• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제9권11호
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• pp.1015-1026
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• 2019

본 연구에서는 노인장기요양시설 평가지표개발과 관련된 선행연구의 평가현장 적용성 및 실효성이 미흡하다는 문제의식하에, 노인장기요양기관(시설급여) 평가의 품질향상을 위한 평가지표를 개발하는 데 연구의 목적이 있었다. 이를 위해 2018년도 노인장기요양기관(시설급여) 평가지표에 대한 분석적 고찰, 일본의 노인특별요양홈 평가지표에 대한 분석, 한국의 노인장기요양시설 종사자와 일본의 노인특별요양홈 종사자를 대상으로 한 평가지표 및 평가체계에 관한 FGI를 실시하였다. 연구결과를 토대로 하여 이용자가 양질의 서비스를 제공 받을 수 있도록 지원하는 측면에서 평가지표를 개발하였다. 노인의 특성, 즉 유지 및 호전되기 어려운 노인성 질환의 특성과 기관운영의 방향 및 투명성, 그리고 종말기 케어의 필요성 등을 반영하였다. 기관운영, 환경 및 안전, 수급자 권리보장, 급여제공과정, 급여제공결과를 포괄하는 43개의 평가지표를 제시하였다. 또한, 중복되고, 불필요한 평가과정을 개선하여 평가의 과정 효율성을 증가시킬 수 있는 4단계 다층평가시스템을 제안하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.129-134
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• 2021

최근 급속한 산업 발달과 생활수준의 향상으로 인하여 전력 수요가 점차 증대되고 있고 이러한 전력수요 급증에 의해 화석연료 의존도가 높은 우리나라의 경우 국제환경 규제에 의한 온실가스 배출량의 감축 및 동결은 바로 산업 활동의 위축을 가져오게 된다. 이에 따라 환경을 국가의 산업생산 활동과 연계시키고자 하는 선진국과의 경쟁에서 많은 어려움이 발생하고 있고 이에 대한 대책으로 대체 에너지의 개발이 세계적으로 큰 관심거리가 되고 있다. 이러한 새로운 발전방식 중 비교적 용량이 작은 소규모의 발전설비는 태양광발전 (Photovoltaic generation), 풍력발전 (Wind power generation), 연료전지발전 (Fuel cell generation) 등이 있다. 그중 실용화에 있어서 중요한 요소인 연속운전 및 높은 발전효율, 장기적인 내구성을 고려할 때 가장 주목을 받는 것이 연료전지이다. 연료전지 기술은 화석연료 사용에 따른 공해요인의 제거 및 전력산업 구조조정에 따른 분산형 전원으로서 개발 및 보급 가능성이 큰 새로운 형태의 발전방식으로 주목받고 있다. 따라서 본 논문에서는 연료전지에서 발생하는 직류전원을 입력으로 하여 최종적으로 우리 일상생활에서 사용하는 교류전원을 얻는 데 필요한 전력변환 회로를 설계하여 연료전지 발전시스템을 연구 및 구성하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제42권6호
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• pp.437-445
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• 2018

국제해사기구(IMO)에서는 해양 환경보호를 위해 황산화물($SO_X$), 질소산화물($NO_X$), 이산화탄소($CO_2$) 등의 선박 배기가스 배출 규제를 강화하고 있으며, 특히 미국, 유럽을 중심으로 배출가스통제구역(Emission Control Area, ECA)을 설정하여 운용하고 있다. 이러한 환경 규제의 대응방법으로서 친환경 고효율 선박에 대한 요구가 커지면서 배출가스를 줄일 수 있는 전기추진시스템 관련 연구 및 기술에 대한 관심이 늘어나고 있다. 컨테이너선과 같은 상선은 경제속도 운항의 이유로 전기추진시스템의 적용대상에서 벗어나 있었으나, 앞으로 배기가스 배출 규제가 강화되고 4차 산업혁명 기술로 대표되는 빅데이터, IoT 기술을 적용한 자동화 시스템이 선박에 적용되기 위해서는 모니터링 및 제어가 쉬운 전기추진시스템이 필요할 것으로 전망된다. 따라서 본 논문에서는 6,800TEU 컨테이너 선박을 대상으로 전기추진시스템을 적용하기 위해서 기존 컨테이너 선박의 부하분석을 통해 부하분석 기반의 발전기 및 배터리 용량 설계를 목표로 연구를 진행하였다. 부하분석기반으로 설계된 시스템은 배터리를 이용한 부하분배제어를 통해 발전기가 높은 효율구간에서 운용할 수 있다는 장점이 있다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제5권2호
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• pp.17-27
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• 2020

지역난방 시스템은 서비스 지역 내 열 수요처들을 네트워크로 연결하여 중앙의 저비용 고효율 열 생산설비를 통해 열을 공급하는 에너지 시스템이다. 효율적인 열 공급 시시스템 운영을 위하여 지역 내 열 수요를 정확하게 예측하고 이를 바탕으로 열 생산 계획을 최적화하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 지역 내 열수요처별 열 사용량 패턴에 대한 빅데이터 정보로 기계실별 실시간 열량계 정보를 반영한 열수요 예측모형을 제시하였다. 기존에도 열 수요예측에 활용되던 지역 전체 열수요 실적 합계와 함께 수요처별로 설치되어 있는 열량계로부터 실시간으로 수집한 개별 열수요 실적을 예측모형에 반영함으로써 열 수요처별로 상이한 열사용 패턴을 반영한 열 수요 예측이 가능할 것으로 기대된다. 지역난방 기업의 실제 열수요 실적을 바탕으로 열수요 예측 정확도를 측정한 결과 계절에 상관없이 기본 모형 대비 열량계 빅데이터를 반영할 경우 정확도가 올라가는 것으로 분석되었으며, 향후 열수요처별 다양한 형태의 데이터를 추가로 반영함으로써 열 수요 예측 정확도 향상이 가능할 것으로 예측된다.

• 한국항공우주학회지
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• 제50권3호
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• pp.203-214
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• 2022

세계적으로 500 kg 급 이하의 소형위성에 대한 수요가 늘어남에 따라 전용 소형발사체에 대한 개발과 운용이 크게 증가하고 있다. 소형위성을 원하는 시간에 목표로 하는 궤도에 투입하는 발사체의 신속한 대응성이 주목받고 있으며, 신속한 위성군 구축 측면에서 공중발사 방식에 대한 관심이 증대되고 있다. 본 연구에서는 국내 소형위성군의 수요가 증가함에 따라 우리나라 및 주변 지리적 환경을 고려하여 공중발사체의 활용가능성에 대한 분석을 수행하였다. 대응성 측면에서 공중발사체와 지상 소형 및 대형발사체에 대해 임무 대응시간을 비교, 분석하고, 발사체의 궤도투입 성능 측면에서 공중발사체와 지상 소형발사체를 정량적으로 비교, 분석하였다. 분석결과, 공중발사체는 신속한 위성군 구축 관점에서 우리나라의 경우 실질적인 대응성은 제한되나 상대적으로 빠른 턴어라운드 시간과 낮은 경사각의 궤도 투입 시 효과적인 대안이 될 수 있다. 또한, 궤도투입 성능은 지상 소형발사체의 성능에 근접할 뿐만 아니라 요구 추진제 질량 측면에서 높은 효율성을 나타내어 국내 소형위성군의 궤도투입에 효과적인 발사수단으로 평가된다.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권4호
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• pp.625-640
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• 2022

Maglev rail joints are vital components serving as connections between the adjacent F-type rail sections in maglev guideway. Damage to maglev rail joints such as bolt looseness may result in rough suspension gap fluctuation, failure of suspension control, and even sudden clash between the electromagnets and F-type rail. The condition monitoring of maglev rail joints is therefore highly desirable to maintain safe operation of maglev. In this connection, an online damage detection approach based on three-dimensional (3D) convolutional neural network (CNN) and time-frequency characterization is developed for simultaneous detection of multiple damage of maglev rail joints in this paper. The training and testing data used for condition evaluation of maglev rail joints consist of two months of acceleration recordings, which were acquired in-situ from different rail joints by an integrated online monitoring system during a maglev train running on a test line. Short-time Fourier transform (STFT) method is applied to transform the raw monitoring data into time-frequency spectrograms (TFS). Three CNN architectures, i.e., small-sized CNN (S-CNN), middle-sized CNN (M-CNN), and large-sized CNN (L-CNN), are configured for trial calculation and the M-CNN model with excellent prediction accuracy and high computational efficiency is finally optioned for multiple damage detection of maglev rail joints. Results show that the rail joints in three different conditions (bolt-looseness-caused rail step, misalignment-caused lateral dislocation, and normal condition) are successfully identified by the proposed approach, even when using data collected from rail joints from which no data were used in the CNN training. The capability of the proposed method is further examined by using the data collected after the loosed bolts have been replaced. In addition, by comparison with the results of CNN using frequency spectrum and traditional neural network using TFS, the proposed TFS-CNN framework is proven more accurate and robust for multiple damage detection of maglev rail joints.

• 한국포장학회지
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• 제29권2호
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• pp.95-102
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• 2023

실내마스크 착용 해제 및 거리 두기 완화에도 불구하고 비대면 서비스가 계속되어 이루어지고 있다. 특히 음·식료품을 비롯한 농·축·수산물의 배송 수요는 증가하고 있어 이에 부가되는 플라스틱 포장 폐기물의 양이 꾸준히 증가하는 추세이다. 이에 따라 EU에서는 포장재 플라스틱의 사용을 규제하려는 방향으로 움직임을 보였다. 이러한 국제 트렌드의 흐름에 대응하여 국내 패키징 업계에서는 PLA, PBAT와 같은 생분해성 물질을 이용한 친환경 포장재 개발 연구를 활발히 진행하고 있다. 본 연구에서는 이러한 이슈에 대응하여 국내 가로수 중 상당 비중을 차지하여 식재된 은행나무의 은행잎을 lactic acid 생산에 관한 새로운 원료로 활용하고자 하였다. 은행잎은 cellulose, mannan, xylan 등의 다당류를 함유하고 있으며 대량의 원료를 얻을 수 있다는 유용한 특징이 있다. 본 연구를 통해 전처리한 은행추출부산물의 glucan은 단일 분획 공정으로는 높은 수율을 기대하기 어렵다고 판단되어지며, 낮은 수욜 문제를 해결하기 위해서는 전처리 가수분해액, 효소당화액을 모두 활용하는 통합 공정이 필수적으로 적용되어야 한다.

• 한국항만경제학회지
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• 제38권4호
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• pp.65-85
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• 2022

본 연구에서는 디지털 시대의 항만을 뜻하는 스마트 항만의 지속가능성 영역과 지표의 우선순위를 도출하기 위하여 선행 연구들과 최근 전 세계적으로 전 산업에서 필수불가결하게 도입하고 있는 ESG를 함께 연구하였다. 운영, 환경, 사회, 지배구조 등 4가지의 영역의 상위 평가항목과 20개의 하위 평가항목으로 계층구조를 설정하였고 AHP 기법 중에서 항목들의 가중치를 매기는 상대적 평가방법을 적용하였다. 쌍대비교 설문지를 Satty(1980)가 제안한 9점 척도로 구성하였다. 국내 대표적인 4개의 항만공사(부산, 인천, 울산, 여수광양)에서 지속가능성 혹은 ESG 관련 업무를 수행하는 실무 종사자들을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 분석 결과의 정확도를 높이기 위하여 일관성 비율이 0.1이하인 17부의 설문을 대상으로 AHP 분석을 실시하였다. 분석결과, 국내 스마트 항만의 지속가능성을 나타내는 4가지 영역 중 운영 영역의 우선순위가 제일 높았고, 그 다음으로 환경 영역임을 확인 할 수 있었다. 또한 20개 세부지표들에 대한 종합우선 순위를 살펴보면 운영 효율성, 운영 계획, 에너지 관리, 오염 측정 및 관리체계 등의 지표가 우선순위가 높은 것으로 나타났다. 반면 사회 영역과 지배구조 영역은 다른 영영들에 비해서 상대적 중요도가 낮은 것을 확인할 수 있었다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권1호
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• pp.39-45
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• 2024

항만 성능에 대한 정확한 평가는 컨테이너 물동량은 매우 중요한 요소이며, 효과적인 항만 개발 및 운영 전략에 대한 정확한 예측이 필수적이다. 하지만 해양 산업의 급격한 변화로 인해 컨테이너 물동량 예측의 정확성이 향상되기는 어렵다. 이를 해결하기 위해 사물인터넷(IoT)을 이용한 항만 성능에 미치는 영향을 분석하여 부산항의 경쟁력과 효율성을 향상시키기 위해 적용이 필요하다. 이에 본 연구에서는 부산항의 미래 컨테이너 물동량을 예측하기 위한 예측 모델을 개발하는 것을 목표로 이를 통해 항만 관리 기관의 개선된 의사 결정과 항만 생산성을 향상시키는 데 초점을 맞추고 있다. 항만 컨테이너 물동량을 예측하기 위해 본 연구에서는 기계 학습 모델의 Extreme Gradient Boosting (XGBoost) 기법을 도입하였다. XGBoost는 다른 알고리즘에 비해 높은 정확도, 빠른 학습 및 예측 속도,과적합을 방지하고 Feature Importance 제공하는 장점이 돋보인다. 특히 XGBoost는 회귀 예측 모델링에 직접 사용할 수 있어 기존 연구에서 제시된 물동량 예측 모델의 정확도 향상에 도움이 된다. 이를 통해 본 연구는 4.3% MAPE (Mean absolute percenture error) 값으로 제안된 방법이 컨테이너 물동량을 정확하고 신뢰성 있게 예측할 수 있다. 본 연구에서 제시한 방법론을 통해서 부산 컨테이너물동량의 정확성을 높일 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.31-37
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• 2024

본 연구에서는 컴퓨팅 자원이 제한된 환경에서도 효율적으로 동작 가능한 머신비전 기반의 보행자 신호 검출 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 제한된 자원에서도 높은 효율성을 발휘하며, 주변 조명 등의 영향을 최소화하기 위해 HSV 색공간 기반의 영상처리, 이진화, 모폴로지 연산, 라벨링 등의 단계를 순차적으로 적용하여 빛 번짐과 같은 현상에 대응할 수 있도록 설계되었다. 특히, 이 알고리즘은 비교적 단순한 형태로 구성되어 임베디드 시스템 환경에서 부담 없이 동작할 수 있도록 고려되었다. 이를 통해 낮은 컴퓨팅 자원을 보유한 환경에서도 안정적으로 작동할 수 있는 구조를 갖췄다. 또한, 제안된 보행등은 보행신호 검출 기능뿐만 아니라 IoT 기능을 탑재하여 무선으로 웹서버와 연동되는 기능을 갖췄다. 이에 따라 보행등 설치자 및 제어권자들은 웹 서버를 통해 신호등의 상태를 모니터링하고 제어할 수 있는 편의성을 제공받을 수 있다. 더불어, 50W급 LED 보행등을 효과적으로 제어할 수 있는 구현이 완료되었다. 이러한 제안된 시스템은 자원 제한 환경에서의 신속하고 효율적인 보행자 신호 검출 및 제어 시스템으로, 실제 도로 환경에서의 적용 가능성을 고려하고 있다. 이를 통해 보다 안전하고 지능적인 도로 교통 시스템의 구축에 기여할 것으로 기대된다.