에너지바우처 사업은 해마다 지원 예산의 규모를 증액하고 대상 가구원 특성 기준을 추가하는 등 지속적인 노력에도 불구하고 현재 에너지바우처 사용률은 전국 평균 약 81.8%로 여전히 목표치에는 못 미치는 상황이다. 본 논문에서는 2015년 최초 시행 이후부터 누적된 에너지바우처의 데이터와 에너지연료비(유가 정보, 지역 난방비 등), 기상청의 개방된 기상자료(기상특보, 예보), 한전의 실시간 전력 소비데이터 등 타 정보를 결합하여 인공지능 기반 데이터 분석으로 에너지바우처 사용률을 높여 사용률 저조 원인을 분석하고 이를 기반으로 위험 가구에 대한 사전 탐지와 관리를 위한 시스템을 제안한다. 향후, 제안 시스템의 현실적인 운영을 위해서는 사용률과 연관된 다양한 변수에 대한 분석과 시스템 성능평가가 필요하다.
지난 2001년 6월 조사에 따르면 국내 육계사육농가는 평균 22.000수 규모에 3,000가구가 넘었지만, 2006년 6월에는 전체 2,016가구로 자동화시스템 도입에 따라 한 가구당 평균41,000수로 사육규모가 커졌다. 이에 따라 여름에는 최대 환기 효과로 계사 내 높지 않은 온도를 유지시켜야 하는 만큼 사양관리에 각별히 신경 써서 여름철 출하에 차질을 빚지 않아야 한다. 관리나 시설이 미비한 농가에서는 높은 폐사율 등으로 인한 피해가 크게 나타날 수 있다. 무더위가 기승을 부리는 8월 혹서기에도 여념 없이 높은 생산실적을 나타내는 충남 서산에 위치한'부광농장'대표 박임수 사장(50세)을 찾아 관리방법과 농장주로서 어떠한 마인드를 가지고 경영하는지 들어보았다.
본 논문에서는 맞춤 가구 제작 및 제작된 가구의 배치를 위한 효율적이면서도 사용하기 용이한 3D Visual 디스플레이 시스템을 개발하고자 한다. AutoCAD로 만들어진 평면파일(*.dxf) 그리고 3D 제작툴로 만들어진 오브젝트 파일(*.3ds)을 이용하여 현실감 있도록 시뮬레이션 하는 것을 목표로 한다. 2D로 제작된 AutoCAD 평면 설계 파일을 이용하여 평면 파일을 3D 투시도로 변환하고 3DS파일로 구축한 객체들을 배치한 뒤 텍스처매핑, 렌더링 등을 구현하여 최대한 현실감을 낼 수 있도록 개발한다.
과학기술의 발달과 생활양식의 변화로 인해 주택의 역할은 가족구성원들을 위한 생활공간 뿐 아니라 사무실을 대신하는 업무공간으로 확장되고 있으며, 그에 따라 업무에 필요한 기기나 물품들은 편리하게 사용하고 수납하기 위한 재택 근무가구의 수요도 증가하고 있다. 이 연구에서는 선행 개발된 재택 근무 공간 및 가구에 대한 지침과 연구결과를 바탕으로 하여, 기능적인 측면에서는 편리하고 효율적인 작업이 가능하고 형태적인 측면에서는 주택이라는 특성에 부합하는 다음과 같은 가구의 디자인을 개발하였다. 1. 패널부착형 조합가구 : 가변성과 확장성을 기본개념으로 하여 원하는 형태와 크기의 unit를 다양하게 조합할 수 있는 시스템 가구 2. 캐비넷 형 워크스테이션 : 하나의 가구에 재택 무에 필요한 기능을 집약시켜 최소한의 공간으로 최대의 효율성을 추구하는 가구 3. 이동식 다목적 가구 : 간단한 작업이나 보조기능을 위한 이동성이 뛰어난 가구 재택 근무는 시간과 공간의 효율성으로 인해 미래의 업무 형태로 발전될 가능성이 크며, 따라서 보다 다양한 기능과 형태를 지니는 디자인의 지속적인 개발이 요구된다.
본 논문에서는 표정 감지 시스템을 통한 직장 생활을 하는 1인 가구의 정신질환 발병 위험도를 분석하는 로봇을 설계 및 구현한다. 복합적인 사회적 요인들로 인해 1인 가구의 수와 그 비율은 지속적으로 증가하고 있다. 또한, 다인 가구 대비 1인 가구의 정신질환 유병률도 큰 차이를 보인다. 정신질병을 가진 환자는 대부분 스스로 질병을 인지하지 못하기 때문에 전문의와의 상담 및 치료를 하지 못하고 방치되는 경우가 빈번하다. 본 논문에서는 표정 감지 시스템 구축을 Thecorpora 사에서 제작한 소셜 로봇 Q.bo One에 구축하여 직장 생활을 하는 1인 가구의 정신질환 발병 위험도를 분석하도록 설계 및 구현한다. Q.bo One은 아두이노와 라즈베리파이 및 기타 센서들로 구성된 소셜 로봇으로 사용자가 구현하고자 하는 방향에 맞추어 센서를 감지하고 그에 반응 할 수 있도록 제작된 로봇이다. 미국 정신의학회에서 제공한 정신질환의 기준 DSM-5를 기반으로 정신질환 발병 위험도를 구체화하고, Q.bo One이 대상의 얼굴 표정을 1주~2주간 분석하여 정신질환 발병 위험도를 측정하고 위험도가 높을 경우 전문의와의 상담 및 치료를 유도하도록 설계한다.
정보화에 따라 수납량이 감소할 것이라는 예측과는 달리 수납량이 점차 증가하고 있는 최근의 사무환경 변화에 발 맞추어 국내 외 사무용 수납가구의 디자인 특성 및 중요성을 인식하고 사무환경 디자인에 맞는 가구의 조건을 정리하고, 현재 우리 나라에서 시판되고 있는 국내 외 사무용 수납가구의 디자인 특성영역을 분석하여 사무환경에 대응할 수납시스템개발에 필요한 기초자료를 제시하고자 한다. 분석대상은 사무용 수납가구 중 현재 일반화되어있는 lateral file 등 6가지 수납가구를 대상으로 국내 외 사무용 가구의 카다로그를 분석하였으며 사무용 수납가구의 디자인 특성으로는 수납가구의 크기, 형태, 색, 재료, 손잡이, 수납방법, 이동성, 융통성 등을 중심으로 분석하였다. 현재 시판되는 수납가구의 디자인 특성분석결과에 따른 미래의 수납가구의 조건들은 다음과 같다. -변화하는 사무환경에 맞춰 고정형보다는 이동이 가능한 가구와 함께 위치변동이 자유로운 수납가구의 개발이 필요하다. -수납가구의 크기는 서로 다른 제품과 혼합사용시 공간의 통일성 및 공간 사용의 융통성을 주는데 유리하므로 일정한 모듈의 규격화된 디자인이 필요하다. -무채색계열과 정해진 나무색상으로 이루어진 단순한 형태에서, 앞으로는 변화하는 사무환경과 수납가구의 디자인에 맞춰 다양한 색상의 개발이 요구된다. -수납가구의 손잡이는 기능적인 면 외에도 다양한 이미지 변화의 역할을 하고 있으므로 손잡이의 디자인 변화가 필요하다. -수납구분방법은 대부분이 선반과 서랍식으로 구분되었고 서랍식인 경우 기능이 정해진 내부구조를 가지고 있었으나, 서랍의 내부와 외부에서의 다양한 수납방법과 디자인이 필요하다.
해양에너지를 비롯한 신재생에너지를 이용한 분산형 발전시스템 설계의 기초자료로 활용하기 위해 본 연구에서는 도서 주민의 전력소비량을 실측 분석하고 시기별 전력소비 패턴을 개발하였다. 실측조사는 남해안에 위치한 곤리도의 5가구를 대상으로 2010년 10월부터 2012년 2월까지 수행되었다. 월평균 전력소비량은 가구에 따라 12월 혹은 1월에 최대값이 발생하였다. 가구별 월간 전력소비량은 H가구가 J가구보다 2~3배 많았지만 가구별 1인당 월평균 전력소비량은 J가구가 H가구보다 10~30% 가량 많은 것으로 조사되었다. 시각별 전력소비 패턴을 개발한 결과 여름철에는 20시에서 자정 사이에 최대 전력소비가 발생하고, 겨울철은 여름철에 비하여 하루 동안의 전력소비 변화는 완만하지만 18시 이후 자정까지의 시간대에 전력소비가 증가하는 경향을 보였다. 가구별 주중과 주말의 전력소비 패턴은 매우 유사한 것으로 나타났다.
인터넷의 발달로 가격 경쟁력을 갖춘 전자상거래 서비스를 이용하는 소비자들이 매년 꾸준히 증가하고 있다. 반면, 가구 및 가전제품의 경우 크기 및 실내 인테리어와의 조화를 확인하지 못하는 문제점을 내재하고 있어 전자상거래를 통한 구매율은 증가하지 못하고 있는 추세이다. 따라서 본 논문에서는 증강현실 기술을 활용한 동작인식 영상처리를 통해 물품구매 전 가상으로 물품 배치를 하여 실내 인테리어와의 조화를 확인해 볼 수 있는 가구 및 가전제품 배치 시스템을 구현하였다.
오늘날 스마트폰, 태블릿과 같은 모바일 디바이스가 등장하고, 무선 네트워크의 기술이 향상되면서 모바일 쇼핑 이용률이 높아지고 있다. 이에 따라 택배의 사용률도 증가하고 있는데, 택배를 수령하는 일반적인 방법으로 직접 수령하는 것과 공동 택배 보관 장소를 통해 수령하는 것이 있다. 그러나 이러한 방법들은 택배기사와 시간을 정해야 하는 번거로움, 택배기사를 위장한 범죄, 그리고 공동 택배 보관 장소에서의 택배 분실 등과 같은 문제점이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 1인 가구와 택배 수령에 어려움을 겪는 가구를 위한 개인 택배 보관 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 안드로이드 어플리케이션에서 택배에 부착된 바코드를 스캔하여 그 정보를 아두이노와 블루투스 통신을 통해 전달한다. 이때, 아두이노는 미리 저장된 운송장 번호와 수신한 운송장 번호를 비교하여 택배 보관 시스템의 잠금 장치를 열고 닫는다.
이 연구는 스마트 미터 최종 사용자 수요 데이터의 특성을 조사하여 개별 가정용 물 사용량을 분류하는 새로운 접근방식을 도입한다. 여기서는 잘 알려진 비지도 기계학습법 중 하나인 K-means 알고리즘을 적용하여 각 가구별 물 사용 분류를 수행한다. 최종 사용자 수요의 물 사용강도와 지속 시간은 물 수요 패턴이 유사한 가구를 결정하는 주요한 특징으로 사용된다. 그 결과 21가구가 13개의 군집으로 분류되었고 각 군집은 1가구, 2가구, 3가구 또는 5가구로 구성된다. 수집된 데이터 및 최종 사용자의 물 수요 패턴과 관련하여 여러 가구가 동일한 클러스터로 분류되는 이유를 본 논문에서 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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