• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.348-349
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• 2011

전력계통해석 중 전력조류계산과 안정도 해석에서 부하모델이 필요하다. 부하모델을 만드는 방법 중 미시적 방법에 의한 부하모델 방법은 몇 개의 부하군으로 분류하고, 전압, 주파수 변화에 따른 특성 실험에 의해 부하군의 개별부하 모델을 구축하고 각 부하군이 시간별 구성 비율을 이용하면 합성된 부하모델을 얻을 수 있다. 이 ��, 부하구성비 추정이 필요로 하게 된다. 본 논문에서는 스마트그리드 환경에서 구성될 새로운 주택모습과 그 안에 구성될 부하기기를 추론하고, 10년전에 이루어 졌던 부하모델 방법의 부하구성비와 스마트 그리스환경에서 구성될 새로운 주택의 부하구성비를 비교함으로써 부하모델을 10년 주기로 새로 예측해야 할 이유에 대해 서술하도록 한다.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.19 no.3
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• pp.70-78
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• 2018

Due to the increasing concern about climate change, efforts to reduce environmental load are continuously being made in construction industry, and life cycle assessment (LCA) is being presented as an effective method to assess environmental load. Since LCA requires information on construction quantity used for environmental load estimation, however, it is not being utilized in the environmental review at the initial design stage where it is difficult to obtain such information. In this study, a construction quantity computation system based on the standard section was developed for the drainage facilities of the road and utilized in the model to calculate the environmental load. This model can estimate the environmental load by calculating the amount of resources required for LCA using only the information available at the initial design stage. To verify the validity of the model, five validation cases were applied and compared with the unit estimation model and the multiple regression analysis model. As a result, it is confirmed that the mean absolute error rate is 9.94%, which is relatively accurate and effective model in the initial design stage.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.19 no.6
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• pp.86-93
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• 2018

Infrastructure which mandatory in human life causes large environmental loads when they are being installed and maintained. Especially, maintenance is performed over a long period of time. Also, there is a limit to suggest a reliable estimated value because environmental loads are changed according to methods of maintenance and periods. In this study, we developed a Environmental Load Estimating Model to evaluate value and plan as soon as possible in the Early Design Phases while maintaining a tunnel. To estimate environmental loads by using brief design information, we analyze a calculation methodology of environmental loads in maintenance phases. Furthermore, we apply periods of maintenance work and maintenance factors considered a characteristic of long-term maintenance. Finally, a main purpose is that this program makes all users estimate environmental loads in maintenance phases easily and quickly. Accordingly, it is considered that the Environmental Load Estimating Model offer assistance to eco-friendly maintenance of the road and tunnel construction.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.19 no.4
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• pp.82-92
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• 2018

Considering that earlier stage of construction project has a great influence on the possibility of lowering of environmental load, it is important to build and utilize system that can support effective decision making at the initial stage of the project. In this study, we constructed an environmental load estimation model that can be used at the early stage of the project using basic design factors. The model was constructed by using the artificial neural network to estimate environmental load by applying to planning stage (ANN-1), basic design stage (ANN-2). The result of test, shows that average of absolute measuring efficiency and standard deviation of ANN-1 and ANN-2 were 11.19% / 5.30% and 9.59% / 3.09% each. This result indicates that the model using the input variables extended with the project progress has high reliability and it is considered to be effective in decision support at the initial design stage of the project.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06b
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• pp.346-350
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• 2008

AMD에서 사용한 HyperTransport 기술 기반 다중 처리기가 좋은 성능을 보이면서 최근 NUMA(Non Uniform Memory Access) 환경에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 NUMA 시스템을 위한 부하균등 모델을 제안한다. 다중 처리기 시스템에서 운영체제는 특정 처리기에 부하가 많아지는 것을 부하가적은 처리기로 나누어 주기 위해 부하 균등 기법들을 가지고 있다. 이런 부하 균등 기법은 처리기가 가지고 있는 태스크 개수에 의존적인 연구가 많다. 본 연구에서는 NUMA 시스템의 메모리 접근 비용이 위치에 따라 다른 것을 반영한 부하 균등 기법의 모델을 제시한다. 이를 위해 모의 실험 환경을 구축하고 특정 상황들에 대한 실험을 통해 증명한다.

• Proceedings of the Korean Society for Bio-Environment Control Conference
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• 1993.10a
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• pp.11-12
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• 1993

여름철 온실의 수경재배를 위해서는 양액의 냉각은 필수적이다. 이와 같은 양액냉각을 적절히 실행하기 위해서는 먼저 시설내의 환경예측에 의한 양액의 냉각부하 산정 및 냉각부하에 따른 설비용량 결정이 필요하다. 그동안 국내외적으로 온실의 환경예측을 위한 모델들은 많이 개발되어 있지만 대부분이 토경재배를 대상으로 온실의 변화나 난방효율의 예측을 목적으로 하고 있으며, 수경재배 온실 더우기 양액 냉각을 취급하는 경우는 찾아보기 힘들다. (중략)

• Journal of the Korea Safety Management & Science
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• v.2 no.1
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• pp.41-57
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• 2000

작업부하 산정 모델을 개발하기 위해 인간-기계 시스템 환경에서 작업자의 작업성 취 및 생산성에 영향을 미치는 내적·외적 작업부하 요인들을 발견하여 이를 모델개발 에 고려하였다. 이들 작업부하 요인들이 작업자에 감지되는 정도에 대한 반응을 5점 척도를 도입하여 숫자가 아닌 자연어로 할 수 있게 하였으며 이렇게 작업자에 의해 주관적으로 판단된 작업스트레스 요인들은 각기 다른 가중치를 판단하기 위해 AHP(Analytic Hierarchy Process)를 사용하여 작업자가 직접 느끼는 작업부하 스트레스 정도를 비교판단 하게 하였고 이렇게 개념화된 모델을 실제 산업현장에서 사용할 수 있도록 컴퓨터를 통한 시험적인 작업부하 분석시스템을 개발하였다. 본 연구에 대한 검증을 위하여 실제 산업체에 종사하는 작업자들을 대상으로 인간공학적 작업부하 모델을 적용하여 측정하고 이를 작업자의 생리학적인 변화와의 관계를 비교 분석하여 본 결과 본 논문에서 개발된 모델은 작업부하 스트레스를 비교적 정확하게 측정할 수 있어서 앞으로 산업현장에 적용될 수 있는 신뢰성 있는 연구로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.269-273
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• 2016

세계적으로 기후변화와 관련한 연구가 증가하고 있다. 국내에서도 기후변화에 따른 수문학적 변화에 대한 연구가 주를 이루어 진행되고 있지만 오염부하량 변화에 대한 연구는 미흡하다. 또한 모형을 이용한 기후변화 예측에 있어 SWAT 모형이 주를 이루어 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 기후변화 시나리오인 RCP시나리오 중 RCP 4.5와 RCP 8.5의 자료를 이용하여 용담댐 유역을 대상으로 기후변화에 따른 오염부하량을 예측하기 위하여 GWLF, SWAT 및 SWMM 모형을 선정하여 분석하였다. SWAT, GWLF 및 SWMM에 대하여 적용성 평가를 수행하였다. 기후변화에 따른 미래의 오염부하량을 예측한 결과 모델의 특성 등에 따라 결과가 다르게 나타났다.

• Journal of the Korean Society for Marine Environment & Energy
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• v.3 no.1
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• pp.52-61
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• 2000

The field surveys and the seawater analyses were conducted over the southern waters of Cheju island every month from July 1997 to June 1988. The distributions of dissolved inorganic nitrogen(DIN), dissolved inorganic phosphorus(DIP), chemical oxygen demand(COD) and dissolved oxygen(DO) in the southern water area of Cheju island were simulated and reproduced by an ecosystem model. In order to estimate the environmental capacity of the southern coastal area of Cheju island, the simulations for predicting the situation of unfavorable environment in which marine water quality might not be satisfied with Korean standards were performed with an ecosystem model by controlling quantitatively the pollution loads of discharge sources including streams flowing into the sea. The more the loads of 4 major pollution sources flowing into model region increase, the more evident appear the increases of COD, DIN and DIP concentrations around the water areas adjacent to pollution sources. In case the pollution loads of all 4 discharge sources including streams become 3 times as high as the present loads, the concentration of DIN at near-shore waters appears to be increased to about 14.5mmol/m³(=0.20mg/ℓ) which is the third class criterion of Korean standards for marine water quality. In case of 10 times as high as the present loads, COD at near-shore waters appears to be increased to about 1.0mg/ℓ which is the first class criterion of Korean standards. In case of 20 times as high as the present loads, DIP at near-shore waters appears to be increased to about 0.50mmol/m³(=0.015mg/ℓ) which is the second class criterion of Korean standards.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.26 no.4
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• pp.368-376
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• 2021

Artificial intelligence clouds help to efficiently develop the autonomous things integrating artificial intelligence technologies and control technologies by sharing the learned models and providing the execution environments. The existing autonomous things development technologies only take into account for the accuracy of artificial intelligence models at the cost of the increment of the complexity of the models including the raise up of the number of the hidden layers and the kernels, and they consequently require a large amount of computation. Since resource-constrained computing environments, could not provide sufficient computing resources for the complex models, they make the autonomous things violate time criticality. In this paper, we propose a digital twin software development framework that selects artificial intelligence models optimized for the computing environments. The proposed framework uses a load estimation DNN model to select the optimal model for the specific computing environments by predicting the load of the artificial intelligence models with digital twin data so that the proposed framework develops the control software. The proposed load estimation DNN model shows up to 20% of error rate compared to the formula-based load estimation scheme by means of the representative CNN models based experiments.