국토교통부는 2020년 '결빙 취약구간 평가 세부 배점표’에 따라, 전국의 고속국도와 일반국도를 대상으로 410개 구간의 결빙 취약구 간을 선정하였다. 그러나, 2021년 감사원의 결빙 취약구간 지정 적정성 감사 결과에서 감사원은 현재 지정ㆍ관리 중인 결빙 취약구간 및 결빙 취약구간 평가 세부 배점표의 적정성에 문제를 제기하였다. 이에, 국토교통부는 결빙 취약구간을 재지정하여 발표하였으나 그 에 대한 평가 및 지정 적정성 검증이 아직 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 결빙 취약구간과 결빙사고 데이터의 위치정보를 수집하여 GIS(Geographic Information System) 데이터로 구축하고 맵핑(Mapping)하여 결빙 취약구간 내 결빙사고이력을 확인함으로서 결빙 취약구간의 결빙사고 예측성능을 평가하였다. 또한, 각 결빙 사고 발생지점에서 도로시설, 교통, 선형구조, 환경인자 데이터를 수집하여 분석한다. 이를 통해 결빙사고와 각 인자 간의 상관성을 파 악하고, 그 결과에 따라 결빙 취약구간 평가 세부 배점표의 평가항목 및 각 항목별 배점을 수정하고 보완함으로써 결빙 취약구간의 신뢰성을 제고한다.

MEPC 80차 회의에서 IMO는 더욱 강화된 온실가스 감축 전략을 제시하였다. 기존의 72차 회의에서 제시하였던 초기전략보다 구체적이고 강화된 감축 전략이다. IMO는 2050년 무렵까지 국제 해운으로부터 온실가스 배출을 ‘Net Zero’에 도달하도록 전략을 세웠다. 이 논문에서는 대표적인 친환경 연료로 구분되는 LNG, 수소, 메탄올, 암모니아의 위험도 평가를 진행하였다. 전문가들의 설문조사를 통한 결과를 퍼지 기법을 적용하여 주관적인 모호성을 해결하였다. 또한 TOPSIS 기법을 통해서 퍼지의 긍정적인 해와 부정적인 해를 도출하였 다. 이를 통해서 Vertex 방법을 이용하여 대체 연료의 근접계수 값을 최종적으로 구하여 결정하였다. 그 결과, 메탄올, LNG, 수소, 암모니 아 순으로 선호하였다. 이 연구는 제안된 접근 방식이 대체 연료를 결정을 위한 집단 의사결정 방법으로 이용할 수 있음을 보여준다.

전 세계적으로 급격하게 성장하는 스마트농업의 중요 요소 중 하나인 자동 관개시스템은 토양수분 센서에서 계측한 데이터를 기반으로 관개시점과 관개량을 판단하기 때문에 토양수분 센서의 설치가 필수적이다. 하지만 국내의 경우 토양을 고려하지 않고 단순히 포장의 가운데에 센서를 설치하는 등 토양수분 센서의 설치 위치에 대한 기준이 마련되어 있지 않아 토양수분 계측 위치에 관한 기준 검토가 필요하다. 본 연구에서 통계학적 방법을 이용하여 토양수분의 대표 계측지점을 선정 연구를 수행하였다. 토양은 수직적 또는 수평적으로 불균일성을 갖기에 구명이 쉽지 않다. 따라서 포장 전체에 걸쳐 지속해서 편향이 발생하지만 특정 위치에서의 평균 토양수분이 시간에 따라 유지한다는 시간 안정성 개념을 기반으로, 평균 토양수분을 나타내는 대표지점 선정 연구를 수행하였다. 토양수분을 측정하기 위한 시스템을 제작하였고, TDR (Time Domain Reflectometry) 센서를 이용하여 총 30개 지점을 측정하였다. 2023년 5월부터 8월까지 측정한 날짜·지점별 데이터를 이용하여, 지점의 편향을 정량화하여 식별할 수 있는 MRD (Mean Relative Difference, 평균상대차이)와 측정의 정밀도를 나타내는 RD (Relative Difference, 상대차이)의 SDRD (Standard Deviation of Relative Difference, 표준편차)를 산출하고, MRD와 SDRD를 통합한 지표로써 RMSE (Root Mean Square Error, 평균제곱근오차) 를 구하여, 시간 안정성이 가장 높은 지점인 RMSE의 수치가 최소인 지점을 대표지점으로 선정하였다. 토양수분 센서로 측정한 데이터를 사용하여 지점별 RMSE를 산출하고 비교하여, 평균적인 토양수분을 나타내는 대표지점을 선정할 수 있음을 확인하였다.

본 연구는 다국적 기업의 해외 입지 선정과 관련된 연구를 종합적으로 검토하여, 과거와 현재의 연구 결과를 분석하고, 미래 연구 방향을 제시하는 것이 목적이다. 구체적으로 2000년부터 2023년까지 총 173편의 해외 입 지 선정 연구를 분석한 결과, 비시장 전략, 네트워크, 실물옵션, 방법론과 관련한 주제와 이슈에 관해 연구가 활 발하게 진행되고 있음을 확인하였다. 본 연구는 다국적 기업의 주요 의사결정 중 하나인 해외 입지 선정과 관련 된 연구 동향을 분석하여, 연구자들에게 미래 연구 방향을 제시하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다. 뿐 만 아니라, 높아진 글로벌 환경 불확실성과 지정학적 위험 상황에서, 공급망과 해외 자회사 입지 선정과 재배치, 리쇼어링 등과 관련한 의사결정과 관련하여 기업의 경영자들과 실무자들에게도 유익한 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

This study was conducted to select indicators for assessing national biodiversity. For this purpose, 140 biodiversity-related indicators were identified as a result of inventorying biodiversity-related indicators used in Korea and abroad, and when these indicators were applied to the pressure, status, and response indicator system, it was found that status indicators accounted for the largest number of indicators, with 29 pressure, 59 status, and 44 response. We also categorized the status indicators into genes, species, habitat, function, and quality, and found that species and habitat indicators accounted for the majority. Pressure indicators were categorized into direct exploitation, pollution, alien species, climate change, and habitat change. As a result, it was found that direct exploitation and pollution accounted for most of the pressure indicators. In addition, this study used internationally used indicator selection criteria to establish criteria for selecting domestic biodiversity assessment indicators. Using this list of indicators and indicator selection criteria, we evaluated the prioritization of domestically applicable biodiversity indicators through relevant expert consultations. 1) Vegetation class, 2) Land cover indicators, and 3) Change of protected area ranked highly. In fact, these indicators have been used in many studies due to the availability of assessable data. However, most of the highly scored indicators are based on ecosystem area, and further consideration of ecosystem functions and components (species) is needed.

This study tested the effect on the toxicity of formaldehyde to select a shelter site due to formaldehyde leakage. As a result of the experiment, the range of ERPG-2 and 3 is between 2.2km and 9.6km, ASET is 6 minutes at 1km, 15 minutes at 3km, 22 minutes at 5km, and the lethality rate is 99.9% at 1km and 9% at 3km. In areas where refuge time is less than 15 minutes or the lethality rate is more than 2%, a shelter is installed. This is because if there are only a few evacuees, the evacuation time may take longer than the pre-movement time of 15 minutes or less specified in PD 7974-6:2004, and the lethality rate with the lowest number of deaths was calculated to be 2%. The shelter must be equipped with a hepa-filter, positive pressure equipment, air purifier, air respirator, goggles, chemical protective clothing type 4 and sufficient parking space must be secured to ensure the safety of evacuees.

이 연구는 초분광 영상으로 두 품종의 콩(청자 3호, 대찬)의 들불병을 진단할 수 있는 모델과 다중분광 영상센서를 개발하기 위해 수행되었다. 무처리구와 들불병 처리구에서 5 nm full width at half maximum (FWHM)으로 구성된 원시 초분광 중심파장들의 콩 식물 영역 반사율들을 추출하여 10 nm FWHM으로 병합한 후, t-test로 차이가 나타난 blue, green, red, red edge, NIR1 및 NIR2 각 영역에서 선정된 대표 밴드로 121개의 식생지수를 계산하였다. 식생지수를 입력변수로 support vector machine (SVM), random forest (RF), extra tree (EXT), extreme gradient boosting (XGB)의 머신러닝 기법과 shapley additive explanation 변수 선택 기법을 적용하여 들불병 진단에 가장 적절한 모델을 선정하고 사용된 식생지수와 파라미터를 나타내었다. T-test 결과 품종에 상관없이 blue 1개(420 nm), green 2개(500, 540 nm), red 1개(600 nm), red edge 2개(680, 700 nm), NIR1 2개(780, 840 nm), NIR2 1개(920 nm)의 총 9개 대표 밴드들이 선택되었고, 성능 평가를 통해 선정된 모델에 청자 3호의 경우 SVM모델(OA=0.86, KC=0.72, 10 VIs)이 선정되었으나 혼동행렬 분석 결과 정상오분류가 적은 RF모델이 선택되었다. RF모델(식 생지수 : RE/Blue, NSI, GDVI, Green/Blue, 파라미터 : max_depth=6, n_estimators=100)은 OA=0.81, KC=0.60, precision=0.86, recall=0.81, F1 score=0.80의 성능을 나타내었다. 대찬은 EXT모델(식생지수 : YVI, RE/Green, 2YVI, 파라미터 : max_depth=8, n_estimators=10)이 선정되 었고, OA=0.86, KC=0.72, precision=0.86, recall=0.86, F1 score=0.86의 성능을 나타내었다.

Effects-Based Operations (EBO) refers to a process for achieving strategic goals by focusing on effects rather than attrition-based destruction. For a successful implementation of EBO, identifying key nodes in an adversary network is crucial in the process of EBO. In this study, we suggest a network-based approach that combines network centrality and optimization to select the most influential nodes. First, we analyze the adversary’s network structure to identify the node influence using degree and betweenness centrality. Degree centrality refers to the extent of direct links of a node to other nodes, and betweenness centrality refers to the extent to which a node lies between the paths connecting other nodes of a network together. Based on the centrality results, we then suggest an optimization model in which we minimize the sum of the main effects of the adversary by identifying the most influential nodes under the dynamic nature of the adversary network structure. Our results show that key node identification based on our optimization model outperforms simple centrality-based node identification in terms of decreasing the entire network value. We expect that these results can provide insight not only to military field for selecting key targets, but also to other multidisciplinary areas in identifying key nodes when they are interacting to each other in a network.

Recently a biosafety level-3(BL-3) mobile laboratory has been set up for the virus scanning and vaccine development because of the COVID-19 pandemic. The study on air flow inlet and outlet location and its flow direction with ventilation in the mobile laboratory needs to prevent spread of COVID-19 virus because the COVID-19 virus is primarily transmitted to people through respiratory droplets and aerosol coming out as their coughing. This study is conducted on the air flow pattern optimization in BL-3 mobile laboratory with various design specifications of position of air supply & exhaust port and particle source. Air flow patterns of ceiling supply-exhaust and ceiling supply-bottom side exhaust with particle source were determined to compare the impact of the infection prevention. CFD simulation was used to analyze for two air flow patterns and particle source position. Numerical results showed that air flow pattern of air conditioning system with ceiling supply-exhaust in a row is more effective than that of ceiling supply-bottom side exhaust air flow pattern in terms of infection prevention in biosafety mobile laboratory.

본 연구는 대도시에서 미세먼지 없는 학교 부지를 찾는 Model Eliciting Activity (이하 MEA) 활동을 통해 고 등학교 학생들의 문제 해결 특성을 조사하기 위한 것이다. 5차시로 개발된 MEA 활동에 79명의 고등학교 2학년 학생 들이 참여 하였으며, MEA 활동지를 주요 데이터로 수집하였다. 학생들이 작성한 활동지의 개방형 질문에 대한 답을 기반으로 학생들의 문제 해결 모델을 귀납적 및 질적 방법으로 분석하였다. 먼저 학생들이 다른 데이터보다 어떤 데이 터를 우선적으로 사용했는지 순서를 분석한 후 주어진 데이터 세트를 어떻게 상호 연결하여 순서를 결정하는지 분석하 였다. 분석결과 학생들은 미세먼지 배출량이 많은 곳을 기피하기 위해 미세먼지 배출농도, 산업단지 분포 등 미세먼지 와 직접적으로 관련된 데이터를 먼저 활용하는 경향이 있음을 알 수 있었다. 흥미롭게도 MEA 활동에서 고등학생의 문 제 해결 특성은 매우 다양하여 76명의 학생이 총 61가지 유형의 문제 해결 모델을 제작한 것으로 나타났다. 문제를 해 결하기 위해 동일한 순서의 데이터를 사용하는 학생의 최대 수는 6명으로 학생들의 문제 해결 방법은 매우 다양함을 보여준다. 그러나 공통적으로 미세먼지 농도가 높은 곳을 제외하는 방법으로 미세먼지 배출과 직접적으로 관련된 데이 터를 먼저 선택하는 특성을 보였다.

HNS(Hazardous and Noxious Substances)는 해양환경에 유입될 경우 인간 및 해양생물에게 해를 끼치거나, 해양시설에 부식 등의 손상을 입히거나 기타 해역의 이용을 방해할 수 있다. HNS의 규제나 관리를 위해서는 과학적인 방법을 통하여 우선순위 대상의 선정이 필요하며 이러한 방법론으로 CRS(Chemical Ranking and Scoring)기법이 전세계적으로 개발되어 사용되고 있다. 본 연구에서는 해양산업시 설로부터 해양환경으로 배출되는 HNS의 체계적 관리를 목적으로 국내외 CRS 체계를 비교 분석하였으며, 이를 통하여 우선순위 선정 도 출체계를 확립하고 연구대상 지역 및 대상시설을 선정하고 우선순위 선정체계 주요인자를 도출하였다. 또한 주요인자별 세부인자 및 정 량적 배점체계를 구축하였다. 주요인자는 각각 사회적 관심과 이슈(20점), 물질거동(10점), 노출가능성(30점), 독성(35점), 해양이용에의 영 향(5점)을 상대적으로 부여하였으며, 독성과 물질거동 세부인자의 곱을 통하여 100점만점으로 환산가능하도록 적용하였으며, 불확실성점 수(Uncertainty score)와 불확실성 비율(Uncertainty ratio)와 혼합물에 대한 고려방안을 제시하였다. 본 연구결과는 해양산업시설로부터 배출/ 유출되는 HNS 관리를 위하여 우선순위 선정시 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

최적 운항자세 선정 기술이란 주어진 운항 배수량과 운항 선속에서 최소의 저항을 가지는 즉, 최적의 연료 소비 효율을 가지는 초기 선수흘수와 선미흘수를 제시하는 것이다. 본 논문의 주 목적은 대상선박의 유효동력 데이터를 기반으로 주어진 운항조건에서 최대 의 에너지효율을 가지는 최적의 운항자세를 선정하는 프로그램 개발하는 것이다. 본 프로그램은 인공지능 기법에 의한 파이썬 기반 GUI(Graphical User Interface)로 작성되어 선주가 쉽게 사용할 수 있도록 하였다. 그 과정에 있어 대상 선박 소개, 전산유체역학(CFD)을 통한 유효동력 데이터 수집, 심층학습을 사용한 유효동력 모델 학습 방법 그리고 심층신경망(DNN) 모델을 응용한 최적 운항자세 제시 프로그 램을 구체적으로 설명하였다. 선박은 운항 별로 화물을 싣고 내리게 되고, 이에 화물 적재량이 변화되고 배수량이 변경된다. 선주는 배수 량 별 예상 선속에 따라 최소저항을 가지는 즉, 최대의 에너지효율을 가지는 최적의 운항자세를 알고자 한다. 개발된 GUI는 해당선박의 태블릿 PC와 앱에 설치하여 최적 운항자세 선정에 활용 가능하다.