주요구조물의 내진설계를 위한 지진응답은 대상 구조물 하부의 지반상태에 따른 영향 즉, 지반구조물 상호작용영향에 의하여 현저한 차이를 보일 수 있다. 본 논문에서는 지진다발지역인 대만의 유연층상지반상에 건설된 대형지진시험모델을 대상으로 실제지지에 대한 응답을 예측하고, 그 결과를 계측치와 비교, 분석하였다. 지진응답예측을 위한 해석을 위해서는 크기와 특성이 서로 다른 세 개의 실측된 지진운동을 입력운동으로 사용하였으며, 해석방법으로서는 진동수 및 시간영역에서의 집중파라메타모델을 이용하는 부분구조법을 사용하였다. 해석결과의 통해서, 제시된 지반구조물 해석방법이 공학적으로 신뢰할 수 있는 지반구조물 상호 작용시스템의 지진응답을 준다는 사실을 확인하였다. 단, 이를 위해서는 해석시 입력운동의 정의 및 뒷채움재의 모델링 등에 있어서 세심한 주의가 전제되어야 한다는 사실도 확인되었다.

어군행동의 추정 및 제어등을 위한 기초자료의 제공과 어군행동의 모델링 기법을 현장에 적용하기 위한 가능성을 모색하기 위하여 어군행동을 나타내는 수치모델을 작성하고 유속이 있는 실험수조에서 유영하는 무지개송어를 대상으로 개체 및 어군의 3차원 위치 시계열 데이타를 이용하여 어군행동을 나타내는 수치 모델의 파라메터를 최소자승법으로 추정하였다. 어군행동을 나타내는 수치모델의 개체수 및 유속에 따른 파라메터 값의 변화를 조사하기 위하여 추정한 파라메터 값을 평균이 0이고, 분산이 1되게 파라메터를 표준화하여 비교한 결과를 요약하면 다음과 같다. (1) 개체의 전방추진력의 크기를 나타내는 파라메터 a*는 개체수 및 유속이 증가함에 따라 대체로 작아지는 경향을 나타내었다. (2) 개체 사이의 영향력의 크기를 나타내는 파라메터 kb*는 개체수가 많아짐에 따라 대체로 커지는 경향을 나타내었으나, 유속이 빠를수록 대체로 작아지는 것으로 나타났다. (3) 성군력의 크기를 나타내는 파라메터 kc*는 개체수 및 유속이 증가함에 따라 대체로 커지는 경향을 나타내었다. (4) 수조의 벽이나 바닥 등에 대한 반발력의 크기를 나타내는 파라메터 |kw+*|는 개체수가 많아짐에 따라 다소 커졌으나, 유속이 빠를수록 작아지는 것으로 나타났다. (5) 수조의 벽이나 바닥등에 대한 유인력의 크기를 나타내는 파라메터 |kw+*|는 개체수에 관계없이 대체로 일정한 것으로 나타났으나, 유속이 빠를수록 대체로 커지는 경향을 나타내었다. (6) 저항력의 크기를 나타내는 파라메터 v*는 개체수가 많아짐에 따라 다소 커지는 경향을 나타내었으나, 유속이 빠를수록 작아지는 것으로 나타났다.

Fog can have severe impacts on human life (e.g., accidents in transportation systems) because it causes low visibility. Areas prone to fog near the sea or a river require accurate fog forecasts. In this study, we analyzed the characteristics of fog occurrence around Gumi Reservoir, a part of the inland Nakdong River. We also simulated and predicted visibility using the Weather Research and Forecasting (WRF) model. Visibility was estimated using several point measurements and several different methods: Stoelinga and Warner (SW99), Rapid Update Cycle (RUC), the Forecast System Laboratory (FSL), Decision Tree (DT), revised visibility (RVIS) and Gultepe_06 methods. The DT method showed a pattern similar to the observed fog occurrences. In this study, the Gulteppe_06 method produced the best performance under the lowest visibility situation, although there is some discrepancy in microphysics' simulated results, followed by DT and RUC.

Industrial emissions, mainly from industrial complexes, are important sources of ambient Volatile Organic Compounds (VOCs). Identification of the significant VOC sources from industrial complexes has practical significance for emission reduction. VOC samples were collected from July 2019 to June 2020. A Positive Matrix Factorization (PMF) receptor model was used to evaluate the VOC sources in the area. Four sources were identified by PMF analysis, including coating-1, coating-2, printing, and vehicle exhaust. The coating-1 source was revealed to have the highest contribution (41.5%), followed by coating-2 (23.9%), printing (23.1%), and vehicle exhaust (11.6%). The source showing the highest contribution was coating emissions, originating from the northwest to southwest of the sample site. It also relates to facilities that produce auto parts. The major components of VOC emissions from the coating facilities were toluene, m,p-xylene, ethylbenzene, o-xylene, and butyl acetate. Industrial emissions should be the top priority to meet the relevant control criteria, followed by vehicular emissions. This study provides a strategy for VOC source apportionment from an industrial complex, which is helpful in the development of targeted control strategies.

Mechanical systems using tendon-driven actuators have been widely used for bionic robot arms because not only the tendon based actuating system enables the design of robot arm to be very efficient, but also the system is very similar to the mechanism of the human body’s operation. The tendon-driven actuator, however, has a drawback caused by the friction force of the sheath. Controlling the system without considering the friction force between the sheath and the tendon could result in a failure to achieve the desired dynamic behaviors. In this study, a mathematical model was introduced to determine the friction force that is changed according to the geometrical pathway of the tendon-sheath, and the model parameters for the friction model were estimated by analyzing the data obtained from dedicated tests designed for evaluating the friction forces. Based on the results, it is possible to appropriately predict the friction force by using the information on the pathway of the tendon.

한국시설안전공단에서는 ‘시설물의 안전관리에 관한 특별법’에 따라 철근콘크리트 구조물의 안전점검 및 정밀안전진단을 실시하도록 제시하고 있다. 그러나 한국시설안전공단 안전점검 및 정밀안전진단 세부지침의 평가방법에서는 평가결과를 등급으로 제시하기 때문에 구조물의 잔존수명을 알 수 없으며 부등침하가 구조물의 잔존수명에 미치는 영향을 반영하지 못한다. 따라서, 이 연구에서는 부등침하의 영향이 반영된 구조물의 잔존수명 평가모델을 제시하고자 하였다. 부등침하와 각 변위의 상관관계를 나타내는 기존의 연구를 바탕으로 부재의 공칭강도에 부등침하의 영향을 반영시키기 위한 식을 제시하였으며, 실제 철근콘크리트 구조물의 현장데이터를 활용하여 부등침하가 구조물의 잔존수명에 미치는 영향을 분석하였다.

선박이 제한수로를 운항할 때에는 기존 심수 및 천수 중을 운항하는 선박의 조종특성과 일반적으로 다르기 때문에 선박의 안전한 항해를 위해 달라지는 선박의 조종특성 추정이 중요하다. 본 연구에서는 제한수로를 운항하는 선박의 조종성능을 추정하기 위해 조종운동 방정식과 가상 구속모형시험 시뮬레이션을 통한 유체력 미계수를 이용하여 조종성능을 추정하였다. 조종 수학 모델 중 선체, 프로펠러, 타를 분리하여 유체력을 모델링하는 방식인 모듈형(modular type) 모델에 제한수로의 영향을 고려하는 항을 추가하여 제한수로 중 조종성능을 추정 연구를 수행하였다. 제한수로 중 선체에 작용하는 유체력 미계수를 도출하기 위하여 상용 CFD 프로그램을 이용한 가상 구속모형시험 시뮬레이션을 수행하였다. 최종적으로 제한수로 중 직진 시뮬레이션과 Zig-zag 시뮬레이션을 수행하여 제한수로의 영향이 고려된 조종 시뮬레이션을 수행하였다. 특히 선박의 침로 안정성능을 평가하기 위해 Zig-zag 시험을 수행하는데, 측벽으로 인한 선박 주위의 비대칭 유동이 좌현과 우현에 압력 차이를 발생시켜 선박의 궤적에 큰 영향을 미침을 확인하였다.

본 연구는 전기비저항 측정시 실험체 크기에 따른 영향에 대해 비저항추정모델을 이용한 해석적 검토를 목적으로 한다. 실험에서는 콘크리트 실험체를 제작하여 전극 간격별 겉보기 비저항 측정하였다. 측정된 겉보기 비저항은 실험체 크기가 작아지고 외측(가장자리)에 가까울수록 겉보기 비저항치의 왜곡현상이 심해진다는 것을 확인할 수 있었다. 측정치와 해석치의 비교·분석 결과, 실험체 크기의 영향성 검토에 REM이 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구에서는 2006년도의 교량 유지관리 빅데이터를 이용하여 선행연구에서 개발된 차종별 교통량 데이터와 연직 변위 데이터의 상관관계를 바탕으로 광안대교의 차종별 교통량 데이터를 이용한 연직 변위 추정 모델에 대하여 10여년이 경과한 현재적 적용성을 각각의 업데이트 방법으로 개발된 모델의 변위 추정 성능을 비교 분석하였다. 개발된 모델의 현재적 적용성은 추정된 변위는 실측 변위와 유사한 것으로 분석되었으며, 구조화 회귀 분석에 기반한 모델과 주성분 분석에 기반한 모델의 변위 추정 성능은 상호간에 큰 차이가 없다는 것을 알 수 있었다. 결론적으로 본 연구에서 개발한 차종별 교통량 데이터를 이용한 연직 변위 추정 모델은 광안대교의 교통하중에 따른 거동 분석 등에 유효하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

Since climate change increases the risk of extreme rainfall events, concerns on flood management have also increased. In order to rapidly recover from flood damages and prevent secondary damages, fast collection and treatment of flood debris are necessary. Therefore, a quick and precise estimation of flood debris generation is a crucial procedure in disaster management. Despite the importance of debris estimation, methodologies have not been well established. Given the intrinsic heterogeneity of flood debris from local conditions, a regional-scale model can increase the accuracy of the estimation. The objectives of this study are 1) to identify significant damage variables to predict the flood debris generation, 2) to ascertain the difference in the coefficients, and 3) to evaluate the accuracy of the debris estimation model. The scope of this work is flood events in Ulsan city region during 2008-2016. According to the correlation test and multicollinearity test, the number of damaged buildings, area of damaged cropland, and length of damaged roads were derived as significant parameters. Key parameters seems to be strongly dependent on regional conditions and not only selected parameters but also coefficients in this study were different from those in previous studies. The debris estimation in this study has better accuracy than previous models in nationwide scale. It can be said that the development of a regional-scale flood debris estimation model will enhance the accuracy of the prediction.

For a mobile robot that travels along a terrain consisting of various geology, information on tire force and friction coefficient between ground and wheel is an important factor. In order to estimate the lateral force between ground and wheel, a lot of information about the model and the surrounding environment of the vehicle is required in conventional method. Therefore, in this paper, we are going to estimate lateral force through simple model (Minimal Argument Lateral Slip Curve, MALSC) using only minimum data with high estimation accuracy and to improve estimation reliability of the friction coefficient by using the estimated lateral force data. Simulation is carried out to analyze the correlation between the longitudinal and transverse friction coefficients and slip angles to design the simplified lateral force estimation model by analysing simulation data and to apply it to the actual field environment. In order to verify the validity of the equation, estimation results are compared with the conventional method through simulation. Also, the results of the lateral force and friction coefficient estimation are compared from both the conventional method and the proposed model through the actual robot running experiments.

수문모형의 매개변수 추정에 필요한 유량 관측 자료의 수집은 시·공간적으로 제한이 있어 우리나라도 아직 상당수의 미계측유역이 존재하며, 이를 보완하고자 주변 유역의 정보를 활용하는 지역화 방법들이 연구되어 왔다. 그러나 지역적 특성이나 기후 조건에 따라 지역화 방법의 결과가 상이하여 어느 지역에 어떠한 지역화 방법이 가장 우수하다고 판단하기 어렵다. 본 연구에서는 보편적으로 사용되는 지역화 방법인 지역회귀모형의 설명 변수에 공간근접모형으로 추정한 수문모형의 매개변수를 추가하여 회귀모형의 적합성을 향상시켰으며, 이를 하이브리드 지역화모형이라 정의하고 기존 방법들과 비교하였다. 계측유역으로는 관측 자료가 충분한 남한의 37개 유역을 선정하였고, 수문모형은 개념적 수문모형인 GR4J를 사용하였으며, 계측유역에 대한 수문모형의 매개변수 산정은 Shuffled complex evolution 알고리즘을 사용하였다. 유역 특성변수들 간 다중공선성을 고려하기 위해 Variation inflation factor를 사용하였고, Stepwise regression을 통해 회귀모형의 최적 설명변수를 선택하였다. 통계 값을 통해 모형의 적합성을 비교한 결과, 하이브리드 지역화모형에서 가장 작은 RMSE 값을 나타내었으며, 유역별 모의 값의 변동성이 줄어들어 결과의 불확실성 또한 낮아짐을 확인할 수 있었다. 따라서 하이브리드 모형이 미계측유역의 유출량 산정을 위한 하나의 대안이 될 수 있음을 확인하였다.

This research examined the alternatives of Jensen’s alpha (α) estimation models in the Capital Asset Pricing Model, discussed by Treynor (1961), Sharpe (1964), and Lintner (1965), using the robust maximum likelihood type m-estimator (MM estimator) and Bayes estimator with conjugate prior. According to finance literature and practices, alpha has often been estimated using ordinary least square (OLS) regression method and monthly return data set. A sample of 50 securities is randomly selected from the list of the S&P 500 index. Their daily and monthly returns were collected over a period of the last five years. This research showed that the robust MM estimator performed well better than the OLS and Bayes estimators in terms of efficiency. The Bayes estimator did not perform better than the OLS estimator as expected. Interestingly, we also found that daily return data set would give more accurate alpha estimation than monthly return data set in all three MM, OLS, and Bayes estimators. We also proposed an alternative market efficiency test with the hypothesis testing Ho: α = 0 and was able to prove the S&P 500 index is efficient, but not perfect. More important, those findings above are checked with and validated by Jackknife resampling results.

수문순환에서 증발산의 정확한 산정은 수문분석 및 이해에 있어서 매우 중요하다. 특히, 증발산을 산정하는 방법은 다양하며, 각각 방법 마다 장단점을 가지고 있다. 그렇기 때문에, 각 다른 방법으로 산전된 결과를 융합하여 최적의 증발산을 산출해야할 필요가 있다. 본 연구에서는 대표적으로 인공위성 기반의 증발산 모델인 revised RS-PM과 MS-PT 방법에서 산출된 증발산과 모델 자료인 Global Land Data Assimilation System (GLDAS)와 Global Land Evaporation Amsterdam Model (GLEAM)자료들을 융합함으로써 최적의 증발산을 산출하고자 하였다. 연구 지역인 청미천과 설마천에서의 플럭스 타워에서 융합된 증발산에 대해서 검증을 실시하였다. 통계학적인 결과(상관계수, 일치도, MAE, RMSE)를 확인하였을 때, 기존의 인공위성과 모델에서 산출되는 증발산 결과에 비해 향상되는 결괄르 나타내었다. 전반적으로 결과를 확인하였을 때, 융합된 자료가 보다 향상된 결과를 보일 수 있을 것이라는 것을 나타내었으며, 추후에는 더 많은 모델을 사용하여 융합함으로써 보다 정확한 결과를 산출 할 수 있을 것으로 기대된다.

우리나라는 현재 지방자치제도를 시행하고 있다. 지방자지제도란 일정한 지역을 바탕으로 하는 단체 혹은 해당지역의 주민이 스스로 산출한 기관이 해당 지방의 행정을 관할하는 제도이다. 그렇기에 지방자치단체(이하 지자체)에서 발생하는 생활폐기물의 수집운반 업무의 책임 또한 해당 지자체의 장이 지고 있다. 생활폐기물 수집운반 업무는 각 해당 지자체가 직접 조직을 구성하여 운영하는 이른바 직접운영과 민간업체에 해당 업무를 위탁하여 진행하는 위탁운영으로 구분할 수 있다. 직영은 각 지자체가 직접 수집운반에 소요되는 비용을 지불하고 있으나 위탁의 경우 앞서 언급한 직영과는 조금 다른 비용지불법을 사용하고 있다. 이는 업무의 효율과 투명성을 높이기 위해 공개입찰제를 시행하고 있는데 이 과정을 통해 선정된 폐기물 수집운반업자에게 비용을 지불하고 해당 업무를 진행하고 있다. 하지만 해당 업무에 필요한 예산은 지자체가 임의로 배정하는 것이 아니라 지자체 혹은 폐기물 수집운반 업자가 아닌 제 3자가 계상하고 있으며 제 3자가 비용의 계상시에도 지자체가 비용을 지불하고 있는데, 이를 추산해본 결과 전국적으로 매년 약 25억원을 지출하고 있는 것으로 나타났다. 하여 본 연구의 목적은 매년 생활폐기물 수집운반업무의 민간위탁시 원가산정으로 낭비되는 비용을 저감키 위함이다. 이를 위해 각 지자체의 폐기물 수집운반 원가산정 보고서를 분석하였으며 그 결과 폐기물 수집운반 원가는 해당 업무에 소요되는 시간을 산정하고 이를 바탕으로 인건비, 장비 사용료 등을 계상하고 있음을 파악하였다. 하여 생활폐기물 수집운반 소요시간 산정모델을 개발하였다. 수집운반에 소요되는 시간을 산정하면 이를 바탕으로 수집운반 소요원가를 산정할 수 있음에도 불구하고 소요시간만 산정하는 모델을 개발한 이유로는 각 지자체마다 각기 다른 기준을 적용하여 생활폐기물 수집운반 소요원가를 산정하고 있기 때문이었다. 본 연구를 진행키 위해 폐기물 수집운반 현장조사를 진행하기로 하였으며, 대상지역을 선정하였다. 선정기준은 인구밀도이며 국내에 존재하는 모든 지자체의 인구밀도를 각 지자체에서 발간하는 ‘통계연보’를 통해 수집하였다. 이후 이를 내림차순으로 정렬하고 상위에서 25%씩 총 4그룹으로 분할하였다. 그리고 각 구간별 인구밀도의 평균과 가장 가까운 지자체 총 12개가 선정되었다. 그리고 지자체별 폐기물 수집운반업체를 찾아 폐기물 수집운반 차량에 GPS를 장착하고 추적조사를 통해 차량이동 궤적, 이동소요시간, 이동거리를 수집하고 설문조사를 통해 차량종류, 작업원 수, 폐기물 수집량을 수집하였다. 수집된 정보 중 폐기물 수집소요시간에서 폐기물 수집량을 나누어서 단위생활폐기물 수집소요시간(hr/ton)을 구하였고 이를 이용하여 이것과 다른 데이터들의 상관관계를 회귀분석을 통해 진행하였다. 그 결과 단위생활폐기물과 가장 유의성이 높은 인자는 주택밀도(호/km²)로 분석되었고 단위생활폐기물 수집소요시간과 주택밀도와의 회귀분석식을 통해 나타난 식을 이용하여 생활폐기물 수집운반에 소요되는 시간을 산정할 수 있음을 확인하였다.

In this study, a model-referenced underwater navigation algorithm is proposed for high-precise underwater navigation using monocular vision near underwater structures. The main idea of this navigation algorithm is that a 3D model-based pose estimation is combined with the inertial navigation using an extended Kalman filter (EKF). The spatial information obtained from the navigation algorithm is utilized for enabling the underwater robot to navigate near underwater structures whose geometric models are known a priori. For investigating the performance of the proposed approach the model-referenced navigation algorithm was applied to an underwater robot and a set of experiments was carried out in a water tank.

본 연구에서는 임진강 상류유역과 같이 수리수문학적 분석에 필요한 측정데이터가 존재하지 않거나 혹은 데이터의 확보가 어려운 유역에 대하여 위성 데이터와 데이터 기반 모형을 활용하여 유출량을 산정하였다. SDF 시그널(Satellite-derived Flow Signal)은 하도내의 유량변화에 따른 하천 폭의 변화를 반영할 수 있다고 알려져 있으며, 그 상관관계는 하도단면의 형태와 밀접한 관계가 있다. SDF 시그널 데이터와 유출량 간의 비선형 상 관관계를 반영할 수 있는 인공신경망 모형을 활용하여, 모형의 입력변수인 SDF 시그널 데이터로부터 임진강의 임진교 지점에서의 유출량을 추정 하였다. 15개의 위성 이미지 픽셀의 SDF 시그널 값이 0~10일의 lag가 되어 활용되었으며, lag된 데이터를 포함하여 총 150개의 변수 중 유출량 과 가장 큰 관계가 있는 변수 선정을 위해 PMI(Partial Mutual Information) 기법이 활용되었다. 인공신경망 모형을 통해 산정된 유출량은 임진교 에서 측정된 지점 유출량과 비교·분석되었으며, 학습(training)과 검증(validation)을 통한 상관계수는 각각 0.86, 0.72로 좋은 결과를 보여주었 다. 추가적으로 SDF 시그널 데이터 외에 임진교의 1일 전 측정유량이 인공신경망 입력변수로 추가되었을 때 상관계수가 0.90, 0.83으로 증가함을 보였다. 결과로부터 계측수문자료가 부족하거나 접근 불가능한 유역에 대하여 하천 유량 변화에 대한 추정치인 SDF 시그널 데이터와 지상 데이터 가 결합되었을 때 신뢰성 높은 유역의 유출량을 산정할 수 있으며, 큰 유량이 발생하는 홍수사상에 대해서도 첨두 유량과 첨두 발생시간을 잘 모의 할 수 있음을 알 수 있었다. 향후 위성 데이터와 지점 데이터를 활용하여 미계측 유역의 홍수발생에 대하여 높은 정확도로 예측 가능할 것으로 기대 한다.

In this study, the intensity change of a crack and concrete surface as light condition was estimated by using a reflection model. The result shaw that the concrete surface intensity was proportional to the light incident degree and the crack intensity was affected by the geometry of the crack.

Wastewater treatment plant(WWTP) has been recognized as a high energy consuming plant. Usually many WWTPs has been operated in the excessive operation conditions in order to maintain stable wastewater treatment. The energy required at WWTPs consists of various subparts such as pumping, aeration, and office maintenance. For management of energy comes from process operation, it can be useful to operators to provide some information about energy variations according to the adjustment of operational variables. In this study, multiple regression analysis was used to establish an energy estimation model. The independent variables for estimation energy were selected among operational variables. The R2 value in the regression analysis appeared 0.68, and performance of the electric power prediction model had less than ±5% error.

The purpose of this study is to find out the air flow patterns affecting the PM10 concentration in Busan and the potential sources within each trajectory pattern. The synoptic air flow trajectories are classified into four clusters by HYSPLIT model and the potential sources of PM10 are estimated by PSCF model for each cluster from 2008 to 2012. The potential source locations of PM10 are compared with the distribution of PM10 anthropogenic emissions in east Asia developed in 2006 for the NASA INTEX-B mission. The annual mean concentrations of PM10 in Busan decreased from 51 ug/m3 in 2008 to 43 ug/m3 in 2012. The monthly mean concentrations of PM10 were high during a spring season, March to May and low during a summer season, August and September. The cluster2 composed of the air trajectories from the eastern China to Busan through the west sea showed the highest frequency, 44 %. The cluster1 composed of the air trajectories from the inner Mongolia region to Busan through the northeast area of China showed the second high frequency, 26 %. The cluster3 and 4 were composed of the trajectories originated in the southeast sea and the east sea of Busan respectively and showed low frequencies. The concentrations of in each cluster were 47 ug/m3 in cluster1, 56 ug/m3 in cluster2, 42 ug/m3 in cluster3 and 37 ug/m3 in cluster4. From these results, it was proved that the cluster1 and 2 composed of the trajectories originated in the east and northeast area of China were the causes of high PM10 concentrations in Busan. The results of PSCF and CWT model showed that the potential sources of the high PM10 concentrations were the areas of the around Mongolia and the eastern China having high emissions of PM10 from Beijing, Hebei to Shanghai through Shandong, Jiangsu.