• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.205-212
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• 2023

현대사회는 화석연료 등의 사용으로 기후변화로 인한 기상이변이 전 세계가 이례적인 피해가 속출하고, 코로나와 같은 전염병이 인간에게 더욱 생활의 질이 악화되고 있는 실정이다. 온실가스를 줄이고 신재생에너지 사용이 시급한 현실이다. 화석연료의 사용을 줄이고 신재생에너지 사용으로 지구환경 오염을 줄이고자 한다. 본 논문에서는 태양광을 이용해 지능형 CCTV 및 인터넷 WiFi, 냉난방 시스템을 통한 사계절 환경과 안전 및 통신 기능이 가능하고, 스마트폰 앱을 통한 태양광의 생산량과 소비량을 실시간으로 모니터링하여 최적화된 전력관리를 할 수 있는 시스템을 제안한다. 태양광 발전 시스템을 사용할 수 없는 한파, 태풍, 자연재해 등의 계통 정전과 같은 비상시 끊김 없는 디젤 발전을 지원하는 하이브리드 발전시스템을 제안한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.256-264
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• 2023

농촌의 인구 감소, 고령화에 따른 농촌 인력 부족, 기후 변화에 따른 병해충 증가로 인해 어려움을 격고 있는 농업에 생산성을 높이고, 농산물의 품질을 향상시키는 기술 중 하나가 IoT를 활용한 스마트 팜 기술이다. 기존의 IoT를 활용한 스마트 팜은 단순히 농장을 모니터링하거나, 스마트 식물 재배기 구현, 온실 자동 개폐 시스템 등이 있다. 본 논문은 사물 인터넷의 산업 표준 프로토콜인 MQTT와 사물 인터넷의 대표적인 개발 미들웨어인 Node-RED을 기반한 스마트 팜 시스템을 구현한다. 먼저, 아두이노 센서들로 데이터를 추출하고, MQTT 프로토콜을 사용하여 IoT 디바이스에서 데이터를 수집하고 전송한다. 그런 다음, Node-RED를 사용하여 MQTT 메시지를 처리하고 데이터를 저장하기 위해 대표적인 NoSQL인 MongoDB에 실시간적으로 센싱 데이터를 저장한다. 농장 관리자는 본 스마트 팜 시스템을 통해 컴퓨터나 모바일 폰을 이용하여 시간과 공간에 제약없이 언제 어디든지 실시간적으로 스마트 팜에 센싱 정보를 확인할 수 있다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.307-314
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• 2023

슈퍼컴퓨팅 기술 및 하드웨어 기술이 발전함에 따라 기후 예측 모델도 고도화되고 있다. 한국 기상청 역시 영국 기상청으로부터 GloSea5을 도입하였고 한국 기상 환경에 맞추어 업데이트된 GloSea6를 운용 중이다. 각 대학 및 연구기관에서는 슈퍼컴퓨터보다는 사양이 낮은 중소규모 서버에서 활용하기 위해 저해상도 결합모델인 Low-GloSea6를 구축하여 사용하고 있다. 본 논문에서는 중소규모 서버에서의 기상 연구의 효율성을 위한 Low-GloSea6 소프트웨어를 분석하여 가장 많은 CPU Time을 점유하는 대기 모델의 tri_sor.F90 모듈의 tri_sor_dp_dp 서브루틴을 Hotspot으로 검출하였다. 해당 함수에 머신러닝의 한 종류인 선형 회귀 모델을 적용하여 해당 기법의 가능성을 확인한다. 이상치 데이터를 제거 후 선형 회귀 모델을 학습한 결과 RMSE는 2.7665e-08, MAE는 1.4958e-08으로 Lasso 회귀, ElasticNet 회귀보다 더욱 좋은 성능을 보였다. 이는 Low-GloSea6 수행 과정 중 Hotspot으로 검출된 tri_sor.F90 모듈에 머신러닝 기법 적용 가능성을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.353-357
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• 2012

요즘 모든 분야에서 실세계의 상황정보 인지를 통해 전자공간과 물리공간을 결합할 수 있는 유비쿼터스 컴퓨팅의 기반 기술을 사용하여 센서와 무선 통신 기술을 결합한 무선 센서 네트워크에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있는 추세이다. 또한 선박에서도 유무선 기술을 융합하여 지능형 선박에 적합한 Ship Area Network(SAN) 연구가 진행되고 있으나, 다양한 유무선 네트워크 연동 SAN-브릿지 기술, 이종 센서, 제어기기를 자율적으로 구성관리하거나 상호연동, 원격제어 하는 자율 SAN 구성관리 기술 등의 필요성이 제기되고 있는 실정이다. 선박에서의 모니터링 분야인 구조적 안전과 화물 관리를 위한 모니터링 외에도 선원을 포함한 모든 주변 환경을 안전하게 유지하는 것이다. 이에 본 논문에서는 기후 변화에 대한 감지나 여러 구조물에 대한 온도, 압력 등의 모니터링 시스템을 효율적으로 설계하기 위해 무선 센서 네트워크에서의 에너지 효율을 이용한 라우팅 및 데이터 병합을 위한 기술 동향을 파악하고 자기 구성 클러스터링 방법을 분석하여 선내의 무선 센서 네트워크 구성에 대해 연구하였다.

• 한국제4기학회지
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• 제11권1호
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• pp.25-38
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• 1997

한국서남해안에 위치한 해남만의 조수 퇴적층(체)에 관한 층서 설정이 제4기후기 (late Quaternary)의 시간범위로 가능하였다. 즉 현재의 해남만에 분포하고 있는 조간대층은 지난 중기와 후기 현세(middle to late Holocene)동안에 형성된 퇴적지층단위(depositional sequence unit)이며 이 지층단위는 선현세(late Pleistocene)조간대 퇴적지층단위 disconformity 의 부정합 관계로 피복하고 있다 본연구에서는 전자를 Unit I(8-10m 내외의 두께)이라 칭하고 후자를 Unit II(10m 내외의 두께)라고 구분 명명하였다, 그런데 Unit II는 암상(lithofacies)의 특징에 근거하여 상부(upper part)와 하부(lower part)로 나누어진다. 상 부는 약 3-4m 의 두께를 가지고 있으며 황갈색을 분명히 나타내며 게 구멍 화석과 동토구 조(cryogenic structure)그리고 매우 높은 값의 전단응력을 나타낸다, 그러나 하부는 회색을 띄며 낮은 전단응력 값을 나타내 상부와 뚜렷이 구분된다 이러한 Unit II의 상부가 나타내 는 암상적 특징은 지난 간빙하기(Eemian interglacial time)에 형성된 오늘과 같은 조간대층 이 18,000년 전후의 최대 빙하기(last glacial maximum : LGM) 동안의 지배하에 노출되었 고 오랜동안 토양형성 과정이 풍화작용을 받은 증거를 나타내고 있다, 따라서 이지층의 층 서학적 단위 설정과 부정합 (disconformity) 적인 경계의미는 우리나라 제4기 층서(late Quaternary stratigraphy)를 규정하는데 매우 중요하다고 제안하는 바이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.1094-1095
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• 2023

우리나라는 지리적 여건 상 대외무역에 대한 의존도가 높기 때문에, 해상운송에서의 물동량을 예측하여 항만시설을 개발하는 것이 매우 중요하다. 한편 우리나라 컨테이너 운송의 75%는 부산항을 통해 운송되고 있기 때문에 경기 회복을 위해서는 부산항의 경쟁력 강화가 급선무이다. [1] 물동량은 경제적 수입 뿐만 아니라, 지속가능성을 예측하는 측면에서도 가치가 있다. 본 연구에서는 물동량, 경제지수, 기후정보 등 다양한 입력변수와 LSTM 모델을 이용하여 보다 정확한 부산항 컨테이너 물동량 딥러닝 예측모델을 구현하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제14권4호
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• pp.161-169
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• 2012

변화된 미래 기후조건에서 한반도의 식량수급전망에 긍정적 변수로 떠오르고 있는 가을보리의 안전재배지대 재설정 및 잠재 생산량 추정을 위해 한반도 지역 RCP8.5 기반 미래 기온전망을 현재 평년의 상세 전자 기후도와 결합하여 2011-2100 기간 중 보리 품종군별 재배안전지대의 지리적 변화를 10년 단위로 예측하였다. 먼저 1971-2000 기간 중 1월 최저기온과 평균기온 분포도를 30m 격자 해상도로 남북한 전역에 걸쳐 준비하고, 이 기준 기온분포도 위에 기상청의 RCP8.5 기반 한반도 12.5km 시나리오 기후자료에서 산출한 기준평년 기점의 10년 단위 기온상승폭을 중첩시켰다. 2100년까지 매 10년 단위 1월의 최저기온과 평균기온의 예상분포도상에 농촌진흥청에서 제시한 보리 추파재배 시 품종군별 안전월동기준에 따라 재배안전지대를 표현한 결과, 2020년대에는 강원도와 북한 남부 대부분 지역에서 겉보리 재배가 가능해지며 남한 전역에서는 쌀보리 재배가 가능해질 것이고, 2040년대에는 북한 평야지대 거의 모든 벼논에서 쌀보리 이모작이 가능해질 것으로 예상되었다. 현재 파악되고 있는 북한의 경지면적은 160만 ha 인데, 2040년대 이후 북한지방의 논에는 벼 수확 후 쌀보리를, 밭에는 옥수수, 감자 후작으로 겉보리를 재배한다면 연간 최대 400만 톤의 식량을 추가로 확보할 수 있을 것이다.

• 한국농림기상학회지
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• 제19권4호
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• pp.215-222
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• 2017

감귤 중 우리나라에서 가장 많은 면적을 차지하는 온주밀감(Citrus unshiu Marc.)과 '부지화'[Shiranuhi, (Citrus unshiu ${\times}$ C. sinensis) ${\times}$ C. reticulata]를 대상으로 1981년부터 2010년까지를 기준년도로 하여 2090년까지 잠재적 재배지 변화를 예측하였다. 재배지 변화는 국가농림기상센터와 기상청에서 제공하는 기상자료와 RCP 8.5 기후변화시나리오를 바탕으로 제작된 30m 해상도를 가진 농업용전자기후도를 이용하였다. 온주밀감의 잠재적 재배적지는 기준년도에서는 대부분 제주 지역이 해당되었으며, 재배가능지는 제주 동부지역과 남해안 일부지역이 포함되었다. 2030년대에는 온주밀감 재배적지는 증가하였으며 재배가능지도 전남지역의 해안 지역을 중심으로 증가하였다. 2060년대부터는 재배적지는 제주 산간과 전남과 경남, 강원도 해안지역으로 점차 증가하고 재배가능지도 경북, 충남, 전북 지역까지 확대되었다. '부지화' 감귤인 경우 기준년도에서 재배적지는 제주 해안 지역 일부만 포함되었으며 재배가능지는 제주지역과 전남 남해안 일부 지역만 해당되었다. 2030년대 재배적지는 현재 온주밀감 재배지가 해당되었으며 재배가능지도 남해안 일부 지역까지 북상하였다. 2090년대에는 재배적지가 점점 증가하여 제주지역 전체와 전남, 경남, 강원도 해안지역이 재배적지가 되었으며 재배가능지도 점점 해안가를 중심으로 북상하였다. 이상의 결과를 종합하여 RCP 8.5 기후변화시나리오를 근거로 감귤의 재배적지변화를 예측해 본 결과 온주밀감재배적지는 감소하고 '부지화' 감귤의 재배적지는 증가하는 것으로 나타났으며, 21세기 말에는 강원도 지역까지 감귤이 재배될 것으로 예측되었다.

• 한국전자거래학회지
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• 제15권3호
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• pp.163-181
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• 2010

최근 온난화 현상에 따른 범세계적 위기가 초래됨에 따라 선진국을 중심으로 교토의정서가 체결되었으며, 이를 계기로 온실가스 규제가 본격화되기 시작하였다. 또한 교토의정서의 교토유연성체계라는 시장메커니즘이 도입되어 온실가스 배출에 대한 소유권이 설정되고, 수급에 따라 배출권 가격이 형성되는 등 새로운 무형의 자원을 거래하는 탄소시장이 등장하게 되었다. 학계에서는 탄소배출효과를 측정하는 방법론과 이를 탄소배출권의 경제적 비용으로 전환하고자 하는 연구들이 태동하기 시작하였다. 본 연구에서는 전자정부 정보화사업 중 하나인 G2B 시스템을 통해 전통적인 조달업무 프로세스가 온라인화 됨에 따라 저감되는 탄소 배출저감효과 즉, e-transformation화에 따른 탄소저감효과를 측정하는 ECRE(Evaluation of $CO_2$ Reduction in E-transformation)모델과 절차를 제시하고자 한다. ECRE 모델은 세계 기후협의체(IPCC)의 방법론을 근간으로 하여 크게 '이동 수단에 따른 탄소저감효과', '종이 문서 절감에 따른 탄소저감효과' 2가지의 탄소배출량을 측정하고 이를 탄소배출권의 경제적 비용으로 환산한다. 또한 본 연구에서는 탄소저감효과를 효과적으로 측정하기 위하여 5단계와 10개의 세부절차로 구성된 절차를 제시하였다. 본 연구에서 제시한 ECRE 모델과 절차를 이용하여 정부기관은 물론 온실가스 규제를 받게 되는 에너지 환경기업 등에서 정보화사업을 통한 탄소감축 실적의 추정 및 추가적인 정보화사업 추진으로 기대되는 탄소저감효과를 사전에 시뮬레이션해 볼 수 있는 도구로서 활용이 기대된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권8호
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• pp.339-346
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• 2022

최근 화석연료의 무분별한 사용으로 인한 자원고갈 문제 및 기후변화 문제 등이 심각해짐에 따라 화석연료를 대체할 수 있는 신재생에너지에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 신재생에너지 중 태양광 에너지는 다른 신재생에너지원에 비해 고갈될 염려가 적고, 공간적인 제약이 크지 않아 전국적으로 수요가 증가하고 있다. 태양광 발전 시스템에서 생산된 전력을 효율적으로 사용하기 위해서는 보다 정확한 태양광 발전량 예측 모델이 필요하다. 이를 위하여 다양한 기계학습 및 심층학습 기반의 태양광 발전량 예측 모델이 제안되었지만, 심층학습 기반의 예측 모델은 모델 내부에서 일어나는 의사결정 과정을 해석하기가 어렵다는 단점을 보유하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 설명 가능한 인공지능 기술이 많은 주목을 받고 있다. 설명 가능한 인공지능 기술을 통하여 예측 모델의 결과 도출 과정을 해석할 수 있다면 모델의 신뢰성을 확보할 수 있을 뿐만 아니라 해석된 도출 결과를 바탕으로 모델을 개선하여 성능 향상을 기대할 수도 있다. 이에 본 논문에서는 BiLSTM(Bidirectional Long Short-Term Memory)을 사용하여 모델을 구성하고, 모델에서 어떻게 예측값이 도출되었는지를 SHAP(SHapley Additive exPlanations)을 통하여 설명하는 설명 가능한 태양광 발전량 예측 기법을 제안한다.