북극의 환경은 해빙의 변동에 민감하게 반응하며, 해빙(sea-ice)의 증감은 지구 온난화의 지표이기도 하다. 따라서, 지구의 기후변동의 과정을 이해하고 예측하기 위해서는, 북극 해빙의 변동에 대한 지속적인 모니터링이 이루어져야 한다. 이를 위한 방법으로, 1970년대부터 인공위성의 원격탐사방법인 수동마이크로파 센서를 사용해 왔으며, 해빙의 면적과 유형을 판단하는데 효과적이다. 본 논문에서는, 북극 해빙분포의 계절 및 연 변동의 특성을 이해하기 위하여, 북위 60 이상에 대한 2002년 7월부터 2009년 5월까지의 수동마이크로파 센서 AMSR-E 12.5km 해빙농도(SIC)자료(기폰 수동마이크로파 센서보다 2배의 해상도)를 사용하였다. 여름 최저 해빙역 시점의 자료에 의하면, 북극 해빙면적은 점차 줄어드는 추세를 나타내고 있으며, 그 감소율은 연간 3.1%로 이것은 약 0.2백만$km^2$의 해빙이 줄어들고 있다는 것을 의미한다.
본 논문은 지속적으로 수집되는 전력량계 데이터를 자동으로 처리, 분석하기 위한 IoT 데이터 기반 자동분석 기법을 제시한다. 에너지 효율을 높이기 위해서는 대상 설비의 관리, 모니터링을 통해 운영을 최적화해야 한다. IoT 기술을 이용하여 에너지 설비 사용 효율을 확인하고, 관리 여부를 판단하는 진단기술을 구현하기 위해서는, IoT 전력량계를 통해 수집된 데이터를 다양한 머신러닝 알고리즘에 입력하여 관리에 필요한 결과 지표를 도출할 수 있어야 한다. 이런 기능을 제공하는 IoT 수집 시스템의 모니터링 및 자동 진단 시스템은 데이터 수집, 분석을 신속하게 수행할 수 있다. 데이터 수집과 고속, 대용량 데이터 저장에 적합한 분산 파일시스템과 고속 시계열 기능을 기반으로 의존도, 유사도 분석실행을 제공하는 고속 전처리 시스템의 특징을 제안한다.
u-헬스케어 관점에서 볼 때, 심박수(heart rate)는 아픈 사람의 질환을 관리하는 일리스(illness)나 건강한 사람의 건강을 지속적으로 관리하는 웰니스(wellness) 분야에 모두 유용하게 사용된다. 이는 심박수가 질환의 증상을 판단하거나 운동 부하의 지표로서 모두 사용될 수 있기 때문이다. 최근에 착용형 센서(wearable sensors)를 이용하여 상시적으로 심박수를 모니터링하여 이에 기반하여 현재 몸 상태를 점검해볼 수 있는 다양한 심박계(heart rate monitor)와 이와 연동하여 심박수를 이용한 다양한 운동관리 스마트폰 앱이 개발되어 출시되고 있다. 그러나 이러한 스마트폰 앱은 모두 개인 용도로 제한된다. 논문에서는 여러 사람들의 심박수를 동시에 실시간으로 모니터링할 수 있는 시스템을 설계하고, 이를 적용할 수 있는 안드로이드 앱을 개발한다. 개발된 앱의 주요 기능은 다수 이용자에 대한 동시적 심박수 모니터링으로 피트니스 센터에 효과적으로 적용 가능하다.
낙동강 하구 환경/생태 복원을 위하여 "해수유입"으로 하구환경을 조성하는 사업이 추진되고 있으며, 해수 유입 규모와 빈도에 따른 생태환경변화를 예측하는 연구수요가 증가하고 있는 상황이다. 보다 구체적으로는 단기간의 해수유입에 의한 흐름 및 염분 확산범위 예측과 더불어 보다 장기간의 지형변화, 수질환경 변화, 생태환경 변화 등에 대한 예측이 필요한 상황이다. 그리고 그 예측의 대부분을 수치모델에 크게 의존하고 있는 상황이다. 그러나, 수치모형을 이용한 단기 예측은 가까운 미래에 대한 입력조건을 사용하여야 하기 때문에 입력조건에 대한 불확실성이 포함되고, 환경생태모형의 불확실성에 따른 예측 한계 등으로 인하여 오차가 누적되기 때문에 직접적인 활용에 크게 제한이 따를 수 있다. 또한 운영과정에서 어떤 분산, 편향 오차 등이 지속적으로 발생하는 경우, 모델 예측 결과에 대한 신뢰수준이 크게 감소하기 때문에 모델의 적절한 운영기법이 요구된다. 모델은 관심을 가지는 자연현상에 대한 근사(approximation)이고, 예상하지 못한 오차가 발생할 수 있기 때문에 관측 자료를 이용한 자료동화(data assimilation) 과정이 운영모델에서는 필수적인 부분이다. 이론적인 기반이 탄탄한 유체역학 기반 기상예측의 경우에도, 가용한 모든 지점의 관측 자료를 이용한 자료 동화과정을 통하여 모델 예측 결과를 개선하여 나가는 과정을 포함하여 운영하고 있다. 이 과정이 포함하는 중요한 개념은 수치모델이 가지고 있는 (예측 수준의) 한계를 인정하고, 수치모델에 전적으로 의존하는 것이 아니라 관측 자료를 이용하여 그 한계를 저감하여 나가는 과정이다. 모니터링은 모델의 한계를 알려주는 지표이다. 모델링과 모니터링의 불가피한 상호의존 관계를 의미하는 이 개념은 단기간의 흐름, 염분 확산 예측으로 한정되지 않고, 장기적인 변화가 예상되는 생태환경변화 모델에도 적용이 된다. 즉각적인 변화보다는 장기적인 관점에서 파악하여야 하는 생태학적인 변화는 보다 다양한 인자가 관여하기 때문에 어떤 측면에서는 모델보다는 적절한 빈도와 항목에 대한 관측계획 수립(monitoring design)이 더 중요하다고 할 수 있다. 이론적인 질량보존(mass conservation) 방정식을 기반으로 하는 모델은 다양한 현실적인 인자의 영향을 받기 때문에 모델의 한계를 인정하고, 모니터링 자료를 적극적으로 활용하여 불확실성을 저감하는 접근방식이 요구된다.
연구목적: 중소기업 제조공장에서 에너지 관리, 온도, 습도, 분진 및 가스, 공기 질, 기계작동 상태 등을 통합적으로 모니터링하여 에너지 절감 및 제조 공장 인프라의 안전성 향상을 위한 기반 연구를 수행하는 것이 목적이다. 연구방법: 이를 위해 디지털 전력량계 및 IoT 센서를 통해 에너지 관련 데이터 및 환경적인 정보들을 실시간으로 수집하였으며, 수집된 정보를 기반으로 모니터링 및 분석을 통해 에너지 절감을 위한 상황 전파 및 대응을 위한 연구를 진행하였다. 연구결과: ESG 경영 활동의 핵심 지표에 속하는 에너지관리, 비용 절감과 안전성 향상을 고려한 적용 방안을 제시하였다. 결론: 본 연구는 기업에서 실제적인 사례 연구로 스마트공장에서 다양한 센서 장치와 관련된 장치들을 활용하였으며, 이를 통해 수집된 정보를 기반으로 에너지 절감 및 안전성 향상에 대한 기반의 체계를 제시하였다.
본 연구의 목적은 다이아지논(Diazinon; O, O-diethyl O-[6-methyl-2 (1-methylethyl)-4-pyrimidinyl] phosphorothioate)에 노출된 모델 생물체(송사리)의 행동변화와 관련된 분자생물학적 기전 규명을 통하여 비정상적 행동의 모니터링을 위한 생물지표(biomarker)를 개발하는데 있다. 이를 위해 우선 suppression subtractive hybridization (SSH) 및 DNA microarray 기법을 활용하여 다양한 유전자를 스크리닝하였다. 다이아지논에 노출시킨 송사리에서 발현의 차이가 나는 상향 조절된 유전자 97개 (알려지지 않은 유전자 27개 포함)와 하향 조절된 유전자 99개 (알려지지 않은 유전자 60개 포함)를 동정 하였고 이들 중 이상행동과 관련되는 것으로 보이는 유전자 10개 (상향조절 5개, 하향조절 5개)를 선발하였다. 이들 중에서 primer 제작이 잘된 beta-1, Orla C3-1, parvalbumin 및 apolipoprotein E을 선발하여 그 유전자 발현을 real-time PCR 기법을 사용하여 정량적으로 모니터링 하였다. Orla C3-1, parvalbumin 및 apolipoprotein E는 고농도의 다이아지논 처리(1000 ppb; 24 h)에서 그 발현이 억제됨이 관찰되었다. 다이아지논 처리 시 신경질환 (알츠하이머 병 및 다운신드롬)에 관련된 apolipoprotein E와 근육세포의 유연화에 작용하는 parvalbumin 등의 발현억제는 송사리의 인지능력 교란 및 근육세포의 경직 등을 각각 유도하여 송사리의 비정상적 행동을 야기하는 것으로 판단되었다. 따라서 이들 생물지표는 신경독성물질에 의한 송사리 및 기타 어류의 이상행동의 변화의 감지에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구의 목적은 서울시 캠퍼스타운 조성 사업 평가지표를 개발하여 중요도 및 우선순위를 도출하고자 함에 있다. 이에 사업 초기 단계인 캠퍼스타운 조성사업에 대한 내용을 면밀히 검토하고, 캠퍼스타운 조성 사업에 부합하는 평가항목 및 요소를 도출한 후 AHP 및 선호도 조사를 통해 평가지표를 선정하였다. 평가 결과 보행공간 개선 및 도시재생 거점공간 조성이 가장 높게 평가되었으며, 고밀혼합 토지이용이 가장 낮게 평가되었다. 본 연구 결과에서도 알 수 있듯이 평가지표는 캠퍼스타운 조성 사업의 중간단계에서 모니터링 자료로 활용하고, 1단계 사업 완료 후 다음 2단계 사업 추진 시 개발방향을 설정하는데 기초연구로서 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
데이터센터의 장애 예방을 위해 머신러닝과 빅데이터를 활용한 다양한 방법들이 적용되어 왔다. 그러나 개별 장비 기반의 성능지표를 참조하거나, 인프라 운영환경을 고려하지 않은 접근방법으로 실제 활용되는 데에는 많은 한계가 있었다. 이에 본 연구에서는 개별 인프라 장비들의 성능지표를 통합 모니터링하며, 다양한 장비들의 성능지표를 구간화, 등급화 하여 단일수치화를 진행한다. 인프라 운영에 대한 경험치 기반으로 데이터 전처리를 수행하며, RRCF(Robust Random Cut Forest)분석과 Prophet 분석 모델을 앙상블하여 이상징후 검출에 신뢰도 있는 분석결과를 도출하였다. 데이터센터 내 운영담당자들의 접근을 용이하게 하기 위해 장애분석시스템을 구현하여 데이터센터 장애의 선제 대응과 적정한 튜닝시점을 제시할 수 있다.
최근 지구온난화와 기후변화에 관련된 각종 징후들이 여러 분야에서 주요 화두로 자주등장하고 있다. 이들은 주로 평균기온의 상승이나 강우패턴의 변동 등과 같은 기상학적 특성변화를 중심으로 다루어지고 있는데 이를 수문학적 관점에서 유추해 본다면 물 순환과정(hydrological cycle)내 성분별 거동양상의 변화로 해석할 수 있을 것이다. 유역의 특성을 파악하고 발생할 수 있는 수자원의 양적 불균형에 따른 문제점을 탐지하여 그에 대비하기 위해서는 무엇보다도 신속한 정보의 제공이 우선되어야 한다. 또한 이러한 정보를 이용하여 유역의 습윤 및 건조 상황을 모니터링하거나 예측하기 위해서는 즉각적이고 연속적인 정보의 수집이 요구된다. 본 연구에서는 기 수행된 연구결과를 바탕으로 기후학적 물수지 방법에 의하여 1998년부터 2004년까지의 금강유역에 대한 습윤지표를 산정하였다. 그러나 습윤지표가 유역의 습윤 혹은 건조상태를 반영한다고 하나 습윤지표에 익숙하지 않은 사용자의 경우 직관적으로 이 지표만을 이용하여 유역의 상황을 판단하기에는 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 습윤지표를 통계학적 분포특성에 따라 유역의 습윤 및 건조 상황으로 분류하는 방법을 제안하였으며, 이를 바탕으로 당시 지역적 실제 현상과의 연관성 등을 통하여 가뭄을 평가하는 방법을 제안하고 자 한다.
최근 튀니지는 국토 남쪽의 사하라 사막이 북상하는 추세로 사막화 모니터링과 평가가 요구되고 있다. 본 연구에서는 원격탐사 자료를 활용하여 토지피복 변화를 관찰하고, 정규화식생지수, 표토입자크기지수, 알베도를 산출하여 튀니지의 사막화를 모니터링하였다. 또한, 평가 지표 간 우선순위를 파악하여 Decision Tree (DT)를 구성하였고, 각 사막화 평가 지표, 사막화 등급, 토지피복의 변화빈도와 경향을 확인하였다. 이후, 연구에서 활용한 세 평가 지표와 강수량 간의 상관관계 분석을 수행하였다. 빈도와 경향 분석결과, 튀니지에서는 사막화가 전반적으로 심화되고 있으며, 사막화 정도가 심한 지역이 지리적으로 북상하는 것으로 나타났다. 사막화 평가 지표와 강수량의 상관관계 분석을 시행한 결과, 세 지표 모두 강수량과 높은 상관관계를 갖는 것으로 나타나 강수량의 변화가 튀니지 사막화에 영향을 주고 있음을 확인하였다. 본 연구를 통해 위성영상에 기반한 사막화 지표와 이를 조합하여 평가하는 방식인 Decision Tree, 그리고 토지피복 변화 경향을 고려하는 다양한 방법론의 활용성이 제고되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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