• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.187-192
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• 2019

수요관리와 정전에 대한 비상전원 기능을 갖춘 하이브리드 전력저장시스템으로 비상발전설비가 필요한 빌딩 및 공장건축 시에 투자비를 최소화하고, 상시 전력비를 절감함으로서 경제성을 확보할 수 있 기술을 개발함으로써 새로운 비즈니스 모델을 제시한다. 평상시에 STS(Static Transfer Switch)를 통해 부하에 계통 전력을 공급하고 PCS는 계통에 병렬로 연계되어 수요관리를 수행한다. EMS는 수요예측을 통한 전력의 효율적 운용을 위해 ESS에 충방전 지령을 PMS(Power Management System)로 하달하고 PMS는 다시 PCS 제어기로 지령을 전달하여 시스템을 운용한다. 정전시에는 STS가 계통으로부터 빠르게 이탈되면서 PCS는 독립 전원이 되어 부하 측에 정전압/정주파수의 전력을 공급할수 있는 구조이다. 따라서 하이브리드 ESS에 대한 실 계통 연계 및 독립 운전 성능 검증을 통한 신뢰성을 확보할수 있고, 저탄소 녹색성장 기술의 효율적 전력망과 연계 운영이 가능하게 함으로써 ESS 연계를 통한 신재생에너지 발전에 의한 불규칙한 전력 품질개선, 피크부하 기여도 제고가 가능하다. 또한 현재 석탄 화력이 담당하고 있는 주파수추종 예비력을 ESS로 대체함에 따라 연료비가 높은 LNG 발전기 가동비용을 절감할 수 있는 기대효과가 있다.

• 한국건설순환자원학회논문집
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• 제9권3호
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• pp.303-310
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• 2021

교량의 균열은 교량의 상태를 나타내는 중요한 요소이며 주기적인 모니터링 대상이다. 그러나 전문가가 육안으로 점검하는 것은 비용, 시간, 신뢰성 면에서 문제가 있다. 따라서 최근에는 이러한 문제를 극복하기 위해 자동화 가능한 딥러닝 모델을 적용하기 위한 연구가 시작되었다. 딥러닝 모델은 예측할 상황에 대한 충분한 데이터가 필요하지만 교량 균열 데이터는 상대적으로 얻기가 어렵다. 특히 교량의 설계, 위치, 공법에 따라 교량 균열의 형상이 달라질 수 있어 특정 상황에서 많은 양의 균열 데이터를 수집하기 어려움이 따른다. 본 연구에서는 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)을 통해 불충분한 균열 데이터를 생성하고 학습하는 균열 탐지 모델을 개발했다. 본 연구에서는 GAN을 이용하여 주어진 균열 데이터와 통계적으로 유사한 데이터를 성공적으로 생성했으며, 생성된 이미지를 사용하지 않을 때보다 생성된 이미지를 사용할 때 약 3% 더 높은 정확도로 균열 감지가 가능했다. 이러한 접근 방식은 교량의 균열 검출이 필요하지만 균열 데이터는 충분하지 않거나 하나의 클래스에 대한 데이터가 상대적으로 적을 때 감지 모델의 성능을 효과적으로 향상시킬 것으로 기대된다.

• 한국습지학회지
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• 제23권3호
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• pp.252-259
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• 2021

무등산에서 발원하여 광주천으로 유입되던 수많은 계곡수가 합류식 하수관거로 유입되면서 광주천의 건천화와 수질 악화가 심화되었다. 본 연구는 하수처리장으로 유입되는 광주천 유역의 무등산 계곡수를 수원으로 활용하여 실개천을 조성하는 방안에 대해 연구하였다. 먼저, 100 m³/일 이상의 유량을 보이는 4개 지점의 유량 및 수질 조사 결과 지점별로 105~2,721 m³/일의 유량을 나타냈으며, 평균 수질은 BOD₅ 0.3~1.6 mg/L로 나타났다. 만약, 갈수기 유량 1,500 m³/일의 실개천을 조성한 후 광주천 남광교 지점으로 유입시킨다면, BOD 7.3%, COD 6.5%, T-P 5.8%, T-N 5.2%의 개선 효과가 있을 것으로 예측되었다. 또한, 계곡수 유입에 의한 하수처리장 유량 부하 부담이 줄어들고, 하수처리 비용이 절감되며, 도심 속 수변 amenity 창출에 의한 Blue-Green-Network (BGN) 구축의 토대가 될 것으로 판단되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.759-767
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• 2021

최근 전력화되는 무기체계들은 최신 기술이 반영된 고가의 장비가 대다수이며, 운용유지비도 지속적으로 증대되고 있는 추세이다. 이러한 무기체계들을 효율적으로 운용, 유지하는 요소로서는 정비계획, 경제적 비용 및 수리부속 소요 등이 있으며 그 중 수명주기 동안 수리부속 소요를 사전에 예측하는 것이 운용유지비 효율성 증대와 운용가용도를 높이는 중요한 방식이라 할 수 있다. 수리부속 소요 분석의 시작으로는 무기체계 배치 시 동시에 보급되는 동시조달수리부속(CSP: Concurrent Spare Parts, 이하 CSP) 산정이라 할 수 있을 것이다. CSP는 무기체계가 초기 일정기간 동안 재보급 없이 주어진 운용임무를 성공적으로 수행하고자 하는데 목적이 있으므로 이 기간 동안에 운용가용도를 달성하는 필수요소이다. 현재 CSP 산정 방식은 품목의 고장율과 운용 시간 등의 반영하여 분석하고 있지만, 분석된 CSP는 기술적 고장을 대비하는 목적이며, 초도 운용환경에서 휴먼에러 등으로 인한 예기치 않은 고장 발생에 대처하는 부분에서는 제한적인 것이 현실이다. 해당 고장은 무상정비 범위에도 포함되지 않으며, 초도 운용기간 중 무기체계를 운용 불가 상태로 만드는 심각한 요소에 해당된다. 이러한 무기체계의 운용 불가 상태를 예방하기 위하여 초도 운용환경 중 휴먼에러를 고려한 CSP가 필요하며, 그에 대한 산정 방안과 기준을 제시한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권6호
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• pp.395-405
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• 2021

현재 관계부처 합동 농업가뭄 예·경보시 한국농어촌공사 관리 저수지의 관측정보만을 활용하고 있어 시군 단위 가뭄 분석 결과와 지자체 체감가뭄과의 괴리가 발생하고 있다. 지자체 단위 체감가뭄 예·경보를 위해서는 공간적으로 세밀하고 국지적인 저수지 정보가 필요하며, 이를 위해서는 전국적으로 분포된 지자체 관리 저수지 정보의 활용이 필요하다. 그러나 전국에 분포하고 있는 전체 지자체 관리 저수지에 수위 및 유량 관측 시설을 설치하는 것은 운영 및 비용 측면에서 합리적이지 않으므로 효율적인 정보 생성 방안이 필요하다. 이에 따라 본 연구에서는 관측자료가 존재하는 저수지 유역을 대상으로 장기유출 모형인 TANK 모형의 매개변수를 검·보정하고, 유역특성인자를 이용하여 그룹화 한 후 그룹화된 TANK 모형의 매개변수를 미계측 지자체 저수지 유역에 적용하여 유입량 예측 및 평가를 하였다. 평가 결과 논, 경사를 이용한 그룹의 결정계수 평균이 0.63, NSE가 0.62로, 유역면적과 유효저수량 인자를 이용했을 때(결정계수 0.49, NSE 0.47) 보다 좋은 결과를 보여주었으며, 미계측 지자체 관리 저수지 정보의 활용 가능성을 확인할 수 있었다.

• 해양안보
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• 제1권1호
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• pp.311-343
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• 2020

지구온난화의 영향으로 2035년 이후 북극해가 대부분 개방될 것으로 예측된다. 그리고 북극해 개방 시에는 북유럽까지 항해 거리·비용 감소, 북극권 자원 해상운송, 아시아의 허브항으로서 간접이익 창출 등 많은 국가이익이 기대되고 있다. 이에 따라 미지의 영역이던 북극해에서 국가이익을 확보하고, 국민의 자유로운 활동을 보장하기 위해 정부도 구체적인 정책을 수립하여 추진 중이다. 해군도 북극해 관련 국가정책을 군사적으로 뒷받침하려면, 지금부터 역할과 계획을 구체화해야만 한다. 북극해에서 지원 임무를 수행하기 위해 해군력은 고유 작전특성(기동성, 융통성, 지속성, 현시성, 투사성)을 발휘하여야 하며, 이를 준비하는 과정에서 긍정적·부정적 영향을 미칠 수 있는 내·외부 작전환경(OE)을 먼저 분석할 필요가 있었다. 이는 해군 내부의 강점(S)과 약점(W), 외부의 기회(O)와 위협(T)으로 구분되는데, 각 환경요인들을 연계(S-O, S-T, W-O, W-T)하여, 작전특성을 구현할 수 있는 발전방안을 도출하고자 하였다. 해군은 경험해보지 못한 추운 원해에서 임무를 수행하기 위해 다음의 노력을 기울여야 할 것이다. 첫째, 정부 정책과 발맞추어 해군의 단계적인 추진계획(로드맵)을 작성하고, 둘째, 국내·외 교육훈련 프로그램과 해외 연합훈련에 적극적으로 참여함으로써 전문인력을 양성해야 한다. 셋째, 국내의 우수한 특수선박 조선기술과 4차 산업혁명 신기술을 적용하여 극지 작전용 무장·장비·물자를 확보하는 한편, 광활한 북극해 상 전력공백을 해소하기 위해 연합작전 역량과 군사신뢰도를 증진하면서, 북극권 내 기항지를 마련할 필요가 있다. 끝으로, 북극권 진출 후 군사적·비전통적 위협(전염병, 재난, 인명구조 등)에 대응하며, 다양한 성과를 창출할 수 있도록 사전 준비를 해나가야 할 것이다.

• 한국측량학회지
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• 제39권3호
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• pp.133-139
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• 2021

현재 정밀도로지도 구축 공정은 수작업의 비율이 높아 구축 시간과 비용의 한계가 따른다. 인공지능을 이용하여 정밀도로지도 제작을 자동화하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있으나 정밀도로지도 제작을 위한 학습데이터의 구축 또한 수동으로 이루어지고 있어 학습데이터를 자동으로 구축할 필요성이 있다. 이에 본 연구에서는 모바일매핑시스템으로 취득한 포인트 클라우드를 이용하여 영상으로 변환한 후, 임계치를 이용한 영상 재분류와 중첩 분석 등을 통해 도로 노면표시 영역을 추출하고 추출한 영역의 다각형 유형 분류를 통해 정밀도로지도 제작을 위한 딥러닝 학습데이터를 자동으로 구축하는 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론을 통해 구축한 2,764개의 차선 데이터를 딥러닝 기반의 PointNet 모델에 학습한 결과 학습 정확도는 99.977%로 나타났으며, 학습된 모델을 이용하여 3가지 색상 유형의 차선을 예측한 결과 정확도는 99.566%로 나타났다. 따라서, 본 연구에서 제안한 방법론으로 정밀도로지도 구축을 위한 학습데이터를 효율적으로 제작할 수 있는 것을 알 수 있었으며, 도로 노면표시의 정밀도로지도 제작과정 또한 자동화할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국항해항만학회지
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• 제46권3호
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• pp.289-296
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• 2022

본 연구의 목적은 유가와 벌크선 운임의 상관관계 및 영향력을 검증하는 것이다. 탄소배출 감축을 위해 석유의존도를 줄이고 친환경연료 선박의 개발이 추진되고 있지만, 현재의 진행상황으로 볼 때, 상당한 시간이 필요할 것으로 보인다. 반면, COVID 19 팬데믹 및 러시아의 우크라이나 침공에 따른 유가 변동성이 커지고 있다. 해운업에서 연료비용이 큰 비중을 차지하고 있으므로, 유가가 운임에 어떠한 영향을 주는지 점검이 필요하다. 유가 변수로 Brent, Dubai, WTI 그리고 운임변수는 BDI, BCI, BPI로 2008년 10월부터 2022년 2월까지 월별 데이터를 사용하였다. VAR(Vector Autoregressive) 모형을 이용한 상관관계 분석에서 BDI에 대한 충격반응 분석은 WTI가 가장 큰 영향을 미쳤고, 그 다음으로 두바이유, 브렌트유 순으로 차이를 보였다. 예측오차 분산분해 분석결과는 BDI에 대해 WTI, 두바이유, 브렌트유 순으로 설명력의 차이를 보였다. 선종별로 차이는 있으나, 대체로 WTI와 두바이유가 설명력이 높았다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.55-62
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• 2022

페로브스카이트 태양전지는 4차 산업혁명으로 사물인터넷, 가상환경 등의 증가에 따른 전력 수요가 급증하면서 점진적으로 고갈되어가는 석유, 석탄, 천연가스 등의 화석연료를 대체할 태양에너지, 풍력, 수력, 해양에너지, 바이오에너지, 수소에너지 등의 신재생 에너지 분야에서 연구가 활발한 부분이다. 페로브스카이트 태양전지는 페로브스카이트 구조를 가진 유-무기 하이브리드 물질을 사용하는 태양전지 소자로 고효율, 저가의 용액 및 저온 공정으로 기존의 실리콘 태양전지를 대체할 수 있는 장점들이 있다. 기존의 경험적 방법으로 예측한 광흡수층 박막을 최적화하기 위해서 소자 특성 평가를 통해 신뢰도를 검증해야 한다. 그러나 광흡수층 박막 소자 특성 평가 비용이 많이 소요되므로 시험 횟수에 제약이 따른다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 광흡수층 박막 최적화의 보조 수단으로 머신러닝이나 인공지능 모델을 이용하여 명확하고 타당한 모델의 개발과 적용 가능성이 무한하다고 본다. 이 연구에서는 페로브스카이트 태양전지의 광 흡수층 박막 최적화를 추정하기 위하여 서포트 벡터 머신의 선형 커널, 가우시안 커널, 비선형 다항식 커널, 시그모이드 커널의 회귀분석 모델을 비교하여 커널 함수별 정확도 차이를 검증하였다.

• 한국항만경제학회지
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• 제37권4호
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• pp.33-40
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• 2021

현재 해운·항만 산업은 급변하는 트랜드와 치열한 경쟁 속에서 살아남기 위해 항만물류자원의 확충 및 효율적인 운용을 통해 항만 처리능력을 향상시키기 위한 전략을 펼치고 있다. 항만의 처리능력 산정은 부두에 설치되는 하역장비에 의하여 결정되는 것으로 항만의 처리능력은 물류자원을 추가적으로 배치하거나 활용 중인 자원을 효율적으로 운용하는 등 다양한 방법을 통해 향상 시킬 수 있다. 하지만 물류자원의 추가 배치는 시간과 비용의 한계가 명확하기 때문에 단기간에 향상 효과를 기대하기 어렵다. 따라서 처리능력 향상을 위해서는 활용중인 자원에 대한 효율적인 운용 방법을 찾는 것이 실현성이 높다. 국내 항만들 역시 4차 산업혁명 기술의 발달에 따라 정보화, 디지털화를 적극적으로 추진하고 있다. 그러나 현재 하역 프로세스에서 Y/T 배정 대수 산정은 전문가의 경험에 따른 감각에 의존하고 있는 실정이며, 관련된 선행연구 또한 Y/T의 배차 또는 항만 전체의 필요 대수 산정에 초점을 두고 있다. 이에 본 연구는 입항 선박의 하역정보를 활용하여 Y/T 배정 대수에 영향을 미치는 요인을 분석하고 이를 바탕으로 군집분석, 회귀분석, DNN(Deep Neural Network : 심층신경망)모형을 활용하여 분석하였다.