단속류 구간에서 강우 강도에 따른 통행속도 감소 보정계수에 관한 연구

이혁성 서경대학교 대학원 2019 국내석사

강우시 차량의 통행속도는 감소하게 되고, 도로 용량이 감소되어 도로 혼잡 및 통행지체가 발생한다. 단속류인 도시 내 도로의 경우 강우로 인한 통행속도 감소가 나타나고, 강우시 감소된 통행속도를 적용하여 도로운영상태를 평가할 필요성이 있다. 그러나, 단속류를 대상으로 한 통행속도 감소 보정계수에 대한 연구는 미비한 실정이다. 특히, 강우 강도에 따른 통행속도 감소 보정계수에 관한 연구는 지금까지 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 단속류 구간에서 강우 강도에 따른 통행속도 감소 보정계수를 산출하였다. 본 연구를 통해 산출된 보정계수를 기초로 강우시 강우 강도에 따른 통행속도를 보정 및 예측할 수 있으며, 그에 따른 도로 혼잡 및 지체를 대비할 수 있다. 본 연구는 공간적 범위를 서울시 내 단속류 도로 구간 중 자동기상관측장비를 기준으로 1.5km 이내에 속한 도로 구간으로 설정하였다. 시간적 범위는 일 년 중 비가 가장 많이 내린 2017년 7월 10일을 강우일로 설정하였고, 강우일과 같은 요일이면서 가장 가까운 날인 6월 19일을 비강우일로 설정하였다. 분석 범위에 해당되는 통행속도와 강우량 자료를 수집하여 29,286개의 분석 자료를 구축한 뒤, 강우 강도와 도로 기능에 따라 자료를 구분하였다. 강우 강도는 기상청 및 언론에서 강우 정보 제공 시 사용하는 강도로써, 약한 비, (보통) 비, 강한 비 및 매우 강한 비로 구분된다. 도로 구분은 강우 시 같은 강우 강도 내에서 도로의 기능에 따라 통행속도 감소폭이 다르게 나타나 구분하였다. 도로 기능은 주간선도로, 보조간선도로 및 기타도로로 구분된다. 4가지 강우 강도 및 3가지 도로 기능에 따른 통행속도 차이를 검정하여 강우 강도별·도로 기능별 그룹을 재분류하였다. 약한 비와 매우 강한 비의 보조간선도로와 기타도로의 경우 통행속도 차이가 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타나 하나의 그룹으로 통합하였다. 본 연구에서는 모형 정립을 위해 원점을 지나는 회귀분석을 수행하였다. 회귀분석을 실시하여 도출된 각 모형을 토대로 회귀 계수를 산출하였다. 산출된 회귀 계수는 0.836~0.937 사이 값으로 산출되었다. 회귀계수는 비강우시 통행속도를 직접 보정해주는 보정계수로 적용하였다. 이에 따라, “강우시 통행속도=비강우시 통행속도x보정계수”의 방법을 통하여 강우시 통행속도를 보정할 수 있다. 산출된 보정계수를 이용하여 비강우시 통행속도는 강우 강도에 따라 83.6~93.7% 수준으로 감소한 강우시 통행속도로 보정된다. 본 연구에서 제시한 보정계수를 토대로 강우시 강우 강도 및 도로 기능별로 통행속도를 보정할 수 있으며, 보정된 통행속도를 토대로 향후 도로의 혼잡 및 통행지체를 예상 할 수 있다. During the rain, the traveling speed of the vehicle decreases, the capacity of the road decreases, causing road congestion and traffic delays. There is a decrease in road speed due to rain on the roads in the city which is interrupted traffic flow. When it rain, operational situation in the road should be assessed by applying reduced traveling speed. However, research on the modification value for reducing traveling speed during rainfall. In particular, studies have not been carried out on the modification value for reduction of traveling speed according to the rainfall intensity. In this study, the modification value for the reduction of the traveling speed was calculated according to the rainfall intensity in the interrupted traffic flow in urban areas. Based on the modification value calculated from this study, it is possible to modify and predict the speed of traffic according to the rainfall intensity in case of rain, and to prepare for road congestion and delays. In order to calculate correction factors for reducing the speed of traffic according to the intensity of rainfall, the spatial extent of research was set as the road section of interrupted traffic flow in Seoul, which was within 1.5km of Automatic Weather System(AWS). The scope fo time was set for each time zone on July 10, 2017 and June 19, 2017. July 10 is the day of the rainfall was the highest during the year, and June 19 is the same day of the week to July 19 and is the closest day of the week to July 19 without rain. Data on the traveling speed and rainfall corresponding to the analysis scope were collected to establish 29,286 analysis data, and the data were divided according to the rainfall intensity and road function. Rainfall intensity is the intensity used by the KMA(Korea Meteorological Administration) and the media to provide rainfall information, which is divided into weak rain, (normal) rain, strong rain and very strong rain. Road speed reduction was determined to vary depending on the function of the road within the same rainfall intensity as in case of rain. Road functions are divided into major arterial, minor arterial and other road. The difference in road speed according to four different types of rain intensity and three different road functions was tested, and the groups by intensity of rainfall and function of road were reclassified. Minor arterial and other road with weak rain and very strong rain, the difference in traveling speed is not statistically significant and is therefore integrated into a group. In this study, regression analysis across the origin was performed to establish the model. The regression coefficients are calculated based on a model derived from regression analysis across the origin. The calculated regression coefficients were calculated between 0.836 and 0.937. The regression coefficient is defined as the modification value for direct modification of the non-rainy traveling speed. Therefore, the traveling speed can be modified during rainfall through the modification method of "Rainy traveling speed = Non-rainy traveling speed X Modification value(regression coefficient)" Using the calculated modification value, the non-rainy traveling speed is corrected to the rainy traveling speed, which is reduced to 83.6% to 93.7% depending on the rainfall intensity. Based on the modification value presented in this study, the traveling speed can be modified for the rainall intensity and road function in case of rain. Traffic congestion and delays can be expected in the future based on modified traveling speeds.

橋梁耐荷力評價를 위한 應力補正係數 算定에 관한 硏究

金春浩 경희대학교 대학원 1998 국내박사

도로용량편람의 우회전 보정계수 재평가와 보완에 관한 연구

오지석 경기대학교 일반대학원 2013 국내석사

현재 도로용량편람(2001)에서는 포화교통류율을 산출하는데 중차량 보정계수, 차로 폭 보정계수, 접근로 경사 보정계수 등 다양한 보정계수가 사용되며, 이 중 좌·우회전 차로 보정계수는 복잡한 산정방식을 통해 산출된다. 특히 우회전 보정계수는 우회전 차로에 영향을 주는 노변마찰과 횡단보도로 인한 영향이 내재된 우회전 직진환산계수를 산출한 후, 차로군을 분류하기 위해 여러 가지 계산을 수행하는 등 보정계수를 산출하기 위해서 다양한 계산과정이 요구된다. 이러한 계산과정 중에서 우회전 직진환산계수를 추산하기 위한 방법은 몇 가지 장점을 가지고 있다. 첫 번째, 적색시간동안 차량들이 정지해 있으므로 노변마찰의 영향이 흡수되는 점을 고려하여 녹색시간동안에만 그 영향을 반영하기 위해 총 손실시간의 30%만을 사용하였다. 두 번째로 USHCM에서는 진출입로에 대한 영향을 다루지 않지만 도로용량편람(2001)에서는 그 영향을 산정모형을 통해 제시하고 있다. 하지만 물론 단점도 있다. 우회전 직진환산계수에 노변마찰로 발생하는 영향을 접목시키기 위해서, 우회전 차량(엄밀히 말하면 우회전 수요)의 손실시간과 포화차두시간의 증가를 노변마찰의 영향으로 간주하고, 전통적인 보정계수 방식에 를 적용함에 따라 지나치게 떨어지는 직진환산계수의 값을 조절하려고 노력하였다. 이 과정은 수요가 급격히 줄어들면 포화교통류율의 감소가 발생하여 도로의 용량이 저하되는 것과 같이 우회전 수요와 노변마찰을 갖고 있는 차로군에 대한 일반적인 포화교통류율을 예측하는데 본의 아니게 오류들을 만들어낸다. 이에 본 연구에서는 도로용량편람(2001)의 우회전 보정계수 세부내용 중 장점은 계승하고, 수요가 감소함에 따라 발생되는 문제점을 개선한 산정모형을 제시하였다. 그리고 제안 모형의 활용가능성을 검증하기 위하여 USHCM을 통해 우회전 보정계수를 산출하였으며, 노변마찰, 수요 등을 포함한 시나리오를 구성하여 미시적 시뮬레이션을 수행하고, 최종적으로 제안 모형, 도로용량편람(2001), USHCM, 시뮬레이션의 우회전 보정계수 결과를 비교·분석하였다. In Highway Capacity Manual(2001) currently used, a variety of corrections such as adjustment factors of heavy vehicle, road width and driveway grade are utilized to calculate saturation flow rates, Of adjustment factors, left/right turn adjustment factor is calculated through a complex process. Particularly for right-turn adjustment factor, after obtaining right-turn through-car equivalent, various types of additional calculations are required to include side-frictions. The method to estimate right-turn equivalency in KHCM has such merits, but has shortcomings as well. In order to integrate the impact caused by side frictions into the right-turn equivalency term, it ascribes headway increment or lost time only to right turning vehicles, right turning demand to be exact, then tries to control its overblown equivalency values down by applying in the conventional adjustment factor formula. This process unwilingly invite a blunder and produce noticeable errors in predicting prevailing saturation flow rates for the lane groups that have right turn demand and side frictions, As traffic demands for lane groups plummet, discrepancy between estimated S.F.R. and baseline S.F.R becomes bigger. This study proposed a modified model for estimating right-turn equivalency, retaining the original form of Highway Capacity Manual(2001) and solved problems discussed earlier. And to verify the model’s utility, the right-turn adjustment factors are compared with those from KHCM, USHCM, and extensive microscopic simulations with a success.

건축사업의 특성을 고려한 설계VE 용역대가 보정계수 산정

전인영 서울시립대학교 2017 국내석사

설계VE 관련 제도를 지속적으로 개정해 나가면서 2006년부터 총공사비 100억 원 이상의 건설공사를 대상으로 VE 적용대상을 확대하였다. 이와 같이 대상이 확대됨에 따라 설계VE 용역발주도 함께 증가되어 설계VE가 지속적으로 활성화되고 있는 추세이다. 이처럼 설계VE 용역 발주가 활성화되고 있음에도 불구하고 현행 설계VE 용역대가는 설계VE 업무특성에 대한 고려가 부족한 상태로 「건설기술진흥법」상의 건설사업관리 대가기준에 따라 지급되고 있다. 건설사업관리 대가기준상의 설계VE 용역대가는 건축사업 특성에 따라 변하는 업무량을 반영할 수 있는 보정계수를 적용하고 있지 않으며, 건설사업관리 업무특성에 따른 공사비 기반 난이도 계수만을 적용하고 있다. 이러한 대가기준을 적용하면 공사비가 동일한 고난도의 의료시설과 단순반복 창고시설의 설계VE 용역대가가 동일하게 지급되는 문제가 발생할 수 있다. 또한 총공사비가 1,000억 원 이상일 경우 약 1억 원 이상의 높은 VE용역비가 요구되며, 총공사비가 100억 원일 경우 약 800만 원에 불과한 용역비가 산정되는 문제가 발생한다. 이러한 문제점들로 인해 전문가들은 설계VE 업무특성과는 부적합한 난이도계수 적용 대신 설계VE 업무와 건축사업 특성을 반영할 수 있는 보정계수가 필요하다는 의견을 제시하고 있다. 이에 본 연구에서는 건축사업 특성에 따른 적절한 설계VE 용역대가 기준을 마련하기 위하여, 설계VE 수행 시 업무량의 변화에 영향을 주는 요인을 도출하고, 이를 기반으로 보정계수를 적용한 설계VE 용역대가 기준을 제시하고자 한다. 본 연구의 진행절차와 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 건설기술용역 대가산정과 관련된 기존 연구들을 두 가지 측면(설계VE 용역대가, 건설기술분야 용역대가)으로 고찰하여 본 연구의 필요성과 차별성을 제시하였다. 둘째, 국내외 설계VE 용역대가 기준과 타 건설기술분야의 용역대가 기준을 분석하여 현행 설계VE 용역대가 기준의 문제점을 도출하고 그에 따른 개선방향을 제시하였다. 셋째, 델파이기법을 적용하여 설계VE 업무에 영향을 미치는 건축사업 특성을 도출하였다. 분석절차는 다음과 같다. (1) 1차 델파이조사는 선행연구 고찰을 통해 조사한 건축사업 특성들이 설계VE 업무에 영향을 주는지 평가하고, 개방형 질문을 통하여 설계VE 업무에 영향을 미치는 건축사업 특성을 추가적으로 조사하였다. (2) 2차 델파이조사는 1차 델파이조사 결과를 기반으로 설계VE 업무에 미치는 영향도를 5점 척도로 평가하였다. 평가결과는 CVR값과 크론바하 알파값을 통해 검증하였다. (3) 3차 델파이조사는 2차 델파이조사 결과를 전문가집단에게 공개하여 다른 전문가 의견을 수렴하고 재평가하도록 하였으며, 결과는 CVR값과 크론바하 알파값을 통해 검증하였다. 델파이조사에서 도출된 건축사업 특성은 총 다섯 가지로 ‘건축용도’, ‘공사비’, ‘발주자 요구에 의한 외부 전문가 투입 여부’, ‘설계VE 용역 수행기간’, ‘발주처 추가 요구사항’이다. 넷째, 설계VE 관련 제도와 발주사례 분석을 통해, 앞서 도출한 다섯 가지의 건축사업 특성 중 보정계수로서 활용 가능한 특성을, ‘건축용도’, 발주자 요구에 의한 외부 전문가 투입 여부’의 두 가지로 도출하고, 보정계수 산정 범위를 세분화하였다. AHP기법을 적용하여 보정계수를 산정하였으며, 산정절차는 다음과 같다. (1) 건축사업 특성 간 설계VE 업무에 미치는 영향도를 조사하였다. (2) 건축사업 특성별 세부범위 간에 설계VE 업무량을 증가시키는 정도를 조사하였다. (3) 조사결과를 기반으로 보정계수가 1.00인 항목을 기준으로 보정계수를 산정하였다. (4) 한국건설VE연구원에서 제시한 설계VE 업무의 투입 기준인원수 산출식을 기반으로 보정계수를 적용한 설계VE 용역대가 기준을 제시하였다. 다섯째, 도출된 결과를 바탕으로 전문가 면담을 실시하여 본 연구에서 제시한 설계VE 용역대가 기준의 논리적 타당성과 실효성을 검증하였다. 본 연구는 현행 설계VE 용역대가 기준상의 문제점을 도출하고 문제점에 따른 해결방안으로 보정계수를 적용한 설계VE 용역대가 기준을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 설계VE 용역대가 기준은 기존 대가기준에 비하여, 총공사비에 따라 과도 또는 과소하게 산정되던 용역대가의 편차를 감소시켰다. 또한 보정계수 적용으로 인해 건축사업 특성에 따라 설계VE 용역대가를 조정할 수 있기 때문에 수행 프로젝트의 업무 난이도 수준에 맞는 적정 용역대가를 지급할 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구의 결과는 건축사업을 대상으로 한 설계VE 용역대가 기준을 제시한 것으로서, 토목(도로, 철도, 항만, 공항 등), 플랜트 등의 분야를 고려한 추가적인 연구가 이루어져야 할 것이다. With the continuous revisions of the design VE-related systems, the scope of VE applications has been expanded in order to include construction projects with a total construction cost of more than 10 billion won since 2006. The expansion of the application target has led to the increase in the number of design VE service orders, thereby allowing a continuous activation of the design VE. However, despite the activation of the design VE service orders, the current design VE service fees are paid in accordance with the pricing criteria for the construction project management under the「Construction Technology Promotion Act」. However, consideration for the design VE business characteristics is insufficient. The design VE service fees based on the pricing criteria for construction project management do not apply the correction factor that indicates the varying workload according to the characteristics of the construction project, but they only apply a cost-based difficulty coefficient with regard to the business characteristics of the construction project management. If these pricing criteria are applied, the design VE service fees for medical facilities with a high level of difficulty, as well as simple and repetitive warehouse facilities with the same construction costs, may receive the same amount of payment. In addition, if the total construction cost is more than 100 billion won, a high VE service fee of more than 100 million won will be required, and a service fee of only 8 million won will be needed if the total construction cost is 10 billion won. Based on these issues, experts suggest that the correction factor, which can reflect the characteristics of the design VE task, and construction business should be applied, instead of the difficulty coefficient which is inappropriate for the design VE task characteristics. In this regard, this study seeks to establish appropriate pricing criteria for the design VE service according to the characteristics of the construction project. To this end, it attempts to derive factors affecting the change in the workload during the design VE implementation, and present a pricing criteria for the design VE service to which the correction factor is applied. The procedures and results of this study are summarized as follows. First, the existing researches related to the estimation of the construction technology service fees were investigated based on their two aspects, namely, design VE service cost and construction technology service cost, in order to suggest the necessity and differentiation of this study. Second, the problems of the current design VE service pricing criteria were derived from the analysis results of the domestic and overseas design VE service pricing criteria for other construction technology fields, and directions for improvement were presented accordingly. Third, the Delphi technique was applied in order to derive the characteristics of the construction projects that affected the design VE task. The analysis procedures are as follows. (1) The first Delphi survey evaluated the effects of the construction project characteristics, which were investigated based on a review of the previous studies on the design VE task, and the characteristics of the construction projects that affected the design VE task through open-ended questions. (2) Based on the results of the first Delphi survey, the second Delphi survey evaluated the impact on the design VE task with a five-point scale. The evaluation results were verified via CVR value and Cronbach’s alpha value. (3) In the third Delphi survey, a re-evaluation was conducted by releasing the results of the second Delphi survey to the expert group and collecting other opinions from expert opinions. The results were verified through CVR and Cronbach’s alpha values. The characteristics of the construction projects, which were derived from the Delphi surveys, consisted of the phrases ‘construction uses’, ‘construction cost’, ‘whether to include external experts requested by the client’, ‘design VE service implementation period’, and ‘additional requirements from the client.’ Fourth, among the five construction project characteristics, the phrases ‘construction uses’ and ‘whether to include external experts requested by the client’ were derived as two characteristics that can be utilized as the correction factor, based on the analysis of design VE-related systems and ordering cases, and the correction factor calculation range was subdivided. The correction factor was calculated by applying the AHP technique, and the calculation procedures are as follows. (1) The effects on the design VE task among the characteristics of the construction projects were investigated. (2) The extent to which the design VE workload was increased among the subdivisions according to the characteristics of the construction projects was examined. (3) Based on the survey results, the correction factor was calculated based on the item with a correction factor of 1.00. (4) The pricing criteria for the design VE service were introduced by applying the correction factor based on the equation for calculating the number of people involved in the design VE task that was presented by the Korea Construction Value Engineering Research Institute. Fifth, the logical validity and effectiveness of the pricing criteria for the design VE service presented in this study was verified through an interview with experts based on the derived results. This study derived the problems of the current design VE service pricing criteria and presented the actual pricing criteria as a solution to the problems. The pricing criteria for the design VE service that was presented in this study further reduced the deviations in the service fees, which were either overestimated or underestimated according to the total construction costs, as compared to the existing pricing criteria. In addition, since the application of the correction factor makes it possible to adjust the design VE service fees according to the characteristics of the construction projects, it is expected that appropriate service costs will be paid in accordance with the level of task difficulty in the project that is being implemented. This study presented the design VE service pricing criteria for the construction projects, and further research should be conducted regarding the fields of civil engineering (e.g., roads, railways, ports, airports, etc.) and plants.

모바일 금융서비스 앱 개발 프로젝트 규모 산정 시 기능점수(fucntion point)의 적합한 보정계수 값에 관한 연구

정홍식 연세대학교 공학대학원 2013 국내석사

소프트웨어 프로젝트 수행을 결정짓는 중요한 작업 중의 하나는 소프트웨어 개발 비용을 정확하게 산정하는 것이다. 프로젝트 초기에 비용, 자원, 품질 등을 계획하고 평가하는 방법을 알 수 있다면 그 프로젝트는 성공할 수 있을 것이다. 실패한 프로젝트의 근본적인 문제는 부정확한 계획과 산정에서 비롯된다. 정확한 산정을 위해서는 빠르게 변화하고 있는 개발 환경 및 기술 변화에 따른 변경 요인을 비용 산정 과정 시 반영 시켜야 하고 이를 위해서는 적절한 보정계수 선정과 보정계수 값 적용이 중요시 된다. 본 논문에서는 프로젝트 규모 산정 방법인 기능점수(Function point) 방식 적용 시 모바일 금융서비스 특징을 고려한 보정계수 선정 및 보정계수 값 적용에 대해 제안 하였다. 기 수행된 모바일 금융서비스 앱 프로젝트를 분석하여, 4개의 보정계수 중 규모 보정계수, 품질 및 특성 보정계수는 일반적으로 모바일 금융서비스 특징을 고려하여 선정하였고, 언어 보정계수의 경우는 Object C 언어를 추가하여 1.3의 보정계수로 제안하였다. 어플리케이션 보정계수는 모바일 금융서비스 용 1.15를 제안하였다. 보정계수를 적용하지 않을 경우 보다는 약 25% 정도 더 실제 투입된 MM에 근접하였고 일반적인 보정계수를 적용했을 때 보다는 약 13% 더 근접하여 프로젝트 규모 산정 시 정확성이 향상 되었다. 향후 연구과제는 은행권을 포함한 다양한 금융프로젝트의 데이터에 대한 확보 및 검증이 필요하고, 하이브리드 방식이나 플랫폼 기반 모바일 프로젝트 수행 시 적용 가능한 보정계수에 대한 연구가 필요할 것이다.

젖소 生産形質에 대한 年齡 補正係數 開發에 관한 硏究

강민식 建國大學校 大學院 1997 국내박사

본 연구의 목적은 1985년부터 1996까지의 젖소 비유기록, 유량과 유지방량의 경우 122,658개를, 유단백질량과 무지고형분량의 경우 51,947개를 이용하여 젖소의 생산형질에 대한 우군-년도, 산차, 분만월령, 분만월 그리고 젖소효과들을 고려한 연령보정계수를 개발하는 데 있으며, 얻어진 결과는 다음과 같다. 1. 자료의 우군 수는 2,527개이었고, 우군당 기록 수는 2개에서 1,815개까지 분포되어 있었으며, 평균 49개이었다. 이들 중 40개 이하의 기록을 가진 우군이 전체 우군의 63.2%를 차지하였다. 2. 100개 이상의 기록을 가진 우군은 8%에 해당되나 그들이 차지하는 기록 수는 전체의 38.1%이었으며, 생산량 또한 높은 것으로 나타났다. 3. 유량, 유지방량, 유단백질량 및 무지고형분량 모두 분만년도에 따라 생산량의 증가를 보여, multiplicative 연령보정계수를 산출한 것은 적절하였다. 4. 산차별 305일 유량과 유지방량은 4산차에서 가장 높았으며 305일 유단백질량과 무지고형분량은 5산차에서 가장 높았으나 3, 4, 5산차 간에는 유의차가 없었다. 5. 8월에 분만한 젖소가 가장 낮은 305일 생산량을 보였으며 겨울철에 분만한 젖소가 높은 생산량을 보여, 분만월별로 구분된 보정계수의 개발이 타당하였다. 6. 분만월령별 생산량의 변화는 월령이 높을수록 생산량이 증가하나 어느 시점 즉, 성년월령을 지나면 감소하였다. 7. 분만월별 분만월령에 따른 BLUEs에 대한 polynomial regression의 R^(2)는 유량에 있어서 0.47 - 0.85, 유지방량에 있어서는 0.57 - 0.87이었고, 유단백질량과 무지고형분량의 경우 각각 0.42 - 0.77, 0.46 - 0.78이었으며, 하절기가 타계절보다 낮았다. 8. 현행 보정계수로 보정된 성년형 생산량은 1, 2산에서 과다 추정되고 있는 것으로 나타났다. 9. 305일 유량에 대한 현행 보정계수로 보정된 성년형 유량과 본 연구의 보정계수로 보정된 성년형 유량의 상관계수는 0.92와 0.98이었으며, 유지방량의 경우는 0.94와 0.98이었다. 10. 기준 성년형 유량에 대한 각 월령의 평균보정유량의 편차는 현행 보정계수로 보정된 경우가 -349.11kg부터 1,335.47kg까지로 평균 342.95kg이며, 본 연구의 보정계수로 보정된 경우가 -229.30kg부터 284.16kg까지이며 평균 51.73kg으로 과대 평가된 생산량이 뚜렷이 감소되었으며, 유지방량의 경우도 같은 결과를 보였다. 11. 특히 1산과 2산에서 기준 성년형 유량과 보정유량의 편차의 평균은 현행 보정계수로 보정된 경우가 1,032.16kg, 872.18kg이고 본 연구의 보정계수로 보정된 경우에는 -27.62kg, 91.89kg으로 나타났다. 그리고 유지방량에 있어서는 현행 보정계수의 경우 31.40kg, 23.76kg이나 본 연구의 보정계수의 경우 3.01kg, 3.47kg이었다. 12. 현행 보정계수로 보정된 성년형 유량은 분만월에 따라 305일 유량과 같은 추세를 보였으나, 본 연구의 보정계수로 보정된 성년형 유량은 분만월별로 비슷하여 분만월별 생산량의 차이가 보정된 것으로 생각되었으며, 이는 유지방량, 유단백질량 및 무지고형분량에 있어서도 같은 추세를 보였다. The objective of this study was to develop age adjustment factors, considering herd-year, parity, age at calving , month of calving and cow effects for production traits in dairy cattle, using 122,658 lactation records for milk and fat yield, and 51,947 lactation records for protein and SNF yield of dairy cows from 1985 to 1996. The results obtained were as follows; 1. Total number of herds were 2,527 and number of records per herd were from 2 to 1,815, averaging 49, and the herds having less than 40 records accounted for 63.2% of total herds. 2. Herds having more than 100 records were only 8% but number of records from these herds reached 38.1%. Productivity of these herds was also higher than that of the others. 3. Development of multiplicative age adjustment factors was valid, because productivity for all production traits (milk, fat, protein and SNF yields) was increaed by advancing calving year in this study. 4. 305-day milk and fat yield were highest in 4th parity and 305-day protein and SNF yield were highest in 5th parity, though it was not significantly different from 3rd to 5th parity for all production traits. 5. Developing age adjustment factors classified by calendar month of calving was appropriate, because cows calved in August showed lowest productivity and cows calved in winter season had higher production in 305-day yield. 6. Productivity was increased according to age at calving, but it was decreased after mature age at calving. 7. The values of R^(2) for polynomial regression on BLUEs of ,age at calving by month of calving were from 0.47 to 0.85 for milk, from 0.57 to 0.87 for fat, and being from 0.42 to 0.77, from 0.46 to 0.78 for protein and SNF, respectively and the values in summer season were lower than those of other seasons. 8. Mature equivalent yields adjusted by the current factors were overestimated in 1st and 2nd parity. 9. Correlation coefficients between 305-day milk yield and mature equivalent milk yields adjusted by the current factors and new factors developed in this study were 0.92 and 0.98, respectively, and those for fat yield were 0.94 and 0.98, respectively. 10. Average deviations of mature equivalent milk yields adjusted by current factors from base mature milk yield by age at calving were ranged from -349.11kg to 1,335.47kg (average 342.95kg), whereas those by new factors in this study were from -229.30kg to 284.16kg (average 51.73kg). Therefore, overestimated yield was decreased considerably, and this result was the same for fat yield. 11. In particular, deviations of adjusted milk yield from base mature milk yield in the 1st and 2nd parity were 1,032.16kg and 872.18kg by current factors, but these were -27.62kg and 91.89kg by new factors. Deviations for fat yield were 31.40kg and 23.76kg by current factors, but those were 3.01kg and 3.47kg by new factors. 12. The trends of adjusted milk yields by current factors were similar to 305-day milk yields according to calendar month of calving, whereas those by new factors were approximately the same for each calendar month of calving. Therefore, differences in yield by month of calving seemed to be adjusted, and this result was same for fat, protein and SNF yield.

SPSS를 활용한 연약지반 침하량 평가의 신뢰성 향상

장원철 명지대학교 대학원 2021 국내석사

약지반에 구조물 시공 시 지지력의 부족으로 지반의 전단파괴 및 과도한 압밀침하로 인한 문제점들이 발생할 수 있다. 침하, 액상화, 투수문제로부터 연약지반의 안정성을 미리 확보하고 안전한 구조물 설계를 위해 현장에서 많은 지반조사가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 낙동강 지류 인접지역인 김해진영지구를 대상으로 피에조콘 관입시험을 실시한 지반조사 자료를 참고하여 침하량 산정의 신뢰성을 향상시킬 수 있는 방법에 대하여 고찰하였다. 해당지역을 Robertson Chart(1986, 1990)에 따라 흙 분류를 하고 Terzaghi(1925), Sanglerat(1972) 침하량 식에 의해 이론 침하량을 산정했으며 계측 침하량과 SPSS 상관분석을 통해 침하량 예측의 신뢰성을 향상시킬 수 있는 방법을 제안하였다. 제안방법은 김해진영지구 12개 공구들의 (1) 총이론 침하량과 총계측 침하량에 보정계수 적용 (2) 이론 침하량 깊이별 보정계수 적용 (3) 계측 침하량 ±10% 범위 안에서 이론 침하량 깊이별로 보정계수 적용 (4) 소성지수(PI)와 액성한계(LL)를 통해 보정계수 적용 등의 방법으로 분석을 수행하였다. 연구결과, 소성지수(PI)와 액성한계(LL)를 통한 보정계수 적용이 가장 양호한 신뢰성을 보였다.. 해당지역에서는 이론 침하량이 계측 침하량보다 큰 경우 보정계수 0.961을, 작은 경우에는 보정계수 1.058을 적용하면 보다 정확한 실측침하량 예측이 가능한 것으로 나타났다. 소성지수(PI)의 적용범위는 Terzaghi(1925) 식에서 24 ∼ 26.9, Sanglerat(1972) 식은 20.5 ∼ 27.3으로 나타났으며, 액성한계(LL)의 적용범위는 41.4 ∼ 45.8%로 Terzaghi(1925)와 Sanglerat(1972)에서 동일하게 나타났다. 만약, 이번 연구와 같은 방법으로 여러 지역의 지반특성을 조사하고 데이터를 축적한다면 연약지반의 침하량 평가 신뢰성을 향상시킬 수 있으며 나아가 경제적인 설계 및 시공이 가능할 것으로 판단된다. When constructing structures on soft ground, various problems may occur due to shear failure and excessive consolidation settlement of the ground. In order to secure the stability of the soft ground regarding settlement, liquefaction, and permeation problems, and to design a safe structure, a lot of ground investigations should be performed at the site. In this study, a method to enhance the reliability of settlement prediction was proposed by using the soil investigation data including piezocon penetration test at the GimHae – Jinyoung district, adjacent area to the Nakdong River. The soil of the area was classified according to the Robertson Chart (1986, 1990), and then the theoretical settlement was calculated using the equation proposed by Terzaghi (1925) and Sanglerat (1972). SPSS correlation analysis between measured and theoretical settlements was undertaken to suggest the improved reliability of settlements prediction. Within 12 areas in the applied site, the proposed method is to apply a correction factor to (1) the total theoretical settlement and the total measured settlement, (2) to sectional depth of theoretical settlement, (3) to sectional theoretical settlement depth within ±10% deference of measured settlement, (4) to the plasticity index (PI) and liquid limit (LL). As a result of the study, the application of correction factors through plasticity index (PI) and liquidity limit (LL) showed the best reliability. In the investigated area, it was shown that when the theoretical settlement is larger than the measured settlement, a correction factor of 0.961 could be applied, and when the theoretical settlement is small, a correction factor of 1.058 might be applied to predict the settlement more accurately. The range of application of the plasticity index (PI) was 24 ∼ 26.9 in the Terzaghi (1925) equation, and 20.5 ∼ 27.3 in the Sanglerat (1972) equation, the application range of the liquid limit (LL) was 41.4 ∼ 45.8% in both Terzaghi (1925) and Sanglerat (1972). If the ground characteristics of various other regions are investigated and data are accumulated in the same way as mentioned in this study, the reliability of evaluating the settlement of soft ground can be improved, and furthermore, economic design and construction may be possible.

신재생에너지생산량 산정에 영향을 미치는 계수에 관한 연구

김윤호 경북대학교 대학원 2017 국내석사

본 연구는 신재생에너지원별 보정계수와 지역기후가 신재생에너지 공급의무비율 산정에 미치는 영향을 분석하고 적합한 계수를 제안하는 것을 목적으로 하였다. 이에 현행 법규와 국내 기상데이터에 대하여 조사하고 분석하였다. 1) 국내에 시행되고 있는 ‘신에너지 및 재생에너지 개발·이용·보급 촉진법’에 규정된 신재생에너지 원별보정계수를 조사한 결과 현행 원별보정계수는 초기투자비에 편중된 것을 알 수 있었고, 이를 해결하고자 투자회수기간을 이용하여 신보정계수를 도출하였다. 2) 국내에서 사용되고 있는 기상데이터는 건물에너지 성능평가에 적합하도록 특정 기상요소에 가중치가 있는 것을 알 수 있었다. 이에 HASP방식을 이용하여 신재생에너지 성능평가에 적합한 기상데이터(K-REWD)를 작성하였고, 이를 이용하여 대한민국 지역별 신재생에너지생산량을 산출하여, 신재생에너지 지역기후계수를 도출하였다. 3) 대상건물을 선정하고 신재생에너지 신보정계수와 지역기후계수를 적용한 KRESS프로그램을 사용하여 신재생에너지 최적화 시뮬레이션을 실시하였다. 그 결과 연중기온이 높고 일사량이 많은 대구와 제주지방은 태양광 12%, 태양열 16% 지열 60%, 연료전지 12%가 최적안으로 도출되었으며, 2017년 기준 건축물 예상에너지사용량의 21%에 해당하는 신재생에너지 설치의무량은 세 지역 모두 만족하는 것으로 나타났다. The purpose of this study is to analyze the influence of the region climate and correction coefficient of each new renewable energy source on calculating the new renewable energy supply obligation ratio, and propose an appropriate coefficient. Thus, current laws in force and domestic climate data were investigated and analyzed. 1) The results of investigating the correction coefficient for each new renewable energy source prescribed in the "New Energy and Renewable Energy Development, Usage, and Supply Promotion Law" that is currently enforced in Korea showed that current correction coefficients for each energy source were concentrated on initial investments. In an effort to resolve this issue, the investment collection period was used to derive upon a new correction coefficient. 2) Climate data that is used in Korea was focused on certain climate factors so that they would be suitable for building energy performance evaluations. Thus, the HASP method was used to formulate climate data that would be suitable for new renewable energy performance evaluations (K-REWD), and this was used to calculate the amount of new renewable energy that is produced in each region of South Korea and derive upon a new renewable energy region climate coefficient. 3) Target buildings were selected and the KRESS program, which applies the new correction coefficient for new renewable energy and region climate coefficient, was used to conduct an optimized simulation for new renewable energy. The results showed that 12% for sunlight, 16% for solar heat, 60% for terrestrial heat, an 12% for fuel cells were optimal for Daegu and Jeju regions, which are regions that have a high year round temperature and receive large amounts of sunlight. Further, the obligatory installation amount for new renewable energy, which is 21% of expected energy use for buildings as of 2017, was satisfied in all three regions.

Objective C 및 HTML5에 대한 적정한 SW사업 대가의 언어 보정계수에 관한 연구

백상한 부산대학교 대학원 2016 국내석사

Objective C and HTML5 are widely used for developing App. programs for smart phones and Web programs, but actually there are no appropriate Language Correction Factors on these. For appropriate Language Correction Factors on these, there have been two studies in this paper. The one was a study based on an expert survey and the other was a study based on real data related Function Point from SW projects. In the first study based on an expert survey, through the selection method of Language Category and the selection method of Language Correction Factor’s value, some appropriate Language Correction Factors were selected. And in the second study based on real data, data related Function Point were collected from finished SW projects with these languages and then Man-Month Function Point and Correction Function Point were compared and verified by some criteria like MMRE, MdMRE and PRED. The results of “the study based on an expert survey” and “the study based on real data” were assessed holistically. Language Correction Factor’s value “0.8” was evaluated through all criteria as the best appropriate Language Correction Factors on Objective C and HTML5. This result will be able to be appropriately guiding and preventing confusion where estimating Function Point and Cost Estimation related Objective C and HTML5 projects and be used as objective data for amending “The Guide of Software Cost Estimation”. According to “the study based on an expert survey”, 90% of experts answered for amending Language Correction Factors due to the rapid change of technology environment. Future research will be focused on it.

강우강도 확대에 따른 고속도로 기본구간의 용량산정 연구

유호인 아주대학교 2021 국내박사

최근 우리나라 기후는 이상기후로 인하여 설계기준을 초과하는 집중호우가 사례가 매우 빈번하게 일어나고 있다. 기상청의 한반도 기후변화 전망 보고서에 의하면 지난 30년(1980∼2010)간 한반도의 연평균 강우량은 78mm 정도 증가하고 있으며, 온실가스 저감 대책이 상당히 실현될 경우에도 평균기온 및 강우량은 지속적으로 증가할 것으로 예상되고 있다. 그러한 기후변화에 대하여 우리나라의 도로용량편람(국토해양부, 2013)에서는 강우 시 용량산정 보정계수를 제시하고 있다. 하지만 제시된 값들은 평균 강우량에 대한 기본적인 보정계수 이상이며 10mm 이상인 경우에 대하여 단일 보정계수를 제시하고 있다. 따라서 본 연구에서는 도로용량편람에서 제시하고 있는 않은 빈번하게 발생하고 있는 집중호우 시에 고속도로 기본구간에서 최대교통류율의 변화와 강우량의 관계를 기반으로 새로운 용량산정 보정계수를 제시하기 위하여 연구를 수행하였다. 본 연구는 도로용량편람에서 제시된 고속도로 기본구간의 기본조건과 유사한 고속도로 구간을 대상으로 기상청에서 제공하는 시간당 강우량과 VDS 데이터와 상관관계를 분석한 결과를 토대로 포화교통류와 강우량의 연간관계를 도출할 수 있었으며, 강우량에 따라 교통류의 용량이 5.67∼27.37% 감소하는 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구에서는 도로용량편람에서 제시하고 있는 않은 강우 10mm 이상 상황에서 용량산정 보정계수 제시하였다. 10mm 이상의 강우그룹을 10mm/h 이상 ∼ 15mm/h미만, 15mm/h이상 ∼ 20mm/h미만, 20mm/h이상 ∼ 30mm/h 미만, 30mm/h이상 구간으로 추가 산정하고 강우 시 그룹별 용량의 적정성을 Greenshield 모형을 통해 검증하고 새로운 보정계수를 제안하였다. 이러한 용량산정 보정계수를 활용하여 집중호우와 같은 기상악화 상황에서 보다 효율적으로 고속국도를 관리할 수 있을 것으로 기대된다. In recent years, severe heavy rains exceeding the design standards are very frequent in Korea's climate due to abnormal climate. According to the Meteorological Administration's Report on the Forecast of Climate Change on the Korean Peninsula, the average annual rainfall on the Korean Peninsula for the past 30 years (1980-2010) has increased by 78mm, and even when measures to reduce greenhouse gas are implemented considerably, the average temperature and rainfall are expected to increase continuously. For such climate change, the Korean Highway Capacity Manual (2013) presents a correction factor for calculating the capacity during rainfall. However, the suggested values are more than the basic adjustment factor for the average rainfall, and a single adjustment factor is suggested for the case of 10mm or more. Therefore, in this study, a study was conducted to suggest a new capacity calculation adjustment factor based on the relationship between the change in the maximum traffic flow rate and rainfall in the basic section of the expressway during concentrated heavy rains that occur frequently, which are not suggested in the manual. This study can derive the annual relationship between saturated traffic flow and rainfall based on the results of analyzing the correlation with the hourly rainfall and VDS data provided by the Meteorological Agency for expressway sections similar to the basic conditions of the expressway basic section suggested in KHCM. It was analyzed that the volume of traffic flow decreased by 5.67~27.37% depending on the rainfall. Therefore, in this study, the correction factor for capacity calculation is presented in the situation of rainfall over 10mm, which is not suggested in the road capacity manual. Rainfall groups of 10 mm or more are additionally calculated in sections 10 mm/h or more and less than 15 mm/h, 15 mm/h or more and less than 20 mm/h, 20 mm/h or more and less than 30 mm/h, and 30 mm/h or more. It is expected that highways can be managed more efficiently in bad weather conditions such as torrential rains by utilizing these capacity calculation correction factors.