IEEE 802.11 표준 무선 네트워크에서 사용되는 DCF(CSMA/CA) 방식의 MAC 프로토콜은 노드들 사이에서 공평한 채널 접근 확률을 보장하도록 설계되었다. 하지만 최근 급속히 확산되고 있는 무선 환경에서 다른 노드들보다 인위적으로 더 많은 데이터를 전송하는 노드가 존재하는 것이 사실이다. 이들 오동작 노드들은 더 많은 데이터를 보내기 위해서 자신의 MAC 프로토콜 동작을 변형시키거나 다른 노드들의 MAC 동작을 방해한다. 이러한 문제는 이기적(Selfish) 노드 문제라고 정의되어 왔으며, 지금까지의 대부분 연구들에서는 무선 랜 내부의 MAC 프로토콜 동작을 프레임 단위로 분석하여 이기적인 노드를 검색하는 방법을 제안하였으나 모든 종류의 이기적인 노드들을 효과적으로 검출할 수는 없었다. 이러한 단점을 보안하기 위해서 본 논문에서는 통계적 기법 중 하나인 뜨살리스-엔트로피(Tsallis-Entropy)를 사용하여 이기적인 노드 탐색 알고리즘을 제안한다. 뜨살리스-엔트로피는 확률 분포의 밀집도 혹은 분산정도를 효과적으로 나타낼 수 있는 척도이다. 제안한 알고리즘은 무선 랜을 구성하는 AP노드에서 동작하도록 설계되었으며, 무선 노드별로 데이터 간격에 대한 확률 분포를 추출해서 뜨살리스-엔트로피를 계산한 후 임계치와 비교하는 방법으로 이기적인 노드를 검출한다. 논문에서 제안한 이기적 노드 검출 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 다양한 무선 랜 환경(혼잡도, 이기적 노드 동작방법, 임계치)을 고려하여 시뮬레이션을 수행한다. 시뮬레이터는 ns2를 사용하였으며, 실험결과 제안한 방법의 이기적인 노드 검출률 이 매우 높음을 알 수 있다.
가스용접 구조물의 장 수명 피로설계기준(fatigue design criterion)을 결정하기 위해서는 정확한 응력해석과 체계적인 피로강도평가가 필요하다. 그러나 실 구조물로부터 피로설계기준을 결정하는 것은 대단히 어려우므로 구조물의 기계적 구조적 특성을 만족하는 간편 시편을 만들어서 $\Delta{\sigma}-N_f$ 관계를 도출하여 피로강도를 평가하고 있다. 그리고 가스용접에 의해 제작된 실 구조물의 피로설계를 위해서는 피로균열발생과 파단 기점이 되는 용접부의 용접잔류응력(welding residual stress)이 고려되어야 한다. 따라서, 본 연구에서는 플러그 및 링 가스용접 이음재에 대한 용접잔류응력을 고려하기 위해 용접 열 사이클(heat cycle)에 의한 비선형 열해석(non-linear thermal analysis)과 열 응력(thermal stress) 해석을 수행하고, 실험 치와 비교 분석하여 용접잔류응력을 고려한 응력 진폭-피로수명($(\sigma_a)_R-N_f$) 관계를 도출하여 자동적으로 피로설계기준을 제시할 수 있도록 하고자 하였다.
일본 후지산은 역사적, 지질학적, 그리고 최근의 지진학적 징후로부터 화산활동의 재개에 의한 재해가능성이 있어 화산감시연구가 집중되고 있다. 후지산 감시활동의 일환으로 축적된 방대한 주변지역 지진자료를 바탕으로 단일산란모델에 의한 코다감쇠상수($Q_c^{-1}$)와 다중시간창분석에 의한 고유 및 산란감쇠상수 ($Q_i^{-1}$, $Q_s^{-1}$)를 측정하였다. 본 연구는 후지산 아래에 존재하는 것으로 여겨지고 있는 용암체의 감쇠구조에 초점을 맞추기 위해 정상에서 반경 5km 이내의 지대를 지진파가 통과하는 '후지산 근방', 지진파 통과지역이 모두 반경 20 km 바깥인 '먼 후지산'으로 자료를 분류하였다. 본 연구는 자료가 풍부하여 비교적 작은 오차범위를 나타내고 있는데, '후지산 근방'의 모든 감쇠상수 수 $Q^{-1}$는 '먼 후지산'에 비해 컸으며, 두 지대 공히 고주파 영역에서의 $Q_i^{-1}$값은 $Q_s^{-1}$ 값에 비해 높은 값이었다. 그러나, '후지산 근방'의 $Q_i^{-1}$ 값은 다른 화산지역에 비해 낮았는데, 이는 하와이화산과 같은 활동적인 화산에 비해 용융도의 비율이 낮거나 마그마활동이 덜한 것으로 해석된다.
열처리 시설은 뿌리산업 중에서 고열에 의한 열악한 환경과 긴 근로시간 등으로 원격 IOT 시스템의 적용 범위가 확대되는 상황이다. 이러한 열처리 공정 환경에서 IOT 미들웨어는 사물인터넷 기기(센서 등)의 데이터 정보를 해석하고 관리하며 제어할 수 있는 중추적 역할이 요구된다. 그간 열처리 원격에서 제어하는 시스템은 현장 상황에 대한 전반적 감시 없이 작업자의 일괄 시스템 명령으로 운영되었다. 하지만 열처리 시설의 안전성과 정밀한 제어를 위해서는 다양한 센서 컨트롤과 주변 작업환경 인지가 필요하다. 본 논문에서 제시한 열처리 안전지원 시스템은 그에 대한 해결책으로 열화상 감지를 통해 열처리로의 작업인력 접근을 파악하고 원격에서 작업 가동 시 열처리 장비의 Safety를 위한 지원시스템을 제안하였다. 또한 일반적인 고정된 열점 감시 기반 열화상 분석보다 더욱 빠르고 정확한 인식을 위해 DNN 딥러닝 네트워크를 활용한 OPEN CV 기반 열화상 분석 시스템을 구성하였다. 이를 통해 열처리 산업에 특성화된 안전관리 지원과 향후 열처리 환경에서 범용적으로 활용 할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다.
저성장·고령화시대에 접어들면서 지방의 많은 도시들이 인구감소문제를 경험하고 있다. 생산인 력감소, 재정감축, 삶의 질 저하, 공동체 기반 붕괴 등 다양한 형태의 쇠퇴현상들이 연쇄적으로 발생하면서 지방소멸의 벼랑 끝으로 몰리고 있다. 본 연구는 저성장·고령화 시대 인구감소도시의 효율적인 공간관리 정책으로써 컴팩시티 계획을 적용하기 위해 공간통계기법과 GIS를 활용하여 도시 내 고용창출중심지 추정과 고용 권역을 설정하는 방법론을 제안하였다. 구체적으로 컴팩시티에 관한 선행연구 검토를 통하여 종사자수, 정주인구수, 개발용지 면적을 고려한 새로운 지표 '고용복합지수'를 정의하고, 국지적 모란지수와 핫스팟 분석을 적용하여 고용창출중심지를 추정하였다. 창원시를 대상으로 2013년, 2015년, 2017년, 2019년의 4개 년도를 사례분석을 실시하여 고용창출중심지의 압축된 다핵구조를 확인하였다. 이 결과를 바탕으로 지속적 도시 성장을 위한 산업중심 권역 설정과 컴팩시티 공간정책의 시사점을 제시하였다. 본 분석 결과는 지역활성화 플랫폼을 위한 기능적·제도적 권역 거버넌스의 기초자료로써 인구감소, 지역총생산, 에너지 절감에 대응할 수 있는 공공시설배치, 교통계획, 의료보건 계획 등 공간정책 의사 결정에 필요한 유의미한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
기후변화로 인해 가뭄의 위험도가 증가함에 따라, 전 세계적으로 가뭄의 피해 최소화를 위한 가뭄 대응 연구가 진행 중이다. 특히, 최근에는 가뭄의 지역적 패턴을 복합적으로 분석하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있지만, 여전히 대하천 유역에서 가뭄 위험지역을 정량적으로 파악하는 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 표준강수지수(SPI)와 수정표준강수지수(M_SPI)를 산정하고, RCP4.5 및 RCP8.5 기후변화 시나리오에 대한 공간자기상관분석을 수행하여 가뭄 핫스팟 지역을 분석했다. SPI는 연구 지역 내의 분석단위별로 매개변수를 추정하여 지수를 산정하지만, M_SPI는 연구 지역 전체에 대한 매개변수를 추정하여 지수를 산정하기 때문에, 대상 지역 내의 전체적인 관점에서 기상학적 가뭄 판단에 더 합리적이다. 연구 결과, M_SPI를 사용했을 경우, 장기가뭄이 단기가뭄보다 명확히 큰 가뭄 핫스팟 지역을 나타냈다. 또한 가뭄 핫스팟 지역은 시간이 지남에 따라 낙동강 유역의 중심에서 섬진강 유역의 방향으로 이동하는데, RCP 4.5 시나리오는 단기/장기 가뭄의 이동패턴이, RCP 8.5 시나리오에서는 장기가뭄의 이동패턴이 뚜렷하였다.
Begum, Bilkis A.;Hossain, Anwar;Saroar, Golam;Biswas, Swapan K.;Nasiruddin, Md.;Nahar, Nurun;Chowdury, Zohir;Hopke, Philip K.
Asian Journal of Atmospheric Environment
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제5권4호
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pp.237-246
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2011
To explore the sources of carbonaceous material in the airborne particulate matter (PM), comprehensive PM sampling was performed (3 to 14 January 2010) at a traffic hot spot site (HS), Farm Gate, Dhaka using several samplers: AirMetrics MiniVol (for $PM_{10}$ and $PM_{2.5}$) and MOUDI (for size fractionated submicron PM). Long-term PM data (April 2000 to March 2006 and April 2000 to March 2010 in two size fractions ($PM_{2.2}$ and $PM_{2.2-10}$) obtained from two air quality-monitoring stations, one at Farm Gate (HS) and another at a semi-residential (SR) area (Atomic Energy Centre, Dhaka Campus, (AECD)), respectively were also analyzed. The long-term PM trend shows that fine particulate matter concentrations have decreased over time as a result of government policy interventions even with increasing vehicles on the road. The ratio of $PM_{2.5}/PM_{10}$ showed that the average $PM_{2.5}$ mass was about 78% of the $PM_{10}$ mass. It was also found that about 63% of $PM_{2.5}$ mass is $PM_1$. The total contribution of BC to $PM_{2.5}$ is about 16% and showed a decreasing trend over the years. It was observed that $PM_1$ fractions contained the major amount of carbonaceous materials, which mainly originated from high temperature combustion process in the $PM_{2.5}$. From the IMPROVE TOR protocol carbon fraction analysis, it was observed that emissions from gasoline vehicles contributed to $PM_1$ given the high abundance of EC1 and OC2 and the contribution of diesel to $PM_1$ is minimal as indicated by the low abundance of OC1 and EC2. Source apportionment results also show that vehicular exhaust is the largest contributors to PM in Dhaka. There is also transported $PM_{2.2}$from regional sources. With the increasing economic activities and recent GDP growth, the number of vehicles and brick kilns has significantly increased in and around Dhaka. Further action will be required to further reduce PM-related air pollution in Dhaka.
Significant soil erosion and water quality degradation issues are occurring at highland agricultural areas of Kangwon province because of agronomic and topographical specialities of the region. Thus spatial and temporal modeling techniques are often utilized to analyze soil erosion and sediment behaviors at watershed scale. The Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model is one of the watershed scale models that have been widely used for these ends in Korea. In most cases, the SWAT users tend to use the readily available input dataset, such as the Ministry of Environment (MOE) land cover data ignoring temporal and spatial changes in land cover. Spatial and temporal resolutions of the MOE land cover data are not good enough to reflect field condition for accurate assesment of soil erosion and sediment behaviors. Especially accelerated soil erosion is occurring from agricultural fields, which is sometimes not possible to identify with low-resolution MOD land cover data. Thus new land cover data is prepared with cadastral map and high spatial resolution images of the Doam-dam watershed. The SWAT model was calibrated and validated with this land cover data. The EI values were 0.79 and 0.85 for streamflow calibration and validation, respectively. The EI were 0.79 and 0.86 for sediment calibration and validation, respectively. These EI values were greater than those with MOE land cover data. With newly prepared land cover dataset for the Doam-dam watershed, the SWAT model better predicts hydrologic and sediment behaviors. The number of HRUs with new land cover data increased by 70.2% compared with that with the MOE land cover, indicating better representation of small-sized agricultural field boundaries. The SWAT estimated annual average sediment yield with the MOE land cover data was 61.8 ton/ha/year for the Doam-dam watershed, while 36.2 ton/ha/year (70.7% difference) of annual sediment yield with new land cover data. Especially the most significant difference in estimated sediment yield was 548.0% for the subwatershed #2 (165.9 ton/ha/year with the MOE land cover data and 25.6 ton/ha/year with new land cover data developed in this study). The results obtained in this study implies that the use of MOE land cover data in SWAT sediment simulation for the Doam-dam watershed could results in 70.7% differences in overall sediment estimation and incorrect identification of sediment hot spot areas (such as subwatershed #2) for effective sediment management. Therefore it is recommended that one needs to carefully validate land cover for the study watershed for accurate hydrologic and sediment simulation with the SWAT model.
This paper presents the impact of partial shading on $CuIn_xGa_{(1-x)}Se_2(CIGS)$ photovoltaic(PV) modules with bypass diodes. When the CIGS PV modules were partially shaded, the modules were under conditions of partial reverse bias. We investigated the characterization of the bypass diode and solar cell properties of the CIGS PV modules when these was partially shaded, comparing the results with those for a crystalline silicon module. In crystalline silicon modules, the bypass diode was operated at a partial shade modules of 1.67 % shading. This protected the crystalline silicon module from hot spot damage. In CIGS thin film modules, on the other hand, the bypass diode was not operated before 20 % shading. This caused damage because of hotspots, which occurred as wormlike defects in the CIGS thin film module. Moreover, the bypass diode adapted to the CIGS thin film module was operated fully at 60% shading, while the CIGS thin film module was not operated under these conditions. It is known that the bypass diode adapted to the CIGS thin film module operated more slowly than that of the crystalline silicon module; this bypass diode also failed to protect the module from damage. This was because of the reverse saturation current of the CIGS thin film, $1.99{\times}10^{-5}A/cm^2$, which was higher than that of crystalline silicon, $8.11{\times}10^{-7}A/cm^2$.
이 연구는 빅데이터 마이닝에 기초하여 공시지가 민원에 대한 시공간적 특성을 분석하는 모델을 제시하는 데 목적이 있다. 특히 이 연구는 행정 민원이 제기되는 원인을 학술적 요인보다는 시공간적 측면에서 찾았고, 그러한 민원 발생의 경향을 시공간적으로 모니터링하는 모델을 제시하였다. 2006년부터 2015년까지 인천광역시 중구의 공시지가에 대한 6,481개의 민원정보가 시간 및 공간적 특성을 고려해 수집되었고 분석을 위해 사용되었다. 텍스트 마이닝 기법을 이용해 주요 키워드의 빈도수를 도출했으며, 소셜 네트워크 분석을 통해 주요 키워드 간의 관계를 분석하였다. 키워드의 가중치와 연관되는 TF(term frequency)와 TF-IDF(term frequency-inverse document frequency)를 산출함으로써, 공시지가의 민원 발생에 대한 주요 키워드를 식별하였다. 마지막으로 Getis-Ord의 $Gi^*$의 통계량에 기초한 핫스팟 분석을 통해 공시지가 민원의 시공간적 특성을 분석하였다. 연구 결과, 공시지가 민원의 특성은 시공간적으로 연계된 군집 형태를 형성하면서 변화하고 있음을 알 수 있었다. 텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석 방법을 이용하여 자연어 기반의 공시지가 민원에 대한 발생 원인을 정량적으로 규명할 수 있음을 알 수 있었으며, 키워드 가중치인 단어 빈도(TF) 및 단어 빈도와 역문서 빈도의 조합값(TF-IDF)의 상대적인 차이가 있어 시공간적인 민원 특성을 분석하기 위한 주요 설명변수로 활용될 수 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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