Donald K. Sebera 모델은 다른 열화인자의 영향을 고려하지 않고 오직 온도와 습도만의 변화를 이용하여 두 개 이상의 서고환경에 대한 보존성 평가지수를 계산함으로서 기록물의 보존환경을 정량적으로 비교 평가하는데 활용될 수 있다. 본 연구에서는 Donald K. Sebera 모델을 이용하여 기록물관리법에서 제시하고 있는 온 습도 범위에서 종이기록물 보존조건 중 가장 우수한 조건과 가장 열악한 조건에서의 보존성을 비교 분석하였다. 그 결과 기록물관리법에서 허용하고 있는 온 습도 범위 내에서 보존조건이 가장 우수한 조건에서의 종이기록물 보존성 평가지수가 가장 열악한 조건에서 보다 2.47배 더 큰 것으로 나타났다. 또 가수분해반응 활성화에너지가 작을수록 종이기록물의 보존성은 온도보다는 습도에 의한 영향력이 크게 작용하였다. 따라서 보존성 평가지수는 서고의 온 습도 조건이 기록물 보존환경에 적합한지를 쉽게 판단할 수 있기 때문에 온 습도 변화에 대해 보존성 확보가 가능한 도구로 유용하게 활용될 수 있다.
다양한 연구 분야에서 강수량, 온도, 습도, 일조량은 연구에 필요한 기후 인자로써 사용되어져 왔다. 외국의 경우 기후 인자들과의 관계를 도출해 내는 연구가 이루어 졌지만 국내의 경우는 이러한 연구가 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 이러한 인자들과의 관계를 강수-온도-습도-일조량이 연동되어 모의되는 기법을 개발하고자 한다. 기존 국내외 연구결과들은 지수함수식의 형태를 가지는 모형을 이용하여 온도-일조량(radiation), 온도-습도, 습도-일조량, 온도와 강수-일조량과 습도를 개별적으로 추정하는 연구들이 있었다. 그러나 온도, 강수량, 습도, 일조량 등은 기상학적 관점에서 모두 연관성을 가지고 각 변량들에 영향을 주고 있다. 이러한 점에 착안하여 본 연구에서는 4가지 변량들이 가지는 관계를 규명하고 각 변량간의 상관관계뿐만 아니라 4가지 변량이 동시에 상관성을 갖도록 모형을 구축하고자 한다. 일반적으로 각 변량들 간의 확률적인 거동을 동시에 고려할 수 있는 Network 모형이 많이 이용된다. 본 연구에서는 Bayesian Network 모형을 활용하여 4가지 변량 간에 Bayesian Network를 구성하고, 통계적 모형으로 발전시켜 기후변화 연구에 활용하고자 한다. 제안된 방법론에 대한 적합성을 평가하기 위해, 서울지점을 대상으로 온도, 강수, 습도, 일조량 값을 이용하였다. 기후변화에 따른 수문순환모형에서 이들 4가지 변량은 기본 입력자료로 이용되고 있으나, 현재까지는 강수 및 온도를 사용한 모형 개발이 이루어지고 있다. 이러한 점에서 본 연구의 결과는 기후변화에 따른 물순환 변동성을 평가하는 기본 자료로서 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 실내 환경에서의 환경 인자에 대한 사람의 감성을 측정하기 위한 감성 측정기를 개발하였다. 온도, 습도, $CO_2$ 및 $C_4H_{10}$ 농도를 측정할 수 있는 네가지 종류의 센서를 사용하였는데, 감성지수를 정의하기 위해서는 온도, 습도, $CO_2$ 센서만을 사용하였고, $C_4H_{10}$ 센서는 내부 공기의 유해도 측정을 위해 사용하였다. 제안한 측정기는 온도, 습도, $CO_2$ 농도 각각에 대해 따로 감성지수를 설정하고 이를 조합하여 현재 실내환경에 대한 최종 감성지수를 제시하도록 하였다. 제안된 알고리듬의 타당성을 PC 윈도우 95환경에서의 시뮬레이터를 이용하여 확인하였고, 마이크로 프로세서를 사용하여 독립적인 감성측정기를 제작하였다.
본 논문은 공기의 쾌적을 나타내는 항온, 항습의 개념인 공기의 측정 지수를 사람이 체감할 수 있는 단일 항목인 쾌적도라는 항목으로 나타낼 수 있는가를 측정하고 측정지수를 통해 실제 수치로써 쾌적도를 나타내어 보았다. 이는 이제 공기의 습도와 온도를 통해 구체적이지 못한 수치로써 만 나타내어 보이지 않고 함께 작용하는 두 가지 기능을 한가지인 쾌적도라는 지수를 실제 탄생시키고 이를 측정해 보일 수 있는 요소를 퍼지 측도라는 개념을 통해 실현하여 보았다.
빈 시스템에서 적정 팬을 선정하기 위해서, 빈에서 벼를 건조 혹은 통풍시킬 때 벼의 저항에 의해 발생되는 공기의 압력손실을 예측하는 모델을 개발하였다. 또한 벼의 건물 손실을 예측하기 위하여 벼의 호흡 모델을 개발하였다. 그리고 온도 및 습도 센서들을 이용한 자동계측 시스템을 사용하여 저장된 벼의 상태를 연속적으로 측정, 분석함으로써 벼의 통풍기준을 결정하고 이를 근거로 빈의 자동통풍 시스템을 개발하여 평가하였다. 공기의 정압 손실은 공기의 속도 및 벼의 함수율의 함수로서 나타내어졌으며, 일정 곡물 깊이에서 벼의 함수율이 낮을수록 그 정압손실은 증가하였다. 벼의 호흡에 의해 발생되는 이산화탄소의 양은 저장온도, 벼의 함수율, 저장 기간의 함수로서 나타낼 수 있었다. 벼의 안전 저장을 위해 곡물의 온도 및 함수율, 평형상대습도, 벼의 품질저하지수(deterioration index)에 대한 자동통풍 기준을 결정하였으며 이들을 이용해서 퍼스널 컴퓨터로 팬, 제습기 등의 통풍 장치들을 자동제어하는 자동통풍 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 곡물의 상태를 예측, 제어함으로써 14% 이하의 함수율과 4이하의 품질저하지수, 그리고 어떤 균류도 생성시키지 않음으로써 벼를 안전하게 저장할 수 있었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권6호
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pp.1601-1607
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2016
오늘날 기상정보는 도로공학, 경제학, 환경공학 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 본 연구는 전력수요 예측을 위한 기상정보 활용성을 평가하고자 한다. 기상변수는 기상관측소에서 수집되는 기온, 풍속, 습도, 운량, 기압과 기온, 풍속, 상대습도의 합성지수인 체감온도와 불쾌지수가 고려되었다. 전력수요 예측을 위한 시계열모형으로 슬라이딩 창 방식의 TBATS 삼중지수평활모형이 고려되었다. 월 단위 기상변수와 전력수요 예측오차간 상관분석 결과를 보면 시간대별로 차이를 있으나 기온, 불쾌지수, 체감온도가 전력수요 예측오차와 상관성이 높았다. 이에 과거 3년의 월단위 전력수요 예측오차와 기상변수의 회귀모형식으로 전력수요 예측값의 편의를 보정하였다. 온도, 상대습도, 풍속으로 TBATS 모형의 전력수요 예측값을 보정한 결과 TBATS 모형에 비해 RMSE가 약 6.1% 줄었다.
하루 평균 90%를 실내에서 생활하는 현대인들을 위해 온도, 습도, 미세먼지 등을 제어하여 쾌적한 실내 환경으로 제어해 주는 시스템이다. 불쾌지수가 온도와 습도 중 영향이 큰 성분을 찾는 실험에서는 온도를 21도로 고정 했을 시 습도가 1% 변하는 경우 불쾌지수 0.1이 증가하였고 습도를 40%로 고정하고 온도가 1도 변할시 불쾌지수가 1.2씩 변하는 실험결과를 도출하였다. 이로부터 온도가 영향력이 크다는 것을 알아냈다. LED 실내등과 릴레이 소켓을 메인 제어 시스템에 무선통신을 사용하기 위한 블루투스의 통신한계 측정실험에서 장애물이 없을 시 최대 70m 통신 가능 했으며 벽이나 철근과 같은 고분자 장애물이 있는 경우 통과하여 통시할 수 있는 장애물이 최대 2개였고, 고분자 장애물 하나를 사이에 두고 통신 할 수 있는 거리는 최대 10m임을 확인하였다.
본 논문은 기존에 시장에 출시된 선풍기에 아두이노(Arduino)를 기반으로 특수기능을 추가하여 스마트 선풍기를 설계하고 시제품을 제작하였다. 제안된 스마트 선풍기의 주요 기술적 기능은 온.습도 센서(temperature-humidity sensor)를 사용하여 온도와 습도를 측정하여 간접적인 불쾌지수를 계산하고, 불쾌감의 정도가 낮아질 때 까지 자동으로 전원을 제어하도록 하였다. 또한 수면의 질 향상을 위해 원하는 작동 시간 설정이 가능하도록 전원제어, 회전, 타이머 기능을 가지도록 하였다. 이러한 기능들을 블루투스(Bluetooth)를 통해 스마트 기기로 선풍기의 조작을 가능하게 하여 편의성을 높였다. 제작된 스마트 선풍기 시제품을 스마트폰 어플로 동작을 성공적으로 확인할 수 있었다.
스마트 의류는 일상생활에 필요한 IT기술을 이용한 디지털 장치와 섬유 패션기술을 융합시킨 차세대 하이테크 기능성 의류이다. 이는 소비자의 라이프스타일의 변화와 인간 중심의 감성을 중시한 디자인의 요구에 따라 여러 분야에서 다양하게 연구 개발되고 있다. 본 논문에서는 실시간 기상지수 제공을 위한 웨어러블 기반의 스마트 의류를 개발하고자 하였다. 착용자가 평소 자주 쓰는 의류를 응용하여 답답해하거나 불편하지 않게 스포츠 의류의 형태에 따라 제작하였다. 온도, 조도, 습도, 자외선을 감지하여 분석한 후 기상청에서 제공하는 생활기상지수를 응용하여 자외선지수, 체감온도지수, 불쾌지수, 열지수의 기상지수를 서비스한다. 개발된 웨어러블 기반의 스마트 의류는 외관 형태는 그대로 유지하고 착용성을 높였다. 기상지수는 실시간으로 무선 전송되어 이를 모니터링하게 된다. 제안된 방법에 대해서 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다.
본 논문에서는 인간 생리 및 생활에 가장 기본이 되는 온도, 상대습도를 기초로 하여 인간의 열긴장도를 측정하여 우리나라의 열감분포의 특성을 파악하였다. 연구 방법은 열지수 분석을 중심으로 하였다. 열지수는 습도계산도에서, 월별 열지수 및 연누적 열지수를 계산하여 한국의 연누적 열지수 분포도를 작성하였다. 연누적 열지수 분포의 분석 결과는 우리 나라의 대부분 지역이 한랭긴장도가 나타나는 지역이고 남쪽에서 북쪽으로, 해안에서 내륙으로 갈수록 한랭긴장도가 높아지고 있다. 특히 삼지연. 풍산, 장진을 중심으로 한 개마고원 지역이 높은 한랭긴장도 지역이고, 제주와 서귀포룰 포함한 제주도 지역이 가장 낮은 긴장도를 보이고 있다. 전자는 겨울에 시베리아 기단의 영향을 직접 받고. 고도가 매우 높은 내륙 산지 지역이기 때문이고, 후자는 위도와 바다의 영향으로 특히 겨울에 온화한 지역이기 때문이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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