니, 관련 연구들이 집중될 필요가 있다. 작물의 품종저항성은 지속적인 해충 방제수단이라 작물육종가들이 적극적으로 이용하면서 저항성 유전자를 찾고 있다. 벼멸구 저항성 품종 육성이 그 예이다. 그러나 저항성 유전자의 발현 산물을 찾아낸 경우는 많지 않다. 품종저항성이 화합물 때문이라고 짐작되는 경우, 화합물 분리를 시도하나 쉽게 성공하는 편은 아니다. 식물쪽에서는 유전자 발현과정을, 곤충쪽에서는 발현산물의 작용메커니즘을 고민하여야 한다. 곤충학 연구자는 이 과정을 통해 새로운 살충제나 살충방법을 개발할 수 있다.

다양한 모형들이 기후변화에 따른 곤충과 해충의 영향을 평가하기 위해 사용되어왔다. 이러한 모형들을 구동하기 위해 사용되는 기상입력 자료들은 지점별 또는 격자 형식으로 제공된다. 특히, 격자형의 기상입력자료를 사용할 경우, 사용되는 자료 처리 도구에 따라 격자형 자료의 활용이 어려울 수 있다. 예를 들어, CORDEX 자료의 경우, 파일 형식 및 투영법이 기후자료를 생산하기 위해 사용된 수치모형에 따라 다르기 때문에, R의 raster 패키지와 같이 하나의 도구로 처리하는 것은 한계가 있다. 본 발표에서는 기상청에서 제공하는 netCDF와 binary 형식의 격자형 기후자료를 처리하는 도구인 readGrADSWrapper의 개발과정을 소개하고, 활용 방법에 대한 사례연구를 수행하였다. 특히, 이 자료 처리 도구는 R에서 사용가능하기 때문에, R을 기반으로 하는 곤충모형과 연동하여 사용가능하다. 예를 들어, 곤충의 생육단계별로 군집 동태를 예측할 수 있는 stagePop 모형의 경우, 일별 온도를 입력자료로 사용하나, 내부적으로 연간 평균온도로부터 추정하여 입력값으로 사용한다. 그러나, readGrADSWrapper를 사용할 경우, 1km 해상도의 일별 자료를 사용하여, 우리나라 전체를 대상으로 stagePop 모형 구동이 가능하다. 이러한 격자형 기후자료 처리 도구를 사용하여 곤충의 공간적인 기후변화 영향평가 연구가 용이하게 될 것이다.

자연과 생명 현상을 기록하고 읽어내는데 필요한 것(형태)이 무엇이며, 그 것을 통하여 어떻게 자연현상과 생명현상을 저장하고 재현하는가? 는 생명현상을 연구하는 생물학자에게는 자연의 이해와 지식확대를 위한 근본적 질문이다. 우리는 자연과 자연 현상을 기록하고 재현하는 매개체로서 일정 형태의 자료를 이용하며, 자료를 다시 분석과 종합을 바탕으로 자연과 자연현상으로 환원한다. 이 과정을 통해 자연에 대한 새로운 시각과 이해, 그리고 지식의 확대가 이루어진다. 이때 자료를 가공하고 생명을 불어 넣는 매개체(Interface)가 필요하며, 우리의 지식과 경험이 이 역할을 담당한다. 즉 자연과 자연 현상을 기록한 자료는 지식과 경험에 의한 해석을 바탕으로 자료가 다시 자연과 자연 현상으로 복구, 재구성되는데 이는 창조적이 과정으로 매우 다양하게 이루어진다. 자료는 상징성이 강한 숫자의 형태가 가장 많이 쓰이며, 자연과 자연현상은 이들 숫자 자료들의 상호 관계 속에 내재한다. 이러한 관계 속에서 나타나는 일정한 패턴은 통계적 방법에 기반을 둔 군집, 상관 분석을 통하여 찾아낼 수 있으며, 찾아낸 패턴을 바탕으로 자연과 자연현상에 대한 새로운 이해와 해석이 가능하게 된다.

본 연구는 일조시간과 강수량 자료를 이용하여 다중회귀 방법을 통해 일사량을 추정하였다. 연구에 사용된 자료 들은 강릉지역에 위치한 강원지방기상청(105 관측소, 1980-2007)과 신강원지방기상청(104 관측소, 2009-2014) 그리고 강릉원주대학교(GWNU 관측소, 2013-2014)이며, 105 관측소 자료를 통해 산출된 회귀식을 104 관측소와 GWNU 관측 소에 적용하여 비교분석하였다. 먼저, 일조시간만을 이용하였을 때 104 관측소는 기존 연구들과 유사한 상관계수(0.96) 와 표준오차(1.16 MJ m−2 )가 나타났고, GWNU 관측소에서는 높은 상관계수(0.99)와 낮은 표준오차(0.57 MJ m−2 )로 분석 되었다. 그리고 일조시간과 강수량 자료를 104 관측소에 적용하였을 때 상관계수 0.96과 표준오차 0.99 MJ m−2로 일조 시간만을 적용했을 때보다 표준오차가 감소되었다. 일조시간만을 이용한 방법보다 강수량이 추가된 방법은 관측 일사량 과 편차의 극값이 −26.6%(2010년 3월)에서 −31.0%(2011년 2월)로 증가되었다. 이는 강수량이 5월과 7-9월에 집중되어 나타나 이외의 월에서 추정식의 계수가 음으로 계산되었기 때문으로 분석된다. 따라서 한반도와 같이 강수량이 여름철 에 집중되는 지역에서는 월평균 강수량을 일사량 추정에 이용할 때 주의를 기울여야 할 것이다.

PURPOSES: This study was initiated to estimate expressway traffic congestion costs by using Vehicle Detection System (VDS) data. METHODS : The overall methodology for estimating expressway traffic congestion costs is based on the methodology used in a study conducted by a study team from the Korea Transport Institute (KOTI). However, this study uses VDS data, including conzone speeds and volumes, instead of the volume delay function for estimating travel times. RESULTS : The expressway traffic congestion costs estimated in this study are generally lower than those observed in KOTI's method. The expressway lines that ranked highest for traffic congestion costs are the Seoul Ring Expressway, Gyeongbu Expressway, and the Youngdong Expressway. Those lines account for 64.54% of the entire expressway traffic congestion costs. In addition, this study estimates the daily traffic congestion costs. The traffic congestion cost on Saturdays is the highest. CONCLUSIONS : This study can be thought of as a new trial to estimate expressway traffic congestion costs by using actual traffic data collected from an entire expressway system in order to overcome the limitations of associated studies. In the future, the methodology for estimating traffic congestion cost is expected to be improved by utilizing associated big-data gathered from other ITS facilities and car navigation systems.