• 한국도시환경학회지
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• 제18권4호
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• pp.473-483
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• 2018

본 연구에서는 Lab 규모의 생물반응장치를 제작하여 운전조건 변화(온도, 저해물질(Cl), 활성화된 질산화균 투입 등)가 질산화에 미치는 영향을 파악하여 저온 조건에서 질산화효율을 향상시킬 수 있는 방안을 찾고자 하였다. $NO_2{^-}-N+NO_3{^-}-N$ 농도 실험에서 $20^{\circ}C$의 경우 염소를 투입하여 질산화균을 사멸한 후 활성화된 질산화균을 투입하면, 정상수준까지 회복하는데 약 4일 정도 소요되었다. $10^{\circ}C$의 경우, 활성화된 질산화균을 투입하여 이전 상태로 회복 되는 데는 약 7일 정도 소요되어 $20^{\circ}C$에 비하여 약 3일이 더 소요되었다. 비질산화속도 실험에서는 $10^{\circ}C$ 운전조건에서 활성화된 질산화균 투입 후 1일경과시 비질산화속도는 0029 mgN/gSS/hr에서 6일 경과시 0.767 mgN/gSS/hr까지 증가하였다. 선형 모형식과 지수함수 모형식에 의한 8일 경과후의 비질산화속도는 각각 0.840, 3.625 mgN/gSS/hr로 예측되어 정상수준인 2.592 mgN/gSS/hr을 상회하는 것으로 예상되었다. 본 연구를 통하여 저온 운전시 활성화된 질산화균을 주입하면 질산화효율을 향상시키는데 많은 효과가 있음을 확인하였다. 향후 연구에서 현장별 운전특성을 고려한 ANB 투입량의 결정, 효율적인 ANB reactor의 설계 등에 대한 추가적인 연구가 진행된다면 동절기 질산화효율 향상에 많은 기여를 할 수 있을 것이다.

• 한국산림과학회지
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• 제109권4호
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• pp.477-483
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• 2020

본 연구는 남부지방 대표수종인 편백 현실림의 생장 특성을 반영한 수확표를 작성하기 위하여 수행되었다. 200개소 이상의 편백의 표준지 생장조사 자료를 분석에 이용하였다. 기존의 임분수확표 작성 절차인 직경분포의 추정, 적합, 예측의 단계를 거쳤으며, 직경분포모델은 Weibull 함수를 이용하였다. 임지생산력을 평가하기 위한 기준인 지위지수(기준임령 30년)는 Chapman-Richards식을 이용하여 추정하였다. 임분수확표 작성을 위한 평균직경 등 여러 추정식은 적합도를 고려하여 최적의식을 선정하고 이용한 결과, 조사된 편백 현실임분의 지위지수는 10~18 범위에 있음이 밝혀졌다. 추정된 임분재적 모델은 편백림의 임분재적에 대해 62%의 설명력을 가지는 것으로 나타났다. 실재적과 추정재적 간의 잔차도분석 결과 '0'을 중심으로 모두 고른 잔차를 보여 본 추정 결과를 이용함은 문제가 없을 것으로 판단되었다. 이번 남부지방을 대표하는 침엽수인 편백에 대한 임분수확표 작성 결과가 현실의 산림경영에 폭넓게 사용되기를 바라며, 향후 편백 임분 생장이 더욱 안정화되고 생육발달로 장벌기 대경재 생산지가 많이 확보되면 더욱 개선된 수확표의 작성도 가능할 것으로 기대된다.

• 농업생명과학연구
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• 제53권5호
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• pp.137-143
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• 2019

본 연구에서는 단순 폐기 되는 농업폐기물(토마토, 고추, 파프리카)을 고형연료로 재활용하기 위한 열풍건조장치를 개발하고 실험을 통해 그 성능을 확인하고자 하였다. 연구를 위해 건조용량 500 kg/hr인 쓰레기소각장 폐열을 열원으로 사용하는 건조기를 제작하였다. 경상남도 진주시 농산물 시장에서 구입한 남해산 시금치를 실험원료로 사용하였다. 열교환기에서 스팀 열교환에 의해 가열된 건조공기를 열풍으로 사용하여 절단 원료 투입량(126, 250, 300 kg), 원료교반여부(수동 교반, 수동 비교반), 건조방식(건조물 정치, 건조물 이송), 건조시간(0.25, 0.5, 0.6 hr)에 따른 건조특성을 파악하였다. 투입 원료의 함수율은 85.65%로 측정되었으며, 소각장 공급 스팀에 의해 열교환기에서 가열된 건조공기온도는 건조기에 투입된 실험원료의 퇴적고에 따른 압력저항에 의해 다소 차이를 보였으며 약 108 내지 144℃로 측정되었다. 동일 건조방식, 투입량, 건조시간, 건조공기온도에서 상하층간 원료를 교반하는 하는 경우가 그렇지 않은 경우에 비해 약 2배 정도의 높은 건조속도를 보였다. 각 실험에서 건조용량은 약 500 kg/hr으로 나타났다. 국내 농산물 건조기 157개의 농업실용화재단 검사성적서를 기준으로 투입 에너지에 대한 건조 소요에너지 비를 나타내는 건조효율을 비교한 결과 국내 농산물 건조기 57.76%, 개발된 농업폐기물 건조기 33.46%로 기존 농산물 건조기에 비해 낮게 나타났다. 개발된 농업폐기물 건조기는 건조시간이 1시간 이내로 건조시간이 짧으며, 건조 중 많은 풍량이 손실되어 건조효율이 저하된 것으로 판단되었다. 소각장 폐열을 직접 건조열원으로 사용하는 경우 건조공기온도는 최저 160℃ 이상으로 예상 되는 바 건조용량이 크게 향상될 것으로 예측된다.

• 한국산림과학회지
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• 제111권4호
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• pp.613-621
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• 2022

본 연구는 5차, 6차, 7차 국가산림조사 자료 중 아까시나무가 우점종인 표본점을 수집하여, 산림조사 차수별, 기후대별(온대 북부, 온대중부, 온대남부, 난대지역), 해발고별(100 m 단위) 흉고직경, 입목본수, ha당 재적 및 지위지수의 변화를 구명하고자 하였다. 또한 용재로서 사용을 위한 기준인 벌기령을 산정하였다. 그리고 변화 구명은 통계처리 기법 중 분산분석과 Duncan 검정으로서 이행하였다. 흉고직경의 변화를 보면, 당연히 산림조사 차수에 따라 증가하였고, 기후대별로는 온대남부 지역에서 가장 생장이 좋지 않았으며, 해발고별로는 301-400 m 지점에서 가장 생장이 떨어지는 것으로 나타났다. ha당 입목밀도는 산림조사 차수별, 해발고에 따라서 서로 간 차이를 보이지 않았으며, 온대중부 지역에서 밀도가 가장 높고, 온대남부 지역이 가장 낮은 밀도를 보였다. ha당 임분재적은 산림조사 차수에 따라 증가하였고, 온대북부·온대중부 지역과 온대남부·난대 지역으로 크게 두 그룹으로 구분되며, 해발고 201-300 m에서 재적생장량이 가장 높았다. 지위지수는 ha당 임분재적 변화와 유사한 결과를 보여 주었다. 그리고 아까시나무의 ha당 재적변화를 알 수 있는 생장량 곡선은 Weibull 함수식으로 추정하였으며, 임분재적은 임령 50-60년에 이를 때 약 200 m³에 달할 것으로 예측되었다. 아까시나무를 밀원 자원이 아닌 용재로 이용하기 위한 기준인 재적수확최대벌기령을 계산한 결과 34년으로 나타났다.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권1호
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• pp.43-54
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• 2023

기후변화가 고착화되면서 강수와 기온 변동으로 인한 가뭄 및 홍수 발생이 증가하고 있다. 유역 단위의 유출량 예측은 기후변화로 인한 자연재해에 대비하기 위한 수자원 관리의 시작이라 할 수 있다. 하지만, 기후변화와 유출모형의 불확실성은 정확한 유출 분석을 어렵게 한다. 본 연구에서는 이러한 불확실성을 완화하기 위하여 기후 스트레스 시나리오에 따른 두 개의 집중형 수문모형, 즉 IHACRES와 GR4J를 이용하여 강수 및 기온 변화에 따른 유출량 변화를 비교, 분석하였다. 연구 대상 지역은 합천댐과 섬진강댐 유역이며, Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) 및 Kling Gupta Efficiency (KGE)를 목적함수로 하여 각 모형의 매개변수를 최적화하였다. 모형의 보정과 검정은 20년(1995년-2014년)의 유출자료를 활용하였으며, 보정 및 검정 기간은 각각 7:3 비율로 설정하였다. 두 모형 모두 보정과 검정 기간에 비교적 높은 신뢰도(NSE>0.74, KGE>0.75)를 보여, 모형이 과거 사상을 재현하기에 적합하고, 모의 결과가 비교적 유사함을 확인하였다. 다음으로, 기후변동이 유출에 미치는 영향을 평가하기 위해 동일한 모의 기간에 대해 강수는 -50 %에서 +50 %의 범위를 1 %씩, 기온은 0 ℃에서 8 ℃까지 0.1 ℃씩 구분하여 총 8,181개의 기후조건 시나리오를 구축하였다. 이후, 기후 스트레스 시나리오에 따른 두 모형의 최대유량, 풍수량, 평수량을 비교 및 분석하였다. 기후 스트레스 영향을 반영한 연최대유량과 풍수량의 경우, 강수 감소에 따른 유출 패턴은 두 모형에서 비슷하였으나, 강수와 기온이 증가할수록 상이한 결과를 얻었다. 이와 반대로, 풍수량의 경우 강수와 기온 변화의 차이가 커질수록 두 모형은 유사한 결과를 얻었다. 즉, 유역의 탄력적 기후변화 대응을 위해서는 모형의 불확실성에 대한 정량적 평가가 필요하다는 것을 시사한다.

• 한국습지학회지
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• 제25권4호
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• pp.306-314
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• 2023

하천퇴적물은 유역내 다양한 오염원으로부터 발생하는 중금속, 유기물 등 오염물질의 수용체일 뿐만 아니라 수질 오염 및 수생태 악영향을 유발할 수 있는 2차적 오염원이기에 중요한 관리대상이라고 할 수 있다. 오염된 하천퇴적물의 효과적인 관리를 위해서는 오염원에 대한 식별과 이와 연계된 관리대책의 수립이 우선되어야 한다. 본 연구는 하천퇴적물내 측정된 다양한 이화학적 오염항목 분포 특성에 기반하여 퇴적물의 주요 오염원을 식별하기 위한 방법으로서 기계학습모델의 적용성을 평가하였다. 기계학습 모델의 성능 평가를 위해 전국 4대강 수계내 주요 폐금속광산 및 산업단지 인근에서 수집된 총 356개의 하천퇴적물에 대한 중금속 10개 항목(Cd, Cu, Pb, Ni, As, Zn, Cr, Hg, Li, Al)과 토양항목 3개(모래, 실트, 점토 비율) 수질항목 5개(함수율, 강열감량, 총유기탄소, 총질소, 총인)를 포함한 총 18개 오염항목에 대한 분석자료를 활용하였다. 기계학습 분류 모델로서 선형판별분석(linear discriminant analysis, LDA)과 서포트벡터머신(support vector machine, SVM) 분류기를 사용하여 폐금속광산('광산')과 산업단지('산단') 인근에서의 하천퇴적물 시료의 분류 성능을 평가한 결과, 채취 지점 및 시기별 4가지 경우(비강우시 광산, 강우시 광산, 비강우시 산단, 및 강우시 산단)에 대한 퇴적물 시료의 분류 성능이 우수하였으며, 특히 비선형 모델인 SVM(88.1%)이 선형모델인 LDA(79.5%) 보다 퇴적물을 분류하는데 있어 보다 우수한 성능을 나타냈다. SVM 앙상블 기반 비배타적 다중라벨분류기 모델을 이용하여 각 시료채취 지점 상류 유역 1km 반경 내 지배적인 토지이용 및 오염원을 다중 타겟값으로 다중분류 예측을 수행한 결과, 폐금속광산과 산업단지의 분류는 비교적 높은 정확도로 수행하였으나, 도시와 농업지역 등 다른 비점오염원에 대한 분류정확도는 56~60%범위로 비교적 낮게 나타났다. 이는 다중라벨 분류모델의 복잡성에 비해 데이터셋의 크기가 상대적으로 작아서 발생한 과적합에 기인한 것으로 향후 보다 많은 측정자료가 확보될 경우 기계학습 모델을 적용한 오염원 분류의 정확도를 보다 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.121-130
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• 2024

정보 통신 기술의 기하급수적인 발전에 따라 확보 가능한 데이터의 종류와 크기가 증가하고 있다. 이러한 대량의 데이터를 활용하기 위해, 통계 등 확보한 데이터를 분석하는 것이 중요하지만 다양화되고 복잡도가 증가한 데이터를 일반적인 방법으로 처리하는 것에는 명확한 한계가 있다. 한편, 연산 처리 능력 고도화 및 자동화 시스템에 대한 수요 증가에 따라 다양한 분야에 기계 학습을 적용하여 그동안 해결하지 못하였던 문제들을 풀고자 하는 시도가 증가하고 있다. 기계 학습 모델의 성능을 확보하기 위해서 모델의 입력에 사용되는 데이터를 가공하는 것과 해결하고자 하는 목적 함수에 따라 모델을 설계하는 것이 중요하다. 많은 연구를 통해 데이터의 종류 및 특성에 따라 데이터를 처리하는 방법이 제시되었으며, 그 방법에 따라 기계 학습의 성능에는 큰 차이가 나타난다. 그럼에도 불구하고, 데이터의 종류와 특성이 다양해짐에 따라 데이터 분석을 위하여 어떠한 데이터 처리 방법을 적용해야 하는지에 대한 어려움이 존재한다. 특히, 기계 학습을 이용하여 비선형적 문제를 해결하기 위해서는 다변량 데이터를 처리하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 다양한 형태의 변수를 포함하는 Kaggle의 Titanic 데이터셋을 이용하여 기계 학습 기반으로 데이터 분석을 수행하기 위한 다변량 정형 (tabular) 데이터 처리 방법에 대해 제시한다. 데이터 특성에 따른 통계 분석을 적용한 입력 변수 필터링, 데이터 정규화 등의 처리 방법을 제안하고, 데이터 시각화를 통해 데이터 구조를 분석한다. 마지막으로, 기계 학습 모델을 설계하고, 제안하는 다변량 데이터 처리를 적용하여 모델을 훈련시킨다. 그 이후, 훈련된 모델을 사용하여 탑승객의 생존 여부 예측 성능을 분석한다. 본 논문에서 제시하는 다변량 데이터 처리와 시각화를 적용하여 다양한 환경에서 기계 학습 기반 분석에 확장할 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.85-109
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• 2018

추천시스템은 사용자의 과거 구매행동을 통해 향후 구매할 것이라고 예상되는 제품을 자동으로 검색하여 추천해준다. 특히 전자상거래 기업의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로 가치가 있다. 하지만, 전통적인 추천시스템, 특히 학계 및 산업계에서 가장 널리 사용되고 있는 전통적인 협업필터링 기법은 단일차원의 '종합 평점'만을 고려하여 추천결과를 생성하도록 설계되어 있어, 사용자들의 정확한 니즈를 이해하고 대응하는데 근본적인 한계가 있다. 최근에는 전자 상거래 기업들도 고객들로부터 보다 다각화된, 다기준 방식으로 피드백을 받고 있다. 특히 다기준 평점은 정량적으로 입력되는 정보이므로 상대적으로 분석 및 처리가 용이하다는 장점이 있다. 그러나 다기준 평점 역시 사전에 정해진 기준에 대해서만 사용자의 피드백이 이루어지기 때문에, 보다 상세하게 사용자의 의견을 이해하여 추천에 반영하는 데에는 한계가 있다. 이에 본 연구는 다기준 평점 정보와 선택적 협업필터링의 서로 다른 접근방법을 통해 도출된 추천결과를 종합하여, 최종적으로 추천 대상리스트를 산출할 수 있는 하이브리드 기술을 제안한다. 본 연구에서 제안한 연구모형의 유용성을 검증하기 위해, 식음료점(식당, 카페 등)에 대한 실제 이용자를 대상으로 온라인 설문을 통해 종합 평점과 다기준 평점을 수집하였으며, 데이터를 학습용과 검증용으로 구분하여 학습시키고 성과를 평가하였다. 이 기법은 결합 함수 기반 접근법과 사용자마다 구매의사결정의 체계가 다르다는 전제하에, 사용자들을 유형화하고, 유형에 따라 정보원을 선택적으로 활용하는 협업필터링 알고리즘을 활용했다. 실험결과, 제안 알고리즘을 통한 추천 방법이 단일 차원을 고려하는 전통적인 협업필터링과 비교해 더 우수한 예측정확도를 나타냄을 확인했다. 아울러, 본 연구가 제안하는 다기준 평점과 선택적 협업필터링 알고리즘을 종합하여 추천하는 방법이, 단순히 다기준 평점을 고려했을 때 보다 통계적으로 유의한 수준의 정확도의 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.1-10
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• 2013

RFID(Radio Frequency Identification)시스템은 하나의 RFDI리더, 다수의 RFID태그 장치들로 이루어진 비접촉방식의 근거리 무선 인식 기술이다. RFID태그는 자체적인 연산 수행이 가능한 능동형 태그와 이에 비해 성능은 떨어지지만 저렴한 가격으로 물류 유통에 적합한 수동형 태그로 나눌 수 있다. 데이터 처리 장치는 리더와 연결되어 리더가 전송받은 정보를 처리한다. RFID 시스템은 무선주파수를 이용해 다수의 태그를 빠른 시간에 인식할 수 있다. RFID시스템은 유통, 물류, 운송, 물품관리, 출입 통제, 금융 등 다양한 분야에서 응용되고 있다. 하지만 RFID시스템을 더욱 확산시키기 위해서는 가격, 크기, 전력소모, 보안 등 해결할 문제가 많다. 그 문제들 중에서 본 논문에서는 다수의 수동형 태그를 인식할 때 발생하는 충돌 문제를 해결하기 위한 알고리즘을 제안한다. RFID 시스템에서 다수의 태그를 인식하기 위한 충돌 방지 기법에는 확률적인 방식과 결정적인 방식 그리고 이를 혼합한 하이브리드 방식이 있다. 본 논문에서는 우선 기존에 있던 확률적 방식의 충돌방지기법인 알로하 기반 프로토콜과 결정적 방식의 충돌방지기법인 트리 기반 프로토콜에 대해 소개한다. 알로하 기반 프로토콜은 시간을 슬롯 단위로 나누고 태그들이 각자 임의로 슬롯을 선택하여 자신의 ID를 전송하는 방식이다. 하지만 알로하 기반 프로토콜은 태그가 슬롯을 선택하는 것이 확률적이기 때문에 모든 태그를 인식하는 것을 보장하지 못한다. 반면, 트리 기반의 프로토콜은 리더의 전송 범위 내에 있는 모든 태그를 인식하는 것을 보장한다. 트리 기반의 프로토콜은 리더가 태그에게 질의 하면 태그가 리더에게 응답하는 방식으로 태그를 인식한다. 리더가 질의 할 때, 두 개 이상의 태그가 응답 한다면 충돌이라고 한다. 충돌이 발생하면 리더는 새로운 질의를 만들어 태그에게 전송한다. 즉, 충돌이 자주 발생하면 새로운 질의를 자주 생성해야하기 때문에 속도가 저하된다. 그렇기 때문에 다수의 태그를 빠르게 인식하기 위해서는 충돌을 줄일 수 있는 효율적인 알고리즘이 필요하다. 모든 RFID태그는 96비트의 EPC(Electronic Product Code)의 태그ID를 가진다. 이렇게 제작된 다수의 태그들은 회사 또는 제조업체에 따라 동일한 프리픽스를 가진 유사한 태그ID를 가지게 된다. 이 경우 쿼리 트리 프로토콜을 이용하여 다수의 태그를 인식 하는 경우 충돌이 자주 일어나게 된다. 그 결과 질의-응답 수는 증가하고 유휴 노드가 발생하여 식별 효율 및 속도에 큰 영향을 미치게 된다. 이 문제를 해결하기 위해 충돌 트리 프로토콜과 M-ary 쿼리 트리 프로토콜이 제안되었다. 하지만 충돌 트리 프로토콜은 쿼리 트리 프로토콜과 마찬가지로 한번에 1비트씩 밖에 인식을 못한다는 단점이 있다. 그리고 유사한 태그ID들이 다수 존재할 경우, M-ary 쿼리 트리 프로토콜을 이용해 인식 하면, 불필요한 질의-응답이 증가한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 M-ary 쿼리 트리 프로토콜의 매핑 함수를 이용한 m-비트 인식, 맨체스터 코딩을 이용한 태그 ID의 충돌정보, M-ary 쿼리 트리의 깊이를 하나 감소시킬 수 있는 예측 기법을 이용하여 성능을 향상시킨 적응형 M-ary 쿼리트리 프로토콜을 제안한다. 본 논문에서는 기존의 트리기반의 프로토콜과 제안하는 기법을 동일한 조건으로 실험하여 비교 분석 하였다. 그 결과 제안하는 기법은 식별시간, 식별효율 등에서 다른 기법들보다 성능이 우수하다.