Earticle

The purpose of this study is to derive and type utilization indexes by comparing public design indicators with preceding studies related to closed school facilities, and to derive preliminary classification systems through a correlation review between indicators. Pre-research was conducted in the scope of academic papers, academic journals, research reports, and special act for promoting the utilization of closed school assets. Public design indicators were set in the scope of domestic design guidelines, the Seoul city public design assessment system, the 'Good Building' designation system, and the UK Design Quality Index (DQI). and the design review of the British architects. First of all, the research method looked at laws, procedures and utilization of closed schools, and reviewed the preceding study and domestic and international public design indicators sequentially. Next, the association was reviewed through a comparison between the preceding study and the public design indicators, and a preliminary classification system for the use of closed schools was derived from this.

Although the health belief model (HBM) is commonly used to predict preventive behaviors, previous research shows inconsistent results. To better predict vaccination intention against infectious disease, this study implemented Ronis’ (1992) modified HBM. In a survey of 266 participants, perceived risk (i.e., susceptibility and severity) under both action and inaction conditions, perceived benefits and costs of vaccination, self-efficacy for vaccination, and vaccination intention were measured to test the hypothesized model. Vaccination intention was negatively associated with action-conditional risk perceptions while positively associated with inaction-conditional risk perceptions. Furthermore, vaccination intention was positively associated with perceived benefits and self-efficacy, but negatively associated with perceived costs. Perceived benefits mediated the influence of action and inaction susceptibility on vaccination intention. The modified HBM explained the variance of vaccination intention to a high degree (RR22 = .54), demonstrating its utility in predicting vaccination intention and designing targeted interventions to combat vaccine hesitancy.

Objective To present new classification methods of knee osteoarthritis (KOA) using machine learning and compare its performance with conventional statistical methods as classification techniques using machine learning have recently been developed. Methods A total of 84 KOA patients and 97 normal participants were recruited. KOA patients were clustered into three groups according to the Kellgren-Lawrence (K-L) grading system. All subjects completed gait trials under the same experimental conditions. Machine learning-based classification using the support vector machine (SVM) classifier was performed to classify KOA patients and the severity of KOA. Logistic regression analysis was also performed to compare the results in classifying KOA patients with machine learning method. Results In the classification between KOA patients and normal subjects, the accuracy of classification was higher in machine learning method than in logistic regression analysis. In the classification of KOA severity, accuracy was enhanced through the feature selection process in the machine learning method. The most significant gait feature for classification was flexion and extension of the knee in the swing phase in the machine learning method. Conclusion The machine learning method is thought to be a new approach to complement conventional logistic regression analysis in the classification of KOA patients. It can be clinically used for diagnosis and gait correction of KOA patients.

This study examines the factors influencing misinformation correction through fact-checking news using the elaboration likelihood model (ELM). A pretest-posttest experimental design was conducted with 502 Korean participants exposed to fact-checking news on a critical public health issue. By focusing on a non-Western context, this study expands fact-checking research beyond Western settings. To enhance ecological validity, a real-world stimulus?a fact-checking report aired on a major TV channel?was utilized. The study explores how motivational factors (need for cognition, issue involvement) and ability factors (news literacy, daily news consumption) influence elaborative processing and how elaboration mediates misinformation correction through attitude change. Additionally, it investigates the moderating effects of media-source credibility and political alignment between individual and the media source. Findings indicate that elaboration significantly mediates the relationship between not only issue involvement (motivational factor) but also news literacy (ability factor) and misinformation correction. However, these mediation effects weaken as political alignment diverges, reducing the efficacy of elaboration. These results contribute to a deeper understanding of the theoretical implications of the ELM in the context of misinformation correction through fact-checking news and suggest practical strategies to enhance the effectiveness of fact-checking interventions in politically polarized environments.

Purpose: The purpose of this study was to identify the factors influencing dementia preventive behaviors of older adults at high risk of dementia based on extended health belief model. Methods: The subjects were 140 older adults at high risk of dementia living in H-gun, Gyeongsangnam-do, Republic of Korea. The data was collected from April 21 to May 28, 2021 by using structured questionnaires. The data was analyzed using t-test, ANOVA, Scheffe test, Pearson’s correlation coefficient, and hierarchical multiple regression by SPSS/WIN 24.0 program. Results: The mean score of dementia preventive behaviors of older adults at high risk of dementia was 3.47±0.49 (range 1-5). The factors influencing dementia preventive behaviors were self-efficacy (β=.82, p<.001), cues to action(β=.17, p=.013), ages 75-79 (β=0.35, p=.003; reference: ages 65-69), ages ≥80 (β=0.27, p=.021; reference: ages 65-69), which together explained 82.0% of total variance in dementia preventive behaviors (F=25.21, p<.001). Conclusion: Based on the results of this study, it is highly recommended to develop and apply the dementia prevention program that can increase self-efficacy and cues to action for improving dementia preventive behavior of older adults at high risk of dementia.

Purpose: Although nursing presence is a foundation for professional nursing practice and has known positive outcomes such as patient satisfaction and recovery; it is not well known. The ambiguity surrounding how to define nursing presence has challenged its evaluation and education. Therefore, in an attempt to discover attributes of this underdeveloped concept and studying it in a new context, concept development is essential. The purpose of this study was to clarify the concept of nursing presence through concept development, to produce a tentative definition of this subjective concept in clinical practice. Methods: Concept development was carried out using Schwartz-Barcott and Kim's hybrid model including, theoretical, fieldwork and final analysis phases. First, 29 related articles available on the databases from 1990e2015 were reviewed and analyzed. Then, 22 interviews were conducted with 19 participants, followed with inductive content analysis. At last, an overall definition was performed. Results: Nursing presence can be explained as co-constructed interaction identified by deliberate focus, task-oriented/patient-oriented relationship, accountability, clarification, and ubiquitous participation. Nursing presence requires clinical competence, self-actualization, reciprocating openness, and conducive working environment. Worthwhile communications, balance/recovery, and growth and transcendence are the main consequences of this concept. Conclusion: Co-constructed interaction underscored the value of the nursing presence as an integral component of caring with humanistic and patient-centered approaches. The findings could help clinical nurses have a better understanding of the nursing presence. Findings also can improve educators' and managers' knowledge for developing and conducting appropriate education strategies and caring activities to facilitate the promotion of nursing presence.

Purpose: This study aimed to identify factors influencing subjective health status among individuals with spinal cord injury (SCI) usingthe International Classification of Functioning, Disability and Health (ICF) model. Methods: This study analyzed secondary data from the 2021 Survey on the Status and Needs of Individuals with SCI conducted by theKorea Spinal Cord Injury Association. A hierarchical multiple regression analysis was conducted in four steps. Independent variablesincluded sociodemographic factors, satisfaction with medical services (environmental factor), the need for weight control, the need fornutritional education, the need for dietary management, and disability acceptance (personal factors) along with exercise and activity ofdaily living (activity and participation factors). These factors were added sequentially at each step based on the ICF model. Results: A total of 513 participants were analyzed in this study, with an average subjective health status of 5.51±2.39. Higher satisfactionwith medical services (β=.27, p<.001), frequent exercise (β=.19, p=.008), and a greater level of activities of daily living (β=.02, p<.001)were significantly associated with improved subjective health status. Conversely, a lower need for nutritional education (β=-.25, p=.042)was negatively associated. Conclusion: This study highlighted satisfaction with medical services, nutrition education needs, exercise frequency, and activities ofdaily living as important factors. These findings provide insight into how the health status of individuals with SCI can be enhancedthrough targeted interventions and support from healthcare providers.

제조업 분야에서는 경쟁력 강화를 위하여 다품종 생산으로의 전환이 이루어지고 있으며, 하이브리드 제조 기술이 증가하고 있다. 특히 제조실행시스템과 ERP 등의 도입을 통하여 생산 품질 향상에 많은 노력을 기울이고 있기에, 신속하고 효과적인 관리를 위한 MES 운영이 필요하다. MES는 제품 생산과 관련된 모든 단계를 관리하면 서, 생산 활동에 비효율적인 부분은 개선하고, 공정 변경의 경우에 시스템에 변경 사항을 반영해야 한다. 그러나 대부분의 MES는 시스템 관리자를 통하여 수동적이고, 반복적으로 비효율적인 작업을 계속 하고 있는 상황이다. 본 논문에서는 생산과 관련된 요구사항을 시스템 관리자가 특정 라인의 장비에 대한 참조 정보를, 다른 라인의 동일한 장비에도 일괄 적용할 수 있는 모델을 제안한다. 제안 모델을 통하여 참조 정보의 일괄 적용과 선택 적용의 구분으로 생산 라인에 대한 유연한 대처가 가능할 것으로 기대된다.

In the manufacturing industry, there is a transition to multi-item production for reinforcement of competitiveness. Therefore, the hybrid manufacturing technology is increasing. Especially, many efforts in production quality improvement are made through the adoption of the manufacturing execution system and ERP, so it is necessary to operate MES for prompt and effective management. MES should improve ineffective parts in production activities while managing all stages related to production of products. If there is change in the process, the changed items should be reflected to the system. However, most manufacturing execution systems are operated passively and repetitively by system administrators. This study presents a model that system administrators can comprehensively apply reference information about production related requirements on specific line’s equipment to the same equipment of other lines. The flexible response for application to production lines is possible thanks to the division of blanket application and selective application of reference information through proposed model.

Quick and effective assessment is a problem of theoretical and practical importance in emergency management. Lots of research and applications have been developed for risk assessment and loss assessment, but they are still inadequate for effective incident assessment. In this paper, we propose a new conception - “mitigability”, which enables emergency managers to evaluate the degree that an incident can be mitigated and then take measures timely and efficiently. We also develop the models of “mitigability” measurement in terms of postponed time and reduced loss depending on the characteristics of incidents.

본 연구는 전염병 감시에 있어 해당 시점에서의 급증 여부를 판단할 수 있는 체계적인 알고리즘을 제안하고자 급증 탐지 알고리즘을 서울시의 구별 유행성이하선염 자료에 적용하였다. 본 연구에서사용된 Farrington 알고리즘은 자료의 시간적 추세 및 계절성, 과분산을 반영한 모형으로 급증을 판단할 수 있는 기준치를 제시하고, 전염병 자료의 각 시점의 발생건수와 기준치를 비교하여 기준치 이상의 발생건수가 집계된 시점을 급증 시점으로 판단한다. Farrington 알고리즘을 서울시의 구별 유행성이하선염 자료에 적용한 결과 눈에 띄게 발생건수가 증가한 시점에 급증이 알맞게 표시되었고, 특히 2013년부터 2014년 전반기까지에 대다수의 자치구에 급증이 많이 표시되었다. 본 연구에서 제안한 알고리즘은 향후 감염병의 감시에 있어 보다 체계적이고 정확한 정보를 제공할 것이며 해당 알고리즘이 여러 질병의 모니터링 시스템에 적용될 경우 적절하고 빠르게 급증에 대한 대처가 가능할 것으로 기대된다.

In this study, we proposed a systematic algorithm to monitor and detect outbreak of infectious disease and applied it to mumps data. The Farrington algorithm used in this study is a model that reflects temporal trend, seasonality, and over-dispersion of the data. It provides a reference value to judge outbreak by comparing it with observation. If observation at some time point is bigger than reference value, that time point is then assigned to be outbreak time. The application of the Farrington algorithm to the mumps data of Seoul’s autonomous regions showed correct detection at increase points, and there are many outbreaks especially in the majority of autonomous districts from 2013 to the first half of 2014. The algorithm proposed in this study could provide more systematic and accurate information on disease surveillance and help the government to cope with outbreaks quickly and appropriately when applied to the monitoring system of various diseases.

산업과 기술이 발달함에 따라 국가, 지방 자치단체 또는 국가 산업차원에서 기술 및 지식가치의 역할이 증대되고 기술보호주의가 심화되고 있다. 국가 및 산업 경쟁력을 좌우하는 중요한 원천으로 기술혁신이 부각됨에 따라, 기술 수요조사 및 예측, 자원 배분과 같은 기술 개발 및 관리에 대한 사전 기획의 역할이 점차 확대되고 있다. 기술 혁신은 국가와 산업 경쟁력의 중요한 자원이다. 기술 R&D 방향을 올바르게 선택하는 것은 기술 전략 수립에 중요하다. 올바른 기술 R&D 방향 및 기술 전략을 설정하기를 위하여 기술 예측이 많이 활용되고 있다. 한 산업이 고 부가가치 전략 산업으로 발전 할 수 있도록, 특히, 산업의 생산성과 성장을 유지하기 위해서는 관련 기술의 우선순위를 결정하기를 통해 유망 기술을 예측하고 선정할 필요가 있다. 특히, 세계 자동차산업의 경쟁 심화와 구조조정에 대응하기 위하여 자동차부품 산업관련 기업은 구조조정과 기술개발에 나서는 등 완성차 기업체의 경쟁구조 및 납품시스템에 직접적인 영향을 받고 있으며, 자동차 생산 기업의 생존 전략에 따라 가격경쟁, 새로운 모델 개발, 신기술 개발 및 선진국의 환경규제 등에 대응하기 위하여 많은 노력이 필요하다. 자동차 생산 기업의 가격 경쟁력 확보를 위하여 부품 생산 기지를 세계화하고, 글로벌 소싱(global sourcing) 전략이 확대 적용됨에 따라 자동차부품기업의 대형화 및 모듈화 기술 개발이 점차 확대 되고 있다. 이러한 환경변화에 대응하기 위하여, 자동차부품 기업은 기술개발능력, 자금력, 우수한 인적자원 확보 등을 추진하는 한편, 향후 새로운 자동차 개발을 병행하여 추진하거나 환경규제에 대응하기 위한 독자적 기술 개발을 위해 어떤 방향으로 기술을 개발해야 하는지 기술예측 작업을 통해 기업의 생존 전략을 수립해 가고 있다. 자동차부품산업이 생산성과 성장성을 지속적으로 유지하여 미래에 유망한 기술을 예측ㆍ발굴하는 등 핵심기술의 수요를 파악하고 우선순위를 설정하고 국내 및 해외 특허출원의 경향을 분석하여 비교ㆍ분석하여 향후 효율적인 연구개발 예산의 배분과 산업차원의 정보 공유와 공동연구개발을 촉진할 수 있는 방안을 마련할 필요가 제기 되고 있다. 본 연구는 미래 유망한 기술을 예측하고 최적의 유망 기술을 선택하기 위하여 델파이 방법, 계층 분석 방법 (AHP) 및 특허 분석을 통합적으로 활용하는 분석 모델을 제시하였다. 제시한 모델은 델파이 방법을 통해 다수의 기술 대안들에 대해 설문 조사를 하여 1차로 기술 대안들을 평가한다. 델파이 기법은 미래를 예측하는 질적 예측 방법의 하나로, 여러 전문가의 의견을 되풀이해 모으고, 교환하고, 발전시켜 미래를 예측하는 방법이다. 델파이 방법을 통해서 중요성과 시급성이 상대적으로 높은 기술 대안들을 선정한다. 중요성과 시급성외에 추가적으로 전문성을 고려하여 1차 선별된 기술 대안들에 대해 개발 우선순위를 AHP로 결정했다. AHP 방법은 복수의 대안에 대하여 복수의 평가기준이 존재하는 이른바 다기준 의사결정(multiple criteria decision making : MCDM)의 문제를 작은 문제로 나누어 계층화함으로써 단순화시켜 합리적인 의사결정을 가능하게 하도록 체계적으로 분석하는 기법이다. 한편, 기술 분야 전문가들이 추천한 키워드들에 근거해 관련 기술의 특허문서를 수집하고 수집된 특허문서에서의 키워드들을 K-means 알고리즘으로 그룹화하고 특허 등록 날짜 등을 비교하여 기술 개발의 흐름을 파악할 수 있는 특허 맵을 산출하였다. 특허 인용부분이 존재하지 않기 때문에 특허 인용 분석에서 얻을 수 있는 다양하고 풍부한 정보들을 분석할 수 없는 문제를 해결하기 위하여 특허문서에서 특허의 특징을 설명할 수 있는 주제어를 텍스트 마이님을 통해 추출하고, 이를 토대로 각 특허간의 관련성 정도를 판단하여 네트워크 분석을 통해 특허간의 연결 관계를 분석하여 도시할 수 있는 방법으로는 특허 인용 분석, 특허 네트워크 분석, 특허 데이터 마이닝 분석 방법 등이 활용 되고 있다. 본 연구에서 제시한 모델에서는 기술 대안의 우선순위 및 특허 맵을 상호 비교하고 대안들과 키워드 사이의 연관관계를 고려하여 높은 우선순위를 가지며 향후 발전 추세에 부합하는 기술들을 유망한 기술로 선정하였다. 본 연구에서 제시한 모델을 자동차 부품산업의 전기 장치 관련 유망 기술을 선정하는 사례에 적용하였다. 먼저 15가지 대상기술을 델파이 방법으로 8기준들을 교려해서 중요성과 시급성 높은 기술 대안들을 선정하였다. 선정된 13가지 기술 대안들을 중요성, 시급성과 특수성 기반으로 AHP 방법으로 우선순위를 결정하였다. 그 다음에, 관련 특허들이 수집됐고 키워드의 빈도를 분석하고 시멘틱 네트워크를 구성하였다. 구성된 시멘틱 네트워크에 근거해 특허의 등록 날짜를 비교하고 특허 맵을 구성하였다. 특허 맵을 통해 기술 발전의 흐름을 파악할 수 있다. 특허 맵을 구한 다음에 3명 자동차 산업 분야 전문가들이 15가지 기술 대안들과 관련 기술 특허의 키워드들 간의 관련성을 평가하였다. 마지막으로 기술 대안의 우선순위 결과, 특허 분석결과하고 기술 대안과 특허의 키워드 간의 관련성결과를 통합적으로 교려하고 비교하기를 통해 15가지 기술 대안 중에 3가지 기술 대안들이 유망한 기술 대안으로 선정되었다. 그래서 본 연구에서 제시한 모델을 자동차 부품산업의 전기 장치 관련 유망 기술을 선정하는 사례에 적용한 결과가 제시한 모델이 효율적으로 유망한 기술을 예측하여 최적의 기술을 선정할 수 있음을 확인하였다.

Nowadays, technology innovation is the important resource of national and industrial competitiveness. Forecasting correct technology R&D direction is very important for establishing correct technology strategy. Technology forecasting is an effective method for setting technology strategies. Technology forecasting method can help the decision makers to select promising technologies. In this study, we proposed a integrated Delphi, analytic hierarchy process (AHP) and patent analysis model to forecast promising technology and select optimal promising technology. In the proposed model, Delphi method is used to select the technology alternatives which have high ratings at importance and urgency. AHP is used to prioritize the selected technology alternatives considering importance, specialty and urgency. In the meantime, patents of the technology alternatives are collected. Then, keywords of the collected patents are clustered by K-means algorithm, registration date of the collected patents are compared to create the patent maps which can display the technology’s development trend. Finally, the proposed model compares the technology alternative’s priority and the patent map, considers the association between the alternatives and the keywords, and select alternatives which have high priority and meet the future development trend as the promising technologies. For illustration, we applied the proposed model to the automobile parts industry’s electric apparatus technology to forecast and select promising electric apparatus technologies. The application result showed that the proposed model can effectively forecast promising technologies and select optimal promising technologies.

This study takes the topic of Flowers in Vases of the exhibition ‘Pure Offerings of a Myriad Plants: Paintings on Flower Vases and Potted Scenes’ which hold by National Palace Museum, Taiwan, 2018 as main axis. The thought process and construction of the aesthetics of Meticulous Ink Painting about Flowers in Vases and its charm factors were analyzed. By understanding these charm factors, the appropriate countermeasures for the application can be taken. In this study, we applied the evaluation structure method of charm engineering, interviewed with nine high-art-involved people(five males and four females). The questionnaire survey had been created to find out the satisfactory quality. Applying Kano Model and Refined Kano Model to classify quality and the results were analyzed, we highlight the importance of each quality and suggestions for improvement. The attributes of the charm factors that affect the audience’s appreciation which also have been explored and summarized. In this study, we established the foundation of the charm factors of Meticulous Ink Painting about Flowers in Vases which can be used as a reference for painting or product design.

영산강 하구둑은 1981년 준공된 이후 토사유입으로 인한 내용적 감소, 평균 해면 상승 및 기상요인의 변화로 인해 배수갑문 확장에 따른 효율적인 물관리가 필요한 실정이다. 또한 2008년부터 시작된 4대강 살리기 사업의 일환으로 영산강 본류에 승촌보와 죽산보 건설 및 하구둑 구조개선 사업으로 수공구조물이 증가하였으며, 최근 지속적으로 발생하는 가뭄에 효과적으로 대응하기 위해 새로운 물관리 체계의 정립이 필요하게 되었다. 본 연구에서는 영산강유역의 물순환 과정을 모의하기 위해 SSARR 모형을 선정하였으며, 분석에 필요한 물리적 입력변수, 수문기상 입력변수, 내부처리 매개변수, 취수량 및 회귀수량을 산정하였다. 구축된 입력자료와 매개변수를 이용하여 2008년부터 2009년 실측자료로 매개변수 보정을 실시하였으며, 2013년과 2014년 자료를 적용하여 검정을 실시한 결과 3개 제어지점의 이수기 평균 절대오차는 4.7㎥/s, 2014년에는 7.8㎥/s로 분석되었다. 향후 본 연구에서 적용된 물순환 체계를 이용한다면 영산호의 효율적인 물관리를 수행할 수 있을 것이다.

Since 1981, Youngsan river bank has become hollow and its water management has become ineffective. Following the project revitalizing the four major rivers in Korea that started in 2008, it is necessary to establish a new water management system due to the increase in the number of water structures. In this study, the SSARR model was selected to simulate the water circulation process at Youngsan river watershed, and the water circulation system for the Youngsan lake was established using the observed input data. The parameters calibration was performed from 2008 to 2009, which was verified with the data from 2013 to 2014. According to the varication with the 2013-14 data, the average absolute error of the last three stations was 4.7㎥/s in 2013 and 7.8㎥/s in 2014, respectively. The water circulation system applied in this study could help carry out an efficient water management of freshwater lake in Korea.

스마트 폰의 보급과 플랫폼의 다변화에 따라 모바일 애플리케이션 시장 또한 가파른 성장을 지속하여 왔으며, 이제 초기 수용의도를 파악하는 것 보다는 소비자의 지속사용의도를 파악하는 것이 더 중요한 이슈로 대두되고 있다. 이는 또한 모바일 애플리케이션 제공업체의 중요 당면과제이다. 본 연구에서는 모바일 애플리케이션 소비자의 지속사용의도를 파악하기 위해 모바일 애플리케이션 시장 분석을 바탕으로 정보시스템 기대-충족 모형에 기반한 연구모형을 제시하고자 한다. 특히, 기대-충족 모형에 기반한 모바일 애플리케이션 지속사용의도에 있어서 사용자의 인지적 몰입을 기대충족과 지각된 유용성의 선행요인으로 제안한다. 본 연구의 목적은 선행 연구분석을 바탕으로 모바일 애플리케이션의 지속사용의도를 설명하기 위한 연구모형을 제시하는 것이며, 연구모형의 실증분석을 통해서 모바일 애플리케이션 사업자의 실무에 도움이 되는 제안을 할 수 있을 것이다.

This study applied Testlet-based response theory (TRT) model to a set of reading comprehension data from a TOEIC practice test. The parameter estimates and test information were compared to those of the standard item response theory (IRT) model. The results show that the model choice could have a serious effect on item slope and guessing parameter estimates. However, the two models did not yield any significant difference in item difficulty and proficiency parameter estimates. Test information as a measure of global precision shows that the two models could yield a differential degree of test precision depending on the range of ability distribution. A further textual analysis was also performed to see why certain testlets have more dependence than others in the same test

The purpose of this study was to develop a system dynamics model to dynamically analyze the effects of heatwaves and apply it to real-world situations. For this purpose, first, the influencing factors of heatwaves were identified through previous studies. Second, a dynamic heatwave model was developed. Third, time series data from 2009 to 2018 were constructed, and the model was applied to Seoul. In this step, scenarios based on the budget were created, and the intensity of heatwaves resulting from changes in variables were measured. The results are as follows: First, the policy factors of heatwaves were classified into the cause and effect of the heatwave group, heatwave mitigation policy group, and heatwave adaptation group, forming a feedback structure. Second, it was observed that a 20% increase in budgets starting from 2040 led to temperature reductions of 1.57°C for the eco-friendly vehicle policy, 0.29°C for the high-efficiency air conditioners policy, 0.06°C for heatwave shelters, and 0.77°C for the creation of green space policy. Third, increasing the budget for heatwave shelters was found to be highly effective in reducing the number of people with heat-related illnesses.

Lighthill과 Whitham의 충격파모형에 따르면 동일한 속도를 유지하는 교통류 흐름상태에서도 충격파가 존재하며, 이는 라디오 전파처럼 보이지도 않고 관측할 수도 없다고 하였다. 최근의 한 논문은 이 문제에 대해 새로운 접근방법을 통해 위와 같은 모순이 어떻게 발생하였는지를 보여주었고, 이를 개선하기 위해 점근적 충격파모형 (asymptotical shock wave model) 을 제시하였다. 점근적 충격파모형은 동일한 속도로 이동하는 균일한 교통류에서 라디오 전파와 같은 관측 불가능한 충격파가 존재하지 않는 것을 증명하였다. 그러나 상기 논문은 모형의 유도와 증명에 치중하였고 모형으로서의 해석이나 구체적인 수치를 적용한 모형의 검증은 아직 실행된 적이 없다. 본 논문은 점근적 충격파모형의 내포된 의미를 해석하고, 구체적인 수치를 바탕으로 한 시나리오를 통해 모형의 성능을 시험하였다. 그 결과 점근적 충격파모형은 기존 모형에 비해 수식상의 큰 차이는 없었지만, 유일한 차이인 등식의 세 번째 항목이 모형 결과에 결정적인 차이를 나타냄을 확인하였다. 새 모형에 도입된 파라메터는 적용된 수치의 대소에 따라 그 결과가 다르게 나타났다. 이는 기존의 충격파모형에는 없는 특징으로서, 적절한 수치를 선정한다면 다양한 교통흐름에 신축적으로 모형을 적용할 수 있을 것으로 판단된다. 또한 구체적인 수치를 적용한 점근적모형의 시나리오별 시험 결과 동일한 조건에서 새로운 모형은 기존 모형에 비해 충격파가 교통류의 하류 측으로 더 진행됨을 확인하였다. 양 모형간의 이러한 차이는 통계적 유의성 검토에서도 확인되었으며, 향후 현장 자료를 적용한 추가적 비교연구가 필요한 것으로 사료된다.

According to the Lighthill and Whitham’s shock wave model, a shock wave exists even in a homogeneous speed condition. They referred this wave as unobservable-- analogous to a radio wave that cannot be seen. Recent research has attempted to identify how such a counterintuitive conclusion results from the Lighthill and Whitham’s shock wave model, and derive a new asymptotical shock wave model. The asymptotical model showed that the shock wave in a homogenous speed traffic stream is identical to the ambient vehicle speed. Thus, no radio wave-like shock wave exists. However, performance tests of the asymptotical model using numerical values have not yet been performed. We investigated the new asymptotical model by examining the implications of the new model, and tested it using numerical values based on a test scenario. Our investigation showed that the only difference between both models is in the third term of the equations, and that this difference has a crucial role in the model output. Incorporation of model parameterα is another distinctive feature of the asymptotical model. This parameter makes the asymptotical model more flexible. In addition, due to various choices of α values, model calibration to accommodate various traffic flow situations is achievable. In Lighthill and Whitham’s model, this is not possible. Our numerical test results showed that the new model yields significantly different outputs: the predicted shock wave speeds of the asymptotical model tend to lean toward the downstream direction in most cases compared to the shock wave speeds of Lighthill and Whitham’s model for the same test environment. Statistical tests of significance also indicate that the outputs of the new model are significantly different than the corresponding outputs of Lighthill and Whitham’s model.