• 제목/요약/키워드: Optimal Performance

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위성영상의 방사적 특성을 고려한 구름 탐지 방법 개발 (Development of Cloud Detection Method Considering Radiometric Characteristics of Satellite Imagery)

  • 서원우;강홍기;윤완상;임평채;이수암;김태정
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권6_1호
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    • pp.1211-1224
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    • 2023
  • 구름은 광학위성을 이용한 국토 관측 및 재난 대응, 변화 탐지 등 지표의 현상을 관측하는데 있어 많은 어려운 문제를 야기한다. 구름의 존재는 영상 처리 단계 뿐만 아니라 최종적으로는 데이터의 품질에 영향을 미치므로 이를 반드시 식별하고 제거하는 과정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 위성영상 내 구름의 분광패턴에 가장 근접한 화소를 탐색 및 추출해 최적의 임계값을 선정하고 임계값을 바탕으로 구름 산출물을 제작하는 일련의 과정을 자동으로 수행하는 새로운 구름 탐지 기법을 개발하고자 하였다. 구름 탐지 기법은 크게 세 단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 Digital Number (DN) 단위 영상을 대기상층 반사율 단위로 변환하는 과정을 수행한다. 두 번째 단계에서는 대기상층 반사율 영상을 이용하여 Hue-Value-Saturation (HSV) 변환 및 삼각형 임계 처리, 최대우도 분류 등의 전처리를 적용하고 각 영상별로 초기 구름 마스크 생성을 위한 임계값을 결정한다. 세번째 후처리 단계에서는 생성된 초기 구름 마스크에 포함된 노이즈를 제거하고 구름 경계 및 내부를 개선한다. 구름 탐지를 위한 실험 자료로 구름의 공간적, 계절적 분포의 다양성을 보여주는 4~11월 시기에 한반도 지역에서 촬영된 국토위성 L2G 영상을 사용하였다. 제안 방법의 성능을 검증하기 위해 단일 임계화 방법으로 생성된 결과를 비교하였다. 실험 결과, 제안 방법은 기존 방법과 비교하여 전처리 과정을 통해 각 영상의 방사학적 특성을 고려할 수 있어 보다 정확하게 구름을 검출할 수 있었다. 또한, 구름 개체를 제외한 나머지 밝은 물체(판넬식 지붕, 콘크리트 도로, 모래 등)의 영향을 최소화하는 결과를 보여주었다. 제안 방법은 기존 방법 대비 F1-score 기준으로 30% 이상의 개선된 결과를 보여주었으나 눈이 포함된 특정 영상에서 한계점이 있었다.

건강기능식품에서 HPLC-UVD를 이용한 자일로올리고당 시험법의 표준화 연구 (Studies on Xylooligosaccharide Analysis Method Standardization using HPLC-UVD in Health Functional Food)

  • 이세윤;정희선;김규헌;이미영;최정호;안정선;권광일;이혜영
    • 한국식품위생안전성학회지
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    • 제39권2호
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    • pp.72-82
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    • 2024
  • 본 연구는 자일로올리고당의 과학적이고 체계적인 표준화된 시험법을 마련하여 다양한 제형의 제품에 적용하고자 하였다. 최적화된 시험법을 마련하기 위해 초음파 처리 시간, 산 가수분해 시간 및 농도를 검토하여 전처리 방법을 비교 평가하였으며, HPLC-UVD를 이용하여 시료 중의 자일로올리고당을 분석하였다. 분석 시 1-phenyl-3-methyl-5-pyrazoline (PMP)으로 유도체화하고, photo diode array (PDA)가 장착된 high performance liquid chromatography (HPLC) (Nanospace SI-2)를 사용하였으며, 칼럼은 Cadenza C18 (4.6 × 250 mm, 3 ㎛)이었으며, 이동상은 pH를 6.0으로 맞춘 20 mM 인산완충용액과 아세토니트릴을 78:22 비율로 혼합하여 사용하였고, 0.5 mL/min 유속으로 254 nm로 하여 분석하였다. 건강기능식품 등 시험법 마련 표준절차에 관한 가이드라인에 따라 밸리데이션을 수행하고, 표준화된 시험법을 이용하여 유통 중인 건강기능식품 대상 품목에 대해 시험법 적용 여부를 확인하였다. 표준화된 시험법은 자일로올리고당을 함유한 건강기능식품 품질관리에 대한 신뢰성을 더 높일 것으로 본다.

희귀 식물 박달목서 유묘의 생장 및 생리적 특성에 대한 차광 효과 (Shading Effects on the Growth and Physiological Characteristics of Osmanthus insularis Seedlings, a Rare Species)

  • 구다은;한심희;임은영;김진;구자정
    • 한국산림과학회지
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    • 제113권1호
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    • pp.88-96
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    • 2024
  • 본 연구는 우리나라의 희귀식물인 박달목서의 현지내·외 보존 및 복원을 위한 생육 환경 조성 시 적정 광 조건을 구명하기 위해 수행되었다. 이를 위해 차광 처리구를 설치하여 전광 기준 100%, 55%, 20%, 10% 상대 광량 조건에서 4월부터 11월까지 생육 관리한 박달목서 유묘의 생장 특성, 잎 형태, 광합성 특성 및 광합성 색소 함량을 조사하였다. 그 결과, 수고와 근원경의 상대 생장률은 광량에 따른 차이가 없었으나, 잎, 줄기 및 뿌리의 건중량 및 잎 수는 55% 상대 광량 조건에서 가장 높았다. 잎의 형태는 광량이 높아질수록 엽면적이 작아지고 두께가 두꺼워지는 경향을 보였다. 광포화점에서의 광합성 속도와 기공전도도를 비롯하여 순양자수율, 암호흡, 잎의 엽록소 a, b와 카로테노이드 함량 역시 55% 상대 광량에서 가장 높았다. 전광 조건에서 박달목서 유묘의 잎은 작고 두꺼워지는 형태적 적응이 나타났으나, 엽록소 함량은 가장 낮아 광합성 속도가 55% 상대 광량보다 떨어졌다. 10%, 20% 상대 광량에서는 광량이 적을수록 엽록소 a, b, 카로테노이드 함량이 감소하였고, 광합성 속도와 암호흡 속도가 낮아졌다. 결론적으로, 박달목서 유묘는 광량에 따라 형태적인 적응 반응을 보였으나, 그늘에서 광합성 효율을 높이는 생리적인 반응은 뚜렷하지 않았다. 또한 생육에 가장 적절한 광조건은 전광의 55% 수준으로, 이 조건에서 광합성이 가장 활발하고 최종 산물인 건중량 생산이 최대로 나타났다. 따라서 박달목서는 현지외 보존을 위한 생육 환경 조성 시 광량이 전광의 55% 정도가 될 수 있도록 조절 관리하는 것이 필요할 것으로 판단된다.

Sentinel-1 위성 영상을 활용한 침수 탐지 기법 방법론 비교 연구 (Comparative study of flood detection methodologies using Sentinel-1 satellite imagery)

  • 이성우;김완엽;이슬찬;정하규;박종수;최민하
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제57권3호
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    • pp.181-193
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    • 2024
  • 기후변화에 의해 발생하는 대기 불균형은 강우량의 증가로 이어지고, 침수 발생 빈도가 증가함에 따라 이를 탐지할 수 있는 기술의 필요성이 증가하고 있다. 침수 피해를 최소화하기 위해 지속적인 모니터링이 필요하며, 날씨의 영향을 받지 않는 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 영상을 활용하여 침수지역을 탐지하였다. 관측된 데이터는 median 필터를 통해 노이즈를 감소시키는 전처리 과정을 진행하였으며, 객체 탐지 기법을 통해 수체와 비수체를 분류하여 각 기법의 침수탐지 활용성을 평가하고자 하였다. 본 연구에서는 Otsu 기법과 SVM 기법을 통해 수체 및 침수 탐지를 수행하였으며, Confusion Matrix를 통해 전체적인 모델의 성능을 평가하였다. Otsu 기법은 수체와 비수체의 경계를 구분하는데 적합함을 보였으나, 혼합물의 영향을 받아 오탐지의 비율이 높게 나타났다. 반면, SVM 기법을 사용한 경우, 오탐지 비율이 낮고 혼합물에 의한 영향에 민감하지 않은 것으로 관측되었다. 이에 따라 침수 상태를 제외한 다른 조건에서 SVM 기법의 정확도가 높게 나타났다. Otsu 기법이 침수 조건에서 SVM 기법보다 다소 높은 정확도를 보였지만, 정확도의 차이가 5% 미만임을 확인할 수 있었다(Otsu: 0.93, SVM: 0.90). SVM 기법이 Otsu 기법보다 침수 전, 침수 후의 조건에서 정확도 차이가 최대 15% 이상 발생하여 수체 및 침수탐지에 더 적합하게 나타났다(Otsu: 0.77, SVM: 0.92). 이러한 결과는 SVM 기법이 수체 및 침수탐지에서 효과적으로 활용될 수 있음을 시사하며, 미래의 수재해 탐지 시스템에 적용될 때 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

전이학습 기반 다중 컨볼류션 신경망 레이어의 활성화 특징과 주성분 분석을 이용한 이미지 분류 방법 (Transfer Learning using Multiple ConvNet Layers Activation Features with Principal Component Analysis for Image Classification)

  • 바트후 ?바자브;주마벡 알리하노브;팡양;고승현;조근식
    • 지능정보연구
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    • 제24권1호
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    • pp.205-225
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    • 2018
  • Convolutional Neural Network (ConvNet)은 시각적 특징의 계층 구조를 분석하고 학습할 수 있는 대표적인 심층 신경망이다. 첫 번째 신경망 모델인 Neocognitron은 80 년대에 처음 소개되었다. 당시 신경망은 대규모 데이터 집합과 계산 능력이 부족하여 학계와 산업계에서 널리 사용되지 않았다. 그러나 2012년 Krizhevsky는 ImageNet ILSVRC (Large Scale Visual Recognition Challenge) 에서 심층 신경망을 사용하여 시각적 인식 문제를 획기적으로 해결하였고 그로 인해 신경망에 대한 사람들의 관심을 다시 불러 일으켰다. 이미지넷 첼린지에서 제공하는 다양한 이미지 데이터와 병렬 컴퓨팅 하드웨어 (GPU)의 발전이 Krizhevsky의 승리의 주요 요인이었다. 그러므로 최근의 딥 컨볼루션 신경망의 성공을 병렬계산을 위한 GPU의 출현과 더불어 ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터의 가용성으로 정의 할 수 있다. 그러나 이러한 요소는 많은 도메인에서 병목 현상이 될 수 있다. 대부분의 도메인에서 ConvNet을 교육하기 위해 대규모 데이터를 수집하려면 많은 노력이 필요하다. 대규모 데이터를 보유하고 있어도 처음부터 ConvNet을 교육하려면 많은 자원과 시간이 소요된다. 이와 같은 문제점은 전이 학습을 사용하면 해결할 수 있다. 전이 학습은 지식을 원본 도메인에서 새 도메인으로 전이하는 방법이다. 전이학습에는 주요한 두 가지 케이스가 있다. 첫 번째는 고정된 특징점 추출기로서의 ConvNet이고, 두번째는 새 데이터에서 ConvNet을 fine-tuning 하는 것이다. 첫 번째 경우, 사전 훈련 된 ConvNet (예: ImageNet)을 사용하여 ConvNet을 통해 이미지의 피드포워드 활성화를 계산하고 특정 레이어에서 활성화 특징점을 추출한다. 두 번째 경우에는 새 데이터에서 ConvNet 분류기를 교체하고 재교육을 한 후에 사전 훈련된 네트워크의 가중치를 백프로퍼게이션으로 fine-tuning 한다. 이 논문에서는 고정된 특징점 추출기를 여러 개의 ConvNet 레이어를 사용하는 것에 중점을 두었다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 직접 추출된 차원적 복잡성을 가진 특징점을 적용하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 우리는 여러 ConvNet 레이어에서 추출한 특징점이 이미지의 다른 특성을 처리한다는 것을 발견했다. 즉, 여러 ConvNet 레이어의 최적의 조합을 찾으면 더 나은 특징점을 얻을 수 있다. 위의 발견을 토대로 이 논문에서는 단일 ConvNet 계층의 특징점 대신에 전이 학습을 위해 여러 ConvNet 계층의 특징점을 사용하도록 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 세단계로 이루어져 있다. 먼저 이미지 데이터셋의 이미지를 ConvNet의 입력으로 넣으면 해당 이미지가 사전 훈련된 AlexNet으로 피드포워드 되고 3개의 fully-connected 레이어의 활성화 틀징점이 추출된다. 둘째, 3개의 ConvNet 레이어의 활성화 특징점을 연결하여 여러 개의 ConvNet 레이어의 특징점을 얻는다. 레이어의 활성화 특징점을 연결을 하는 이유는 더 많은 이미지 정보를 얻기 위해서이다. 동일한 이미지를 사용한 3개의 fully-connected 레이어의 특징점이 연결되면 결과 이미지의 특징점의 차원은 4096 + 4096 + 1000이 된다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 추출 된 특징점은 동일한 ConvNet에서 추출되므로 특징점이 중복되거나 노이즈를 갖는다. 따라서 세 번째 단계로 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하여 교육 단계 전에 주요 특징점을 선택한다. 뚜렷한 특징이 얻어지면, 분류기는 이미지를 보다 정확하게 분류 할 수 있고, 전이 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위해 특징점 선택 및 차원축소를 위해 PCA를 사용하여 여러 ConvNet 레이어의 특징점과 단일 ConvNet 레이어의 특징점을 비교하고 3개의 표준 데이터 (Caltech-256, VOC07 및 SUN397)로 실험을 수행했다. 실험결과 제안된 방법은 Caltech-256 데이터의 FC7 레이어로 73.9 %의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 75.6 %의 정확도를 보였고 VOC07 데이터의 FC8 레이어로 얻은 69.2 %의 정확도와 비교하여 73.1 %의 정확도를 보였으며 SUN397 데이터의 FC7 레이어로 48.7%의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 52.2%의 정확도를 보였다. 본 논문에 제안된 방법은 Caltech-256, VOC07 및 SUN397 데이터에서 각각 기존에 제안된 방법과 비교하여 2.8 %, 2.1 % 및 3.1 %의 성능 향상을 보였다.

클라우드 환경에서 MongoDB 기반의 비정형 로그 처리 시스템 설계 및 구현 (Design and Implementation of MongoDB-based Unstructured Log Processing System over Cloud Computing Environment)

  • 김명진;한승호;최운;이한구
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제14권6호
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    • pp.71-84
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    • 2013
  • 컴퓨터 시스템 운용 간에 발생하는 많은 정보들이 기록되는 로그데이터는 컴퓨터 시스템 운용 점검, 프로세스의 최적화, 사용자 최적화 맞춤형 제공 등 다방면으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 다양한 종류의 로그데이터들 중에서 은행에서 발생하는 대용량의 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경 하에서의 MongoDB 기반 비정형 로그 처리시스템을 제안한다. 은행업무간 발생하는 대부분의 로그데이터는 고객의 업무처리 프로세스 간에 발생하며, 고객 업무 프로세스 처리에 따른 로그데이터를 수집, 저장, 분류, 분석하기 위해서는 별도로 로그데이터를 처리하는 시스템을 구축해야만 한다. 하지만 기존 컴퓨팅환경 하에서는 폭발적으로 증가하는 대용량 비정형 로그데이터 처리를 위한 유연한 스토리지 확장성 기능, 저장된 비정형 로그데이터를 분류, 분석 처리할 수 있는 기능을 구현하기가 매우 어렵다. 이에 따라 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 기술을 도입하여 기존 컴퓨팅 인프라 환경의 분석 도구 및 관리체계에서 처리하기 어려웠던 비정형 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경기반의 로그데이터 처리시스템을 제안하고 구현하였다. 제안한 본 시스템은 IaaS(Infrastructure as a Service) 클라우드 환경을 도입하여 컴퓨팅 자원의 유연한 확장성을 제공하며 실제로, 로그데이터가 장기간 축적되거나 급격하게 증가하는 상황에서 스토리지, 메모리 등의 자원을 신속성 있고 유연하게 확장을 할 수 있는 기능을 포함한다. 또한, 축적된 비정형 로그데이터의 실시간 분석이 요구되어질 때 기존의 분석도구의 처리한계를 극복하기 위해 본 시스템은 하둡 (Hadoop) 기반의 분석모듈을 도입함으로써 대용량의 로그데이터를 빠르고 신뢰성 있게 병렬 분산 처리할 수 있는 기능을 제공한다. 게다가, HDFS(Hadoop Distributed File System)을 도입함으로써 축적된 로그데이터를 블록단위로 복제본을 생성하여 저장관리하기 때문에 본 시스템은 시스템 장애와 같은 상황에서 시스템이 멈추지 않고 작동할 수 있는 자동복구 기능을 제공한다. 마지막으로, 본 시스템은 NoSQL 기반의 MongoDB를 이용하여 분산 데이터베이스를 구축함으로써 효율적으로 비정형로그데이터를 처리하는 기능을 제공한다. MySQL과 같은 관계형 데이터베이스는 복잡한 스키마 구조를 가지고 있기 때문에 비정형 로그데이터를 처리하기에 적합하지 않은 구조를 가지고 있다. 또한, 관계형 데이터베이스의 엄격한 스키마 구조는 장기간 데이터가 축적되거나, 데이터가 급격하게 증가할 때 저장된 데이터를 분할하여 여러 노드에 분산시키는 노드 확장이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. NoSQL은 관계형 데이터베이스에서 제공하는 복잡한 연산을 지원하지는 않지만 데이터가 빠르게 증가할 때 노드 분산을 통한 데이터베이스 확장이 매우 용이하며 비정형 데이터를 처리하는데 매우 적합한 구조를 가지고 있는 비관계형 데이터베이스이다. NoSQL의 데이터 모델은 주로 키-값(Key-Value), 컬럼지향(Column-oriented), 문서지향(Document-Oriented)형태로 구분되며, 제안한 시스템은 스키마 구조가 자유로운 문서지향(Document-Oriented) 데이터 모델의 대표 격인 MongoDB를 도입하였다. 본 시스템에 MongoDB를 도입한 이유는 유연한 스키마 구조에 따른 비정형 로그데이터 처리의 용이성뿐만 아니라, 급격한 데이터 증가에 따른 유연한 노드 확장, 스토리지 확장을 자동적으로 수행하는 오토샤딩 (AutoSharding) 기능을 제공하기 때문이다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 크게 로그 수집기 모듈, 로그 그래프생성 모듈, MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈로 구성되어져 있다. 로그 수집기 모듈은 각 은행에서 고객의 업무 프로세스 시작부터 종료 시점까지 발생하는 로그데이터가 클라우드 서버로 전송될 때 로그데이터 종류에 따라 데이터를 수집하고 분류하여 MongoDB 모듈과 MySQL 모듈로 분배하는 기능을 수행한다. 로그 그래프생성 모듈은 수집된 로그데이터를 분석시점, 분석종류에 따라 MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈에 의해서 분석되어진 결과를 사용자에게 웹 인터페이스 형태로 제공하는 역할을 한다. 실시간적 로그데이터분석이 필요한 로그데이터는 MySQL 모듈로 저장이 되어 로그 그래프생성 모듈을 통하여 실시간 로그데이터 정보를 제공한다. 실시간 분석이 아닌 단위시간당 누적된 로그데이터의 경우 MongoDB 모듈에 저장이 되고, 다양한 분석사항에 따라 사용자에게 그래프화해서 제공된다. MongoDB 모듈에 누적된 로그데이터는 Hadoop기반 분석모듈을 통해서 병렬 분산 처리 작업이 수행된다. 성능 평가를 위하여 로그데이터 삽입, 쿼리 성능에 대해서 MySQL만을 적용한 로그데이터 처리시스템과 제안한 시스템을 비교 평가하였으며 그 성능의 우수성을 검증하였다. 또한, MongoDB의 청크 크기별 로그데이터 삽입 성능평가를 통해 최적화된 청크 크기를 확인하였다.

특정토양오염관리대상시설의 최적 관리방안에 관한 연구 (Optimum Management Plan for Soil Contamination Facilities)

  • 박재수;김기호;김해금;최상일
    • 한국토양비료학회지
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    • 제45권2호
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    • pp.293-300
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    • 2012
  • 본 연구에서는 국내 한 토양관련전문기관에서 실시한 석유류저장시설에 대한 법정누출검사와 자체정밀조사에서 실제 특정토양오염관리대상시설로부터 오염물질이 누출되는 기준으로는 25.7%, 저장탱크의 결함 등으로 부적합 경우를 포함하면 53.6%가 부적합으로 나타나 환경부의 누출검사 통계의 평균 부적합률 3.1%와는 현저한 차이가 있으며, 누출검사를 실시하는 동기와 점검방식 등에 따른 부적합률이 매우 다르게 나타났다. 또한, 제작 당시에 발생된 결함이 남아 누출의 잠재적 요인이 되고 있는 탱크가 약 20%에 이르고 있으며, 시설의 사용년수 경과에 따른 조사에서는 설치 후 10년 이하 시설의 부적합률이 상대적으로 높게 나타났다. 이와 같은 결과들을 토대로 도출한 특정토양오염관리대상시설에 대한 최적의 사후관리방안은 다음과 같다. 본 연구 결과를 토대로 한 법정누출검사의 이상적인 부적합률은 직접법의 경우 53.6%, 간접법의 경우 30.7%로서 현재의 부적합률과는 많은 차이가 있으며 이는 누출이 되더라도 이를 감지하는 확률이 떨어지는 간접법과, 누출이 없더라도 결함 등으로 부적합으로 판정되는 직접법 등 검사방식에서 비롯된 원천적 차이와, 검사자의 부정 또는 부실검사 등 운용상의 문제로부터 야기되는 결과로 판단되며, 이를 개선하기 위해서는 현재 누출의 감지율이 극히 낮은 가압법 등의 검사방식은 전문적인 실험을 통해 실제 누출을 감지할 수 있는 수준의 시험기준을 마련하는 한편, 토양관련전문기관 및 이에 소속된 검사자에 대한 교육과 검사결과에 대한 사후검증을 통해 부실 부정검사가 이루어지지 않도록 해야 한다. 설치경과년수 10년 이하의 시설이 업소단위의 부적합률, 저장탱크 및 배관계통의 시설단위 부적합률에서 공히 상대적으로 높은데 이는 부실 시공 등으로 인한 문제가 초기에 집중적으로 발생하는 결과로 보이며, 이와 같은 문제를 해소하기 위해서는 신규 시설에 대한 관리제도를 개선하는 한편, 특정토양오염관리대상시설을 설치한 후 10년이 경과하였을 때에는 6개월 이내 누출검사를 받도록 한 현재의 토양환경보전법 시행령 제8조제1항제2호의 규정은 설치 후 5년이 경과한 시점으로 변경하는 방안을 고려해야 한다. 시설을 설치한 후 10년 이상 경과하면 업소단위의 부적합률은 년평균 약 1.4%씩, 시설로부터 누출 발생률은 약 0.25% 씩 증가하고 있는데, 누출검사의 주기는 새로이 발생되는 누출로 인한 환경적 피해와 복구비용, 누출검사에 따른 직접적인 경제적 비용, 행정규제에 따른 국가차원의 득실을 고려하여 결정하는 것이 타당하나 누출검사와 정화에 따른 직접적인 비용만을 비교하여 결정하는 것도 하나의 방안이 될 수 있다. 예를들어, 누출검사 비용을 업소당 150만원, 오염된 업소의 토양정화비용을 1억원으로 하면 경제성 관점에서의 바람직한 점검주기는 약 6년이 된다. 그러나, 업소에 설치된 저장탱크와 배관계통의 품질은 거의 동등하여 하나의 탱크나 배관에서 문제가 발생되면 나머지 시설에서도 순차적으로 유사한 문제가 발생되고, 시설이 내구연한에 도래할수록 그 경향이 뚜렷해지므로, 일련의 시설계통에서 누출이 발생된 경우에는 검사주기를 점차 단축하여 적용하는 것을 고려할 필요가 있다. 본 연구에서 검사방식에 따른 점검결과를 보면, 업소단위의 부적합률에서는 58.9%와 22.5%, 저장탱크에 대한 검사에서 23.1%와 1.6%, 주입배관의 경우 4.1%와 0.5%, 주유 배관의 경우 5.5%와 4.1% 등 직접법으로 점검한 경우가 간접법에 비해 현저히 높아, 간접법으로만 점검을 지속하는 경우 그 차이만큼 누출을 방치하는 결과가 초래되는 것으로 나타났다. 이와 같은 문제를 해소하기 위해서는, 일정 주기마다 반드시 직접법으로 점검을 실시토록 하거나 직접법과 간접법을 교차하여 적용토록 개선할 필요가 있다. 비파괴검사에서 부적합 된 저장탱크를 결함의 유형별 분류한 결과 기공 또는 미용접 등 제작하는 과정에서 발생되는 선천적 결함으로 부적합 된 것이 약 20%에 이르고 있는데, 이는 시설의 노후화로 인한 두께미달과 국부부식 등의 후천적 결함에 의한 불합격률 보다 높은 것이다. 이와 같은 선천적 결함은 당해 저장탱크를 제작할 당시의 기술수준과 점검제도 등에서 기인한 것으로 이를 해소하기 위해서는 차기의 누출검사를 반드시 직접법으로 실시하여 원천적 결함을 보수하도록 하고, 현재의 위험물안전관리법에 의한 탱크 성능시험기준을 개정하여 새로이 설치되는 저장탱크는 모두 비파괴시험을 실시하여 제작과정에서 발생된 결함이 제거되도록 하여야 한다. 검사를 실시하게 된 동기를 자체정밀조사와 법정누출검사로 분류하여 평가한 결과, 자체정밀조사에서의 부적합률이 법정누출검사에서의 부적합률에 비해 현저히 높게 나타났는데, 검사결과 부적합 되는 경우 수반되는 2차적인 부담을 회피하려는 심리가 크게 작용하고 있는 것으로 판단된다. 즉, 법정누출검사에서 부적합 되는 경우 행정관서로부터 받게 되는 시설에 대한 보완 및 재검사, 토양정밀조사 및 오염토양 정화 등 일련의 조치를 회피하기 위하여 검사를 취소하거나 즉시 보수를 행하여 재검사를 받도록 함으로서 검사결과가 왜곡되고 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해서는 법정누출검사 결과 부적합된 시설에 대한 시정명령을 시설 보완과 재검사로 한정하여 특정토양오염관리대상시설의 소유자가 사실적으로 점검할 수 있도록 하고, 시설로부터 저장물질의 누출에 의한 부지의 오염은 소유주가 상황을 고려하여 자발적으로 사후조치를 하게 하거나 차기토양오염도 검사를 통해 오염여부를 확인하도록 부담을 완화 할 필요가 있다. 특정토양오염관리대상시설은 설치시기가 오래된 것 일수록 높은 부적합률을 나타내고 있다. 철판의 부식속도를 시설의 설치경과년수에 따른 평균최소두께의 추이에서 확인된 $0.1mm\;yr^{-i}$을 적용할 경우, 6 mm의 철판을 사용한 탱크는 위험물안전관리법상 탱크의 최소두께 (3.2 mm)에 이르기까지 이론상 내구연한은 28년으로서, 2012년 기준 내구연한을 초과한 시설이 7.3%에 이르고 있으며, 동시기에 설치된 주유배관 (표준두께 3.7 mm)의 경우 이론상의 잔존두께는 0.9 mm에 불과하다는 결론이다. 이와 같이 한계수명에 다다른 시설이나 이론상 내구연한을 초과한 시설에 대하여는 조속히 국가적 차원의 조사를 통해 그 실태를 파악하고 그 결과에 따라 폐쇄 또는 Upgrade 방안을 강구해야 한다.

5G에서 V2X를 위한 End to End 모델 및 지연 성능 평가 (End to End Model and Delay Performance for V2X in 5G)

  • 배경율;이홍우
    • 지능정보연구
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    • 제22권1호
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    • pp.107-118
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    • 2016
  • 2020년경 우리에게 모습을 보이게 될 5G 이동통신은 IoT, V2X 등을 비롯하여 다양한 서비스를 고객들에게 제공할 것으로 예상되며, 이러한 서비스를 제공하기 위한 요구사항은 꾸준히 수준을 높여오던 고속 데이터 속도 외에도, 신뢰도, 그리고 실시간 서비스를 위한 지연 감소 등이 가장 중요한 고려사항이 될 것으로 전망된다. 이러한 이유는 5G의 주요 응용분야로 고려되는 분야인 M2M, IoT, Factory 4.0 등의 서비스를 위해서는 기존의 속도뿐 아니라, 특히 지연 및 신뢰성이 매우 중요하게 고려되어야 한다. 특히, 교통관제 등 자동차를 기반으로 하는 다양한 V2X(Vehicle to X)를 활용한 지능형 교통관제 시스템 및 서비스에서는 요구사항이 가장 높은 수준으로 고려될 수 있다. 5G 이동통신을 위하여 세계 각국의 표준화 기구들은 서비스를 규정하고 이를 요구사항에 따라 그룹화하여, 서비스의 시나리오 와 기술적 요구사항을 도출하였고, 최근에는 이러한 시나리오를 위한 요구사항의 수준이 어느 정도 합의에 다다르고 있다. 도출된 서비스 시나리오는 5개이며 이는 다음과 같다. 첫 번째 시나리오는 빠른 데이터 전송이 필요한 서비스로 가상 사무공간의 3차원 정보의 전송을 위해 높은 품질의 데이터를 요구한다. 두 번째 시나리오는 운동장, 콘서트장, 백화점과 같이 군중이 몰린 곳에서도 합리적인 이동통신 광대역 서비스 제공하는 경우이며, 세 번째는 이동 중에 일정 수준의 서비스를 제공하는 경우이고, 네 번째 경우는 지연 및 신뢰도에 대한 매우 강한 요구사항을 갖는 경우이며, M2M 통신과 같이 실시간성 보안 및 산업을 위한 응용 등의 예가 해당된다. 마지막으로 다섯 번째는 유비퀴터스 통신의 예이며, 다양한 요구사항을 가진 많은 수의 디바이스에 대한 효과적인 조정하는 경우를 예로 들 수 있다. 5G 통신은 또한 차세대 망의 구조를 고려하여 SDN(Software Defined Network)기반의 구조를 채택하고 있는데, 이러한 망의 구조는 지연과 신뢰도와 밀접한 관계를 갖고, 최악조건의 경우를 위한 SDN을 고려한 망 구조측면의 검토가 필요하다. 다양한 요구사항 중 5G에서 가장 주요시 고려 되어야 할 지연 및 신뢰도에 가장 적합한 시나리오는 지능형 교통 시스템 및 서비스 환경에서의 응급상황이다. 자동차는 매우 빠른 속도로 5G의 작은 셀들을 지나가고, 응급상황에 전달해야 하는 메시지는 매우 짧은 시간에 전달 및 처리되어야 하는 시나리오로 지연에 민감한 최악조건의 대표적인 예라고 생각할 수 있다. 본 논문에서는 V2X의 응급상황에서 SDN 망 구조 및 정보흐름의 규모에 대한 시뮬레이션을 통하여 시스템 수준의 분석을 진행하였다.

한국 NPL시장 수익률 예측에 관한 연구 (A study on the prediction of korean NPL market return)

  • 이현수;정승환;오경주
    • 지능정보연구
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    • 제25권2호
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    • pp.123-139
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    • 2019
  • 국내 NPL (Non performing loan) 시장은 1998년에 형성되었지만, 본격적으로 활성화 된 시기는 2009년으로 역사가 짧은 시장이다. 이로 인해 NPL 시장에 대한 연구도 아직까지는 활발히 진행되지 않고 있는 상황이다. 본 연구는 NPL 시장의 각 물건 별 기준 수익률 달성 유무를 예측할 수 있는 모델을 제안한다. 모델 구축에 사용되는 종속변수는 물건 별 최종 수익률이 기준 수익률 수치 도달 여부를 나타내는 이항변수를 사용하였고, 독립변수로는 물건의 특성을 나타내는 11개의 변수를 대상으로 one to one t-test와 logistic regression stepwise, decision tree를 수행하여 의미있는 7개의 독립변수를 선별하였다. 그리고 통상적으로 사용되는 기준 수익률 수치(12%)가 의미있는 기준 수치인지 확인하기 위해 수치 값을 조절해가며 종속변수를 산출하여 예측모델을 구축해보았다. 그 결과 12%의 기준 수익률 수치로 산출한 종속변수를 이용하여 구축한 예측모델의 평균 Hit ratio가 64.60%로 가장 우수하다는 결과를 얻었다. 다음으로 선별된 7개의 독립변수들과 12%를 기준으로한 수익률 달성유무 종속변수를 이용하여 판별분석, 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망, 유전자알고리즘 선형 모델의 5가지 방법론을 적용해 예측모델을 구축해보았다. 5가지 방법론으로 도출한 예측 모델 간 Hit ratio를 비교한 결과 인공신경망을 이용하여 구축한 예측모델의 Hit ratio가 67.4%로 가장 우수한 결과를 도출해내었다. 본 연구를 통해 추후 NPL시장 신규 물건 매매에 있어서 7가지의 독립변수들과 인공신경망 예측 모델을 활용하는 것이 효과적임을 증명하였다. 물건의 12% 수익률 달성 여부를 사전에 예측해봄으로써 유동화회사가 투자 의사결정을 하는 데에 도움을 줄 것으로 예상하며, 나아가 NPL 시장의 거래가 적정한 가격 선에서 진행됨으로 인해 유동성이 더욱 높아질 것이라 기대한다.

자율 주행을 위한 Edge to Edge 모델 및 지연 성능 평가 (Edge to Edge Model and Delay Performance Evaluation for Autonomous Driving)

  • 조문기;배경율
    • 지능정보연구
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    • 제27권1호
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    • pp.191-207
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    • 2021
  • 오늘날 이동통신은 급증하는 데이터 수요에 대응하기 위해서 주로 속도 향상에 초점을 맞추어 발전해 왔다. 그리고 5G 시대가 시작되면서 IoT, V2X, 로봇, 인공지능, 증강 가상현실, 스마트시티 등을 비롯하여 다양한 서비스를 고객들에게 제공하기위한 노력들이 진행되고 있고 이는 우리의 삶의 터전과 산업 전반에 대한 환경을 바꿀 것으로 예상되고 되고 있다. 이러한 서비스를 제공하기위해서 고속 데이터 속도 외에도, 실시간 서비스를 위한 지연 감소 그리고 신뢰도 등이 매우 중요한데 5G에서는 최대 속도 20Gbps, 지연 1ms, 연결 기기 106/㎢를 제공함으로써 서비스 제공할 수 있는 기반을 마련하였다. 하지만 5G는 고주파 대역인 3.5Ghz, 28Ghz의 높은 주파수를 사용함으로써 높은 직진성의 빠른 속도를 제공할 수 있으나, 짧은 파장을 가지고 있어 도달할 수 있는 거리가 짧고, 회절 각도가 작아서 건물 등을 투과하지 못해 실내 이용에서 제약이 따른다. 따라서 기존의 통신망으로 이러한 제약을 벗어나기가 어렵고, 기반 구조인 중앙 집중식 SDN 또한 많은 노드와의 통신으로 인해 처리 능력에 과도한 부하가 발생하기 때문에 지연에 민감한 서비스 제공에 어려움이 있다. 그래서 자율 주행 중 긴급 상황이 발생할 경우 사용 가능한 지연 관련 트리 구조의 제어 기능이 필요하다. 이러한 시나리오에서 차량 내 정보를 처리하는 네트워크 아키텍처는 지연의 주요 변수이다. 일반적인 중앙 집중 구조의 SDN에서는 원하는 지연 수준을 충족하기가 어렵기 때문에 정보 처리를 위한 SDN의 최적 크기에 대한 연구가 이루어져야 한다. 그러므로 SDN이 일정 규모로 분리하여 새로운 형태의 망을 구성 해야하며 이러한 새로운 형태의 망 구조는 동적으로 변하는 트래픽에 효율적으로 대응하고 높은 품질의 유연성 있는 서비스를 제공할 수 있다. 이러한 SDN 구조 망에서 정보의 변경 주기, RTD(Round Trip Delay), SDN의 데이터 처리 시간은 지연과 매우 밀접한 상관관계를 가진다. 이 중 RDT는 속도는 충분하고 지연은 1ms 이하이기에 유의미한 영향을 주는 요인은 아니지만 정보 변경 주기와 SDN의 데이터 처리 시간은 지연에 크게 영향을 주는 요인이다. 특히, 5G의 다양한 응용분야 중에서 지연과 신뢰도가 가장 중요한 분야인 지능형 교통 시스템과 연계된 자율주행 환경의 응급상황에서는 정보 전송은 매우 짧은 시간 안에 전송 및 처리돼야 하는 상황이기때문에 지연이라는 요인이 매우 민감하게 작용하는 조건의 대표적인 사례라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 자율 주행 시 응급상황에서 SDN 아키텍처를 연구하고, 정보 흐름(셀 반경, 차량의 속도 및 SDN의 데이터 처리 시간의 변화)에 따라 차량이 관련정보를 요청해야 할 셀 계층과의 상관관계에 대하여 시뮬레이션을 통하여 분석을 진행하였다.