디지털변전소는 전력망 지능화를 위해 감시, 계측, 제어·보호, 운전 등 변전소를 구성하는 전력설비 기능과 통신방식을 국제표준인 IEC61850 기반으로 디지털화한 변전소를 말한다. 지능화된 운영시스템을 기반으로 효율적인 전력설비의 감시제어가 가능하며, 사고 발생 시 자동 복구 기능과 원격제어가 가능해 신속한 전력 장애 복구가 가능하다. 디지털 기술의 발달과 친환경 신재생에너지 및 전기차의 도입이 확대 되면서 직류 배전시스템의 보급이 확대될 전망이다. MVDC는 기존 송전계통에 적용되는 HVDC와 수용가에서의 LVDC 사이의 전압 레벨 및 전송용량을 갖는 직류 선로를 활용한 시스템이다. 대부분의 전력설비들이 교류 중심인 기존변전소의 기존 선로를 직류 선로로 변환하면 송전 손실 감소 및 더 큰 전류 용량이 확보된다. 디지털변전소의 프로세스 버스는 베이 레벨과 프로세스 레벨의 설치된 장치 간을 연결하는 이더넷스위치 등의 통신장비로 구성된 통신네트워크이다. 기존 디지털변전소에 MVDC 연계를 위해 프로세스 레벨을 교류부와 직류부로 나누어 두 개의 버스로 구성을 하였고 감시, 제어만 아니라 진단 IED와 연계되어 종합적으로 관리할 수 있는 시스템을 제안하였다.
In this study, seasonal Mann - Kendall test method was applied to 12 stations of the water quality measurement network of Nam-River based on data of BOD, COD, TN and TP for 11 years from January 2005 to December 2015 The changes of water quality at each station were examined through linear trends and the tendency of water quality change during the study period was analyzed by applying the locally weighted scatter plot smoother (LOWESS) method. In addition, spatial trends of the whole Nam-River were examined by items. The flow-adjusted seasonal Kendall test was performed to remove the flow at the water quality measurement station. As a result, BOD, COD concentration showed "no trand" and TN and TP concentration showed "down trand" in regional Kendall test throughout the study period. BOD and TP concentration in "no trand", COD, and TN concentration showed an "up trand" tendency in Nam-River dam. LOWESS analysis showed no significant water quality change in most of the analysis items and stations, but water quality fluctuation characteristics were shown at some stations such as NR1 (Kyungho-River 1), NR2 (Kyungho-River 2), NR3 (Nam-River), NR6 (Nam-River 2A). In addition, the flow-adjusted seasonal Kendall results showed that the BOD concentration was "up trand" due to the flow at the NR3 (Nam-River) station. The COD concentration was "up trand" due to the flow at NR1 (Kyungho-River 1) and NR2 (Kyungho-River 2) located upstream of the Nam-River. The effect of influent flow on water quality varies according to each site and analysis item. Therefore, for the effective water quality management in the Nam-River, it is necessary to take measures to improve the water quality at the point where the water quality is continuously "up trand" during the study period.
달 지상 인프라 및 기지 건설은 건설재료나 에너지 확보가 가능한 지역과 연계되어야 하며, 얼음 등의 핵심 자원이 풍부한 영구음영 지역을 형성하는 달 크레이터 지형의 탐지와 정보 수집이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 이러한 달 크레이터(crater) 객체 정보를 최신 딥러닝 알고리즘을 이용해 효과적으로 자동 탐지하는 방안에 대해 고찰하였다. 딥러닝 학습을 위해 NASA LRO 달 궤도선의 레이저 고도계 데이터를 기반으로 구축된 9만개의 수치표고모델과 개별 수치표고모델에 존재하는 크레이터들의 위치와 크기를 레이블링한 자료를 활용하였다. 딥러닝 학습은 최신 알고리즘인 Faster RCNN (Regional Convolution Neural Network)을 자체적으로 코드화하여 적용하였다. 이를 통해 학습된 딥러닝 시스템은 학습되지 않은 달표면 이미지 내 크레이터를 자동 인식하는데 적용되었으며, NASA에서 인력에 의해 정의한 크레이터 정보들의 오류를 자동 보정 가능하고, 정의되지 않은 많은 크레이터 까지도 자동 인식 가능함을 보였다. 이를 통해 공학적으로 매우 가치가 있는 각 지역별 크레이터들의 크기 분포 특성 및 발생 빈도 분석 등이 가능하게 되었으며, 향후에는 시간 이력별 변화추이도 분석 가능할 것으로 판단된다.
일별 최대전력 수요 예측은 국가의 전력 수급운영에 중요한 과제로서 과거부터 다양한 방법들이 끊임없이 연구되어 왔다. 일별 최대전력 수요를 정확히 예측함으로써 발전설비에 대한 일일 운용계획을 작성하고 효율적인 설비 운용을 통해 불필요한 에너지 자원의 소비를 감소하는데 기여할 수 있으며 여름 겨울철 냉난방수요로 인해 발생하는 전력소비 과다로 인한 전력예비율 감소 문제 등에 선제적으로 대비할 수 있는 장점을 가진다. 이러한 일별 최대전력수요 예측을 위하여 본 논문에서는 Seasonal ARIMA, TBATS, Seasonal Reg-ARIMA, NNETAR 모형에 평일, 주말, 특수일에 대한 효과와 온도에 대한 영향을 함께 고려하여 다음날의 일별 최대전력을 예측하는 모형을 연구하였다. 본 논문을 통한 모형들의 예측 성능 평가 결과 요일, 온도를 고려할 수 있는 Seasonal Reg-ARIMA 모형과 NNETAR 모형이 이를 고려할 수 없는 다른 시계열 모형보다 우수한 예측 성능을 나타내었고 그 중 인공신경망을 활용한 NNETAR 모형의 예측 성능이 가장 우수하였다.
다양한 농업 생산 분야에서 정보통신기술 (ICT, Information and Communications Technologies)이 융합하여 많은 발전을 이루어내고 있다. 꿀벌의 활동과 관련한 온·습도, 음파, 이산화탄소, 암모니아, 황화수소 등 다양한 봉군내·외의 요인들과 꿀벌의 활동 추적에 대한 ICT 융복합 시스템 개발연구가 최근 이슈화되고 있다. 본 연구에서는 이중 적외선 센서(QRE1113)를 이용하여 꿀벌 출입 자동 모니터링 시스템을 구현하여 실측 자료를 비교·분석하였다. 꿀벌의 방화행동을 연구하는 기존의 밀원식물 방화 개체 수 측정, 영상촬영을 통한 출입 활동 수 수동 분석, 해외 다양한 자동모니터링 시스템들과 비교하여 본 시스템은 모니터링 시간과 노력의 단축 및 외부 방화 활동과의 일치성, 수동 분석과 상대 오차 5% 미만으로 높은 실효성을 보였다. 또한, 저전력블루투스(BLE)모듈을 활용한 내·외부 온도 센서와 병행을 통해 시스템의 확장성을 확보하였으며, 이 시스템으로부터 확보한 한달간의 데이터 분석을 통해 온도와 방화행동 간 상관관계 분석 및 하루 평균 손실되는 꿀벌의 개체수(출역봉의 1.88%)를 측정할 수 있었다. 향후 복합적인 모니터링 시스템 확장과 빅데이터 축적을 통해 더욱 강력한 실시간 모니터링 도구 및 꿀벌 생태 교육자료로 양봉 산업 발전에 크게 기여할 수 있고, 과학적 분석 도구로 활용될 것이다.
본 연구에서는 입자기반 개별요소모델(grain-based distinct element model, GBDEM)을 이용하여 암석 균열의 역학적, 수리적 거동을 평가할 수 있는 수치해석기법을 제시하고 해석해와의 비교를 통해 검증하였다. 이는 DECOVALEX-2023 프로젝트 Task G의 일환으로 수행된 벤치마크 모델링 연구로, Task G는 결정질 암반 내 균열의 열-수리-역학적 복합거동을 해석하기 위한 수치해석기법을 개발하는 데에 목표가 있다. 본 연구에서는 사면체 개별 입자들을 이용하여 해석모델을 생성하고 3DEC을 이용하여 입자와 접촉에서의 거동을 해석하였다. 이 과정에서 등가연속체 개념을 적용해 입자기반모델의 미시물성을 산정할 수 있는 새로운 기법을 제시하였다. 한편, 균열 경사각과 거칠기, 경계응력조건 및 압력 조건에 따른 해석을 실시하여 각 해석조건이 균열의 수직, 전단방향 거동에 미치는 영향을 살펴보았다. 해석 결과, 제안된 수치모델은 경계응력에 따른 균열의 미끄러짐(fracture slip)과 유체 압력에 따른 균열의 개방(fracture opening), 균열 경사에 따른 응력 분포, 거칠기로 인한 전단변위의 구속 등을 합리적으로 재현하고 있음을 확인하였다. 수치해석을 통해 계산된 균열의 수직방향, 전단방향 변위는 모두 해석해를 통해 계산된 값과 거의 일치하는 결과를 보였다. 본 연구의 해석모델은 Task G에 참여하는 국외 연구팀들과의 의견 교류와 워크숍을 통해 지속적으로 개선하는 한편, 향후 다양한 조건의 실내시험에 적용하여 타당성을 검증할 예정이다.
Background: The coronavirus disease (COVID-19) has caused changes in human activity, and these changes may possibly increase or decrease exposure to fine dust (PM2.5). Therefore, it is necessary to evaluate the exposure to PM2.5 in relation to the outbreak of COVID-19. Objectives: The purpose of this study was to compare and evaluate the exposure to PM2.5 concentrations by the variation of dynamic populations before and after the outbreak of COVID-19. Methods: This study evaluated exposure to PM2.5 concentrations by changes in the dynamic population distribution in Guro-gu, Seoul, before and after the outbreak of COVID-19 between Jan and Feb, 2020. Gurogu was divided into 2,204 scale standard grids of 100 m×100 m. Hourly PM2.5 concentrations were modeled by the inverse distance weight method using 24 sensor-based air monitoring instruments. Hourly dynamic population distribution was evaluated according to gender and age using mobile phone network data and time-activity patterns. Results: Compared to before, the population exposure to PM2.5 decreased after the outbreak of COVID-19. The concentration of PM2.5 after the outbreak of COVID-19 decreased by about 41% on average. The variation of dynamic population before and after the outbreak of COVID-19 decreased by about 18% on average. Conclusions: Comparing before and after the outbreak of COVID-19, the population exposures to PM2.5 decreased by about 40%. This can be explained to suggest that changes in people's activity patterns due to the outbreak of COVID-19 resulted in a decrease in exposure to PM2.5.
본 연구에서는 입자기반 개별요소모델(grain-based distinct element model, GBDEM)을 이용하여 결정질 암석 내 포함된 균열의 열-역학적 거동을 평가할 수 있는 수치해석기법을 제시하고 열에 의한 균열의 미끄러짐 거동을 해석하였다. 이는 DECOVALEX-2023 프로젝트 Task G의 일환으로 수행된 벤치마크 모델링 연구로, Task G는 결정질 암반 내 균열의 열-수리-역학적 복합거동을 해석하기 위한 수치해석기법을 개발하는 데에 목표가 있다. 여기에서는 Voronoi diagram을 이용하여 다면체 개별입자의 집합체로서 해석모델을 생성하고, 입자 및 입자간 접촉에서 발생하는 열-역학적 거동을 개별요소프로그램인 3DEC을 통해 해석하였다. 암석 시험편의 탄성거동을 재현하기 위하여 등가연속체 개념을 적용하여 입자와 접촉의 미시물성을 산정하였으며, 균열에 상응하는 접촉에는 Coulomb slip model을 부여하여 인장강도와 전단강도를 갖는 불연속면을 모사하였다. 경계응력과 열응력에 의한 균열의 거동을 수치적으로 모델링하였으며, 경계조건에 따라 균열의 미끄러짐이 발생하는 열-역학적 메커니즘을 정량적으로 분석하였다. 해석 결과, 본 연구에서 제시한 해석모델이 암석 내 열팽창과 열응력의 증가, 균열 응력과 변위, 경계조건의 영향 등을 합리적으로 재현하고 있음을 확인하였다. 본 연구의 해석모델은 Task G에 참여하는 국외 연구팀들과의 의견 교류와 워크숍을 통해 지속적으로 개선하는 한편, 향후 실내실험에 적용하여 타당성을 검증할 예정이다.
본 연구는 우리나라의 중소기업들에 대하여 스마트 팩토리 관련 기술의 수용 및 사용의 수준을 제고하기 위한 관련 정책의 수립에 도움을 제공하기 위한 것이다. 이를 위하여 통합기술수용모델(UTAUT)을 확장하여 기술 수용의도에 영향을 미칠 수 있는 추가적인 영향요인들을 선정하였으며, 이를 실증하는 것이다. 연구목적의 달성을 위하여 리커트 7점 척도로 구성된 설문지를 작성하였으며, 제조 관련 기업을 대상으로 설문조사를 시행하였다. 통계처리에 활용된 설문지는 총 136부이다. 가설검정 결과 성과기대와 사회적 영향은 수(사)용의도에 정(+)의 유의한 영향을 미치지만, 노력기대와 촉진조건은 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 검정되었다. 확장요인으로서 네트워크 효과, 조직특성은 정(+)의 유의한 영향을 미치며, 혁신저항은 부(-)의 유의한 영향을 미치지만 인지된 위험은 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 검정되었다. 기업의 규모가 클수록 인지된 위험과 혁신저항의 수준은 낮으며, 이를 제외한 수(사)용의도 영향요인과, 수(사)용의도, 수(사)용행동의 수준은 높은 것으로 검정되었다. 본 연구를 통하여 스마트 팩토리 관련 기술의 수(사)용에 긍정적, 부정적 영향을 미칠 수 있는 요인들을 규명함으로서 제고되어야 하는 요인과 감소시켜야 하는 요인을 제시하였으며, 비교적 기업의 규모가 큰 기업들부터 우선적으로 스마트 팩토리 관련 기술이 수용될 수 있도록 하여야 한다는 연구결과를 제시한다.
암반의 역학적 및 열적 특성은 고준위방사성폐기물(high-level radioactive waste; HLW) 심지층 처분시스템 내 방사성 물질의 격리 및 이동 지연 능력과 관련된 성능에 영향을 미칠 수 있다. 이 연구는 HLW 처분시설 부지의 암반역학적 및 열적 특성과 관련된 부지설명모델에 필수적인 항목을 고찰하고 스웨덴과 핀란드의 선행 부지설명모델 사례를 통한 기술적 배경을 논의하였다. 스웨덴 SKB (Swedish Nuclear and Fuel Management Company)와 핀란드 Posiva는 암반역학적 및 열적 특성 조사·평가에 필수적인 항목을 제시하고 부지의 안전성 분석과 처분시설의 건설을 위한 암반역학 부지설명모델을 도출하였다. 암반역학 부지설명모델은 처분시설 부지 내 응력 분포와 더불어 신선암, 절리, 절리성 암반에 대한 강도 및 변형특성과 대규모 변형대의 기하학적 구조, 소규모 불연속면의 연결망 구조 및 암석의 열적 특성에 대한 조사·평가 결과를 포함한다. 또한, 암반역학 부지설명모델은 입력변수에 대한 민감도 분석결과와 입력변수의 불확실성에 대한 평가 결과를 제시하여야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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