본 연구에서는 강우 시 발생하는 음향 및 진동 신호를 기반으로 강우강도를 산정하기 위한 방법론을 제안하였다. 먼저, Raspberry Pi, 콘덴서 마이크 및 가속도 센서로 구성된 관측 기기로부터 실제 비가 내리는 환경에서의 음향 및 진동 신호를 수집하였다. 가속도 센서로부터 계측된 진동 신호를 활용하여 강우 유무에 대한 이진 분류를 수행하고, 강우가 발생한 것으로 판단된 기간에 해당하는 음향 신호에 Short-Time Fourier Transform 기술을 적용하여 주파수 영역에서 나타나는 magnitude의 평균과 표준 편차, 최고 주파수 등의 특징을 기반으로 강우강도를 산정하였다. 이를 위해 앙상블 기반의 머신러닝 학습 모델인 XGBoost 알고리즘을 사용하였으며, 광학 우적계를 통해 관측한 강우강도와 산정 결과를 비교·평가하였다. 강우강도 산정 과정에서 사용된 음향 신호의 길이를 1초, 10초, 1분으로 구분하였으며, 무강우 기간 내 음향 정보로부터 배경 음향에 의한 노이즈를 제거하고자 하였다. 최종적으로 강우 유무 이진 분류 과정의 선행 여부, 음향 신호의 길이 및 노이즈 제거 방법에 따른 강우강도 산정 결과들에 대한 성능 비교를 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론의 실효성을 평가하였다.
차량충돌에 대하여 운전자의 안전확보를 위하여 새로 개발한 철재 중앙분리대에 대한 안전성 분석을 위하여 인체모형을 탑재한 실물차량 충돌실험을 실시하였다. 인체모형의 두부와 흉부, 대퇴부 및 차량의 무게중심점에서 가속도와 충격하중을 계측하여 철재 중앙분리대 방호울타리에 차량충돌시 운전자의 안전성을 검증한 결과 다음과 같은 결론을 도출하였다. 1) 철재 중앙분리대 방호울타리는 콘크리트 중앙분리대 방호울타리에 비해 운전자의 신체 상해치와 차량파괴 등에 있어서 뛰어난 충격흡수성능을 보여주었다. 2) 철재 중앙분리대 방호울타리는 콘크리트 중앙분리대 방호울타리의 경우 빈번히 발생하는 차량전복과 같은 2차사고의 유발 가능성이 전혀 없는 구조적 안정성을 보여주었다. 3) 경량의 차량충돌에 대하여 자체 탄성영역내에서 충격을 흡수하여 유지보수 측면에서 유리함을 나타냈다. 4) 충돌 수 충돌차량에 대한 차량유도성능이 뛰어났으며, 차량의 충돌후 이탈각도는 충돌각도의 60% 이내로 나타났다. 5) 철재 중앙분리대 방호울타리로부터 분리된 파편이 거의 없어 도로소통에 지장을 초래하지 않는다.
총일차생산량(GPP, Gross Primary Productivity)은 생태계의 유기물 생산량을 나타내는 지표로써 생태계 생산성과 안정성을 파악할 수 있는 중요한 지표로 알려져 있다. GPP를 산출하는 대표적인 방법에는 다중 센서를 탑재한 원격 탐사 자료를 활용하는 방법과 플럭스타워를 통해 관측한 에디공분산을 분석하는 방법이 있다. 본 연구에서는 Landsat과 MODIS와 같이 시공간 해상도가 다른 원격 탐사 자료들을 기반으로 초고해상도 GPP 자료를 산출하기 위한 공간자료 융합 연구를 수행하였다. 이를 위해 GAN(Generative Adversarial Networks)과 같은 머신러닝 알고리즘을 활용하였으며 최종적으로 산정된 GPP 정보는 설마천과 청미천 등에 설치된 플럭스타워로부터 획득한 자료와의 비교·검증을 통해 평가되었다. 본 연구의 성과는 향후 증발산 자료, 생태계 호흡량 자료 등과의 조합을 통해 얻을 수 있는 물이용효율(WUE, Water Use Efficiency), 탄소이용효율(CUE, Carbon Uptake Efficiency)과 같은 지표 산정 시 적극 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Objectives of this study were to identify the hotspot for displacement of the on-line water quality sensors, in order to detect illicit discharge of untreated wastewater. A total of twenty-six water quality parameters were measured in sewer networks of the industrial complex located in Daejeon city as a test-bed site of this study. For the water qualities measured on a daily basis by 2-hour interval, the self-organizing maps(SOMs), one of the artificial neural networks(ANNs), were applied to classify the catchments to the clusters in accordance with patterns of water qualities discharged, and to determine the hotspot for priority sensor allocation in the study. The results revealed that the catchments were classified into four clusters in terms of extent of water qualities, in which the grouping were validated by the Euclidean distance and Davies-Bouldin index. Of the on-line sensors, total organic carbon(TOC) sensor, selected to be suitable for organic pollutants monitoring, would be effective to be allocated in D and a part of E catchments. Pb sensor, of heavy metals, would be suitable to be displaced in A and a part of B catchments.
본 연구에서는 2018년부터 2021년까지의 국가가뭄정보통계집 자료를 바탕으로 호서 지역 내 농업가뭄 피해 사례들을 심층분석하고, 당시 지원된 농업용수 공급량에 주목하여 실제 용수 공급에 영향을 미친 잠재적 요인들의 특성을 파악하였다. 먼저, 농업가뭄 피해를 가뭄 당시 실제 공급된 농업용수량으로 정의하고, 피해 민감도라는 개념을 새롭게 도입하여 잠재적 영향 요인들과 농업용수 공급량 간의 지역별 연관성을 분석하였다. 본 연구는 농업 환경과 기상 조건 관련 인자들을 잠재적 영향 요인으로 규정하고, 연도별 도시면적당 농경지 면적 비율, 도시인구수 대비 농업종사자 비율, 전체 용수 이용량 대비 농업용수 비율, 월별 강수량, SPI(-3, -6, -9 및 -12)를 대상으로 연구를 수행하였다. 이러한 인자들의 변화에 따른 실제 공급된 농업용수량의 변화 정도를 수치화하여 지역별 피해 민감도를 산정하였다. 이를 위해, 먼저 잠재적 영향 요인과 실제 공급한 농업용수의 전월대비 증감량을 2018년부터 2021년까지 월별로 계산하였으며, 최대·최소 정규화를 통해 0부터 1 사이의 값으로 수치화하였다. 앞서 언급한 월별 증감량의 비율을 바탕으로 4년간의 절대적 수치 변화 정도를 비교·분석하였다. 그 결과, 농업 환경 관련 인자들 중 전체 용수 이용량 대비 농업용수 비율이 상대적으로 피해 민감도가 큰 것으로 나타났으며 기상 조건 관련 인자의 경우, SPI-9에 대한 피해 민감도가 가장 높은 수준임을 확인하였다. 추후, 본 연구에서 제안한 방법을 바탕으로 다양한 요인들에 대한 피해 민감도 산정 결과들이 도출된다면 농업가뭄 피해 시 농업용수 공급의 적절성 여부를 판단하는 데 있어 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 사료된다.
블록체인 기술의 발전과 중앙집중형 금융서비스의 취약성과 불신에 대한 우려가 커지면서 탈중앙화 금융(DeFi)과 탈중앙화 거래소(DEX)가 유망한 대안으로 떠올랐다. 본 논문에서는 특히 Uniswap에 초점을 맞춰 DeFi 내의 과제와 문제를 살펴본다. 우리는 DeFi 및 DEX의 현재 상태에 대한 배경 지식을 제공하여 MEV(Maximal Extractable Value) 공격에 대한 취약성을 강조한다. 우리의 접근 방식에는 MEV 공격 패턴을 식별하고 분석하기 위한 Uniswap에 구조 분석이 포함된다. 이 연구는 DEX 보안을 강화하고 MEV 위험을 완화하기 위한 귀중한 지침을 제공하여 DeFi 생태계의 이해관계자에게 필수적인 리소스 역할을 한다.
최근 환경보호를 위한 그린IT 기술이 주목을 받으면서 정부차원의 스마트 그리드가 부각되고 있다. 스마트 그리드는 궁극적으로 전력을 효율적으로 사용하여 소비자는 전력사용 요금을 절감하고 정부는 환경을 보호할 수 있게 된다. 하지만, 정부 차원에서의 일방적인 전력관리에는 한계가 있고 전력을 소비하는 사용자 역시 능동적으로 전력 사용량을 줄여야 큰 효과를 볼 수 있다. 따라서 본 논문은 임베디드 센서네트워크를 기반으로 일반 사용자도 댁내에서 혹은 빌딩에서 능동적으로 사용할 수 있는 스마트 전력절감 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 IEEE 802.15.4 Zigbee 통신기술을 이용하여 센서 네트워크를 구성하고 사용자의 위치를 사용자가 소지한 Zigbee 동글로부터 수신된 단말 정보와 사용자의 미디어 히스토리 정보를 기반으로 모바일 디바이스와 PC와 같은 디스플레이 자원에서 개인화된 멀티미디어 콘텐츠 이어보기 서비스를 제공하는 서비스 플랫폼을 제안하였다.
본 논문에서는 IEEE 802.15.4(ZigBee, 지그비)통신기술과 채널 선택(Channel selection)기술을 활용하여 객체가 소지한 능동형 태그의 주기적 비컨신호로 위치를 인식, 추적하여 서버에게 트래킹 정보를 제공해주는 시스템으로써 위치기반 개인화 플랫폼을 구현하였고 효율적인 위치 인식 플랫폼을 위한 코디네이터의 위치 선정에 대한 성능을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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