• 한국건설순환자원학회지
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• 제19권3호
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• pp.41-45
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• 2024

• 산업기술연구
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• 제29권B호
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• pp.95-100
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• 2009

Recently, SID (Sustainable Industrial Development) or green growth is the major concern of industries. EIP (Eco Industrial Park) is one of the important part of SID which aims to improve eco-efficiency of resources such as material, energy and water. In this study, current status of Banwol & Sihwa industrial complex relating EIP was investigated and the plan to design of Banwol & Sihwa EIP was suggested.

• 제어로봇시스템학회지
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• 제12권4호
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• pp.61-65
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• 2006

• 한국건설순환자원학회논문집
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• 제9권1호
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• pp.85-91
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• 2021

건설폐기물에서 발생하는 순환골재의 분류 과정에서 발생하는 이물질을 순환골재 출하 전에 회수하기 위하여 회전분리망 흡착 선별기를 설계 및 제작하였다. 제작된 선별기의 성능을 평가하기 위하여, 순환골재에서 자체적으로 회수한 이물질 종류에 따라, 아크릴을 사용하여 규격화된 이물질 샘플을 제작하고, 선별기에서 작동하는 흡입팬의 제어주파수 및 분리망의 흡입구 위치에 따른 선별효율과 순환골재의 오분류율을 평가하여 적절한 운전점을 평가하였다. 순환골재 및 이물질을 입자로 가정한 유동해석을 통해 예측된 선별기의 운전점에서의 분류효율을 평가하였다. 성능 시험 결과 컨베이어 밸트와 흡입구의 거리가 0.2m일 때 95%의 선별효율을 보이는 것으로 나타났으나, 순환골재의 오분류율이 2% 이상으로 선별효율과 2% 이하의 오분류율을 만족하는 운전점은 흡입구 거리 0.254m에서 제어주파수 58Hz으로 나타났다. 유동해석 결과 이물질 선별기에서 순환골재의 오분류는 나타나지 않았다. 기존 순환골재 생산공정에서 이물질 저감을 위해 설치식으로 운용이 가능한 회전분리망을 이용한 풍력 선별시스템을 구축하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제26권3호
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• pp.126-137
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• 2023

본 연구에서는 해양 모니터링 중에 기록된 돌고래 클릭 신호를 분류하기 위해 순환 신경망(RNN)을 적용하는 방법을 검토했다. 클릭 신호 분류의 정확도를 높이기 위해 단일 시계열 자료를 분수 푸리에 변환을 사용하여 분수 영역으로 변환하여 특징을 확장했으며, 분류를 위한 최적의 네트워크를 결정하기 위해 세 가지 순환 신경망 모델(LSTM, GRU, BiLSTM)을 비교 분석하였다. 순환 신경망 모델의 입력 자료로써 이용된 분수 영역 자료의 경우, 분수 푸리에 변환 시 회전 각도에 따라 다른 특성을 가지므로, 각 네트워크 모델에 따라 우수한 성능을 가지는 회전 각도 범위를 분석했다. 이때 네트워크 성능 분석을 위해 정확도, 정밀도, 재현율, F1-점수와 같은 성능 평가 지표를 도입했다. 수치실험 결과, 세 가지 네트워크 모두 높은 성능을 보였으며, BiLSTM 네트워크가 LSTM, GRU에 비해 뛰어난 학습 결과를 제공했다. 마지막으로, 현장 자료 적용 가능성 측면에서 BiLSTM 네트워크가 다른 네트워크에 비해 낮은 오탐지 결과를 제공하였다.

• 산업기술연구
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• 제29권B호
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• pp.89-94
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• 2009

The dyeing sludge is the major waste generated in Banwol & Sihwa Industrial Complex. The Purpose of this study is to develop BAT (Best available technique) for the treatment and recycling of dyeing sludge. The dyeing sludge was carbonized and the product was tested physical properties and chemical chracterizations and also analyzed chemical compositions. From the test results we expect that the products can be used as adsorbent for the removal of order in the poultry farm and cattle shed. The feasibility of other methods such as manufature of RDF and cement etc. were also studied.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.633-636
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• 2021

4G 에서 5G 로 기술이 발전하며 무선 통신에 필요한 자원이 급격히 증가하고 있다. 증가된 자원을 효율적으로 관리하는 것은 필수적이며 이를 위해 paging cost 감소 연구들이 진행되고 있다. 순환신경망을 응용한 paging cost 감소 연구에서는 연속 예측으로 인해 예측 정확도 감소 문제가 발생한다. 본 논문에서는 강화학습 기반 이동성 예측 기법을 제안하고 기존 순환신경망 응용 기법에서 발생하는 정확도 감소 문제를 극복한다.

• 유기물자원화
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• 제20권2호
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• pp.76-88
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• 2012

본 연구는 생활계폐기물 중 별도로 분리 배출되어 재활용 선별장으로 반입된 재활용 폐기물에 대한 수집운반에서부터 최종처리까지의 흐름을 분석하였다. 연구는 실제 현장조사를 기본으로 실시하였으며, 조사 결과, 최종 재활용 측면에서는 대체적으로는 적정 처리가 이루어지는 것으로 파악 되었으나, 불필요한 이동 및 중간처리 경로를 통해 처리되는 품목이 상당수 있는 것으로 조사되었다. 지자체에서 선별된 폐자원을 처리 또는 수집운반 하는 업체들은 오로지 경제성 원리에 입각한 폐기물 처리비와 운반비 차익을 주요 수익원으로 하기 때문에 불필요한 중간단계 및 장거리 폐기물 이동현상이 나타나게 된다. 따라서 합리적인 자원순환망 구축을 위한 첫 번째 단계는 폐기물 발생원의 근거리에 있는 재활용업체에서의 우선처리원칙이 필요하며, 필요에 따라 인근 지역의 폐기물을 동시에 처리 할 수 있는 광역처리체계 도입이 타당하다.

• 한국건설순환자원학회논문집
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• 제8권4호
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• pp.545-552
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• 2020

본 연구에서는 터널 지보재로서의 역학적 성능을 충분히 발휘하면서 시공성 및 안정성을 보다 향상시키기 위한 목적으로 개발된 숏크리트용 섬유 그물망 일체형 터널 지보시스템의 지보 성능을 4점 굽힘 시험, 2차원 유한요소해석 및 단면 해석을 통해 평가하였다. 4점 굽힘 시험을 통한 휨 성능 평가 결과, 섬유 그물망 보강 숏크리트의 경우, 강섬유 보강 숏크리트와는 달리 섬유 그물망의 인장 성능이 발휘되면서 균열 이후에도 하중이 지속적으로 증가하는 결과가 나타났다. 또한, 지반 조건에 대한 터널 단면 구조 해석, 섬유 그물망 및 강섬유 보강 숏크리트의 단면 해석 결과, 섬유 그물망 보강 숏크리트의 타설 두께를 기존에 비해 감소시켜도 충분한 지보 성능이 발휘될 수 있는 것으로 나타났다. 추가적으로, 이와 같은 결과를 종합하여, 암반등급 3등급 지반 중 보다 높은 안정성을 요구하는 시공 구간에 효율적으로 적용될 수 있는 숏크리트용 섬유 그물망 일체형 터널 지보시스템의 지보패턴이 제안되었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권10호
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• pp.427-436
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• 2022

산업통상자원부에서 제공하는 KOTRA 무역 데이터는 해당 품목과 해당 국가에 대하여 GDP, 관세율, 비즈니스 점수, 과/차년도 수출금액 등을 제공한다. 그러나 무역 수출품목은 수없이 많을뿐더러 그에 따른 대량의 데이터를 매년 수작업 기반 분석을 통해 유의미한 결과를 이끌어내는 것은 상당히 큰 시간과 비용을 요구한다. 따라서 이번 연구에선 대량의 데이터를 학습하여 단기간에 저비용으로 결과 예측이 가능한 다층 퍼셉트론 모델을 구현하고 성능을 평가하였다. 먼저 딥러닝 기반 무역 수출 가격 예측 모델을 일반적 다변량 회귀 모델과 비교하였을 때, 예측 오류와 학습 시간 측면에서 통계적으로 우수한 성능을 보였다. 수출 가격 데이터는 시계열 속성이 있을 것으로 예상하는 바, 은닉 노드들이 모두 연결된 다층 퍼셉트론과 순환 신경망을 이용하여 수출 가격 데이터를 예측하였다. 그 결과 새로운 데이터에 대해 수출 가격 예측을 위한 일반화 능력은 순환 신경망이 우수한 성능을 보였으나, 다층 퍼셉트론이 무역 수출 가격 예측에서 더 뛰어난 성능을 보였다. 추후 장기간 데이터를 확보한다면, 순환 신경망 혹은 트랜스포머 기반 딥러닝 모델을 이용하여 더 뛰어난 수출 가격 예측이 가능할 것으로 사료된다.