• 한국디자인학회:학술대회논문집
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• 한국디자인학회 2005년도 춘계 학술발표대회 논문집
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• pp.192-193
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• 2005

• 한국환경복원기술학회지
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• 제12권2호
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• pp.73-82
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• 2009

The traffic volume of Seoul is extremely high in comparison to other major cities in Korea, and the result has been harmful physical and mental exposure to pollution by Seoulites on a regular basis. The street air pollution is more important than the others, because the air pollution generated by street traffic directly impacts the health of nearby pedestrians. This problem requires urgent attention and resolution. Among the factors creating the air pollution originating from the street, is the configuration of streets, which have emerged as the most significant because it is related to air and pollutant dispersion. Therefore, this study was conducted under the assumption that street form affects the air quality. Study sites were classified by street characteristics, and air quality was analyzed in each class. Then the OSPM (Operational Street Pollution Model) was employed to simulate the relationship between street configuration and air quality of streets within the old city center and new city center in Seoul. After that this study analyzed the correlation between air pollution and the spatial configuration of urban streets (ex. street width, building height, building density, etc.) to determine their contributions to air pollution. The outcome of this study is as follows : First, the result that was derived from the correlation analysis between street configuration and air quality hewed that the air pollution of the street is influenced by the average height of building, width of the roads as well as traffic volume. On the roadside, the concentration level of $NO_2$ is mainly affected by the average height of building and the deviation of building height along the street and CO is affected by street width. The outcome of this study can be used as a basis for more sound urban design policies, and the promotion of desirable street environments for pedestrians.

• 문화기술의 융합
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• 제10권4호
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• pp.693-700
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• 2024

에너지 소비 문제가 전 세계적으로 주요한 이슈로 자리잡아 다양한 부문에서 에너지 소비 및 온실가스 배출 절감에 대한 관심이 크다. 2022년 3월 말 기준 국내 산업단지 총 면적은 606 km2로, 전체 국토면적의 약 0.6 %에 불과한다. 하지만 2018년 기준, 국내 산업단지의 연간 에너지 사용량은 국가 전체 에너지 사용량의 53.5 %, 전체 산업부문 에너지 사용량의 83.1 %를 차지하는 110,866.1천 TOE임으로 확인되었다. 더불어 국가 전체 온실가스 배출량의 45.1 %, 산업부문 온실가스 배출량의 76.8 %를 차지하여 환경에 미치고 있는 영향 또한 상당한 상황임이 확인하였다. 이러한 배경 하에 본 연구에서는 산업단지 차원의 에너지 효율화에 기여하고자, 국내 한 산업단지를 대상으로 에너지 수요 및 공급의 예측을 진행하였으며, 예측 결과값을 포함하여 에너지 모니터링을 위한 시뮬레이터 UI 화면을 설계하였다. 머신러닝 알고리즘 중 다층퍼셉트론 (Multi-Layer Perceptron; MLP)을 사용하였으며, 예측 모델의 최적화 기법으로서 베이지안 최적화 (Bayesian Optimization)를 적용하였다. 본 연구에서 구축한 예측 모델은 산업단지 내 압축공기 수요 유량의 경우는 87.90 %, 공용 공기압축기 공급 가능 유량의 경우는 99.54 %의 예측 정확도를 보였다.

• 기술혁신학회지
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• 제13권3호
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• pp.423-445
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• 2010

본 논문은 연구개발과 이공계 고등교육의 상호 연계를 통한 시너지 극대화를 위한 사이버 인프라스트럭처에 기반한 차세대 연구 교육 융합환경의 구축방안을 제시하고자 수행되었다. 국가 R&D 사업을 통하여 생성 및 축적된 연구결과를 이공계 대학 및 대학원의 교육 현장에 직접 연계시킬 수 있는 방안을 마련하고자 하였다. 먼저 사이버인프라 기반의 연구개발 패러다임의 변화를 검토하였다. 이어서 연구성과를 교육에 활용하여 연구과 교육의 융합을 도모한 모형과 사례들을 분석하였다. 이러한 선행연구를 바탕으로 해서 우리나라 실정에 적합한 연구 교육 융합환경 시스템을 제안하였고, e-AIRS의 사례를 들어서 구체적으로 설명하였다. 마지막으로 이러한 사업을 추진하기 위한 정책적 과제들을 논의하였다.