사물인터넷(Internet of Things:IoT) 기술은 인터넷에 연결된 기기들이 사람의 도움 없이 새로 정보를 주고받으며, 사람들에게 유용한 서비스를 제공해준다. 현재 각 구역마다 이루어지고 있는 쓰레기 수거는 쓰레기 수거차가 정기적으로 순환하여 쓰레기를 수거한다. 이런 경우, 어떤 구역에는 수거차 적재량의 반도 안차는 경우가 발생 할 수 있고, 또 다른 구역에서는 수거차 적재량보다 초과되어 모든 쓰레기를 한 번에 수거하지 못하는 경우도 발생한다. 본 논문에서는 수거용 쓰레기 배출량을 예측할 수 있는 방법에 대해 연구하였으며, 이를 실현한 제품 및 관리 시스템의 개발내용에 대해 기술한다. 쓰레기 부피 예측은 IoT기술을 활용하여 쓰레기 부피를 실시간 측정 할 수 있도록 하였으며, 이 값을 대시보드를 통해 가시적으로 보여줌으로써 구역별 쓰레기 발생량을 예측하고 관리 할 수 있도록 하였다. 이를 통해 IoT기술이 거리의 위생을 지키는데 도움을 줄 수 있게 될 것이다.
쾌적한 주거환경과 지속가능한 정주환경을 구축하기 위한 일환으로 본 연구는 음식물쓰레기의 감량화와 자원화를 일선에서 수행하는 전국의 각 기초자치단체들의 음식물쓰레기 관리실태를 특별 광역시와 도 단위 자치단체들로 구분하여 파악하고자 한다. 제도적 변화에 따라 음식물쓰레기의 처리에서 지자체의 책임과 역할이 증대됨에 따라 본 연구에서는 전국 지자체의 음식물쓰레기 관리를 담당하고 있는 공무원을 대상으로 음식물쓰레기 관련 행정, 음식물쓰레기의 수거 운반 처리실태, 음식물쓰레기 관련 민원에 대한 자기기입식 설문조사를 실시하였다. 회수율 24.4%를 보였으며, 응답 설문지는 SPSS 통계프로그램을 이용하여 분석하였다. 음식물쓰레기 관련 행정업무는 배출, 수거, 처리가 가장 중요하였고, 연간 예산규모는 특별 광역시 지자체(35억원)가 도 단위 지자체(22억원) 보다 1.5배 더 많았고, 그 지출은 특별 광역시 지자체의 경우, 인건비, 도 단위 지자체의 경우, 수거 운반비가 가장 컸다. 음식물쓰레기의 가장 큰 배출원은 주택이었으며, 음식물쓰레기는 차량수거 운반방식에 의한 퇴비 사료 중심의 재활용 처리가 가장 보편적이었고, 현행 음식물쓰레기의 수거 운반 처리과정에 개선이 필요하며, 특히 매립과 소각 처리 비율이 비교적 높은 도 단위 지자체에서 개선의향이 높았다. 음식물쓰레기 발생 저감을 위한 효과적인 방안으로 특별 광역시 지자체는 음식물쓰레기 처리시설 확보와 신기술 개발, 도 단위 지자체에서는 정책적 제도 마련을 손꼽았다. 민원 발생 건수는 특별 광역시 지자체(1.4건/일)가 도 단위 지자체(0.5건/일) 보다 2.7배 많았고, 민원은 주로 주택지역에서 발생하였으며, 민원내용은 주로 음식물쓰레기 배출 및 수거장소, 수거 서비스, 수거차량에 관한 불만이었다. 이러한 결과는 향후 음식물쓰레기의 대량 배출원인 주택단지에서 바로 자원화할 수 있는 기술개발과 실용화하는 음식물쓰레기 무배출 시스템 구축의 필요성을 시사한다.
내장형 시스템 소프트웨어의 규모가 커지고 복잡해짐에 따라 동적 메모리 사용이많아지고, 자동화된 동적 메모리 관리를 수행할 수 있는 쓰레기 수집기의 사용이 보편화 되어가고 있다. 그러나, 쓰레기수집기의 실행 시 오버헤드로 인하여 발생되는 시스템의 성능저하 문제는 피할 수 없게된다. 본 논문에서는 쓰레기 수집기 사용하는 자바기반의 내장형 시스템에서 실행시간에 쓰레기수집기로 인한 오버헤드를 줄이기 위한 방안으로 프로그래머가 명시적으로 동적 메모리를 자유화할 수 있는 기법을 소개한다. 제안된 기법은 최상의 경우쓰레기수집기가 한 번도 수행되지 않은 채 어플리케이션의 수행이 가능하므로 기존의 쓰레기수집기로 인한 오버헤드가 전혀 발생되지 않을 수 있다. 반면, 최악의 경우 어떤 쓰레기 객체가 명시적으로 수거되지 않더라도 그것은 추후 쓰레기 수집기에 의해 수거될 수 있기 때문에 쓰레기 수집기를 사용하는 경우와 동일한 오버헤드를 가진다. 제안된 기법은 기존의 모든 쓰레기 수집 알고리즘에 사용될 수 있지만 성능평가 결과 마크-수거 알고리즘에 잘 적용됨을 보여 주었다.
음식물쓰레기의 최대 배출원인 주택에서 생성되는 음식물쓰레기의 성상은 양호하여 재활용 가치가 크지만, 기존의 음식물쓰레기 관리방식으로는 한계가 있어 개선안이 요구되고 있다. 본 연구는 수도권과 비수도권 소재 공동주택단지의 음식물쓰레기 관리 실태를 조사하고, 발효 소멸기술을 이용한 음식물쓰레기 무배출 시스템 보급에 대한 지자체 태도를 파악하고자 한다. 전국 지자체 공무원을 대상으로 실시한 설문조사를 통해 수집한 자료는 통계분석을 하였고, 그 주요 결과를 요약하면 다음과 같다. 공동주택단지에서 배출되는 음식물쓰레기는 차량수거를 통해 퇴비나 사료로 재활용되고 있었다. 상당수의 지자체들은 음식물쓰레기 무배출 시스템에 관심이 있으나, 지자체의 예산 부족은 그 보급에 걸림돌이 되었다. 또한, 음식물쓰레기 무배출 시스템을 실용화하기 위해서는 비용절감효과, 에너지로의 자원화, 설치 후 유지운영 관리의 용이성 등이 뒷받침되어야 할 것으로 나타났다.
기존에 존재하는 해양쓰레기 처리 기술은 처리할 수 있는 쓰레기의 종류와 양이 한정되어있거나, 장치를 설치하는 데 많은 시간을 소비하는 문제점이 존재한다. 본 연구에서는 효율적으로 해양 침적쓰레기를 수거하기 위한 관리 시스템과 시나리오를 제안한다. 특히, 시나리오는 센서 배치, 감지, 분류, 처리와 같이 4단계로 구성되며, 각 단계에서 기존 문제점 해결을 위한 방안을 제시한다.
많은 내장형 시스템들이 자바(Java)를 널리 채택하고 있다. 내장형 시스템은 자바 가상 머신을 통해 자바를 지원하며, 자바 가상 머신은 쓰레기 수집기(Garbage Collector)를 통해서 동적 메모리를 자동으로 관리한다. 내장형 시스템은 적은 메모리를 가지고 있기 때문에 자바 가상 머신은 이를 효율적으로 관리해야 한다. 본 논문에서는 여러 자바 프로그램을 동시에 실행할 수 있는 자바 가상 머신에서 적은 메모리를 사용하면서도 효과적으로 메모리를 관리할 수 있는 메모리 관리 기법을 제안한다. 우선 개선된 압축(compaction)기법 기반의 쓰레기 수집 기법을 소개하여 움직일 수 없는 메모리 영역이 존재하더라도 외부 단편화(external fragmentation) 문제를 극복한다. 다음으로 수행 중 메모리 사용을 줄이기 위해서 쓰레기 수집기가 메모리에서 필요 없는 클래스(class)들을 선택적으로 수거하는 class unloading 기법을 소개한다. 소개한 기법들을 실제 동작하는 내장형 시스템에서 실험한 결과, 메모리가 부족하여 동시에 수행할 수 없었던 프로그램들이 같이 수행되는 등 매우 효과적이었다.
일반적인 다목적댐은 홍수 발생 시 본댐으로 유입되는 부유쓰레기 및 잡목 등을 차단하기 위하여 댐 상류에 차단망을 설치하여 1차적으로 사전 방지하고, 홍수기 이후 선박으로 부유물을 수거하여 재활용, 소각 등으로 처리하는 시스템이다. 그러나 본 연구의 대상인 한탄강댐은 홍수조절용 댐으로서 수위 변화 폭이 매우 크고 정상 조건(비 홍수기)시는 대규모 홍수터가 드러나기 때문에 댐 유지관리 방법이 상이하며 한탄강 본류 구간은 하폭과 수심 등 하도의 불규칙성과 만곡부에서 유수의 흐름이 한쪽으로 쏠리는 편기 현상이 발생하는 등 복잡한 수리현상으로 인하여 부유쓰레기의 분포를 판단하기 어려운 지역이다. 따라서 본 연구에서는 부유쓰레기의 유동을 모의하기 위하여 HEC-HMS 모형과 $Vflo^{TM}$ 모형을 활용하여 본류와 지류의 빈도별 홍수량 분석을 실시하고, EFDC 3차원 동수역학 모형을 적용하여 홍수조절용지 내 부유쓰레기의 유입 경로 및 정체 구역을 분석하여 효과적인 쓰레기 처리 방안을 제시하고자 하였다. 분석 결과, 소규모 빈도 홍수(2년, 5년)의 경우 중 상류 지류의 부유쓰레기는 거의 유동하지 못하고 하도의 만곡의 영향을 받아 부분적으로 높은 밀도로 고착될 것으로 모의되며, 특히 본류와의 합류점 부근에 도달한 부유쓰레기는 유로 폭이 급확대되어 유속이 거의 없는 사수역 구간으로 변함에 따라 본류 배수위 영향으로 불규칙하게 맴돌다가 고착되는 것으로 모의되었다. 중규모 홍수(25년, 50년)의 경우, 상류부의 부유쓰레기의 분포는 소규모 홍수 시와 유사한 패턴을 보였으나 중류부에서 홍수파가 본류 하도를 월류하여 홍수터로 넓게 범람하는 지역에서는 소규모 홍수 시 본류 하도 양안에 분포하던 부유쓰레기가 홍수터 쪽으로 밀려가서 고착되는 경향을 보였다. 대규모 홍수(100년, 200년)의 경우, 댐과 인접한 분석 구간 하류부는 댐 배수위의 영향을 가장 크게 받으며 수심이 깊어 흐름이 가장 정체되는 구간으로 본류와 지류 모두 다량의 부유쓰레기가 분포할 것으로 분석되었다. 분석 구간 중류부는 홍수 규모가 증가함에 따라 넓은 홍수터로 침수범위가 급격하게 증가하며 이에 따라 부유쓰레기가 분포할 수 있는 면적이 크게 증가할 것으로 분석되었다. 또한 분석 구간 상류부는 협곡을 이루고 있어 홍수규모가 증가하더라도 침수범위와 부유쓰레기의 분포면적에 큰 변화가 없을 것으로 분석되었다. 본 연구 결과를 바탕으로 댐의 치수 문제가 발생하지 않도록 효과적으로 수거 처리 할 수 있는 부유쓰레기 적치장 및 차단 시설의 적정 설치 위치를 파악하였다.
해양폐기물은 위치에 따라서 해안폐기물, 부유폐기물, 침적폐기물로 분류한다. 환경 문제에 대한 인식이 높아지면서 눈에 보이는 쓰레기들 외에 해양침적쓰레기에 대한 관리 및 수거가 필요하다. 우리나라 삼면의 바다 중 서해의 해양침적폐기물 종류별 분포 특성을 파악한 연구이다. 연구를 통해 폐합성수지, 고철, 폐타이어, 기타 순으로 많은 양이 나타난 것을 알 수 있었다. 특히, 서해 바다의 폐합성수지 심각성에 대해 보여주는 결과로 이로 인해 머지않아 해양생태계 뿐만 아니라 우리의 삶에도 막대한 영향을 미칠 것으로 보인다. 본 연구를 통하여 쉽게 알지 못하는 서해 침적쓰레기의 종류와 분포에 대해 인식하게 되고, 향후 수거활동에 도움이 되는 기초연구 자료로 활용될 수 있다.
본 논문은 인공지능과 IoT 기반의 생활폐기물 모니터링 시스템을 구현하고, 이를 통하여 효율적인 쓰레기 처리와 관리 방안을 제안한다. 제주 지역은 타 지역에 비하여 대체로 정량적 추정과 운영 전략을 수립하는데 장점을 갖추고 있다. 특히, 상주인구 대비 사계절 관광객의 변화를 통하여 쓰레기 량의 변화를 알 수 있음으로써 쓰레기 종량제 연구의 좋은 사례가 되고 있다. 이에 클린하우스 현장에 기존 CCTV를 연동하여 정보를 제공할 수 있는 IoT 장치를 개발하고, 카메라의 쓰레기 영상데이터 셋을 분석하기 위하여 인공지능(AI) 알고리즘을 이용한다. 이를 통하여 쓰레기가 쓰레기통 밖에 잘못 투기되었는지, 쓰레기 처리를 위해 판단된 의사결정에 따라 쓰레기 차량이 수거해야 할지 정보를 전송함으로써 원활한 쓰레기 처리 및 홍보방송을 할 수 있도록 한다. 개발된 IoT 장치는 국가 공인 시험연구기관을 통해 전파적합성 시험과 환경시험을 하고, 다양한 쓰레기 대상을 제안한 인공지능 알고리즘으로 시뮬레이션하여 의사판단용 데이터 구축방법으로 활용하고자 한다.
최근 지속적으로 증가하는 생활폐기물의 배출과 처리가 사회적인 문제로 대두됨에 따라 새로운 폐기물의 수거 및 운반방식으로 쓰레기 이송관로시스템이 최근 부각되고 있다. 이러한 이송관로시스템은 긴 연장을 갖기 때문에 이송관로에 문제가 발생할 경우 즉각적으로 해당 위치를 파악하여 조치할 수 있는 적절한 장기계측시스템을 적용하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 FBG 광섬유 변형률 센서를 이용한 계측시스템의 적용성을 검토하고, 이를 이용한 최적의 계측시스템을 도출할 수 있는 자료를 확보하기 위한 실험적 연구로서, 이송관로에 발생할 수 있는 대표적인 손상유형으로 압력누출, 관로변형 및 관로폐색의 3가지 현상을 실제규모의 모형 이송관로실험체에 모사한 후 관로에 설치된 FBG센서로부터 응답을 측정하였다. 실험결과를 바탕으로 실험변수로 적용한 각각의 손상유형에 따른 효과적인 센서설치 방법과 배치방법을 도출하였다. 특히 관로변형실험 결과는 변형발생지점으로부터의 센서와의 거리에 따른 응답 상관관계를 통해 센서배치간격을 산출하여 FBG센서를 이용한 계측설계를 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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