본고에서는 IT기술과 건설기술의 융합 기술로서 스마트빌딩 기술에 대해 서술한다. 고층 빌딩의 안전성 평가를 위한 건물구조 건전도 모니터링 기술, 빌딩 실내에 쾌적한 공기 환경을 유지하기 위한 스마트 공기질/환기제어시스템 기술, 빌딩 설계부터 빌딩 사용단계까지 빌딩정보의 체계적인 데이터 관리를 위한 빌딩정보 모델링 기술과 빌딩 운영관리 인터페이스 기술 등에 대하여 소개한다. 또한, 세종대학교에서 개발한 프로토타입으로 빌딩에 설치하여 시험 중인 시스템에 대하여 설명한다.
연구목적: 본 연구는 중동호흡기증후군(MERS) 및 코로나바이러스 감염증-19(코로나19)의 국내 유행 이후 늘어난 신종 감염병에 대한 두려움을 해소하기 위하여, 감염취약계층의 집단감염 위험이 있는 초등학교에서 공기살균기 적용에 따른 공기살균효과를 검증하고자 하였다. 연구방법: 서울시 소재의 초등학교의 교실 및 급식실, 화장실에 공기살균기를 각 1대씩 설치하고 공기살균기와 2m 떨어진 거리에서 표면 및 공기 시료를 채취하여 미설치 대조군과 비교하여 세균저감 효과를 분석하였다. 연구결과: 표면에서의 살균효과는 대조군 및 시험군 모두 2log CFU/cm2미만의 결과가 나왔으며, 대조군에 비해 시험군이 54~87% 저감효과가 있는 것으로 나타났다. 또한 공기중에서의 살균효과는 공기살균기 설치 위치에 따라 살균능력이 차이 났으며, 벽면 설치는 대조군에 비해 최대 91%의 저감 효과를 보였으며, 중앙 설치는 최대 93%의 저감 효과를 보였다. 결론: 연구결과 상시적인 소독을 진행하는 초등학교에서 현재의 방역프로그램을 유지하는 한편 공기살균기의 적용하여 상시적인 공기살균을 병행하면 감염병 전파 방지에 상승효과를 볼 수 있을 것으로 보인다. 또한 공기살균기로의 공기유입이 원활할 수 있도록 하는 것이 바람직할 것으로 사료된다.
자동차 부품의 측정 시스템은 현재 고가의 장비가 대부분이다. 본 논문에서는 저가의 장비를 구현하려고 하였다. 자동차의 부품은 여러가지가 있으나, 이 중에서 현재 공장에서 공기흐름 제어에 어려움을 겪고 있는 CCP(Canister Controlled Purge Solenoid)을 대상으로 하였다. 공기의 사용량에 따라 진공압력을 일정하게 유지하는데 소요하는 시간이 과거에는 최소한 3-4분 정도 요구하지만 본 개발의 목표는 보다 더 짧은 시간이내(수초)에 컴퓨터를 이용하여 설정진공을 유지하고자 한다. 즉 일정공기압 하에서 자동차 부품 CCP를 검사하는 제어시스템을 개발하고자 하였다.
실내 공기 품질 측정은 측정 대상 공간의 대기 상태 유지, 외부 변인으로 인한 대기 이상 현상을 검출하려는 방법이다. 실내 공기 품질을 주기적으로 기록하면서 변인에 따른 공기 변화에 특정 패턴이 발생함을 관측할 수 있었으나, 파라미터를 설정하고 계수를 찾아 나가기엔 파라미터의 개수나 그 영향력을 추산하기 어렵고 결과가 시간에 의존적이라는 문제가 있다. 따라서 본 실험은 이것을 공식화하는 대신, 측정 주기마다 추이를 예측하는 관측치 중심의 기계 학습 모델을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 논문은 실내 대기 품질을 주기적으로 전송 및 저장하는 측정기의 기록 데이터로 공기 품질 변화를 예측하는 모델을 설명하고 시계열 분석 모델을 구축한다.
현재 산업현장은 작업한 인부들이 작업을 마치고 청소하는 식으로 현장의 청결을 유지한다. 본 연구에서는 산업현장의 청결을 보다 깨끗하고 안전하게 유지하여 안전사고 발생의 요인이 되는 것을 제거하는 것을 전제로 하여 현재 상용화 되고 있는 로봇청소기와 아두이노를 이용한 센서를 적용하고자 한다. 본 논문은 기존의 로봇청소기에 미세먼지 센서와 유해가스 센서를 탑재하여 산업현장의 환경을 감지하도록 한다. 산업 현장의 미세먼지 농도가 일정 수치 이상이면, 로봇청소기를 작동하도록 한다. 로봇청소기에 공기청정기와 전자석을 추가하여 산업현장의 공기를 쾌적하게 조성하며, 미세 금속 이물질을 처리하는 기능을 탑재하여 산업현장에서 발생하는 이물질을 보다 쉽게 처리하도록 한다. 유해가스 농도가 일정 수치 이상이면, 부저를 통해 경보를 울려 산업현장 내부에 유해가스가 유출되고 있다고 알려준다. 또한, 블루투스 통신을 통해 스마트폰 어플리케이션으로 센서의 값을 확인하여 DC모터, 공기청정기, 전자석 등을 수동조작해 청소되지 않은 부분을 청소하도록 할 수 있다.
이 연구에서는 수작업 태깅없이 기계가독형 사전을 이용하여 자동으로 의미를 태깅한 후 학습데이터로 구축한 분류기에 대해 의미를 분류하는 단어 중의성 해소 모형을 제시하였다. 자동 태깅을 위해 사전 추출 정보 기반방법과 연어 공기 기반 방법을 적용하였다. 실험 결과, 자동 태깅에서는 복수 자질 축소를 적용한 사전 추출 정보 기반 방법이 70.06%의 태깅 정확도를 보여 연어 공기 기반 방법의 56.33% 보다 24.37% 향상된 성능을 가져왔다. 사전 추출 정보 기반 방법을 이용한 분류기의 분류 정학도는 68.11%로서 연어 공기 기반 방법의 62.09% 보다 9.7% 향상된 성능을 보였다. 또한 두 자동 태깅 방법을 결합한 결과 태깅 정확도는 76.09%, 분류 정확도는 76.16%로 나타났다.
구문 분석에서 가장 큰 문제점 중 하나는 구문 구조의 중의성을 어떻게 해결하느냐에 달려있다. 확률 구문 규칙은 구문 구조의 중의성 해결에 한 방법이 될 수 있다. 본 논문에서는 중심어 간의 공기정보를 이용하여 한국어 구문 구조의 중의성을 해결하는 확률 모델을 제안하고자 한다. 중심어는 어휘를 이용하기 때문에 자료 부족 문제를 야기시킬 수 있다. 이 때문에 자료부족 문제를 어떻게 해결하느냐에 따라 어휘 정보 사용의 성공이 결정될 수 있다. 본 논문에서는 구문규칙을 단순화하고 Back-off 방법을 이용해서 이 문제를 완화한다. 제안된 모델은 실험 데이터에 대해 약 84%의 정확도를 보였다.
연구목적: 고층 건물 화재시 제연구역이 효과적으로 보호되지 않으면 수직피난경로에 연기나 화염이 유입되어 대피가 어려워진다. 국가화재안전기준에서는 제연구역에 차압 및 방연풍속을 공급하여 능동적으로 연기 유입을 억제하고, 제연구역으로부터 옥내로 유입되는 공기는 옥외로 배출되도록 하고 있다. 본 연구는 유입 공기의 배출로 인한 문제점을 확인하고 성능개선 방안에 대하여 알아보고자 하였다. 연구방법: CONTAM 프로그램을 사용하여 기본조건과 변경조건으로 시뮬레이션을 수행하였다. 연구결과: 밀폐된 복도에서 유입 공기가 배출되면 제연구역에서 과압이 발생하여 개방력을 초과하였고 유입공기가 배출되지 않는 층 에서는 방연풍속이 미달하였다. 결론: "차압 배출댐퍼" 적용, 배출댐퍼 2개층 동시 개방, 복도와 옥외 사이 자동식 창문 설치로 유입공기의 배출 성능이 개선되었다.
본 논문에서는 공기방울이 있는 불투명한 얼음 구를 효율적으로 표현할 수 있는 기하학적 접근법 기반의 입자-격자 혼합 프레임워크를 소개한다. 격자를 통해 수온이 확산되고 입자를 통해 얼음 내부에 표현되는 공기방울을 표현한다. 노이즈한 용존공기장(Dissolved air field)이 생성되는 이전 기법의 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 레벨셋을 이용하여 알고리즘을 경량화한다. 즉, 활성화 입자(Active particle)의 개수와 초기 용존산소량(Dissolved oxygen)을 이용하여 열확산의 종료 조건을 효율적으로 제어한다. 또한 공기방울 근처에만 계산했던 이전 용존공기장 기법을 투명한 영역에도 확산하여 사실적인 얼음 구를 표현했고, 입자의 방향성을 정확하게 계산하기 위해 레벨셋 기반의 접근법을 소개한다. 결과적으로 본 논문에서 제시한 방법은 기존 기법에 비해 약 3배정도 빨랐으며 시각적으로 개선된 불투명 얼음 구의 가시화 결과를 보여주기 때문에 물리적인 가상 얼음 형태를 표현하는 분야에 활용될 수 있다.
정보검색시스템은 사용자의 질의를 입력받아 사용자가 원하는 정보를 검색해주는 시스템을 의미한다. 그러나, 대부분의 정보검색시스템은 단어와 연산자의 조합으로 이루어진 질의를 입력받아 문서를 검색해 주고, 사용자는 그 문서들 중에서 원하는 정보를 다시 찾아내야 한다. 본 논문에서는 영어 자여어질의를 입력 받아 사용자가 원하는 정보에 좀 더 근접한 형태의 답으로서 제한된 길이의 짧은 답을 제시하는 시스템을 구현한다. 시스템은 크게 질의분석단계, 문서검색 및 분석단계, 정보추출단계의 세 단계로 나눌 수 있다. 사용자 질의분석단계에서는 의문사 정보와 오토마타, 시소러스 범주 정보를 이용하여 질의에 대한 정답이 될 수 있는 단어의 속성을 예측하였다. 문서분서단계에서는 정답이 될 수 있는 단어의 후보를 선정하기 위해서 시소러스의 범주정보를 사용하였고, 선정된 정답후보중에서 정답을 추출하기 위해 각 후보단어의 질의단어와의 평균거리가중치, 범주간유사도, 공기질의어비율을 사용하였다. 실험을 통해 평균거리가중치만을 이용하는 것 보다 범주간유사도와 공기질의어비율을 함께 이용하는 것이 성능의 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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