• 한국가스학회지
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• 제26권2호
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• pp.39-48
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• 2022

중대산업사고를 일으킬 수 있는 화재, 폭발, 누출과 같은 사고를 사전에 예방할 수 있는 설비 중 하나인 가스감지기에 적용하고 있는 국내 가스감지기 설치 기준은 유해화학물질의 대기 중 거동 특성을 고려하지 않은 설치 기준을 적용하고 있어 그 기술적 근거가 부족하다고 볼 수 있다. 따라서 본 연구에서는 화학공장에서 주로 사용하는 설비별 누출공의 크기와 유해화학물질의 관심 농도에 따른 확산 거리를 분석, 이를 토대로 하여 물질 별 가스감지기 최적 설치거리를 제시하였다. 본 연구에서 제시한 방법을 이용하여 보다 경제적이고 효과적인 가스감지기 설치를 기대할 수 있으며, 나아가 중대산업사고를 예방하는데 도움이 될 것으로 기대할 수 있다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.33-40
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• 2023

슈퍼 컴퓨팅 기술 및 하드웨어 기술의 발달로 수치 연산 방식 또한 고도화되고 있다. 그에 따라 이전 대비 향상된 기상 예측 또한 가능해진다. 본 논문에서는 SCAM(Single-Columns Atmospheric Model, CESM(Community Earth System Model)을 간소화 한 버전)에 포함되어 있으며 대기 연산을 수행하는 적운 모수화 코드, Unicon(A Unified Convection Scheme)의 성능을 향상하기 위하여 소스 코드 내의 선형대수 수치적 연산 부분에 고밀도 선형대수 연산을 위한 라이브러리인 LAPACK(Linear Algebra PACKage) BLAS(Basic Linear Algebra Subprograms)의 level1 함수를 적용할 것을 제안한다. 이를 분석하기 위하여 SCAM의 전체적인 실행 구조도를 제시하고 해당 실행환경에서 테스트를 진행하였다. 기존 소스 코드 대비 SCOPY 함수는 0.4053%, DSCAL 함수는 0.7812%, DDOT 함수는 0.0469%의 성능 향상을 이끌어 내었으며 이를 모두 적용한 결과 기존 소스 코드 대비 0.8537%의 성능 향상을 보였다. 이는 본 논문에서 제안한 고밀도 선형대수 연산을 위한 라이브러리인 LAPACK BLAS 적용 방법이 동일한 CPU 환경에서 추가적인 하드웨어의 개입 없이 성능을 향상시킬 수 있음을 의미한다.

• 산업융합연구
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• 제20권11호
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• pp.127-134
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• 2022

최근 4차산업 혁명의 도래와 함께 플랫폼 비즈니스의 중요성이 더욱 커지고 있다. 높은 시장 가치를 지닌 글로벌 기업들은 대부분 플랫폼 기업으로 알려져 있다. 이러한 변화는 다양한 산업에 있는 기업들의 비즈니스 모델에 변화를 주고 있다. 하지만, 기존의 연구들은 주로 정보 집약적 산업과 대기업을 중심으로 이루어져 왔다. 이에 본 연구는 신생산업이라고 볼 수 있는 서비스용 로봇 산업에서 성공적으로 성장하고 있는 에브리봇 사례를 분석하였다. 에브리봇은 로봇청소기를 판매하는 기업으로 알려져 있으나, 자율주행기술에 초점을 두고 제품 중심이 아닌 플랫폼 중심의 비즈니스를 영위함으로써 장기적 성장을 도모하고 있는 것으로 분석되었다. 이러한 연구결과는 국내 중소로봇기업이 개인서비스용 로봇시장에서 리더십을 가지고 장기적으로 성장하기 위해 어떻게 제품 중심이 아닌 플랫폼 중심 비즈니스 전략을 적용하는지 보여줌으로써 이론적 실무적 시사점을 가진다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.289-289
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• 2023

4차산업 혁명이 도래한 이후로 전세계적으로 AI 기술이 유래 없는 속도로 발달 및 활용되고 있으며, 다양한 분야에서 AI 기법을 도입한 연구가 활발히 진행 중에 있다. 최근 수자원 분야에서는 단기 강우 예측, 댐 유입량 예측 및 하천 수위 예측 등의 분야에서 AI 기술이 접목되어 꾸준한 기술 개발이 이루어지고 있다. 그러나 단변량으로 축척된 자료를 활용하여 중·장기 모형 개발 연구가 다수 진행되고 있지만, 급격한 기후변화 현상과 복잡한 매커니즘을 보이고 있는 기상현상의 경우 단변량 분석으로서는 정확도가 저하 될 수 있는 우려가 있는 것이 현실이다. 이에 본 연구에서는 상기에 제시된 단점을 극복하고자 다양한 기상자료를 검증·예측인자로 활용함과 동시에 Deeplearning 모형과 결합하여 신뢰성 있는 단기 강수 예측이 가능한 모형을 개발하였다. 본 연구에서는 유럽중기예보센터(ECMWF, European Center for Medium-Range Weather Forecasts)에서 제공하고 있는 ERA5 재해석 자료를 활용하였으며, Deeplearning 모형과 결합하여 단기 강우 예측이 가능한 모형을 개발하였다. 1차적으로 격자자료(25km×25km)로 제공되고 있는 ERA5 자료를 상세화(downscaling) 모형에 적용하여 기상청 관측소와 비교·검증하였으며, Deeplearning 모형을 통해 단기 예측이 가능한 모형으로 확장하였다. 이때 Deeplearning의 다양한 모형 중 시계열 분석에 있어 예측 성능이 높은 LSTM 모형을 활용하였으며, 제공되고 있는 대기 변수의 상호관계를 노드간 연결을 통해 결과의 정확도와 신뢰성을 확보하였다. 본 연구 결과는 기관별로 제공하고 있는 예측 수준을 상회하는 결과를 도출하였으며, 홍수기에 집중되는 강우량을 예측하여 대비·대책을 선제적으로 마련할 수 있는 자료로써의 활용성이 높을 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.268-268
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• 2023

전 지구적 급격한 기후변화로 인해 수문기상인자들의 비선형적 변동성이 발생함과 동시에 가뭄, 홍수와 같은 수재해의 발생빈도 및 강도가 증가하고 있는 추세이다. 이에 따라, 세계의 유수기관 (NASA, ESA 등)에서는 대기모형과 해양 모형의 결합 및 수치해석적 접근법을 활용하여 계절내-계절 (Subseasonal to seasonal; S2S) 예측치를 생산하여 제공하고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 European Centre for Medium-Range Weather Forecast (ECMWF)에서 산정되는 수문기상인자 (강수량, 증발산량 및 유출량)에 대한 정확도를 평가하고자 한다. 연구지역으로는 다양한 기후대 및 토지 피복으로 구성되어 있으며, El-Nino-Southern Oscillation (ENSO), Indian Ocean Diapole (IOD)와 같은 기후 현상이 빈번히 발생하는 호주지역을 대상으로 연구를 수행하였다. ECMWF S2S 자료에 대한 통계적 검증은 1) 지점 기반 관측치와 더불어 2) 물수지 모델 기반 수문 추정치 (The Australian Water Resources Assessment Landscape Model; AWRA-L)와 비교하였다. 연구 결과 S2S 강우 및 증발산량 산정치의 경우 비교적 짧은 예측기간(약 2주)에서 상대적으로 높은 상관관계 (R=0.5~0.6)와 낮은 편차 (강수량 = 0.10 mm/day, 증발산량 = 0.21 mm/day)를 나타내었다. 유출량의 경우, 강우 및 증발산량에 비해 상대적으로 낮은 정확도를 나타내었으며, 예측 기간이 길어짐에 따라 불확실성이 상당히 높아지는 것으로 확인되었다. 이는, S2S 계산과정에서 강우 및 증발산량 뿐만아니라 지표 유출로 도달하기 전까지의 수문기상인자들의 불확실성이 모두 모여 유출량의 불확실성이 높아진 것으로 확인할 수 있었다. 계절적 검증에서는, 강우 및 증발산량 모두 여름철에 높은 상관관계를 나타내었지만 불확실성은 상대적으로 큰 값을 나타내었다. 자세한 분석을 위해, 공간적인 불확실성을 분석해본 결과 ECMWF S2S가 매우 습윤하거나 건조한 지역에서 수문기상인자를 예측하는데 있어 한계성이 나타난 것을 확인하였다. 본 연구를 토대로, 추후 S2S 예측치에 대한 보정과 더불어 미래의 수재해 발생 위험도에 대한 정보를 획득하는데 적용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제24권3호
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• pp.42-51
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• 2023

겨울철 동파는 물사용 불가, 2차 피해 및 계량기 교체비용 발생 등 많은 사회적 비용을 발생시키고 있다. 정부에서는 지방상수도 시설의 현대화를 위해 많은 노력을 기울이고 있으며, 특히나 전국적으로 SWM 사업을 추진 중에 있다. 본 연구에서는 수용가의 최접점에 설치되는 스마트 미터링에 착안하여 기존의 대기온도가 아닌 계량기 함내 온도를 기반으로 하는 새로운 동파위험 알림 정보서비스를 계획하였다. 또한 본 연구에서는 전국적으로 설치된 스마트미터의 수량적인 한계를 극복하기 위하여, 온도센서로부터 취득된 자료들을 바탕으로 물리적인 온도센서가 없는 지역의 온도를 예측하는 인공지능 기반의 온도예측 모델을 개발하였고, 최적화 과정을 통해 전국을 대상으로 하는 수도계량기 동파위험 정보서비스(안)을 구상하였다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제24권6호
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• pp.5-11
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• 2023

석탄 및 석유와 같은 전통적인 화석 연료는 연소 시 발생하는 열을 통해 에너지를 공급한다. 이러한 과정에서 대기 중에 이산화탄소를 배출하고 지구 온난화를 유발한다. 이산화탄소 저감을 위해 많은 연구들이 수행되고 있다. 이러한 방안 중 하나로, 이산화탄소 지중 저장 기술이 관심을 받고 있다. 이산화탄소 지중 저장은 플랜트 등에서 발생하는 이산화탄소를 포집하여 덮개암 하부 포화지반층에 이산화탄소를 주입하여 저장하는 방법을 일컫는다. 하지만, 제한된 공간에 더 많은 양의 이산화탄소 저장을 위해서는 저장 효율의 향상이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 계면활성제를 활용하여 이산화탄소 지중 저장의 효율을 향상하고자 한다. 또한, 지중저장소의 위치에 따라 압력 및 온도가 상이하기 때문에 이산화탄소는 기체, 액체 및 초임계 상태로 존재가능하다. 따라서, 이산화탄소 상태에 따른 저장 효율 특성을 평가하였다. 그 결과, 주입속도 및 계면활성제의 활용은 저장 효율의 향상을 기대할 수 있고, 그 효과는 기체, 액체 및 초임계 상태 이산화탄소에 발휘되는 것을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.327-327
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• 2022

지구온난화로 전 세계는 기후위기에 직면해있다. 특히, 아시아의 경우 복사강제력과 대규모 대기순환인 몬순이 지역기후에 영향을 주기 때문에 지리적 위치 및 계절에 따라 폭염, 홍수, 가뭄 등 다양한 기상이변 및 수재해 문제를 겪고 있다. 더욱이, 아시아 지역은 온난화가 심화됨에 따라 식량 및 물 안보위기가 더욱 증가할 것으로 전망됨에 따라 이와 직결되는 기후 및 수문특성에 대한 기후변화 영향평가 및 분석이 요구된다. 본 연구에서는 미래 기온상승 조건을 고려하여 아시아 지역의 기후특성을 전망하고, 수문모형(VIC)을 활용하여 수문전망을 수행하였다. 미래 기후전망을 위해 적정 CMIP6 기후모델과 공통사회경제경로(SSP5-8.5) 시나리오를 활용하였다. 시나리오로부터 산출된 기온자료 및 CPC (Climate Prediction Center) 전 지구 관측 기온자료를 활용하여 산업화 이전 대비 잠재적인 전지구 기온상승(1.5℃~5.0℃) 조건을 추정하였다. 통계적상세화 기법을 적용하여 아시아 지역에 대하여 기후변화 시나리오를 상세화하고, 기후구분법을 적용하여 기후대를 구분하였다. 미래 기온상승 조건 하에서 아시아 지역의 기후특성을 전망하고 기후대의 분포변화를 분석하였다. 전 지구 기온이 상승함에 따라 지역별 기후특성이 변화하였으며, 이는 기온 및 강수량 변화에 기인하는 것으로 분석되었다. 최고 및 최저기온은 모든 기후대의 전 지역에서 상승하며, 이는 평균적으로 전 지구 평균 기온을 상회하였다. 강수량 및 강수일수는 대체로 증가하였으나, 기후특성에 따라 지역별 편차를 보였다. 기상성분의 변화로 기후대별 수문성분(증발산량, 유출량)은 대체로 증가하였으며, 극한 유출량의 변화경향은 모든 기후대에서 증가할 것으로 전망되었다. 지속적인 지구온난화는 아시아 지역의 수문순환은 가속화할 것으로 전망되며, 기후대별 수문기상성분의 변화는 지역의 기후특성에 따라 편차가 있는 것으로 분석되었다. 지구온난화 조건별 아시아 지역의 미래 기후 및 수문기상성분 변화 특성은 기상 및 수자원에 대한 기후변화 영향평가 시 기초자료로 활용될 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.520-523
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• 2022

일본 우주항공연구개발기구(Japan Aerospace Exploration Agency, JAXA)는 2007년부터 2017년까지 달 탐사선 셀레네(Selenological and Engineering Explorer, SelEnE)가 관측한 데이터를 수집하고, 연구했다. JAXA는 지구 상층 대기에 존재하는 산소가 자기장의 꼬리 부분에 실려 달로 이동한다는 사실을 발견했다. 하지만 이 연구는 아직 진행 중이며 달의 산화 과정 규명에 추가 연구가 필요하다. 본 논문에서는 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks, GAN)으로 달 분화구의 영구 그림자 영역을 제거하고, 물과 얼음을 발견하여 선행 연구의 완성도를 향상하고자 한다. 실험에 사용할 모델은 CIPS(Conditionally Independent Pixel Synthesis)다. CIPS는 실제 같은 영상을 고해상도로 합성한다. 합성할 데이터의 최적인 가중치 초기화 및 파라미터 갱신 방법, 활성 함수 조합은 실험을 통해 확인한다. 필요에 따라 앙상블 학습을 할 수도 있다. 성능평가는 FID(Frechet Inception Distance), 정밀도, 재현율을 사용한다. 제안한 방법은 진행 중인 연구의 시간과 비용을 절약하고, 인과관계를 더욱 명확히 밝히는 데 도움 될 수 있다고 사료된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.556-558
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• 2022

본 논문에서는 인공지능 알고리즘을 운용할 수 있는 고성능 소형 컴퓨터인 젯슨 나노를 기반으로 차량 추적 기능을 가진 캔위성 시스템을 제안한다. 캔위성 시스템은 캔위성과 지상국으로 구성되며, 캔위성은 대기권 내에서 낙하하며 장착된 센서를 통해 얻은 데이터를 무선통신을 이용해 지상국으로 전송한다. 기존 캔위성은 단순히 수집된 정보를 지상국에 전송하는 임무로 제한되며, 제한된 낙하 시간과 무선통신의 대역폭 제한으로 효율적인 임무 수행에는 한계가 있었다. 본 논문에서 제안하는 젯슨 나노 기반의 캔위성은 사전에 학습된 신경망 모델을 이용하여 공중에서 촬영한 영상에서 차량의 위치를 실시간으로 탐지 후, 2축 모터를 이용하여 카메라를 움직여 차량을 추적한다.