In this study, quantitative analysis is attempted on data collected from Chilgapsan Observatory Star Park in Cheongyang-gun, Chungcheongnam-do. The aim of this experimental study in which quantitative analysis of the Astronomical Science Museum in Korea is conducted is to investigate its current situation and secure basic data. As of July 31, 2023, it has had 283,931 cumulative visitors in total. It had the largest number of visitors when it opened (2009 year), after which their number reduced steadily until the pandemic (COVID-19, 2020–2022). Recently, however, the number of visitors has increased. Generally, the number of visitors is highest in August (20.8$\%$) and least in April (4.1$\%$). The visit rate is higher on weekends (Saturday and Sunday) than on weekdays (Monday–Friday), and groups comprise only about 5.3$\%$ of the total number of visitors. Moreover, it can be confirmed that the number of visitors increases sharply during events. Finally, it was confirmed that the visit rate was unaffected by weather conditions. Considering these results, we propose the following strategies: 1) Establish a special program that reflects “the weekend effect.” 2) Prepare a plan to attract group visitors during the weekdays using “the event effect.” 3) Arrange alternative programs (e.g., experiential activities) that can be conducted indoors regardless of weather conditions. We think that our findings will help establish a roadmap for the direction the Astronomical Science Museum should take and aid in preparing a strategic foundation to preemptively respond to unexpected situations (e.g., pandemics).

PURPOSES : This paper proposes an artificial neural network (ANN)-based real-time traffic signal time design model using real-time field data available at intersections equipped with smart intersections. The proposed model generates suitable traffic signal timings for the next cycle, which are assumed to be near the optimal values based on a set of counted directional real-time traffic volumes. METHODS : A training dataset of optimal traffic signal timing data was prepared through the CORSIM Optimal Signal Timing program developed for this study to find the best signal timings, minimizing intersection control delays estimated with CORSIM and a heuristic searching method. The proposed traffic signal timing design model was developed using a training dataset and an ANN learning process. To determine the difference between the traditional pre-time model primarily used in practice and the proposed model, a comparison test was conducted with historical data obtained for a month at a specific intersection in Uiwang, Korea. RESULTS : The test results revealed that the proposed method could reduce control delays for most of the day compared to the existing methods, excluding the peak hour periods when control delays were similar. This is because existing methods focus only on peak times in practice. CONCLUSIONS : The results indicate that the proposed method enhances the performance of traffic signal systems because it rapidly provides alternatives for all-day cycle periods. This would also reduce the management cost (repeated field data collection) required to increase the performance to that level. A robust traffic-signal timing design model (e.g., ANN) is required to handle various combinations of directional demands.

최근 조선 해운 산업 분야에서 큰 관심을 보이고 있는 자율운항선박의 현실화를 위해서는 선박의 운항 상태를 육상에서 효과적으로 확인하고 진단할 수 있는 기술이 필수적으로 뒷받침되어야 한다. 본 논문에서는 선박 운항데이터를 수집하는 데이터 수집 플랫폼과 선내 및 육상 서비스를 제공하는 플랫폼이 하나의 시스템으로 동작하는 스마트선박 솔루션을 제시하고, 이를 실제 운항 선박에 적용하여 기존의 선박 데이터 수집 체계 대비 고품질의 다양한 데이터가 수집 가능함을 평가하였다. 또한 이렇게 수집된 데이터에서 주기관 관련 파라미터들의 데이터 분석을 수행하여 유효한 결과를 도출하고 패턴을 시각화하여 종합적인 상태를 판단하는데 활용 가능함을 보였다. 마지막으로 이러한 연구 결과를 선박의 다양한 장비로 확장 적용하고 운항 환경 데이터까지 함께 분석한다면 육상에서 선박의 운항 상황을 보다 효과적으로 확인하고 평가 가능함을 제시하였다.

본 논문은 공학적방벽시스템의 THM 복합거동을 분석하기 위해 구축한 In-DEBS를 실제 운영하며 취득한 운영 초기 100일간의 현장데이터에 대해 살펴보고자 한다. 콘크리트로 플러깅을 한 In-DEBS 상부에서는 콘크리트가 양생하는 동안 열을 발생하게 되어 In-DEBS의 완충재 및 근계암반에 영향을 미치게 된다. 콘크리트 플러깅에서 멀어질수록 완충재 및 근계암반의 온도는 점점 감소하게 되는데, 이러한 현상을 이용하여 센서 및 계측 시스템을 검증하였다. 처분용기를 모사한 히터는 온도제어를 통해 용기 표면 온도를 100℃로 유지할 수 있도록 설정하였으며, 시스템의 안전을 위해 일주일 동안 서서히 목표온도까지 올렸다. 히터 가동 직후 완충재의 온도는 약 4일 만에 정상상태에 도달하였으며, 상대습도는 증가하였다가 일정시간이 지난 뒤에 서서히 감소하는 것을 관찰할 수 있었다. 또한 지하수 포화에 따른 팽윤에 의해 완충재의 압력이 증가하는 것을 볼 수 있었다. 근계암반에서는 히터 가동 후 온도가 계속 증가하며, 암반의 변위도 계속 증가하는 것을 관찰할 수 있었다.

PURPOSES: This study evaluates the efficiency of snow removal operation resources using data envelopment analysis (DEA). The results of this study can help decision-making strategies, especially for resource allocation for snow removal works on national highways. METHODS: First, regional road management offices (DMUs) for efficiency evaluation were set up, and a database (for years 2012-2016) for analysis was formed. Second, DEA was carried out by selecting input and output variables based on the constructed database. Lastly, based on the results of the DEA, the efficiency of each regional road management office was evaluated. In addition, the potential for future improvement was determined. RESULTS: The results showed that there was a large variation in efficiency of snow removal operation resources by regional offices. CONCLUSIONS: The results of this study imply that the evaluation of efficiency for snow removal operation resources is important when decisions related to snow-removal strategies are made by road management offices.

최근 4차 산업혁명의 주요 변화동인 중 하나인 “빅데이터” 기술을 활용하여 다양한 산업에 적용하기 위한 연구가 활발히 이루 어지고 있다. 선박이 운항 하면서 발생되는 데이터에는 1해리 당 소모연료량, 엔진출력, 대지속력, 대수속력, Main Engine RPM, FOC, SFOC, DFOC 등의 여러 지표가 있다. 본 논문에서는 Gathering 데이터간의 민감도를 분석 하여 각 변수들간의 영향력을 판단하여 선박 운 항 관련 에너지효율에 대한 주요 변수를 분석 하고, 분석 기법 중 수학 모델을 이용한 근사 모델을 생성 하여, 실측 데이터와 예측결과를 비교분석 하였다. 이를 통해 빅데이터 분석 기술을 활용하여 운항 선박의 에너지효율 관련 변수 간 민감도 확인, 근사모델을 이용한 연비 관련 지표 예측에 활용 할 수 있는 가능성을 확인 하였다. 핵심용어

본 연구는 우리나라 RCC/RSC의 효율성을 2개의 입력변수와 5개의 출력변수로 한 토대로 퍼지 DEA를 이용하여 측정 평가하였다. 특히, 본 연구에서는 해양사고 발생자료 뿐만 아니라 환경스트레스치에 의한 잠재적 해양사고 발생가능 자료도 고려하여 운영효율성을 분석하였다. 한편, 현실자료에는 수많은 애매성이 존재하기 때문에 본 연구에서는 DEA법에 퍼지이론을 이용한 퍼지 DEA법을 이용하였다. 이 퍼지DEA법은 α-cut을 기반으로 한 크리습 선형계획문제로 변환된 것으로 입/출력 변수를 삼각형 퍼지수로 하여 해를 산출하는 방법을 제안하였고, 제안된 퍼지 DEA를 이용하여 퍼지 RCC/RSC의 순위를 결정하였다. α-cut을 0.5로 하여 효율성을 산출한 결과 YS, BS, MP, TY, JJ, PH, US, IC, SC, DH, GS, TA, WD RCC/RSC 순으로 효율성이 높게 나타났다. 따라서 효율성이 비교적 낮게 평가된 TA, WD RCC/RSC는 효율성이 높은 준거집단을 참조하여 벤치마킹을 해야 할 필요가 있다.

National parks, which are preserved areas of 6,726.298 km2(3,972.589 km2 on land and 2,753.709 km2, at sea), take up 6.71% of the national territory, and they are classified by type into 17 mountain parks, 4 maritime or coastal parks, and 1 historical site park. Of them all, the maritime or coastal national parks, which are preserved areas covering wide tracts of maritime, lately attract increasing numbers of visitors. In this light, this study identifies the issues with the maritime or coastal national parks such as the changes in the number of visitors and the unbalance involved in the budget execution, based on the visitors to the national parks and the specifics of budget executed for them. On this basis, the study has conducted the research with a view to suggesting improvements for more useful management and operation of the maritime or coastal national parks. As a result, the study has reached the following conclusions. First, to accommodate those who want to visit the maritime or coastal national parks, the tour infrastructure needs to be expanded to guide the visitors’ use of the facilities by focusing on their touring behavior and characteristics. Second, budget should be acquired through diversifying revenue structure to eliminate hugely unbalanced budget. Third, visitors nowadays come to national parks for recreational experience or to tour nature, but the maritime or coastal national parks focus on cultural facilities. To accommodate the visitors’ needs, the parks should get diversified visitor facilities that reflect the regional characteristics.

폐기물 가스화 시스템은 폐기물을 원료로 하여 CO, H2 및 CH4이 주성분인 합성가스를 생산한다. 생산한 합성가스는 정제, 개질 공정을 통하여 발전, 연료, 화학원료 등으로 사용할 수 있다. 폐기물 가스화 시스템은 원료로 폐기물을 사용하고 복합 공정(전처리, 가스화, 정제, 개질, 합성가스 이용)으로 구성되어 있어 안정적으로 합성가스를 생산하기 위해서는 다양한 환경 및 운전변수를 고려한 고급 제어 기술이 필요하다. 일반적으로 폐기물 가스화 발전 시스템 제어는 PLC(Programmable Logic Controller)/DCS(Distributed Control System)와 연결된 HMI(Human Machine Interface)를 통하여 이루어진다. 오퍼레이터는 HMI를 통하여 폐기물 가스화 발전 시스템의 Equipment와 Instrument와 1:1로 매핑 된 정보를 확인하고 제어를 수행한다. 오퍼레이터가 이상 상태 발생 및 운전 조건 변경 상황에서 다양한 운전 변수들의 상관관계를 고려하여 제어하는 것은 불가능하다. 본 연구에서는 폐기물 가스화 발전 시스템의 운전 데이터를 실시간으로 모니터링하고 운전 변수들의 상관관계를 확인할 수 있는 시스템을 개발하였다. 폐기물 가스화 발전 운전 데이터 실시간 상관관계 모니터링 시스템은 운전 데이터를 데이터베이스에 저장하는 기능, 데이터베이스에 저장된 데이터를 조회하는 기능, 데이터베이스에 저장된 운전 데이터의 상관관계를 확인할 수 있는 기능, 조회된 데이터를 저장하는 기능 등으로 구성되어 있다. 운전 데이터를 데이터베이스에 저장하는 기능은 폐기물 가스화 발전 시스템을 제어하는 HMI에 스크립트로 처리하였으며, 다른 기능들은 시스템의 접근성 및 활용도를 고려하여 웹시스템으로 개발하였다.

본 연구의 목적은 앙상블 칼만필터링 기법과 연속형 강우-유출모형을 연계한 SURF 모형과 Auto ROM을 결합한 실시간 댐 수문량 예측모형(DHVPM)을 개발하고 그 적용성을 평가하는데 있다. 대상유역은 충주댐 상류유역을 선정하였으며 2006∼2009년 동안 연최대 유입량이 발생한 4개 사례를 선정하였다. 관측유량 자료동화 적용에 따른 선행시간 1시간 유입량에 대한 첨두유량 상대오차, 평균제곱근오차, 모형효율성계수를 산정한 결과, 2007년 첨두유량 상대오차 결과를 제외한 모든 사례에서 자료동화기법을 적용한 결과가 우수한 것으로 나타났다. 현시점으로 가정한 가상시점에서 예측선행시간 10시간에 대해 유입량을 예측한 결과에서, 유역평균강우량의 오차가 큰 경우에 대해 자료동화기법을 적용함으로써 예측 유입량의 오차가 줄어드는 것을 확인하였다. 이상의 결과로부터 실시간 예측유입량의 정확도를 향상시키기 위해서는 관측유입량의 실시간 활용이 가능한 환경에서 자료동화기법을 연계한 유입량 예측모형을 이용하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.