• 한국콘크리트학회:학술대회논문집
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• 한국콘크리트학회 2009년도 춘계 학술대회 제21권1호
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• pp.265-266
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• 2009

콘크리트의 내구성, 즉 염해, 증성화, 동해, 화학적 침식 등의 열화현상을 예측하기 위해서는 우선 콘크리트 내부의 온습도를 파악하는 것이 무엇보다도 중요하다. 본 연구에서는 열-수분 이동을 고려 한 복합 물리적 모델 구축 및 실측을 통하여 시간경과에 따른 콘크리트 내부의 온습도 변화를 추정하고자 하였다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2021년도 봄 학술논문 발표대회
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• pp.197-198
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• 2021

The temperature and humidity inside concrete affects the depth of carbonation. In this study, the temperature and humidity inside concrete were predicted by the numerical method under the boundary conditions of ambient temperature, humidity, solar radiation, and wind. Using the results of the thermal humidity analysis, diffusion of carbon dioxide and the reaction of cement hydration products were calculated for carbonation depth.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2018년도 추계 학술논문 발표대회
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• pp.94-95
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• 2018

Prediction of compressive strength of concrete by Maturity Method is applied in construction site. However, due to the use of wired type high-priced equipment, economic efficiency and workability are falling. In this study, a newly developed concrete embedded wireless sensor is used to perform a mock-up test. Next, the concrete compressive strength of the Maturity Method is predicted using Saul and Plowman's function as measured temperature data. The predicted concrete strength at the beginning of the age was the actual strength and stiffness, but the error rate was less than 1% at 28th day.

• 산업식품공학
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• 제21권4호
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• pp.312-317
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• 2017

감모율에 영향을 주는 인자를 파악하고 온습도 변화, 제상수, VPD방법을 이용해 감모율을 예측하였으며 실제 감모율과 비교분석을 진행하였다. 저장고 내부의 습도변화를 이용하여 예측한 결과 질소주입과정보다 유닛쿨러의 운전과정에서 발생하는 응축 결상 수분배출 과정이 지배적인 영향을준다. 또한 온습도를 이용한 감모율 예측방법이 실제 감모율과 가장 근사값을 나타냈다. 제상수를 이용해 예측한 결과 감모량은 유닛쿨러의 운전율이 높아질수록 많아졌으며 온습도를 이용한 예측방법보다 운전특성에 따른 감모율 변화가 더 뚜렷하게 나타났다. 이때 유닛쿨러의 운전율은 외기온도와 비례하였으며, 저장고 내부에서 응축된 수분량의 계측이 어렵기 때문에 실제 감모율과 오차가 발생한 것으로 보인다. VPD를 이용한 감모율 예측은 증산계수(K-value)의 영향이 지배적이며, 보고되어진 본 연구에서 이용한 후지사과의 증산계수값(42)에 대한 검증이 필요하다. 본 연구에서 후지사과의 K-value를 30으로 수정하였을 때 가장 근사한 예측값을 계산할 수 있었다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제43권6호
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• pp.798-803
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• 2015

1년간 측정된 개방 및 인접 비개방 전각의 실내 온습도 및 목재 기둥 내측의 표면함수율을 문헌조사를 통해 확인된 목재 가해균류 포자 발아와 생육이 가능한 최소 온습도(최소 습도의 지속기간 포함)와 목재 함수율과 비교하는 간접적인 방법으로 전각 개방이 전각 내부 보존환경에 미치는 영향을 예측하였다. 개방 여부에 관계없이 연중 전각 내부의 온습도 및 목재 함수율 조건은 부후균과 변재변색균의 생육에는 부적절하였으나 장마철이 포함된 여름철 전각 내부의 온습도 및 목재 함수율 조건은 표면오염균의 생육에 적절하였다. 표면오염균 생육을 위한 상대습도 및 목재 함수율 조건, 즉 실내 상대습도가 75% 이상으로 상승한 후 지속되는 기간과 목재 기둥 내측의 표면함수율이 15% 이상으로 상승되는 총 일수를 비교할 때, 전각 내부의 표면오염균 관련 보존환경은 개방 전각이 비개방 전각에 비해 다소 우수하다고 할 수 있다. 오히려 비개방 전각의 경우, 외기 상대습도가 높아지는 여름철에는 전각 내부의 상대습도를 낮추기 위해 문을 개방할 필요가 있다고 사료된다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제36권8호
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• pp.803-809
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• 2012

지역난방 시스템의 최적 스케쥴 제어를 위해서는 난방부하 예측이 필요하다. 공동주택의 난방부하는 복잡한 변수들의 영향을 받기 때문에 손쉬운 난방부하 예측을 위해 사용하기 쉬우며 효용성 있는 예측방법의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 익일의 시간별 난방부하를 예측하기 위해 단순화된 외기조건 예측방법과 부하 예측방법을 제안하였다. 난방부하 예측을 위해 건물설계서에서 쉽게 얻을 수 있는 간단한 사양과 예측된 온습도가 사용되었다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위해 지역난방 시스템으로부터 시간별로 실측된 난방부하와 예측된 결과를 비교하였다. 예측된 외기조건은 실측된 값과 비교하여 변화양상이 잘 일치하였다. 예측된 난방부하와 측정된 난방부하를 비교한 결과, 시간별, 일별, 월별 모두 예측과 실측이 비교적 잘 일치하였으며, 난방기간 동안 월별 부하의 평균 오차는 약 4.68%로 비교적 작은 값을 가졌다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권4호
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• pp.446-454
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• 2023

기후변화는 농업에 막대한 영향을 미치며, 특히 지구 온난화로 인해 미래로 갈수록 기온과 습도가 현재와는 다른 양상으로 변화될 것으로 예측된다. 현재와 다른 기후 환경하에서는 농작물과 더불어 가축들은 환경변화에 따른 스트레스에 노출될 위험성이 높아질 수 있다. 특히 미래 기후는 평균기온 상승으로 설명할 수 있는데, 고온 스트레스에 대한 위험도는 기온과 상대습도를 통해 계산되는 온습도지수를 통해 평가할 수 있다. 본 연구에서는 기상청 종관 관측 10개 지점에서 1961년부터 2020년까지 60년간 수집된 기온과 상대습도 자료를 활용하여 지점별 온습도지수를 기간에 따라 비교하고, 1981년부터 2020년까지 고해상도 분포도로 제작된 기온과 상대습도 분포도 자료를 통해 온습도지수를 분포도 형태로 제작하여 시간의 흐름에 따른 공간적인 변화량을 분석하였다. 또한, 온습도지수를 활용해 산출할 수 있는 고온 스트레스 발생 일수를 기간에 따라 비교하였다. 온습도지수는 과거에서 현재로 이어지는 동안 평균적으로 상승하는 양상을 나타냈으나 지점별로 상승 패턴은 차이가 있었다. 또한 온습도지수가 상승함에 따라 고온 스트레스 일수 또한 증가하는 양상을 나타냈으며, 이는 향후 열로 인한 축산업 분야의 비용증가를 예상할 수 있다. 본 연구의 결과는 온습도지수를 통해 가축의 고온 스트레스 위험성을 평가할 수 있음을 시사하며 향후 기후 변화 시나리오 자료를 통한 미래 기간에 대한 온습도지수 분석에 대한 연구가 필요할 것이다.

• 스마트미디어저널
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• 제8권1호
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• pp.74-81
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• 2019

최근에 머신 러닝 기술은 의료, 제조, 마케팅, 금융, 방송, 농업 등 사회 전반에 많은 영향을 미치고 있고 미래에도 인류의 생활에 많은 도움을 줄 것으로 예상된다. 본 논문에서는 인류의 생존에 가장 큰 영향을 주는 먹거리 즉, 농업 분야에 머신러닝기술을 적용하는 방법을 연구한다. 농업 분야에 IoT(Internet of Things) 기술을 접목하는 스마트 팜 (Smart Farm) 분야는 생육환경을 실시간으로 모니터링 하여 농작물의 생육환경을 최적으로 유지 하는 방법을 중점적으로 연구한다. 최근 KT에서 출시된 기가 스마트 팜 솔루션 2.0 에서는 머신러닝 기술을 사용하여 온실내의 온습도를 최적으로 유지하는 기술에 머신러닝을 적용하였다. 기존의 스마트 팜 분야 연구가 생육환경 조절에 중점을 두어 생산성 증대에 집중되어 있지만 본 연구에서는 과일을 최상의 품질 상태에서 수확하여 좋은 가격으로 출하할 수 있도록 수확시기에 머신러닝을 적용하는 방법을 연구한다. 스마트 팜 분야에 머신러닝 기술을 적용하기 위해서는 풍부한 빅 데이터의 확보가 무엇보다 중요하므로 정확한 머신러닝 기술을 적용하기 위해서는 지속적으로 빅 데이터 수집이 가능해야 한다. 본 논문에서 수확시기 예측에 필요한 인자로는 온실 내에서 재배되는 과일의 색상 값과 무게 값, 내부 온습도 값을 색상센서 와 무게센서, 온습도센서를 사용하여 실시간으로 수집하여 확보한다. 본 논문에서 제안하는 FPSML은 유사 과일 재배에 반복적으로 사용할 수 있는 아키텍처를 제공하며 지속적으로 빅 데이터가 축적될수록 보다 정밀한 수확시기를 예측할 수 있다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2008년도 공동춘계학술대회
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• pp.465-470
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• 2008

우리나라는 산림은 단순림이 많고 밀도가 높기 때문에 산불이 한번 발생하면 대형 산불로 확산될 우려가 크다. 이 때문에 산불 발생을 미리 예측하여 대응할 필요가 있다. 산불 발생예측을 위해서는 산불 발생에 영향을 미치는 인자와 산불 발생의 관계를 파악하는 것이 중요하다. 본 연구는 1997년부터 2006년까지 발생한 전국에서 발생한 산불의 point data를 이용하였다. 산불 발생 지점의 지형인자와 지리인자, 그리고 산불 발생 당시의 기상인자로 DB를 구축하고 산불 발생과의 관계를 구명하였다. 지형인자 분석은 고도, 방위, 경사에 따른 산불 발생 빈도를 분석하였고, 그 상관관계를 분석하였다. 지리인자 분석에서는 인구밀도, 산불 발생지역의 접근성(도로에 따른 접근성, 대도시와의 거리에 따른 접근성)에 대한 산불 발생의 상관관계를 분석하였다. 기상인자와 산불 발생의 관계는 전국 76개소에서 관측된 온습도 데이터를 보간한 자료와 산불 발생과의 관계를 분석하였다. 기상인자 분석은 산불이 가장 빈번하게 발생하는 3월 하순, 4월 초순, 4월 중순 자료를 평균하여 산불 발생 빈도와의 상관관계를 분석하고 산불 발생 위험지역을 도출하였다. 본 연구를 통해서 각 인자와 산불 발생의 관계를 분석해보았다. 하지만 각 인자간의 관계를 분석하지 못한 것이 한계점이라고 할 수 있다. 차후 연구에서는 각 인자간의 관련성을 분석하고 산불 발생의 원인과 인자간의 구체적인 인과관계를 밝히는 것도 필요할 것으로 보인다.

• 마이크로전자및패키징학회지
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• 제20권3호
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• pp.7-10
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• 2013

This study presents an approach to predict insulation resistance failure of multilayer ceramic capacitors (MLCCs) using non-linear modeling. A capacitance aging model created by non-linear modeling allowed for the prediction of insulation resistance failure. The MLCC data tested under temperature-humidity-bias testing conditions showed that a change in capacitance, when measured against a capacitance aging model, was able to provide a prediction of insulation resistance failure.