요즘은 다향한 IT 기술의 융합을 통해 구현되는 가상현실 기술은 사용자의 체험영역을 확대하고 물리적인 에너지와 각종 비용을 절감하는 기술로 주목을 받고 있다. 본 연구에서는 가상현실 기술을 활용한 가상훈련시스템의 몰입감과 상호작용 제공을 통한 학습효과가 높은 분야를 대상으로 연구하고자 한다. 가상현실 시스템의 국내외 현황에 대해 알아보고 국내 가상훈련 시스템의 수요를 분석하여 나아가야 할 발전 방향에 대해서 연구하고자 한다. 가상현실 기기들의 사용현황에 대해서 가상훈련수요를 고려한 사업의 로드맵을 구축하고자 한다.
전세계적으로 기후변화 위기에 대응하기 위해 온실가스 감축을 위한 조치를 강화함에 따라 항만의 온실가스 감축 또한 중요성이 커지고 있다. 이에 세계 주요 선진항만은 항만 탄소중립을 목표로 로드맵, 계획 등을 수립하여 추진하고 있다. 반면, 우리나라는 항만 부문의 온실가스 감축을 위한 목표와 구체적인 실현 방안이 마련되어 있지 않으며, LED 조명 교체, AMP 구축 등의 파편적인 계획 추진이 이루어지고 있다. 또한 온실가스 관리를 위해서는 가장 기초적으로 에너지 사용량 등이 수집되어야 하나, 자료 수집을 위한 근거 및 체계 등이 부족하여 기초자료의 수집 단계부터 어려움이 있다. 따라서 본 연구의 목적은 항만 탄소중립의 필요성과 중요성을 강조하고 탄소중립 실현을 위한 관리체계 개선방안을 마련하는 것이다. 이를 위해 국내 탄소중립 관리체계와 해외 주요 선진항만의 탄소중립 관리체계를 면밀히 분석하여 현재 항만분야 탄소중립 관리체계의 문제점을 식별하고, 이를 개선하기 위한 방안을 제시하였다.
녹색성장은 최근 세계적인 이슈가 되고 있다. 세계물위원회(World Water Council, WWC)의 경우 2012년 마르세유에서 개최되는 제6차 세계물포럼(World Water Forum, WWF)에서 물문제 해결을 위한 신개념 패러다임으로서 '녹색성장(Green Growth)'을 채택하기 위한 협력방안의 필요성을 제안하고 있다. 우리나라에서는 이미 녹색성장을 국가 슬로건으로 선정하고 글로벌 녹색성장연구소(Global Green Growth, GGGI)를 설립하는 등 녹색성장을 선도하고 있다. 이는 물의 중요성에 비추어볼 때 녹색성장을 물 분야에 확산시킬 수 있는 적절한 기회로 보인다. 녹색성장은 물 관련 환경서비스가 환경오염 없는 경제성장을 이룩하는 데 주요한 역할을 수행할 수 있다는 가능성과 당위성에서 파생된 최근에 만들어진 개념으로서, 물 분야의 경우 녹색경제에 있어서 중요한 역할을 수행해왔으며 이후 지속적인 인구증가, 물 소비패턴의 변화, 에너지비용 증가, 기후 변화 등으로 물 분야의 중요성은 더욱 커질 것으로 기대된다. 이처럼 물 관리는 경제발전, 재해로부터 보호, 인간의 건강 및 생태계와 삶의 질을 위하여 필수적이기에 녹색성장에 있어 중요한 역할을 수행하고 있다. 하지만 올바른 물 관리가 녹색성장에 기여할 수 있는 방법에 대해서는 아직 명확화 구체화되지 못하고 있는 실정이다. 이에 따라 녹색성장을 새로운 국가 성장 동력의 패러다임으로 구축하기 위해 수자원분야에서의 녹색성장방법론을 정립하고, 선진국과 개도국 정부들의 균형 있는 참여를 통한 글로벌 파트너십 구축이 요구되고 있으며, 이를 세계물위원회 등 국제기구와 공동으로 연계시킨다면 상당한 시너지 효과가 기대된다. 물관리는 국가의 경제발전, 재해로부터 생명과 재산의 보호, 인간의 건강 및 생태계 다양성 및 건전성 유지와 삶의 질을 향상을 위하여 매우 중요하며, 환경보존과 경제성장을 동시에 추구하는 녹색성장을 실현하는 데 있어서도 가장 핵심적인 사항이라고 할 수 있다. 그러나 올바른 물 관리가 녹색성장에 기여할 수 있는 방법에 대해서는 아직 명확하고 구체화 되지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 '물과 녹색성장'의 이론적 배경, 필요성, 개념정립, 벤치마킹 사례, 국제사회에서의 녹색성장과 관련한 논의 기구 및 흐름 등의 이해를 기초로 녹색성장을 통한 경제성장의 상호작용과 선순환구조를 체계화시키기 위한 균형방안을 제시하고자 한다. 또한 수자원 및 하천관리 분야에서의 WGG구현을 위한 정책제안 및 실행방안이 담긴 중장기 로드맵을 구축하여 물을 통한 성장의 발판을 마련하고자 한다.
북한지역 공간정보 관련 연구사례를 수집, 분석하여 공간정보 구축 우선순위를 분석하고 이를 바탕으로 북한지역 공간정보구축 단기 및 중장기 로드맵을 제시하였다. 이를 위해 공간정보 구축 우선순위와 관련된 연구자료를 분석하고, 국토인프라시설의 상호 관계에 따른 구축 우선순위를 도출하였다. 우선순위 도출을 위해 분석된 연구에 따르면, 북한지역의 비접근성이라는 특징에 의해 전문가 집단을 대상으로 실시한 설문 및 자문의견을 취합하여 우선순위를 결정하고 있음은 공통적으로 일치하였다. 공통적인 의견을 종합해보면, 비무장 및 접경지대, 주요도시, 특구·개발구 등을 우선순위로 두고 있으며, 인프라시설 측면에서는 전력통신, 철도, 상하수도, 건축물, 도로, 댐 등을 우선순위로 두고 있었다. 통일한반도의 국토인프라 구축 우선순위는 주요 도심과 항만, 공항 등 핵심 교통시설과 연계된 배후 도시 수준의 점 개발을 시작으로 교통망, 용수, 에너지 등의 노선 공간공유를 추진하는 선 개발, 그리고 도시 및 국가 단위의 면 개발로 이어지는 시나리오를 제시하였다.
본 논문에서는 가상 시점 영상을 생성하는 과정에서 발생하는 가려짐 영역(occlusion region)을 보상하는 기법을 제안한다. 기존에 제안되었던 가려짐 영역 보상 기법들이 가려짐 영역이 발생한 주변 화소를 그대로 이용하거나, 평균값 또는 중간값을 이용하여 보상하기 때문에 시차의 분포 특성을 고려하기 어렵고 따라서 보상된 영역에서 시차의 정확성이 보장되지 않는다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 본 논문에서는 에너지 편향치 또는 특징점 기반의 영상 크기 조절 방법인 심카빙(seam carving) 기법의 기본 원리를 응용하여 가려짐 영역을 보상하는 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 먼저 소벨 마스크(Sobel mask)를 사용해 영상의 에지 맵을 검출하고, 이진화 과정과 세선화 과정을 거친 후 심카빙 기법을 응용하여 원 영상과 세선화 된 에지 맵의 에너지 패턴을 구한다. 구한 에너지 패턴으로 가려짐 영역을 보상하게 된다. 다양한 영상에 적용하여 제안된 기법의 성능을 실험하였고, 그 결과 기존의 보상 방법에 비해 영상의 중요 정보를 손상시키지 않고 가려짐 영역을 비교적 정확하게 보상하는 것을 확인하였다.
국가온실가스 감축 로드맵을 통해 2020년 BAU 대비 약 30%의 온실가스감축을 목표로 하고 있는데, 전력부문의 경우 가장 많은 온실가스 배출을 하고 있어서 감축잠재량 산정에 매우 중요한 부문이다. 전력부문의 경우 온실가스 감축을 위해 수요관리, 전원믹스개선, 연료전환 등과 신재생에너지 비중 확대 등의 정책 및 기술확산 등을 통해 2020년 온실가스 감축 목표달성을 하게 된다. 이처럼 매우 복잡한 전력부문 온실가스 감축 정책 수립 및 평가를 위해 대부분의 국가에서는 상향식 모형 또는 하향식 모형을 이용하고 있다. 본 연구에서는 전력부문 상향식 모형의 일반적인 현황 및 적용방안에 대해서 알아보고, 이를 위해 전력부문의 가장 큰 특징인 구간부하(load region)을 분석하고, 이를 이용하여 수력 및 양수 등을 모형화하는 방안을 제시한다. 또한 전력부문에 대한 상향식 기반의 BAU 모형을 제안하고, 이 모형을 이용하는데 필요한 데이터 및 이슈들을 정리한다.
최근 스마트선박 개발에 발맞춰 정확하고 세밀한 실시간 해양환경 예측정보의 요구가 확대되고 선박에 직접 지원하기 위한 환경이 확보됨에 따라 최적항로 분야에서도 다양한 해양환경을 고려한 정보 생산 및 평가 연구가 필요하다. 스마트선박에서 해양환경의 위험도 및 에너지 소비의 불확실성을 줄이면서 최적항로를 산출할 수 있는 알고리즘은 2단계로 구분하여 개발하였다. 1단계는 해양환경정보들과 선박자동식별시스템(AIS)내에 선박의 위치·상태정보를 결합해 프로파일을 생성하였다. 2단계는 구성한 프로파일 결과를 이용하여 해양환경 에너지맵을 정의할 수 있는 모델을 개발하였고, 약 60만개의 데이터를 반영할 수 있도록 인공지능 머신러닝 기법 중 Random Forest를 적용하여 회귀식을 생성하였다. Random Forest 회귀 모델의 결정계수(R2)는 0.89 를 보였다. 생성한 모델에 2021년 6월 1일~3일의 해양환경 예측정보를 이용하여 Dijikstra 최단경로 알고리즘을 적용해 최적 안전항로를 산출하고 맵에 표출했다. Random Forest 회귀 모델로 산출된 항로는 유선적이고 해양환경 예측정보의 상태를 감안하며 항로를 도출하는 결과를 보였다. 본 연구의 실시간 해양환경 예측정보 기반의 항로 산출 개념은 선박의 이동 경향성을 반영한 현실적이면서 안전한 항로 산출이 가능하고, 향후 경제성, 안전성, 친환경성 평가 모델로 범위로 확대할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 MESSAGE를 이용하여 승용 부문의 중장기 온실가스 감축잠재량 전망을 위한 방법론과 그 결과를 제시하고 있다. 승용부문의 실질적인 온실가스 감축잠재량을 구하는 것이 아니라 가장 대표적인 중형차 부문의 4가지 차종인, 기존 내연기관차, 하이브리드, 플러그인 하이브리드, 전기차를 이용하여 2050년까지 시장점유율 변화를 알아는데 중점을 두었다. 승용 부문의 감축잠재량 분석을 위해 녹색위원회의 그린카 로드맵을 중심으로 한 BAU 시나리오, 그린카 보급을 강화하는 시나리오, 학습 곡선을 이용하여 학습률에 따른 차량 가격 시나리오, 그린카의 학습률을 강화하는 시나리오 등 4가지 시나리오를 구성하였다. 그린카 보급 강화 시나리오에서 2050년에는 BAU 시나리오 대비 13%의 배출량이 감소하였고, 학습률에 따른 차량 가격 시나리오 및 학습률 강화 시나리오에서는 14%의 배출량이 감소함을 알 수 있었다.
원자력발전소의 다차원 이상 유동 현상을 적절히 모사하기 위해 일차원 계통해석 코드에 삼차원 유동모델을 적용하였다. 그 중 다차원모델에 새롭게 적용된 이상 난류모델을 검증하기 위해 사각 slab 내부의 단상유동을 계산하여 상용 CFD 코드의 계산결과와 비교하였다. 그 결과 단상유동의 경우 난류 모델의 계산이 적절히 수행됨을 알 수 있었다. 또한 다차원 이상 유동 계산을 검증하기 위해서 RPI에서 수행된 물-공기 다차원 실험의 기포율 분포를 비교하였다. 그 결과 다차원 모델의 이상 유동 계산을 위해서는 일차원 기반의 유동양상 맵 중 수평 분리 유동양상이 제거되어야 함을 알 수 있었다. 이와 같이 유동양상 맵을 수정하여 모사한 계산결과가 실험에서 측정된 기포율의 경향을 잘 따르는 것으로 계산되었다.
무선 센서 네트워크에서 우회 경로는 경로 단절시 목적지에 데이터를 전달할 수 있는 대체 경로이다. 또한 이것은 에너지 낭비를 초래할 수 있는 요인이기도 하다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 멀티패스를 사용하는 방법이 제안되었다. 그러나, 이 방법은 센서노드의 무선 자원을 낭비할 수 있다. 최적의 패스는 에너지 소비를 감소시키기 때문에 네트워크의 수명이 길어지지만, 최적의 패스를 유지하기 위해 전체 노드들 간 주기적인 정보 교환이 이루어져야 한다. 본 논문은 분산된 3차원 센서네트워크에서 최적의 경로를 결정 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 이웃 노드 간 정보 공유를 통하여 최적의 k-경로를 결정할 수 있을 뿐만 아니라 네트워크의 수명을 연장할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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