공동주택단지 도시농업의 설계요소에 관한 연구

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 건축학과, 2014. 8. 김승회.서울시는 2020년까지 가구당 3.3㎡의 도시텃밭을 보유한다는 목표로 도시농업의 활성화를 위한 정책 및 지원을 마련하고 있다. 이는 현재 가구당 면적인 0.3㎡의 10배 이상의 수치이다. 이와 함께 국내 다른 대도시에서도 도시농업을 지원하고 육성하기 위한 정책을 마련하고 있으며 2012년에는 「도시농업 육성 및 지원을 위한 법률」이 새롭게 제정되는 등 도시농업에 대한 관심은 계속 증대하고 있다. 국내외 다수의 연구에선 도시농업의 기능을 열섬효과 감소 · 냉난방비 절약 · 유통과정 축소 등을 통한 환경적 기능, 농업 생산물을 매개로 하여 마을 공동체를 활성화하는 사회적 기능, 식량 생산을 통한 경제적 기능 그 밖의 여가 및 건강 등 다양한 측면에서 밝히고 있다. 또한 국외에선 쿠바의 도시농업, 일본의 시민농원, 영국의 얼로트먼트, 독일의 클라인가르텐, 러시아의 다차, 미국의 커뮤니티 가든 등 다양한 성공적인 사례가 도입되어 알려지고 있으며 국내에서도 노들섬 텃밭, 홍대 텃밭 다리 등 시정부 주도 혹은 시민단체의 주도로 성공적인 사례가 보고되고 있다. 이렇게 실제로 이뤄지고 있는 현상과 연구의 결과에도 불구하고 국내 건축의 실무에선 여전히 도시농업의 도입에 대해 회의적인 입장을 가지고 있다. 회의적인 입장은 국내 대도시의 밀집한 환경 속에서 텃밭을 조성하기 위한 부지가 부족하다는 생각과 더불어 도시농업에 대한 이해의 부족으로 도시농업이 건축의 영역에서 다뤄져야 할 문제인가의 질문으로 이어지기도 한다. 이는 도시와 농업의 필수불가분의 관계에도 불구하고 근대 이후 서구 중심의 도시계획이 도시와 농지의 거리를 멀게 만들고 둘의 관계를 분리시켜온 것과 관련이 있다. 본 논문은 이런 상황 속에 국내 도시농업 도입의 요구에 대한 이해와 더불어 건축적 관점에서 도시농업 설계요소를 밝히기 위한 목적으로 시작되었으며, 연구의 대상은 국내 주거유형의 대다수를 차지하고 있는 아파트 단지 내 도시농업으로 삼았다. 문헌조사를 통해 도시농업의 다원적 가치를 사회적, 경제적, 환경적 측면으로 분석하였으며 이를 바탕으로 국내에서 실제 이뤄지는 도시농업의 사례를 분석하였다. 공동주택단지 도시농업 텃밭의 입지, 규모, 시설 등을 분석한 결과 이론적 배경에서 발견할 수 있던 텃밭의 설계요소가 실제 사례에선 크게 반영되지 않은 것을 확인 할 수 있었다. 입지의 경우 일조 조건에 따라 작물의 생육이 조건이 크게 영향을 받음에도 불구하고 열악한 조건하에 조성된 사례가 다수 발견되었다. 이는 아파트 단지가 현재 요구되어지는 고밀의 조건을 충족하면 단지 내 일조 조건이 열악해짐을 의미하는 것으로 볼 수도 있지만, 그보다는 계획단계에서 텃밭을 고려하지 않아 일조조건이 상대적으로 좋은 부지가 일조에 영향을 크게 받지 않는 다른 부대복리시설에 선점되거나 혹은 단지 내 공지에 대한 일조 환경이 현행 법제조건에 의해 계획단계에서 고려되지 않고 있는데 기인한다. 규모의 경우 작물의 생육조건에 대한 연구 결과에서 확인할 수 있었던 적정 규모인 3m X 3m 의 개별 구좌 규모를 충족시키지 못한 경우가 많았다. 전체 텃밭의 규모는 순전히 단지 내 여유 공지의 규모에 기인하여 형성되는 경우가 대부분이었으며 경제적 측면에서의 목표 생산량이나 사회적 관점에서 다양한 공동체 활동이 이뤄질 수 있는 환경을 조성하고 있지는 못했다. 시설 역시 경작활동을 위해 필수적인 관수시설이 조성이 되지 않아 주호에서 물을 떠다 나르거나 다른 부대복리시설의 화장실에서 물을 끌어다 쓰는 등 열악한 환경 속에 도시농업이 이뤄지는 사례가 있었다. 반면 빗물을 저장하는 탱크를 옥상에 설치하는 사례도 볼 수 있었으며 음식물 쓰레기를 퇴비화하는 시설을 갖춰 자원이 순환할 수 있도록 조성한 사례도 발견할 수 있었다. 이들 분석을 종합하여 볼 때 현재 조성되어 있는 공동주택단지 도시농업은 열악한 환경으로 인해 도시농업의 다원적 기능을 충분히 이끌어내지 못하고 있음을 확인할 수 있었다. 도시농업에 대한 수요에 맞춰 양적 공급의 위주로 계획되는 시정부의 지원사업도 도시농업의 보급에 중요한 역할을 하고 있지만, 도시농업의 다원적 기능을 이끌어내기 위해선 계획단계에서 건축가의 역할이 더욱 중요하다. 본 연구는 국내에서 실험적으로 도입되고 있는 공동주택단지 텃밭 조성의 물리적 환경에 초점을 맞추고 있다는 점에서 기존연구와 차별을 두고 있다. 이를 통해 향후 계획 될 공동주택단지 텃밭과 기존에 계획된 사례의 개선 방향에 한 지표로서 해석될 수 있다는 점에서 의의를 가진다.1. 서 론 1.1 연구의 배경 및 목적 1.2 연구의 범위 및 방법 2. 현대 도시에서 농업과 농업 공간 2.1 농업과 도시의 변화와 도시농업의 가치 2.1.1 농업을 통한 도시의 정의 2.1.2 도시농업의 가치 2.1.2.1 환경적 측면의 가치 2.1.2.2 경제적 측면의 가치 2.1.2.3 사회적 측면의 가치 2.1.3 소결 2.2 도시농업 도입의 배경 및 현황 2.2.1 국외 도시농업 도입의 배경 및 현황 2.2.2 국내 농업의 변천과 도시농업 도입의 배경 2.2.1.1 농업의 변천과정 2.2.1.2 도시농업 도입의 배경 2.2.3 서울의 도시농업 현황 3. 공동주택단지 도시농업 현황 분석 3.1 공동주택단지 도시농업의 법제현황 3.2 사례대상지 선정 및 대상지 개요 3.1.1 사례대상지 선정 3.1.2 대상지 개요 3.3 텃밭 공간 현황 분석 4. 공동주택단지 텃밭의 공간 특성과 계획요소 4.1 텃밭의 입지 선정 요인과 특성 4.1.1 단지배치 및 일조조건과 텃밭의 입지 4.1.1 경관 조성과 경계 형성의 특성 4.2 텃밭 규모의 특성과 요인 4.2.1 텃밭 규모 결정의 요인 4.2.2 개별구좌와 통로 규모 4.3 기반시설 조성 방식 5. 결론Maste

Waterfront edge detail design and construction method with high resilience to adapt to waterfront disaster

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 환경대학원 환경조경학과, 2018. 8. 이유미.본 연구의 궁극적인 목적은 매년 일어나는 수변지역에서의 수변재해를 저감 하고, 최대한의 복구가 가능한 조경설계 중에서 회복탄력성 설계의 관점과 공법에 집중한다. 현재 우리나라뿐만 아니라 전 세계가 기후변화로 인한 예상하지 못한 자연재해의 피해를 지속적으로 받고 있다. 특히나 수변도시에서 일어나는 태풍으로 인한 해일, 해수범람으로 인한 도시침수, 수변지역의 침수현상이 매년 반복해서 일어나고 있다. 최근 2016년도에 부산에 상륙한 태풍탈림으로 인한 수변지역의 수변재해는 해일, 침수현상과 더불어 국지적 호우로 인한 도시침수 현상이 나타났고 매년 돌아오는 태풍에 의한 피해복구 비용 또한 매년 증가 하고 있다. 본 연구의 연구대상지인 에코델타시티는 부산의 서부권역에 위치하며 예로부터 낙동강, 서낙동강 사이에 위치한 모래가 쌓여 만들어진 삼각주 지역이다. 또한 계획 전 이미 인접 강인 낙동강과 서낙동강의 수위보다 낮은 평균해발고도를 가지고 있어 하천의 범람에 매우 취약한 지역이다. 대상지는 매년 태풍으로 인한 국지성 호우나 상류에서 불어난 유량으로 인하여 매번 침수하였고 이에 따라서 인근 농가의 피해 규모도 매우 큰 지역이다. 이러한 지역을 현재 부산시와 한국 수자원공사, 부산도시공사에서 친수도시의 목표로서 대규모 도시 개발 사업으로 진행 중에 있으며 앞서 언급한바와 같이 수변재해에 취약한 지역임에도 불구하고, 마스터 플랜 수립당시 재해관련, 도시회복탄력성관련 계획은 배제된 상황에서 도시개발이 진행되어왔다. 또한 에코델타시티 중앙부 친수구역 설계 현상공모 당시에도 수변부를 다루는 설계공모임에도 불구하고 수변재해, 방재에 관련한 심사, 계획반영은 언급조차 없었다. 2016년 태풍탈림 당시 시간당 90mm의 폭우가 내린 당시 본 대상지는 수변지역부터 침수 현상이 일어났고 이는 중심으로 확산되어 심각한 도시침수를 야기하였다. 또한 현재 에코델타시티는 계획 및 설계 초기단계에서도 기후변화에 대한 방재, 회복탄력성의 계획이 부재가 있었을 뿐만 아니라 수변 경계부에 해당하는 하안부는 조경분야가 토목분야가 설계 및 시공을 수행하고 있으며, 현재의 공법은 수변재해의 취약성을 고려하지 않은 일반적인 공법이 적용되어 준공 이후에도 이전과 같은 피해가 예상된다. 이에 본 연구는 기후변화 시대에 있어서 매년 발생하는 수변도시의 수변재해를 최대한 저감 하고, 피해에 있어서 공간의 회복, 복구 능력을 최대한 하는데 의의를 둔다. 이전까지 동일하게 진행되던 피해복구방식에서 벗어나 기후변화 시대에 수변재해로부터 피해를 저감 하고, 공간의 회복능력을 높인다면, 매년 투입되는 정부 및 지자체의 복구예산 또한 경감할 수 있고, 재해로부터 적응하는 공간을 수변지역에 적용 가능할 것이다. 나아가 기존에 적용하는시공의 공법에 대한 변화도 예측 가능할 것이다. 본 연구는 총 4가지 순서에 따라서 진행 하였으며 첫째, 현재 대상지 관련설계를 진행한 발주처 및 설계업체를 대상으로 인터뷰를 진행하였고 선행연구를 통하여 기존의 연구에서 현재 조경분야에서의 도시회복탄력성 설계 관점의 한계를 파악할 수 있었다. 둘째, 기존의 수변공간의 피해사례 분석을 통하여 피해의 범위, 형태를 분류할 수 있었다. 셋째, 현재까지 적용된 수변재해에 적용된 기술적, 공간적 사례를 분석하고 현재 적용 가능한 회복탄력성 가이드라인, 설계 지침을 분석하여 이를 바탕으로 현 대상지에 적용 가능한 설계 가이드라인 및 공법들을 현 대상지에 맞춤화 하였다. 본 대상지에서 총 10개의 취약성 지역을 기준으로 기본계획 및 설계의 틀을 구성하고 구역별 취약성을 바탕으로 상세설계를 제안하였다. 넷째, 제안된 상세 설계 및 공법들을 이론적 검증을 통하여 이에 적합한 포장재, 기초부재, 식재가능 세부 항목을 도출하였고, 상세 설계상에서 재료의 규격, 공법을 함께 나열 하였다. 본 연구에서 실질적 검증을 통한 제안이 연구의 한계점으로 나타났으나, 회복탄력성 설계는 수변재해에 안전한 도시를 구성하는데 조경설계의 하나의 요소이며 수변공원과 경계부의 분리가 아닌 하나의 공간으로 인식하고 조경에서의 통합적 재해관리가 충분히 가능하다는 점과 기존의 수변공간을 바라보는 문화적, 친수적 관점과 달리 조경설계로서 재해를 분석하고 설계안을 제시하였다는 데에 본 연구의 의의가 있다.제1장 서론 1 1절. 연구의 배경 및 목적 1 1. 연구의 배경 1 2. 연구의 목적 및 의의 3 2절. 연구의 범위 5 1. 공간적 범위 5 2. 내용적 범위 7 3절. 연구의 방법 및 진행과정 8 1. 연구의 방법 8 2. 연구의 진행과정 9 4절. 선행연구 고찰 10 1. 수변 공간 계획 및 설계에 관한 연구 10 2. 방재시설 계획에 관한 연구 11 3. 선행연구의 한계점과 본 연구의 시사점 13 제2장 이론적 고찰 및 사례분석 16 1절. 이론적 고찰 16 1. 회복탄력성의 정의 16 2. 조경분야에서의 회복탄력성 21 3. 도시 회복탄력성 계획 및 설계 가이드라인 22 2절. 수변공간과 자연재해의 연관성 40 1. 수변공간의 정의 및 유형 40 2. 수변공간에서의 자연재해의 정의 및 유형 44 3절. 소결 47 제3장 대상지 분석 50 1절. 대상지 개요 및 주변 환경 분석 50 1. 대상지 개요 50 2. 대상지 입지요건 52 3 주요 설계 대상지 54 4. 대상지 계획 전, 후 토지이용 계획 변화 분석 56 5. 계획 전, 후 대상지 레벨 현황 59 6 수문, 수체계 현황 66 2절. 대상지 주요 시설현황 72 1. 대상지 내, 외 주요 시설 계획 72 3절. 대상지 현황 문제점 74 1. 주요 피해 현황 및 유형 74 4절. 분석의 종합 및 소결 76 1. 분석의 종합 76 2. 소결 76 제4장 기본 구상 79 1절. 계획의 방향 및 기본 구상 79 1. 계획의 방향 85 2. 구역별 기본구상 및 방향 81 제5장 기본 계획 85 1절. 구역별 설계 전략 85 2절. 종합계획도 88 3절. 부분 계획도 91 4절. 부분 상세도 96 1. 법면처리 계획 및 상세도 96 2. 포장 상세도 108 3. 식재 상세도 113 4. 기존 계획과의 비교 116 제6장 결론 118 [참고문헌] 121 [부 록] 126 [Abstract] 141Maste

미디어 현상의 반영과 자각에 대한 회화 표현 연구

학위논문 (석사) -- 서울대학교 대학원 : 미술대학 서양화과, 2020. 8. 김형관.오늘날의 세상에 대한 체험에 있어서, 나는 거의 모든 부분에서 간접 경험의 비중이 크게 증가한 것을 느끼게 된다. 라디오와 텔레비전에 이어서, 컴퓨터와 인터넷이 보급되고, 수많은 사람들이 스마트폰과 SNS(Social Network Services)를 이용하기에 이르기 까지, 소위 대중매체라고 정의할 수 있는 미디어의 발달에 따라 이제 우리는 많은 활동들을 타인과 비슷하게 경험하기 쉬워졌다. 이는 미디어가 우리 삶에 너무나도 밀접하게 작용하고 있으며, 그것을 통하여 엄청난 양의 정보들이 매시간 확대 재생산되기 때문일 것이다. 이제 미디어의 채널은 매우 다양화되었고, 누구나 손쉽게 이미지를 생산하고 공유하는 것이 가능하게 되었다. 이에 따라 이미지와 정보는 과거에 비하여 기하급수적으로 생산 및 소비되고 있다. 나는 이러한 미디어와 기술의 발달이 자아내는 폭발적인 이미지의 물결에 주목하였다. 미디어를 통해서 복잡하고 급격하게 나타나고 또 그만큼 금세 사라지고 마는 이미지들은 그 현상 자체로 나에게 축제와 같은 강렬한 인상을 주었을 뿐만 아니라, 종종 상당한 공허감과 피로감을 남기곤 하였다. 이 같은 감정으로부터 비롯하여, 순식간에 생산되었다가 사라져 버리는 이미지들에 대한 단상(斷想)을 담은 페인팅 연작을 진행하였다. 이와 같은 미디어의 속성을 다시 세분하여서 개별적이고 파편적인 요소, 이미지의 동시다발성, 일정한 방위가 없는 이미지 소용돌이라는 세 가지 특징으로 나누어 형식적인 측면과 함께 분석해 보았다. 미디어의 이미지는 더욱 정교해지고 양적으로도 생산이 증대되었지만, 이는 그만큼 현실에 대한 왜곡 가능성이나 부정확한 인식을 불러일으킬 수 있다는 폐해가 있다. 예를 들자면 최근에 문제가 되고 있는 가짜 뉴스의 생산이나 SNS를 통한 삶의 일면적이고 지나치게 단순화된 표현, 그리고 무분별한 수용과 같은 현상들이다. 미디어에 의해 갖게 된 왜곡된 인식이나 현실에 대한 편향성은 이미지를 지나치게 선택적으로 소비하게 한다든지, 이미지에 단면적인 검열을 가함으로써 정작 실제의 현실로부터 소외되게 만들고 이를 일상화시키는 측면이 있다. 나아가 이것은 단지 미디어만의 독자적 결점이 아니라 현대 자본주의의 폐해와도 연결되어 있다. 오늘날의 자본주의는 성취에 대한 열망과 기대를 비정상적일 만큼 부추기며, 사람들에게 끊임없는 망상과 자기 확신을 요구한다. 미디어가 양산하는 이미지는 축적된 자본의 힘에 의해 움직이며, 온갖 홍보 수단을 동원해 관객에게 불안과 무기력감을 불러일으킨다. 나는 이와 같은 미디어의 부정적 측면을 자각하고 상쇄시키기 위한 표현 또한 작품 안에서 필요하다고 생각했다. 우선 수집된 미디어 이미지가 내포하고 있는 고정된 의도와 맥락을 해체하기 위해 기존 이미지의 색채와 형태를 변환하였다. 그리하여 원형의 컨텐츠가 가지고 있는 일방적이고 단면적인 해석의 지위를 약화시키고, 상대적으로 열려있는 기호로 전달되기를 기대하였다. 두 번째로, 나 자신도 결과를 예측하기 어렵도록 우연에 의존하는 추상적 기법을 사용하여 표현의 불가지성을 받아들이고, 그 불안정성을 있는 그대로 수용하고자 하였다. 이는 예술의 실천과 수행을 심리적 요인과 연결시켜서 불안감을 수용하고 완화하고자 하는 과정이었다. 세 번째로, 미디어의 기만으로부터 한 걸음 물러서서 자각하기 위해, 작품 내에서 요소들을 느슨하고 미완되게 표현하여 이미지의 가상성과 익명성을 강조하고자 하였다. 이미지들이 자율적인 힘을 획득하는 후기 자본주의 문화 이래로, 견고한 현실들은 편재하는 막강한 미디어의 홍보 활동 뒤로 가려지며, 모든 것이 왜곡되고 과장되어 환상과 같은 것이 되어버리고 있다. 누구도 부추겨지는 환상으로부터 자유롭지 못하며, 이러한 문화에 대한 비난의 화살은 오로지 자기 자신만을 향하도록 조장되고 있다. 미디어의 폐해로서의 가상성과 익명성을 표현하기 위해, 구체적으로는 형상을 반투명하게 묘사하고, 화면의 부분을 가리거나 자르는 프레임을 활용하며, 등장하는 요소들이 엉성하고 느슨하게 조합되는 공간감을 만들어내고자 하였다.I feel that the percentage of indirect experiences about the world today has risen much higher across almost all the areas. From the spread of computers and the Internet following radio and television to the popular adoption of smartphones and SNS(Social Network Service), it has become easy to have similar experiences to others in many activities according to the development of media that can be defined so-called mass media. It is because media is working on human life very closely with huge volumes of information being expanded and reproduced every hour through media. As media channels have become much diversified, it is now possible for anyone to produce and share images with ease. Images and information are being produced and consumed exponentially compared with the past. In my works, my focus was on waves of explosive images created by the advancement of these media and technologies. I observed images making complex and sudden appearances and disappearing as fast as their appearance through media. Such images as phenomena left intense impressions on me like festivals, and I would often be left with a sense of considerable emptiness and fatigue. I created a painting series to reflect my thought fragments about images that derived from such feelings and would be fast to be produced and then disappear. I would collect as many images as possible in daily life as they were consumed via media and use them in my works. The images of media have become more sophisticated with their production volume rising, but they can also cause harmful effects including the distortion of the reality and inaccurate ideas. Good examples include the production of fake news, which has recently caused problems, the one-sided and extremely simplified expressions of life via SNS, and reckless acceptance. Distorted perceptions and inclinations towards the reality caused by the media make people consume an image too selectively or impose fragmentary censorship on images, thus alienating them from the actual reality and making it part of their daily life. Furthermore, it is connected to the harmful effects of modern capitalism as well as the media's own defects. Today capitalism instigates people to have abnormally huge desire and expectation for achievement and asks for incessant delusion and self-conviction from them. Images mass-produced by the media move by the accumulated power of capital and drive the audience toward anxiety and sense of lethargy through all kinds of promotional means. The investigator felt a need to express in his own works to realize and offset the negative aspects of the media. First, the old colors and forms were altered to deconstruct the fixed intentions and contexts in a collection of media images. They would weaken the interpretive status of archetypical content and function as signs that were relatively open. Secondly, the investigator employed abstract techniques that depended on coincidence so much that he would not be able to predict an outcome easily, trying to accept the inscrutability of expression and its instability as it was. It was a process of accepting and mitigating anxiety by connecting the practice and performance of art to psychological factors. Finally, elements were subjected to loose and unfinished expression in his works for self-awareness one step from the deception of the media in order to put an emphasis on the virtuality and anonymity of images. Since the creation of post-capitalist culture in which images obtained their autonomous power, solid realities have been pushed behind the promotional activities of ubiquitous and powerful media with everything being distorted and exaggerated like fantasy. No one is free from fantasy in which they are instigated, and everyone is encouraged to blame only themselves for such culture. Trying to express virtuality and anonymity as harmful effects of the media, the investigator specifically depicted forms in translucent ways and used frames of covering up or cutting parts of the screen to create a space sense of appearing elements being combined together in careless and loose manners.I. 서 론 1 II. 미디어의 영향력과 자기 소외 3 1. 대중 매체로서의 미디어의 파급력 3 2. 미디어의 폐해로 인한 소외 현상과 불안 5 III. 미디어 현상에 대한 반영과 자각 9 1. 집적과 동시에 해체되는 순간 9 1) 개별적이고 파편적인 요소 11 2) 이미지의 동시다발성 16 3) 일정한 방위가 없는 이미지의 침투 24 2. 미디어 현상의 자각과 상쇄 29 1) 색채와 형태의 변환에 따른 의도와 맥락의 균열 30 2) 추상적 표현에 의한 불안정성의 수용 37 3) 미완의 묘사로 강조된 가상성과 익명성 41 IV. 결론 47 그림목록 50 참고문헌 52 Abstract 53Maste

기계학습을 이용한 온실 환경의 센싱, 예측 및 제어 시스템 개발

학위논문(박사) -- 서울대학교대학원 : 농업생명과학대학 생태조경.지역시스템공학부(지역시스템공학전공), 2023. 2. 이인복.Crop production through facility cultivation has developed continuously over the past several years by ensuring a year round stable and high-quality productivity. Currently, the area and total production of domestic crop cultivation facilities are 52,571 ha and 2,441,000 tons in 2020, respectively (MAFRA, 2022). Smart farm greenhouses with the provision of precise monitoring and regulation of the internal environment are rapidly expanding. However, one major problem encountered by many farmers is the difficulty to secure installation costs of smart farms. Also, most domestic greenhouses are not compatible for the installation of numerous sensors and control systems, so an appropriate sensors and control system for monitoring and controlling the internal environment of greenhouses are needed. The goal of this study was to develop a system that could monitor and predict the internal environment of naturally ventilated greenhouses. With this three machine learning models have been developed to serve different purpose. The prediction current air temperature using optimal sensor machine learning model (PCTO-ML) of Chapter 3 selected the optimal sensor location of air temperature. The prediction future air temperature using optimal sensor machine learning model (PFTO-ML) of Chapter 4 predicted the air temperature inside the greenhouse in the near future for preemptive control of the air conditioning system. Additionally, the optimal sensor location of PCTO-ML was introduced into the second model to minimize the number of sensors required for future air temperature prediction. The prediction local ventilation rate by CFD driven machine learning model (PLV-CFD driven ML) predicted natural ventilation. In Chapter 2, the necessity and direction of this dissertation were presented through comprehensive review and analysis of the methodology and limitations of related previous studies. To establish the research methodology, research works related to importance of the greenhouse internal growth environment; greenhouse ventilation evaluation method; optimal sensor location for monitoring the greenhouse internal environment; and application of machine learning techniques in agriculture were reviewed. In Chapter 3, the optimal sensor location was selected among the nine grid-shaped sensor locations for monitoring the internal air temperature of the naturally ventilated greenhouse using a machine learning model. To build a dataset of this model, environmental factors were collected and were preprocessed through linear interpolation to get rid of missing values. The machine learning model for the prediction of the internal air temperature of a natural ventilation greenhouse was developed from various models such as artificial neural networks (ANN), support vector regression (SVR), and long short-term memory (LSTM). Comparing the predictive performance of these machine learning models, the LSTM model had the highest accuracy (R2 = 0.974, RMSE = 0.024, and P-RMSE = 0.458). The environmental data measured at sensor 5 showed the highest accuracy in predicting air temperature for each sensor installation location in the greenhouse (R2 = 0.984, RMSE = 0.019, and P-RMSE = 0.365). Finally, in order to minimize the kind of sensor required for the machine learning model, the simplified LSTM models with reduced learning features were developed and it also proposed the optimal sensor as sensor 5. In Chapter 4, the future air temperature inside the natural ventilation greenhouse was predicted using a machine learning model. The process of collecting and preprocessing learning data for model development followed the same procedure as in Chapter 3. Therefore, the accuracy of the LSTM model according to the sequence length was evaluated, and 30 minutes was evaluated as the optimal sequence length. The results of predicting the future air temperature at each location in the greenhouse using the LSTM model with a sequence length of 30 minutes showed high prediction accuracy of R2 > 0.95, and RMSE < 0.65. In order to minimize the installation of sensors in the greenhouse, the predictive accuracy of the LSTM model was evaluated by applying the optimal sensor location suggested in Chapter 3. The results showed a relatively large decrease in prediction accuracy when one optimal sensor was applied (R2=0.918), but the prediction accuracy was similar to that of using all nine sensors (R2=0.950) when three optimal sensors were applied (R2=0.939). Therefore, it was recommended to apply at least three optimal sensor locations for future air temperature prediction. In Chapter 5, the ventilation rate in naturally ventilated greenhouses by region was predicted using a machine learning model build from the results of Computational Fluid Dynamics (CFD) simulation which were used as learning features. In order to generate learning data, 210 cases of CFD simulation for 10 wind speeds, 7 wind directions, and 3 greenhouse ventilation window types were performed. Multi linear regression (MLR), SVR, Random Forest, and deep neural network (DNN) were developed for machine learning models, and the optimization of hyper-parameters for each machine learning model was performed. For each optimized machine learning model, the bootstrapping technique was applied to supplement a relatively small number of learning data. The results show that models such as RF, DNN and SVR using the rbf kernel function, which have already shown high accuracy (R2 > 0.9), were less accurate after applying bootstrapping. while MLR and SVR models which used poly-kernel functions have improved R2. Finally, in order to minimize the simulation cases, which significant amount of time, the accuracy of the machine learning model was evaluated according to the reduction of the CFD simulation. Result showed that most machine learning models have high accuracy for the learning data considered from 120 cases with only 4 cases of wind direction. The RMSE value was also evaluated low for the model indicating the lowest error for the predicted value. The greenhouse environment prediction and control system proposed in this dissertation predicted the current (PCTO-ML) and future (PETO-ML) air temperature inside the greenhouse and local ventilation rate (PLV-CFD driven ML). When the three models constituting the system are linked, it is of great significance that it is possible to predict the internal air temperature of the natural ventilation greenhouse and to control the proper ventilation of the predicted air temperature. In particular, the optimal sensor location proposed through the PCTO-ML model is expected to contribute to improving farmers' income by reducing the initial and maintenance costs of the greenhouse. In addition, the PVL-CFD driven ML model was able to predict the natural ventilation rate for all wind environment conditions because it was possible to learn about environmental conditions that were difficult to measure due to the small frequency of occurrence. Since only minimum number of sensors are required for the development and operation of the system, it is economical to introduce these models and is expected to be applicable to most domestic greenhouses where air temperature sensors are installed.시설 재배를 통한 작물 생산은 연중 안정된 생산성과 고품질의 작물을 생산함으로써 지난 수년간 지속적으로 발전해오고 있다. 현재 국내 채소 재배 시설 면적과 총 생산량은 각각 2020년 52,571 ha와 2,441,000 ton으로 1970년대부터 현재까지 그 규모가 꾸준히 증가해 오고 있는 추세이다 (MAFRA, 2022). 또한 ICT 기술의 발전과 각종 센서 및 제어 시스템의 개발로 인해 온실 내부 환경에 대해 정밀한 모니터링과 제어가 가능한 스마트팜 온실이 빠르게 보급되고 있다. 하지만 스마트팜을 도입한 많은 농가에서 설치비용의 확보에 어려움을 느끼고 있으며, 센서 및 장비의 잦은 고장과 스마트팜 활용의 어려움을 가지고 있는 것으로 나타났다. 본 논문의 최종 목표는 자연환기 온실의 내부 환경을 모니터링하고 예측할 수 있는 모델을 개발하는 것이다. 따라서 온실 내부의 가장 중요한 환경 요소인 공기 온도의 최적 센서 위치를 선정하기 위한 기계학습 모델을 개발하였다. 현재의 온실 내부 공기 온도를 모니터링하는 것 뿐만 아니라 가까운 미래의 온실 내부 공기 온도를 예측하여 공조시스템의 선제적 제어에 활용될 수 있는 기계학습 모델을 개발하였다. 또한 예측된 온실 내부 공기 온도를 작물의 적정 생육 환경으로 조절할 수 있는 가장 기본적인 방법인 자연환기를 예측한 기계학습 모델을 개발하였다. 2장에서는, 선행 연구의 방법론, 한계점의 분석을 통해 연구의 필요성과 연구 방향성의 기틀을 다지고, 연구 방법론의 적립을 위해 온실 내부 생육 환경의 중요성, 온실 환기 평가 방법, 온실의 내부 환경 모니터링을 위한 최적 센서 위치, 농업 분야에서의 기계학습 기법 적용에 대한 연구사를 검토하였다. 3장에서는 기계학습 모델을 이용하여 자연환기 온실의 내부 공기 온도 모니터링을 위한 최적 센서 위치를 선정하였다. 이를 위하여 현장 실험을 통해 자연환기식 온실 내부의 환경 요소들을 수집하였으며, 기계학습 모델의 예측 정확도를 높이기 위하여 일련의 전처리 과정을 수행하였다. 자연환기 온실의 내부 공기 온도 예측을 위한 기계학습 모델은 ANN, SVR, LSTM을 개발하였다. 기계학습 모델들의 예측 성능을 비교한 결과 LSTM이 가장 높은 정확도(R2 = 0.974, RMSE = 0.024, P-RMSE = 0.458)를 보이는 것으로 평가되었다. 따라서 LSTM 모델을 이용하여 온실 내 공기 온도 모니터링을 위한 최적 센서 위치를 평가하였으며, 온실 중앙 위치인 5번 센서 위치에서 측정한 환경데이터를 학습할 경우, 온실 내부의 각 센서 설치 위치에 대한 공기 온도 예측에 가장 높은 정확도를 보였다 (R2 = 0.984, RMSE = 0.019, P-RMSE = 0.365). 마지막으로 기계학습 모델에 필요한 센서의 종류를 최소화하기 위하여 학습 인자를 줄인 Simplified LSTM 모델을 개발하였으며, 이때의 최적 센서 위치는 5번으로 평가되었다. 4장에서는 기계학습 모델을 이용하여 자연환기 온실 내부의 미래 공기 온도를 예측하였다. LSTM 모델이 개발되었으며, 모델 개발을 위한 학습 데이터의 수집과 전처리 과정은 3장과 동일하다. 단, LSTM 모델의 미래 상황 예측 시 입력값의 단위에 해당하는 시퀀스 길이에 따른 LSTM 모델의 정확도를 평가하였으며, 30 분이 최적 시퀀스 길이로 산정되었다. LSTM 모델을 이용하여 온실 내 각 위치에서의 미래 공기 온도를 예측한 결과 대부분 R2 > 0.85, RMSE < 0.65의 높은 예측 정확도를 나타내었다. Chapter 3에서 제시한 최적 센서 위치를 적용하여 LSTM 모델의 예측 정확도를 평가하였다. 그 결과 1개의 최적 센서를 적용할 경우 예측 정확도 (R2=0.918)의 상대적으로 큰 감소가 나타났지만, 3개의 최적 센서를 적용할 경우 (R2=0.939) 센서 9개를 모두 이용한 경우 (R2=0.950)와 유사한 예측 정확도를 나타냈다. 따라서 미래 공기 온기 예측을 위해 최소 3개의 최적 센서 위치를 적용할 것이 추천된다. 5장에서는 CFD 시뮬레이션의 연산 결과를 학습한 기계학습 모델을 이용하여 자연환기 온실의 지역별 환기량을 예측하였다. 학습 데이터의 생성을 위하여 10 가지 풍속, 7 가지 풍향, 3 가지 온실 환기창 타입에 대한 CFD 시뮬레이션을 수행하였다. 기계학습 모델은 MLR, SVR, Random forest, DNN이 개발되었으며, 각각의 기계학습 모델에 대한 hyper-parameter의 최적화를 수행하였다. 그 후 상대적으로 적은 수의 학습 데이터를 보완하기 위하여 Bootstrapping 기법을 적용하여 학습하였다. 그 결과 Bootstrapping 기법 적용 전 높은 예측 성능(R2>0.9)을 나타내었던 RF, DNN, rbf kernel 함수를 이용하는 SVR 모델은 R2가 감소한 반면, 상대적으로 예측 성능이 낮은(R2<0.9) 모델인 MLR과 poly kernel 함수를 이용하는 SVR 모델의 경우 R2가 개선되는 것으로 나타났다. 최종적으로 상대적으로 연산에 많은 시간을 필요로하는 CFD 시뮬레이션의 연산 case의 최소화를 위하여 CFD 시뮬레이션 case의 감소에 따른 기계학습 모델의 정확도를 평가하였다. 그 결과 대부분의 기계학습모델에서 풍향을 4 case만을 고려하여 총 120 case가 고려된 학습데이터에 대하여 가장 높은 정확도를 나타냈다. 뿐만 아니라 RMSE 값 또한 낮게 평가되어 예측값에 대한 오차가 가장 낮은 것으로 나타났다. 본 논문은 3가지 기계학습 모델(PCTO-ML, PETO-ML, PLV-CFD driven ML)로 구성된 온실 내부환경 예측 및 제어 시스템을 통하여 온실 내부의 현재 (PCTO-ML)와 미래 공기온도(PETO-ML)를 예측하며, 온실 내부의 지역적 환기율을 예측(PVL-CFD driven ML)함으로써 예측한 공기 온도의 적절한 제어가 가능하다는 것에 큰 의의가 있다고 판단된다. 특히 PCTO-ML 모델을 통하여 제안한 온실 내부 공기 온도 예측에 필요한 최적 센서 위치는 온실의 초기비용 및 유지보수 비용을 줄이므로써 농가의 소득 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 PVL-CFD driven ML 모델은 발생 빈도가 작아 실측이 어려운 환경조건에 대해서도 학습이 가능했기 때문에 모든 풍환경 조건에 대한 자연환기율을 예측할 수 있었다. 본 논문에서 제안한 온실 내부환경 예측 및 제어 시스템은 시스템의 개발과 운영을 위해 최소한의 온도 센서만을 필요로 하기 때문에 시스템 도입에 경제성을 가지며, 온도 센서가 설치되어 있는 국내 대부분의 온실에도 적용이 가능할 것으로 판단된다.Chapter 1. Introduction 1 1.1. Study Background 1 1.2. Purpose of Research 7 Chapter 2. Literature review 12 2.1. Importance of the growing environment inside the multi-span greenhouse 12 2.2. Estimation methods of ventilation for greenhouse 16 2.3. Optimal sensor location for monitoring the internal environment of the greenhouse 26 2.4. Application of machine learning models to agriculture 35 Chapter 3. Optimal sensor location for predicting air temperature inside greenhouse based on machine learning models: Sensing 43 3.1. Introduction 43 3.2. Materials and methods 48 3.2.1. Experimental greenhouse 51 3.2.2. Machine learning models 53 3.2.3. Experimental procedure 57 3.3. Results and discussion 66 3.3.1. Statistical analysis of measured environmental data 66 3.3.2. Correlation analysis of the dataset 69 3.3.3. Evaluation of machine learning models and selection of best performing model 72 3.3.4. Evaluation of predicting internal air temperature according to sensor location 73 3.3.5. Evaluation of optimal sensor location in the LSTM and simplified LSTM models 75 3.4. Conclusion 80 Chapter 4. Time series forecasting for air temperature inside a naturally ventilated greenhouse with optimal sensor location based on LSTM: Prediction 82 4.1. Introduction 82 4.2. Materials and methods 87 4.2.1. Target greenhouse 90 4.2.2. Long Short-Term Memory (LSTM) 92 4.2.3. Experimental procedure 94 4.3. Results and discussion 102 4.3.1. Descriptive analysis of air temperature and wind environment in measured time series data 102 4.3.2. Model performance of LSTM according to sequence length 104 4.3.3. Evaluation of air temperature prediction performance for each sensor location in the greenhouse 104 4.3.4. Applying optimal sensor location to predicting air temperature inside naturally ventilated greenhouse 107 4.4. Conclusion 111 Chapter 5. Ventilation Rate Prediction in Naturally Ventilated Greenhouses Using a CFD-Driven Machine Learning Model: Control 112 5.1. Introduction 112 5.2. Materials and Methods 116 5.2.1. Target greenhouse 118 5.2.2. Computational Fluid Dynamics 119 5.2.3. Machine learning models 120 5.2.4. Estimation method of natural ventilation rate 125 5.2.5. Experimental procedure 127 5.3. Results and discussion 141 5.3.1. Dataset from CFD simulation results 141 5.3.2. Hyper-parameter optimization of machine learning models 143 5.3.3. Evaluation of prediction accuracy of machine learning model by applying bootstrapping 147 5.3.4. Optimize the machine learning models for reducing data set 150 5.4. Conclusions 152 Chapter 6. Conclusions 154 References 157 국 문 초 록 185박

교사 의복행동을 통한 초등학교 교직문화 연구

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 교육학과, 2017. 2. 진동섭.이 논문에서는 인간과 밀접하게 관련이 있는 의복을 통해 초등학교 교직문화를 탐색했다. 교직문화에 대한 선행연구에서 사용된 다각적인 관점들과 연구방법들은 문화를 정의하기 위한 물질문화, 사회적 조직, 가치 신념체계의 범주 모두를 포함하지 않았다. 이에 물질문화, 사회적 조직, 가치 신념체계의 범주와 모두 밀접한 연관이 있으면서, 교사의 외면과 내면을 동시에 반영하는 의복행동을 통해 그것의 실제와 인식을 분석하였다. 또한 교사 의복행동의 실제와 인식을 종합하여 초등학교 교직문화의 특징을 탐색하였다. 연구를 위해 서울시 소재에 근무하고 있는 초임 초등학교 담임교사 5인(남자: 2인, 여자: 3인)을 연구 참여자로 선정하여, 총 10주간 자기보고서를 수집하고 심층면담을 실시하였다. 교사 의복행동의 실제를 분석하기 위해 의복 이미지를 유행성, 품위성, 활동성으로 유형화한 분석틀을 활용하였고, 교사 의복행동의 인식을 분석하기 위해 질적 내용분석을 활용하였다. 연구 결과, 교사들은 활동성 이미지를 강화시키는 의복 품목과 품위성 이미지를 강화시키는 색상을 착용하는 것으로 나타났다. 교사는 상황에 맞추어 학교 내에서는 품위성 이미지를 강화시키는 의복 스타일을, 학교 외에서는 활동성 이미지를 강화시키는 의복 스타일을 착용하고 있었다. 또한, 담당하는 학급과 관련 있는 상황에서 교사의 의복 스타일은 일정한 경향성을 보이고 있었다. 의복행동에 대한 교사의 인식에 관한 분석 결과, 교사는 개인적 차원, 대인관계인 사회적 차원, 환경적 차원으로 구성된 10가지 범주와 71개의 핵심내용으로 의복행동을 인식하고 있었다. 교사 의복행동의 실제와 인식에 관한 분석에 기초해서 파악한 초등학교 교직문화는 다음과 같이 4가지였다. 개인을 중요시하여 외부와 거리를 두는 문화, 외부의 영향을 받는 품위성 위주의 문화, 현상에 대해 순응하고 수용하는 문화, 자율성, 다양성을 원하고 활동성을 강조하는 문화 등이다. 이러한 교직문화의 특징은 기존 교직문화와 일관성을 보이는 한편 새로운 문화의 생성 조짐을 보여주고 있다. 앞의 3가지 특징은 개인주의, 외부 영향에 취약함, 보수주의, 형식주의와 밀접한 연관이 있다. 그러나 자율성, 다양성을 원하고 활동성을 강조하는 문화는 새로운 경향성으로 교직문화의 변화 양상과 변화 가능성을 동시에 보여주고 있다. 이상의 결과는 교사 의복행동이 교직문화를 반영하는 구체적 상징이면서 교직문화를 강화하는 매체임을 보여준다. 또한 교사 의복행동 디자인이 수업, 학급경영, 학교경영의 예술성을 나타내며, 그 질을 높이고, 전통적 교직문화의 변화와 새로운 교직문화 형성에 도움을 주는 점도 시사한다. 이 논문은 다음과 같이 함의와 제언을 하였다. 교직문화에 대해 교사 의복행동을 통해 연구했다는 점과 전통적 교직문화와 변화하는 교직문화를 동시에 보여주고 있다는 점, 그리고 교사 의복행동 디자인을 통한 새로운 교직문화 형성의 가능성을 함의하였다. 추후 연구로는 교사의 경력별, 지역별 확대와 교사 이외의 학교 구성원 인식 탐색, 연구 기간의 연장 등을 제언하였다.Ⅰ. 서론 1 1. 연구의 필요성 및 목적 1 2. 연구 문제 3 3. 용어의 정의 4 Ⅱ. 이론적 배경 6 1. 교사 의복행동 6 가. 의복과 의복행동의 개념 6 나. 직업과 의복행동에 관한 연구 10 다. 교사의 의복행동에 관한 연구 12 2. 초등학교 교직문화 20 가. 교직문화의 개념 20 나. 교직문화에 관한 연구 21 다. 초등학교 교직문화에 관한 연구 28 Ⅲ. 연구 방법 및 절차 34 1. 연구 방법과 연구대상 선정 34 2. 교사 의복행동의 실제 분석 37 가. 분석 자료 37 나. 의복에 대한 이미지 유형화 38 다. 분석 절차 43 3. 교사 의복행동에 대한 인식 분석 44 가. 분석 자료 44 나. 질적 내용분석 46 다. 분석 절차 49 Ⅳ. 교사 의복행동의 실제와 인식 50 1. 교사 의복행동의 실제 50 가. 품목과 색상에 따라 분석한 평상시 교사의 의복행동 50 나. 특정 상황에 따라 다른 교사의 의복행동 55 2. 교사 의복행동에 대한 인식 59 Ⅴ. 교사 의복행동에 나타난 초등학교 교직문화 68 1. 개인을 중요시하여 외부와 거리를 두는 교사 68 2. 외부의 영향을 받는 품위성 위주의 교사 75 3. 현상에 대해 순응하고 수용하는 교사 84 4. 자율성, 다양성을 원하고 활동성을 강조하는 교사 88 Ⅵ. 해석 및 논의 95 1. 의복행동을 통해 살펴 본 교직문화 연구 95 2. 교직문화 연구에 관한 새로운 접근 98 Ⅶ. 요약 및 결론 101 1. 요약 101 2. 결론 및 제언 102 참고문헌 105 부록 117 Abstract 139Maste

균등침해 주장이 있는 경우로 한정해야 하는지

학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 지식재산대학원프로그램, 2017.2,[iv, 54 p. :]확인대상발명을 대상으로 하는 자유실시기술의 항변에 대하여 우리나라 대법원은 해외 판례와 다르게 자유실시기술의 항변에 대해 무제한적으로 인정하고 있다. 이와 같은 자유실시기술의 항변을 균등침해에 한정하여 인정해야 하는 것은 아닌지에 대하여 검토해본다. 나아가 자유실시기술의 항변의 적용 범위가 확인대상발명이 공지기술과 동일한 경우에만 인정되는 것인지, 공지기술로부터 통상의 기술자가 용이하게 실시할 수 있는 경우도 인정되는 것인지도 검토하여 자유실시기술의 항변의 요건에 대해 살펴보기로 한다.한국과학기술원 :지식재산대학원프로그램

Glucocorticoid Receptor mRNA Expression and Efficacy of Androgen Receptor-Targeting Therapy in Patients with Castration-Resistant Prostate Cancer

Objectives: To investigate the association of glucocorticoid receptor (GR) expression in castration-resistant prostate cancer (CRPC) tissue samples with treatment response to androgen receptor (AR)-targeting therapy Materials and methods: mRNA levels of GR, full-length AR (AR-FL) and AR splice variants (AR-V7) were measured in prostate cancer tissue from 52 prospectively enrolled CRPC patients. Thirty-eight patients were starting AR-targeting therapy, and 14 patients were starting taxane-based chemotherapy. The primary endpoint was prostate-specific antigen (PSA) response rate to treatment. Secondary endpoints were PSA progression-free survival, radiologic progression-free survival, and overall survival. Patients were divided into groups based on high versus low AR-V7/AR-FL ratios, and high versus low GR/AR-FL ratios. Results: AR-V7 mRNA was detected in 45 patients (86.5%), and GR mRNA was detected in 51 patients (98.1%). In patients with AR-targeting therapy, PSA response rate was higher in patients with low AR-V7/AR-FL ratios (77.8% vs. 25.0%, p=0.003) and low GR/AR-FL ratios (81.3% vs. 27.3%, p=0.003). Among patients receiving AR-targeting therapy, patients with low GR/AR-FL ratios had better 1-year rates of PSA progression-free survival (80.8% vs. 17.3%, p=0.003) and radiologic progression-free survival (75.7% vs. 24.4%, p=0.005). However, the 1-year overall survival rate was similar between the two groups (93.8% vs. 84.8%, p=0.246). The high GR/AR-FL ratio was associated with low PSA response to AR-targeting therapy in multivariable models (HR 0.142; 95% CI 0.021-0.778; p=0.030). Conclusion: Increased GR expression as well as increased AR-V7 expression relative to full-length AR may be associated with reduced treatment response to AR-targeting therapies. Although GR expression was not associated with overall survival, GR may play a role as a biomarker in patient with CRPC.Docto

매입형 영구자석 전동기의 설계에 있어서의 역기전력 파형의 최적 결정

학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :전기공학부,2000.Maste

축산분뇨를 이용한 열병합발전 시스템의 BES 동적 설계 기법 개발 및 분석

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 생태조경·지역시스템공학부, 2015. 2. 이인복.기존의 주된 에너지 자원인 화석 연료의 보존 양이 점점 고갈되고 있으며 온실가스로 인한 환경문제가 수면위로 부각 되면서 신·재생에너지 시스템 개발의 중요성이 높아지고 있다. 우리나라는 자원 부존량이 적을 뿐만 아니라 에너지 자원 수입 의존도는 매우 높기 때문에 신·재생에너지 시스템 개발에 대한 중요성은 더 높다고 할 수 있다. 이러한 추세와 더불어 2012년부터 가축분뇨의 해양투기가 금지되었기 때문에 가축분뇨를 이용한 바이오에너지 생산이 그 대책으로 각광받고 있다. 축산분뇨를 이용한 열병합발전 시스템은 전기 에너지 생산과 동시에 열 에너지를 생산하기 때문에 높은 에너지 생산 효율을 보이며, 가축분뇨의 처리 측면에서도 큰 장점을 갖는 대안이라고 할 수 있다. 하지만 기존의 축산분뇨를 이용한 열병합발전시스템의 설계의 경우, 시설들 간의 에너지 흐름을 반영하지 못하며, 실시간 기상데이터를 반영하지 못하기 때문에 에너지 생산량 및 에너지 생산 효율 예측에 실패하여 시스템의 운영이 중단 된 사례가 다수 존재하였다. 따라서 본 연구는 축산분뇨를 이용한 열병합발전 시스템의 과도 혹은 과소 설계를 방지하기 위한 대안으로 BES 기법을 통한 동적 설계기법을 제시하였다. 먼저 축산분뇨를 이용한 열병합발전 시스템을 가동하는 대상농가를 선정하여 기상자료 및 각종 설계자료를 취득하였다. 열병합발전 시스템의 에너지 흐름에 따라 각각 발전, 폐열 회수, 폐열 이용 시스템으로 나누어 설계되었으며, 특히 회수된 폐열은 혐기 소화조의 최적 온도 유지에 우선적으로 이용되도록 설계되었다. 설계된 시뮬레이션 모델의 정확도 향상을 위하여 2014.02.12.~18 기간동안 간이 기상대로부터 직접 취득한 기상자료를 이용하여 수행된 주요 모듈의 검증 결과 축열조 내부 온도는 약 2.1%의 작은 오차율을 나타내었다. 또 다른 검증 방법으로는 열병합발전 시스템으로부터 생산된 전기 에너지의 총 생산량에 대한 결과 검증을 수행하였으며 2013년 기간 동안 월간 최대 5.28 MW로 큰 차이를 나타내었다. 이는 발전 엔진의 시간당 전기 에너지 생산 효율에 영향을 미치는 요소인 바이오 가스 연료의 구성성분비와 발전엔진의 운영 방식이 반영되지 못한 결과로 판단되며, 두 자료의 취득이 어려운 점을 고려하여 전기 에너지 생산량의 현장 값을 이용하여 보정값을 산출하여 반영하고자 하였다. 그 결과 최대 0.49 MW로 작은 차이를 보였다. 대상 농가를 바탕으로 설계된 시뮬레이션 모델의 열에너지 생산 결과는 여름철을 제외한 대부분의 기간에서 생산되는 열에너지보다 혐기소화조의 가온에 필요한 열량이 큰 것으로 산정되었다. 생산된 열에너지와 혐기소화조 가온에 필요한 열량은 각각 연간 62.69 GJ와 112.44 GJ로 산정되었기 때문에 추가적인 가온 시설이 필요할 것으로 분석되었다. 이 때 실시간 열 에너지 생산과 가온 열량의 실시간 산정 결과 1월 2일 날짜로 최대 14.3 MJ의 차이를 보였으며 이는 난방기 용량 산정의 기준으로 이용될 수 있을 것으로 판단된다. 다음으로 축산분뇨를 이용한 열병합발전 시스템의 주요 시설물인 발전 엔진과 혐기소화조의 용량 변화에 따른 에너지 생산량을 예측함으로써 열병합발전 시설의 적정 규모를 산정하고자 하였다. 먼저 대상 농가에서 운영되고 있는 50 kW급 발전엔진과 25, 35 kW급 발전 엔진 모의 결과 규모의 감소에 따라 열에너지 생산량 또한 소폭으로 감소한 반면 전기 에너지 생산량은 25 kW급 발전엔진에서 큰 폭으로 감소하였다. 이는 작은 용량은 발전 엔진으로 인하여 일부 기간 동안 엔진에 투입되는 연료량보다 연료의 생산량이 많기 때문에 모두 전기 에너지로 생산하지 못하기 때문으로 판단되었으며 따라서 최소 35 kW급 이상의 발전엔진이 적절할 것으로 판단되었다. 혐기소화조의 용량은 현재 이용되고 있는 200 ton급 규모를 비롯하여 300, 400 ton 규모에 대하여 모의한 결과, 혐기소화조의 규모 증가에 따라 전기 에너지 생산량과 열 에너지 생산량 증가하였다. 반면 혐기소화조의 규모 증가에 따라 혐기소화조 가온 열량 또한 증가하였기 때문에 각각 연간 49.8, 43.1, 80.4 GJ의 추가적인 열량이 필요할 것으로 산정되었다. 그 결과 전기에너지 생산량이 많으며 추가적인 열량이 덜 필요한 300 ton 규모의 혐기소화조가 가장 적정 규모인 것으로 판단되었다. 하지만 본 연구를 수행함에 있어서 기존 축산분뇨를 이용한 열병합발전 시스템의 설계 자료가 비공개인 경우가 많았으며, 시뮬레이션 설계에 필요한 현장 실험의 제한 등으로 인하여 시뮬레이션 모델 설계에 어려움과 한계점들이 존재하였다. 이에 따라 추후 연구를 위해 수행을 위한 열병합발전 시설의 계측 장비 및 설계 자료를 제시하였다. 따라서 본 연구결과는 발전 시설의 적정 규모 산정뿐만 아니라 운영 및 관리에 있어서도 도움이 될 것으로 판단된다.While the shortage of fossil fuel and global weather change recently, energy crisis has been constantly emphasized. In addition, the increasing use of fossil fuel leads to increasing greenhouse gas emissions. As a results, a development of renewable system has become more and more important. Moreover, Korean economy strongly relies on import of more than 96% of energy resources. Accordingly, the development of renewable energy resources are very important in Korea. Because the dumping of livestock manure at sea has been forbidden since 2012, livestock manure has been the big consideration as a solution. The cogeneration plant using livestock manure is a high-efficient energy system that produces both electricity and valuable heat from a single fuel source while it is a good solution of treatment of livestock manure. However, there are some factors which can affect to the efficiency of cogeneration plant using livestock manure such as time-dependently-changed natural weather conditions. The complicated connection with each systems must also be considered for accurately predicting energy production. However, most of the conventional design methods can not consider these important factors. So, in this study, we developed the cogeneration plant using livestock manure model considering those important factors in real-time using Building Energy Simulation (BES). First, we chose an experimental farm which has a cogeneration plant using livestock manure and then obtained some important design informations and time-dependently changed local weather data. The cogeneration plant was consisted of a generation system, a waste heat recovery system, and a utilization of waste heat system according to energy flow. In particular, the recovered waste heat energy was used to maintain optimum temperature of anaerobic digestor. The module validation was carried out for the thermal storage tank. The computed internal temperature of thermal storage tank was compared with field data and the error was found to 2.1%. Another validation was conducted to estimating total electricity production by applying weather data during 2013, and the results showed differences from 0.31 MW to 5.26 MW for a month. It was assumed that the differences were mainly caused from the limited informations of component ratio of biogas and operation of generator. Because of the problems, a calibrating constant of the efficiency of the engine was calculated using field data and then it was reflected in the simulation. Finally, the maximum error was found to be 0.49 MW at 2 january. The recovered heat energy were usually much higher than the heating loads for keeping optimum temperature for anaerobic digestor except summer season. The results showed that the cogeneration system of target farm could not cover total required heat energy for operating the system independently. Therefore, it means that the auxiliary heating system was needed in the target farm. The differences between the total heat production and the heating loads for the anaerobic digestor were estimated to 14.3 MJ/hr in maximum, and the results may be used to determine the capacity of auxiliary heating system in the future. Next, we estimated the energy production according to scales of generator and anaerobic digestor for evaluating proper scale of cogeneration plant. The simulations were conducted with 3 different capacities of 25, 35, 50 kW generator. As increasing the size of generator, the heat energy production slightly increased, however, the electricity production decreased significantly with 25 kW generator. The reason was that the fuel productions from anaerobic digestor were much bigger than fuel consumption during some periods in case of 25 kW generator. It means that 25 kW generator could not spend all fuels and produce less energy. Accordingly, the minimum scale of generator was estimated to be 35 kW. And, as the size of anaerobic digestor increased from 200, 300, and 400 tons scaled anaerobic digestor, the heat and electricity production had also increased. However, the heating loads for the anaerobic digestor also increased significantly. It means that the additional heat source should be needed as much as 49.8, 43.1, and 80.4 GJ, respectively. Because 300 ton scale anaerobic digestor could generate much electricity and needed minimum additional heat source, it was considered best proper scale of anaerobic digestor. While there were many difficulties in this study such as limited reliable input and design data of the cogeneration system, we suggested some measuring devices and design documentation for each cogeneration plant using livestock manure that are very important to improve the reliability of this developed BES model. Later, it can be helpful to operate the cogeneration plant using livestock manure as well as determine the proper scale and design of these facilities before construction.CONTENTS ABSTRACT ⅰ CONTENTS ⅳ LIST OF TABLES ⅶ LIST OF FIGURES ⅸ Ⅰ. INTRODUCTION 1 Ⅱ. LITERATURE REVIEW 7 2.1. Cases studies on domestic cogeneration plant using livestock manure 7 2.2. Design of renewable energy system using BES 13 Ⅲ. MATERIALS AND METHODS 16 3.1. Cogeneration plant using biogas 16 3.1.1. Biogas plant 16 3.1.2. Cogeneration plant 18 3.2. Reference facility 20 3.3. Building Energy Simulation(BES) 26 3.4. Research method 32 3.4.1. Design of the simulation model 33 3.4.1.1. Design of the cogeneration plant using livestock manure 33 3.4.1.2. Description of components 37 3.4.1.3. Estimation of the anaerobic digestor heating calories 40 3.4.2. Validation of simulation model 42 3.4.2.1. Major module validation of simulation model 42 3.4.2.2. Result validation of simulation model 44 Ⅳ. RESULTS AND DISCUSSION 46 4.1. Design and validation of the cogeneration plant using livestock manure simulation model 46 4.1.1. BES dynamic design of the cogeneration plant using livestock manure 46 4.1.2. Validation of simulation model 49 4.2. Energy production result of basic simulation model 53 4.2.1. Electricity production result of the generation system 53 4.2.2. Heat energy production result of the generation system 54 4.3. Energy production result of basic simulation model according to the scale of main facility 59 4.3.1. Estimation of energy production according to changing the capacity of generator 59 4.3.2. Estimation of energy production according to changing the capacity of anaerobic digestor 61 4.3.3. Proper sizing the cogeneration plant according to the farm scale 65 4.4. Suggestion for the maintenance and future study of the cogeneration plant using livestock manure 68 Ⅴ. CONCLUSION 71 REFERENCE 75 국문초록 80Maste

The effects of teaching experience on secondary school teachers competency

본 연구에서는 중등교사에 주목하여 교사의 경력과 교수학습전문성, 학교경영지원, 관계 및 가치의 3가지 역량수준에 대해 일원분산분석과 중다회귀분석을 활용하여 실증 분석하였다. 연구 결과, 첫째, 3가지 역량수준 모두 0~5년, 6~14년, 15~24년, 25년 이상의 교직경력 단계별 유의미한 차이를 보이고 있었다. 둘째, 교사 경력이 길어질수록 3가지 역량수준 모두 정적으로 높아진 것을 알 수 있었다. 이에 연구결과를 토대로 교직경력 단계별 교사의 수요를 반영한 역량계발 프로그램 개발 필요성과 교사의 경력별 역량수준을 토대로 한 교원평가의 심층적 논의, 경력과 역량수준에 대한 실제 수행까지 고려한 후속 연구를 제언하고 있다.This study examines whether and how years of teaching experience affects secondary school teachers` instructional competence, school management support competence, interpersonal competence and teacher commitment. Both One-way ANOVA and Multiple regression analysis were used in this study to answer the two research questions. The results indicated that: 1) secondary school teachers showed significant differences in their competencies based on their years of teaching experience. 2) Secondary school teachers with more years of teaching experience showed higher scores on their competencies. These results provide a foundation for further researches on the necessity of in-service teacher education programs and the process of teacher appraisal both in light of duration of teaching experience