IT 기술의 발전은, 우리사회의 다양한 산업 분야에 적용 되어 우리의 삶을 보다 효율적이고 생산적으로 바꾸고 있다. 농업IT는 이러한 IT기술을 농업에 적용하여 작물의 생산량과 품질을 향상시키며, 소비자로 하여금 믿을 수 있는 생산, 유통 정보를 제공하는 기술이다. 오늘날 RFID/USN의 등장은 농산물과 연관된 생장, 환경 정보의 수집을 가능하게 하고 각종 환경센서 등을 통해 수집된 디지털 정보는 누적, 분석 등을 통해 이상기후 예측, 병해충 예찰, 작물의 생산성 향상 및 균일 생산 보장 등을 위해 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구에서는 이러한 RFID/USN 기술을 기반으로 저전력 센서네트워크와 미들웨어, 생장관리 플랫폼을 통해 모바일 환경에서 재배 환경 정보의 지속적 모니터링 및 각종 생장 데이터의 수집 및 전송, 각종 작업정보의 교환이 가능하게 함으로써 재배자에게 보다 효율적으로 생장환경을 관리할 수 있는 시스템을 제안한다.
전통적인 공사관리 방식의 한계에 대한 대안으로 제시되고 있는 린 프로세스를 시공단계에 적합하게 해석하여 현장에서 시공 관리자들이 효율적으로 적용하여 생산성을 향상시킬 수 있는 린 프로세스를 제시하였다. 이를 위해 우선적으로 린 건설의 5가지 원리인 가치의 규정, 가치 흐름, 흐름 생산, 당김 생산, 완벽 추구를 현장 특성에 맞게 정의하였다. 고객을 후속 공종으로 규정하고 가치는 액티비티로, 가치 흐름은 공정표로 정의하였으며 흐름 생산, 당김 생산, 완벽 추구를 공사중 모니터링과 개선으로 정의하였다. 또한 린 타임과 린 사이클 타임의 개념을 도입하여 객관적 측정 기준을 수립하였다. 낭비는 린 사이클 타임을 근간으로 도출하도록 하였으며 린 사이클 타임이 궁극적 개선의 목표가 되었다. 측정 및 분석의 신뢰성은 계획의 신뢰성이 확보를 담보로 한다. 이에 계획단계에서의 개인, 조직, 경험의 편견과 오류를 최소화될 수 있도록 계획의 적정성 검증 방안을 제시하였다. 또한 예측하기 어려운 다양한 상황에 계획이 적합한지를 검증하는 계획의 적합성 검증 방안을 제시하여 계획의 신뢰성을 높였다. 또한 제시한 프로세스를 현장에 적용하여 린 프로세스의 구체적 적용 방안의 예시를 제시하였으며 시사점을 제시하였다.
물부족, 수질오염, 조류발생 등 효율적 물관리를 위해서는 물정보 통합이 필요하지만 부처별/목적별로 개별 생산·관리되어 물관리 현안에 효과적으로 대응하기 어려운 실정이다. 물관리 현안 대응 의사결정을 위해서는 현재 상황에 대한 정확한 인식과 장래(1,3개월) 수자원 상황을 고려한 예측·분석체계 구축 필요하며, 이를 위해서는 수원별 가용수량, 지역별 물사용량 및 회귀수량 등 지자체, 유역, 하천을 연계한 실제 물이용 정보 기반의 물배분 현황 분석체계 구축이 필요하다. 본 연구에서는 물수급 관련 수요·공급 시설의 위치를 연결하는 물수급 분석 알고리즘 개발을 통해 지형공간정보의 위상(topology) 관계를 설정하여 물수급 분석의 계산순서를 선정하고, 시계열 DB를 입력하여 전국 약 40만개 이상의 일단위 물수급 분석 정보생산체계를 구축하였다. 본 연구에서 개발된 물수급 분석 모형은 향후 물관련 이슈 지역의 용수공급능력 평가 및 디지털트윈 등 다양한 수자원 정책평가에 활용될 것으로 기대된다.
모바일의 확산과 더불어 정형화된 자료뿐만 아니라 다양한 형태의 비정형화된 자료로부터 정보가 생성되고 정보 전달 및 공유가 활발히 이루어지고 있다. 최근에는 다양한 SNS 매체들로부터 생산 및 배포되는 많은 자료들 중에서 유의미한 정보를 추출하는 기술로 빅데이터 기술을 많이 사용하며, 빅데이터 분석 기법 중 하나인 데이터 마이닝 기법을 사용한다. 특히, SNS로부터 수집된 방대하고 다양한 자료들을 이용하여 대중의 집단지성에 표출된 일반적인 감정을 분석하여 다양한 분야에 활용한다. 본 논문에서는 SNS를 통해 작성된 짧은 문단 내 함축된 키워드와 키워드들 간의 연관성을 이용하여 문단에 나타난 감정을 예측하고 사용자별 감정에 따른 적절한 답변이나 예측된 감정과 유사한 상품이나 영화 등 다양한 추천시스템에 사용될 수 있도록 형태소 분석과 변형된 n-gram방법을 혼합하여 효율적인 감정 예측 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 평균 82.25%의 재현율을 보여 기존의 시스템에 비해 더욱 향상된 성능을 보여 주었고, 형태소분석을 통해 의미 있는 키워드 추출에 도움이 될 것으로 기대한다.
산업용 IoT (IIoT)는 최근들어 제조 시스템의 중요한 구성 요소로 간주된다. IIoT를 통해 시설에서 감지된 데이터를 수집하여 작동 조건을 적절하게 분석하고 처리한다. 여기서 비정상적인 데이터는 전체 시스템의 안전성 및 생산성을 위해 신속하게 탐지되어야한다. 기존 임계 값 기반 방법은 임계 값 미만의 유휴 오류 또는 비정상적인 동작을 감지 할 수 없으므로 IIoT에 적합하지 않다. 본 논문에서는 예측 구간과 우선 순위기반 스케줄링을 이용한 분할 선형 회귀 분석을 기반으로 비정상적인 데이터를 검출하는 새로운 방법을 제안한다. 시뮬레이션 결과 제안한 기법은 비정상적인 데이터 검출 속도에서 임계치, 일반 선형 회귀 또는 FCFS 정책을 사용하는 기존의 기법보다 우수함을 알 수 있었다.
유역 내 수자원 계획을 효율적으로 수립하기 위해서는 장기간에 걸친 수문 모델링 뿐만 아니라 미래 기후 시나리오에 따른 수문학적 기후변화 영향 분석도 중요하다. 이를 위해서는 관측 값에 기반한 고품질 및 고해상도 격자형 기상자료 생산이 필수적이다. 하지만, 우리나라는 종관기상관측시스템(ASOS)과 방재기상관측시스템(AWS)으로 이루어진 고밀도 관측 네트워크가 2000년 이후부터 이용 가능했기에 장기간 격자형 기상자료가 부족하다. 이를 보완하고자 본 연구는 가정적인 상황에 기반하여 만약 2000년 이전에도 현재와 동일한 고밀도 관측 네트워크가 존재했다면 산출 가능했을 장기간 일 단위 고해상도 격자형 기상자료를 생산하는 것을 목표로 한다. 구체적으로, 2000년을 기준으로 최근과 과거 기간의 격자형 기상자료를 딥러닝 알고리즘으로 모델링하여 과거 기간을 대상으로 기상자료(일 단위 기온, 강수량)의 공간적 변동성 및 특성을 재구성한다. 격자형 기상자료의 생산을 위해 우리나라의 고도에 기반하여 기상 인자들의 영향을 정량화 하는 보간법인 K-PRISM을 적용하여 고밀도 및 저밀도 관측 네트워크로 두 가지 격자형 기상자료를 생산한다. 생산한 격자형 기상자료 중 저밀도 관측 네트워크의 자료를 입력 자료로, 고밀도 관측 네트워크의 자료를 출력 자료로 선정하여 각 격자점에 대해 Long-Short Term Memory(LSTM) 알고리즘을 개발한다. 이 때, 멀티 그래픽 처리장치(GPU)에 기반한 병렬 처리를 통해 비용 효율적인 계산이 가능하도록 한다. 최종적으로 1973년부터 1999년까지의 저밀도 관측 네트워크의 격자형 기상자료를 입력 자료로 하여 해당 기간에 대한 고밀도 관측 네트워크의 격자형 기상자료를 생산한다. 개발된 대부분의 예측 모델 결과가 0.9 이상의 NSE 값을 나타낸다. 따라서, 본 연구에서 개발된 모델은 고품질의 장기간 기상자료를 효율적으로 정확도 높게 산출하며, 이는 향후 장기간 기후 추세 및 변동 분석에 중요 자료로 활용 가능하다.
항만 성능에 대한 정확한 평가는 컨테이너 물동량은 매우 중요한 요소이며, 효과적인 항만 개발 및 운영 전략에 대한 정확한 예측이 필수적이다. 하지만 해양 산업의 급격한 변화로 인해 컨테이너 물동량 예측의 정확성이 향상되기는 어렵다. 이를 해결하기 위해 사물인터넷(IoT)을 이용한 항만 성능에 미치는 영향을 분석하여 부산항의 경쟁력과 효율성을 향상시키기 위해 적용이 필요하다. 이에 본 연구에서는 부산항의 미래 컨테이너 물동량을 예측하기 위한 예측 모델을 개발하는 것을 목표로 이를 통해 항만 관리 기관의 개선된 의사 결정과 항만 생산성을 향상시키는 데 초점을 맞추고 있다. 항만 컨테이너 물동량을 예측하기 위해 본 연구에서는 기계 학습 모델의 Extreme Gradient Boosting (XGBoost) 기법을 도입하였다. XGBoost는 다른 알고리즘에 비해 높은 정확도, 빠른 학습 및 예측 속도,과적합을 방지하고 Feature Importance 제공하는 장점이 돋보인다. 특히 XGBoost는 회귀 예측 모델링에 직접 사용할 수 있어 기존 연구에서 제시된 물동량 예측 모델의 정확도 향상에 도움이 된다. 이를 통해 본 연구는 4.3% MAPE (Mean absolute percenture error) 값으로 제안된 방법이 컨테이너 물동량을 정확하고 신뢰성 있게 예측할 수 있다. 본 연구에서 제시한 방법론을 통해서 부산 컨테이너물동량의 정확성을 높일 수 있을 것으로 판단된다.
최근 탄화수소를 에너지원으로 사용하는 엔진을 대체할 동력원으로 연료 전지가 주목을 받게 되면서 수소 생산 기술에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 수소를 생산하는 다양한 방법 중에 고체 산화물 수전해 시스템(SOEC)은 수소를 생산하기 위한 기초적이고, 친환경적인 방법이다. 고체 산화물 수전해 시스템은 고온, 고압 조건에서 운전이 가능하여 낮은 에너지 수요와 높은 열효율을 지니기 때문에 실험적인 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 실험적인 연구 성과에 비해 수치모델 연구는 비교적 부진하다. 이에 대한 원인으로 기존의 수치모델이 온도와 압력의 변화에 따른 성능 예측의 유효성이 상당히 낮기 때문으로 판단하였다. 이에 본 연구에서는 고체 산화물 수전해 시스템의 셀 성능 예측의 유효성을 높일 수 있는 방안을 제시하기 위해서 Patterened Ni-YSZ cermet electrode(40 wt%, Ni-60 wt% YSZ)/8-YSZ (TOSOH, TZ8Y)/LSM (La0.9Sr0.1MnO3)로 구성된 상용 막-극 접합체의 기존의 연구 데이터를 활용하였다. 온도에 따른 전기화학적 특성의 영향을 수치적으로 분석한 결과, 유효성에 가장 큰 편차를 가져오는 변수들은 charge transfer coefficient(CTC), exchange current density, diffusion coefficient, electrical conductivity인 것으로 나타났다. 온도와 압력에 따른 해당 변수들의 영향 및 경향성을 분석하여 과전압 모델을 제시하였다. 다양한 모델의 적용과 타당성을 확보하기 위해서 교차-검증이 도입되었다. 그 결과, 체계화된 유효성 검증 과정에 기초한 고체 산화물 수전해 시스템의 수치 모델은 뛰어난 성능의 예측 결과를 보여주었다.
사물인터넷 환경의 다양한 기기에서는 매초마다 시스템 로그 데이터, 온도, 습도, 조도 및 위치 정보 등과 같은 데이터를 지속적으로 생성한다. 이렇게 생성된 데이터는 기기 안에서 대부분 소멸되거나 수집된다 하더라도 시스템 개선의 일부 목적으로 활용하는데 그칠 뿐이다. 본 논문에서는 각각의 사물인터넷 기기에서 발생하는 비정형 데이터를 스트리밍 방식을 통해 수집 서버로 전송하고 이를 유연한 스키마 구조를 가지는 NoSQL 데이터베이스에 적재하는 프레임워크 설계를 제안한다. 이렇게 수많은 장비로부터 수집된 로그 및 센싱 데이터는 빅데이터 분석을 통해 산업의 현장에서 생산성 향상을 위해 사용할 수 있으며 공공의 목적으로 도심지의 교통문제 해소와 재난 및 재해 예측에 활용될 수 있다.
최근 스마트워크를 도입했던 선도 기업들이 스마트워크를 축소하거나 폐지하는 사례가 나타나고 있다. 스마트워크는 직무만족에 긍정적으로 작용하며, 직무만족은 생산성의 향상을 가져올 것이라는 기존 연구들의 예측에 대한 의구심이 제기되고 있다. 따라서 본 논문에서는 스마트워크와 직무만족 및 생산성 간의 관계를 재검토하고자 한다. 이를 위해 한국과학기술정보센터의 NDSL 데이터베이스를 기반으로 스마트워크와 관련된 8건의 문헌을 선정하여 체계적으로 분석하였다. 선행 연구들에서는 스마트워크는 직무만족에, 직무만족은 생산성 향상에 긍정적인 영향을 미치고 있음을 실증하고 있었다. 하지만 기존 연구에서 스마트워크가 직무만족을 가져다준다는 실증이나 직무만족 개념에 대한 정의와 측정 등에서 문제의 가능성이 있음을 발견하였다. 이와 관련하여 본 연구는 스마트워크와 직무만족, 그리고 삶의 만족과 직무만족에 대해 심층적으로 논의하고, 향후 연구 방향을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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