• 제목/요약/키워드: 환경설비모니터링시스템

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교량의 조망점에 따른 휘도분포 특성분석 (Luminance distribution of Illuminated Bridges by View Point)

  • 최윤석;김정태
    • 한국조명전기설비학회:학술대회논문집
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    • 한국조명전기설비학회 2005년도 학술대회 논문집
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    • pp.73-78
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    • 2005
  • 본 연구에서는 서울시 한강에 위치한 교량을 대상으로 다양한 조망점에 따른 경관조명의 물리량을 측정하고 그 특성을 분석함으로써 동일한 연구대상에 대하여 조망점이 달라졌을 때 나타나는 물리적 변화를 통해 경관조명분야의 물리량평가방법론의 새로운 접근방법론을 제시하는 것이 목적이다. 이를 위하여 연구대상의 선정은 교량구조형식에 따라 분류하고. 경관조명이 설치된 교량 17개소 중 다양한 조망점과 현장측정의 편리성 등을 고려하여 광진교(거더교), 올림픽대교(사장교), 동작대교(트러스교), 동작대교(아치교)를 연구대상으로 선정하였다. 조망점은 한강둔치를 이용하는 방문객들이 바라보는 투시뷰, 교량주변 건축물에서 바라보는 건물뷰 그리고 교량 위를 이동하면서 바라보는 주행뷰로 구분하였다. 이러한 연구방법으로 도출된 결과는 동일한 경관조명연출을 토대로 교량별 조망점에 따른 휘도측정 및 분석에서 측정되는 각도, 거리, 방향에 따라 정형화된 비율은 아니지만 휘도값에 있어서 차이가 있다는 것을 확인 할 수 있었으며, 투시뷰와 건물뷰는 동일한 교량 구성요소를 갖고 있어 상호간 비교 분석이 가능하고 경관조명평가 요소로서 그 기능을 담당 할 수 있다고 판단되며, 주행뷰는 교량형식과 가로등의 영향을 많이 받으므로 평가요소로써 조망점을 활용하기에는 조금 더 깊은 연구가 선행되어야 할 것으로 보인다. 따라서 경관조명을 평가함에 있어 다양하게 바라보는 조망점은 조명연출로 인한 시각적 인식에 차이를 유발시킬 수 있어 경관조명을 평가할 때 다양한 조망점의 설정이 보다 객관적이고 정확한 분석이 가능할 것으로 판단된다.ridinium의 분포는 chlorophyll-a농도와 밀접한 관련성이 있었다. 담수적조의 현존량은 상류지역에서 $8.5\;{\times}\;10^3\;cell\;mL^L{-1}$로서 많았고, 댐부근의 하류지역($4.4\;{\times}\;10^2\;cell\;mL^L{-1}$)으로 갈수록 감소하는 양상을 보였다. 또한, 담수적조의 원인종으로 규조류 Synedra acus와 남조류 Microcystis aeruginosa도 소량관찰되었다. 저수지의 수질 부영양화 현상은 기존 경사사면형 농경지를 기반으로 조성되었으므로 저층으로부터 풍부한 영양환경을 내재하고 있었고, 담수 초기에 발생할 수 있는 가능성을 포함하고 있었다. 또한 유입수량의 부족과 현재 수질개선을 위해 적용하고 있는 수중폭기시설등의 물리적인 영향도 직 ${\cdot}$ 간접적으로 작용하였을 것으로 추정되었다 따라서 향후 이에 대한 중장기적인 모니터링이 필요하였고 유역과 저수지의 통합적인 수질관리계획 이 요구되었다.group으로, 용존산소량, 전기전도도, pH, 인산염이 정점 3, 4, 5에서 같은 group으로 묶였다.유의적인 CAT 활성 증가효과가 나타났고, 간조직의 시토졸 1획분에서는 대조군 대비 15${\sim}$27%의 CAT 활성 증가효과가 인정되었다. 이상의 결과에서 목초액의 장기간 투여는 간조직 중의 활성산소의 억제효과뿐만 아니라 방어시스템으로서 활성산소 제거효소의 역할도 충실히 수행하여 노화를 효과적으로 예방하고 억제할 수 있을 것으로 기

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라오스 남능강 유역 다중 저수지 시스템의 최적 수력발전 운영규정 곡선 개발 (Development of Multi-Reservoir System Operation Rule Curves for Hydropower Maximization in the Nam Ngum River Basin of Lao PDR)

  • 이현재;장웅철;이일주;이진희
    • 대한토목학회논문집
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    • 제42권6호
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    • pp.803-814
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    • 2022
  • 라오스 정부는 증가할 것으로 예상되는 전기 수요량을 충족하기 위해, 남능강 유역 내에 기존 8개소의 발전소 외에도 발전소 댐을 지속적으로 개발하고 있거나 기존 발전소의 발전 설비용량을 증설하고 있다. 이에 따라 라오스 정부는 발전소를 효율적으로 운영하기 위해 기존 저수지 운영규정 곡선(reservoir operation rule curve)을 갱신할 필요성을 제기하였다. 본 연구는 이를 위해 범용적인 동적 계획법(Dynamic Programming:DP) 프로그램인 CSUDP를 활용하여 발전소에서 생산되는 연간 발전량을 극대화하기 위해 현재의 단독 운영체계 외에 연계 운영체계도 검토하였다. 이의 결과로부터 적절한 운영규정 곡선 형태(URC/LRC, MRC)를 추출하였고, 이를 HEC-ResSim 프로그램의 저수지 운영 세트의 운영기초 자료로 입력하여 연간 발전량을 모의하였다. 모의된 연간 발전량과 기존의 운영규정 곡선, 운영실적, 그리고 현장 운영자의 의견 등을 종합하여, 대상 발전소의 연간 발전량을 최대화하는 최적의 저수지 운영규정 곡선(reservoir operation rule curve)을 개발하였다. 이 경우, 저수지를 연계하여 운영하는 체계가 저수지 단독의 운영체계보다 연계에 따른 시너지 효과로 약 2.5 %의 발전량을 더 생산하는 것으로 모의 되었다.

마할라노비스 거리와 독립성분분석을 이용한 다변량 공정 고장탐지 방법에 관한 연구 (Fault Detection Method for Multivariate Process using Mahalanobis Distance and ICA)

  • 정승환;김성신
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제14권1호
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    • pp.22-28
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    • 2021
  • 화학공정, 기계공정, 발전소와 같은 다변량 공정은 여러 설비들이 복잡하게 연결되어 운영되기 때문에 특정 시스템에 고장이 발생하면 전체 공정에 치명적인 영향을 미칠 수 있다. 또한, 공정 데이터는 불안정한 환경에서 계측되므로, 데이터에 이상치가 포함될 가능성이 크다. 따라서 계측된 데이터의 이상치를 제거하고 시스템의 고장을 사전에 탐지할 수 있는 모니터링 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 여러 종류의 공정에서 고장탐지를 수행하기 위해 다이나믹 공정과 다변량 공정 모델에서 생성된 데이터를 이용하였다. 다이나믹 공정은 자기회귀 특성을 가지는 공정을 모델링한 것이고 다변량 공정은 특정 센서의 고장이 발생했을 때 상황을 묘사한 공정이다. 본 논문에서는 두 공정에서 생성된 데이터에 마할라노비스 거리를 이용하여 데이터에 포함된 이상치를 제거한 후, 독립성분분석을 적용하여 고장탐지를 수행하였다. 제안된 방법의 성능 비교를 위해 기존의 단일모델 ICA와 성능을 비교하였다. 실험결과, 제안된 방법이 기존의 ICA 보다 다이나믹 공정의 바이어스 데이터의 경우에 0.84%p, 드리프트 데이터의 경우 6.82%p 성능이 개선되었다. 다변량 공정의 경우 3.78%p 성능이 개선되었으므로, 제안된 방법이 우수한 고장탐지 성능을 보였다.

현장실사를 통한 급식유헝별 위생관리실태 분석 (Analysis of Critical Control Points through Field Assessment of Sanitation Management Practices in Foodservice Establishments)

  • 곽동경;이경미;장혜자;강영재;홍완수;문혜경
    • 한국식품조리과학회지
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    • 제21권3호
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    • pp.290-300
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    • 2005
  • 본 연구에서는 우리나라 집단급식소를 HACCP 지정유무 및 급식 유형별로 분류하여 위생관리 실태를 평가하여 유형별 문제점을 파악하고 개선방안을 제시하였다. 평가내용은 총 105개 항목, 9개의 영역으로 개인위생, 식재료의 공급, 식품의 저장, 생식품과 조리된 식품의 분리취급, 배식, 세척과 소독, 쓰레기처리, 방충$\cdot$구서 대책, 시설$\cdot$설비 관리영역으로 구성되어 있다. 조사대상급식소는 급식유형에 따라 발생되는 문제점을 고려하기 위해 중$\cdot$고등학교급식소, 대학교급식소, 사업체급식소를 대상으로 이루어졌다. 본 연구의 결과를 하면 다음과 같다. 1. 서울, 경기, 경남지역의 집단급식소 20개소를 대상으로 이루어졌다. 중$\cdot$고등학교급식소 7곳과 대학교 급식소 4곳, 사업체 급식소 9곳을 대상으로 하였다. HACCP 지정급식소는 6곳으로 중 고등학교가 3곳, 사업체 3곳을 포함한다. 평균 중식수는 약 1,400식 정도의 규모이며, 평균 근무인원은 약 34명 정도로 나타났다. 조리원 1인당 맡고 있는 식수는 평균 103식 정도로 양호한 작업량을 보였다. 2. 전체 평균점수는 105점 만점에 72.3점을 보였고 평균 43.9항목$(65.5\%)$이 준수되었고 18.9항목$(30.0\%)$이 비준수로 집계되었다. HACCP 지정업체와 비지정업체간의 비교에서는 HACCP 지정업체가 모든 영역에서 비지정업체에 비해 위생관리가 잘 이루어지고 있었으며 특히 시설$\cdot$설비영역에서 많은 차이를 보였다. 3. 급식유형별 비교에서는 중$\cdot$고등학교급식소가 다른 급식유형에 비해 많은 영역이 잘 이루어지고 있었다. 특히 방충$\cdot$구서대책이나 세척과 소독, 생식품$\cdot$조리식품의 분리취급에서 위생적으로 관리되고 있었다. 반면 대학교 급식소는 위생관리가 제대로 수행되지 않는 유형으로 시급히 보완되어야 하겠다. 특히 대학교 급식소는 방충$\cdot$구서 대책, 쓰레기처리, 시설$\cdot$설비영역, 식재료영역의 이행 수준이 낮게 나타났다. 이상의 결과에서 급식소의 위생관리를 철저히 수행하기 위해서는 본 연구에서 사용된 위생관리 모니터링 도구를 이용하여 정기적으로 평가하는 동시에 그 결과를 종업원에게 알려주고, 교육$\cdot$훈련에 적극 활용하는 것이 필요하다. 집단급식소의 경우 인력의 유동이 심하고 시간제 조리원이 많아 교육의 효과를 보기 어려운 경우가 많지만 지속적인 교육과 조직문화 창달을 통해서 그 효과를 배가 시켜야 하겠다. 또한 식당 홀뿐 아니라 주방내의 작업환경의 개선을 통해서 좀 더 효율적으로 위생관리 될 수 있는 급식 시스템의 구축도 필요하겠다. 식중독예방을 위한 방안으로 본 연구에 사용된 것과 같은 체계적인 모니터링 도구를 활용한 지속적인 자가 진단과 개선 및 시정이 철저하게 이루어져야 할 것이다. 본 연구의 제한점은 훈련된 연구원이 직접 현장 점검하는 방법을 채택하여 경제적, 시간적 한계로 인해 샘플수가 적었다. 그러므로 우리나라 집단급식소의 수에 비해 적은 수의 급식소를 대상으로 하여 대표성이 다소 결여되었다. 따라서 우리나라 집단급식소의 위생관리 실태를 완전하게 파악하기 위해서는 더 많은 연구자들이 급식소의 위생관리 실태조사에 참여하고, 이를 데이터베이스화하여 객관적으로 평가하는 작업이 필요할 것으로 사료된다

센서 기반 모니터링 자료를 활용한 임하댐 저수지 탁수 예측 정확도 개선 (Improvement of turbid water prediction accuracy using sensor-based monitoring data in Imha Dam reservoir)

  • 김종민;이상웅;권시윤;정세웅;김영도
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제55권11호
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    • pp.931-939
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    • 2022
  • 우리나라의 경우 강수량의 2/3 정도가 하절기에 집중되는 강우특성상 해마다 여름철 홍수기의 탁수 문제가 다양하게 발생하고 있다. 이상강우와 기상이변에 의한 집중강우가 증가 추세이며, '02년 태풍 루사', '03년 태풍 매미', '06년 에위니아'부터 20년 마이삭, 하이선 까지 장마와 태풍에 의한 유입량이 급증하는 시기 탁수의 유입으로 수중 탁도가 급상승하며 댐 저수지 내 탁수 문제가 발생하였다. 특히 연 평균 물사용량의 대부분을 하천 및 댐 저수지를 이용하는 우리나라의 경우 탁수 문제가 장기화될 경우 댐 하류 해당 지역 농업, 공업, 수생태 등 사회적, 환경적으로 많은 문제를 발생시킨다. 이러한 탁수 예측을 통한 대응을 위해 탁수 모델링에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 탁수 현황을 모의하기 위해서는 유량, 수온, SS 데이터가 필요하다. 이를 위해 국가측정망에서 하천 및 댐 저수지 내 SS를 측정하여 탁수를 측정 하고 있으나 설비가 미흡하여 데이터 해상도가 낮다는 한계점이 있으며 주요 댐 저수지 내에서는 수자원공사에서 관리하는 자동 측정기기를 활용하여 높은 데이터 해상도를 유지 하고 있으나 댐 별, 기상 조건에 따라 미측정 기간이 존재한다. 탁도를 측정을 위한 센서로는 Optical Backscatter Sensor (OBS), YSI 등이 있으며 SS를 측정하기 위한 센서는 레이저부유사측정기(Laser In-Situ Scattering and Transmissometry, LISST) 등의 장비를 이용하고 있다. 하지만 이런 첨단 센서의 경우 또한 수중에 고정하여 측정하기에는 장비의 안정성 등의 이유로 한계가 있다. 따라서, 취득된 유량, 수온, SS, 탁도 데이터를 기반으로 분석을 통해 미측정 기간이 존재함으로 입력자료에 활용되는 SS를 산정하기 위해 관계식 개발을 필요로한다. 본 연구에서는 댐 방류구 인근 지점 측정 데이터를 기반으로 개발된 탁도-SS 관계식을 통해 수자원 공사 SURIAN 시스템에서 활용되고 있는 AEM3D 모델을 이용하여 탁수 발생 예측 정확도 개선을 하고자 하였다.

Hierarchical Attention Network를 이용한 복합 장애 발생 예측 시스템 개발 (Development of a complex failure prediction system using Hierarchical Attention Network)

  • 박영찬;안상준;김민태;김우주
    • 지능정보연구
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    • 제26권4호
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    • pp.127-148
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    • 2020
  • 데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.