국제민간항공기구(ICAO)는 ASBU(Aviation System Block Upgrade)를 통해서 2013년부터 20년간 항공관련 데이터 시스템의 성능을 향상시키는 프로그램을 채택하였다. 프로그램의 일부분으로써 SWIM(System Wide Information Management) 기술 개발을 통한 항공통신 데이터를 종합 관리하는 망에 대한 연구개발은 미국, 유럽 선진국들을 중심으로 진행 중이다. 이에 따라, 본 논문에서는 선진국들의 개발 동향과 대등한 기술개발을 위해 SOA(Service Oriented Architecture) 개념을 적용한 항공 데이터 서비스 아키텍처 기술개발, 항공 데이터의 종합적 관리를 위한 미래형 데이터 관리 모델 개발, 기존의 항공 데이터 시스템과 연동을 위한 어댑터 기술 개발을 통하여 사용자 중심의 항공데이터 종합 관리망 기술을 개발하는 방법에 기반한 테스트베드 구축 방안을 제안한다.
빙축열 시스템과 같은 열교환 시스템을 이용하여 심야의 전력 경부하 시 주간에 이용할 냉방부하를 축열하였다가 주간에 공급함으로써 전력의 평준화와 전력 설비의 효율적 운용을 기할 수 있어 전력의 안정적인 수급과 에너지의 효율을 극대화할 수 있다. 하지만 빙축열 시스템의 제어 운전을 전적으로 운전자의 경험에 의존하는 경우에 충분한 냉방 부하를 공급하기 위한 잉여축열에너지가 비경제적으로 많아져서 빙축열 시스템의 경제성이 저하되고 사용 효과가 낮아지는 문제점이 많이 발생되고 있다. 경제적인 활용 효과를 고려하여 빙축열 시스템을 효율적으로 운용하기 위해서는 냉방부하량이 기후 특성에 의해 결정되므로 기후를 정확하게 예측하고 이를 토대로 다음날의 시간별 냉방부하를 예측하여 적정한 축열량을 결정하여야 하는 어려움이 따른다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 신경망을 이용하여 기상 데이터를 토대로 다음날의 온도와 습도를 예측하고 예측된 온도와 습도 및 냉방부하 실적 자료를 기반으로 신경망을 이용하여 시간별 냉방부하를 예측하는 알고리즘을 제시하였다. 제안된 냉방 부하예측 알고리즘에 의해 구축된 한국전력공사 속초생활연수원의 부하예측모델을 이용하여 온도, 습도, 냉방부하를 예측한 결과 기존 방법에 의한 것보다 우수한 예측 성능을 보였다.
본 연구는 천리안위성 2A호의 Level 1B (L1B) 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 심층신경망(deep neural network, DNN) 기법을 적용하고 검증을 실시하였다. 지상기온은 지면으로부터 1.5 m 높이의 대기온도로 일상생활뿐만 아니라 폭염이나 한파와 같은 이슈에 밀접한 관련을 갖는다. 지상기온은 지표면 온도와 대기의 열 교환에 의해 결정되므로 위성으로부터 산출된 지표면 온도(land surface temperature, LST)를 이용한 지상기온 추정 연구가 활발하였다. 하지만 천리안위성 2A호 산출물 LST는 Level 2 정보로 구름영향이 없는 픽셀만 산출되는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 Advanced Meteorological Imager 센서에서 측정된 원시데이터에 오직 복사와 위치보정을 마친 L1B 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 DNN 모델을 제시하고 그 성능을 가늠하기 위해 위성 LST와 지상관측 기온 사이의 선형회귀모델을 기준모델로 사용하였다. 연구기간은 2020년부터 2022년까지 3년으로 평가기간 2022년을 제외한 기간은 훈련기간으로 설정했다. 평가지표는 기상청의 종관기상관측소에서 정시에 관측된 기온정보로 평균 제곱근 오차를 사용하였다. 관측지점에서 추출된 픽셀 중 손실된 픽셀의 비율은 LST는 57.91%, L1B는 1.63%를 보였으며 LST의 비율이 낮은 이유는 구름의 영향 때문이다. 제안한 DNN의 구조는 16개 L1B 자료와 태양정보를 입력 받는 층과 은닉층 4개, 지상기온 1개를 출력하는 층으로 구성하였다. 연구결과 구름의 영향이 없는 경우 DNN 모델이 root mean square error (RMSE) 2.22℃로 기준모델의 RMSE 3.55℃ 보다 낮은 오차를 보였고, 흐린 조건을 포함한 총 RMSE는 3.34℃를 나타내면서 구름의 영향을 제거할 수 있을 것으로 보였다. 하지만 계절과 시간에 따른 분석결과 여름과 겨울철에 모델의 결정계수가 각각 0.51과 0.42로 매우 낮게 나타났고 일 변동의 분산이 0.11과 0.21로 나타났다. 가시채널을 고려해 태양 위치정보를 추가한 결과에서 결정계수가 0.67과 0.61로 개선되었고 시간에 따른 일 변동의 분산도 0.03과 0.1로 감소하면서 모든 계절과 시간대에 더 일반화된 모델을 생성할 수 있었다.
최근 들어 텔레매틱스 분야에서 자동차의 위치 및 상태를 감시하고 관리하기 위해 무선 센서 네트워크의 활용이 크게 확장되고 있다. 기존에는 위치, 속도, 온도와 같은 이 기종 플랫폼간의 센서 데이타 수집 및 운용을 위해 독립적인 어플리케이션을 사용하고 있으며, 그러한 데이타 교환과 통합을 위하여 많은 비용이 소요되었다. OGC(OpenGIS Consortium)에서는 이러한 문제를 해결하고자 Sensor Collection Service 구현 명세를 제안하였다. Sensor Collection Service 구현 명세는 센서 데이타에 대한 질의를 처리하기 위한 표준 인터페이스를 정의하고 있으며, 질의 결과로는 센서에 대한 정보 및 센서데이타를 반환하도록 정의하고 있다. 본 논문에서는 Sensor Collection Service 표준 인터페이스를 이용하여 센서로부터 획득된 위치 및 속도, 온도 등의 다양한 데이타에 웹을 통하여 접근할 수 있도록 센서 데이타 서비스 시스템을 설계 잊 구현하였다. 따라서 사용자들은 센서 데이타 서비스 시스템을 통하여 센서의 종류와 위치에 관계없이 웹 상에서 위치 및 속도, 온도 등과 같은 다양한 센서 데이타를 획득할 수 있으며 시스템간 데이타의 교환 및 통합이 가능하다. 또한, 사용자가 쉴게 검색 및 분석할 수 있도록 Sensor Collection Service 표준 인터페이스 질의를 통하여 획득된 데이타를 센서의 위치와 측정 시간에 기반하여 보여주고 있다. 본 시스템은 다양한 센서 데이타의 획득과 타 시스템과의 데이타 교환이 용이하므로 텔레매틱스, 위치 추적 시스템, 상태 감시 시스템 등 다양한 분야에 효과적인 도구로 활용될 수 있다.이루어졌다 가능한 창조 모델로 이용될 수 있을 것으로 생각된다.}94,\;29.4{\pm}30.3,\;45.1{\pm}44$로 Mel 10군과 Mel 30군이 유의적인 감소를 보였으나(p<0.05) 이들 두 군 간의 차이는 나타나지 않았다. 이상의 결과로, 랫트에서 복강수술 후 melatonin 10mg/kg투여가 복강 내 유착 방지에 효과적이라고 생각된다.-1}{\cdot}yr^{-1}$로서 두 생태계에 축적되었다.여한 3,5,7군에서 PUFA 함량이 증가한 반면, SFA 함량은 감소하여 P/S 비율, n-3P/n-6P 비율은 증가하는 경향이었으며 이는 간장의 인지질, 콜레스테롤 에스테르, 총 지질의 지방산조성에서도 같은 경향을 볼 수 있었다.X>$(C_{18:2})$와 n-3계 linolenic acid$(C_{18:3})$가 대부분을 차지하였다. 야생 돌복숭아 과육 중의 지방산 조성은 포화지방산이 16.74%, 단불포화지방산 17.51% 및 다불포화지방산이 65.73%의 함유 비율을 보였는데, 이 중 다불포화지방산인 n-6계 linoleic acid$(C_{18:2})$와 n-3계 linolenic acid$(C_{18:3})$가 지질 구성 총 지방산의 대부분을 차지하는 함유 비율을 나타내었다.했다. 하강하는 약 4일간의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로,
정규식생지수 (Normalized Difference Vegetation Index)는 각종 수문모델, 지표-대기 모델에 입력 자료로 사용되는 인자로 대기와 지표 사이의 에너지 교환 및 수문기상학적인자의 변동성을 파악하는데 매우 중요하다. 이에따라, 식생고유의 분광반사 특성을 이용하여 인공위성으로 관측하는 NDVI 값의 정확한 모의를 위한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 국내 최초의 정지궤도위성인 Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS)에서 산출된 정규식생지수의 적용성을 판단하기 위해 Maximum Value Composite (MVC) 방법을 활용하여 산정한 16일 단위, 8일 단위의 정규식생지수와 MODerate-resolution Imaging Spectro-radiometer (MODIS) 센서에서 관측된 정규식생지수와 비교 검증을 실시하였다. 그 결과 16일 단위와 8일 단위 NDVI 모두 좋은 결과를 나타내었다. 이러한 결과를 토대로 COMS의 활용 가능성을 확인할 수 있었으며 추후 수문 생태학적 연구에 중요한 자료로 사용될 수 있을 것이다.
무선 센서 네트워크에서 중요한 이슈 중 하나는 배치되는 센서 노드들이 최대한 요래 지속되도록 전력 소비를 줄이는 것과, 네트워크를 시간 동기화 하는 것이다. 기존의 저 전력 시간 동기화 알고리즘은 취침모드에 대한 고려 없이 교환되는 패킷의 수를 줄이거나, 네트워크 토폴로지에 따라 다른 시간 동기화 방법을 사용하는 하이브라드 방법이 전부였다. 무선 센서 네트워크에서 효율적인 에너지 절약 방법은 노드의 취침을 통한 duty cycle의 감소이기 때문에, 본 논문에서는 노드의 취침을 통해 duty cycle을 줄일 수 있는 시간 동기화 알고리즘을 제안하였다. 알고리즘 제안 시, 실험을 통해 노드 구성요소의 특성을 파악하여 모델을 세운 후 접근하였다. 제안한 알고리즘의 성능 파악을 위해 네트워크에 요구되는 시간 동기화 정확도가 있을 때, 이를 만족시키기 위한 시간 동기화 주기 값을 구해보았으며, 노드 사이의 편차율을 구할 때 걸리는 시간을 확률적인 개념을 사용해 분석하여 보았다. 제안된 알고리즘을 $3{\times}3$ 격자(grid) 구조에서 구현해본 결과, duty cycle 5%, 시간동기 주기 10초일 때, 107.57 $\mu{s}$의 평균 시간동기 오차를, duty cycle 2.5%, 시간동기 주기 20초일때, 130 $\mu{s}$의 평균 시간동기 오차를 보여주었다.
본 연구는 급속하게 성장하는 시설농업과 동시에 증가하는 에너지 사용량 및 탄소배출량을 저감하기 위해, 온실의 에너지 부하를 동적으로 분석하기 위한 작물에너지의 다중 회귀모델 개발을 수행하였다. 온실은 연중 안정적인 대량 생산을 위한 적절한 환경을 조성하기 위해 에너지 투입이 필요하다. 도시농업의 일종인 옥상온실 플랫폼을 통해 건물에서 버려지거나 활용되지 않는 에너지를 옥상온실에서 사용할 수 있다. 옥상온실의 효율적인 운영을 위해서는 다양한 환경 조건에 대한 동적 에너지 분석이 선행되어야 하며, 온실에 도입되는 태양 에너지의 40-75%가 작물을 위한 에너지 교환이므로 필수적으로 고려되어야 한다. 한국기계연구원 내 옥상온실에서 여름철에 청경채를 재배하며 생장단계에 따른 에너지 교환을 분석하였다. 작물을 중심으로 미기상 및 양액 환경 분석과 생장 특성 조사를 수행하였다. 정식일수에 따른 엽면적지수를 추정하였으며, 개발된 수식은 결정계수 0.99로 분석되었다. 또한 작물에너지 흐름에 지배적인 잎 표면온도로부터의 현열부하와 증발산에 의한 잠열부하로 나누어 모델을 개발하였다. 엽온과 증발산량을 각각 다중 회귀모델을 이용하여 추정하고 실측한 값을 비교해 보았을 때, 평균 결정계수 0.95, 0.71로 분석되었으며, 이 모델을 이용하여 옥상온실의 에너지 부하를 동적으로 산정하기 위한 모델에 입력값으로 사용할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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