지난 수십 년간의 경제성장은 환경보다는 생산성과 효율성을 중시하며 진행되었다. 그 결과, 현재 전 세계는 인류의 생존을 위협하는 지구온난화라는 심각한 환경위기에 직면하게 되었다. 이에 따라 온실가스 감축과 지속가능한 발전을 위한 국제적 노력으로 '기후변화에 관한 UN협약(UNFCCC)'과 '교토의정서(Kyoto Protocol)'가 공식 발효되었다. 그러나 건설 산업의 노력은 에너지 저감 기술의 개발과 적용에 치중되어있다. 따라서 본 연구는 건설 산업의 온실 가스배출량을 모니터링 하기 위한 시스템을 개발하였다. 본 연구에서 제안한 모니터링 시스템은 온실가스 배출전망치와 실제배출치의 산정을 통해 단계별로 모니터링하고 이를 비교 평가한다. 이를 위해, 건설 프로젝트의 일반적인 생애주기에 따르는 온실가스 배출요인을 분석하였으며, 이를 설계도서 등 기초 데이터자료의 수집용이성, 배출계수의 구축여부를 기준으로 본 연구의 온실가스 모니터링 분석범위를 결정하였다. 또한, 사업단계별 배출량 산정방법의 구축을 통해 모니터링 시스템을 구축하였다. 본 연구의 모니터링 시스템은 설계시점에서 배출전망치 산정을 통한 친환경적인 의사결정과 실제 시공 및 운영시점에서 실제 배출치 산정을 통한 녹색건설현장 구현, 그리고 배출전망치와 실제 배출치 간의 비교 평가를 통한 녹색건설 성과평가 지원도구로 활용이 기대된다.
태양전지를 실제적인 건물의 한 구성요소로 이용하는 건물일체형 태양광발전(BIPV : Building Integrated Photovoltaic) 시스템은 기존의 건물재료를 대체하여 재료비용 및 건설비용의 절감효과를 가져다주며 건물의 미적인 가치를 높여주는 장점을 가지고 있다. BIPV에 대한 연구가 유럽 및 미국, 일본 등의 나라에서 오래전부터 활발히 수행되고 있으며, 시장성 또한 무한 확대되고 있다. 아치형 PV 시스템은 PV 어레이의 직병렬 연결 상태 및 아치각에 따라 효율 특성이 상이하지만 이에 관한 분석은 미흡하며, 아치형 PV 시스템을 설계함에 있어서 미적인 요소만 고려하고 이러한 발전효율에 관한 요소는 전혀 고려되지 않은 채 설계되고 있다. 본 논문에서는 아치형 PV 시스템의 효율에 관한 파라미터인 위도와 경도, 온도 및 일사량, 아치각, 시스템 구성에 따른 각종 손실 등 이에 대한 세부적인 기술검토와 각 장비들의 특성을 정합시켜 아치형 PV 시스템의 최적화를 이루어 효율을 개선시키고자 한다. 아치형 PV 시스템의 효율개선을 위하여 다중제어 인버터 방식을 제안하고 시뮬레이션 툴인 Solar Pro를 이용하여 평판형 및 다양한 아치형 PV 시스템을 구성하여 운전특성을 비교 분석하였다.
무선 메쉬 네트워크는 멀티홉 기반의 유연한 망구성 및 확장성이 높은 이점으로 관심을 받고 있으며, 최근 전 세계 전력회사에서도 스마트 그리드 네트워크에 무선 메쉬 네트워크 기술을 적용하기 위한 연구가 활발히 진행 중이다. 스마트 그리드란 전력공급과정에 정보통신기술을 접목시켜 전력공급자와 소비자간 실시간 양방향 정보교환을 통해 에너지 효율을 최적화한 차세대 지능형 전력망으로, 스마트그리드 환경에서 실시간성 및 시급성 등으로 인한 중요한 데이터에 대한 QoS 보장은 필수적이다. 이에 본 논문에서는 국내의 전력용 통신시스템을 바탕으로 스마트그리드 어플리케이션 특성 분석 및 스마트그리드 메쉬 네트워크 구축 방안을 설계하고, IEEE 802.11s의 예약기반의 매체 액세스 매커니즘인 MCCA를 적용함으로서 QoS 성능향상 방안을 제시한다. 이를 검증하기 위해서는 NS-2 시뮬레이션을 이용하여 성능분석을 수행하고, 예약기반의 MCCA가 안정적인 대역폭을 보장함으로서 성능이 향상됨을 보였다.
본 연구는 SWAT-CUP을 이용한 SWAT 모형 매개변수 보정을 수행할 때, 목적함수로 인해 발생할 수 있는 불확실성을 정량화하는 것을 목표로 수행되었다. 먼저 낙동강 권역의 내성천 유역을 대상으로 유출량 산정을 위한 SWAT 모형을 구축한 후, SWAT-CUP을 이용하여 8개 목적함수(R2, bR2, NS, MNS, KGE, PBIAS, RSR 및 SSQR)를 기준으로 자동 보정을 수행하였다. 최종 매개변수는 목적함수에 따라 서로 다른 범위를 나타내었으며, 모의 결과의 수문특성 또한 상이하게 도출되는 것을 확인하였다. 이것은 각각의 목적함수가 특정 수문특성에 대하여 민감하게 반응하여 서로 다른 모의 성능을 평가하기 때문이다. 즉, 특정 목적함수는 극치값의 잔차에 대해 민감하게 반응하여 첨두값을 잘 모의하는 반면, 저유량 또는 평균유량에 대한 모의 성능이 떨어질 수 있다. 따라서 본 연구에서는 최적 목적함수를 선정하기 위해 8개의 목적함수에 따라 산정된 모의값과 관측값 사이의 수문학적 유사성을 평가하였다. 단순히 유량의 크기 비교 뿐 아니라 유량의 발생 시기, 유역의 반응 및 증가·감소 경향성을 함께 고려하기 위해 수문곡선의 증수부 및 감수부 유지시간 비율을 수문특성으로 정의하여 SWAT 모형을 평가하였으며, 평가 결과를 점수로 정량화하여 나타냈다. 그 결과 최종적으로 SWAT 매개변수 보정을 위한 최적 목적함수는 총점이 높은 MNS (342.48) 및 SSQR (346.45)로 선정되었다.
LRU는 비균등 참조 패턴을 보이는 데이타베이스의 캐쉬 교체 정책으로 적합하지 않음에도 불구하고, 적절한 대안 부재로 인해 대부분의 데이타베이스 시스템에서 캐쉬 교체 정책으로 이용되어 왔다. 본 논문은 실제 데이타베이스 트레이스 분석을 통해 데이타베이스의 블록 참조 패턴을 추출하고, 이를 바탕으로 새로운 캐쉬 교체 정책을 제안한다. 데이타베이스의 트레이스 분석 결과, 전체 시간동안 거의 참조되지 않는 블록이 전체의 70% 가량을 차지하였다. 그리고 블록의 재참조 가능성에 미치는 최근도(recency)의 영향력이 시간적 지역성으로 인해 처음엔 강력하지만, LRU 스택거리가 증가함에 따라 급격히 감소하여, 결국엔 사라지는 현상을 관찰하였다. 이 관찰을 토대로, 본 논문은 전체 블록을 재참조 가능성과 재참조 가능성에 대한 최근도의 영향력을 기준으로 4개의 그룹으로 분류하고, 각 그룹의 참조 특징에 적합한 우선순위 평가 방법을 운용하는 RCB(Reference Characteristic Based) 캐쉬 교체 정책을 제안한다. RCB 정책은 재참조 가능성이 극히 낮은 블록은 다른 블록보다 캐쉬에서 빨리 교체하며, 오랜 시간 참조되지 않은 블록에 대해서는 참조빈도에 의거하여 블록의 우선순위를 결정한다. 실제 데이터베이스 워크로드를 통한 모의실험 수행 결과, RCB 정책은 기존의 다른 교체 정책들(LRU, 2Q, LRU-K, LRFU)보다 우수한 성능을 나타냈으며, 특히 LRU에 비해서는 약 5 ~ 12.7% 정도, 캐쉬적중실패 회수를 줄였다. RCB 정책의 시간복잡도는 O(l)로서 LRU, 2Q 등과 동일하며, 캐쉬 크기를 N이라 할 때 시간복잡도가 $O(log_2N)$인 LFU와 LRU-K, 그리고 O(1)부터 $O(log_2N)$ 사이의 값을 갖는 LRFU보다 우수하다.
페이스북, 싸이월드 등의 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service: SNS)가 발전하면서, 이를 기반으로 하는 소셜 네트워크 게임, 소셜 커머스 등의 서비스도 활성화되고 있다. 특히, 소셜 네트워크 게임(Social Network Game: NG)은 기존 온라인 게임보다는 규모가 가볍고, 친구들끼리 쉽게 즐길 수 있다는 점에서 사람들에게 많은 호응을 얻고 있다. 이러한 소셜 네트워크 게임 시장 규모는 해가 지날수록 점점 커지고 있지만 게임 개발 측면에서는 아직 미흡한 부분이 많다. 특히, 현재 나온 대부분의 개발엔진들이 온라인 게임이나 콘솔 게임에 초점이 맞춰져 있고, 소셜 네트워크 게임의 특징에 적합한 전용 엔진이 거의 없는 상황이어서 소셜 네트워크 게임을 개발하는데 많은 시간이 소요된다. 본 논문에서 제시한 엔진은 기존의 게임 엔진이 가지는 요소 및 특징뿐만 아니라 소셜 네트워크 게임의 특징을 고려하여 소셜 네트워크 게임 개발에 최적화하여 설계하였다. 또한 소셜 게임 장르 중 가장 많은 비율을 차지하는 시뮬레이션 게임을 구현하기 위해 필요한 맵과 캐릭터 애니메이션을 쉽게 구현할 수 있는 모듈과 툴을 제공한다. 본 논문에서 구현된 엔진은 이미지, 텍스트 및 캐릭터 출력 속도를 기준으로 성능을 평가하였고, 실험 결과 이미지, 텍스트 및 캐릭터 모두 게임을 구현하기에 충분히 빠른 출력 속도를 보여주었다.
이름대기 능력의 손상은 신경학적 질환을 지닌 환자뿐만 아니라, 정상적인 노화과정에 있는 노인에게서도 빈번하게 관찰된다. 이름대기 능력을 평가하기 위해 가장 널리 사용되고 있는 한국판 보스톤 이름대기 검사(Korean version-the Boston Naming Test, K-BNT)는 60문항으로 구성되어 있다. 일반노인들은 노화에 따른 주의력 감소로 인하여 검사 소요시간이 길면 검사에 대한 집중이 어려워지므로, 검사 결과에 대한 타당도 및 신뢰도를 확보하기 위해서는 문항축소가 바람직하다. 본 연구의 목적은 '문항반응이론(Item Response Theory)'을 적용하여, 60개 문항의 K-BNT를 일반노년층의 이름대기 능력을 가장 잘 평가할 수 있는 15개 문항의 검사(즉, K-BNT-15)를 개발하는 것이었다. 이를 위하여, 일반노인 175명을 대상으로 라쉬분석을 실시하여, 문항적합도, 성별 차이, 문항난이도 등을 평가하였다. K-BNT-15의 실시 결과, 일반 노년층은 10년 단위로 수행력이 감소하였고, 경도인지장애(mild cognitive impairment, MCI) 환자는 일반 노년층에 비해 유의하게 낮은 수행력을 보였다. 본 연구에서는 언어 평가도구의 단축형 개발 시, 특정 집단의 언어적 능력과 문항의 응답 결과의 관계를 규명하여 그 집단에게 적합한 문항을 선별할 수 있다는 점에서 문항반응이론이 유용함을 보여주었다. 또한, K-BNT-15가 노화에 따른 대면이름대기 감소 및 환자군과의 차이를 잘 보여주는 검사임을 검증하였다.
4차 산업 혁명의 핵심 동력으로 각광받고 있는 인공지능은 고성능 하드웨어와 빅데이터의 활용, 데이터 처리기술, 학습방법 및 알고리즘의 발전에 따라 단순한 학문적 지식 수준을 넘어 스마트 공장, 자율주행 등 다양한 산업분야에서 활용되며 영역을 넓혀가고 있다. 국방 분야에서도 국방 예산 감축, 병역 자원 감소, 무인 전투체계의 보편화 등 안보 환경이 변화함에 따라 선진국을 중심으로 상황 인식, 결심 지원, 업무 프로세스 간소화, 효율적 자원 활용 등 인공지능을 국방 업무에 접목하기 위한 정책 및 기술에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 이유에서 잠재력 있는 미래 국방기술의 발굴 및 연구개발을 위해 기술주도형 기획과 조사의 중요성 또한 증대되고 있다. 본 연구에서는 미래 국방기술 도출을 위해 진행되었던 연구 자료를 바탕으로 인공지능 분야 미래기술에 관한 특성 평가지표를 분석하고 실증연구를 수행하였다. 이를 통해 국방 인공지능 분야 미래기술에서는 무기체계 적용성, 경제적 파급효과가 유망도와 유의미한 관련성을 나타낸다는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구는 기대 교통사고건수 추정을 위해 사용되는 SPF의 이질적 분산계수의 유의성이 이질적 사전분포에 직접적인 영향을 받는다는 가설을 검증하고, 이질적 사전분포에 대한 모형 오설정이 교통 안전개선 사업의 평가결과에 주는 영향의 특성을 분석하기 위해 수행되었다. 구체적으로 본 연구에서는 이질적 분산계수의 유의성과 이질적 사전분포의 연관성을 검증하기 위해 모의실험을 통해 이질적 사전분포를 발생시킨 후 이를 NB모형과 HNB모형을 이용하여 SPF를 추정하여 이질적 과분산계수가 SPF의 평균함수 및 분산함수에 주는 영향을 분석하였다. 또한 추정된 계수추정치를 이용한 사전분포의 초모수 추정치의 오차특성과 이질적 과분산계수를 고려하지 않았을 경우 발생하는 교통사고감소계수(CRF)의 오차 부호와 크기를 상세 분석하여 제시하였다. 모의실험 자료 분석결과 이질적 분산계수의 오추정은 포아송 사전분포의 평균에는 큰 영향을 주지 않으나 분산의 크기를 변화시켜 궁극적으로는 기대교통사고건수의 추정량인 사후평균의 값에 오차를 발생시킬 수 있으며, 구체적으로 이질적 분산함수를 NB모형으로 오설정할 경우 CRF의 값은 참값에 비해 최대 120%의 오차를 발생시키는 것으로 나타났다.
수도권에 있는 4개 도로터널을 선정해 오전 7시부터 오전 9시까지 미세먼지와 벤젠을 측정한 결과 PM10은 $111{\sim}268{\mu}g/m^3$으로 연간 대기환경기준치인 $50{\mu}g/m^3$을 2~5배 이상 초과하였고 PM2.5는 $35{\sim}65{\mu}g/m^3$으로 대기환경기준치인 $25{\mu}g/m^3$을 1.5배~2.5배 초과 하였다. 벤젠의 경우 300~500 ppb로 나타나 대기환경기준치인 1.5 ppb의 200~330배 초과하였다. 국내 장대터널에서 4개월 연속 측정한 결과 PM10의 경우 $30{\sim}400{\mu}g/m^3$으로 나타났고 Bag filter를 이용한 PM10의 제거효율은 97% 이상으로 나타나 향후 터널 내 대기질 개선에 기여할 것으로 판단된다. 벤젠의 경우 250~350 ppb로 측정되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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