본 논문에서는 데이터의 이상을 탐지하고 예측하는 모델을 통해 VOC 저감 설비에서 실측한 데이터를 분석했다. 이상 탐지 분야에서 안정적인 성능을 보이는 USAD 모델을 이용하여 실시간 데이터의 이상을 탐지하고 이상 원인이 되는 센서를 탐색한다. 또한 자기 회귀 모델을 통해 미래의 이상치를 예측하여 이상이 발생할 시점을 예측하고 경고하는 방법을 제안한다. 실험은 VOC 저감 설비에서 실측한 데이터를 이용하여 시스템의 이상을 탐지할 수 있는지 검증하는 실험을 진행했으며 이상 탐지 실험 결과는 정밀도, 재현율, F1-점수가 각각 98.54%, 89.08%, 93.57%로 높은 성능의 탐지율을 보였다. 센서 별 학습된 모델의 성능은 8개 센서의 정밀도, 재현율, F1-점수를 평균한 결과 각각 99.64%, 99.37%, 99.63%로 높은 성능의 탐지율을 보였다. 또한, 센서 별 탐지 실험에 대한 타당성을 확인하기 위해 구한 해밍 손실은 0.0058로 안정적인 성능을 보였다. 그리고 이상 예측 실험 결과는 평균절대오차 0.0902로 안정적인 성능을 보였다.
송림사 전탑내 출토 금동제 사리장치(보물 제325-1호)는 일괄품인 유리제 사리기와 함께 매우 중요한 통일신라 사리장엄구의 하나로 꼽을 수 있다. 국립중앙박물관 보존실에서는 처리전 조사를 통하여 이 사리장치가 내부목재의 부후와 금동재질의 부식으로 인하여 상당히 위약해져 있음을 파악하고, 이를 보완하고 추후 발생할 수 있는 새로운 부식에 대한 예방에 중점을 두고 보존처리를 실시하였다. 또한 그동안의 송림사 전탑 출토 사리장치에 대한 정밀조사자료가 미비하여 정밀실측, 현미경조사 및 X-선 촬영 등의 세부적인 조사도 병행하였다.
ArcView와 연동하는 SWAT(Soil and Water Assessment Tool)은 수문평가 도구로써 사용되는 모형이다. 이러한 SWAT모형은 유역의 서로 다른 표면 특성을 반영할 수 있도록 대상유역을 몇 개의 소유역으로 나누고 소유역 내에서 유사한 특성을 나타내는 HRU으로 세분화한다. 모형에서는 유역부분과 수체부분으로 나누어 모의가 이루어지며 각 소유역에서 물수지식에 따라 강우량, 지하수로의 침투량, 증발산량, 그리고 표면 유출량을 산정한다. SWAT 모형은 많은 입력 자료가 있으며 그 중에서도 소유역 개수와 HRU개수가 SWAT 모형의 결과에 많은 영향을 미칠 것으로 생각되어 본 논문에서는 이에 대한 영향을 분석하였다. 연구 대상지역은 함평천 유역으로 전라남도 함평군과 무안군 사이에 위치하고 있으며 유역의 면적은 $196.4km^2$이고 유역의 대부분이 산지와 농업지역으로 이루어져 있다. SWAT 모형을 모의하기 위한 지형자료는 1:25,000 수치지도, 농업과학기술원의 1:25,000 정밀토양도, 환경부의 토지피복도를 사용하였고 기상자료와 강우자료는 목포기상관측소의 자료를 사용하였다. 매개변수를 추정하기위해 환경부의 오염총량관리 세유역을 사용하였으며 모의 결과를 실측치와 비교함으로서 매개변수를 추정하였다. 추정된 매개변수를 이용하고 연구대상지역의 소유역 개수와 HRU개수를 여러 가지로 변화시켜 모의하였으며 그 결과를 실측치와 비교하여 최적 소유역 개수와 HRU 개수를 추정하였다. 본 연구의 결과는 SWAT모형 수행시 소유역의 면적에 대한 객관적인 기준을 제시할 수 있을 것이다.
본 연구는 강우로 인한 도시 배수구역에서의 유출량 및 수질을 예측하기 위하여 영산강 유역의 도시하천이며 합류식 배수계통을 갖는 용봉천을 대상으로 SWMM 모형을 적용하였다. SWMM 모형의 매개변수 최적화 및 검증자료로 사용하기 위하여 강우시 2회에 걸쳐 조사하였으며, 매회 시료 채취 주기는 강우유출이 발생하기 전부터 시작하여 첨두유출량이 발생때까지 $1\~2$시간 간격으로 채취한 후 강우 종료 후 유출량 변화가 없을 때까지 $9\~12$단계로 세분하여 유출량과 pH, DO, BOD, COD, SS, T-N, T-P의 농도를 측정하였다. 모형의 입력자료는 국립지리원의 지형도, 환경부의 환경지리정보, 농업과학기술원의 정밀토양도 등을 기초로 각 배수구역의 소유역을 분할하여 물리학적$\cdot$수리학적 매개변수에 해당하는 입력자료를 산출하였으며 그림1과 같다. 모형의 보정자료는 2004년 6월 17일에 실측한 자료를 이용하여 침투능 계수 및 축적계수와 지수, 쓸림계수를 보정하였고, 검증자료로는 2004년 7월 7일에 실측한 자료를 이용하여 검증자료로 사용하였다. SWMM 모델을 적용해서 강우유출에 의한 hydrograph와 pollutograph를 도출하여 부하량을 산정 하였다.
최근 철도소음으로 인해 발생하는 궤도 주변 구조물의 민원 방지와 궤도 주변 산업단지의 초정밀 장비들의 정상적인 운영을 위해 철도 진동을 정량적으로 평가할 수 있는 기술개발이 필요하다. 기존의 해석적인 방법은 매우 복잡한 동적 응답 모델이 요구되며, 요구 모델의 부정확성으로 인한 결과의 신뢰성을 확보하기 어려운 문제가 있다. 따라서, 본 논문에서는 철도 진동에 영향을 주는 요소들을 분류한 국내 철도진동 실측 데이터베이스를 기반으로 Linear Regression, Gradient Descent 기법을 이용해 철도 운행으로부터 발생되는 진동값을 추론하는 철도진동 평가 알고리즘 및 시스템을 제안한다. 제안된 알고리즘으로 얻은 추론결과는 기존의 해석적 방법에 비해 높은 효율성과 정확성을 보인다.
본 논문은 스트레인 게이지(strain gauge)식 로드셀(loadcell)의 대표적인 크립오차(creep error)에 대해서 디지털 신호처리방식을 사용한 실용적인 보상법(compensation method)을 제안한다. 신호의 보상방법은 로드셀의 출력응답을 실측해서 보상상수(시정수)와 보상계수를 결정한 후 마이크로프로세서의 내부메모리에 보상상수와 보상계수를 저장한 후 중량값을 디지털로 표시할 시점에 마이크로프로세서에서 연산처리한 크립에러 보상처리값을 로드셀의 출력신호에서 실측한 에러값과 서로 상쇠시키는 보상방법이다. 추가적으로 보상방법을 디지털전자저울에 직접 적용 시험하기 위해서 전용의 보상소프트웨어를 제작한 후 디지털전자저울의 크립특성을 실측해서 보상전 정격출력의 크립오차 0.03%의 로드셀을 정밀디지털전자저울의 허용오차 범위인 0.01%~0.001%이상으로 복잡한 연산처리 없이 정확하게 직접 보상처리하는 실용적인 방법을 제안했다.
본 연구는 도시공원의 토지피복 및 식재구조에 따른 온도 영향요인을 규명하는데 목적이 있다. 성남시 분당구 중앙공원을 대상으로 전 지역에 대한 토지피복 및 식재현황을 파악하였으며 30개의 조사구를 설정하여 정밀 토지피복 및 식재구조를 파악하고 온도는 10회 반복 측정하였다. 온도 영향요인은 토지피복유형, 식재유형, 층위구조, 녹지량(녹피율, 녹지용적계수)을 선정하여 실측 온도와의 통계분석을 실시하였다. 토지피복유형, 식재유형, 층위구조와 실측 온도와의 분산분석 결과, 토지피복유형에서 목본 식재지는 저온역으로 초지와 포장지는 고온역으로 구분되었다. 식재유형은 침엽수 및 활엽수 식재지는 저온역으로, 초지와 포장지는 고온역으로 구분되었다. 층위구조는 교목층과 교목층+하부식재 유형은 저온역으로, 초지와 포장지는 고온역으로 구분되었다. 녹지량과 실측 온도와의 상관관계 분석 결과 녹피율과 녹지용적계수는 모두 실측 온도값과 고도의 음(-)의 상관관계가 인정되었다. 녹지량과 실측 온도와의 회귀모형에 의하면 녹피율은 1% 증가할 때마다 $-0.002^{\circ}C$, 녹지용적계수는 $1m^3/m^2$ 증가할 때마다 $-0.122^{\circ}C$의 온도저감 효과가 있을 것으로 예측되었다.
저수지는 국내 영농환경에서 주요한 용수 공급처이며, 저수지의 저수량 파악은 농업용수의 활용 및 관리차원에서 중요하다. 위성영상을 활용한 원격탐사는 저수지와 같이 광역적으로 분포하는 객체에 대하여 정기적인 모니터링을 할 수 있는 효과적인 수단으로, 본 연구에서는 Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상을 통해 영상분류 및 영상분할 알고리즘을 적용하여 국내 저수지 53개소의 수표면적 탐지를 수행하였다. 사용한 알고리즘은 Neural Network (NN), Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Otsu, Watershed (WS), Chan-Vese (CV)로 총 6가지이며, 드론으로 촬영한 실측 정사영상으로 수표면적 탐지 결과를 평가하였다. 각 알고리즘으로부터 산출된 수표면적과 실측 수표면적간의 상관성은 NN 0.9941, SVM 0.9942, RF 0.9940, Otsu 0.9922, WS 0.9709, CV 0.9736로 나타났으며, 저수지 유효저수량의 규모가 클수록 더 높은 선형 상관관계를 보였다. 혼동 행렬로부터 산출한 정확도, 정밀도, 재현율을 통해 알고리즘간 수표면적 탐지 정확도와 탐지 경향을 분석하였다. 정확도의 경우 각 10만 m3 미만 저수지에서 WS가 0.8752, 10만~30만 m3에서 Otsu가 0.8845, 30만~50만 m3에서 RF가 0.9100, 50만 m3 이상에서 Otsu와 CV가 0.9400으로 가장 높은 수치를 보였다. WS의 경우 수표면적을 미탐지하는 경향으로 인해 낮은 재현율을 보였고, NN, SVM, RF의 경우 과대 탐지로 인한 낮은 정밀도를 보였다. SAR 영상을 통한 수표면적 탐지 시 저수지 수표면의 수생식물 및 인공건축물이 미탐지를 발생시키는 오차 요소로 작용함을 분석결과 및 실측영상을 통해 확인하였다.
eLoran 시스템의 구축을 위해서는 기존 LORAN-C 설비의 보완과 데이터채널, dLoran 기준국, ASF 데이터베이스 등의 추가가 필요하다. 특히 항만접근 시 eLoran을 이용한 정밀 위치측정을 위해서는 항만 해역에 대한 ASF 맵이 반드시 이용자에게 제공되어야 한다. 본 연구에서는 eLoran 시스템의 주요 오차 요인인 항만에서의 ASF를 효율적으로 생성 및 보완하기 위하여, ASF 예측모델과 실측치를 이용한 ASF 맵 생성기법에 대해 연구하였다. 포항 LORAN-C 주국(9930M)에서 송신신호와 LORAN-C 수신기의 수신신호를 각각 세슘원자시계를 기준으로 측정하는 전파지연 측정법을 적용하여 ASF 실측치를 얻었고, ASF 예측맵은 불규칙한 지형을 적용한 몬테스 모델로 구현하였다. 본 논문에서는 영일만 해상 12 개 측정점에서의 ASF 실측값과 ASF 모델링을 통해 획득한 예측값의 옵셋을 보정하여 영일만의 ASF 맵을 생성하였다.
현재 태양광 산업에서는 고정식 태양광 발전장치보다 발전 효율이 우수한 추적식 태양광 발전장치를 개발하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 추적식 태양광 발전장치는 고정식에 대비하여 단위면적당 일사량을 최대로 유지할 수 있을 뿐만 아니라, 일조시간을 최대로 하여 태양전지의 발전효율을 극대화할 수 있다. 따라서 정밀하면서도 저렴한 태양위치 추적장치는 태양광 발전사업의 경제성을 높이고, 성능 대비 투자비용을 낮춰 태양광 발전설비의 보급을 촉진시켜줄 수 있는 중요한 기술이다. 본 연구는 태양위치를 감지하는데 센서를 사용하지 않고 천문학과 수학을 이용하여 정밀도 1분($0.016^{\circ}$)이내의 태양위치를 계산하는 알고리즘에 관한 것이다. 본 연구에서 제안하는 알고리즘은 장치의 제작비용을 낮추어 줄 뿐 아니라, 발전효율도 높여준다. 구현된 알고리즘을 적용시킨 추적식 태양광 발전장치를 운용 실측한 결과, 최대 30초($0.0038^{\circ}$)의 오차를 보여 추적식 발전장치의 경제성을 높일 수 있고, 시간복잡도(Time Complexity)와 공간복잡도(Spatial Complexity)가 낮아 실시간 태양 추적장치에 최적임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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