최근 환경오염이 날로 심각해져가고 있다. 이제 환경오염은 한지역 한국가의 문제가 아니라 법세계적인 문제로 대두되고 있다. 이러한 문제 해결을 위한 전지구 차원의 총체적 환경보전노력이 절실히 요구됨에 따라 국제표준화기구(ISO)에서는 96년 6월부터 환경경영인증제도를 시행하고 있다. 이에 정부에서는 국제적인 환경경영(ISO 14000)추세에 적극 대응하기 위하여 ISO 14000진단기관 연구원들의 경험 및 사례를 토대로 산업별 『중소기업형 환경경영(ISO 14000) 지도모델』을 작성하였다. 당협회에서는 '환경경영지도모델' 중 일부를 발췌하여 게재, 회원사의 업무에 도움을 주고자 한다
최근 환경오염이 날로 심각해져가고 있다. 이제 환경오염은 한지역 한국가의 문제가 아니라 범세계적인 문제로 대두되고 있다. 이러한 문제 해결을 위한 전지구 차원의 총체적 환경보전노력이 절실히 요구됨에 따라 국제표준화기구(ISO)에서는 96년 6월부터 환경경영인증제도를 시행하고 있다. 이에 정부에서는 국제적인 환경경영(ISO 14000)추세에 적극 대응하기 위하여 ISO 14000진단기관 연구원들의 경험 및 사례를 토대로 산업별 『중소기업형 환경경영(ISO 14000) 지도모델』을 작성하였다. 당협회에서는 '환경경영지도모델'중 일부를 발췌하여 게재, 회원사의 업무에 도움을 주고자 한다.
날로 그 중요성이 대두되고 있는 환경보존 문제에 능동적으로 대응하고 여러 계층 소비자의 안 전도, 쾌적성 등에 관련된 요구, 성능의 수준향상에 효과적으로 대처하기 위해서는 차량의 경량화 기술이 가장 먼저 선행되어야 할 과제이다. 경량화를 추구하는 방법은 최적설계 개념을 이용한 구조합리화에 의한 방법과 알루미늄, 강화 플라스틱 등 신소재 대체에 의한 방법이 병행 연구 되고 있다. 이 글에서는 구조합리화를 통한 경량화 목표를 달성하기 위해 설계 초기 단계에 활용 가능한 단순 보 모델 개발의 필요성에 관해 언급하고 실차의 도어 측면 붕괴강도(door side intrusion strength), 루프 붕괴강도 (roof crush strength) 해석을 위한 단순 보 모델 개발에 관해 소개하고자 한다.
본 논문은 확률적 확산 기법 및 확률모델을 이용하여 스테레오 영상간의 대응점을 추정하고, 영상의 배경으로부터 객체를 추출해 내는 연구를 다루고 있다. 스테레오 영상의 정합 및 객체 추출을 위하여 시차, 세그먼트, 라인, 및 오클루젼 필드를 Markov random field 모델로 정의하고, 확률적 에너지 최소화 방법을 이용하여 최적의 시차 필드 및 객체추출을 수행한다. 본 논문에서는 우선 이러한 다양한 필드간의 MRF 모델링 기법을 제안하고, 각 필드에 대한 에너지 함수를 정의한다. 그리고, 확률적 확산 기법을 이용하여 각 필드에 대하여 정의된 에너지 함수를 최소화함으로써, 최적의 시차필드 및 객체추출 결과를 구한다.
최근 환경오염이 날로 심각해져가고 있다. 이제 환경오염은 한지역 한국가의 문제가 아니라 범세계적인 문제로 대두되고 있다. 이러한 문제 해결을 위한 전지구 차원의 총체적 환경보전노력이 절실히 요구됨에 따라 국제표준화기구(ISO)에서는 96년 6월부터 환경경영인증제도를 시행하고 있다. 이에 정부에서는 국제적인 환경경영(ISO 14000)추세에 적극 대응하기 위하여 ISO 14000진단기관 연구원들의 경험 및 사례를 토대로 산업별 『중소기업형 환경경영(ISO 14000) 지도모델』을 작성하였다. 당협회에서는 '환경경영지도모델' 중 일부를 발췌하여 게재, 회원사의 업무에 도움을 주고자 한다.
최근 들어 보안사고의 대응 방식이 네트워크 보안이나 운영체제 보안과 같은 전통적인 방법에서 벋어나 개발생명주기보안이나 SW 공급망 보안으로 확대되고 있다. 이러한 흐름에서 주목받는 것이 BSIMM과 같은 소프트웨어 보안성숙도 모델이다. 보안성숙도 모델은 소프트웨어 시스템의 보안성 향상을 위해 관리자와 개발자가 중점을 두어야 할 부분을 스스로 평가할 수 있도록 하는 프레임워크이다. 본 고에서는 BSIMM을 통해 보안성숙도 모형이 갖는 특징을 소개하며, 이의 활용에 대해 살펴본다.
최근 컴퓨터를 이용하여 사용자와 상호작용 하는 과정에서 사용자의 정서 상태를 파악하고, 이에 대응하여 적절한 행동을 할 수 있는 감성 캐릭터 생성에 대한 연구가 요구되고 있다. 특히 캐릭터 애니메이션에 있어서도 애니메이터의 수작업이나 외부 장비를 이용하지 않고, 캐릭터의 감성 상태에 따라 애니메이션을 자동으로 생성할 수 있다. 본 논문은 이러한 감성 시스템을 설계하고 캐릭터의 감성에 따라 애니메이션 하는 방법을 제안한다. 본 연구에서는 캐릭터에 감성을 부여하기 위하여 Ortony의 인지적 정서 모델을 바탕으로 하여 새로운 감성 모델을 제안하였고 이를 바탕으로 물고기 캐릭터에 적용하여 시스템을 구현하였다.
기존의 연구 논문 중 비결정론적인 알고리즘인 유전자 알고리즘이나 인공신경망 등을 오델로 게임에 적용하여 자동학습을 시킨 예는 많으나 면역알고리즘을 모델로 게임에 적용한 예는 찾기가 어렵다 본 논문에서는 생리학의 면역시스템의 특징을 그대로 적용한 면역알고리즘을 모델로 게임에 적용하여 게임전략 생성에 관하여 연구한다. 생리학의 면역시스템은 자기조절능력이 있다는 외과 재 감염시 빠르게 대응할 수 있다는 특징이 있다. 면역알고리즘을 이용하여 탐색된 전략을 유전자알고리즘 그리고 기존에 연구되어진 게임전략 등과 실험하여 그 결과를 비교.연구한 결과 면역알고리즘을 적용하여 탐색된 모델로 게임전략이 가장 높은 승률을 보인다.
최근 대청댐('17), 평림댐('19) 등 광역 취수원에서 망간의 먹는 물 수질기준(0.05mg/L 이하) 초과 사례가 발생되어, 다수의 민원이 제기되는 등 취수원의 망간 관리 중요성이 부각되고 있다. 특히, 동절기 전도(Turn-over)시기에 고농도 망간이 발생되는 경우가 많은데, 현재 정수장에서는 망간을 처리하기 위해 유입구간에 필터를 설치하고 주기적으로 교체하는 방식으로 처리하고 있다. 그러나 단기간에 고농도 망간 다량 유입 시 처리용량의 한계 등 정수장에서의 공정관리가 어려워지므로 사전 예측에 의한 대응 체계 고도화가 필요한 실정이다. 본 연구는 광역취수원인 주암댐을 대상으로 망간 예측의 정확도 향상 및 예측기간 확대를 위해 다양한 머신러닝 기법들을 적용하여 비교 분석하였으며, 독립변수 및 초매개변수 최적화를 진행하여 모형의 정확도를 개선하였다. 머신러닝 모형은 수심별 탁도, 저수위, pH, 수온, 전기전도도, DO, 클로로필-a, 기상, 수문 자료 등의 독립변수와 화순정수장에 유입된 망간 농도를 종속변수로 각 변수에 해당하는 실측치를 학습데이터로 사용하였다. 그리고 데이터기반 모형의 정확도를 개선하기 위해서 성층의 수준을 판별하는 지표로서 PEA(Potential Energy Anomaly)를 도입하여 데이터 분석에 활용하고자 하였다. 분석 결과, 망간 유입률은 계절 주기에 따라 농도가 달라지는 것을 확인하였고 동절기 전도시점과 하절기 장마기간 난류생성 시기에 저층의 고농도 망간이 유입이 되는 것을 분석하였다. 또한, 두 시기의 망간 농도의 변화 패턴이 상이하므로 예측 모델은 각 계절별로 구축해 학습을 진행함으로써 예측의 정확도를 향상할 수 있었다. 다양한 머신러닝 모델을 구축하여 성능 비교를 진행한 결과, 동절기에는 Gradient Boosting Machine, 하절기에는 eXtreme Gradient Boosting의 기법이 우수하여 추론 모델로 활용하고자 하였다. 선정 모델을 통한 단기 수질예측 결과, 전도현상 발생 시기에 대한 추종 및 예측력이 기존의 데이터 모형만 적용했을 경우대비 약 15% 이상 예측 효율이 향상된 것으로 나타났다. 본 연구는 머신러닝 모델을 활용한 망간 농도 예측으로 정수장의 신속한 대응 체계 마련을 지원하고, 수처리 공정의 효율성을 높이는 데 기여할 것으로 기대되며, 후속 연구로 과거 시계열 자료 활용 및 물리모형과의 연결 등을 통해 모델의 신뢰성을 제고 할 계획이다.
초미세먼지, 특히 지름이 2.5㎛ 이하인 PM2.5는 인체 건강과 경제에 큰 피해를 주는 오염물질이다. 본 연구는 대한민국 서울 지역을 중심으로, 2017년부터 2022년까지 자료를 수집하여 PM2.5 데이터 분석 및 데이터 경향성 변화 추이를 분석하고, PM2.5 중기 예측 모델을 개발하는 것을 목표로 한다. 수집, 생산된 대기질 및 기상 데이터, 재분석 데이터, 수치모델 예측 데이터를 바탕으로, 모델을 학습하고 이를 통합한 경향성 변화에도 대응할 수 있는 앙상블 기법을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 앙상블 기법은 PM2.5 농도 예측 성능 면에서 기존 모델 대비 미래 D+3~D+6 예측일 F1 Score 기준 평균 2019년 약 42.16%, 2021년 약 58.92%, 2022년 약 34.79% 높은 성능을 보였다. 제안한 모델은 변화하는 환경 조건에도 성능을 유지함으로써 안정적인 예측을 가능하게 하며, 기존 딥러닝 기반 PM2.5 단기 예측보다 먼 예측을 수행하는 중기 예측 모델을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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