본 연구는 하수처리장 운영시스템 자료를 활용하여, 머신러닝 기반의 예측 모델을 개발하고, 모델 정확도 향상에 대하여 검토하였다. 하수처리장에 설치된 각종 센서를 통해 실시간으로 자료가 모니터링되고 있으며, 수집된 자료는 운영시스템에 저장된다. 하수처리장 시스템은 설정된 값과 센서의 측정값을 비교해 이상치가 발생하면 운영자가 즉각적으로 조치하여 문제를 해결하고 있으나, 비정상적인 상황 발생시 이를 대처할 시간이 부족하여 적절한 조치가 이루어지지 못하는 경우가 발생 되고 있다. 따라서, 이러한 문제점을 해결하기 위해 A 하수처리장 운영자료를 활용하여 결과 예측이 신속하고 신뢰도 높은 머신러닝 기반의 예측 모델을 개발하고자 하였다. 모델의 예측 정확도 및 신뢰성을 향상하기 위하여 결과에 영향을 미치는 주요 영향 인자를 분석하고, 이를 기반으로 모델의 추가 분석 및 개선을 수행하여 모델의 예측력을 평가하였다. 금회 연구는 데이터 전처리를 과정을 통한 인사이트를 도출하고 이를 활용하여 하수처리장 운영자료 예측 정확도를 높일 수 있었으며, 이 결과를 바탕으로 다른 하수처리장의 모델 개발시에도 유용하게 활용이 가능할 것으로 검토되었다.
본 연구의 목적은 공공데이터 포털에 공개된 성남시 도서관 강좌정보 데이터를 토대로 코로나19 발생 이전과 이후 시점의 프로그램 개설 현황을 분석해 포스트 코로나에 대비한 프로그램 운영 방안을 제안하고자 하는 것이다. 이를 위해, 성남시에서 업로드한 파일의 중복 및 오류 데이터 정제 과정을 거쳐 정리한 1,317건의 데이터를 바탕으로 ①프로그램 주제 및 형태 구분, ②프로그램 대상 이용자 분포, ③프로그램 개설 형태(온라인/오프라인), ④프로그램 개설 시기 및 운영 일수, ⑤이용자들이 선호하는 프로그램의 특성에 대한 분석을 수행하였다. 분석 결과, 코로나19 이전에는 온라인 강좌가 개설된 바 없으나, 2020년 8월 이후부터 온라인 강좌가 본격적으로 개설되었다. 또한 2019년은 영유아 및 초등학생을 대상으로 한 체험활동 강좌가 많았으나 2020년은 성인과 초등학생을 대상으로 한 독서활동 강좌가 증가했다. 온라인 강좌 형태는 온라인 화상회의 프로그램을 이용한 실시간 강의, 유튜브 영상 시청 및 라이브 방송, 네이버 밴드 및 카페 활용 등으로 다양하게 나타났다.
BitLocker는 2006년에 Microsoft가 새롭게 출시한 운영체제인 Windows Vista에서 처음 사용되는 보안 메커니즘이다. 기존의 다양한 운영체제에서 사용되는 보안 메커니즘은 기본적으로 사용자가 로그인한 후 로그인한 사용자의 데이터를 바탕으로 파일에 대한 암호화, 데이터에 접근에 관한 권한 확인과 같은 방법을 사용하여 데이터를 보호했다. 하지만 이러한 보안 메커니즘은 물리적으로 접근하는 공격방법에는 취약하고, 플랫폼 자체에 대한 신뢰성이 부족하기 때문에 새롭게 Microsoft에서 새롭게 제안하는 보안 메커니즘인 BitLocker는 디스크 자체를 암호화 해서 보호하는 새로운 메커니즘이다. 본 논문에서는 Windows Vista에서 사용되는 새로운 보안 메커니즘인 BitLocker의 운영 메커니즘에 대해서 분석하고 이를 바탕으로 Windows 보안 메커니즘에 대한 취약점을 검증하기 위한 기존 자료로 활용하였다.
한국형 e-Navigation 운영 시스템은 해양 안전과 관련된 다양한 서비스를 제공하도록 설계되고 있다. 이 서비스들은 하나의 소프트웨어에서 제공되는 것이 아닌, 별개의 소프트웨어로 구성된다. 한국형 e-Navigation 운영시스템에 탑재되는 서비스 소프트웨어들이 통합되기 위해서는 서비스 소프트웨어간 데이터를 교환할 수 있는 데이터 메시지의 정의가 필요하다. 또한 한국형 e-Navigation 운영시스템 서비스의 동작개념에 따라 짧은 시간에 많은 메시지가 네트워크를 통해 전송될 것으로 예상된다. 이와 같은 이유로 데이터 메시지를 효율적으로 관리하기 위해서는 고빈도, 고용량 메시지를 저장하기 위한 버퍼 또는 데이터 메시지 큐가 필요하다. 이에 본 논문에서는 한국형 e-Navigation 운영 시스템에 적용될 수 있는 데이터 메시지 큐인 AMQP(Advanced Message Queuing Protocol)의 특징을 분석하고 그 결과를 보였다.
최근 국지성 호우 등 홍수방어 시설의 설계빈도를 초과하는 강우 발생으로 홍수피해가 증가하고 있다. 그 중 도시지역의 내수침수 피해는 전체 피해액의 50%를 넘는다. 그러나 우수관거의 노후화 및 통수능 부족으로 우수의 즉각적인 배출이 이루어지지 않아 침수피해가 증가하고 있다. 침수피해의 주요 원인 중 저지대 지역 및 우수관거의 통수능력 부족이 침수피해의 가장 큰 원인을 차지한다. 따라서 도심지의 경우 내수침수로 인한 피해가 증가하고 있는 점을 감안하면 배수관거와 연계한 저류시스템 구축으로 침수 빈발 지역의 치수 능력 향상을 통하여 경제적 피해를 저감시킬 수 있다. 저류시스템은 현장 노면수 저류를 위한 측구 저류조와 저류조 운영 시스템을 의미하며, 저류조 운영 시스템 모델에 대한 연구를 수행하였다. 측구 저류조 운영 시스템 구축을 위해서 현장 센싱(Sensing)데이터와 연계할 수 있는 정보체계 및 운영 시스템 모델이 필요하다. 이에 센서를 활용한 도심지 측구 저류조 운영 시스템 모델을 제시한다. 먼저 센서의 구성은 측구 저류조 내의 협소한 공간과 전원공급, 방진·방수 문제를 해결할 수 있도록 구성되어야 하며, 무전원 근거리 이동통신기술(RFID)을 적용하여 측구 저류조 운영 시스템 수집서버와 통신하여 센싱 데이터를 저장한다. 데이터는 근거리 RFID 리더기가 측구 저류조로부터 센싱 정보를 수신하여 통신모듈에 수신한 저류조 개폐도어 열림과 닫힘 시그널(signal), RFID의 고유 ID 등을 전달 받아 운영 시스템 내의 RFID 이력 DB(Database)에 기록한다. 기록된 정보는 각각 RFID 일련번호, 기록 시간, 동적센서 시그널 값 등이 저장되어 각각의 측구 저류조의 상태를 확인할 수 있어야 한다. 저류량 산정을 위해서 GIS기반의 하수도 시설물 속성 데이터를 포함하는 운영 시스템을 구성해야 한다. 운영 시스템은 수집된 센서정보를 시계열 단위로 분석하고 위치정보 기준으로 측구 저류조 내의 총 저류량 산출에 필요한 기초정보를 제공하며 결과를 표출한다. 따라서 하수도 시설물의 속성정보를 포함하여 측구 저류조 및 센서의 속성정보 정의가 필요하며, 공간정보 파일(Shape File)을 적용하여 GIS 운영 시스템을 구축하여야 한다. 운영 시스템은 저류조 만관상태와 총 저류량을 산출하여 침수위험 알림을 제공할 수 있으며, 예상 강우에 따른 도심지 피해를 역으로 예측하여 강우사상 빈도에 따른 측구 저류조 체적을 결정할 수 있다.
본 연구는 체르노프 페이스 방법을 사용하여 우리나라 16개 광역자치단체의 공공도서관 운영 및 이용을 분석하는데 그 목적이 있다. 체르노프 페이스를 사용한 본 연구는 문헌정보학 분야에서는 처음으로 시도되었다. 설문조사 결과에 근거하여 얼굴의 어떤 부위로 어떤 데이터를 표현할 것인가를 결정하였다. 분석 결과 8개 조사 대상 분야에서 거의 모든 영역에 걸쳐 대체로 광역자치도가 광역시보다 도서관 운영 및 이용에서 우수하였다. 즉, 광역자치도는 광역시보다 더 많은 도서관을 운영하고 있고, 더 많은 장서를 가지고 있고, 더 많은 예산과 직원을 투입하고 있다. 그리고 이러한 운영 결과는 더 많은 이용자들의 도서관 자료실 이용과 자료 대출로 이어진 것으로 보인다.
해외 대학의 8개 기관 리포지토리를 대상으로 콘텐츠, 운영주체와 협력조직 등 11개 요인을 중심으로 운영 현황과 문제점을 직접 방문, 홈페이지 등을 이용하여 분석해 보고, 데이터 제공자와 서비스 제공자간의 관계를 다룬 자료도 분석해 보았다. 이러한 분석 결과는 기관 리포지토리를 앞으로 구축할 계획이거나 또는 구축된 리포지토리를 활성화시키기를 원하는 기관의 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.
댐·보 운영은 과거부터 많은 양의 데이터를 근간으로 분석 및 의사결정을 진행하였으나, 자연 현상의 복잡성 및 다양한 영향 관계로 인해 기술개발은 답보 상태에 머물러 있다. 또한 댐·보 운영의 기술개발은 개별적인 일부 요소기술에 국한되어 있는 실정으로 댐·보 운영의 전체 의사결정체계에 대한 미래의 방향성에 대한 전략이 부재한 상황이다. 이에 기후변화, 물관리일원화, 환경대응용수의 활용, 복합적 제약사항 도출 등 최적 댐·보 운영을 위한 의사결정지원 고도화에 대한 사회적 니즈가 증가를 반영하고, 기존의 재래적 의사결정지원 시스템 및 홍수분석기술에서 탈피하여 AI, Big Data 등 혁신 기술적용 및 최신기술 트렌드를 반영한 미래 물관리 로드맵의 제시가 필요한 상황이다. 본 연구의 목적은 홍수기 댐운영을 위해 기존 반복 분석하는 일련의 절차 자동화와 운영자의 경험에 따라 달라지는 운영방법의 일반화를 위한 AI의 도입에 있다. 기존 홍수분석체계를 살펴보면 저수지 홍수분석, 저수지 수위계산, 방류량 결정, 분석결과와 제약사항의 비교 같은 일련의 절차에 대해서 합리적인 결과가 도출될 때까지 반복 분석을 수행하여야 한다. 분석모형간 연계와 재래적 방법의 자동화를 도입하면 홍수분석에 소요되는 시간을 줄일 수 있어, 사전에 대비할 수 있는 시간을 추가적으로 확보할 수 있게 된다. 또한 홍수기 댐운영 방법이 운영자의 경험에 의존하다 보니 운영자마다 다른 운영방법을 도출하게 되는데, 과거사례의 최적 운영방안을 학습시킨 AI를 도입하게 되면 일관성있는 최적 댐운영이 가능할 것으로 판단된다. 이에 본 연구에서는 홍수분석 절차의 자동화, DB 및 통계모형 구축, 분석결과 및 제약사항의 직관적인 표출화, AI 도입을 통한 운영방안의 일반화 등 기존 재래기술의 개선을 통해 최적 댐운영 의사결정지원시스템의 고도화를 추진하고자 한다.
육상 양식장 수질 모니터링 시스템의 데이터 신뢰도 향상 및 효율적 시스템 운영을 위하여 현재 시험 운영중인 육상 해수 양식장과 해양환경정보망(완도조위관측소)의 수질 데이터를 비교 분석한다. 또한 수질 모니터링 시스템의 데이터 오류를 제거하고, 측정 데이터의 신뢰도를 높이는 방법으로 데이터 유효성 검증, 데이터 범위 필터, 데이터 변위 검사를 적용하여 비교 분석한다.
물정보 중 가뭄 정보가 상대적으로 부족한 원인은 무엇을 가뭄으로 볼 것인지 정의하기 어렵기 때문이다. 특히 우리나라와 같이 댐 및 저수지, 광역상수도 등 수자원시스템 네트워크를 기반으로 물공급이 이루어지는 경우, 개별 요소만을 고려한 기존 가뭄모니터링 및 전망은 현실적이지 못하며, 가뭄 위험도 관리 측면에서도 부족한 부분이 있다. 가뭄 현상의 경우 기상학적 영향인 강수의 부족이 가장 큰 요소로 기여하지만 실질적으로 국민에 필요한 양보다 적은 양의 물이 공급될 때 국민들은 가뭄을 체감한다. 이러한 점을 보완하기 위하여 지역별로 사용하는 수원 및 물수급 시설 등을 세분화하고, 실적기반 분석을 통해 분석대상 지역의 가뭄을 정확히 판단하기 위한 합리적인 물수급 분석 모형 개발이 필요하다. 즉, 공간분석단위를 표준유역 단위 이하의 취방류 시설물을 기준으로 구성하고, 이들 시설물의 운영정보와 수문기상 빅데이터를 연계한 물순환 모형을 구현함으로써 댐, 저수지, 하천 등 다양한 수원을 가지는 유역 내 가용 수자원량을 준실시간 개념으로 평가하는 시스템의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 하천을 중심으로 물수급 관련 수요·공급 시설의 위치를 절점으로 부여하고 연결하는 물수급 네트워크 알고리즘을 통해 빅데이터 기반 물수급 분석 모형을 개발하였다. 주요 모니터링 지점 및 모든 이수 시설의 위치를 유역분석 기법을 통하여 점(point), 선(line), 면(shape)으로 구성된 지형공간정보의 위상(topology) 관계를 설정하여 물수급 분석의 계산순서를 선정하고, 시계열 DB를 입력하여 지점별 물수급 분석 결과를 도출하였다. 권역별 주요 수위-유량관측소 1:1 Nash 계수를 검증한 결과 저유량에서 0.8 이상의 높은 재현 성능을 보이는 것으로 나타났다. 이에 따라 본 연구에서 개발된 물수급 분석 모형은 향후 물관련 이슈 지역의 용수공급능력 평가 및 수자원장기종합계획 등 다양한 수자원 정책평가에 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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