본 논문의 목적은 코로나 엔데믹을 맞이해서 교회 개척이 어려운 한국교회의 상황 속에 ‘멀티교회’라고 하는 선교적 교회 개척 모델을 연구하고 미래 시대에 맞는 교회 개척 방법을 제시하는데 있다. ‘멀티사 이트’와 다른 생소한 개념의 ‘멀티교회’을 이해하기 위해 공주 꿈의교회 로부터 시작해서 6개 교회가 개척되고 이 교회들의 연합체인 ‘꿈의 멀티교회’로 세워진 과정과 교회 개척 방법을 살펴보았다. 멀티교회의 개척자인 안희묵 목사의 교회 개척에 대한 목회 철학과 멀티교회의 핵심 요소를 연구함으로 하나님 나라의 확장과 지역사회 복음화에 이바지할 수 있는 선교적 교회 개척 방법을 제안하고자 한다. 멀티교회 에 대한 연구가 한국교회의 교회 개척 운동에 새로운 발판이 되길 기대한다.

Recent earthquakes in Korea, like Gyeongju and Pohang, have highlighted the need for accurate seismic hazard assessment. The lack of substantial ground motion data necessitates stochastic simulation methods, traditionally used with a simplistic point-source assumption. However, as earthquake magnitude increases, the influence of finite faults grows, demanding the adoption of finite faults in simulations for accurate ground motion estimates. We analyzed variations in simulated ground motions with and without the finite fault method for earthquakes with magnitude (Mw) ranging from 5.0 to 7.0, comparing pseudo-spectral acceleration. We also studied how slip distribution and hypocenter location affect simulations for a virtual earthquake that mimics the Gyeongju earthquake with Mw 5.4. Our findings reveal that finite fault effects become significant at magnitudes above Mw 5.8, particularly at high frequencies. Notably, near the hypocenter, the virtual earthquake’s ground motion significantly changes using a finite fault model, especially with heterogeneous slip distribution. Therefore, applying finite fault models is crucial for simulating ground motions of large earthquakes (Mw ≥ 5.8 magnitude). Moreover, for accurate simulations of actual earthquakes with complex rupture processes having strong localized slips, incorporating finite faults is essential even for more minor earthquakes.

이 논문은 현대 환경 위기 시대에 한국기독교의 상황에서 생태-전도 개념을 탐구한다. 복음전파와 밀접한 관련이 있는 심각해지는 생태위기의 상황에서 복음전파에 대한 이해를 살핀다. 이 연구는 특히 세속화된 사회 환경에서 개인의 경험과 실질적인 문제 해결의 중요성을 강조되는 현대사회 의 특성을 고려하며, 한국교회 전도가 연역적 방식에서 귀납적 방식으로 전환하고 있음을 다룬다. 생태-전도는 생태 신학과 귀납적-사명 모델의 학제간 대화를 통한 융복합 접근 방식으로 이해되며, 이 접근법의 공통 가치에는 상호 의존성, 지속 가능성, 사회 정의, 그리고 적극적인 커뮤니티 참여가 포함된다. 한국기독교에서의 세 가지 사례연구를 통해, 이 연구는 생태-전도가 실제로 어떻게 실행되는지를 보여주며, 환경 복원 노력에 비신자들을 참여시키고 의미 있는 방식으로 복음을 경험하게 함으로써 생명 중심의 복음전파를 촉진하고자 한다. 결론적으로, 생태-전도는 기독 교인들이 그들의 행동을 통해 복음의 가르침을 구현하고, 생태위기에 대응 하는 것이 그들의 더 넓은 세계적 사명의 중요한 부분임을 인식하도록 촉구한다.

이 연구는 중국의 성공적인 실경 공연 작품의 비즈니스 모델을 분석함 으로써 향후 한·중 양국의 실경공연 발전을 위한 전략을 제시하고자 하 였다. 이를 위해 Osterwalder & Pigneur(2010)에 의해 고안된 비즈니 스 모델 캔버스를 활용해 최근 중국 현지에서 가장 성공적이라고 평가받 는 <판타지아·하남>을 분석하였다. 분석 결과, 일반적인 실경공연과 달리 <판타지아·하남>의 관객은 지역문화에 관심이 있는 젊은 사람들이 주를 이루었으며, 지역문화를 활용해 공연을 제작하고, 입소문 마케팅 및 홍보 를 적극적으로 전개하고 있었다. 또한 수익원으로는 호텔, 문화상품 판매 등 다양한 수익원을 발굴하는 데 주안점을 두고 있었다. 이와 같은 연구 결과가 시사하는 바는 첫째 공연 내용은 전략적으로 그 지역 특유의 문 화에 집중해야 하며, 둘째 수익원의 다각화가 필요하고, 셋째, 온·오프라 인의 홍보를 강화해야 하며, 마지막으로 그 지역의 현지인의 배우들을 육성하는 노력이 병행돼야 한다. 본 연구가 한국 및 중국 실경공연 시장 의 성장에 기여할 수 있기를 기대한다.

작물의 스트레스 조기 진단은 농업에 있어 빠른 대응을 가능하게 해 피해를 경감시킬 수 있어 중요한 기술이다. 기존의 스트레스 진단이 가진 파괴적인 형식의 시료 채집과 양분 분석에 많은 노동력을 필요로 한다는 단점 극복을 위해 새로운 기술 개발이 필요하다. 미래에는 대단위 영상을 이용한 생육 진단 기술에 대한 수요가 높아질 것으로 예상되어 이를 이용한 연구를 진행하였다. 본 연구는 2023년 경상남도 밀양시에 위치한 국립식량과학원 실험 포장에서 수행되었으며, 무인항공기(UAV)를 이용하여 양분 결핍 처리(관행시비, 질소 결핍, 인 결핍, 칼륨 결핍, 무비)에 따른 벼의 생육을 조사했다. UAV를 이용해 생육 기간 중 총 6회에 걸쳐 포장을 촬영하였고, 영상을 기반으로 11개의 식생 지수를 산출하여 기계학습을 통해 양분 결핍을 진단하는 모델을 구축하여 평가했다. 연구 결과에 따르면, 엽록소 함량과 관련된 지수인 NDRE (Normalized Difference Red Edge)가 가장 높은 중요도를 나타내어 벼의 양분 상태를 효과적으로 진단하는 데 유용하다는 것을 확인하였다. 6개의 각 단계별로 모델을 평가하였을 때 모든 단계에서 accuracy가 0.7 이상으로 나타났다. 조기 진단을 위해 첫 촬영 날짜인 7월 5일의 자료로 모델을 만들어 다른 회차에 적용하여 모델의 성능을 평가한 결과, 5개의 모든 단계에서 0.9 이상의 accuracy를 얻었다. 종합적으로, UAV 영상 기반의 식생 지수를 활용한 양분 결핍 진단은 벼의 생육을 조기에 예측하는 데 효과적이며, 이는 정밀 농업 분야에서 시간과 노동을 절감하고 양분 관리를 개선하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.

본 연구에서는 구조물의 재료, 구조물의 단면, 지진 하중등의 불확실성을 고려한 저형 전단벽의 최대 전단력를 예측하는 뉴 런-네트워크 모델을 개발하였다. 이를 위해 실험 데이터를 통해 검증된 박스타입 저형 전단벽 수치해석 모델을 구축하였고, 가정된 분 포를 통해 200개의 구조물의 재료, 단면변수를 라틴 하이퍼 큐브 샘플링을 통해 추출하였다. 또한 이전 연구에서 사용된 인공지진파를 데이터를 기반으로 10개의 다른 PGA 레벨별 총 200개의 인공지진파 데이터를 구축하였다. 뉴런-네트워크 모델의 Training 및 testing을 위해 200개의 데이터셋에 상응 수치해석 모델을 구축하고 최대 전단력을 산출하였다. 이렇게 구축된 데이터셋을 이용하여 최종적으로 뉴런-네트워크 모델을 확정하였다. 마지막으로 구축된 모델로부터 얻어진 취약도와 기존에 사용되는 방법들로부터 얻은 취약도를 비교, 분석하여 본 연구에서 구축된 모델의 정확도를 보여주었다.

PURPOSES : Pavement surface friction depends significantly on pavement surface texture characteristics. The mean texture depth (MTD), which is an index representing pavement surface texture characteristics, is typically used to predict pavement surface friction. However, the MTD may not be sufficient to represent the texture characteristics to predict friction. To enhance the prediction of pavement surface friction, one must select additional variables that can explain complex pavement surface textures. METHODS : In this study, pavement surface texture characteristics that affect pavement surface friction were analyzed based on the friction mechanism. The wavelength, pavement surface texture shape, and pavement texture depth were hypothesized to significantly affect the surface friction of pavement. To verify this, the effects of the three abovementioned pavement surface texture characteristics on pavement surface friction must be investigated. However, because the surface texture of actual pavements is irregular, examining the individual effects of these characteristics is difficult. To achieve this goal, the selected pavement surface texture characteristics were formed quantitatively, and the irregularities of the actual pavement surface texture were improved by artificially forming the pavement surface texture using threedimensionally printed specimens. To reflect the pavement surface texture characteristics in the specimen, the MTD was set as the pavement surface texture depth, and the exposed aggregate number (EAN) was set as a variable. Additionally, the aggregate shape was controlled to reflect the characteristics of the pavement surface texture of the specimen. Subsequently, a shape index was proposed and implemented in a statistical analysis to investigate its effect on pavement friction. The pavement surface friction was measured via the British pendulum test, which enables measurement to be performed in narrow areas, considering the limited size of the three-dimensionally printed specimens. On wet pavement surfaces, the pavement surface friction reduced significantly because of the water film, which intensified the effect of the pavement surface texture. Therefore, the pavement surface friction was measured under wet conditions. Accordingly, a BPN (wet) prediction model was proposed by statistically analyzing the relationship among the MTD, EAN, aggregate shape, and BPN (wet). RESULTS : Pavement surface friction is affected by adhesion and hysteresis, with hysteresis being the predominant factor under wet conditions. Because hysteresis is caused by the deformation of rubber, pavement surface friction can be secured through the formation of a pavement surface texture that causes rubber deformation. Hysteresis occurs through the function of macro-textures among pavement surface textures, and the effects of macro-texture factors such as the EAN, MTD, and aggregate shape on the BPN (wet) are as follows: 1) The MTD ranges set in this study are 0.8, 1.0, and 1.2, and under the experimental conditions, the BPN (wet) increases linearly with the MTD. 2) An optimum EAN is indicated when the BPN (wet) is the maximum, and the BPN decreases after its maximum value is attained. This may be because when the EAN increases excessively, the space for the rubber to penetrate decreases, thereby reducing the hysteresis. 3) The shape of the aggregate is closely related to the EAN; meanwhile, the maximum value of the pavement surface friction and the optimum EAN change depending on the aggregate shape. This is believed to be due to changes in the rubber penetration volume based on the aggregate shape. Based on the results above, a statistical prediction model for the BPN (wet) is proposed using the MTD, EAN, and shape index as variables. CONCLUSIONS : The EAN, MTD, and aggregate shape are crucial factors in predicting skid resistance. Notably, the EAN and aggregate shape, which are not incorporated into existing pavement surface friction prediction models, affect the pavement surface friction. However, the texture of the specimen created via three-dimensional printing differs significantly from the actual pavement surface texture. Therefore, the pavement surface friction prediction model proposed in this study should be supplemented with comparisons with actual pavement surface data in the future.

본 논문에서는 무도상 철도판형교에 열차하중이 재하되었을 때 변위를 최소화시키는 하부 수평브레이싱의 보강 형상 및 설치 위치를 검토하였다. 우선 거더와 수평 브레이싱으로 연결된 2거더 구조계의 전체 횡좌굴모멘트에 영향을 주는 요소를 검토하였다. 다음 으로는 무도상 철도판형교의 하부를 설치 위치를 달리하여 수평브레이싱으로 보강하였다. 보강된 무도상 철도판형교에 열차하중 및 거 더의 중심과 열차하중의 재하위치간의 편심거리(e)에 따라 발생하는 축방향의 비틀림모멘트를 고려하여 구조해석을 수행하였다. 보강모 델별로 지간 중앙에서의 단면의 중심에서 발생하는 변위를 검토하여 변위를 최소화시키는 모델을 선정하였다. 본 연구를 통하여 무도상 철도판형교에 열차하중 재하시 변위를 최소화시키는 하부 수평브레이싱의 보강 형상 및 설치 위치를 제안하였다.

교량은 국가의 사회경제 발전과 국민 안전에 중대한 영향을 미치는 중요한 인프라이다. 하지만 다수 의 국내 교량이 1970년대와 1980년대의 고도의 경제성장기에 완공되었으며, 현재 교량의 노후화 비중 은 전체 교량의 30%에 달하고 있다. 현재 노후화 교량에 대한 유지 보수 시스템의 부족으로 인해 교 량 붕괴 사고가 발생한 사례들이 발생하고 있다. 따라서 노후화가 진행되는 교량에 대해 효율적으로 관리하기 위한 우선순위 평가 모델 개발은 중요시된다. 본 연구에서는 개발한 유지관리 우선순위 모델 을 개발하였고, 이를 실제 교량에 대해 적용하여 평가하였다. 제안된 모델의 활용을 통해 위험에 노출 된 교량의 유지 보수 및 관리를 효율적이고 신뢰할 수 있게 수행할 수 있을 것으로 판단된다.

Prestressed Concrete Containment Vessels(PCCV)는 중대사고 발생 시 방사능 누출을 막기 위한 최 후의 방벽이며 체르노빌 및 스리마일 섬 원전 사고 이후 PCCV의 내압성능에 대한 관심이 높아졌다. PCCV는 장비반입 및 작업자 출입 등을 위한 다양한 관통부가 존재한다. 이러한 관통부로 인해 PCCV는 비축대칭적인 변형을 보이며 관통부는 취약부위로 고려된다. 하지만 관통부의 거동은 전체모 델에서 정확히 모사할 수 없다. 따라서 PCCV의 내압성능 평가를 위한 규제지침인 Reguratory Guide(RG) 1.216은 관통부에 대한 내압성능 평가를 위해 상세국부모델을 작성하여 평가하도록 권고하고 있다. 하 지만 대부분의 국부모델을 이용한 PCCV의 내압성능 평가와 관련된 선행연구는 전체모델을 이용하여 관통부의 응답을 관측하고 보정인자를 사용하여 수행되었다. 따라서 본 연구는 내압을 받는 1:4 scale PCCV의 관통부에 대한 거동 분석과 내압성능 평가를 위해 관통부의 상세 국부 유한요소 모델을 구축 하였다. 미국의 Sandia National Laboratory의 실험적 연구 결과와 비교하여 구축된 모델을 검증하였 으며 관통부의 내압거동을 분석하였다.

전기 캐비닛은 병원 및 발전소와 같은 중요 시설물에서 운영과 관리를 위한 시스템 기기를 보관한 다. 지진과 같은 극한하중 하에서 중요 시설물은 지속적으로 운영 및 제어되어야 하기 때문에 전기 캐 비닛의 안전성은 평가되고 확보되어야 한다. 하지만 실험적 연구만으로 다양한 유형의 전기 캐비닛에 대한 내진성능 평가를 수행하는 것은 많은 제약이 있다. 따라서 다양한 연구자들은 전기 캐비닛의 유 한요소 모델을 구축하고 내진성능 평가를 수행하였다. 유한요소 모델은 beam-stick 요소를 기반으로 구축되거나 3차원 shell 요소를 기반으로 구축되어왔다. Beamk-stick 요소 기반 및 3차원 shell 요소 기반의 유한요소 모델에 대한 전체거동에 대한 비교를 수행한 사례는 있으나 국부거동에 대한 동적응 답을 비교한 연구사례는 없다. 전기 캐비닛은 내부에 시스템 기기가 보관되므로 내부의 국부거동 기반 의 내부응답을 포착할 수 있어야한다. 따라서 본 연구는 단문형 전기 캐비닛에 대한 beam-stick 요소 및 3차원 shell요소를 기반으로 유한요소 모델을 구축하고 동일한 높이에서 가속도 응답을 비교하였다. 결과적으로 beam-stick 요소 기반의 3차원 유한요소 모델은 전기 캐비닛 내부 응답 스펙트럼을 정확 히 예측할 수 없기 때문에 내부 응답 스펙트럼을 위해서는 3차원 shell요소 기반의 상세 유한요소 모 델을 사용해야 한다.

Existing reinforced concrete buildings with seismically deficient column details affect the overall behavior depending on the failure type of column. This study aims to develop and validate a machine learning-based prediction model for the column failure modes (shear, flexure-shear, and flexure failure modes). For this purpose, artificial neural network (ANN), K-nearest neighbor (KNN), decision tree (DT), and random forest (RF) models were used, considering previously collected experimental data. Using four machine learning methodologies, we developed a classification learning model that can predict the column failure modes in terms of the input variables using concrete compressive strength, steel yield strength, axial load ratio, height-to-dept aspect ratio, longitudinal reinforcement ratio, and transverse reinforcement ratio. The performance of each machine learning model was compared and verified by calculating accuracy, precision, recall, F1-Score, and ROC. Based on the performance measurements of the classification model, the RF model represents the highest average value of the classification model performance measurements among the considered learning methods, and it can conservatively predict the shear failure mode. Thus, the RF model can rapidly predict the column failure modes with simple column details.

목적: 라이프스타일 행동에 반영된 가치체계를 측정하기 위한 Yonsei Lifestyle Profile-Values (YLP-V)의 구성타당도와 신뢰도를 검증하였다. 연구방법: 온라인 리서치 기관에 등록된 만 55세 이상의 지역사회 거주 중고령자 및 노인 300명을 대상으로 YLP-V를 사용하여 자료를 수집하였다. 수집된 자료는 기술통계, 차별기능문항, 요인분석을 실시하였다. 요인분석은 요인구조 추정을 위한 탐색적 요인분석과 4가지 경쟁모델(단일요인, 계층적 요인, 다차원 요인, 이중요인)에 대한 확인적 요인분석을 통해 비교하고 타당성을 확인하였다. 결과: 목표회전을 통한 탐색적 요인분석 결과, YLP-V의 활동(activity, 5문항), 관심(interest, 4문항), 의견 (opinion, 9문항)에서 목표행렬에서 0.4 이상의 부하량을 갖는 것을 확인하였다. 확인적 요인분석 결과, 이중요인 모델(χ2 = 164.58**, degree of freedom = 117, root mean square error of approximation = 0.05, standard root mean residual = 0.04, comparative fit index = 0.95, Turker Lewis index = 0.93)이 가장 우수하게 나타났다. 결론: 라이프스타일에서 미시적 접근이 가능한 YLP-V 개발 근거와 일관성 있는 요인구조를 확인하였다. 이는 YLP-V가 총 18문항의 활동, 관심, 의견에 대한 이중요인 구조로 타당성을 확인하였으며, 건강 라이프스타 일에서 행동에 반영된 가치체계 측정과 이해에서 활용될 수 있을 것이다.

이 논문은 직전 연구인 메타버스의 함정을 극복하기 위한 게임화된 동적 습관 형성 모델의 후 속 연구다. 2022년 12월 논문 연구에서는 사용자 참여를 방해할 수 있는 일반적인 함정을 극 복하기 위해 메타버스 공간을 설계하는 데 초점을 맞춘 게이미피케이션 동적 습관 형성 모델 을 제안하였다. 당시 제안했던 4단계 접근법을 통합한 역학 모델은 낮은 상호작용(P4)의 온보 딩 접근법, 기본 상호작용(P3) 온보딩 접근법, 중간 상호작용(P2)의 온보딩 접근법, 높은 상호 작용(P1) 온보딩 접근법의 네 단계로 구성되었으며, 간단한 모델의 개요를 설명한 바 있다. 본 고에서는 4단계의 세부 연구에 집중하였는데, P4-튜토리얼, 시즌 이벤트, 소셜 이벤트 및 모 임, P3-기본 아바타, 가상경제 및 아이템 획득/거래, 소셜경쟁과 리더보드, 도전과 경쟁, 커뮤 니티 강화, P2-아바타 개인화, 사용자 제작 콘텐츠. 보상 메커닉스 강화, 피드백 및 진행 상황 추적, P1-대화형 튜토리얼, 사회적 상호작용, 내러티브 중심 퀘스트, 스토리 기반 업적, 인터 렉티브 스토리 요소 등의 습관형성 증진 방안을 제시하였다. 각 단계는 게이미피케이션 및 게 임디자인 기법과 사용자 중심 디자인 원칙을 통합하여 사용자의 참여를 유도하고, 습관 형성 을 촉진하는 방향에서의 온보딩 접근법을 제시하고자 하였다. 이 논문에서는 게이미피케이션 및 게임디자인 이론과 실무를 바탕으로 각 단계에 대한 예시와 전략을 제공하여 메타버스에서 학습환경을 구현하는 데 도움을 줄 것이다. 다만, ‘게임’과 ‘메타버스’와의 개념과 용어에서의 명확한 구분이 어려운 상황이어서, 게이미피케이션 및 게임디자인 분야의 기초적인 이론과 온 보딩 방법론을 다룰 수 밖에 없었다.

상용 게임 엔진의 발달로 인해 게임 제작에서 기술력은 점차 평준화되고 있고, 게임 디자인 능력이 성공의 열쇠로 부각되고 있다. 재미있는 게임이란 무엇인지 이해하기 위해서는 게임을 상세 분석해서 이해할 필요가 있다. 본 연구는 게임 제작 실무에서도 도움이 되는 게임 디자 인 구성요소 모델을 제시하여 게임 디자인 과정에서 체계적인 게임 디자인이 이뤄지도록 가이 드라인을 제공하는데 목적이 있다. 본 연구는 국내외 게임 디자인 구성요소에 대한 선행 연구 를 통해 게임 디자인 구성요소 계층 모형을 설계했다. 모형은 5개의 상위계층과 15개의 하위 계층으로 구성됐다. 설계된 모형을 AHP 연구 방법론을 채택하여 싱글 플레이 게임과 멀티 플 레이 게임에 적용하여 중요도와 우선순위를 비교분석했다. 싱글 플레이 게임에서 중요한 구성 요소는 조작, 규칙, 게임 플레이, 스토리텔링, 캐릭터로 나타났으며, 멀티 플레이 게임에서 중 요한 구성요소는 밸런스, UI, 규칙, 조작, 게임 플레이로 나타났다.

여름철은 타 계절에 비해 장마와 불안정한 대기 등으로 인하여 빗길 교통사고의 위험성이 크게 증대될 수 있으며, 최근 5년 (2018~2022)간 여름철 빗길 교통사고는 전체 빗길 교통사고의 39%를 차지할 정도로 높은 수준이다. 이러한 빗길 운전은 노면의 배수 불량 및 미끄럼 저항 감소 등으로 인하여 수막현상을 발생시키게 된다. 이에 본 연구에서는 우천 시 도로의 안전성 강화 및 사고 위 험을 최소화하기 위한 요소인 수막두께를 산정하기 위하여 Manning의 평균 유속식을 기반으로 콘크리트 노면의 조도계수 예측 모델을 개발하는 것을 목표로 하였다. 조도계수의 영향인자를 고려하기 위하여 실외 강우 모의 장비를 이용하여 콘크리트를 타설한 뒤 실험 인자로 포장 경사, 배수거리, 강우강도, 노면 조직 특성을 고려하였으며, 이 중 노면 조직 특성은 타이닝 처리를 하지 않은 구간만 고 려한 타 연구의 기존 예측 모델 단점을 보완하기 위하여 16, 25mm 간격의 타이닝 표면 처리한 구간을 추가로 고려하였다. 수막두께 측정은 측정 범위 0.3~5mm의 수막두께 측정 게이지를 제작하여 강우가 모사된 조건에서 배수 거리 1~5m 이내 지점의 노면 조직 상 단과 수면이 접하는 수직 높이를 총 3회 측정하여 평균값을 사용하였다. 실측된 수막두께 데이터베이스를 기반으로 Manning 공식을 이용하여 조도계수를 역산한 결과, 강우강도가 증가함에 따라 조도계수는 감소하였으며, 이는 강우의 증가로 인해 물의 흐름과 콘크리 트 노면 사이의 마찰 저항 감소에 기인한 것으로 판단되었다. 또한 포장 경사가 높고 배수 거리가 짧을수록 배수성이 증가하여 마찰 저항의 지표인 조도계수가 증가하는 것으로 확인되었다. 평균 조직 깊이에 따른 조도계수 영향의 경우, 평균 조직 깊이가 증가할수록 콘크리트 표면에 노출되는 표면적이 증가하여 수막두께가 얕게 생성되고, 얕은 수심으로 인해 물의 흐름 저항이 감소하여 조도계수는 감소하는 것으로 산정되었다. 이후 135개의 데이터를 종합하여 조도계수를 종속변수로 하고 강우강도, 포장경사, 배수거리, 평균 조직 깊이, 수막두께를 독립변수로 하는 회귀분석을 수행하여 조도계수 산정식을 개발하였다.