스마트워터그리드(Smart Water Grid; 이하 SWG)란 현재 직면에 있는 물 부족, 물 안보, 물 복지 등 물에 대한 문제를 ICT 기술을 활용하여 물관리의 새로운 패러다임을 제시할 수 있는 융합 기술이다. 즉, SWG는 기존의 수자원 관리 시스템의 한계를 극복하기 위해 첨단 정보통신기술을 이용하는 고효율의 차세대 인프라 시스템으로 다양한 수원을 활용하고 물을 효율적으로 배분 관리 운송하여 수자원의 불균형을 해소하고, 첨단센서네트워크를 이용해 용수관리 전분야에 걸쳐 양방향 실시간으로 용수정보를 감시 대응하여 용수관리와 에너지 효율의 최적화된 메가시티(mega-city)에 적합한 지능형 물관리가 가능할 것으로 예상되는 시스템이다. 따라서 국토교통부 과제로 추진중인 SWG 연구단에서 개발한 스마트 워터 기술을 영종도 112 블록에 적용하여 지역주민의 물복지 향상 및 물 사용자에 대한 소비자 만족도를 높이는데 목적을 두고 데모플랜트를 구축 방안을 수립하였다. 영종도 112블록(인천 운서동 및 운북동 일원)은 인천 공촌정수장에서 해저관로를 지나 영종통합 가압장에서 가압 후 공항신도시배수지에서 물을 공급받고 있는 지역으로 면적은 $17.41km^2$, 인구는 약 17,000명, 물사용량 $8,000m^3$/일, 총관로연장 약 55km, 유수율이 겨우 73.2% 지역이다. SWG 적용성 평가를 위해 영종도 112 블록에 유수율 제고 및 운영비용 저감을 목적으로 데모플랜트를 구축하였다. 스마트 계측을 위해 스마트미터 469개(15~20mm), 디지털미터 172개(25~200mm), 누수유무센서 1개소, 다항목 수질측정기 1개소, 유량계 3개소, 수압계 5개소, AMI 시스템 641개 및 물효율 운영프로그램과 물정보 App서비스 기능으로 구성하였다. 물효율 운영프로그램은 실시간 수요량 예측, 배수지 운영에 따른 취수량, 송수량, 펌프 대수조합 및 운전스케줄링이 가능한 경제적 물공급 스케줄링, 관망상태 감시 및 제어(실시간 유량/수압 분석을 통한 누수분석) 기능이 탑재되어 통합운영센터에서 운영할 계획이다. 데모플랜트 운영을 통해 수자원의 효율적인 배분 및 공급, 유지관리 향상, 운영 비용 최소화 등의 결과를 바탕으로 신도시 및 기존도시의 물관리 정책수립에 활용할 수 있을 뿐만아니라 시간적 공간적 불균형 해소 및 물시장 발전에 크게 기여할 것으로 사료된다.
최근 반복적인 도시침수 피해가 발생하고 있으나 다양한 강우 및 홍수 자료를 이용하여 실시간으로 침수분석을 실시할 수 있는 기술력이 부재한 실정이다. 한정된 시나리오에 따라 다양한 강우패턴에 의한 침수지역 파악에 어려움이 있으며, 불필요한 자료의 사용으로 인해 짧은 시간에 발생하는 도시침수에 대해 실시간으로 대응하는 데에 한계가 있다. 본 연구에서는 다양한 강우패턴과 극치강우 사상을 반영하기 위한 강우시간 분포법을 나타내고자 하였으며, 강우-유출 자료에 대한 최적의 자료조합을 선정하는 정량적 기준을 제시하고자 하였다. 지역 특성에 따른 극치강우사상의 시간분포에 대한 연구가 다양하게 진행되어 왔지만, 기존의 강우시간분포는 다양한 강우의 집중현상을 나타내기에는 한계가 있음을 보였다. 따라서 본 연구에서는 기존 강우시간분포 기법의 단점을 보완하고 극치강우사상의 집중지속시간 특성을 반영한 강우시간분포 방법과 Huff에 의한 강우시간 분포법을 사용하여 다양한 강우시나리오를 생성하였다. 본 연구에서는 부산 및 울산 연구대상지역의 도시유출해석의 입력 자료로서 사용하였다. 강우 및 유출 자료의 상관성 분석과 불확실도 분석을 기반으로 추후 홍수예측을 위한 최적의 입력 자료를 선정하고자 하였다. 위의 과정들을 통해 다양한 강우조건에 따른 연구대상 지역에서의 침수예상도를 분석할 수 있었으며, 선정된 극치강우사상을 통해 다양한 강우의 집중현상을 나타낼 수 있었다. 1차원 도시유출해석을 실시하여 구축한 강우-유출 데이터베이스의 최적화를 위해 불확실도 분석을 실시하였으며, 수리학적 특성이 고려된 입력 및 출력자료에 대한 사용자의 합리적인 판단을 위해 정량적 기준을 제시하고자 하였다. 더욱이 제시된 방법론을 이용함에 따라 지속적으로 나타나는 국지성 호우와 급변하는 수재해 양상에 능동적으로 대처하는데 도움을 줄 수 있는 기초자료를 제공할 것으로 판단된다.
본 논문은 자외선 광학센서 개발에 관한 것이다. 기존에 반도체 기반 자외선 센서를 대체하기 위해 개발된 단주기 광섬유격자기반 자외선 센서에 대한 측정 민감도를 향상시키기 위한 다양한 장치들을 설계하고 실험을 통해 성능을 확인하였다. 최근 연구를 통해 자외선 흡수에 따라 인장력이 유도되는 아조벤젠 폴리머 재료와 장력에 따른 광섬유격자 특성 변화를 조합하여 새로운 자외선 센서의 개념이 제시되었다. 본 연구에서는 광섬유격자 기반 자외선 센서에서 흡수하지 못하고 통과되는 자외선 잔광을 반사판을 이용해서 다시 반사시켜 센서에서 재흡수되는 원리로 센서의 민감도를 향상시켰다. 본 논문에서는 반사판의 종류를 선정하고 반사판의 곡률반경을 최적화하였다. 또한 기존의 원통형 집광렌즈를 이용한 민감도 향상 기술을 접목 시켜 아무런 장치가 없을 때와 비교해서 약 15배의 성능을 향상시키는 결과를 얻었다. 또한 외부 환경 효과를 줄이기 위한 패키지 모듈을 제작하여 적용하고 그 특성을 분석하였다.
콘크리트 타설현장의 조건은 콘크리트 강도에 커다란 영향을 주며, 따라서 콘크리트 배합은 콘크리트 타설시 현장조건을 반영할 수 있도록 설계되어야 한다. 즉, 콘크리트 배합은 현장양생온도, 작업환경, 타설방법 등을 고려하여 최적화하는 노력이 필요하다. 본 연구목적은 현장 콘크리트 타설시 발생하는 양생온도와 작업지연 등 외부영향인자를 고려하여 가장 대응을 잘 할 수 있는 콘크리트 배합설계를 제공하는 것이다. 연구목적을 달성하기 위해서 본 연구에서는 로버스트 설계방법을 콘크리트 배합설계에 적용했다. 사례분석에서는 양생온도와 작업지연 등 외부영향요인과 함께 콘크리트 성분의 조합을 적용하여 콘크리트 실내 테스트를 실시했다. 실험결과 로버스트 설계방법을 적용할 경우 외부영향요인이 주어 졌을 때 가장 효과적으로 대응을 할 수 있는 콘크리트 배합설계를 선정할 수 있다는 것을 알 수 있었다.
한국중부발전 제주화력본부에서 방류되는 온배수로부터 열원을 회수하여 약 3 km의 원거리에 위치하고 있는 신촌백합영농조합법인의 시설온실에 냉온수를 공급하기 위한 300 RT 용량의 열펌프 시스템을 구축하였다. 원거리 시설로 온배수열을 공급하기 위한 최적화 방안을 도출하였고, 수송관로의 온도와 누수여부를 모니터링하기 위한 설비들이 설치되었다. 본 논문에서는 제주 시설온실 냉난방을 위한 발전소 온배수 활용 열펌프 시스템의 구성과 주요기기에 대해 기술하였다. 2018년 하절기에 열펌프 시스템의 냉방성능을 평가하기 위한 실증운전을 수행하였다. 냉방운전 시 열펌프 시스템의 주요 위치에서 측정된 유체의 온도와 유량, 그리고 냉방 성능계수를 분석하여, 구축된 열펌프 시스템의 안정성과 냉방성능을 검증하였다.
무선 링크의 불확실성과 임베디드 장치의 결함으로 인하여 무선 네트워크 기반 제어 시스템의 안정성을 보장하는 것은 여전한 도전과제이다. 본 논문에서는 시간, 채널 및 공간 자원의 다양성을 조합하여 계층적 클러스터 기반 고강건 무선 센서 액추에이터 네트워크(R-WSAN; Robust Wireless Sensor and Actuator Network )를 제시한다. R-WSAN은 무선 네트워크 자원 할당을 위한 스케줄링 알고리즘과 다중 플랜트의 제어 안정성을 보장하기 위한 제어 업무 공유 알고리즘을 포함한다. 또한, 제시된 프로토콜은 Zolertia RE-Mote 임베디드 하드웨어와 Contiki-NG를 기반으로 구현되고, 실험을 통하여 성능을 분석 하였다. 실험 결과를 통해 R-WSAN이 무선 링크 및 노드의 결함에도 고강건성을 보장하는 것을 보여 주었다. 또한, 제시된 스케줄링 알고리즘과 제어 공유 알고리즘을 통해, 제어 노드의 결함에도 제어 시스템의 안정성을 보장할 수 있음을 보여주었다.
심층 신경망은 영상 분류 그리고 음성 인식 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보여주었다. 그 중에서 데이터 증대를 통해 생성된 다양한 데이터는 신경망의 성능을 향상하게 시키는 데 중요한 역할을 했다. 일반적으로 데이터의 변형을 통한 증대는 신경망이 다채로운 예시를 접하고 더 일반적으로 학습되는 것을 가능하게 했다. 기존의 영상 분야에서는 신경망 성능 향상을 위해 새로운 증대 방법을 제시할 뿐만 아니라 데이터와 신경망의 구조에 따라 변화할 수 있는 최적의 데이터 증대 방법의 탐색 방법을 제안해왔다. 본 논문은 이에 영감을 받아 음향 분야에서 최적의 데이터 증대 방법을 탐색하는 것을 목표로 한다. 잡음 추가, 음의 높낮이 변경 혹은 재생 속도를 조절하는 등의 증대 방법들을 다양하게 조합하는 실험을 통해 경험적으로 어떤 증대 방법이 가장 효과적인지 탐색했다. 결과적으로 자연 음향 데이터 세트 (ESC-50)에 최적화된 데이터 증대 방법을 적용함으로써 분류 정확도를 향상하게 시킬 수 있었다.
본 논문에서는 SSPA(Solid state amplifier) 의 핵심 모듈인 결합기의 효율 및 격리 특성을 높이는 방법에 대해 연구하였다. 구체적으로 도파관 결합기에서 공용 포트와 격리 포트 정합을 이루어 격리도를 확보 하였다. 정합을 위한 매칭 구조는 원형 디스크 형태로 도파관 결합기 내부에서 음각으로 가공하게 된다. 구조는 매우 단순하여 안정적인 성능 확보가 가능하다. 그리고 이러한 구조는 이전 연구 대비 60배 이상의 높은 임계전력 성능을 보여 고출력에 적합함을 확인하였다. 그리고 1단의 T-junction과 2, 3단의 MagicT 결합기를 조합하여 소형화를 이루고, 삽입손실을 줄여 결합 효율을 최적화 하였다. 제작된 도파관 결합기는 16dB 이상의 격리도와 86.2% 의 결합 효율을 얻었다.
항공전자 장비는 개발 시 다양한 환경 조건 및 성능이 요구되어지며, 이에 따른 개발 리스크에 대한 대책으로 최악조건의 회로 해석(WCCA)을 적용하여 성능사전분석을 수행한다. WCCA 은 부품소자레벨에서 온도 및 운용 기간의 노화를 고려하여 파라미터의 값을 도출한 후, 해당 회로의 모든 부품들의 파라미터 값을 조합하여 해당 파라미터의 최대 값과 최소 값을 산출한다. 본 논문에서는 WCCA 분석 적용을 위하여 필요한 사항에 대하여 기술하였다. 2장에서는 WCCA 기법인 EVA 및 RSS, Monte Carlo 등의 차이와 특성을 기술 하였다. 3장에서는 실제 분석하는 절차를 소개하기 위하여 예제 회로를 통한 분석 과정을 기술하였다. 4 장에서는 분석 대상 조건별 분석 기법의 선택 관련 내용을 기술하였다. 본 논문에 소개된 절차 및 분석방법을 개발 시 적용한 결과 사전에 성능 분석 및 부품 최적화 설계 검증이 가능함을 확인하였다.
본 논문은 다양한 손실 함수에 따른 Deep Nerual Network(DNN) 기반 음성 향상 모델의 성능을 비교 평가한다. 베이스라인 모델로는 음성의 위상 정보를 고려할 수 있는 복소 네트워크를 사용하였다. 손실 함수는 두 가지 유형의 기본 손실 함수, Mean Squared Error(MSE)와 Scale-Invariant Source-to-Noise Ratio(SI-SNR)를 사용하였으며 두 가지 유형의 지각 기반 손실 함수 Perceptual Metric for Speech Quality Evaluation(PMSQE)과 Log Mel Spectra(LMS)를 사용한다. 성능은 각 손실 함수의 다양한 조합을 사용하여 얻은 출력을 객관적인 평가와 청취 테스트를 통해 측정하였다. 실험 결과, 지각기반 손실 함수를 MSE 또는 SI-SNR과 결합하였을 때 전반적으로 성능이 향상되며, 지각기반 손실함수를 사용하면 객관적 지표에서 약세를 보이는 경우라도 청취 테스트에서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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