본 연구는 하수처리시 가장 많은 에너지가 소비되는 송풍기의 효과적인 제어를 통한 저에너지 하수관리기술 구현에 관한 것으로, 미생물에 필요한 산소의 양을 산정함에 있어 생물반응조내 운전지표나 방류수의 원격수질감시체계(Tele-Monitoring System, TMS) 데이터를 활용하는 기존방식과 달리 하수처리 시설로 유입되는 하수의 CODcr, NH4+-N 농도변화를 유입단에서 미리 감지하여 송풍에너지를 절감하고자 하였다. 사용된 사전감지기술은 기존 상용화된 제품과 비교 시 높은 상관관계를 보였다. 사전감지기술과 연계하여 송풍기를 자동제어한 결과 인력에 의한 수동제어방식에 비해 평균 9.9%의 송풍에너지를 줄일 수 있음이 확인되었다. 이처럼, 유입단에서 유입하수를 사전감지할 경우 실시간으로 유입수질의 변동파악 및 송풍량 제어가 가능해져 인력에 의한 수동운전방식에 의존하고 있는 다수 하수처리시설에 적용시 저에너지 하수처리를 기대할 수 있으며, 이를 통해 온실가스 배출 절감에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
지진으로 인한 구조물의 피해가 지속적으로 증가하면서, 구조물의 취약성을 평가하는 일은 지진 대비에 필수적으로 여겨지고 있다. 지진 취약도 곡선은 지진에 대한 구조물의 안전도에 대한 확률 지표로써 널리 이용되고 있으며, 많은 연구자들에 의해 보다 정확하고 효율적인 취약도 곡선 도출을 위한 노력이 계속되고 있다. 하지만 기존의 대부분의 연구에서는 취약도 곡선 도출시 수치해석 시간 절약을 위해 단순화된 2차원 해석모델을 사용해 왔는데, 많은 경우에 있어 2차원 모델은 정확한 구조물의 내진 거동 및 지진 취약성을 평가하기에 적당하지 않을 수 있다. 이에 본 연구에서는 3차원 해석 모델을 사용하여 더욱 정확하면서도 여전히 효과적으로 지진 취약도 곡선을 도출할 수 있는 방법을 제시한다. 이 방법은 신뢰성 해석 소프트웨어인 FERUM과 구조해석 소프트웨어인 ZEUS-NL을 서로 연동시켜 상호 자동적인 데이터 교환이 가능하게 하고, 샘플링 기법이 아닌 FORM 해석 기법을 통해 구조물의 파괴확률을 구한다. 이는 3차원 모델을 사용의 경우에도 효율적으로 구조 신뢰성 해석이 가능하게 해준다. 이를 이용해 RC 프레임 구조물의 3차원 해석 모델을 사용하여 지진 취약성 평가를 수행하였다.
액체저장탱크는 화학물질을 다루는 산업단지의 주요한 구조물로서, 지진으로 인한 구조물의 손상은 화학물질의 유출, 화재, 폭발 등의 추가적인 피해를 야기한다. 따라서 액체저장탱크의 지진 취약성을 사전에 효율적으로 평가하고, 지진에 대비하는 일이 필수적이라고 할 수 있다. 지진으로 인해 진동하는 액체저장탱크는 액체-구조물의 상호작용으로 탱크 벽체에 유동압력이 작용하며, 이는 탱크의 응력을 증가시키고 구조적 손상을 일으키는 원인이 될 수 있다. 한편, 구조물의 지진 취약성은 여러 불확실성 요인들을 고려하여 정해진 한계상태에 대한 파괴확률을 산정함으로써 평가하게 되는데, 보다 정확한 액체저장탱크 지진 취약도 평가를 위해서는 신뢰성 해석 과정에서 정교한 유한요소 해석이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 최근에 신뢰성 해석 소프트웨어와 유한요소 해석 소프트웨어를 서로 연동시켜 개발된 FERUM-ABAQUS를 활용한 유한요소 신뢰성 해석을 통해 액체저장탱크의 파괴확률을 계산하였다. 이러한 유한요소 신뢰성 해석 기법은 두 소프트웨어 간의 자동적인 데이터 교환이 가능하여 보다 효율적으로 구조물의 지진 취약성을 평가할 수 있으며, 이를 통해 얻은 파괴확률 결과를 바탕으로 지진 강도에 따른 액체저장탱크의 지진 취약도 곡선을 성공적으로 도출하였다.
강수는 기상학, 농업, 수문학, 자연재해, 토목 및 건설 등 분야에서 매우 중요한 기상 변수들 중 하나이다. 최근 이러한 강수를 탐지하고, 측정 및 예보를 하기 위해서 위성원격탐사기술은 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 미국항공우주국(National Aeronautics and Space Administration, NASA)에서 발사한 전 지구 강수 관측 위성인 GPM 위성을 기반으로 다양한 자료와 합성된 강수 자료인 IMERG 자료의 정확도를 한반도, 특히 남한지역에 대해 지상관측자료와 비교분석 하였다. 기상자동관측 장비인 AWS의 관측 강수량을 검증 자료로 사용하여, 2016년 1월부터 12월까지 1년간의 기간 동안 한반도의 육상부분에 대하여 IMERG의 월 강수량 자료를 비교 검증하였다. 잘 알려진 대로 위성은 해안가와 섬 지역 같은 부분에서 단점이 있지만, 별도로 비교 분석하였다. 위성 자료인 IMERG와 지상 관측 자료인 AWS를 비교한 결과, 상관계수가 0.95로 높은 상관성을 보였으며, Bias, RMSE의 오차 비교에서도 각각 월 15.08 mm, 월 30.32 mm의 낮은 오차를 산출하였다. 해안지역에서도 육상지역과 마찬가지로 0.7 이상의 높은 상관계수를 산출하며, 강수 자료로서 IMERG의 신뢰도를 검증하였다.
본 연구는 2020년 장기미집행 도시공원의 자동실효(이하 도시공원 일몰)로 인한 생태네트워크 측면에서의 영향을 부산지역을 대상으로 분석하였다. 분석은 도시공원 일몰과 관련하여 가능한 5개의 시나리오를 구축하고 각 시나리오별 생태네트워크 변화를 FRAGSTATS의 경관지수들을 활용하여 살펴보았다. 일몰 예정 공원에 대해 전체 개발을 가정하는 시나리오 1은 해당 공원들의 전체 보전을 가정한 시나리오 5에 비해 녹지면적이 7,339.75ha가 감소하고, 생태공간의 파편화도 증가하는 것으로 분석되었다. 내부종 서식지에 영향을 미치는 중심지 비중도 8.06%이상 감소되며, 녹지 간 연결성도 28.23% 이상 감소되는 것으로 나타났다. 그러나 공원 내 생태적 가치가 높은 지역을 중심으로 보전하는 것을 가정하는 시나리오 3은 시나리오 5(전체 대상지 보전)의 94% 지역에 대한 보전이 가능하며, 연결성 측면에서는 95.6% 이상 보완이 가능할 뿐 아니라 생태지역 파편화 측면에서도 공원예정지 전체를 조성하는 것과 유사한 효과가 나타나고 있었다. 따라서, 일몰 예정 공원에서도 보전가치가 높은 지역을 중심으로 보전하는 것은 생태네트워크 측면에서 효과가 상당히 높음을 확인할 수 있었다. 현재 지자체에서 이들 보전지역을 중심으로 우선 해제를 시행하고 있는데, 이들 지역은 개발의 수준이 낮다고 해도 산발적 개발가능성이 높으므로 현재 추진 중인 우선 해제에 대한 재고가 필요하다고 판단된다.
Kato, Talita;Mastelini, Saulo Martiello;Campos, Gabriel Fillipe Centini;Barbon, Ana Paula Ayub da Costa;Prudencio, Sandra Helena;Shimokomaki, Massami;Soares, Adriana Lourenco;Barbon, Sylvio Jr.
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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제32권7호
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pp.1015-1026
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2019
Objective: The objective of this study was to evaluate three different degrees of white striping (WS) addressing their automatic assessment and customer acceptance. The WS classification was performed based on a computer vision system (CVS), exploring different machine learning (ML) algorithms and the most important image features. Moreover, it was verified by consumer acceptance and purchase intent. Methods: The samples for image analysis were classified by trained specialists, according to severity degrees regarding visual and firmness aspects. Samples were obtained with a digital camera, and 25 features were extracted from these images. ML algorithms were applied aiming to induce a model capable of classifying the samples into three severity degrees. In addition, two sensory analyses were performed: 75 samples properly grilled were used for the first sensory test, and 9 photos for the second. All tests were performed using a 10-cm hybrid hedonic scale (acceptance test) and a 5-point scale (purchase intention). Results: The information gain metric ranked 13 attributes. However, just one type of image feature was not enough to describe the phenomenon. The classification models support vector machine, fuzzy-W, and random forest showed the best results with similar general accuracy (86.4%). The worst performance was obtained by multilayer perceptron (70.9%) with the high error rate in normal (NORM) sample predictions. The sensory analysis of acceptance verified that WS myopathy negatively affects the texture of the broiler breast fillets when grilled and the appearance attribute of the raw samples, which influenced the purchase intention scores of raw samples. Conclusion: The proposed system has proved to be adequate (fast and accurate) for the classification of WS samples. The sensory analysis of acceptance showed that WS myopathy negatively affects the tenderness of the broiler breast fillets when grilled, while the appearance attribute of the raw samples eventually influenced purchase intentions.
It is important to measure the height of trees as an essential element for assessing the forest health in urban areas. Therefore, an automated method that can measure the height of individual tree as a three-dimensional forest information is needed in an extensive and dense forest. Since airborne LiDAR dataset is easy to analyze the tree height(z-coordinate) of forests, studies on individual tree height measurement could be performed as an assessment forest health. Especially in urban forests, that adversely affected by habitat fragmentation and isolation. So this study was analyzed to measure the height of individual trees for assessing the urban forests health, Furthermore to identify environmental factors that affect forest growth. The survey was conducted in the Mt. Bongseo located in Seobuk-gu. Cheonan-si(Middle Chungcheong Province). We segment the individual trees on coniferous by automatic method using the airborne LiDAR dataset of the two periods (year of 2016 and 2017) and to find out individual tree growth. Segmentation of individual trees was performed by using the watershed algorithm and the local maximum, and the tree growth was determined by the difference of the tree height according to the two periods. After we clarify the relationship between the environmental factors affecting the tree growth. The tree growth of Mt. Bongseo was about 20cm for a year, and it was analyzed to be lower than 23.9cm/year of the growth of the dominant species, Pinus rigida. This may have an adverse effect on the growth of isolated urban forests. It also determined different trees growth according to age, diameter and density class in the stock map, effective soil depth and drainage grade in the soil map. There was a statistically significant positive correlation between the distance to the road and the solar radiation as an environmental factor affecting the tree growth. Since there is less correlation, it is necessary to determine other influencing factors affecting tree growth in urban forests besides anthropogenic influences. This study is the first data for the analysis of segmentation and the growth of the individual tree, and it can be used as a scientific data of the urban forest health assessment and management.
전기차 수요의 증가로 향후 폐차 혹은 배터리 노후화로 인한 폐배터리 배출량 급증이 예상됨에 따라 이에 대한 적정 관리가 시급한 실정이다. 기술개발 측면에서는 데이터 기반 진단 등 다양한 폐배터리 진단 및 관리 기술이 주목을 받고 있다. 또한 로봇기반 자동 해체 기술은 산업 현장에서의 Test 검증 및 향후 배터리 관련 데이터베이스와의 연동이 필요한 것으로 보인다. 특히 향후 폐배터리 순환과정에서의 효율화와 동시에 안전성/친환경성 제고를 위한 다양하고 선진적인 배터리 진단 및 평가기법 개발 및 보급이 중요하다. 또한 리튬 관련 화학물질 배출이동에 대한 데이터베이스화와 배터리 연소시 가스유출위험 및 소방안전에 관한 평가 및 대처가 중요할 것으로 보인다. 더 나아가 데이터 기반 진단/분류/해체 과정을 재활용/최종폐기와 연계된 다양한 관점에서의 폐배터리 전주기 관리 최적화 등에 향후 더 많은 연구개발이 필요하다고 판단된다. 그리고 일련의 데이터는 차후 배터리 생산 시 환경적 부담을 감소시키고 재이용/재활용이 원활하도록 청정설계 및 제조에 기여해야 한다. 또한 이러한 최적화는 전기차 배터리의 향후 기술 및 시장 변동을 감안하여 추진되어야 한다.
본 연구의 목적은 온열질환자를 설명, 예측하기 위한 최적의 폭염 관련 지표를 선정하고 예측하여 실효성을 확인하는 것이다. 2021년부터 2023년까지의 온열질환 응급실감시체계 데이터와 기상청 AWS 데이터를 기반으로 일 평균 기온, 일 최고 기온, 일 평균 WBGT, 일 최고 WBGT 값을 계산하여 회귀분석을 진행하였다. 분석 결과 네 가지 지표 중 일 최고 WBGT가 R2 값 0.81, RMSE 0.98로 가장 적합한 지표로 나타났으며 그 임계값은 29.94도로 나타났다. 전체 분석 기간 중 해당 임계값을 초과하는 날은 총 91일이었으며 이 때 발생한 환자수는 339명으로 나타났다. 일 최고 WBGT의 회귀식을 통해 2021년부터 2023년까지의 온열질환자 수를 예측한 결과 매년 10명 미만의 오차를 보여 정확성이 상당히 높은 것을 확인할 수 있었다. 지속적인 연구를 통해 데이터 및 분석 방법을 고도화한다면, 폭염 피해를 예측 및 저감하는데 도움이 될 수 있을 것이다.
영종대교에 설치된 교량 모니터링 시스템의 구성특징을 살펴보고 이로부터 계측, 수집된 각 신호들의 특성을 조사 분석하였다. 3차원 자정식 현수교인 영종대교에 설치, 운영되는 모니터링 시스템의 구성은 센서-현장하드웨어-계측서버-관리자로 연결되는 자동화된 시스템으로써 개통 이후부터 교량의 거동 및 하중효과를 대변하는 물리량을 측정하고 있다. 이 논문에서는 시스템의 구성 및 측정항목에 대한 소개와 온도변화에 의한 시그널에의 영향을 감시 할 수 있는 알고리즘의 개발과정을 언급한다. 또한, 행어 케이블의 장력측정 방법의 일환으로 길이가 짧고 장력이 큰 케이블에 대해 정적으로 장력산정이 가능한 장치 및 알고리즘의 개발에 대해 소개한다. 특히 이 교량의 공용중에 이루어진 철도통행을 위한 설비의 추가로 교량 구조계의 변화를 계측 신호를 바탕으로 분석, 제시하였다. 이러한 각종 계측 및 모니터링 결과는 향후 교량의 상태판정의 기본자료로 활용되어 효율적 유지관리를 가능하게 할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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