In this study, the energy use of buildings was compared and analyzed by using weather data predicted with machine running techniques. Python was used as a predictive program to predict weather data and TRNSYS was used to simulate the energy usage of buildings. For weather forecasting, weather data from 1 August to 7 August were studied to forecast ambient air temperature and solar radiation. The lowest error came in seven days, with the outside air temperature standing at 1.8 percent and the solar radiation at 2.4 percent. The energy use of the building was simulated by using weather data predicted through the 7 days learning data with the lowest error. As a result , the error rate of cooling energy use was 1.92%, the sum of cooling energy and lighting energy use was 1.79%, and the building control by using predicted weather data didn’t show a big difference with just control.

The prediction of Jominy hardness curves and the effect of alloying elements on the hardenability of boron steels (19 different steels) are investigated using multiple regression analysis. To evaluate the hardenability of boron steels, Jominy end quenching tests are performed. Regardless of the alloy type, lath martensite structure is observed at the quenching end, and ferrite and pearlite structures are detected in the core. Some bainite microstructure also appears in areas where hardness is sharply reduced. Through multiple regression analysis method, the average multiplying factor (regression coefficient) for each alloying element is derived. As a result, B is found to be 6308.6, C is 71.5, Si is 59.4, Mn is 25.5, Ti is 13.8, and Cr is 24.5. The valid concentration ranges of the main alloying elements are 19 ppm < B < 28 ppm, 0.17 < C < 0.27 wt%, 0.19 < Si < 0.30 wt%, 0.75 < Mn < 1.15 wt%, 0.15 < Cr < 0.82 wt%, and 3 < N < 7 ppm. It is possible to predict changes of hardenability and hardness curves based on the above method. In the validation results of the multiple regression analysis, it is confirmed that the measured hardness values are within the error range of the predicted curves, regardless of alloy type.

본 논문에서는 해석결과를 보정하여 고층 건축물의 기둥축소 예측값과 실제값 간의 오차를 최소화하기 위한 해석보정법이 제안되었다. 이를 위하여 41층 규모의 철근 콘크리트 건물에 대한 시공단계해석이 수행되었으며, 해석결과는 기둥과 코어로 나뉘어 네 가지의 가정된 계측결과들과 비교되었다. 해석보정은 기둥에서는 오차 한계를 넘어서는 시공단계에서 코어에서는 모든 시공단계에 적용되었으며, 해석이 보정된 이후에도 지속적으로 오차가 발생하므로 해석보정이 자주 수행될수록 오차는 감소하였다. 이러한 과정을 통하여 제안된 해석보정 방법을 적용함으로써 장기적인 축소값이 실제값과 유사하게 예측될 수 있음을 확인하였다.

PURPOSES : This study aims to create a pleasant environment by exploring ITS technology-based reduction measures to manage vehicles on the road, which are the main cause of traffic noise, while identifying the effects of traffic noise and various noise reduction measures. METHODS : A review of the literature identified the matters discussed mainly by reviewing the pre-examination and related statutes of traffic noise management measures at home and abroad. Furthermore, in the field investigation section, the variables affecting traffic noise (traffic volume, large vehicle mix rate, and driving speed) were investigated and the noise impact was analyzed using the three-dimensional (3D) noise prediction model (SounpdPLAN). RESULTS: The noise impact levels of the 3D noise prediction model were identified from various angles, such as horizontal and vertical, and traffic noise management measures for pre-real-time management and related DB utilization measures were proposed. CONCLUSIONS: Unlike the existing traffic noise management measures, which focus on follow-up management measures, it is believed that further research is needed to develop standards and related guidelines that meet regional characteristics by taking into account the characteristics of traffic noise and creating concrete and drawing action plans that can be used in future policies using ITS technology.

지속가능한 국토의 보전과 이용을 위해 데이터 기반의 과학적이고 객관적인 분석 결과를 기반으로 국토계획 및 환경계획의 수립이 필요하다. 그리고 과거와 현재의 데이터를 기반으로 미래를 예측하고 분석한 분석 결과는 다양한 분야의 환경정책에 활용할 수 있다. 특히 국토의 환경성을 5개 등급으로 평가하여 매년 평가 결과를 제공해주는 국토환경성평가지도는 2005년부터 구축되어왔기 때문에 국토의 환경성 평가와 관련하여 과거 현황을 기반으로 미래의 국토 변화를 예측하기 위한 분석에 있어 중요한 데이터라고 할 수 있다. 이러한 국토환경성평가지도는 7개 환경생태적 평가항목과 57개 법제적 평가항목을 이용하여 우리나라 전체를 대상으로 국토환경성 평가등급을 도출하게 되며, 1년에 2회씩 갱신하고 있지만 이러한 국토환경성평가지도는 현재 파일시스템으로 관리되고 있어 저장, 갱신, 일관성, 공동이용, 그리고 속도 등 관리 및 활용적 측면에서 제약이 있다. 이에 본 연구에서는 기존 파일시스템으로 관리되고 있는 국토환경성평가지도의 효율적 관리와 활용을 위해 데이터 모델을 설계하고, 공간 DBMS 기반의 데이터 저장과 관리 및 활용 방안을 제시했다. 그리고 활용 가능성을 검토하기 위해 쿼리를 적용해 분석에 이용할 정형데이터를 도출하고, 로지스틱 회귀분석을 이용하여 우리나라 전체를 대상으로 도시지역 확장을 예측했다. 이러한 공간 DBMS 기반의 데이터 저장, 관리, 활용의 서비스 제공은 지속적으로 구축 및 갱신되는 공간정보들을 효율적으로 관리할 수 있을 뿐만 아니라 국토 및 환경계획을 위한 정책적 활용을 포함한 다양한 분야에서에 활용할 수 있을 것이라 판단된다.

Environmental conditions are important in increasing the fruit sugar content and productivity of the new cultivar Autumn Sense of Actinidia arguta. We analyzed various soil properties at experimental sites in South Korea. A Pearson’s correlation analysis was performed between the soil properties and sugar content or productivity of Autumn Sense. Further, a decision tree was used to determine the optimal soil conditions. The difference in the fruit size, sugar content, and productivity of Autumn Sense across sites was significant, confirming the effects of soil properties. The decision tree analysis showed that a soil C/N ratio of over 11.49 predicted a sugar content of more than 7°Bx at harvest time, and soil electrical capacity below 131.83 μS/cm predicted productivity more than 50 kg/vine at harvest time. Our results present the soil conditions required to increase the sugar content or productivity of Autumn Sense, a new A. arguta cultivar in South Korea.

선박 및 수중구조물의 고속, 대형화 및 요구조건 강화의 추세에 따라 유동소음 예측기술의 중요성이 강조되고 있다. 항공, 철도 등의 공력소음 분야에서는 음향상사법을 이용하여 순음 및 광대역 유동소음에 대해 활발히 연구되고 있는 반면 조선해양분야에서는 수중추진기의 날개주파수소음에 대해서만 일부 고려되고 있다. 본 논문에서는 날개면 형상의 주요 유동소음발생 메커니즘 뒷날소음을 고려 가능한 FW-H Formulation 1B를 이용하여 수중추진기 및 선저부가물의 기초요소인 수중익에 대해 광대역소음 예측기법을 연구하였다. 기존의 FW-H Formulation 1B는 공기 중의 압력상관관계 모델에 기반하여 구성되어 있어 매질에 대한 일반성 및 정확도의 한계를 가지므로 수중환경에 대해 일반성을 가지는 벽면변동압력 모델로 확장하는 방법론을 제시하였다. 공기 중 날개면의 소음계측결과와 비교해 벽면변 동압력 모델을 이용할 경우 기존모델의 해석결과 대비 5 dB 이내의 오차로 정확도 관점에서의 유용성을 확인할 수 있었으며 전산유체역 학과 벽면변동압력을 이용한 수중환경의 광대역소음해석 절차를 확립하고 수중익의 광대역소음 예측을 수행하였다.

본 논문에서는 가스건 시험에서 원충격자의 충격 감가속도 예측에 관한 전산해석적 연구를 수행하였다. 무기체계 개발에 있어서, 가스건 시험을 통한 수만 G 이상에서의 내고충격성능에 대한 검증은 필요하다. 시험품이 받는 충격 감가속도는 버드조립체의 형상, 무게, 비행 속도 등 여러 변수에 의존하기 때문에 충격 감가속도를 생성시키는 적합한 시험조건을 찾는 것은 매우 중요하다. 하지만, 시험을 통해 기본적인 데이터를 구축하는 것은 경제적인 측면에서 비효율적이기 때문에 전산해석적 기법을 확보하여야 한다. 이에 본 연구에서는 130mm 가스건 시험을 바탕으로 획득한 데이터를 기반으로 하여 Explicit 코드를 사용하는 ANSYS AUTODYN을 활용하여 전산해석을 수행하였다. 전산해석을 통해, 시간에 따른 시험품의 동적거 동현상 뿐만 아니라 전산해석결과를 시험결과와의 비교 및 분석을 함으로써 검증을 수행하였다.