• 한국자동차공학회논문집
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• 제8권5호
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• pp.196-206
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• 2000

These days, the fuzzy logic or the fuzzy set theory has received attention from a number of researchers in the area of industrial application. Moreover, the fuzzy logic control has been successfully applied to a large numbers of control problems where the conventional control methods had failed. Using this control theory we designed a climate controller for an automotive climate control system whose mathematical model is difficult. This paper describes an automotive climate control where the fuzzy control has been used to stabilize parameter uncertainties and disturbance effects. To show the validity and effectiveness of the proposed control method, the fuzzy logic controller was implemented with a philips 80C552 microcomputer chip and tested in an actual vehicle. From the experimental results, it could be conduced that the proposed controller is superior to conventional controllers in both control performance and thermal comfort. The climate control system in cars is difficult to model mathematically so we tested a fuzzy logic control system which promised better results.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.189-189
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• 2015

본 연구는 기후변화의 영향을 고려한 포아송 강우생성모형의 일종인 MBLRP(Modified Bartlett-Lewis Rectangular Pulse)를 개발하고, 대한민국 주요 도시에 대해 향후 100년간 강우의 변화를 살펴보았다. 기존 MBLRP 모형에서 기후변화에 따른 강우량 변화를 고려할 수 있도록 GCM 모형의 강우 자료를 활용하였고, GCM 모형으로부터 발생하는 불확실성을 고려하기 위해 IPCC의 RCP(Representative Concentration Pathways) 시나리오를 모의한 16개의 GCM 모형을 사용하였다. 2007년부터 2099년까지의 미래기간을 3개의 시 구간으로 구분하고, 16개 GCM 앙상블을 사용하여 미래기간 동안 대한민국 16개 도시에 대해 1000개의 샘플을 BWA 방법을 이용하여 생성하였다. 제어기간(1973-2005) 대비 미래기간(2007-2099)의 변화율을 나타내는 FOC(factor of change)와 온도의 연별 변화율을 나타내는 SF(scaling factor)의 개념을 결합하여 미래기간에 대한 CF(correction factor)를 산정하였다. 이때 CF는 16개 도시의 연 단위 강우량 변화 비율을 월별로 나타내며, 제어기간의 월 강우 관측치와 CF를 몬테카를로 모의를 실시하여 미래기간의 강우 시나리오를 산정한다. 이를 통해 월 평균 강우량 통계치를 연 단위로 얻을 수 있으며, 월 평균 강우량이 월 평균 분산, 무강우확률, 자기상관계수와 가지는 선형 관계를 통해 강우 통계치를 산출한다. 이와 같은 강우 통계치는 가상강우생성모형인 MBLRP 모형에 입력 자료로 활용되어 월 강우량을 시 단위의 강우 시계열 자료로 생성해낸다. 최종적으로 MBLRP 모형으로 산정된 시 단위 강우 시계열은 기후변화 영향을 고려한 GCMs 앙상블로 생성된 강우 시나리오를 기반으로 산출되기 때문에 향후 수자원 분석에 활용 가능할 것이라 기대된다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.292-293
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• 2018

여가생활과 건강에 대한 관심이 증대함에 따라 웰니스와 휴양과 관련한 컨텐츠가 요구되면서 산림치유, 해양치유와 같은 헬스 투어리즘에 대한 관심이 높아지고 있다. 산과 바다를 모두 갖고 있는 우리나라의 경우 치유산업의 발전가능성이 충분하고 치유자원 발굴, 효능에 관련된 연구도 진행되고 있다. 해양치유시설은 프로그램에 맞게 제어 가능한 실내에 비해 옥외활동에는 가능한 시간, 기후가 한정되어 있으며 지역특성에 따라 달리 적용되어야 함에도 불구하고 아직 명확한 기준이 미비하다. 이에 본 연구는 해양치유 옥외활동에 적합한 기후환경 가이드라인 개발을 위해 온열환경, 풍환경, 공기환경 및 체감온도, 불쾌지수와 같은 생활지수와 같은 항목을 정리하고 해당 데이터를 활용하여 옥외활동을 할 수 있는 시간, 기후 등 판단기준을 작성하고자 한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.184-192
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• 2021

농촌의 인구 감소, 고령화에 따른 노동력 부족과 기후변화 심화에 따른 다양한 리스크 확대 등 국내 농업은 현실적 문제를 마주하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 스마트 농업 기술을 발전시키고 있다. 스마트 농업 기술 발전에 있어서 관수제어는 최적의 생장환경 조성에 중요한 역할을 하며 환경보호 차원에서도 중요한 이슈이다. 본 논문은 농작물의 품질 향상, 생산 비용 감소 및 생산량 증가 등을 목적으로 국내 파프리카 농가 지역의 근권 환경 데이터를 수집하고 이를 분석하여 관수제어 모델링을 제시하는 연구에 대한 내용이다. 본 논문에서 제시하는 관수제어 모델링은 지역별 기후적 특징으로 인한 배지무게, 급액, 배액의 변화를 그래프로 제시하는 것이다. 그래프 도출을 위해 데이터 수집 및 분석을 통해 매개변수를 정했으며, 제시한 관수제어 모델링 방법을 수집한 근권 환경 데이터에 적용하여 6개의 지역(강원도, 충남, 전북, 전남, 경북, 경남)의 관수제어 매개변수를 구하고 이를 통해 그래프를 도출했다. 이후 관수제어 모델링 방법의 유효성 검증을 위해 도출된 매개변수를 분석하여 기후적 특징(평균 온도 및 강수량)과 연관시켜보는 연구를 진행했다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.99-104
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• 2022

본 논문에서는 기후변화에 능동적으로 대처하여 빨래 감을 자동으로 제어하는 베란다용 스마트 빨래 건조 시스템을 처음으로 개발하고 소개하고자 한다. 개발된 스마트 빨래 건조 시스템은 앱을 통해 빨랫감 위치 정보를 받은 후, 위치 정보에 따른 온도, 습도 등의 기상청 데이터를 통해 기후 변화를 실시간으로 감지하여 비가 오는 상황이 발생할 경우 건조대 위에 빨래 감을 자동으로 제어한다. 아두이노 습도 센서와 기상청 Open-API 를 통해 기상 정보를 취득하고 이는 라즈베리파이가 스위치 봇을 제어하는데 이용된다. 사용자 인터페이스는 Blynk를 사용하였으며, 스위치 봇은 빨랫감을 제어한다. 제안 시스템은 기상 악화를 감지하고 원격지에 있는 빨래감을 자동으로 제어하여 비 피해를 예방해줄 수 있다.

• 현장농수산연구지
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• 제20권1호
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• pp.107-123
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• 2018

현재 전 세계적으로 기후변화가 농업에 미치는 영향도가 점차 커지고 있다. 본 연구는 기후변화가 축산 생산성 변화에 미치는 영향 정도를 파악하고자 하였다. 기후변화 요소들 중 가장 큰 영향력을 지닌 변수들을 선행연구와 전문가 조사를 통해 알아보았다. 그리고 현재 축산농가들의 실질적 생산성 자료를 이용하여 기후변화와의 관계성에 대해 알아보았다. 가축 등 농업 생산성 변화에 관한 기후 평가를 위해 국내에서 축종별(한우(거세우), 낙농, 양돈, 산란계, 육계) 등의 전국 대표 자료들을 조사하였다. 또한 평가지표를 선정하고 분류하기 위하여 선행연구로서 기후변화 요인 변수선정 연구, 기후변화 요인 변수의 가중치 계산연구 등을 살펴보았다. 본 연구는 축산부문에 있어서 산학연 및 농민 등이 전문가(한우17, 낙농15, 양돈36, 산란계16, 육계15명)를 활용하여 기후변화 취약성 평가지표에 대한 설문조사를 실시한 후 계층분석과정(AHP)을 이용하여 선정된 평가지표의 가중치를 산정하였다. 축산 생산성에 기후변화가 미치는 영향력 평가 AHP 분석 종합결과 사양관리기술, 시설, 기후 순으로 중요도가 나타났다. 이것은 시설, 기후에 대한 통제부분을 현재 축산분야에 있어서는 어느 정도 평균수준 이상으로 경영되고 있기 때문으로 판단해 볼 수 있으며, 본 연구가 기후변화에 대한 영향도 연구이므로 기후요인만을 살펴볼 경우에 축산 생산성 관련 중요 기후요인은 모든 축종에서 최고기온, 고온일수 및 일교온도차로 조사되었고, 축종 별로 기후요인의 우선순위에는 차이가 있었다. 모든 축종에서 고온일수가 가장 영향력이 큰 요인으로 조사되었으며, 2순위로 최고기온과 일교차가 있었다. 2순위 최고기온은 거세우, 낙농, 양돈에서 영향력이 더 컸으며, 일교차는 산란계와 육계에서 더 중요한 요인으로 평가되었다. 이에 평가지표의 타당성을 검증하기 위해 국내 기후, 강수량 및 일조시간의 변화를 조사하여 축산부문에서의 각 축종별 생산성에 영향을 주는지에 대해 조사된 축산분야 농가들의 생산성 데이터를 통해 관계성을 알아보았다. 관계성을 알아보기 위해 축종별 생산성을 대표할 수 있는 주요 생산지표(사료섭취량, 사료요구율, 사료비, 도체중, 육질, 유생산량, 유지율, MSY, 육성율, 산란율 등)들과 선행연구들을 통해 결정된 기후변화 변수(기상청의 지역별·월별자료)들 간의 상관관계 및 회귀 분석을 수행하였다. 이와 같이 본 연구결과 기후변화요인들이 축산 생산성에 영향을 미치고 있음을 도출, 관계성이 있다는 것을 알 수 있었다. 기후변화는 현재도 진행 중으로 지구온난화는 고온일수 빈도를 높이고 있으며 이것은 단순한 기온 상승이 아닌 재해형태의 영향력 및 빈도의 심각성도 내포하고 있다는 것을 의미한다. 따라서 축산환경에 있어 이러한 기후변화에 대응하는 적극적인 환경관리 및 제어기술을 사전에 확보할 필요가 있을 것이다. 또한 향후 축산 생산성 연구에 있어서 기후변화 요인들을 제어할 수 있는 사육환경과 사양시스템에 포커스를 맞추어 이와 관련된 세분화된 연구들이 이루어져야 할 것이며, 국내의 경우 기후변화 조사 및 연구에 있어 보다 민감도를 높여 이루어질 필요가 있을 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.605-612
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• 2017

기후 변화는 기후를 구성하는 대기, 해양, 생물, 육지 등의 다양한 구성 요소에 작용하여 자연 생태계와 인간의 사회 경제 활동에 큰 영향을 미친다. 기후 변화의 영향을 예측하고 방어대책을 마련하는 것은 변화된 기후에 적응하기 위한 중요한 연구가 될 것이다. 본 연구에서는 IPCC(Intergovermental Panel on Climate Change)에서 개발된 RCP 4.5 시나리오를 이용한 낙동강 권역의 강우-유출 탄성도 분석을 실시하였다. 제어적분 200년의 남한 상세 기후변화 시나리오를 수집하여 낙동강 권역에 대해 강우량을 산정하고, Tank 모형을 통해 산정된 유출량을 2가지 시나리오(계절, 연별)로 추출하여 탄성도 분석을 실시하였다. 본 연구의 결과를 통해 우리나라의 기후가 2100년까지 매우 습한 형태 초기 1.129 (0.851~1.523), 중기 1.075(0.756~1.302), 후기 1.043(0.882~1.325)의 기후로 변해 갈 것이라고 예상 하였다. 본 연구의 결과를 통해 기후 변화에 따른 수자원 관리 및 효율적인 수리구조물 적용 방안 및 변화된 기후에 대한 빠른 적응에 대한 연구에 활용 할 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제3권9호
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• pp.1199-1206
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• 2002

본 연구에서는 일반적인 건물의 공조시스템의 제어에 이용되고 있는 비례-적분(PI)제어의 적용특성을 알아보고 새로운 지능형 제어방식중의 하나인 신경망(neural networks) 제어의 적용가능성을 검토하여 보았다. PI제어에 의한 건물공조와 신경망 제어에 의한 건물공조에 대한 성능을 비교한다. 기존의 PI제어에 의하여 운영되던 건물을 신경망 제어로서 운용하는 경우 기후적, 시스템적 변화에 자체적 대응이 가능한 제어로 적용 가능하다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.32-32
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• 2020

하나의 수계 또는 용수구역 내에서 작물생육기간 동안 지하수자원 수요량의 집중적인 증가로 인해 지역적 지하수 고갈이 발생하여 농작물 피해가 발생하고 있으며 과잉양수로 인한 지하수위 하강으로 사용자간 갈등도 빈번하다. 또한, 기후변화로 인해 극한기후인 가뭄의 잦은 발생은 이러한 현상을 가속화 한다. 지하수 산출성이 좋은 대수층의 공간적 분포는 복잡한 지질구조로 인해 균일하지 않으며 같은 대수층 내에서도 양수 위치에 따라 산출성은 다르게 나타난다. 이러한 지하수 수요와 공급 및 대수층 분포로 인한 지하수자원 불균형의 해소를 위해 지하수가 풍부한 지역에서 부족한 지역으로 지하수를 공급하는 방법을 적용할 수 있다. 이때 기술적용 지역의 지하수 사용 상황 및 공급 가능량을 정량적으로 평가하고 이를 기반으로 지하수 공급을 제어하는 것이 매우 중요하다. 지하수자원의 수요-공급 불균형이 발생할 때 즉각적으로 대응하기 위해서는 실시간으로 지하수 현황을 감시하고 이를 기반으로 공급 가능량을 산정할 필요가 있으며 이는 정보통신기술(Information and Communication Technology, ICT)에 기반한 관정연계관리체계(Well Network System, WNS)를 구성하는 기술 중 하나인 관정군집제어 기술로 구현될 수 있다. 수계 내에 설치된 기존의 양수정과 새롭게 추가된 관측정들을 4G LTE 네트워크를 통해 하나의 관정군으로 묶고 중앙 서버를 통한 자료 분석 및 양수 펌프 제어를 통해 대수층의 공급 능력과 사용자의 수요 현황에 따른 지하수자원의 체계적 분배를 구현하고자 하였다. 관정군집제어는 관정별 지하수위 및 양수정 양수량을 실시간으로 관측하고 이를 분석서버에 전송하여 해당 지하수계의 공급 가능량 및 인접관정 간섭 등을 분석하여 양수정의 펌프를 실시간으로 제어하고 양수된 지하수를 수요 지역으로 이송한다. 본 연구를 통해 관정군집제어 기술의 구현에 필요한 구성요소를 정의하고 이에 대한 구현 방법을 기술하여 WNS를 구성하는 하나의 요소기술 모델로 제시하고자 하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.284-284
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• 2023

도시 침수의 발생과 규모는 도시 유역이 가지는 짧은 도달 시간으로 인하여 주로 시단위 이하의 짧은 지속시간의 강우의 극한 및 변동성에 따라 결정된다. 미래 기간에 대하여 도시 수문 시스템의 적정성을 평가하기 위해서는 기후변화에 따른 시단위 이하 강우의 특성을 살펴보아야한다. 그러나 기후변화 영향 평가 도구로 활용되는 기후 모형들은 대부분 일단위의 결과물을 제공하여 시단위 이하의 미세 규모 강우의 특성을 나타낼 수 없다. 이에 따라 본 연구에서는 기후 모형 모의 결과와 포아송 클러스터 강우 모형을 이용하여 미래 시단위 이하 강우 시계열을 모의하는 방법을 제안한다. 첫째로, 포아송 클러스터 기반 강우 생성 알고리즘과 폭풍우 재배열 알고리즘을 결합한 최신 모형을 선정하였다. 해당 모형은 광범위한 시간 규모에서 관측된 강우량의 주요 통계와 극값을 재현할 수 있는 모형이다. 그 다음 강우 모형에 적합시킬 관측 강우량 통계(평균, 분산, 공분산, 왜도, 우기 비율)를 계산하였다. 둘째, 강우 통계 간의 선형 관계를 도출하였다. 여기서는 클러스터에 있는 모든 관측소의 통계를 사용하여 회귀의 신뢰도를 높였다. 셋째, 강우 평균 조정을 위한 Change Factor는 제어(2000~2019년) 및 미래(2041~2070년) 기간의 기후 모형 자료를 사용하여 계산하였다. 넷째, 조정된 15분 강우 평균은 관측 평균에 Change Factor을 곱하여 계산하고 조정된 강우 평균과 통계 간의 관계를 사용하여 미래 강우 통계 세트를 추정하였다. 여러 통계 세트를 생성한 후 마지막으로 미래 통계에 강우 모형을 적합시켜 최종적으로 미래 시단위 이하 강우 시계열을 모의하였다. 이 방법은 CMIP6에 참여하는 기후 모델의 기후 예측 데이터를 사용하여 용산(415) 및 동래(940) AWS 관측소에 적용되었다. 두 관측소의 미래 강우 모의 결과, 시단위 이하 시간 규모에서 극값이 증가하는 추세를 보였다.