• 한국가스학회지
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• 제25권1호
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• pp.20-29
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• 2021

투과성이 낮은 셰일층에서의 다단계 수압파쇄 시, 파쇄단계 간의 서로 근접한 균열로 인해 지층 간 응력간섭이 발생하는 '응력그림자효과'가 나타날 수 있다. 이로 인해 균열의 전파 방향성이 변화하거나 비정형적인 형태의 균열이 발생하게 된다. 본 연구에서는 응력그림자효과의 영향에 따른 수압파쇄 균열형태와 생산성을 분석하고자 상용 수압파쇄 시뮬레이터 full-3D모델인 'GOHFER'를 사용하였다. 균질한 저류층 모델에서 응력그림자효과 고려 유무에 따른 분석을 수행하였다. 또한 지력학적 물성이 다른 두 셰일층에서 수압파쇄 모델링을 수행하여 영률과 포아송비에 따른 응력그림자효과를 분석하였다. 선행 파쇄단계의 균열로 인한 응력변화는 최대/최소 주응력을 역전시켜 T-방향보다는 생산성이 미비한 L-방향 균열이 주로 형성되었다. 또한 Marcellus 셰일의 경우 연성 특성을 갖는 Eagle Ford 셰일에 비해 높은 취성으로 인해 균열의 폭이 더 두껍게 형성되어 균열 체적이 더욱 크게 산출되었다. Marcellus 셰일지층의 영률이 Eagle Ford 셰일에 비해 크게 낮기 때문에 stage 2에서 응력그림자효과의 영향을 적게 받는 것을 확인할 수 있었다. 이처럼 응력그림자효과는 균열 간의 간격 뿐만 아니라 지력학적 물성에 따라서도 크게 달라진다. 그러므로 좀 더 정확한 균열 형태와 현실성 있는 생산성 예측하기 위해 응력그림자효과는 고려되어야 한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.169-184
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• 2021

현대 과학기술의 발전에 따라 예술의 도구도 점차적으로 발전하였다. 다양한 미디어 기술들을 활용한 인터랙티브 아트는 사람들에게 빠르게 전파되었고, 새로운 예술의 형식으로 인식되고 있다. 인터랙티브 아트는 회화나 조각과 같은 전통적인 예술 표현 방식과는 차이가 있다. 관객과 작품 사이의 인터랙션을 통해 예술가, 참여자와 작품의 사이의 균형을 이루었다. 관객은 작품을 감상하는 것을 넘어서, 작품을 만드는 데 참여할 수 있다. 본 논문은 예술 창작의 관점에서 인간의 감각에 기반한 인터렉티브 아트 제작 기술을 시각적, 청각적, 촉각적 측면에서 분석하고, 관련 사례들을 결합하여 '시뮬레이션-체험'모델을 제안한다. 그리고 제안한 모델을 사용해서 제작한 'Charming'이란 작품을 소개하고, 그 의미를 분석한다. 본 논문은 인간의 감각에 기반한 인터랙티브 아트 제작 기술 분석을 통해 형식의 변화 및 인터랙티브 아트의 미래 발전을 예측하여 예술성, 기술성, 그리고 사회적 영향성에 적용될 수 있도록 비전을 제시한다.

• 한국항해항만학회지
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• 제46권3호
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• pp.280-288
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• 2022

본 연구는 정상 가동 중에도 회전수가 변하는 기기의 이상 및 고장 진단 방안을 다루고 있다. 회전수가 변함에 따라 비정상적 시계열 특성을 내포한 센서 데이터에 기계학습을 적용할 수 있는 절차를 제시하고자 하였다. 기계학습으로는 k-Nearest Neighbor(k-NN), Support Vector Machine(SVM), Random Forest을 사용하여 이상 및 고장 진단을 수행하였다. 또한 진단 정확성을 비교할 목적으로 이상 감지에 오토인코더, 고장진단에는 합성곱 기반의 Conv1D도 추가로 이용하였다. 비정상적 시계열로부터 통계 및 주파수 속성으로 구성된 시계열 특징 벡터를 추출하고, 추출된 특징 벡터에 정규화 및 차원 축소 기법을 적용하였다. 특징 벡터의 선택과 정규화, 차원 축소 여부에 따라 달라지는 기계학습의 진단 정확도를 비교하였다. 또한, 적용된 학습 알고리즘 별로 초매개변수 최적화 과정과 적층 구조를 설명하였다. 최종적으로 기존의 심층학습과 비교하여, 기계학습도 가변 회전기기의 고장을 정확하게 진단할 수 있는 절차를 제시하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제24권2호
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• pp.78-82
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• 2022

생물계절은 작물의 발달 시기를 결정하며, 생육기 온도에 의해 크게 영향을 받는다. 과정 기반 모델(PBM)에서 엽면적은 생물계절 및 형태 모듈의 결합에 의해 동적으로 시뮬레이션된다. 따라서 잎 발달 속도 또는 최종 잎 수의 예측은 전체 작물 모델의 성능에 영향을 주게 된다. 기온에 따른 잎 축적 속도 결정을 위한 데이터는 SPAR 챔버로부터 수집되었다. 온도의 함수로서 발달 속도를 설명하기 위해 베타 분포 함수(Yan and Hunt(1999)에 의해 제안됨)가 사용되었으며, 최적온도와 임계온도는 각각 26.0℃와 35.3℃로 추정되었다. 모델 추정치는 기온 모델에 생장기의 일 평균 기온을 입력하여 얻은 양파 잎의 일별 증가량을 누적한 결과이며, 모델 평가를 위해 온도구배하우스에서 관찰된 양파 잎의 누적 개수를 모델 추정치와 비교하였다. 본 연구에서 잎 수 추정 모델의 결정계수(R²)와 RMSE 값은 각각 0.95와 0.89였다.

• 한국항만경제학회지
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• 제37권4호
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• pp.33-40
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• 2021

현재 해운·항만 산업은 급변하는 트랜드와 치열한 경쟁 속에서 살아남기 위해 항만물류자원의 확충 및 효율적인 운용을 통해 항만 처리능력을 향상시키기 위한 전략을 펼치고 있다. 항만의 처리능력 산정은 부두에 설치되는 하역장비에 의하여 결정되는 것으로 항만의 처리능력은 물류자원을 추가적으로 배치하거나 활용 중인 자원을 효율적으로 운용하는 등 다양한 방법을 통해 향상 시킬 수 있다. 하지만 물류자원의 추가 배치는 시간과 비용의 한계가 명확하기 때문에 단기간에 향상 효과를 기대하기 어렵다. 따라서 처리능력 향상을 위해서는 활용중인 자원에 대한 효율적인 운용 방법을 찾는 것이 실현성이 높다. 국내 항만들 역시 4차 산업혁명 기술의 발달에 따라 정보화, 디지털화를 적극적으로 추진하고 있다. 그러나 현재 하역 프로세스에서 Y/T 배정 대수 산정은 전문가의 경험에 따른 감각에 의존하고 있는 실정이며, 관련된 선행연구 또한 Y/T의 배차 또는 항만 전체의 필요 대수 산정에 초점을 두고 있다. 이에 본 연구는 입항 선박의 하역정보를 활용하여 Y/T 배정 대수에 영향을 미치는 요인을 분석하고 이를 바탕으로 군집분석, 회귀분석, DNN(Deep Neural Network : 심층신경망)모형을 활용하여 분석하였다.

• 산업융합연구
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• 제20권1호
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• pp.53-62
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• 2022

선거방송은 1990년대 중반부터 가상스튜디오를 활용하기 시작했다. 1996년 SBS의 '버추얼스튜디오'는 세계 최초로 가상스튜디오를 도입한 한국 방송 기술의 혁신으로 평가받고 있다. 그러나 이전에도 KBS와 MBC에서 가상스튜디오라고 명명하고 선거방송에 활용한 사례가 있다. 선거방송에서 가상스튜디오를 포함한 CG(Computer Graphics) 사례 연구는 2000년대 이후에는 다양하게 진행됐으나 초기(2000년대 전) 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 이 논문은 실제로 가상스튜디오를 이용하기 시작한 1990년대의 중반의 사례를 분석하여, 기존의 연구를 보완하였다. 1995년에 스모키(KBS), 매직 II(MBC) 기술로 시작하여, 가상스튜디오의 초기 모델을 제시하였고, 이후 SBS의 가상스튜디오와 함께 각 방송사는 드림스튜디오(KBS), Space 21 스튜디오(MBC)라는 이름으로 발전하게 되었다. 분석 결과 선거방송은 데이터와 당선 예측을 보여주던 도표에서 가상스튜디오의 도입을 기점으로 선거방송이 스토리를 구성하게 되는 계기가 되었다는 것을 알게 되었다. 이 논문은 초기 가상스튜디오의 가치를 다루는 역사 연구의 한 형태로써 미디어가 발전하는 한 형태인 재매개의 과정을 살펴보는 데 의의가 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_3호
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• pp.851-861
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• 2022

본 연구는 전산유체역학(computational fluid dynamics, CFD) 모델을 이용하여 도시 지역에서 수목이 PM_2.5 저감에 미치는 영향을 조사하였다. 현실적인 수치 모의를 위해, 기상청에서 현업으로 운영 중인 국지예보시스템(LDAPS)이 예측한 기상 자료를 CFD 모델의 초기·경계 자료로 사용하였다. CFD 모델 성능 검증은 연구 대상지 내에 구축된 6개의 센서에서 측정한 PM_2.5 농도를 이용하였다. 본 연구에서는 수목이 PM_2.5 농도 분포에 미치는 영향을 분석하기 위하여, 수목이 식재 되지 않았다고 가정한 경우, 수목이 식재되어 있지만 바람에 대한 항력 효과만 존재한다고 가정한 경우, 수목의 항력 효과와 침적 효과가 모두 존재한다고 가정한 경우에 대한 수치 실험을 수행하였다. 분석대상 기간 동안 PM_2.5 저감 효과가 뚜렷하게 나타난 세 가지 영역 중 군부대 내의 PM_2.5 평균 농도를 비교한 결과, 수목이 식재되지 않은 경우는 12.8 ㎍ m^-3, 수목의 항력 효과만 고려한 경우는 12.5 ㎍ m^-3이 나타났고, 수목의 항력 효과와 침적 효과가 모두 고려한 경우는 6.8 ㎍ m^-3가 나타났다. 수목에 의한 건성 침적이 PM_2.5 농도를 감소시키는 효과가 있는 것으로 확인되었다.

• 적정기술학회지
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• 제6권2호
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• pp.136-145
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• 2020

개발도상국에 있어서 농업은 국가 경제의 중추임에도 불구하고, 대부분의 개도국에서는 장비와 지능형 시스템, 데이터 모니터링 등을 이용한 현상에 대한 통합적 판단 없이 인력에 의해 농업을 수행하고 있다. 농업의 중요한 요소인 관개는 작물 생산에 영향을 미치는 핵심적인 과정으로서, 연간 강우량의 변동에 대응하고자 대부분의 농장에서는 관개 시스템을 적용하고 있다. 그러나, 농장 관개 시스템의 모니터링과 제어 등에 대한 기술적 기반이 부족하여 생산성의 증대와 효율적인 농업용수 관리가 어려운 실정이다. 본 논문에서는 탄자니아 농촌 지역 관개 시스템의 스마트화를 위하여 433 MHz 무선 주파수 및 2G 기반 스마트 관개 측정 시스템과 농업용수 선불 시스템을 제안한다. 개발된 스마트 관개 시스템은 기상 데이터와 토양 수분 데이터를 하이브리드로 분석하도록 설계되었는데, 탄자니아 Arusha 지역의 Ngurudoto 마을로의 적용을 목적으로 한다. 제안된 시스템은 기상 측정 컨트롤러, 토양 수분 센서, 수류 센서, 솔레노이드 밸브 및 선불 시스템으로 구성되었는데, 센서를 통해 수집된 데이터는 433 MHz 무선 주파수 및 2G 기반 통신 아키텍처 모듈을 통해 서버로 전송된다. 본 시스템은 인터넷 운용이 제한되는 지역에 적합할 뿐만 아니라, 데이터 기반의 상태 판단과 실시간 예측이 가능하다. 개발된 시스템의 데이터 분석 알고리즘은 동적 회귀 알고리즘과 Naïve Bayes 알고리즘을 적용하여 선형 및 비선형분석 모두에 있어서 높은 정밀도를 보인다. 또한, 농장의 용수공급 시기와 용수의 양, 소요되는 전력에 대한 판단 뿐만 아니라 전체 시스템 하드웨어의 작동 및 오류에 대한 모니터링이 가능하다. 부가하여, 사용자가 농업용수를 공급받기 전에 선금을 지불하는 시스템을 적용하여 관리의 효율성을 도모하였으며, 농업의 전 과정에서 측정된 센서 데이터 및 용수 사용량은 사용자 인터페이스를 통하여 실시간으로 모니터링이 가능하도록 개발되었다. 본 연구를 통하여 개발된 RF(Radio Frequency) 및 2G 기반 스마트 관개 모니터링 시스템은 현장 적용의 편의성과 함께 사용자 중심의 모니터링 시스템을 통해 개발도상국의 경제, 사회 분야에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대한다.

• 한국가스학회지
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• 제26권6호
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• pp.9-15
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• 2022

사용 압력 범위에서 고압 수소 탱크의 내구성을 검증하기 위해서는 수압 파열 시험이 수행되어야 한다. 그런데 물의 초기 주입 과정에서 물과 공기의 상호작용에 의해 생성된 기포가 탱크 내벽에 부착되어 잔류할 경우, 가압된 탱크가 파열되는 과정에서 기포의 급격한 압력 변화로 인해 큰 충격과 소음이 유발된다. 따라서 본 연구에서는 단순화된 수식을 통하여 탱크 내벽에 잔류하는 기포를 제거하기 위해 필요한 유속을 예측하였으며, 수소 버스용수소 용기 형상을 기준으로 해당 유속을 유지하기 위한 주입 노즐의 형상을 결정하였다. 또한 입구 압력에 따른 유속 변화를 예측하기 위하여 수치 해석 모델의 개발이 수행되었고, 예측 결과의 타당성을 입증하기 위하여 모형 제작을 통한 실험이 수행되었다. 실험 결과, 탱크 벽면 근처의 유속은 해석모델 예측 값과 유사하게 나타났으며, 입구 압력이 1.5 ~ 5.5 bar 일 경우 제거 가능한 기포의 최소 크기는 약 2.2 ~ 4.6 mm로 예측되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권8호
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• pp.241-251
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• 2022

화장품 및 뷰티산업에서 고객의 피부상태 진단과 관리는 중요한 필수기능이다. 소셜미디어 환경이 사회 전 분야에 확산되고 일반화되면서 피부 상태의 진단과 관리에 대한 다양하고 섬세한 고민과 요구 사항의 질문과 답변의 상호작용이 소셜미디어 커뮤니티에서 활발하게 다루어지고 있다. 그러나 소셜미디어 정보는 매우 다양하고 비정형적인 방대한 빅데이터이므로 적절한 피부상태 정보분석과 인공지능 기술을 접목한 지능화된 피부상태 진단 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 소셜미디어의 텍스트 분석정보를 학습데이터로 가공하여 고객의 피부상태를 지능적으로 진단 및 관리하기 위한 피부상태진단시스템 SCDIS를 개발하였다. SCDIS에서는 딥러닝 기계학습 방법인 인공신경망 기술을 사용하여 자동적으로 피부상태 유형을 진단하는 인공신경망 모델 AnnTFIDF을 빌드업하여 사용하였다. 인공신경망 모델 AnnTFIDF의 성능은 테스트샘플 데이터를 사용하여 분석되었으며, 피부상태 유형 진단 예측 값의 정확성은 약 95%의 높은 성능을 나타내었다. 본 논문의 실험 및 성능분석결과를 통하여 SCDIS는 화장품 및 뷰티산업 분야의 피부상태 분석 및 진단 관리 과정에서 효율적으로 사용 가능한 지능화된 도구로 평가할 수 있다. 본 논문에서 제안된 시스템은 소셜미디어 기반의 새로운 환경에서 화장품 및 피부미용에 대한 사용자의 요구를 체계적으로 파악하고 진단하는 기초 기술로 사용 가능할 것이다. 그리고 이 연구는 새로운 기술 트렌드인 맞춤형 화장품제조와 소비자중심의 뷰티산업기술 수요를 해결하기 위한 기초 연구로 사용될 수 있을 것이다.