본 기술 해설 논문은 5G의 IoT, 증강현실, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터, 미래 자율주행주행차 기술을 다루면서 평창 동계 올림픽의 5G이용, 제주 스마트시티 모델을 제시했다. 그 이유는 5G는 4차 산업의 대동맥이기 때문이다. 5G가 4차 산업 대동맥인 이유는 5G가 4차 산업혁명의 핵심 인프라이기 때문이다. 인공지능(AI), 자율주행차, 가상 증강현실(VR AR), 사물인터넷(IoT) 시대가 본격화되려면 지금보다 데이터를 몇십배 이상 더 빠르고, 안전한 상태로 전송할 수 있어야 가능하다. 예컨대 원거리에 있는 자율주행차에 현재 통신 기술인 LTE로 정지 신호를 보낸다면 100분의 1초가량이 걸린다. 상당히 빨라 보이지만, 시속 100km로 달렸다면 차가 정지 때까지 30cm를 움직이기 때문에 안전을 장담하기 어렵다. 5G는 현재의 LTE보다 약 40배가량 빠른 '초당 20기가비트(Gbps) 이상'이다. 이론적으로 1cm 이내에서 차량을 세울 수 있다. 5G는 반경 1km 이내 사물인터넷(IoT) 기기 100만개를 동시에 연결할 뿐 아니라, 속도 지연이 0.001초 이하다. 세계 최대 스마트폰용 반도체업체 퀄컴의 스티브 몰렌코프 최고경영자(CEO)는 "5G는 미래를 연결할 핵심 요소이자 혁신 기술"이라며 "5G 상용화로 2035년쯤에는 12조달러의 경제 유발 효과와 2200만개의 새 일자리 창출 효과를 기대할 수 있을 것"이라고 말했다.
최근 발생한 가뭄으로 인해 수력발전량이 감소하고 있다. 또한, 미래 기후변화로 인해 가뭄의 빈도와 강도는 커질 것으로 예상되며, 이는 다목적댐의 수력발전량에 대한 불확실성이 커지게 할 것이다. 따라서 미래 기후변화 시나리오에 따른 수력발전량을 추정하고, 가뭄이 수력발전량에 미치는 영향을 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 SSP2-4.5와 SSP5-8.5 시나리오에 따른 소양강댐과 충주댐의 수력발전량을 분석하였다. My water에서 제공되는 수력발전량, 발전방류량 및 총방류량 자료를 바탕으로 수력발전량에 대한 회귀방정식을 개발하고, SSP 시나리오에 따른 미래 수력발전량을 추정하였다. 또한 환경 빅데이터 플랫폼을 통해 제공되는 4개의 GCM (CanESM5, ACCESS-ESM1-5, INM-CM4-8, IPSL-CM6A) 모델에 대한 강수량 자료를 기반으로 표준강수지수(SPI)를 산정하여 연간 가뭄 심각도를 계산하고, 가뭄에 따른 수력발전량을 비교 분석하였다. 전체적인 분석 결과 기후변화는 수력발전량에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 소양강댐의 경우, SSP2-4.5 및 SSP5-8.5 시나리오에서 수력발전량이 감소하는 추세가 나타났고, SSP2-4.5 시나리오에서 CanESM 모델은 2031년에 65%, SSP5-8.5 시나리오에서 ACCESS-ESM1-5 모델은 2029년에 54% 감소하는 것을 나타냈다. 충주댐의 경우, SSP2-4.5와 SSP5-8.5 시나리오에서 기준 기간 대비 월평균 수력발전량이 INM-CM4 모델을 제외하고 감소 추세를 보였다.
본 연구에서는 우량계로 측정한 강우량이 실제 지표면에 떨어지는 강우 값에 근접하도록 보정함으로써, 유출해석 및 기타 수문분석에 적용할 경우 신뢰도 높은 결과를 얻는데 목적이 있다. 지상우량계로 관측한 강우량에 대한 바람의 영향을 분석하기 위하여, 표준기상관측소인 추풍령기상대에 설치된 바람막이의 유(有) 무(無)에 따른 우량계와 기준우량계의 자료를 획득하였다. 획득한 강우를 단순선형회귀 모형과 신경망 모형을 이용하여 지상강우를 보정하였으며, $Vflo^{TM}$모형을 이용한 유출모의를 통하여 자료의 신뢰도를 검증하였다. 단순선형회귀 모형을 사용한 보정 강우량은 실제 관측된 강우량보다 5%~18%가 큰 강우량을 나타냈으며, 강우획득에 있어 바람의 영향은 1.6~3.3m/s의 풍속구간에서 가장 큰 것을 확인하였다. 또한 회귀모형에서는 풍속구간 5.5m/s이상일 경우 자료의 개수가 전체자료의 0.7%로 매우 작고, 이상치가 획득됨으로써 회귀모형 적용의 어려움이 있었다. 반면에 신경망 기법을 이용한 지상강우의 보정은 전체적으로 관측 값보다 10~20% 가량 강우가 적게 추정되었다. 통계분석결과, 전체적으로 편차가 크고 평균 강우획득량이 클수록 신경망 모형의 적용성이 높게 나타났으며, 획득한 강우량의 극치값이 크게 나타날수록 선형회귀 모형의 적용성이 높게 나타나는 것을 확인하였다. 본 연구결과로 신뢰성 높은 강우보정을 위해서는 지역별 강우 특성에 따른 적합한 보정방법을 선택해야 할 것으로 판단되며, 앞으로의 수문해석에 있어 본 논문에서 제시하는 강우 보정방법을 적용함으로써 신뢰도 높은 수문해석 결과를 기대할 수 있을 것으로 사료된다.
The purpose of this study is to make a model of Family Life Cycle in Korea now. Answers to a questionnaire were collected from 724 housewives in Seoul area, 232 housewives in big cities, 203 housewives in small cities. The questionnaire contained 10 items about family situations,. Analyzing method employed for modeling to family life cycle are frequency, percentage, X2 -test . Results and findings are as follows; 1) The mean of first marriage age is 22.4yrs old. 23.5yrs old is the result of statistical materials published by E.P.B. 1975. The age of first marriage is higher according to the age, education & residential area. 2) The mean of first baby bearing age is 24.2 yrs old (generally 1 year after marriage). This age is the same as the result of statistical materials published by E.P.B. 3) the mean of last baby berating age is 32.6 yrs old compared to the E.P.B. statistical materials 3 yrs. low. This age is very different according to the age, education & residential area. 4) The mean of first child marriage age is 46.4 yrs old compared to the E.P.B. statistical materials 2.5 yrs old low. 5) the mean of last marriage age is 52.7 yrs old. this age is also 2.3 yrs low compared to the result of E.P.B. materials. 6) The number of child & interval is quite different according to the result of family planning generation of not. 7)According to the wife's employment, it does not show and difference. 8)The result of analyzing by F.L.C.,, we don't have launching stage & middle age stage apparently. So, we can make model of F.L.C. in Korea as follows (it will be change). 1) Establishment stage; from marriage to first baby born (23yrs old -24yrs old). 2) Child bearing & rearing stage; form first baby born to first child enter primary school(24 yrs old-30 yrs old). 3) Families with children's education stage; from first child primary school to high school graduation (30 yrs old-42yrs old) 4)Families with adult children stage; form first child got army college or stay at home(42 yrs- 48 yrs old). 5)Families with children's marriage stage; from first child marriage to last child marriage (48yrs old-57yrs old). 6) Aging stage; from last child marriage to self dying.
서부 경남 지역 중 딸기재배로 유명한 지역 40개 농가를 대상으로 한 조사에 따르면 국산품종 중에서 "설향"이 65.0%으로서 가장 선호하고 있는 것으로 나타났다. 그리고 현재의 농업은 4차 산업혁명으로 스마트팜(Smart Farm)의 기술이 더욱 발전하고 있는 실정이다. 그러나 각 생육단계가 어떤 상황일 때 딸기의 생산량이 최적에 달하는지 대한 기준이 없으며, 이러한 판단기준은 아직까지 스마트팜에 경험이 있는 농업인의 의사에 달려있다는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 딸기의 생육상황에 대한 생산량 예측을 통해 선진화된 스마트팜 시스템을 구축하고자 한다. 실험 장소는 경상남도 사천시의 딸기 농가에서 수행하였으며, 총 3곳을 대상으로 데이터 수집을 진행하였다. 실험 대상의 모든 온실 내에서 재배하는 딸기의 품종은 '설향'이다. 작물 데이터의 수집 항목은 작물의 엽수, 꽃수, 과실수, 초장, 잎의 길이, 엽록소 함량이며, 환경 데이터의 수집 항목은 온도, 습도, 조도이다. 기존의 농가 단위의 스마트팜의 문제점 보완 및 개선을 통하여 고품질의 작물 생장 상태를 유지하기 위해 K-fold 교차검증, Lasso 회귀분석, MAPE 검증을 통해 예측모델을 도출하였으며, MAPE 검증 결과 값으로 0.511(꽃 예측)과 0.488(과일 예측)의 값이 나타났다. 본 연구는 스마트팜 데이터 구축을 위해서는 AI를 통해 성장상태별 수확량을 예측하였으며, 이를 농가 및 농업 관련 기업에 활용해 농업 서비스가 편리할 것으로 판단된다.
본 연구의 목적은 금강유역($9,645.5km^2$)을 대상으로 극한 기후변화 사상에 따른 수문 및 유황의 변동을 평가하는 것이다. 본 연구에서는 객관적인 극한 기후변화 사상을 평가하기 위해 강우관련 극한지수(STARDEX)를 적용하고, GCM 10개의 RCP 8.5 기후변화 시나리오에 대해 4개의 평가기간별(Historical: 1975~2005, 2020s: 2011~2040, 2050s: 2041~2070, 2080s: 2071~2100)로 분석하였다. 분석 결과 5개의 습윤(CESM1-BGC, HadGEM2-ES), 중간(MPI-ESM-MR) 건조(INM-CM4, FGOALS-s2) 극한 기후변화 사상 시나리오를 선정하여 SWAT 모형에 적용하였다. 2080s 기간에서 중간시나리오 대비 2080s의 증발산은 -3.2~+3.1 mm로 변화하였고, 2080s의 총 유출량은 $+5.5{\sim}+128.4m^3/s$ 변화하였다. 건조한 시나리오의 경우 2020s 중간시나리오대비 큰 변화를 보였다. 건조한 시나리오에서의 2020s의 증발산량은 -16.8~-13.3 mm의 변화를 보였고, 총 유출량은 $-264.0{\sim}132.3m^3/s$의 변화를 보였다. 유황 변동의 경우, 2080s 기간의 습윤한 시나리오에서 CFR은 +4.2~+10.5, 2020s 기간의 건조한 시나리오에서는 +1.7~2.6으로 변화 하였다. 극한 기후변화 시나리오를 적용한 금강유역의 수문인자의 변화에 따라 유황분석을 실시한 결과, INM-CM4는 극한 건조상태를 나타내기에 적절한 시나리오로 나타났고 FGOALS-s2는 유황변동이 큰 가뭄 상태 분석에 적절한 시나리오로 나타났다. HadGEM2-ES는 유황변동이 작게 나타났기 때문에 최대유량 분석 시 활용 가능한 시나리오로 평가되었고, CESM1-BGC의 경우 유황변동이 큰 것으로 나타나 극한 홍수 분석 시 적용할 수 있는 시나리오로 평가되었다.
80년대초 이후 크고 작은 IT기업들로 구성된 정보통신산업이 형성된 이래 성장을 거듭해 왔다. 그런 가운데 재벌의 IT 대기업들은 상당수는 비민주적인 경제행위를 일삼아 왔다. 이들은 여타 다른 산업의 재벌기업과 마찬가지로 관계 기업들로부터의 일감몰아주기 수혜 덕분에 확보된 자금력과 시장 지배력을 이용해 수많은 불공정 행위를 자행하고 시장생태계를 파괴해 온 것이다. 그 결과 재벌과 대기업군의 매출과 수익은 기하급수적으로 신장해갔지만, 대부분의 협력업체는 근근이 연명할 정도로 버티다가 도산하는 경우가 수도 없이 많았다. 본 연구는 이러한 디지털경제 분야에서의 비민주적 현상 극복을 통한 건강한 정보통신산업 발전을 도모하기 위한 대안으로 디지털경제 민주화를 제안하며, 디지털경제 민주화의 개념과 구성요소 및 의미를 탐색적으로 살펴보고자 한다.
Oh, Se An;Kim, Min Jeong;Kang, Ji Su;Hwang, Hyeon Seok;Kim, Young Jin;Kim, Seong Hoon;Park, Jae Won;Yea, Ji Woon;Kim, Sung Kyu
한국의학물리학회지:의학물리
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제28권3호
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pp.106-110
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2017
The variable density phantom fabricated with varying the infill values of 3D printer to provide more accurate dose verification of radiation treatments. A total of 20 samples of rectangular shape were fabricated by using the $Finebot^{TM}$ (AnyWorks; Korea) Z420 model ($width{\times}length{\times}height=50mm{\times}50mm{\times}10mm$) varying the infill value from 5% to 100%. The samples were scanned with 1-mm thickness using a Philips Big Bore Brilliance CT Scanner (Philips Medical, Eindhoven, Netherlands). The average Hounsfield Unit (HU) measured by the region of interest (ROI) on the transversal CT images. The average HU and the infill values of the 3D printer measured through the 2D area profile measurement method exhibited a strong linear relationship (adjusted R-square=0.99563) in which the average HU changed from -926.8 to 36.7, while the infill values varied from 5% to 100%. This study showed the feasibility fabricating variable density phantoms using the 3D printer with FDM (Fused Deposition Modeling)-type and PLA (Poly Lactic Acid) materials.
위험물 사고는 해당 물질의 누출에 그치지 않고, 초기대응이 부적합한 경우, 화재, 폭발로 이어져 그 피해규모가 확대될 위험이 크다. 하지만 4차 산업혁명과 빅데이터 시대의 대두가 논의되고 있는 시점에서, 새로운 기법들에 바탕한 위험물 사고의 체계적인 분석은 시도되지 못하고, 단편적인 통계 수집에 그치고 있는 것이 아쉬운 실정이다. 본 연구에서는 지난 11년간(2008~2018) 축적된 소방청 위험물 화재사고 데이터를 대상으로 기계학습에 기반한 분석을 진행하였다. Text mining 분석을 통해 분석한 자료를 시각화하여 나타내었고, 아울러 위험물 화재사고 데이터에 존재하는 주요 인자를 이용해 피해규모 예측모델의 개발 가능성을 회귀분석 방법을 적용하여 탐색하였다.
이 연구는 인천광역시에서 2016년 한 해 동안 운영된 카셰어링 업체의 차량 운행 기록을 바탕으로 카셰어링 이용 특성을 분석하고, 카셰어링 이용에 영향을 미치는 근린환경 요인을 규명했다. 카셰어링 이용자는 여성보다 남성이 많고 20 30대가 주를 이루며, 과거보다 이용 연령대가 넓어지고 단거리 이용이 증가했다는 특징이 있다. 음이항 회귀 모형을 활용해서 카셰어링 이용과 근린환경 요인의 관계를 분석한 결과, 대중교통 승 하차 인원이 많고 주거용 건물 연면적 비율이 높은 지역에서 카셰어링 이용이 활발한 것으로 나타났다. 따라서 향후 카셰어링 차량 대여소를 선정할 때, 대중교통 이용이 활발하고 주거용 건물 비율이 높은 지역을 중심으로 검토하는 것이 카셰어링 활성화에 기여할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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