화력발전소, 석유화학공단 등 대규모 배출원에서 발생되는 이산화탄소를 활용하여 온실가스의 배출을 줄이고, 경제적 가치를 창출할 수 있는 탄소자원화는 기후변화 대응을 위한 국가전략프로젝트 중 하나이다. 전 세계적으로 탄소자원화 기술은 아직 상용화 단계이지만 최근 강화된 온실가스 감축 의무로 인하여 탄소자원화 시장은 더욱 확대될 전망이다. 화력발전소의 이산화탄소 발생 과정에서 배출되는 수증기는 응축기술을 통하여 새로운 수원으로 활용이 가능하다. 응축된 물의 최적 활용과 사용처 지향적 효율적 물순환을 위한 시설 내 스마트 워터 그리드(SWG) 개념의 물분배 시스템은 발전 산업 내에 탄소자원화의 핵심기술로 사용될 수 있다. SWG는 시설 내 용수공급 관리에서의 관망 운영, 물 수요 관리 등 ICT를 활용한 종합적인 물 분배 시스템으로, 본 연구에서는 SWG 물순환 시스템의 국내외 기술조사를 통해 발전 산업 시설 내에 적용성을 검토하였다. 물의 재이용 시스템을 포함한 SWG 기술, 지능형 관망 운영 기법 기술, 실시간 수질 감시 체계 기술 연구를 기반으로, ICT 기반 용수공급 정보 관리 기술과 수운영 모니터링 기술을 통하여 SWG가 발전 산업 연계 기술로써 적용될 수 있도록 하였다. 본 연구에서 제시된 SWG 시스템을 적용한 산업 인프라를 통하여 산업적 파급 효과를 높이고, 이를 활용한 인력과 비용 절감이 기대되며, 저에너지, 고효율화를 위한 기술력과 글로벌 물 시장진출 경쟁력을 향상시키기 위한 기초연구자료로써 활용이 가능할 것으로 기대된다.
동시공학적 설계의 특징은 활동의 동시성과 정보의 계층적 모델링이다. 중첩, 병행화, 순환 등 다양한 유형의 프로세스 동시성은 특정기간에 업무부하가 집중되는 문제를 발생시킨다. 따라서 자원제한이 있는 상황에서의 업무부하 관리는 대단히 유용하여, 설계 프로세스 분석을 위한 효과적인 방법이 필요하다. 본 연구는 계층적인 정보 모델링으로 더욱 복잡화된 프로세스의 효율적인 분석을 위하여 동시공학적 설계의 IDEF3 프로세스 모델을 기존의 순차적 네트웍모델로 변환하는 절차를 제안한 것이다. 이 절차는 동시공학환경에서의 자원제한 문제를 보다 체계적으로 해결하는 방법이 될 수 있을 것이다.
최근 급격한 기후변화와 도시화로 인하여 강우량 및 강우강도는 약 20% 증가하고 강우일수는 14% 감소하며 도시 기온이 최대 $3^{\circ}C$까지 증가하는 등의 현실적인 문제가 발생하고 있다. 이로 인한 도시 물순환체계의 파괴는 도시물관리 여건의 악화로 이어지고 특히 불투수면적 증가로 인한 도시 홍수 및 침수의 증가, 잦은 도시 고온 현상, 도시하천의 건천화로 수질 악화를 야기하는 실정이다. 이에 국토의 자연자원을 보전하고 기후변화에 적응하면서 도시의 안전도와 가치를 높이기 위한 물관리 정책은 먼저 물을 순환을 보다 적극적으로 반영하고 통합적인 물관리 체계 확보를 요구한다. 이를 위해서는 발생원 관리를 포함한 소규모 분산관리 체계로 변화하여야 하며 이들 시설에 대한 네트워크화를 통해 기후변화에 강건하고 통합관리쳬계를 구축하는 것이 중요하다. 이를 위해서는 저영향개발(LID, Low Impact Development) 및 그린인프라(GI, Green Infrastructure) 기반의 분산식 빗물관리기법의 도입이 절실하다. 현재 국내에서는 제도적으로 기후변화 대비, 지속가능한 도시환경 구축을 위한 물순환 건전화를 위해 100대 국정화제에 포함시키는 등(2013.2) 도시계획 및 기반시설 설치 LID기법의 법제적 산업적 도입을 추진중에 있으나, LID 기술의 수자원 치수, 이수 및 환경 효율성에 대한 객관적인 정보의 부재, LID 기술에 대한 효율성 검증 및 인증시스템의 부재, LID 기술의 무분별한 국외기술 도입으로 인한 효과 저감, LID 기술의 설계, 시공, 관리를 위한 매뉴얼 및 가이드라인의 부재, LID 기술에 대한 지자체 지원 및 전문가 양성 시스템의 부재 등 복합적인 문제를 안고 있어 GI 및 LID 기술의 적용을 통한 새로운 도시 및 유역차원의 수자원확보와 재해경감기술 패러다임 확보가 용이하지 않다. 이를 위해 본 연구에서는 강우유출수 관리를 위한 LID기술 신뢰도 향상 및 단일화, 표준화된 효율성 검증 기술 개발과 더 나아가서 도시-건축-수자원-도로-조경 등의 종합적인 인프라를 바탕으로 LID기술 통합관리 및 기술 고도화를 위해 부산대학교 GI LID 물순환 실증단지의 계획 및 구축을 수행하였다.
인공지능 기반 지능형 시스템의 개발에는 일반적으로 신뢰성 높은 대규모 지식처리, 지식의 통합과 인간 수준의 이해, 지식기반 인간-기계협업, 전문가 수준의 지능 서비스 등의 효과적 통합이 요구된다. 특히 빅데이터 이해 기반 자가학습형 지식베이스 및 추론 기술 개발을 목표로 하고 있는 과제의 일환으로 개발 중인 WiseKB 통합 플랫폼은 대용량 지식을 저장하여 추론과정을 통한 질의 및 응답이 가능한 대규모 지식 베이스 역할을 수행하며 이를 위하여 지식표현, 자원통합, 지식저장소, 지식베이스, 복합추론, 지식학습 등의 요소기술들의 효과적 통합이 필수적이다. 통합 플랫폼의 효율적 통합을 위해서는 정확한 요구사항 분석이 중요하며, 이는 시스템의 특성을 고려한 적절한 요구사항 분석 방법론의 적용이 필요하다. 대표적인 요구사항 분석 방법인 순차적 방법론과 순환-점진적 방법론은 WiseKB와 같은 시스템의 대규모 복합적 개발 특성을 고려할 때 다양한 요구사항을 체계적으로 파악하기에 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 개선하고자 순차적 방법과 순환-점진적 방법론을 결합해 각 단점을 보완하고 대규모 복합적 특성을 갖는 시스템의 요구사항 분석을 효율적으로 진행할 수 있는 통합 방법론을 제시하고, 실제 적용을 통해 그 효과를 보인다.
최근의 정보기술발달에 힘입어 소형 무인 비행체를 활용한 각종 물리탐사 방법들이 제안되고 그 해석방법들에 대한 연구가 소개되고 있다. 이 연구에서는 한국지질자원연구원에서 개발 중인 송수신 분리형 무인 항공 전자탐사 장비를 소개하고 획득한 자료의 타당성 검증을 위해 수행된 시험자료를 분석하여 해석하는 방법을 제안하는 연구를 수행하였다. 특히, 수신기가 드론에 매달린 채로 탐사가 수행되기 때문에 발생되는 흔들림 성분의 영향을 고찰하고 회전변환을 이용하여 보정하였다. 한편, 비행체에 의한 탐사는 송수신기 간의 거리, 고도 등 여러 탐사 변수들이 실시간으로 변하게 되고 획득한 자료는 지상 탐사보다 더 많은 잡음을 포함하게 되어 전통적인 해석방법으로의 해석에 많은 어려움이 따른다. 따라서, 이 연구에서는 획득한 전자탐사자료를 이용하여 빠르게 겉보기 비저항을 예측할 수 있는 순환 인공 신경망 모델을 구축하였으며, 현장자료의 분석을 통해 얻어진 잡음들을 수치모델링을 통해 생성한 학습자료에 포함시켜 잡음이 포함된 자료의 예측성능을 향상시켰다. 학습된 순환 신경망 모델을 시험탐사 현장자료에 적용시킨 결과 지상탐사 및 전기비저항 탐사 결과와 유사한 겉보기 비저항을 예측함을 확인하였다.
도시생활과 관련된 교통 주택부문의 온실가스 배출량은 43%를 차지하고 있어 도시에서의 온실가스 저감대책 마련이 시급하며, 저탄소 녹색성장의 시대적 요구에 따라 기후변화 위기에 적극적으로 대응할 수 있는 저탄소 녹색도시 조성이 필요한 실정이다. '저탄소 녹색도시'는 지구온난화 등 기후변화의 주요 원인인 이산화탄소의 배출을 획기적으로 감축하고, 지속가능한 도시기능을 확충하면서 자연과 공생하는 도시를 말한다. 최근의 '저탄소 녹색도시'는 기존의 녹색도시와 또 다른 양상을 보이고 있다. 자원순환과 신재생에너지원의 도입을 주장하고, 탄소상쇄를 위한 에너지 및 자원절감 전략을 중요시 하고 있다. 선진국에서는 이미 주거단지내 소비되는 난방과 전력은 단지내에서 생산되는 신재생에너지를 활용하고 있으며, 모든 주택의 지붕위에 태양광 패널을 설치하고 단지 내 열병합 자가발전소에서 산업폐기물을 소각하여 에너지를 생산함으로써 제로 에너지(Zero Energy)를 실현하고 있다. 선진국 뿐 아니라 전 세계의 이목이 '저탄소 녹색도시'에 집중되고 있으며 저탄소 녹색도시를 조성해야 하는 것은 선택이 아닌 의무가 되고 있다. 우리나라도 2020년 그린홈 100만호 보급을 목표로 주택분야 보급가능 신재생 에너지원을 태양열, 지열, 소형풍력, 연료전지 등으로 다양화하여 안정적 보급 기반을 확보해 가고 있다. 녹색도시를 조성하기 위해서는 저탄소 주택, 저탄소 에너지, 녹색교통, 생태녹지, 물 및 자원순환등 핵심요소들의 적용방안이 검토되어져야 한다. 이에 본지에서는 "저탄소 녹색도시의 해외사례와 국내 적용방향", "그린홈 100만호 보급사업 그간 성과와 발전방향", "온라인 전지자동차의 기술 개발 동향" 내용에 대하여 살펴보고자 한다.
본 연구에서는 친환경 녹색도서관을 인증함에 있어 도서관의 친환경성을 평가할 수 있는 평가지표를 개발하여 제안하고자 하였다. 이를 위해 녹색도서관 관련 문헌 및 사례조사를 통해 도서관 녹색요소를 추출하였으며, 평가요소에 대한 도서관 직원들의 인식을 설문조사하였다. 최종적으로 11개의 평가영역, 31개의 평가항목, 135개의 평가지표를 가진 녹색도서관 평가지표를 개발하였다. 11개의 평가영역은 토지이용 및 교통, 에너지 및 환경오염 방지, 재료 및 자원, 물순환 관리, 유지관리, 생태환경, 실내환경, 도서관 자원, 친환경 교육프로그램 및 캠페인, 직원 및 운영, 전산화 등이다.
본 연구는 우리나라 정유사 주유소의 보통휘발유 가격간의 인과관계를 분석하여 정유사 주유소간의 가격발견과정을 연구하였다. 벡터오차수정모형과 비순환성 그래프(DAG)를 활용하여 주유소 휘발유 가격 간의 동시적 인과관계를 분석하였다. 2008년 4월 15일부터 2009년 5월 31일까지 기간과 2011년 1월 1일부터 20011년 12월 31일까지의 두 기간의 시계열에 대해 구분하여 분석하였다. 동시적 인과관계의 분석결과, 전기에서 S-OIL이 외생성을 보이며 가격정보를 주도하는 양상을 보였으나, 후기에서는 SK에너지가 가격정보흐름을 주도하고 있는 것으로 나타났다. 상대적으로 저렴한 가격의 NH-OIL 주유소의 휘발유시장에 대한 신규 참여가 타 정유사 주유소의 가격하락에 영향을 주지는 않는 것으로 보인다.
다양한 IoT 기기로 구성된 모바일 IoT 환경에서는 IoT에서 수집된 데이터가 다른 IoT의 학습 데이터로 사용되는 순환 구조로 이루어져 있다. 따라서 해당 환경에서 데이터는 공유되는 자원이며 매우 중요한 요소이다. 특히 IoT 기기가 밀집된 지역에서는 많은 트래픽이 발생하기 때문에 전송지연 및 데이터 손실로 인한 시스템 성능이 저하되는 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 안전한 데이터 통신을 위한 블록체인 기반의 시스템 구조를 제안한다. 해당 시스템은 블록체인을 사용하여 IoT 기기의 이동성과 밀집도를 판별하고, 트래픽 밀집 구역이 발생하였을 경우 UAV를 활용하여 통신이 원활하게 이루어질 수 있도록 한다.
인공지능 기반의 생활폐기물의 인식 및 선별에서, 선별 정확도의 저하는 인식 대상의 형태적 다양성과 학습데이터 부족 및 불균등성에 기인한다. 본 연구에서는 비전 인공지능 기반의 효과적인 폐기물 선별을 위한 인식 시스템 및 감독학습 기반의 인공지능 학습 기법을 제안한다. 생활폐기물 중 순환자원적 가치가 높은 CAN, PET, 그리고 이와 형상적으로 유사한 폐기물에 대해 본 연구에서 제안된 시스템에서 물체원형 및 훼손된 형태의 총 18 종 이미지 데이터를 대상으로, 감독학습기반의 인공지능 모델 제작에서 최적의 데이터 레이블링을 위한 분류체계를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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