• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.223-223
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• 2018

취수원에서 정수장과 배수지를 거쳐 수용가에 이르기까지 공급되는 급수량을 결정하는데 있어 각 수용가별 물 사용 패턴은 수요량을 예측하여 취수량을 결정하는데 있어 매우 중요한 지표이다. 생활용수 추정은 용도별(가정용, 상업용, 공업용 등)로 분류하여 경향성이 나타날 수 있도록 과거 사용실적을 바탕으로 장래 용도별 사용량을 추정한다. 이는 경험을 바탕으로 한 것으로 일반적으로 시계열 모형을 이용하는데 수요예측의 실패 가능성이 높으며 효율적인 방법이라 할 수 없다. 이에 본 연구에서는 최근 통신기술의 발달로 양방향 통신이 가능한 AMI(Advanced Metering Infrastructure, 원격검침인프라)센서를 영종도 112블록의 528개의 수용가에 설치하였다. AMI는 스마트 미터에서 측정한 데이터를 원격 검침기를 통해 물 사용량을 자동으로 계측할 수 있다. AMI 데이터를 이용하여 영종도 112블록의 운북동과 운서동의 각 용도별, 요일별, 그리고 도심지와 농가의 실시간 물 사용 패턴을 분석하였다. 분석 결과 운북동과 운서동의 물 사용 패턴은 비슷한 경향을 보이는 것으로 보이나 도시화된 운서동에 비해 운북동의 물사용량이 상대적으로 적고 첨두사용량의 발생시간 또한 빠른 것으로 나타났다. 또한 가정용과 공공용의 경우 시간별 물 사용량이 요일에 따라 일정한 경향이 있으나 상업용과 공업용은 일정한 사용량을 보였다. 향후 112블록의 관망해석에 실시간 물사용 패턴을 적용하여 효율적으로 급수량 결정을 할 수 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2004.05a
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• pp.150-150
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• 2004

현재의 핫 엠보싱 기술은 나노/마이크로 패턴의 복제 기술로 다방면에서 연구되어지고 있다. 기존에 알려진 핫 엠보싱 기술은 하드 몰드를 사용하여 열과 압력을 가해서 PR 패턴 제작이나 나노/마이크로 구조물을 제작하였다. 그러나 이러한 하드 몰드의 사용은 3차원 구조물을 구현할 수 없다는 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 하드 몰드 대신 소프트 몰드를 사용하여 3차원 미세 구조물을 구현해 보고자 한다.(중략)

• Congress of the korean instutite of fire investigation
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• 2010.06a
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• pp.82-89
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• 2010

화재조사에 있어서 화재현장에서 발견되는 피해자들의 소사체는 사망원인을 밝히는 법의학적 측면에서 매우 중요하지만 현장에서 연료로 작용하여 발화부를 추적하는 화재패턴에 영향을 미칠 수 있으므로 연소적인 측면에서 소사체를 가연물로서 고려해볼 필요가 있다. 화재는 가연물의 열량과 분포에 따라서 그 화재패턴 또한 다르게 생성된다. 인체의 구성요소는 대부분 가연물이며 특히 동물성지방은 과거 등불의 연료로 사용되었을 만큼 가연성과 열량이 높다. 본 논문에서는 인체의 지방을 대신하여 돼지의 동물성지방의 연소적 특성을 고찰하였으며, 그 특성은 고체연료인 파라핀과 대동소이하여 화재현장의 분위기에 따라서 때로는 바닥에 액체가연물에 의한 패턴을 생성시킬 수 있고 가연물지배에 의한 연소로 사체 중심의 화재패턴을 생성할 수 있어 화재패턴을 통한 발화부의 판단에 혼란을 초래할 가능성이 매우 높으며 이러한 가능성은 실제 사례에서도 확인할 수 있었다. 화재사체의 연소적인 특성을 이해하는 것은 사체가 연관된 화재현장에서 화재패턴을 해석하는데 있어서 많은 도움이 될 것이며 경우에 따라서는 필수적인 요소가 될 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Materials Research Society of Korea Conference
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• 2009.05a
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• pp.27.2-27.2
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• 2009

현재 질화물 계 발광다이오드는 액정소자의 백라이트유닛, 모바일폰, 차량용램프, 교통신호등 등 다양한 장치의 광원으로 사용되고 있으며, 그 응용분야는 앞으로도 크게 확대되는 추세에 있다. 이는 발광다이오드의 저전력, 장수명, 친환경적인 장점에 의한 것으로, 일반 조명용 광원으로 사용하기 위한 기술개발이 활발히 진행 중이다. 하지만 질화물 계 발광다이오드를 미래의 조명용 광원으로 사용하기 위해서는 광출력이 보다 향상되어야 한다. 발광다이오드의 광출력을 저하시키는 요인으로는 다양한 문제점이 있지만 특히 낮은 광추출특성으로인한 광출력저하 문제를 해결해야 한다. 본 연구에서는 질화물 계 발광다이오드의 광추출특성을 향상시키기 위해서 나노임프린트 리소그래피 공정을 도입하였다. UV 나노임프린트 리소그래피 공정을 통해서 p형 질화갈륨 및 인듐주석산화물 투명전극 층에 sub-micron 급 광결정패턴을 형성하였으며, 광루미네선스와 전기루미네선스 측정을 통하여 광결정패턴으로 인한 광출력 특성을 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.394-394
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• 2022

최근 스마트 수도미터의 보급을 통해 수용가구별 물 사용 자료를 수집할 수 있다. 이런 수용가구별 물 사용 패턴은 주말, 날씨 등 다양한 요인으로 인해 비선형적 특성을 가지고 있다. 그로인해 전통적인 시계열 예측 모형인 ARIMA 모형으로 적용하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 기반의 LSTM 모형을 통해 수용가구별 물 소비량 예측 모형을 개발하였다. 이 모형은 비선형적인 물 소비 패턴을 학습하기 위해 다양한 변수를 고려하였다. 서로 다른 종류의 4개 type (A : 단독주택, B: 아파트, C: 음식점, D : 초등학교)의 수용가구에 대한 ARIMA 모형과 LSTM 모형을 개발하였고, 학습에 사용되지 않은 새로운 데이터를 적용하여 정량적으로 예측성능을 비교했다. 그 결과, 모든 수용가구에서 LSTM 모형이 ARIMA 모형보다 성능이 우수하였다 (상관계수 : 평균89% | RMSE : 평균 5.60m³). 따라서 본 연구에서 제안한 모형은 수용가구별 물 사용량을 예측하는데 높은 활용도를 보일 것으로 기대된다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2011.02a
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• pp.63-63
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• 2011

화재란 사람의 의도에 반하거나 고의에 의해 발생하는 연소현상으로서 소화시설 등을 사용하여 소화할 필요가 있는 것을 말한다. 사람의 의도에 반한다고 하는 것은 과실에 의한 화재를 의미하며 화기취급 중 발생하는 실화뿐만 아니라 부작위에 의한 자연발화도 포함하며, 고의에 의한다고 하는 것은 일정한 대상에 대하여 피해발생을 목적으로 화재발생을 유도하였거나 직접 방화한 경우를 말한다. 연소현상이라 함은 가연성 물질이 산소와 결합하여 열과 빛을 내며 급속히 산화되어 형질이 변경되는 화학반응을 말한다. 소화시설 등을 사용하여 소화할 필요가 있다는 것은 화재란 연소현상으로서 소화의 필요성이 있어야 하며 소화의 필요성의 정도는 소화시설이나 그와 유사한 정도의 시설을 사용할 수준 이상이어야 한다. 화재원인조사란 발화부를 판단하고 화재에 이르게 된 발화원을 규명하며, 발화부로부터 연소확대된 경과를 조사하는 일련의 행위로서 화재원인조사시 가장 중요한 사항은 발화부 판단인 바, 이는 화재원인이 발화부에만 존재하기 때문이다. 최근에는 다양한 소재의 사용으로 인해 일단 화재로 진행될 경우 인명 및 재산상 피해가 증가하게 되어 있으며, 이로 인해 화재조사시 화학, 물리, 전기, 건축, 기계, 소방 등 다양한 지식과 화재현장에 대한 이해가 요구된다. 화재현장 조사시 발화부 판단의 과학적 접근은 매우 중요한 것으로서, 화재원인의 명쾌한 규명으로 책임한계 구분은 물론, 유사사고의 재발방지를 위한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 기 발생한 화재사례에서 얻은 화재패턴을 분석하여 얻은 자료를 통해 발화부를 판단할 수 있는 조사방법을 다음과 같이 제시하였다. 1) 화재시 열전달과 화염확산 과정에서 건축구조물, 내장재, 집적물 및 각종 설치물의 구조, 재질 등에 따라 다양한 화재패턴을 형성하게 됨을 알 수 있다. 2) 화재패턴의 종류로는 화재플럼에 의한 삼각형, 주상, V, U 패턴 등이 있으며, 연소 생성물인 화염, 연기, 열 등에 의해 다양한 형태를 보임을 알 수 있다. 3) 위와 같은 결과를 종합하여 연소의 상승성, 불꽃 및 연기 흔적, 열에 의한 흔적 등에 의해 연소의 방향성을 알 수 있다. 4) 결국 화재현장에서 명확한 화재원인을 규명하기 위해서는 화재패턴에 의해 연소확대과정을 역으로 추적하여 발화부를 결정한 다음, 발화부내에서 화재원인을 찾아내야 할 것이다.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.27 no.5
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• pp.67-74
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• 2023

A large number of concrete structures are built and used around the world. To ensure their safe and continuous use, these structures require constant inspection and maintenance. While man-powered inspection and maintenance techniques are efficient, they can only provide intermittent status checks at the time of on-site inspection. Therefore, there is a growing need for a system that can continuously monitor the condition of the structure. A study was conducted to detect cracks and damage by installing a conductive coating on the surface of a concrete structure. A parallel resistance pattern that can monitor the occurrence and progression of cracks was developed by reflecting the structural characteristics of concrete structure. An empirical study was conducted to veryfy the application of the proposed method. The crack detection pattern was installed on the reinforced concrete beams, and the crack monitoring method was verified through applying a load on the beams.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.419-419
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• 2021

수자원 관리 패러다임은 공급 위주에서 수요관리로 전환되고 있다. 가용한 수자원은 한정적이나 급속한 인구증가와 도시화로 인한 물 수요의 증가로 수요관리의 효율성이 중시되고 있기 때문이다. 기존 상수도시스템은 노후화로 가동효율이 점차 낮아지고 있으며, 인력으로 월 또는 격월로 소비자의 물 사용량을 검침해 실시간 관리가 불가능하여 수요와 공급의 불균형을 초래한다. 이러한 문제를 해결할 대안으로 IT 기술과 전통적인 물관리 기술을 접목한 Smart Water Grid는 양방향 통신장치를 이용해 실시간으로 소비자의 물 사용량을 모니터링한다. 물 사용 특성을 잘 파악하면 보다 정확한 물 수요 예측이 가능하다. 특히 소비자들의 시간별, 평일, 주말, 그리고 주별 물 사용 특성을 파악하면 미래 물 수요 예측에 도움이 된다. 예측된 물 수요량에 따라 물 공급 배분 계획을 수립하여 운영 효율성을 높일 수 있다. 물 수요예측 방법 중 k-mean 군집분석은 시간별 물 사용량을 이용해 서로 유사한 여러 개의 부분집합으로 할당하여 분류하는 Machine learing 방법으로 물 사용의 유사성을 파악할 수 있다. SWG 연구단은 2019년 Vietnam Hai Duong province에 SWG Pilot plant를 구축하고 27개의 Smart water meter를 설치하여 운영하고 있다. 이에 본 연구에서는 소비자의 물 사용 특성을 분석하기 위해 27개 SWM로부터 수신된 2019년 11월 14일부터 2020년 12월 3일까지 1시간 단위의 물 사용량 데이터를 수집하였다. 그리고 k-mean 군집 방법을 이용해 시간별, 평일, 주말, 그리고 주별 물 사용 특성을 분석하였다. 이 때 최적의 군집 개수 결정을 위해 Elbow 방법을 적용하였다. 분석 결과 각 소비자의 물 사용량 특성에 따라 평균 물 수요패턴 추정이 가능하며, 향후 물 수요 예측에 도움이 될 것으로 사료된다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.11 no.4
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• pp.273-278
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• 2013

This paper simulated the virtual constructions design that helps make constructions design effectively done by assembling materials as components and patterns using studs in steel house method. We also propose the virtual constructions design technology which makes change of constructing easy and reduces the cost effectively through a simulation of construction design like design, analysis, change information, and assembly in the construction field. It especially is possible for designers and users to change internal and external of a construction easily by using patterns.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.667-669
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• 2021

본 논문에서는 벡터 기반 데이터 증강 기법(Data augmentation)을 제안하여 학습 데이터를 구축한 뒤, 이를 합성곱 신경망(Convolutional Neural Networks, CNN)으로 실제 균열과 가까운 패턴을 표현할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 건축물의 균열은 인명 피해를 가져오는 건물 붕괴와 낙하 사고를 비롯한 큰 사고의 원인이다. 이를 인공지능으로 해결하기 위해서는 대량의 데이터 확보가 필수적이다. 하지만, 실제 균열 이미지는 복잡한 패턴을 가지고 있을 뿐만 아니라, 위험한 상황에 노출되기 때문에 대량의 데이터를 확보하기 어렵다. 이러한 데이터베이스 구축의 문제점은 인위적으로 특정 부분에 변형을 주어 데이터양을 늘리는 탄성왜곡(Elastic distortion) 기법으로 해결할 수 있지만, 본 논문에서는 이보다 향상된 균열 패턴 결과를 CNN을 활용하여 보여준다. 탄성왜곡 기법보다 CNN을 이용했을 때, 실제 균열 패턴과 유사하게 추출된 결과를 얻을 수 있었고, 일반적으로 사용되는 픽셀 기반 데이터가 아닌 벡터 기반으로 데이터 증강을 설계함으로써 균열의 변화량 측면에서 우수함을 보였다. 본 논문에서는 적은 개수의 균열 데이터를 입력으로 사용했음에도 불구하고 균열의 방향 및 패턴을 다양하게 생성하여 쉽게 균열 데이터베이스를 구축할 수 있었다. 이는 장기적으로 구조물의 안정성 평가에 이바지하여 안전사고에 대한 불안감에서 벗어나 더욱 안전하고 쾌적한 주거 환경을 조성할 것으로 기대된다.