Initial prevention activities and rapid propagation conditions is the most important to prevent diffusion of water pollution. If water pollutants flow into streams river or main stresm located in environmental conservation area or water intake facilities, we must predict immediately arrival time and the diffusion concentration to the proactive. National Institute of Environmental Research developed water pollution incident response prediction system linking dam and movable weir. the system is mathematical model which is updated daily. Therefore it can quickly predict the arrival time and the diffusion concentration when there are accident of oil spills and hazardous chemicals. Also we equipped with mathematical model and toxicity model of EFDC(Environmental Fluid Dynamics Code) to calculate the arrival time and the diffusion concentration. However these systems offer the services of an offline manner than real-time control services. we have ensured the reliability of data collection and have developed a real-time water quality measurement data transmission device by using the data linkage utilizing a mode bus communication and a commercial SCADA system, in particular, we implemented to be able to do real-time water quality prediction through information infrastructure of the water quality integrated management business created by utilizing the construction of the real-time prediction system that utilizes the data collected, the Open map, the visual representation using charts API and development of integrated management system development based on web maps.
4차산업혁명 시대에 인공지능 API에 기반한 정보의 활용은 산업과 생활에 많은 영향을 주고 있다. 특히, 의료분야에서 인공지능을 이용한 데이터 활용은 사회에 많은 변화와 영향을 미칠 것이다. 이 논문은 "Cognitive Health Advisor model(CHA model)"을 구현하기 위하여 필요한 구성요소를 연구하고, 이를 기반으로 "chatbot 이용한 CHA model"을 구현하는데 있다. 개방형 Cognitive 챗봇을 이용하여 일상 생활에서 변화되는 사용자의 건강상태를 파악하고 분석하고 생체센서와 챗봇 상담으로 분석한 사용자의 건강정보는 챗봇을 통하여 사용자에게 정보를 전달하여 사용자의 건강증진을 위한 교육정보를 제공하는 지능형 헬스 어드바이저 모델을 구현한다. 이 구현을 통하여 향후 활용 가능성을 확인하고 연구방향을 제시하고자 한다.
지리정보시스템에서 이질적인 다중 데이터 소스간의 상호운용성을 지원하기 위하여 OGIS OLE DB 데이터 제공자를 이용하여 분산된 공간데이터에 접근한다. 그러나 OGIS OLE DB 데이터 제공자인 OLE/COM 구현 명세는 공간데이터의 발견 및 접근을 위한 표준은 제시하고 있지만, 공간데이터 변경을 위한 인터페이스는 정의하고 있지 않다. 이 논문에서는 이질적인 공간데이터 서버에 분산되어 있는 공간객체들의 변경을 지원하기 위하여 OGIS OLE DB를 기반으로 정의된 서비스 제공자에 공간객체 변경 인터페이스와 변경된 공간객체의 분산 공간관련성 검사를 위한 공간관련성 검사 인터페이스를 추가한다. 또한, 동시 변경된 분산 공간객체들 간의 일관성을 보장하기 위하여 공간관련성 기반의 2단계 완료 프로토콜을 제시한다. 그리고 이 논문에서 제시한 추가 일터페이스와 2단계 완료 프로토콜의 실현을 위한 프로토타입 시스템을 설계 및 구현한다.
본 논문에서는 시각장애인의 라이프 사이클을 사전에 학습하여 시각장애인의 자립생활을 돕는 적정기술로 음성인식 기반 스마트 웨어러블 디바이스, 스마트 기기 및 웹 AI서버를 포함하는 음성, 사물 및 문자 인식 플랫폼을 제안하였다. 시각장애인용 웨어러블 기기는 착용편의성과 사물인식기능 효율을 높이기 위해 리버스 넥밴드 구조로 설계하여 제작하였으며, 웨어러블 기기에 부착된 고감도 소형 마이크와 스피커는 웨어러블 기기와 연동된 스마트기기의 앱으로 구성된 음성인식 인터페이스 기능을 지원하도록 구성하였다. 음성, 사물 및 광학문자 인식 서비스는 웹 AI 서버에서 오픈소스 및 구글 API를 활용하였고, 서비스 플랫폼의 음성, 사물 및 광학문자 인식 정밀도는 실험을 통하여 평균 90%이상 달성하였음을 확인하였다.
사회가 발전하고 복잡해짐에 따라 재난의 종류도 미세먼지, 전염병 등과 같이 새롭고 다양하게 발생하고 있다. 하지만 기존에는 이러한 재난에 대비할 수 있는 정확한 정보를 제공하는 전관방송 시스템이 없었다. 본 논문에서는 공공 데이터와 IoT 센서로부터 수집된 오염된 대기질 데이터를 분석하여 자동으로 경보를 방송하는 전관방송 시스템을 제안한다. 대기질에 따라 경보의 단계가 달라지며, 공공데이터에서 제공하는 정보는 측정소로부터의 거리나 풍향 등 다양한 요인으로 인해 안내 지역과 상당한 차이가 있는 결과를 나타내기도 한다. 이를 보완하기 위해 공공데이터에서 가져온 데이터와 현장 IoT센서에서 얻은 데이터를 비교 분석하여 방송하는 방법을 제안하고자 한다.
세계적으로 해양공간정보의 활용과 관리에 대한 중요성을 극대화하고 있고, 이러한 데이터를 분석하는 것을 연구 개발의 주요 추진 동력으로 부각하고 있다. 국내에서는 과거부터 현재까지 보유하고 있는 해양 데이터를 수집하고 가치를 추출해내는 것이 향후 우리나라의 과학발전에 중요한 역할을 할 것으로 기대하고 있다. 특히나 해양 정적 데이터는 거대 빅데이터베이스를 이루고 있으며, 높은 데이터 수집 비용과 고난이도 관측기술이 요구됨에 따라 수집된 데이터의 유실 없는 보관 및 저장이 필요로 하다. 또한 재난안전지능화융합센터의 "해양 디지털 트윈 구축 및 활용기반 기술 연구" 과제를 위해 해양 데이터에 대한 수집 및 분석이 필요로 하여, 이에 본 논문에서는 해양 정적 데이터의 현황 조사를 수행하였고 이를 수집하여 DB에 저장하는 일련의 알고리즘을 제시한다.
건축설계 초기 단계에서 대상 대지에 대한 지리 공간 정보의 사용은 필수적이다. 하지만 현재까지 이러한 정보의 취득은 상당한 시간 및 노력이 요구되는 일이다. 본 연구는 이러한 GIS 정보의 효과적 취득을 위해 현재 국토교통부 주관으로 서비스 되고 있는 국가공간정보유통시스템인 Vworld의 정보를 건축설계에 이용하는 방법을 제시한다. 제시하는 방법은 Vworld 에서 제공하는 Open API를 이용하여 건축설계 초기단계에 필요한 지형 형상, 지적도 및 토지의 용도, 개발제한 사항 등을 BIM 설계용 소프트웨어에서 검색 및 즉시 활용 할 수 있는 BIM/GIS통합 방법이다. 이를 통해 BIM 분야에서는 GIS분야에서 구축한 도시설계관련 정보를 활용 할 수 있고, GIS는 건축분야에서 구축한 건물관련 정보를 이용함으로서 지리 및 공간정보를 풍성하게 구축 및 지속적인 유지관리가 가능하게 할 수 있다. 또한 본 연구를 통해 구축된 시스템은 BIM소프트웨어를 이용하여 설계하는 건축설계자들이 프로젝트관련 지리공간정보를 취득하는데 많은 시간과 노력을 절약할 수 있다는 사실을 확인할 수 있다.
The United States (US) National Science Foundation's (NSF's) National Ecological Observatory Network (NEON) is a continental-scale observation facility, constructed and operated by Battelle, that collects long-term ecological data to better understand and forecast how US ecosystems are changing. All data and samples are collected using standardized methods at 81 field sites across the US and are freely and openly available through the NEON data portal, application programming interface (API), and the NEON Biorepository. NSF led a decade-long design process with the research community, including numerous workshops to inform the key features of NEON, culminating in a formal final design review with an expert panel in 2009. The NEON construction phase began in 2012 and was completed in May 2019, when the observatory began the full operations phase. Full operations are defined as all 81 NEON sites completely built and fully operational, with data being collected using instrumented and observational methods. The intent of the NSF is for NEON operations to continue over a 30-year period. Each challenge encountered, problem solved, and risk realized on NEON offers up lessons learned for constructing and operating distributed ecological data collection infrastructure and data networks. NEON's construction phase included offices, labs, towers, aquatic instrumentation, terrestrial sampling plots, permits, development and testing of the instrumentation and associated cyberinfrastructure, and the development of community-supported collection plans. Although colocation of some sites with existing research sites and use of mostly "off the shelf" instrumentation was part of the design, successful completion of the construction phase required the development of new technologies and software for collecting and processing the hundreds of samples and 5.6 billion data records a day produced across NEON. Continued operation of NEON involves reexamining the decisions made in the past and using the input of the scientific community to evolve, upgrade, and improve data collection and resiliency at the field sites. Successes to date include improvements in flexibility and resilience for aquatic infrastructure designs, improved engagement with the scientific community that uses NEON data, and enhanced methods to deal with obsolescence of the instrumentation and infrastructure across the observatory.
본 연구는 괜찮은 일자리 공급의 산업 및 지역입지 특성을 규명하는데 목적을 두었다. 워크넷 Open API를 활용하여 최근 1년의 채용공고 빅데이터를 수집하고 분석한 결과, 제조업은 전체 괜찮은 일자리 공급의 중추적 역할을 하고 있는 것을 확인하였으며, 지역별로는 수도권이 전체 괜찮은 일자리의 절반 가까이를 차지하는 등 지역 간 격차가 뚜렷하게 나타났다. 대도시권 내부 괜찮은 일자리의 입지는 대도시권별로 차별적인 특성을 보였다. 일부 대도시권은 제조업에서 큰 규모의 질 좋은 일자리 공급이 있었지만 지역의 중심부보다는 주변지역에 편중된 경향이 있었다. 다른 대도시권은 중심부에서 직주근접의 질 좋은 일자리를 공급하고 있지만 그 규모가 적은 문제를 보였다. 본 연구의 결과는 질 좋은 일자리 확대를 위한 제조업에 대한 정책지원의 필요성과 더불어 수도권-비수도권 간의 일자리 질 격차 해소를 위한 정책개입을 시사한다. 또한 대도시권별 맞춤형 일자리 전략의 수립과 특히 직주 근접을 고려한 일자리 공급전략의 필요성을 강조한다.
본 고에서는 한반도 동남권에 분포하는 주요 단층대에 대한 장기 거동 및 미소진동 관찰을 목적으로 하는 시추공 기반 심부 복합지구물리 모니터링 시스템 구축의 일환으로 수행된 대구경 시추공 굴착 현장에서 이루어진 Extended Leak-Off Test (XLOT)에 대한 내용 및 결과를 보고한다. 다양한 시추공 센서 설치를 위한 모니터링공의 굴착은 ~1 km 깊이에서 최종 구경 200 mm 이상을 확보하는 것을 목표로 하여, 중간 깊이까지 12" 구경의 시추공 굴진 및 케이싱 설치, 이후 최종 심도까지 7-7/8" 구경의 시추공을 굴진하는 것으로 설계되었다. 현장 여건에 맞추어 약 504 m 깊이까지 12" 구경의 시추공이 굴착되었으며, API 규격의 8-5/8" 케이싱을 설치하고 배면과 암반 간의 틈새(annulus)에 대한 세멘팅 작업을 수행하였다. 이후 하부 구간 굴진(7-7/8")에 앞서 세멘팅 건정성 확인 및 암반 응력 측정 등을 목적으로 XLOT를 수행하였다. 약 4 m 길이의 나공 구간(open hole)을 확보하고, 상부에 설치된 케이싱을 이용해 물을 주입하여 시험 심도의 암반을 가압하였다. XLOT 수행 과정에서 주입 유량에 따른 시험 구간 내 압력 변화 양상을 실시간 모니터링 하였으며, 이 자료들을 일부 활용하여 현장 시추공 조건에서의 암반 투수율을 해석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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