• 문화기술의 융합
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• 제7권1호
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• pp.615-619
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• 2021

이 연구는 사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅 그리고 에지 컴퓨팅 등 많은 임베디드 시스템에서 성능 및 에너지 효율을 높이고자 최적화하는 메모리 시스템에 초점을 맞추어 그 성능 개선 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 최근 많이 이용되고 있는 머신 러닝 알고리즘을 기반으로 메모리 시스템 성능을 도모한다. 머신 러닝 기법은 학습을 통하여 다양한 응용에 사용될 수 있는데, 메모리 시스템 성능 개선에서 사용되는 데이터의 분류 태스크에 적용될 수 있다. 정확도 높은 머신 러닝 기법 기반 데이터 분류는 데이터의 사용 패턴에 따라 데이터를 적절하게 배치할 수 있게 하여 전체 시스템 성능 개선을 도모할 수 있게 한다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제11권3호
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• pp.310-314
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• 2023

The purpose of this study is to predict the remaining capacity of lithium-ion batteries and evaluate their performance using five artificial intelligence models, including linear regression analysis, decision tree, random forest, neural network, and ensemble model. We is in the study, measured Excel data from the CS2 lithium-ion battery was used, and the prediction accuracy of the model was measured using evaluation indicators such as mean square error, mean absolute error, coefficient of determination, and root mean square error. As a result of this study, the Root Mean Square Error(RMSE) of the linear regression model was 0.045, the decision tree model was 0.038, the random forest model was 0.034, the neural network model was 0.032, and the ensemble model was 0.030. The ensemble model had the best prediction performance, with the neural network model taking second place. The decision tree model and random forest model also performed quite well, and the linear regression model showed poor prediction performance compared to other models. Therefore, through this study, ensemble models and neural network models are most suitable for predicting the remaining capacity of lithium-ion batteries, and decision tree and random forest models also showed good performance. Linear regression models showed relatively poor predictive performance. Therefore, it was concluded that it is appropriate to prioritize ensemble models and neural network models in order to improve the efficiency of battery management and energy systems.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제11권4호
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• pp.393-405
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• 2023

Accurate prediction of wind speed and power is vital for enhancing the efficiency of wind energy systems. Numerous solutions have been implemented to date, demonstrating their potential to improve forecasting. Among these, deep learning is perceived as a revolutionary approach in the field. However, despite their effectiveness, the noise present in the collected data remains a significant challenge. This noise has the potential to diminish the performance of these algorithms, leading to inaccurate predictions. In response to this, this study explores a novel feature engineering approach. This approach involves altering the data input shape in both Convolutional Neural Network-Long Short-Term Memory (CNN-LSTM) and Autoregressive models for various forecasting horizons. The results reveal substantial enhancements in model resilience against noise resulting from step increases in data. The approach could achieve an impressive 83% accuracy in predicting unseen data up to the 24th steps. Furthermore, this method consistently provides high accuracy for short, mid, and long-term forecasts, outperforming the performance of individual models. These findings pave the way for further research on noise reduction strategies at different forecasting horizons through shape-wise feature engineering.

• 한국식품과학회지
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• 제43권6호
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• pp.773-782
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• 2011

한국형 TDS에 필요한 차별화된 포괄적인 식품목록을 도출하기 위해, 가장 최근에 실시된 2009년 TDS에서 사용된 것과 동일한 식품섭취량 자료를 사용하여 대표식품 선정기준을 확대 보완하고 그 결과를 비교하였다. 식품별 섭취량 누적비율 90%까지 확대, 섭취빈도 5% 이상으로 확대 및 추가 고려요인으로 지용성 오염물질을 위한 지방섭취량 누적비율 80%까지에 포함되는 식품을 고려하여 총 161종의 식품이 선정되었다. 도출된 대표 식품 목록은 우리 국민이 2007년에 섭취한 것으로 조사된 모든 식품군을 포함하고 있어 그 포괄성이 입증되었다. 다음 단계로, 한국인의 일상적인 식이를 대표할 수 있는 식품섭취량 자료를 확보하기 위해, 총 18,022명을 대상으로 실시된 2008년도와 2009년도 국민건강영양조사의 식품섭취량 자료를 통합하고 여기에 등장한 687종 식품을 이용하여, 상기 기술된 선정기준에 따라 165종 식품을 선정하여 기본목록을 작성하였다. 이들을 식품군별로 분류한 후 유사식품의 중복선정을 피하기 위해 매우 유사한 식품 30종에 대해 각 식품군 내에서 다소비 순위와 다빈도 순위를 비교하여 상대적으로 순위가 낮은 식품 15종을 제외시키고, 각 식품군에서 대표식품으로 선정되지 않은 식품에 대한 검토를 통해 식품 구성과 성상이 현저히 달라서 mapping이 어려운 식품 10종을 추가하여 160종이 대표식품으로 최종 선정되었다. TDS 분석대상으로 최종 선정된 160종의 식품목록은 식품섭취량의 90.93%, 에너지 섭취량의 91.36%, 지방섭취량의 89.05%를 포괄하는 것으로 나타났다. 예산과 연구기간의 제약으로 모든 식품이 분석될 수는 없으므로 분석되지 않은 식품을 가장 유사한 대표 식품의 유해물질 분석결과에 매칭하는 방법인 'best-fit' mapping 과정을 적용한다면 유해물질별 총 섭취량의 산출이 가능하게 될 것이다. 본 연구에서는 우리 국민의 식생활을 반영할 수 있는 대표성 있는 식품섭취량 자료를 확보하여 체계적인 방법으로 대표 식품을 선정하고, mapping을 통해 모든 식품을 포괄할 수 있는 방법을 제시함으로써 유해물질별 총 노출량을 평가할 수 있는 기반을 마련하였다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제35권1호
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• pp.1-12
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• 2023

재생에너지 개발에 대한 관심 증가와 함께 한국의 서해안은 조력발전 후보지로 유리한 지역중 하나이다. 수력발전용 댐과 유사하게 작동하는 방조제를 활용한 조력발전은 장기간의 운영을 거쳐 조력발전을 대표하는 방식이지만, 생태계 변화, 재생산, 수괴 변화 그리고 수문학적 영향으로 조력발전 사업 추진이 지연되거나 중단되고 있다. 방조제를 활용한 조력발전시 발생하는 고가 건설비용 및 환경비용 문제를 절감하기 위하여 본 연구에서는 방조제가 이미 설치되어 있는 해역에 적용가능한 조력발전 장치의 개발 및 성능 검증을 위하여 현장실험을 실시하였다. 2개의 수조 및 관수로, 개수로, 그리고 수차 및 발전기를 이용하여 5종류의 실험을 수행한 결과, 10 kW 이상의 출력과 효율 60% 이상이 가능한 발전시스템 개발 가능성을 확인하였다. 이러한 연구결과는 서해안의 기존 방조제를 활용하여 소규모 조력발전에 활용할 수 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권5호
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• pp.935-940
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• 2023

인공지능 및 사물인터넷의 기술 발전에 따라 디지털전환(DX)은 가속화 되고있으며, 디지털전환을 위한 기술은 제조, 생산 라인등 모든 산업의 혁신적인 방안으로 떠오르고 있다. 디지털 전환의 대표적인 기술로 디지털 트윈 기술이 주목받고 있다. 이에, 본 논문에서는 디지털 전환을 위하여 플랜트의 운영 에너지를 최적화하고, 에너지 효율성 향상을 하기위해 미활용 자원을 기반으로 하는 바이오매스 플랜트용 디지털트윈 프로토타입을 구현하고 성능을 평가한다. 제안된 디지털트윈의 프로토타입에서는 프레임워크와 게이트웨이간 표준 통신 플랫폼을 응용하여 양방향으로 실시간 연동이 가능하도록 제안 및 구현한다. 프레임워크는 클라이언트 서버와 게이트웨이간 메시지 시퀀스를 정의하여 호스트 서버와 통신이 가능하도록 인터페이스를 구현한다. 제안된 프로토타입의 성능을 검증하기 위해 서버에서 양방향 데이터를 수집 및 저장하는 가상환경을 설정하여, 데이터양에 따른 성능평가를 진행한다. 제안된 플랫폼에 적용된 알고리즘이 기존 엔진에 비해 향상된 성능을 보여, 미활용 자원을 기반으로 하는 바이오매스 플랜트용 디지털트윈에 적용시 운영 에너지의 최적화와 에너지 효율 향상에 큰 기여를 할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.326-332
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• 2018

현재 우리나라는 친환경 및 원전비중 축소라는 에너지 정책의 큰 변화에 직면하고 있다. 그러나 에너지 정책 변화에 따라 폭발적 증가가 예상되는 전기차 배터리 및 에너지저장시스템 등 중대형 이차전지의 폐기물 사후관리체계 및 관련 정책은 매우 미비한 상태이다. 따라서 본 연구는 국내에서 폭발적인 증가가 예상되는 중대형 리튬이온전지의 철거량을 추정해보고, 중대형 이차전지 재활용 산업의 경제성 분석을 실시하고자 한다. 이를 토대로 국내 중대형 이차전지 재활용 산업의 수익성 분석 및 관련 재활용 산업의 활성화를 위한 정책적 대안을 모색하고자 한다. 연구 분석 결과 국내 중대형 리튬이온전지 재활용 사업의 경우 B/C 비율이 1.06으로 편익이 그 비용보다 높아 사업의 경제성이 존재하는 것으로 분석되었다. 동 사업의 경제성이 높고, 현재 국내에 중대형 이차전지 재활용 관련 부분적 원천기술 및 응용기술이 확보되어 있음에도 불구하고 산업 활성화가 되지 않는 이유는 중대형 이차전지 재활용의 법제화가 이루어지지 않아 국내 수요가 낮기 때문인 것으로 분석된다. 따라서 본 연구에서는 생산자책임재활용 제도의 의무대상 품목에 리튬이차전지를 추가하여, 중대형 이차전지 재활용의 국내 수요 확대를 통한 산업 활성화 방안을 제시하였다.

• 청정기술
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• 제26권4호
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• pp.239-250
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• 2020

바이오매스는 풍부한 신재생에너지로 화석연료에 의한 온실가스 배출을 줄일 수 있는 자원으로 활용될 수 있다. 인도네시아에서는 경제성이 우수한 대량의 조림지 부산물과 팜 부산물이 발생된다. 일반적으로 바이오매스들은 낮은 열량 및 연소 효율에 의해 연료로서 사용하기 어려운 경우가 많다. 최근 이러한 바이오매스를 고품위 연료로 전환하는 반탄화 기술 개발이 활발하며, 유럽을 중심으로 다수의 생산 설비가 상용화되었다. 우리나라는 현재 ~ 2 million ton yr-1 이상의 혼소용 우드팰릿을 동남아시아에서 수입하고 있다. 하지만 반탄화 연료 시장은 아직 열리지 않았고, 추후 국내 기술 및 시장 환경 성숙에 따라 도입되리라 예상된다. 인도네시아 현지 혼소용 연료로서 반탄화된 조림지 부산물은 신재생에너지 확대 정책(feed-in-tariff, FIT) 하에서 경제성 확보 가능하다. 하지만 팜 부산물인 EFB (empty fruit bunch, EFB)를 혼소용 연료로 사용하기 위해서는 알카리 금속 제거에 따른 경제성 저하 극복 방안이 강구되어야 한다. ETS (emission trading system, ETS)와 CDM (clean development mechanism, CDM)제도의 지원을 받는 경우 EFB는 연료 민감성이 낮은 시멘트 소성로에서 기존 석탄을 대체할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국대기환경학회지
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• 제33권6호
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• pp.570-582
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• 2017

In recent years, national and local government's air quality management and climate change adaptation policy has been significantly strengthened. The measures in the two policies may be in a relationship of trade-off or synergy to each other. Greenhouse gases and air pollutants are mostly emitted from the same sources of using considerable amounts of fossil fuels. Co-benefits, in which either measure has a positive effect on the other, may be maximized by reducing the social costs and by consolidating the objectives of the various policies. In this study, the co-benefits were examined by empirically analyzing the effects of air pollutants and greenhouse gas emission reduction, social cost, and cost effectiveness between the two policies. Of the total 80 projects, the next 12 projects generated co-benefits. They are 1) extend restriction area of solid fuel use, 2) expand subsidy of low-$NO_x$ burner, 3) supply hybrid-vehicles, 4) supply electric-vehicles, 5) supply hydrogen fuel cell vehicles, 6) engine retrofit, 7) scrappage of old car, 8) low emission zone, 9) transportation demand management, 10) supply land-based electric of ship, 11) switching anthracite to clean fuel in private sector, 12) expand regional combined-energy supply. The benefits of air pollutants and greenhouse gas-related measures were an annual average of KRW 2,705.4 billion. The social benefits of the transportation demand management were the highest at an annual average of KRW 890.7 billion, and followed by scrappage of old cars and expand regional combined-energy supply. When the social benefits and the annual investment budgets are compared, the cost effectiveness ratio is estimated to be about 3.8. Overall, the reduction of air pollutants caused by the air quality management policy of Gyeonggi-do resulted in an annual average of KRW 4,790.2 billion. In the point sources management sector, the added value of $CO_2$ reduction increased by 4.8% to KRW 1,062.8 billion, while the mobile sources management sector increased by 3.6% to KRW 3,414.1 billion. If social benefits from $CO_2$ reduction are added, the annual average will increase by 7.2% to KRW 5,135.4 billion. The urban and energy management sectors have shown that social benefits increase more than twice as much as the benefits of $CO_2$ reduction. This result implies that more intensive promotion of these measures are needed. This study has significance in that it presents the results of the empirical analysis of the co-benefits generated between the similar policies in the air quality management and the climate change policy which are currently being promoted in Gyeonggi-do. This study suggested that the method of analyzing the policy effect among the main policies in the climate atmospheric policy is established and the effectiveness and priority of the major policies can be evaluated through the policy correlation analysis based on the co-benefits. It is expected that it could be a basis for evaluation the efficiency of the climate change adaptation and air quality management policies implemented by the national and local governments in the future.

• 한국항만경제학회지
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• 제26권4호
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• pp.1-18
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• 2010

본 논문은 녹색 물류정책을 시행하고 있는 우리나라의 대형물류 기업들을 평가하는 것에 목적이 있다. 환경문제에 대해 범국가적으로 참여함에 따라 물류부분도 예외가 아닐 수 없다. 점차 에너지를 효율적으로 활용하고 절약적인 체계를 구축할 수 있는 녹색물류로의 전환이 요구되고 있으며 기업의 친환경 경영정책도 중요한 역할을 하고 있다. 이에 선행연구검토를 통하여 예비 평가항목을 선정하고, 대기업 물류관련 종사자들에게 설문조사를 실시하여 요인을 분석하였으며 Fuzzy-AHP 기법을 통해 평가항목의 우선순위를 선정하였다. 선정된 요인으로는 사내친환경 정책 인식 함양, 친환경자원의 활용, 대기오염물질 배출량 감소, 회사의 대외적 친환경 정책추진 총 4가지로 나타났으며 상위평가요인 4가지 중 사내 친환경 정책 인식 함양에 대한 가중치가 가장 높게 나왔다. 또한 녹색물류정책을 시행하고 있는 물류기업과 대요인간의 가중치를 살펴보면 종합적으로 대한항공, 글로비스, 대한통운이 가장 높은 가중치를 나타내 가장 적극적으로 녹색물류를 추진하고 있음을 알 수 있다.