PURPOSES : This study aims to calculate the estimation of travel time saving benefits from smart expressway construction by considering the willingness to pay for automated vehicles. METHODS : In this study, data were collected from 809 individual drivers through a stated preference survey. A multinomial logit model was constructed to analyze the choice behavior between arterial roads, expressways, and smart expressways. Through this, the values of time and benefits were estimated. RESULTS : The value of time was calculated at 19,379 won per vehicle per hour for arterial roads and expressways and 23,061 won per vehicle per hour for smart expressways. Applying these values to the Jungbu Naeryuk expressway, we evaluated the demand change and benefits resulting from the improvement to the smart expressways. The results show that the traffic volume on the Jungbu Naeryuk expressway is expected to increase by 4.7% to 20.7% depending on the changes in capacity. CONCLUSIONS : The travel time saving benefits are estimated as positive, resulting from the construction of smart expressways. The benefits resulting from the construction of new smart expressways are expected to be enhanced due to the anticipation of more significant time-saving effects.

연근해에서의 선박 전복사고는 소형 어선에서 많이 발생한다. 소형 어선의 전복사고를 예방하기 위해서는 초기설계 단계에서 부터 복원성을 평가하는 것이 매우 중요하다. 하지만 초기설계 단계에서 확보할 수 있는 정보는 제한적이어서 신뢰성 있는 복원성을 평 가하는 데 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 초기설계 단계에서 추정할 수 있는 KM, KG, 트림을 활용하여 소형 어선의 횡메타센터(GM) 를 추정하고, 표준어선형의 안전성 평가 기준에서 제시된 최소횡메타센터(GMmin)와의 차이를 비교하여 복원성을 평가하는 방안을 제안 하였다. 한국해양안전교통공단에서 제공하는 복원성 평가프로그램인 K-SHIP을 사용한 Hydrostatics 특성 계산에서 요구되는 트림을 도출하 기 위해 상용 CFD 프로그램인 STAR-CCM+를 이용하여 어선 선형에 따른 초기 상태 트림을 추정하였으며, K-SHIP을 사용하여 어선 선형 에 대한 Hydrostatics 특성을 계산하여 GM을 추정하였다. 그리고 GM과 GMmin의 비교를 통해 만재출항상태의 복원성을 비교하였다. 실적 선을 기준선으로 선정하여 본 연구에서 제안한 복원성 평가 방안을 적용해 복원성을 평가하고 그 타당성을 검증하였다. 결과적으로 4.99 톤 어선의 대표적인 선형과 이를 활용해 도출한 모듈 선형 9개의 복원성을 평가하였고, 이중 상대적으로 복원성이 우수한 선형을 선정하 였다.

The distribution characteristics of rock fractures determine the hydro-mechanical behavior of natural barriers. Rock fractures are defined by various parameters, which are analyzed as the probability distribution from observation results by surveying the exposed rock surface or borehole. The size is known to have the most uncertainty among the fracture parameters because it cannot be directly measured. Therefore, various estimation methods have been proposed for fracture size distribution using the fracture traces observable on the rock surface. However, most methods are based on a planar survey area, limiting their applicability to the underground research laboratory (URL) excavated in the form of tunnels. This study aims to review a method that can be applied to estimate the size distribution of fractures in deep rock masses at the URL site. The estimation method using the joint center volume (JCV) has recently been extended to be applicable regardless of the geometry of the survey area, which means that it can be applied to the URL site with complex structures. To apply the JCV-based estimation method to non-planar survey areas, JCV calculation using Monte Carlo simulation and estimation of fracture size distribution using the maximum likelihood method are required. In this study, we applied the JCV-based estimation method to a tunnel-shaped survey area to examine its applicability to the URL site. The error rates were analyzed when there were fracture sets with various orientations, size distributions, and maximum fracture sizes in the rock mass, and it was found to be less than 10% in all cases. This result indicates that the JCV-based estimation method can be used to estimate the fracture size distribution of the surrounding rock mass if accompanied by a reliable survey of fracture traces on the tunnel surface inside the URL site. Also, since there are no restrictions on the geometry of the survey area, we can continuously update the estimation results during the URL excavation process to increase reliability. The fracture size distribution is essential for constructing the discrete fracture network (DFN) model of the rock mass units at the URL site. In the future, the uncertainty for the fracture size in the DFN model is expected to be reduced by applying the JCV-based estimation method.

코로나19는 비말을 통해 전염되는 호흡기 질환으로 건물의 실내 공간은 코로나19의 대규모 감염에 매우 취약한 곳이다. 집약된 토지 이용으로 인해 수많은 사람들이 고층의 건물에 밀집해 있는 도시 환경은 이러한 질병에 더 취약할 수 있다. 뿐만 아니라 도시의 인구 분포는 시간에 따라 역동적인 변화를 보이기 때문에 코로나19와 같은 전염병에 대한 역학 조사의 성공은 도시 인구의 시공간적 변화를 얼마나 잘 이해하는지에 달려있다. 하지만 특정 시간대에 특정 건물에 분포하고 있는 현재 인구 밀도를 파악하는 것은 무척 어려운 일이다. 따라서 본 연구는 특정 시간대의 도시 인구의 수평적, 수직적 분포를 보다 정확하게 추정하기 위한 대안을 제시하고자 한다. 보다 구체적으로 지리가중회귀(GWR) 모델에 기반한 대시메트릭 매핑 기법을 이용하여 건물 단위의 현재 인구를 추정하였다. 일반적으로 대시메트릭 매핑 기법은 보조 자료를 사용하여 기존의 공간 스케일을 넘어 보다 상세한 수준의 인구 분포를 추정할 수 있도록 해준다. 본 연구에서는 건물의 용도와 연면적을 보조 정보로 활용하였으며, GWR 모델을 이용하여 지역적으로 이질적인 인구 분포 특성을 반영하였다. 연구 결과, 서울시 전체에 걸쳐 집계구보다 상세한 건물 단위 수준의 인구 분포를 추정할 수 있었다. 건물 단위의 현재 인구 추정은 코로나19와 같은 팬데믹 전염병의 역학 조사나 효과적인 방역 대책 수립을 위한 중요한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

충생태 분야에서 생명표와 관련된 연구는 곤충연구자들에게 많은 관심을 받는 주제중 하나이다. 보통 두 가지 방법으로 생명표 통계량중 내적자연증가율을 추정하고 있는데, 첫 번째 하나는 순증가율(R 0 )에 자연로그를 취하고 평균세대기간(T )으로 나누어 근사치를 계산하는 방법이다(세대기간-기반 추정법). 다른 하나는 로트카-볼테라 개체군 생장 방정식에서 유도하여 최대우도법으로 정확한 내적자연증가율을 추정하는 방법이다(로트카-오일러식-기반 추정법). 후자의 경우 대상 집단의 초기 연령등급을 “0” 또는 “1”로 설정함에 따라 추정값에 차이가 발생하여 적용에 혼란이 제기되었다. 본 고찰에서는 생명표 통계량 계산과정의 역사를 간단히 정리하고, 로트카-오일러식-기반 추정법에서 최초 연령등급을 1로설정한 경우             의 형식, 반면 최초 연령등급을 0으로 설정한 경우     검색어: 생명표, 로트카-오일러식, 연령등급, 개체군 인구통계학, 안정 연령분포            의 형식을 적용해야 함을 재확인하였다.

Graphite Isotope Ratio Method (GIRM) can be used to estimate plutonium production in a graphite-moderated reactor. This study presents verification results for the GIRM combined with a 3-D polynomial regression function to estimate cumulative plutonium production in a graphite-moderated reactor. Using the 3-D Monte-Carlo method, verification was done by comparing the cumulative plutonium production with the GIRM. The GIRM can estimate plutonium production for specific sampling points using a function that is based on an isotope ratio of impurity elements. In this study, the 10B/11B isotope ratio was chosen and calculated for sampling points. Then, 3-D polynomial regression was used to derive a function that represents a whole core cumulative plutonium production map. To verify the accuracy of the GIRM with polynomial regression, the reference value of plutonium production was calculated using a Monte-Carlo code, MCS, up to 4250 days of depletion. Moreover, the amount of plutonium produced in certain axial layers and fuel pins at 1250, 2250, and 3250 days of depletion was obtained and used for additional verification. As a result, the difference in the total cumulative plutonium production based on the MCS and GIRM results was found below 3.1% with regard to the root mean square (RMS) error.

사회기반 시설물의 노후화에 대응해 이상 징후를 파악하고 유지보수를 위한 최적의 의사결정을 내리기 위해선 디지털 기반 SOC 시설물 유지관리 시스템의 개발이 필수적인데, 디지털 SOC 시스템은 장기간 구조물 계측을 위한 IoT 센서 시스템과 축적 데이터 처 리를 위한 클라우드 컴퓨팅 기술을 요구한다. 본 연구에서는 구조물의 다물리량을 장기간 측정할 수 있는 IoT센서와 클라우드 컴퓨팅 을 위한 서버 시스템을 개발하였다. 개발 IoT센서는 총 3축 가속도 및 3채널의 변형률 측정이 가능하고 24비트의 높은 해상도로 정밀 한 데이터 수집을 수행한다. 또한 저전력 LTE-CAT M1 통신을 통해 데이터를 실시간으로 서버에 전송하여 별도의 중계기가 필요 없 는 장점이 있다. 개발된 클라우드 서버는 센서로부터 다물리량 데이터를 수신하고 가속도, 변형률 기반 변위 융합 알고리즘을 내장하 여 센서에서의 연산 없이 고성능 연산을 수행한다. 제안 방법의 검증은 2개소의 실제 교량에서 변위계와의 계측 결과 비교, 장기간 운 영 테스트를 통해 이뤄졌다.

국가관리 간척지내 원예단지 조성에 필요한 기반기술 중에 하나인, 온실기초 연구가 부족한 실정이며 고사양의 PHC파 일을 대체하기 위한 대안을 검토하고자 하였다. 지반개량공법 중 심층혼합처리공법(DCM) 적용시 허용지지력과 침하량 산정을 통하여 온실기초 공법으로써의 적용가능성을 검토하였다. 새만금간척지 농생명용지 1공구 지반조사를 통해 지반 특성을 파악하고, Terzaghi, Meyerhof, Hansen, Schmertmann 이론식을 적용하여 허용지지력과 침하량을 산정하였다. 직경 800mm를 기준으로, 독립 기초 폭과 길이가 3－6m 이고, 기초 심도 3－7m 조건에서 허용지지력과 침하량을 검토하였다. 온실기초 심도가 얕고 콘크리트 매트 간격이 넓을수록 시공비가 절감되는 측면을 고려하여 독립 기초 폭과 길이가 4m, 기초 심도가 3m인 경우가 가장 적합한 것으로 판단 되었다. 독립 기초 폭과 길이가 4m이고, 기초 심도가 3m인 조 건에 대한 해석 결과로 허용지지력은 169kN/m2, 침하량은 2.73mm로 지지력은 이론식 대비 5.6%의 오차를, 침하량은 62.3%의 오차범위를 나타냈다. 향후, 위 검증된 설계 값을 기준으로 구조 시험과 침하모니터링을 통해 신뢰성을 검증하고자 한다. 그 외 나무말뚝, 헬리컬기초 등 유리온실, 내재해형온 실에 적용 가능한 기초 공법과의 비교 검증을 통해 각각의 장, 단점을 파악하고 PHC 파일의 대체 가능 유무를 검토할 예정이다. 이는 온실 유형별 시공 공법을 선정하는데 필요한 기초 데이터로 제시될 수 있을 것으로 기대된다.

본 논문은 키넥트 센서에서 랜덤 무향 칼만 필터에 기반한 잡음 제거를 통하여 신체 골격을 추정하는 방법을 제안한다. 일반적인 RGB 값과 깊이 정보를 제공하는 키넥트 카메라는 시간 영역에서 변동하는 센서 응답으로 인해 잡음이 포함된다. 기존의 방법은 다양한 필터링 기법을 사용하여 잡음 제거를 시도하였으나 잡음의 비선형성 때문에 한계가 있었다. 따라서 본 논문에서는 비선형 잡음 특성을 예측하고 업데이트하기 위하여 랜덤 무향 칼만 필터를 적용하고 이를 바탕으로 자세 인식을 위한 3 차원 공간에서 신체 관절 포인트를 예측하였다. 실험 결과 제안한 방법은 기존의 방법보다 잡음 감소 및 뼈대 추정에서 우수한 성능을 가지는 것을 확인하였다.

해운 시황을 예측하는 것은 중요한 문제이다. 투자 방식의 결정, 선대 편성 방법, 운임 등을 결정하기 위한 판단 근거가 되며 이는 기업의 이익과 생존에 큰 영향을 미치기 때문이다. 이를 위해 본 연구에서는 기계학습 모델인 장단기 메모리 및 간소화된 장단기 메모리 구조의 Gated Recurrent Units를 활용하여 컨테이너선의 해상운임 예측 모델을 제안한다. 운임 예측 대상은 중국 컨테이너 운임지수 (CCFI)이며, 2003년 3월부터 2020년 5월까지의 CCFI 데이터를 학습에 사용하였다. 각 모델에 따라 2020년 6월 이후의 CCFI를 예측한 후 실 제 CCFI와 비교, 분석하였다. 실험 모델은 하이퍼 파라메터의 설정에 따라 총 6개의 모델을 설계하였다. 또한 전통적인 분석 방법과의 성 능을 비교하기 위해 ARIMA 모델도 실험에 추가하였다. 최적 모델은 두 가지 방법에 따라 선정하였다. 첫 번째 방법으로 각 모델을 10회 반복 실험하여 얻은 RMSE의 평균값이 가장 작은 모델을 선정하는 것이다. 두 번째 방법으로는 모든 실험에서 가장 낮은 RMSE를 기록한 모델을 선정하는 것이다. 실험 결과 전통적 시계열 예측모델인 ARIMA 모델과 비교하여 딥러닝 모델의 정확도를 입증하였으며, 정확한 예측모델을 통해 운임 변동의 위험관리 능력을 제고시키는데 기여했다. 반면 코로나19와 같은 외부 효과에 따른 운임의 급격한 변화상황이 발생한 경우, 예측모델의 정확도가 감소하는 한계점을 나타냈다. 제안된 모델 중 GRU1 모델이 두 가지 평가 방법 모두에서 가장 낮은 RMSE(69.55, 49.35)를 기록하며 최적 모델로 선정되었다.

Most fishing vessels are less than 100 m in length (LBP), which is not mandatory for the IMO standards for ship maneuverability. Therefore, research on estimating the maneuverability of fishing vessel hull shapes are somewhat lacking compared to that of merchant ship hull shapes, and at the design stage, the numerical simulation method developed for merchant ships are applied without modification to estimate the maneuverability. Since this can cause estimation errors, the authors have derived a modified empirical formula that can improve the accuracy of estimating the maneuverability of fishing vessels in a previous study. In this study, using the modified empirical formula, the IMO maneuverability evaluation items, the turning motion test and Z-test simulations were performed on the fisheries training vessel BAEK-KYUNG and compared with the sea trial test result to verify the validity of the modified empirical formula. In conclusion, the modified empirical formula was able to estimate quantitatively and qualitatively similar to the result of the sea trial test. Such a study on estimating the maneuverability of fishing vessels will be a good indicator for fishing vessel operators and will help them analyze marine accidents.

To increase the utilization of the intelligent methodology of smart farm management, estimation modeling techniques are required to assess prior examination of crops and environment changes in realtime. A mandatory environmental factor such as CO2 is challenging to establish a reliable estimation model in time domain accounted for indoor agricultural facilities where various correlated variables are highly coupled. Thus, this study was conducted to develop an artificial neural network for reducing time complexity by using environmental information distributed in adjacent areas from a time perspective as input and output variables as CO2. The environmental factors in the smart farm were continuously measured using measuring devices that integrated sensors through experiments. Modeling 1 predicted by the mean data of the experiment period and modeling 2 predicted by the day-to-day data were constructed to predict the correlation of CO2. Modeling 2 predicted by the previous day's data learning performed better than Modeling 1 predicted by the 60-day average value. Until 30 days, most of them showed a coefficient of determination between 0.70 and 0.88, and Model 2 was about 0.05 higher. However, after 30 days, the modeling coefficients of both models showed low values below 0.50. According to the modeling approach, comparing and analyzing the values of the determinants showed that data from adjacent time zones were relatively high performance at points requiring prediction rather than a fixed neural network model.

본 논문에서는 압입시험을 통해서 초탄성 재료 물성치를 평가하는 간단한 방법을 제시하였다. 초탄성 재료 모델 중, 3개의 물성치(C10, C20, C30)를 가지는 Yeoh 모델을 선택하여 주연신률로 표현되는 변형률 에너지 밀도를 적용하였다. Yeoh 물성치를 변화시키며, 구형 압입시험 유한요소해석을 수행하여 압입자 반력-변위 곡선을 획득하였다. 압입자 반력-변위 곡선을 3차 다항식으로 근사하였고, 이 다항식을 물성치(C10, C20, C30)의 3차 곱으로 근사된 3차 다항식으로 표현하였다. 압입자 반력-변위 곡선 근사를 위해 회귀분석을 진행하여 수식들의 계수를 결정하였으며, 이 회귀식을 이용하여 초탄성 재료의 물성치를 평가 하였다. 초탄성 재료 물성치 평가를 수행하고 오차를 비교하여 유효성을 보여 주었다.