• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.29-29
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• 2019

급격한 도시화와 기후변화로 인한 자연적인 물순환 구조의 변화는 기존 수자원 이용 경향을 변화시키며 하천건천화 현상을 유발하고 있다. 이를 관리하기 위해 하천건천화 평가 및 예측이 가능한 영향 평가 기술이 필요하며, 국내에서는 GIS 기반의 분포형 수문 모형인 Drying Stream Assessment Tool and Water Flow Tracking (DrySAT-WFT)이 개발되어 활용되고 있다. 그러나 격자기반의 물수지 모형은 단위 cell 안의 수직적인 물의 거동은 파악하기 용이하나, 모형의 특성상 저수지, 댐, 보와 같은 수리 시설물의 방류량에 따른 하도의 흐름 추적에는 어려움이 있다. 본 연구의 목적은 DrySAT-WFT 모형에 댐?보 방류량 자료와 연계한 하도추적 알고리즘을 개발하여 모형의 유출 모의 성능을 개선하고, 1976년부터 2015년까지의 유출 모의를 통해 전국 표준유역을 대상으로 각 유역에 대한 하천건천화 원인 추적 및 평가를 수행하고자 한다. 하천건천화영향요소를 고려하기 위한 모형의 입력 자료로 산림높이, 도로망, 지하수 이용량, 토지이용, 토심, 기상 변화에 대해 1976년부터 2015년까지 구축한 시계열 전국 자료를 활용하였으며, 일별 강우량, 상대습도, 평균풍속, 평균 및 최고, 최저 기온, 일조시간의 기상자료를 구축하였다. 개선된 DrySAT-WFT 유출 모의 결과는 선행 연구와의 비교를 통해 모의 개선점을 정량적으로 제시하고자 한다.

• 화훼연구
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• 제16권1호
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• pp.1-6
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• 2008

본 실험에서는 Ardisia속 자생식물의 온도 및 습도변화에 따른 온열환경을 조사함으로써 자생식물의 이용에 가능한 기초 자료를 제공하고자 실시하였다. 가로 2m, 세로 1.3m, 높이 1.8m, 총 부피가 $4.68m^3$의 밀폐된 유리 챔버 내에 온도 조건 변화에 따른 실내공간의 온도 및 습도변화를 측정한 결과, Ardisia속 식물에 의한 실내온도의 변화는 $24^{\circ}C$ 이상의 고온에서는 식물이 없는 상태에 비해 감온 효과가 있었으며 3종의 식물 간 큰 차이는 보이지 않았다. Ardisia속 식물 중에서 백량금이 온도 변화에 따른 습도 변화가 가장 민감하게 일어나 13%의 습도 변화를 보였고 $57.3{\pm}3.1%$로 비교적 높은 습도를 보였는데, 이에 비해 자금우는 8%, 산호수는 9%의 습도 변화를 보였고 자금우와 산호수 모두 대부분의 낮 시간 동안 50~55%의 실내 적정습도 범위를 유지했다. 식물체의 실내 발열체로서의 열성능 평가 결과, 실내 온도를 $28^{\circ}C$에서 $26^{\circ}C$로 감온 시에는 식재에 의한 냉방 효과가 비식재 공간에 비해 7.5~13.6배 높았고, 적정온도 이상의 고온에서는 자금우에 의한 냉방 효과가 백량금과 산호수에 비해 더 좋았으며 적정온도를 유지하는데 효과적이었다. 실내 저온 조건에서는 비식재 공간이 식물을 배치한 경우보다 높은 열량을 나타내 식물이 저온 조건에서 냉방효율을 낮추므로 적정온도를 유지하는데 효과적이었다. 이로서 Ardisia속 식물은 고온의 실내에서 주위의 온도를 저하시키고 적정온도를 유지시키는데 효과적임을 알 수 있었다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제4권4호
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• pp.187-192
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• 2017

본 연구는 보도, 차도, 주차장, 공원, 광장 등에서 많이 사용되고 있는 포장 재료인 블록의 증발 등 열적 성능을 평가하였다. 일반적으로 많이 사용되고 있는 일반블록과 LID (Low Impact Development)형 제품인 투수블록과 보수블록을 비교하였으며, 통제된 기후조건 (일사, 강우, 강설, 온도, 습도 등)이 갖춰진 챔버 (chamber) 내에서 실험을 수행하였다. 환경챔버 내의 공기온도와 상대습도가 제어되는 상태에서 강우설비와 로드셀을 활용하여 강우전과 후의 중량변화 및 일사장치와 송풍장치를 이용하여 증발량을 계측하였다. 결과적으로 보수블록이 일반블록에 비해 증발산량은 약 2.6배 많았으며, 표면온도는 $10^{\circ}C$, 공기온도는 $4.6^{\circ}C$ 낮았다. 따라서 블록시험에 강도, 투수성능뿐만이 아닌 열에 대한 부문도 추가하여 분석한다면, 도시의 열 환경개선에도 많은 도움이 될 수 있을 것이다.

• 토지주택연구
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• 제12권2호
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• pp.99-108
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• 2021

이 연구의 목적은 한옥 거주환경의 쾌적성능에 대한 정량적 자료를 제시하고 개선 요인을 도출하는 데 있다. 먼저 정책적 성공사례로서 현대(신(新))한옥의 하나인 전남 화순군 잠정햇살마을 한옥단지를 대상으로 건구온도, 복사온도, 상대습도, 풍속 등 열쾌적성 평가의 영향 요소를 측정했다. 이어 도출 데이터를 적용하여 PMV(Predicted Mean Vote)를 산출하는 열환경 시험을 수행했으며, 사용자 대사율과 의복량을 변수로 설정하여 L.C.PMV(Life-Cycle PMV)와 N.PMV(Normal PMV)의 두 가지 유형으로 구분하여 평가를 진행했다. 그 결과, 여름 및 겨울철 시점을 전후하여 한옥 공간의 PMV 증감 동향이 뚜렷했으며, 특히 대서 및 대한 시점의 PMV는 쾌적구간을 완전히 벗어난다는 시험 결과를 확인했다. 아울러 겨울철 PMV의 변화 속도가 여름철보다 더 빠른 것으로 나타났다. 이러한 결과를 통해 신한옥의 쾌적성능 증진을 위해 단열성 개선이 우선 요인임이 도출되었으며, 설계 및 시공 단계에서 연계 검토가 요구된다.

• 공업화학
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• 제28권1호
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• pp.35-41
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• 2017

외부에 노출된 재료는 자외선, 열, 온도, 습도 등의 다양한 환경 인자에 의해 성능저하가 일어나게 되며, 열화속도 및 사용수명에 대한 예측은 매우 중요한 문제이다. 본 연구에서는 가장 많이 사용되고 있는 색상 중 흰색, 초록색 재귀반사시트를 가지고 미국 아리조나, 인도 첸나이, 프랑스 세너리, 한국 서산 등 4개 지역에서 옥외폭로시험 및 제논아크촉진시험을 통하여 재귀반사시트 반사성능의 변화율을 측정하였다. 서산지역 및 제논아크 촉진시험을 통하여 얻어진 반사성능 값을 통해 회귀분석을 이용하여 가속계수를 구하였다. 또한, solar uv 프로그램을 이용하여 다양한 기후지역별 가속계수를 구할 수 있었으며, 그 결과 서산지역을 기준으로 프랑스 세너리 1.04배, 미국 아리조나 1.82배, 인도 첸나이 1.92배의 가속계수를 확인할 수 있었다.

• Composites Research
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• 제26권1호
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• pp.72-78
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• 2013

불연속 탄소섬유-에폭시 복합재의 저항발열 특성에 관한 연구를 수행하였다. 1, 3, 5 wt.% 불연속 탄소섬유가 함유된 복합재 시험편을 초음파 처리와 캐스트 몰딩(cast molding)을 이용하여 제조하였다. 시편에 DC 전류 인가시 발생되는 저항열에 의한 시편의 표면온도 변화를 적외선 카메라를 이용하여 측정하였다. 발열온도를 예측하기 위해서 유한요소해석을 수행하였는데, 실측된 온도와 부합함을 확인하였다. 탄소섬유의 함량과 인가전압이 증가할수록 발열저항에 의해서 발생된 열은 증가함을 확인하였다. 복합재 내에서 균일한 온도분포를 얻기 위해서는 탄소섬유의 분산상태가 중요하며, 대기온과 습도 등 실험환경이 발열온도에 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국가스학회지
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• 제22권6호
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• pp.76-89
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• 2018

지속적인 산업 발전에 따른 에너지 수급의 불안정 및 환경오염 문제가 대두됨에 따라 이에 대한 해결 방안의 일환으로 열병합발전 시스템의 보급이 활발해지고 있다. 국내의 경우 가스엔진을 이용한 열병합발전기의 안전성능에 대한 검사기준이 미비하므로 이에 대한 연구가 필요한 실정이다. 본 연구에서는 20 kW급 가스엔진 열병합발전 시스템에 적용 가능한 안전성능 관련 표준화 연구 수행을 위해 열병합발전 시스템의 국내 외 기준에 대한 안전성능 및 구조/재료 평가기준을 분석하였다. 또한, 위험요소 분석 및 HAZOP (Hazard and Operability Studies)을 이용한 위험성평가를 수행하여 가스엔진 열병합발전 시스템의 안전성능 평가(안)을 도출하였으며, 평가항목으로는 안전성능 관련 엔진 시동, 배관 기밀 성능, 살수 및 온도 상승 성능, 연소 성능, 전기 효율, 열효율, 종합 효율, 습도 성능 등이 포함된다. 가스엔진 열병합발전 시스템의 구조 및 재료와 관련하여 가스 및 수배관, 가스 조절 및 차단밸브, 금속 또는 비금속 재료의 내구성, 내열성, 내한성에 대한 평가항목을 도출하였다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.159-159
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• 2017

스마트 시설환경은 대표적으로 원예, 축산 분야 등 여러 형태의 농업현장에 정보 통신 및 데이터 분석 기술을 도입하고 있는 시설화된 생산 환경이라 할 수 있다. 근래에 하드웨어적으로 급증한 스마트 시설환경에서 생산되는 방대한 생육/환경 데이터를 올바르고 적합하게 사용하기 위해서는 일반 산업 현장과는 차별화 된 분석기법이 요구된다고 할 수 있다. 소프트웨어 공학 분야에서 연구된 빅데이터 처리 기술을 기계적으로 농업 분야의 빅데이터에 적용하기에는 한계가 있을 수 있다. 시설환경 내/외부의 다양한 환경 변수는 시계열 데이터의 난해성, 비가역성, 불특정성, 비정형 패턴 등에 기인하여 예측 모델 연구가 매우 난해한 대상이기 때문이라 할 수 있다. 본 연구에서는 근래에 관심이 급증하고 있는 인공신경망 연구 소프트웨어인 Tensorflow (www.tensorflow.org)와 대표적인 Open source인 OpenNN (www.openn.net)을 스마트 시설환경 환경변수 상호간 상관성 분석에 응용하였다. 해당 소프트웨어 라이브러리의 운영환경을 살펴보면 Tensorflow 는 Linux(Ubuntu 16.04.4), Max OS X(EL capitan 10.11), Windows (x86 compatible)에서 활용가능하고, OpenNN은 별도의 운영환경에 대한 바이너리를 제공하지 않고 소스코드 전체를 제공하므로, 해당 운영환경에서 바이너리 컴파일 후 활용이 가능하다. 소프트웨어 개발 언어의 경우 Tensorflow는 python이 기본 언어이며 python(v2.7 or v3.N) 가상 환경 내에서 개발이 수행이 된다. 주의 깊게 살펴볼 부분은 이러한 개발 환경의 제약으로 인하여 Tensorflow의 주요한 장점 중에 하나인 고속 연산 기능 수행이 일부 운영 환경에 국한이 되어 제공이 된다는 점이다. GPU(Graphics Processing Unit)의 제공하는 하드웨어 가속기능은 Linux 운영체제에서 활용이 가능하다. 가상 개발 환경에 운영되는 한계로 인하여 실시간 정보 처리에는 한계가 따르므로 이에 대한 고려가 필요하다. 한편 근래(2017.03)에 공개된 Tensorflow API r1.0의 경우 python, C++, Java언어와 함께 Go라는 언어를 새로 지원하여 개발자의 활용 범위를 매우 높였다. OpenNN의 경우 C++ 언어를 기본으로 제공하며 C++ 컴파일러를 지원하는 임의의 개발 환경에서 모두 활용이 가능하다. 특징은 클러스터링 플랫폼과 연동을 통해 하드웨어 가속 기능의 부재를 일부 극복했다는 점이다. 상기 두 가지 패키지를 이용하여 2016년 2월부터 5월 까지 충북 음성군 소재 딸기 온실 내부에서 취득한 온도, 습도, 조도, CO2에 대하여 Large-scale linear model을 실험적(시간단위, 일단위, 주단위 분할)으로 적용하고, 인접한 세그먼트의 환경변수 예측 모델링을 수행하였다. 동일한 조건의 학습을 수행함에 있어, Tensorflow가 개발 소요 시간과 학습 실행 속도 측면에서 매우 우세하였다. OpenNN을 이용하여 대등한 성능을 보이기 위해선 병렬 클러스터링 기술을 활용해야 할 것이다. 오프라인 일괄(Offline batch)처리 방식의 한계가 있는 인공신경망 모델링 기법과 현장 보급이 불가능한 고성능 하드웨어 연산 장치에 대한 대안 마련을 위한 연구가 필요하다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제40권3호
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• pp.191-200
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• 2016

환기는 자연환기와 강제환기로 분류되며, 최근에는 하절기에 작업장의 환경개선을 위해 냉각된 공기를 공급하는 환기를 적용하는 경우가 많아지고 있다. 하지만 대규모의 작업장에 냉각된 공기를 공급하기 위해서는 많은 에너지가 필요하며, 이를 보완하기 위해 물의 증발열을 이용하여 공기를 냉각시킨 후 공급하는 환기장치의 도입사례가 증가하고 있으며, 본 실험연구는 부산의 모 신발공장에 실제 적용된 기화방열식 환기장치의 성능을 평가한 사례연구로서 하절기에 외부의 대기온도에 대해 어느 정도의 냉각능력을 구현할 수 있는지 측정하였다. 실험결과로부터 하절기에 약 $6{\sim}7^{\circ}C$ 정도의 냉각효과를 구현하지만 급기의 상대습도가 매우 높아짐을 정량적으로 측정할 수 있었다. 실험결과에 의하면 기화방열식 전체환기 설비가 타방식과 비교하여 작동방식이 단순하며, 에너지 소비가 적은 경제적인 냉각설비이며, 급기의 습도 제어기능만 부가되면 매우 효율적인 환기 - 냉각기능을 동시에 수행할 수 있는 설비임을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.88-88
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• 2021

최근 수자원과 수질관리 분야에 자료기반 머신러닝 모델과 딥러닝 모델의 활용이 급증하고 있다. 그러나 딥러닝 모델은 Blackbox 모델의 특성상 고전적인 질량, 운동량, 에너지 보존법칙을 고려하지 않고, 데이터에 내재된 패턴과 관계를 해석하기 때문에 물리적 법칙을 만족하지 않는 예측결과를 가져올 수 있다. 또한, 딥러닝 모델의 예측 성능은 학습데이터의 양과 변수 선정에 크게 영향을 받는 모델이기 때문에 양질의 데이터가 제공되지 않으면 모델의 bias와 variation이 클 수 있으며 정확도 높은 예측이 어렵다. 최근 이러한 자료기반 모델링 방법의 단점을 보완하기 위해 프로세스 기반 수치모델과 딥러닝 모델을 결합하여 두 모델링 방법의 장점을 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다(Read et al., 2019). Process-Guided Deep Learning (PGDL) 방법은 물리적 법칙을 반영하여 딥러닝 모델을 훈련시킴으로써 순수한 딥러닝 모델의 물리적 법칙 결여성 문제를 해결할 수 있는 대안으로 활용되고 있다. PGDL 모델은 딥러닝 모델에 물리적인 법칙을 해석할 수 있는 추가변수를 도입하며, 딥러닝 모델의 매개변수 최적화 과정에서 Cost 함수에 물리적 법칙을 위반하는 경우 Penalty를 추가하는 알고리즘을 도입하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 모델을 훈련시킨다. 본 연구의 목적은 대청호의 수심별 수온을 예측하기 위해 역학적 모델과 딥러닝 모델을 융합한 PGDL 모델을 개발하고 적용성을 평가하는데 있다. 역학적 모델은 2차원 횡방향 평균 수리·수질 모델인 CE-QUAL-W2을 사용하였으며, 대청호를 대상으로 2017년부터 2018년까지 총 2년간 수온과 에너지 수지를 모의하였다. 기상(기온, 이슬점온도, 풍향, 풍속, 운량), 수문(저수위, 유입·유출 유량), 수온자료를 수집하여 CE-QUAL-W2 모델을 구축하고 보정하였으며, 모델은 저수위 변화, 수온의 수심별 시계열 변동 특성을 적절하게 재현하였다. 또한, 동일기간 대청호 수심별 수온 예측을 위한 순환 신경망 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 개발하였으며, 종속변수는 수온계 체인을 통해 수집한 수심별 고빈도 수온 자료를 사용하고 독립 변수는 기온, 풍속, 상대습도, 강수량, 단파복사에너지, 장파복사에너지를 사용하였다. LSTM 모델의 매개변수 최적화는 지도학습을 통해 예측값과 실측값의 RMSE가 최소화 되로록 훈련하였다. PGDL 모델은 동일 기간 LSTM 모델과 동일 입력 자료를 사용하여 구축하였으며, 역학적 모델에서 얻은 에너지 수지를 만족하지 않는 경우 Cost Function에 Penalty를 추가하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 훈련하고 수심별 수온 예측결과를 비교·분석하였다.