최근 데이터 활용이 중요해짐에 따라 데이터 센터의 중요도도 함께 높아지고 있다. 하지만 데이터 센터는 막대한 전력을 소모함과 동시에 24시간 가동되는 시설이기 때문에 환경적, 경제적 측면에서 문제가 되고 있다. 최근 딥러닝 기법들을 사용하여 트래픽을 예측하거나, 데이터 센터나 서버에서 사용되는 전력을 줄이는 연구들이 다양한 관점에서 이루어지고 있다. 그러나 서버에서 처리되는 트래픽 데이터양은 변칙적이며 이는 서버를 관리하기 어렵게 만든다. 또한, 서버 상황에 따라 서버를 가변적으로 관리하는 기법에 대한 연구들이 여전히 많이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 시계열 데이터 예측에 강세를 보이는 장단기 기억 신경망 (Long-Term Short Memory, LSTM)을 기반으로 한 가변적인 서버 관리 기법을 제안한다. 제안된 모델을 통해 서버에서 사용되는 전력을 보다 효과적으로 줄일 수 있게 되며, 현업환경에서 이전보다 안정적이고 효율적으로 서버를 관리할 수 있게 된다. 제안된 모델의 검증을 위해 위키피디아 (Wikipedia)의 데이터 센터 중 6개의 데이터 센터의 전송 및 수신 트래픽 데이터를 수집한 뒤 통계기반 분석을 통해 각 트래픽 데이터의 관계를 분석 및 실험을 수행하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안된 모델의 유의미한 성능을 통계적으로 검증하였으며 서버 관리를 안정적이고 효율적으로 수행할 수 있음을 보여주었다.
국제사회는 글로벌 기후위기 극복을 위해 2050년까지 탄소중립(Net Zero)을 목표로 다양한 탈탄소 에너지원 개발을 지속하고 있다. 우리 정부에서도 '재생에너지 3020' 정책을 수립하고 태양광이나 풍력을 이용한 에너지 개발계획을 추진함에 따라 해상 풍력발전단지와 같이 연안해역에서 기존에는 볼 수 없었던 대규모 해양개발사업이 추진되고 있다. 해양시설물은 선박의 입장에서 볼 때는 항행 장애물의 일종이며, 해양시설물 설치에 따라 좁아진 수역에서 선박 간 충돌사고 발생 또는 선박과 해양시설물의 접촉사고 발생시 환경오염 및 인명피해 등의 발생이 우려된다. 이에 국내외의 해상풍력발전단지 개발계획을 살펴보고 풍력단지에서 선박의 안전한 통항을 보장하기 위한 제도적 장치가 완비되어 있는지 분석하였으며, 해외의 입법 사례와 국내 법규를 비교하여 법적 사각지대를 해소하기 위한 새로운 법령안을 제안함으로써 대한민국의 관할해역에서 해양시설물의 안전한 운영과 선박의 안전한 통항을 기대하였다.
우리나라는 안전점검을 의무적으로 시행하여야 하는 국가시설물이 증가하고 있으며, 또한 보다 안전한 안전점검 방법이 필요한 시점이다. 본 연구는 주로 육안조사에 의존하던 교량의 안전점검을 드론을 활용하여 수행함으로써 점검자의 안전을 확보하고 신속한 외관조사가 가능하게 함으로써 교량 안전점검 외관조사의 효율성을 높이고자 하였다. 연구를 위하여 인천의 영종대교를 테스트베드로 선정하고 와렌 트러스 부분, 현수교 메인 케이블, 주탑, 교각의 네 부분으로 나누어 드론 촬영을 실시하고 성과물을 제작하였으며 그 과정에서의 작업 내용들을 정리하고 분석하여 교량시설물에 대한 드론 안전점검시 다섯 단계의 표준절차를 정립할 수 있었다. 연구결과로 얻어진 표준절차의 단계별 내용은 1단계, 시설물 정보수집 및 분석, 2단계, 취약부 분석 및 비행계획, 3단계, 드론 촬영 및 데이터 처리, 4단계, 외관조사 상태평가, 5단계, 외관조사망도 및 DB 구축이다. 따라서 이 표준절차에 따라 교량을 포함한 토목시설물의 안전점검이 수행된다면 보다 체계적이고 효율적으로 안전점검을 수행해 나갈 수 있을 것으로 기대된다.
최근 컨벤션산업이 발전함에 따라 컨벤션개최에 따른 방문가치 및 방문성과에 대한 논의가 늘어나는 시점에서 컨벤션 서비스의 품질관리가 주목받고 있다. 이에 본 연구는 컨벤션 참가자의 컨벤션 서비스 품질 지각정도에 따른 컨벤션 목적지 방문가치와 향후 행동의도에 대한 영향관계를 보고자 하였다. 이는 컨벤션 참가자가 개최된 컨벤션 행사에서 제공되는 다양한 서비스에 대한 평가에 있어서 이를 긍정적인 평가를 하게 된다면 컨벤션 참가뿐만 아니라 포괄적으로 컨벤션 목적지에 방문가치와 더불어 향후 행동의도에 영향을 미칠 수 있는가에 대한 문제제기에서 시작하였다. 이를 해결하기 위하여 본 연구에서는 서울지역 컨벤션 행사에 참가한 참가자를 대상으로 연구 및 조사를 실시하였으며, 유효표본수 308부를 분석에 활용하였고, 요인분석 및 다중회귀분석을 실시하여 연구목적을 달성하고자 하였다. 컨벤션서비스 품질15개변수를 활용하여 요인분석을 실시한 결과 총 4개의 차원이 도출되었으며, 이는 인적상호작용, 참여프로그램 우수성, 정보유용성, 교통 및 시설편의성으로 명명하였다. 이러한 컨벤션 서비스 품질 요인에 따라 컨벤션 목적지 방문가치 및 향후 행동의도에 대한 다중회귀 분석결과, 컨벤션 서비스 품질 모든 요인이 복합적으로 영향을 주고 있었으며 특히, 참여프로그램 우수성 및 정보유용성이 비교적 의미 있는 결과를 보이고 있었다. 또한 컨벤션목적지 편안함과 즐거움이 향후 재방문 및 추천의사에 긍정적인 결과를 보이고 있었다. 본 연구결과는 컨벤션기획 및 프로그램 구성, 특히 컨벤션 목적지 관리에 유용한 정보로 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
이차전지 시장의 확대에 따라 니켈 산화광을 로터리 킬른 및 전기로 공법을 이용하여 생산하는 공정이 전 세계적으로 확대되고 있는 상황이며 지속가능한 ESG 경영 확대에 따라 배출가스 내 질소산화물 등 대기오염물질 관리가 강화되고 있다. 건식니켈제련 공정의 주요 설비 중 하나인 로터리 킬른은 광석의 건조와 예비환원을 위한 설비이며 운전 중 질소산화물이 생성되므로 질소산화물 농도 예측 운전이 필요하다. 본 연구에서는 회귀 예측을 위한 LSTM 모델과 분류 예측을 위한 LightGBM 모델을 적용한 AutoML을 사용하여 모델을 최적화 하였다. LSTM을 적용 시 5분 후 예측 값은 상관계수 0.86, MAE 5.13ppm, 40분 후 예측 값은 상관계수 0.38, MAE 10.84ppm의 결과를 얻었다. 분류 예측을 위한 LightGBM 적용 결과 Test 정확도는 5분 후 0.75에서 40분 후 0.61로 상승하여 실제 조업에 활용할 수 있는 수준까지 상승되었고 AutoML을 통한 모델 최적화 결과 5분 후 예측 값의 정확도는 0.75에서 0.80까지, 40분 후의 예측 정확도는 0.61에서 0.70까지 향상되었다. 본 연구를 통해 로터리 킬른 질소산화물 예측 값을 실제 조업에 적용하여 대기오염물질 배출규제 준수 및 ESG 경영에 기여할 수 있다.
본 연구는 중소규모 도시에 거주하는 노인들의 실제적 신체활동량을 측정하고, 이에 기반하여 이들이 인지하고 있는 신체활동과 관련된 문제점을 사회생태학적 모델을 통해 이해하고 개선방안을 제시하고자 하였다. 본 연구는 총 3개의 세션으로 구성되었는데, 1차 설문조사, 2차 가속도계 연구, 3차 포토보이스 연구가 이에 해당된다. 개별적인 3 단계의 연구들은 혼합연구의 기법 중 포섭(nesting)의 방식 통해 통합적으로 분석되었다. 1차 설문조사과정에 참여한 134명의 노인 중 73명의 노인들이 주당 150분의 신체활동에 참여하지 않는다고 응답했으며, 이들 중 40명이 2차 가속도계 연구에 참여하였다. 2차 가속도계 연구에서 32명의 노인이 주당 150분의 중고강도 신체활동(MVPA)를 충족하지 못했으며, 이들 중 최종적으로 6명이 3차 포토보이스 연구에 참여하였다. 이러한 과정을 통해 최종적으로 5개의 테마가 귀납적으로 도출되었다. 1. 올바른 신체활동에 대한 정보 및 서비스 부재, 2. 주변인의 지지 부재, 3. 만성질환으로 인한 제약, 4. 시설의 부재, 5. 기존 생활습관 및 방식으로 인한 신체활동 기회부족이다. 사회생태학적 모델로 분석된 5개의 테마를 통해 최종적으로 개인적, 대인간, 조직적, 공동체적, 그리고 공공정책수준에서의 개선방안이 각각 제시되었다.
최근 서비스 로봇을 일반 건축물에 도입하는 사례가 늘어나고 있다. 이에 2022년 로봇 친화형 건축물 인증제도가 구축되었으나, 업무용 건축물로 대상을 한정하여 적용 가능한 건축물이 많지 않았다. 본 연구에서는 기존 로봇 친화형 건축물 인증제도를 아파트 단지로 확장한 로봇 친화형 환경 인증 모델을 개발하였다. 초점집단면접과 분석적 계층화 과정을 통하여 지표를 구축한 결과, 총점 176점으로 구성된 지표의 분야별 중요도는 건축 및 시설 설계, 네트워크 및 시스템, 건축 운영 관리, 로봇 지원 및 기타 서비스 순으로 나타났다. 개별 항목의 점수들은 분야 간 중요도, 분야 내 중요도를 반영하자 1점에서 18점으로 다양하게 산출되었다. 28개의 개별 항목에 대한 점수를 합한 총점에 따라 아파트 단지에 최우수, 우수, 일반 인증 등급을 부여할 수 있다. 본 연구는 인간-로봇의 상호작용을 고려한 아파트 단지의 로봇 친화형 환경 인증 모델을 세계 최초로 개발하였다는 데 의의가 있다.
국내 CCTV 설치 대수는 약 130만 대 이상으로 연평균 15% 이상 증가하고 있다. 하지만 설치수요 대비 한정된 예산으로 인해 50만 화소의 저화질 CCTV로 인프라가 구성되면서 영상 내 객체 식별에 한계가 발생하고 있다. 공공분야 CCTV는 범죄 예방, 교통 정보수집(단속), 시설물의 관리, 화재 예방 등 다양한 분야에서 활용성이 높고 특히 설치되어 있는 것만으로도 각종 범죄 해결에서 큰 역할을 수행하기 때문에 공공 CCTV는 국내외적으로 증가하는 추세이다. 하지만 현재 공공 CCTV는 안개, 눈, 비 등의 환경적 요소로 인한 식별이 불가능한 문제와 저화질 CCTV 설치로 인한 수집 영상의 품질 문제 등의 잠재적인 문제점을 인지한 채 운영하고 있다. 따라서 본 연구에서는 공공 CCTV의 대표적인 저화질 요소를 제거하기 위해 먼지, 물방울, 안개 등으로 인해 발생하는 영상 내 빛의 산란광 감쇄 방법 방법과 딥러닝 알고리즘을 활용하여 입력 영상을 4K 이상 영상으로 화질을 개선하는 알고리즘 적용 방법을 제안한다.
본 연구에서는 조류와 충격파가 혼재한 해역의 흐름 특성을 3차원 수치모형(Princeton Ocean Model, POM)을 사용하여 파악하였다. 1994년에 완공된 시화방조제의 끝막이 공사 동안 개방구간과 그 주변 해역의 흐름을 모의하기 위하여 POM 모형을 선정하였다. 모의결과는 큰 내 외수위차와 적은 통수단면적으로 인해 발생한 충격파가 창조시와 낙조시에 각각 방조제 내측과 외해로 전파되는 것으로 나타났다. 또한, 충격파 주변에서 흐름분리가 발생하며, 충격파가 개방구간을 통과한 후 더 넓은 지역으로 퍼짐에 따라 충격파의 조류에 대한 영향은 약화되는 것으로 나타났다. 흐름의 종방향 유속분포는 충격파의 영향을 받는 것으로 밝혀졌다. 또한, 낙조시 개방구간 전방에서 수위강하가 발생했으며, 내외수위차가 가장 큰 모의조건에서는 도수현상이 발생하였다. 따라서 충격파가 지배적인 해역의 흐름 특성을 파악하기 위해서는 3차원적 수리해석이 필요하며, 해석결과는 대상해역에서 수행되는 해상공사 및 시설물 관리에 필요한 정보를 제공할 것으로 기대된다.
본 연구는 한농대 학생들의 장기현장실습장의 지리적 정보와 현장실습을 마친 한농대 3학년 학생들을 대상으로 실습장의 주거환경만족도에 대한 조사를 실시한 결과이다. 도상연구에 의하면 실습농장으로부터 학생들의 불만이 많았던 편리성 시설이나 안전성과 보건관련 시설까지의 평균 거리는 약 12km, 사회공공시설까지의 거리는 약 4.4km.로 나타났다. 학생들은 실습기간 중 '교통 이용의 편리성'과 '상업·편의시설과의 접근성' 등 편리성에 관련된 요인이 가장 큰 불만요인으로 조사되었으며, 여학생의 경우에는 '건물 방범 및 보안상태'에 대한 안전성 요인이 불만요인으로 나타났다. 시설 및 구조, 편리성, 안전성, 쾌적성, 사회성 등 5개 영역에서 주거 만족도 수준은 만족 수준에 도달하지 못했으며, 여학생의 경우에는 안전성과 편리성 영역에서 보통 이하의 만족도로 보였다. 학과별로는 말산업학과와 화훼학과가 다른 학과들보다 낮은 보통 이하의 만족도를 보였다. 주거유형별로는 주인세대와 함께 생활하는 경우의 만족도가 다른 유형보다 높았으며, 주거구조별로는 조립식 또는 컨테이너 구조의 만족도가 다른 구조보다 낮게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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