통합물관리, 탄소중립 등 수자원 및 에너지 정책이 급변하는 가운데 모두 연관성이 있는 발전용댐의 가치를 재평가해야한다는 의견이 제기되고 있다. 발전용댐은 홍수기에 제한수위를 두어 운영을 하는 등 과거부터 전력생산 외에도 홍수조절 등에 기여해왔으나 이러한 운영방식은 전력손실이 불가피하다. 이에 본 연구는 발전용댐의 전력손실을 최소화하기 위하여 수력발전의 전력생산 시스템에 회복탄력성의 개념을 도입하고 전력판매액의 최대화를 발전성능으로 정의하여 발전용댐의 발전성능을 평가할 수 있는 프레임워크를 제시하였다. 현행 연계운영계획 수립 절차를 기반으로 댐 모의 운영 시나리오를 구축하고 HEC-5를 활용하여 댐 모의 운영을 수행하였다. 수행된 결과자료를 활용하여 제시된 프레임워크에 적용하여 각 시나리오에 따른 발전성능이 중요한 요소로 평가됨을 확인되었고 부가적으로 이·치수 성능도 평가할 수 있음을 확인하였다. 향후 다양한 시나리오를 기반으로 경제성 분석이 수반되어 비용과 편익이 산정된다면 시나리오별 경제적 효과 및 기회비용 등을 명확히 비교할 수 있을 것으로 판단된다.
군인의 동작 및 운동 상태를 인식하는 기술은 웨어러블 테크놀로지와 인공지능의 결합으로 최근 대두되어 병력 관리의 패러다임을 바꿀 기술로 주목받고 있다. 이때 훈련 상황에서의 평가 및 솔루션 제공, 전투 상황에서의 효율적 모니터링 기능을 의도한대로 제공하기 위해서는 상태 판별의 정확도가 매우 높은 수준으로 유지되어야만 한다. 하지만 입력 데이터가 시계열 또는 시퀀스로 주어지는 경우, 기존의 피드포워드 신경망으로는 분류 성능을 극대화하는데 한계가 발생한다. 전장에서의 군사 동작 인식을 위해 다뤄지는 인간의 행동양식 데이터(3축 가속도 및 3축 각속도)는 시의존적 특성의 분석이 요구되기 때문에, 본 논문은 순환 신경망인 LSTM(Long-short Term Memory) 네트워크를 활용하여 취득 데이터의 이동 양상 및 순서 의존성을 파악하고 여덟 가지의 대표적 군사 동작(Sitting, Standing, Walking, Running, Ascending, Descending, Low Crawl, High Crawl)을 분류하는 고성능 인공지능 모델을 제안한다. 이때, 학습 조건 및 모델 변수는 그 정확도에 결정적인 영향을 끼치지만 인간의 수동적 조정이 필요해 비용 비효율적이고 최적의 값을 보장하지 못한다. 본 논문은 기계 스스로 일반화 성능이 극대화된 조건들을 취득할 수 있도록 베이지안 최적화를 활용해 하이퍼파라미터를 최적화한다. 그 결과, 최종 아키텍쳐는 학습 가능한 파라미터의 개수가 유사한 기존의 인공 신경망과 비교해서 오차율이 62.56% 감소할 수 있었으며, 최종적으로 98.39%의 정확도로 군사 동작 인식 기능을 구현할 수 있었다.
본 연구에서는 미래 대한민국 해군의 주요 전력으로 활용될 해양 유·무인 복합체계의 해상교통로 보호 작전 수행을 가정하여 주요 위협별 전투 효과를 측정하였으며, 이를 통해 유·무인 복합체계의 발전방향을 도출하였다. 전투 효과 측정을 위해 다기준 의사 결정기법인 델파이 및 AHP 기법을 사용하였고, AHP 설문은 무기체계 전투 효과 및 유·무인 복합체계에 이해가 깊은 영관급 장교 25명 등 40명의 해군 장교를 대상으로 실시하였다. 전투 효과 측정의 평가지표로 OODA loop를 주속성으로 설정하였으며 측정 결과, Observe(0.358), Orient(0.315), Act(0.217), Decide(0.110) 순으로 나타났다. 최하위 대안인 해상교통로 상 주요 위협별 전투 효과는 대북한 위협 대응이 주변국 해상갈등 대응보다 1.68배, 초국가적 위협 대응보다는 3.61배 높게 측정되었다. 이러한 연구결과는 해양 유·무인 복합체계 획득 시 요구 기술 수준 판단 및 전력 운용 방안을 정립하는 데에 합리적인 의사결정을 지원할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 인구통계학적, 생리학적 특성을 기반으로 환자에게 가장 적합한 약물을 예측하는 것을 목표로 하는 약물 분류 시스템을 제시한다. 데이터 세트에는 적절한 약물을 결정하기 위한 목적으로 연령, 성별, 혈압(BP), 콜레스테롤 수치, 나트륨 대 칼륨 비율(Na_to_K)과 같은 속성들이 포함된다. 본 연구에 사용된 모델은 KNN(K-Nearest Neighbors), 로지스틱 회귀 분석 및 Random Forest이다. 하이퍼파라미터를 최적화하기 위해 5겹 교차 검증을 갖춘 GridSearchCV를 활용하였으며, 각 모델은 데이터 세트에서 훈련 및 테스트 되었다. 초매개변수 조정 유무에 관계없이 각 모델의 성능은 정확도, 혼동 행렬, 분류 보고서와 같은 지표를 사용하여 평가되었다. GridSearchCV를 적용하지 않은 모델의 정확도는 0.7, 0.875, 0.975인 반면, GridSearchCV를 적용한 모델의 정확도는 0.75, 1.0, 0.975로 나타났다. GridSearchCV는 로지스틱 회귀 분석을 세 가지 모델 중 약물 분류에 가장 효과적인 모델로 식별했으며, K-Nearest Neighbors가 그 뒤를 이었고 Na_to_K 비율은 결과를 예측하는 데 중요한 특징인 것으로 밝혀졌다.
To evaluate efficiencies of the local exhaust systems installed in chromiun and nickel eletroplating tanks, specifications of each tank and general performances of the local exhaust systems were measured in 16 electroplating plants from July 3 to November 24, 1992. Airborne concentrations of total chromium, hexa-chromium and nickel were also measured, Most of the local exhaust systems installed in electroplating plants were inadequately designed. Average capture velocities of local exhaust systems in chromium and nickel tanks were 0.45 m/sec and 0.29 m/sec. Average slot velocities in chromium and nickel tanks were 7.30 m/sec and 2.87 m/sec repectively. Both average capture and solt velocities were in noncompliance with the standards recommened by American Conference of Governmental Industrial Hygienists (ACGIH) and National Institute for Occupational Safety and Health (NIOSH), Exhausted air volume was insufficient in all local exhaust systems surveyed. Worker exposure levels to total chromium, hexa-chromium and nickel were $43.0{\mu}g/m^3$, $1.7{\mu}g/m^3$ and $9.3{\mu}g/m^3$, which were below the Korean Standard and U.S. Occupational Health and Safety Administration (OHSA) Permissible Exposure Limit(REL). However, Worker exposure level to hexa-chromium exceeded the NIOSH Recommended Exposure Limit(REL) of $1{\mu}g/m^3$. As the result of Scheffee's multiple comparions, worker exposure levels to all metals were significantly different between two groups by the management state of existing local exhaust systems (p<0.05). However, Difference between a group with local exhaust systems which were poorly managed and another group without local exhaust system was satatistically non-significant.
멀티미디어 환경의 급격하고 다양한 예술적 변화와 함께 사회 인프라의 디지털 첨단화로 문화콘텐츠를 기반으로 하는 도시환경 건설이 활성화되고 있다. 최근 급속도로 늘어나고 있는 미디어 파사드(Media Facade)라 표현되는 도시 건축물 전면의 대형 영상이미지들은 이제 전혀 새로운 것이 아니다. 또한 도시 공간속에 녹아든 IT 기술은 이제 건축과의 만남을 통하여 새로운 미디어로서의 가능성을 시험하고 있다. 하지만, 이와 같이 인프라적 확산과는 다르게, 미디어 파사드에 대한 정의가 불분명하여 야간의 경관조명이나 옥외 영상광고 정도의 수준에서 제도가 구축되었다. 이러한 가이드라인은 미디어 표현의 다양한 시각적 예술성 표현의 가능성 보다는 부정적 측면에서의 규제를 목적으로 하고 있어 미디어 파사드의 본질적 개념을 살리지 못하고 있는 실정이다. 본 논문은 미디어 파사드의 뉴미디어적 측면에서의 의미를 찾아 도시 캔버스화라는 매체적 차원에서 의미를 분석한다. 이에 따라 미디어와 파사드의 각각의 사전적 정의를 조사하여 미디어파사드의 본질적 정의는 무엇인지 문헌을 통해 새롭게 정의되도록 연구를 시도하였다. 이 과정에 미디어파사드 라는 용어는 한.중.일 3개국에서만 통용되고 서구권 나라들에서는 미디어아트의 한 분야로 인식되고 있다는 사실을 알게 되었다. 결국 미디어파사드는 경관조명 차원에서 기술적으로 분류되기 위한 목적이 강하며, 학술적으로 명확히 규명되지 않는 용어이다. 예술분야에서 바라보는 미디어 파사드는 신 매체적 차원에서 미디어아트의 한 분야로 보는 것이 바람직하다는 결론에 도달하게 되었다. 본 연구를 통해 향후 도시 미디어파사드 정책에 대한 올바른 가이드라인이 구축되어야 할 것으로 보며, 이 가이드라인을 통해 무분별한 조명연출이 아닌 도시의 캔버스화라는 개념에서 예술적 평가가 이루어져야 할 것이다.
본 연구는 이온수기의 필터에 관련된 것으로 요즘 건강에 많은 관심을 가지고 있는 물은 그 종류도 매우 다양하다. 그 중에서 이온 수기는 의료기기로 분류되어 식약청에서 승인을 거친 후 제조할 수 있고, 기능을 가지고 있는 물을 만드는 시스템이다. 이온 수기는 기본적으로 저장되고 포장된 물이 아니며 이온 수기는 수도나 지하수에 직접 연결되어 여러 가지 필터를 통해 깨끗하게 정수된 pH7~7.5의 중성수를 격막을 이용하여 전기 분해하면 물속에 있는 음이온과 양이온을 격막을 통해서 -전극 쪽에는 칼슘($Ca^+$), 칼륨($K^+$), 마그네슘($Mg^+$), 나트륨($Na^+$)을 포함한 물로 인체에 유익한 미네랄이 포함된 알칼리이온수를 얻을 수 있다. 일반적으로 이온수기에서 전기분해의 전압의 크기를 조절하여 Ph농도를 5~9까지 변화를 주어 사용한다. 통상1단(pH8), 2단(pH8.5), 3단(pH9), 4단(pH9.5)으로 알칼리 이온 수에 사용되고 -1단(pH6.0), -2단(pH5.0)의 산성이온수로 사용하고 있다. 그런데 초기 필터의 상태를 확인해 보면 직수에서 필터를 통과한 정수상태에서 물은 약알칼리로 출수된다는 것이 큰 문제이다. 따라서 초기에 설정된 이온수의 pH값은 필터가 안정화된 후 값은 전혀 틀린 값이 나온다는 것을 확인하였다. 즉 초기에 설정된 이온수기의 pH 값은 사용 중 크게 변화하여 참값이 될 수 없음을 규명하였다. 이 문제를 해결하기 위해서는 필터를 일정시간 통수 세척을 해서 사용하거나 필터의 초기 산성화 처리를 해서 중성화하여야 할 것으로 판단된다.
호두의 혈중 지질 수준 및 혈관 건강 개선 기능성을 평가하기 위하여 메타 분석을 실시하였다. 2014년 7월 9일 기준으로 DB 검색을 통해 426건의 자료를 수집하여, 선정/제외 기준에 따라 선별한 결과 총 19건 (n = 1,040)의 연구가 분석에 포함되었다. 호두를 일상 식사에서 일부 지방 급원 또는 열량을 대체하여 섭취하였을 때, 총 콜레스테롤, 저밀도 콜레스테롤, 중성지방 수준 및 혈류 매개 혈관 확장능을 각각 -0.124 mmol/l, -0.085 mmol/l, -0.080 mmol/l, +1.313 % 수준으로 대조군 대비 유의하게 개선시키는 것으로 분석되었다.
본 연구에서는 '레플리카'와 같은 텍스트 입력 기반의 부정적 감정 완화가 가능한 국내 인공지능 챗봇인 BERGPT-chatbot을 제안하고자 한다. BERGPT-chatbot은 KR-BERT와 KoGPT2-chatbot을 파이프라인으로 만들어 감정 완화 챗봇을 모델링하였다. KR-BERT를 통해 정제되지 않은 일상 데이터셋에 감정을 부여하고, 추가 데이터셋을 KoGPT2-chatbot을 통해 학습하는 방식이다. BERGPT-chatbot의 개발 배경은 다음과 같다. 현재 전 세계적으로 우울증 환자가 증가하고 있으며, 이는 COVID-19로 인해 장기적 실내 생활이나 대인 관계 제한으로 더욱 심각한 문제로 대두되었다. 그로 인해 부정적 감정 완화나 정신 건강 케어에 목적을 둔 국외의 인공지능 챗봇이 팬데믹 사태로 사용량이 증가하였다. 국내에서도 국외의 챗봇과 비슷한 심리 진단 챗봇이 서비스 되고 있으나, 국내의 챗봇은 텍스트 입력 기반 답변이 아닌 버튼형 답변 중심으로 국외 챗봇과 비교하였을 때 심리 진단 수준에 그쳐 아쉬운 실정이다. 따라서, BERGPT-chatbot을 통해 감정 완화에 도움을 주는 챗봇을 제안하였으며, BERGPT-chatbot과 KoGPT2-chatbot을 언어 모델의 내부 평가 지표인 '퍼플렉서티'를 통해 비교 분석하여 BERGPT-chatbot의 우수함을 보여주고자 한다.
연안에서 발생하는 월파는 고파랑에 의한 대표적인 자연재해 중 하나이며, 태풍 시 발생하는 월파는 연안침수의 주요 원인으로 작용한다. 최근의 연안역은 사회적·경제적 수요의 증가로 연안을 따라 주거지역 및 상업지역이 집중되고 있어 장기적인 해수면의 상승 및 태풍 빈도의 증가 등으로 인한 연안재해의 위험성이 지속적으로 지적되어 왔다. 지금까지 월파량은 주로 실내 수리모형실험을 통해 구조물의 마루 높이를 초과하는 수괴를 집수함을 통해 직접 수집하여 계측시간의 평균월파량으로 평가해 왔다. 본 연구에서는 실해역에서 발생하는 월파를 정량적으로 평가하기 위한 관측시스템의 개발을 목표로 월파고의 시간변동을 이용하여 개별 월파량을 추정하는 방법을 제안하였다. 우리나라 해안에 많이 설치된 사석경사제를 대상으로 수리모형실험을 수행하였으며, 월파 발생 시 구조물 마루에서 발생하는 범람유속을 장파유속으로 가정한 월파유량계수를 도입하고 월파고로부터 월파량을 예측하여 실험결과와 비교·검토하였다. 그 결과, 본 연구에서 도출된 월파유량계수를 월파고에 적용하여 월파량 추정이 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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