우리나라의 하천은 그 중요도와 규모에 따라 국가·지방·소하천 및 세천 등으로 분류하고 있다. 우리나라 하천 관리는 주로 국가 지방하천을 중심으로 이루어지고 있다. 특히 수리량 계측에 있어서 대부분의 수위 유량 관측시설이 국가 지방하천에 위치해 있으며, 소하천에 대한 관측은 거의 이루어 지지 않고 있다. 이로 인해 소하천 설계기준의 홍수량 산정 공식은 국내 중규모 이상 하천의 경험식이나 외국의 소하천 경험식에 기반한 매개변수를 따르고 있어, 국내 소하천의 특성을 반영하지 못하고 있다. 국립재난안전연구원에서는 국내 소하천 특성에 적합한 설계기준 개발 및 홍수량 산정을 위해 소하천 자동유량계측기술을 개발하고, 전국 소하천의 10%(2,230개소)에 설치·운영하는 것을 목표로 행정안전부 및 지자체와 협력하여 확대 구축을 추진 중이다. 소하천은 유로연장이 짧고 유역면적이 크지 않아 도달시간이 짧은 것이 특징으로, 강우-유량 노모그래프를 사용하여 소하천 홍수 예·경보를 위한 홍수량 산정이 가능하다. 강우-유량 관계는 선행강우에 따른 토양의 포화상태와 강우 발생 시점의 기저유량 등에 영향을 많이 받는다. 본 연구에서는 자동유량계측기술 설치 시범소하천 5개소의 계측데이터를 사용하여 선행강우를 고려한 강우-유량 노모그래프를 개발하였다. 또한, 뉴로-퍼지 기법과 회귀분석을 사용한 홍수량 예측결과와 비교 연구를 수행하였다.
이상기후로 인해 돌발적이고 국지적인 호우 발생의 빈도가 증가하게 되면서 짧은 선행시간(~3 시간) 범위에서 수치예보보다 높은 정확도를 갖는 초단시간 강우예측자료가 돌발홍수 및 도시홍수의 조기경보를 위해 유용하게 사용되고 있다. 일반적으로 초단시간 강우예측 정보는 레이더를 활용하여 외삽 및 이동벡터 기반의 예측기법으로 산정한다. 최근에는 장기간 레이더 관측자료의 확보와 충분한 컴퓨터 연산자원으로 인해 레이더 자료를 활용한 인공지능 심층학습 기반(RNN(Recurrent Neural Network), CNN(Convolutional Neural Network), Conv-LSTM 등)의 강우예측이 국외에서 확대되고 있고, 국내에서도 ConvLSTM 등을 활용한 연구들이 진행되었다. CNN 심층신경망 기반의 초단기 예측 모델의 경우 대체적으로 외삽기반의 예측성능보다 우수한 경향이 있었으나, 예측시간이 길어질수록 공간 평활화되는 경향이 크게 나타나므로 고강도의 뚜렷한 강수 특징을 예측하기 힘들어 예측정확도를 향상시키는데 중요한 소규모 기상현상을 왜곡하게 된다. 본 연구에서는 이러한 한계를 보완하기 위해 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)을 적용한 초단시간 예측기법을 활용하고자 한다. GAN은 생성모형과 판별모형이라는 두 신경망이 서로간의 적대적인 경쟁을 통해 학습하는 신경망으로, 데이터의 확률분포를 학습하고 학습된 분포에서 샘플을 쉽게 생성할 수 있는 기법이다. 본 연구에서는 2017년부터 2021년까지의 환경부 대형 강우레이더 합성장을 수집하고, 강우발생 사례를 대상으로 학습을 수행하여 신경망을 최적화하고자 한다. 학습된 신경망으로 강우예측을 수행하여, 국내 기상청과 환경부에서 생산한 레이더 초단시간 예측강우와 정량적인 정확도를 비교평가 하고자 한다.
최근 간척사업으로 조성된 간척농경지의 영농에 있어 가장 빈번하게 발생하는 영농사고는 염수에 의한 농작물의 염해피해로 간척지를 농경지로 사용함에 있어 최우선적으로 선행되어야 할 과제는 제염화이다. 현재까지 간척지의 제염화를 위한 활발한 연구 및 기술개발이 진행되고 있으나, 현재의 기술로 단시간 내에 간척지를 제염화하는 것은 사실상 불가능한 실정이며, 간척농경지에 사용되는 관개용수 또한 대부분 간척으로 조성된 담수호나 조수간만의 영향을 받는 하구원의 수원을 염분 농도를 고려하지 않은 상태에서 이용하고 있어 기상조건, 배수갑문 오동작 등으로 인한 염분농도 상승에 의해 피해가 발생되고 있다. 본 논문에서는 WCDMA 모듈을 이용하여 외부 서버로 데이터를 전송을 수신받아 실시간으로 현재 염분 수치가 실시간으로 증가되는 그래프를 구현하였으며, 또한 일정 수치이상으로 올라가면 경보음을 알릴뿐만 아니라, 데이터가 실시간으로 저장되 사용자가 다시 확인할 수 있는 실시간 염분 모니터링 시스템을 구현 하였다.
기후변화 등으로 해안 침수 등의 피해가 증가하고 있으며, 이러한 피해를 줄이기 위해 해양을 지속적으로 모니터링하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 해수면의 변화를 모니터링하고 위험한 상황을 경보하는 해양모니터링 시스템에 적용할 수 있는 조위 예측 모델을 제안한다. 기존의 조위 예측 모델은 장기적인 예보를 위한 것으로 많은 데이터와 복잡한 알고리즘이 필요하기 때문에 실시간 시스템에는 적절하지 않다. 반면, 제안하는 알고리즘은 조위 센서에 의해 측정된 데이터를 이용하여 실시간으로 조위를 예측하는 방법으로 간단하지만 정확하게 한 시간 또는 두 시간의 비교적 짧은 시간 후의 조위를 예측한다. 제안하는 방법은 조석의 조화분석을 위해 칼만필터 알고리즘을 사용하고 추가적인 오류 보정을 위해 이중 지수 평활법을 사용한다. 실험 결과는 제안하는 알고리즘이 간단하지만 정확하게 조위를 예측하는 것을 보여준다.
원자력발전소는 안전성을 최우선으로 하는 매우 복잡한 대규모 시스템으로써 이를 제어하는 주제어실에는 4000여 개의 경보 및 감시장치들이 설치되어 있다. 원자력박전소는 시설의 위험성과 복잡성으로 인해 대부분의 공정관리와 진단이 운전원에 의해서 이루어지는데, 운전원은 여러 가지 센서나 계들로 부터 얻어지는 방대한 양의 데이터를 이용하여 운전 상태를 파악한다. 따라서, 발전소가 비정상 상태로 운전될 때, 운전원이 정확한 사고 원인을 분석하고 빠른 시간 안에 해결 방법을 찾는 것이 어려울 수 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 본 논문에서는 2단 신경망을 이용하여 센서나 계측기들로부터 얻어진 데이터의 유형은 파악하여 고장 진단 시스템을 구성하였다.
본 논문은 건물 내에서 발생되는 각종 화재 및 재해를 자동으로 신속히 감지한 후 현지에 설치된 방재설비들을 자동으로 동작시켜 화재 및 재해를 초기진압하고, 이들 재해상황들을 유무선 통신망을 통하여 실시간으로 원격지 상황실의 중앙관리시스템에서 모니터링되는 고속 고정밀의 IT 기반의 방재용 자동화시스템을 개발한다. 본 논문에서 제안하는 방재용 자동화시스템은 소형.경량 및 고감도 고정밀의 원칩형 PLC (one-chip type PLC)가 적용되어, 각종 재해 센서로부터 감지된 신호를 분석하고 재해발생시 조기진압을 위한 현장의 방재용 구동장치들을 작동시킨다. 또한 검출된 데이터들은 RS232c 및 블루투스에 의한 유무선 통신망을 통해 원격지 상황실에 데이터 전송 및 긴급 경보신호를 송출시키고, 모니터링 프로그램을 구동시킨다. 제안한 IT 기반의 방재용 자동화시스템은 화재와 각종 재해에 대한 예방과 신속한 조치로 인명과 재산의 손실을 최소화 하고자 한다.
은행 산업의 글로벌화에 따라 은행의 내실이 중요해지고 있다. 내실을 위해 은행의 효율 생산성이 중요해짐에 따라 은행은 이를 향상시켜야 한다. 효율 생산성을 강화시키기 위해 은행의 현 상황을 분석할 방법론이 필요하나 부족한 상태다. 따라서 본 연구에서는 효율성 측정방법론인 DEA중 BCC모델과 생산성 측정방법론인 Malmquist모델을 기반으로 하여 은행의 효율 생산적 위치를 분석할 수 있는 진단방법론을 개발하였다. 모델의 타당성을 검사하기 위해 2007년부터 2012년까지의 은행 데이터를 기반으로 조사 분석을 실시하였다. 분석결과 본 연구의 BCC - Malmquist모델과 당시의 은행위치가 유사함을 분석할 수 있었다. 또한 2012년의 데이터에 나온 결과 값을 바탕으로 2013-2014년에 각 은행이 취한 효율 생산성 향상 방법이 흡사함을 분석 가능하였다. 따라서 본 분석방법론은 은행의 효율 생산적 위치를 파악하기 용이하며, 타 분야에 적용함으로써 경영전략적 시사점을 제공가능하다 사료된다.
본 연구에서는 지상파 UHD 부가 데이터를 활용한 재난방송을 가상으로 구현해 보았다. ATSC 3.0 표준을 참조하여 9가지 기능(경보알람, 위치기반정보, 다국어, 속보타이틀 다시보기, 대피요령 동영상, 부가정보 1(CCTV 등), 부가정보2(클립동영상 등), TV 자동 켜짐, 자동채널전환)을 살펴보았다. 그리고 제안하는 재난방송 서비스가 실제 현장에 적용되었을 시에 생길 수 있는 이점과 문제점에 대해 알아보았다. 지상파 UHD 재난방송의 시연 및 설명 후에 전문가 인터뷰를 실시하였다. 수신 측에서 발생할 수 있는 문제점은 이용의 어려움, 프로그램 시청 방해 등이 있는 것으로 나타났다. 발령 및 전송기관 측에서 발생할 수 있는 문제점은 콘텐츠 생성 문제, 광고사와의 문제 등이 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 지상파 UHD 기반 재난방송의 구현을 기반으로 한 연구가 부족한 상황에서 해당 기술을 가시적으로 보여줌으로써 기술에 대한 이해를 도왔고, 이를 통해 기술의 이점 및 문제점을 구체화할 수 있었다.
본 논문은 센서 데이터의 이상을 감지하기 위하여 실시간 신뢰구간을 추정하였다. 실시간 신뢰구간 추정은 시계열분석 방법인 지수평활법과 이동평균법의 평균제곱오차를 비교하여 오차가 적은 이동평균법을 적용하였다. 이와 같이 추정된 신뢰구간을 측정된 센서 데이터가 이탈하게 되면 이상감지 경보를 통해 관리자에게 알려준다. 제안한 방법은 선박 내부의 실시간 이상감지를 위한 것으로 무선센서네트워크(WSN)와 사용자의 접근성을 높이기 위해 안드로이드 단말기를 사용하였다. 관리자는 실시간 신뢰구간에 따른 이상감지 정보를 활용하여 선박 내부에서 발생한 위급한 상황에서 신속하고 정확하게 의사결정을 함으로써 안전운항을 할 수 있다.
사물인터넷은 장애인들의 삶의 질을 높이기 좋은 도구로 활용될 수 있다. 특히 시각 장애인의 경우 목적지를 찾고, 진행 경로의 장애물을 발견하여 회피하거나, 목적지로의 진행 방향을 교정하는 등의 도움이 필요하다. 이러한 필요성을 바탕으로, 본 논문에서는 사물인터넷을 이용한 기초적인 장애물 회피 및 내비게이션 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 RFID 리더와 초음파 센서를 탑재한 스마트 지팡이, 스마트폰, 그리고 인터넷을 포함한다. 장애물 회피를 위해 초음파 센서로부터 취득된 데이터는 국제표준데이터 포맷(ISO/IEC 23005-5)으로 변환되어 스마트폰에 전달된다. 진행경로에 설치된 RFID 태그를 이용해 시각 장애인의 위치를 파악하고, 보이스 메시지를 통해 이동 경로에 대한 정보를 알려주며, 장애물을 피하기 위한 경보를 사용자에게 전해 준다. 제안된 시스템은 대학 캠퍼스 내에서 성공적으로 테스트 검증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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