우리나라는 1984년 휴대 전화 서비스를 개시한지 27년이 지난 2011년이 되어서야 MVNO를 도입하였다. MVNO는 주파수 대역과 네트워크 기반시설을 보유하지 않고도 MNO의 서비스를 구매하여 소비자에게 재판매할 수 있다. 이는 설비비용을 절감하면서도 경쟁을 통하여 통신비용을 낮출 수 있는 대안이 될 수 있다. 미국, 영국 등 선진국에서는 1980년대부터 도입되었고 우리나라도 학계에서 2000년대 초반 이미 MVNO의 도입 필요성이 제기되어 왔다. 그런데 2000년대 후반 되어서야 통신비 인하가 주요 정책이슈로 등장하면서 2011년 이후 정부는 나름대로 MVNO의 활성화를 위하여 노력하고 있다. 2014년 5월에는 MVNO의 이동통신시장 점유율이 6%에 이르고 있으나 아직 확고한 시스템을 정립하지는 못한 것으로 보인다. 정부당국이 이통3사 체제만 고집하지 않고 세계적인 MVNO 흐름에 대하여 조기에 인식하고 신속하게 도입하였다면 국가적 비용이 저감되고 국민의 부담도 크게 줄어들었을 것이다. 그동안 이동통신사들이 요금체계와 서비스 수준은 거의 유사한 상태를 유지하면서 고객유치에만 치중해온 사실상의 담합행위가 지속되는 상황임을 모를 수 없는데 과징금을 부과하는 것 외에 실질적인 정책적 개선노력이 거의 없었다.
최근 도시개발과 생활수준의 향상으로 인해 교통량이 크게 증가하고 있으며, 이와 더불어 증가되는 도로 소음으로 인해 많은 민원이 제기되고 있다. 이에 대한 대책으로 도로변에 높은 방음벽이 설치되고 있으나 방음벽 주요 설계 요건인 풍하중은 공사비의 기하급수적인 증가뿐만 아니라 방음벽 높이 제한의 요인으로 작용하게 된다. 이에 본 연구에서는 기존 방음벽 수준의 차음 성능과 더불어 풍하중을 획기적으로 저감할 수 있는 우수한 가격 경쟁력의 방음벽을 개발 하는 것을 목적으로 한다. 본 연구 대상의 방음판은 헬름홀츠의 공명기 이론을 바탕으로 공기와 같은 유체는 통과하고 소음은 저감할 수 있는 신개념 통기형 방음판에 해당된다. 본 연구에서는 실 크기의 금속재 방음판을 제작하여 음압투과손실실험, 풍동실험 및 재료품질 실험을 수행하여 고속도로의 품질기준을 만족하는 결과를 도출하였다. 또한 신뢰성을 검증하기 위해 현장에 제작 및 설치를 하고 시간대 별로 소음을 측정하여 방음판의 소음 차단 효과를 확인하였다. 향후 도로에 통풍형 방음벽을 설치할 경우 높은 소음 차단 효과로 인하여 쾌적한 생활환경을 조성할 수 있을 것으로 예상된다.
기성콘크리트 부재를 현장 생산하는 경우 공장생산보다 약 14.5-39.4%의 원가가 절감되는 것으로 이전 연구에서 확인되었다. 특히, PC공장 관계자의 인터뷰를 통해, 실제 공장주는 생산원가의 20% 이상의 이윤을 얻지 못하면 공장관리 간접비를 cover하지 못해 계약을 하지 않는 것으로 확인되었다. 그리고 동등한 조건에서 기성콘크리트 부재를 현장에서 생산한다면 공장생산 대비 동등 이상의 품질이 확보된다. 이 연구들에 따르면 원가와 품질 측면에 유리하므로 기성콘크리트 부재는 현장에서 생산하여야 한다. 그러나 주어진 공기뿐 아니라 현장생산을 위한 여러 가지 제약조건으로 모든 물량을 현장생산하기 어렵다. 그 이유는 현장생산은 프로젝트 관리 과정에서 발생할 수 있는 리스크로 인하여 기피하기 때문이다. 그러나 기성콘크리트 부재의 현장생산 수행 전 리스크 요인을 분석하고 그에 대응한다면 현장생산 기회를 높일 수 있다. 따라서 본 연구는 기성콘크리트 부재의 현장생산 리스크 평가를 위한 체크리스트를 개발한다. 체크리스트를 1개의 사례현장에 적용하여 리스크 요인을 쉽고 빠르게 평가할 수 있다는 것을 검증하였다. 그 결과 건폐율이 높은 현장의 경우 생산 및 야적을 위한 가용면적을 확보하기 어려워 리스크가 큰 현장으로 분류되는 것으로 분석되었다. 개발된 리스크 평가 체크리스트는 현장생산의 리스크요인을 효율적으로 평가하며, 프로젝트 수행 시 수시로 변경되는 리스크요인을 쉽고 빠르게 판단하여 상황에 따라 대처가 가능하다.
Recently, research on cost reduction and efficiency improvement of crystalline silicon(c-Si) photovoltaic(PV) module has been conducted. In order to reduce costs, the thickness of solar cell wafers is becoming thinner. If the thickness of the wafer is reduced, cracking of wafer may occur in high temperature processes during the c-Si PV module manufacturing process. To solve this problem, a low temperature process has been proposed. Conductive paste(CP) is used for low temperature processing; it contains Sn57.6Bi0.4Ag component and can be electrically combined with solar cells and ribbons at a melting point of $150^{\circ}C$. Use of CP in the PV module manufacturing process can minimize cracks of solar cells. When CP is applied to solar cells, the output varies with the amount of CP, and so the optimum amount of CP must be found. In this paper, in order to find the optimal CP application amount, we manufactured several c-Si PV modules with different CP amounts. The amount control of CP is fixed at air pressure (500 kPa) and nozzle diameter 22G(outer diameter 0.72Ø, inner 0.42Ø) of dispenser; only speed is controlled. The c-Si PV module output is measured to analyze the difference according to the amount of CP and analyzed by optical microscope and Alpha-step. As the result, the optimum amount of CP is 0.452 ~ 0.544 g on solar cells.
합성곱 신경망 모형에서 높은 정확도를 얻기 위해서는 최적의 하이퍼파라미터를 설정하는 작업이 필요하다. 하지만 높은 성능을 낼 수 있는 하이퍼파라미터 값이 정확히 알려진 바가 없으며, 자료마다 최적의 하이퍼파라미터 값이 달라질 수 있기 때문에 매번 실험을 통해서 찾아야만 한다. 또한, 하이퍼파라미터 값들의 범위가 넓고 조합 수가 많기 때문에 시간과 계산량을 줄이기 위해서는 최적값을 찾기 위한 실험 계획을 먼저 한 후에 탐색을 하는 것이 필요하다. 그러나 아직까지 합성곱 신경망 모형에서 하이퍼파라미터 최적화를 위하여 실험계획법을 이용한 연구 결과가 보고되지 않았다. 본 논문에서는 이미지 분류 문제에서 통계방법 중 하나인 실험계획법의 요인배치법을 이용하여 실험 계획을 하고 합성곱 신경망 분석을 한 후에, 높은 성능을 갖는 값을 중심으로 그리드 탐색을 하여 최적의 하이퍼파라미터를 찾는 방법을 제안한다. 실험 계획을 통하여 각 하이퍼파라미터들의 탐색 범위를 줄인 후에 그리드 탐색을 함으로써 효율적으로 연산량을 줄이고 정확도를 높힐 수 있음을 보였다. 또한 실험 결과에서 모형 성능에 가장 큰 영향을 주는 하이퍼파라미터가 학습률이라는 것을 확인할 수 있었다.
조선소에서는 선박 건조 시 설계 및 각 선체 블록의 제작 조립 후 선행의장이라는 것을 실시한다. 선행의장은 선체를 제외한 다른 부품, 장비들을 탑재하는 것을 의미하는데, 이 과정에서 블록 내 존재하는 파이프 및 다양한 장비들의 체결이 각 블록 간 조립 시 정확히 이루어지지 않는다면 오작업 및 그에 따른 생산품질 저하와 재작업 등에 따른 막대한 비용이 발생한다. 또한 이미 완료한 의장작업이라도 파이프 및 내부 자재 공간배치 등의 문제 발생 시 재작업에 따른 선박 생산효율이 나빠진다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점 해결을 위해 3D 설계도면을 이용하여 공존현실 기술을 기반으로 한 선체의장 작업 전후 공간 배치 및 검사 시스템에 대해 소개하고자 한다. 본 연구에서 개발 및 소개한 다양한 공존현실 알고리즘 및 검사 시스템은 국내에는 도입이 전무한 AR 서비스를 기반으로 하고 있으므로 조선 선박제조 공정뿐 아니라 자동차, 건축 등 설계도면을 이용한 다양한 제조 산업 분야에 널리 적용 가능할 것으로 사료된다.
유사량 계측 기술의 발달로 초음파 도플러 유속계(ADCP)의 산란도가 부유사 농도와 관계가 있다는 특성을 이용해 부유사의 농도를 짧은 시간 간격으로 계측하여 부유사 관측의 비용과 위험 문제를 극복하고자 하는 노력이 지속되고 있다. 국내에는 자동 유량 관측소에 횡방향 ADCP (H-ADCP)가 설치되어 있어 실시간으로 부유사 농도를 계측하는 기술의 적용이 가능하지만 자동 유량 관측소와 부유사 관측소의 위치가 항상 일치하지는 않아 모든 관측소에서의 모형 개발은 불가한 실정이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 H-ADCP가 설치된 유사량 관측소 9개소에 대해 부유사 농도를 계측하는 H-ADCP-SSC 관계식을 개발하고 그 결과의 적용성에 대해 고찰하였다. 그리고 부유사 관측소별로 나타나는 특징에 대해 알아보기 위해 한국 하천의 부유사 관측소 44개소의 유역면적, 부유사와 하상토의 입도분포, 유량-유사량 관계식 등의 유사특성 자료를 이용해 비지도 기계학습 기법인 가우시안 혼합 모형(GMM)으로 군집분석을 수행하였다. 군집화 결과, 유사량 관측소를 공간적으로 구분해낼 수 있었으며, 특히 하천의 본류와 지류의 유사 특징을 구분해낼 수 있었다. 결과적으로, H-ADCP-SSC 관계식과 부유사 관측소의 군집분석 결과를 종합해 H-ADCP-SSC 관계식이 개발되지 않은 자동 유량 관측소에서 관계식을 적용하는 부유사 농도를 실시간으로 계측할 수 있도록 하는 프로토콜을 제안하였다.
하수처리장의 방류수 수질기준이 강화되고 있으며, 이에 따라 하수처리장 시설도 고도화되고 있다. 또한 하수처리장의 방류수질은 높은 수준으로 유지되어야 하며, 이에 따라 효율적인 하수처리장 운영이 매우 중요한 이슈로 대두되고 있다. 본 연구에서는 하수처리장의 Blower Control Loigc 개발을 위해, 하수도 시설기준의 기본 송풍량 산정 방식을 기반으로 유입수질에 따른 필요 산소량 및 송풍량을 산정하였다. 본 연구를 통해 A 하수처리장의 실제 4월 수질 데이터를 적용하여 송풍량을 산정한 결과, 평균적으로 약 12 %의 송풍량이 절감이 될 수 있다는 것을 확인하였다. 본 연구에서 산정한 결과에 따라 Blower Control Logic을 개발하여 실제 하수처리장에 적용하게 된다면, 유입수질을 기반으로 송풍량 제어가 가능함에 따라 운전자의 경험에 의존하고 있는 기존의 하수처리 운영방식에서 벗어나 하수처리장 자율제어가 가능할 것으로 판단된다. 또한, 송풍량 및 전력비 절감이 이루어진 효율적인 하수처리장 운영을 기대 할 수 있으며, 이를 통해 불필요한 에너지 및 탄소 절감에 기여할 수 있을 것이라고 판단된다.
초고해상 탄성파 탐사를 위한 아날로그 기반의 스트리머는 수중에서의 추가적인 잡음 유입이 가능하며 상호 연결을 통한 규격 확장이 불가능하다. 국내 연구기관 등을 중심으로 외산 디지털 스트리머가 도입되어 활용되고 있으나 비용이 높으며 원활한 유지보수가 어렵다. 이에 본 연구에서는 천부 지질구조에 대한 높은 해상도의 영상화가 가능한 초고해상 디지털 스트리머 국산화 연구를 진행하였다. 연구개발을 통하여 최대 64채널 데이터에 대한 24 bit급 10 kHz 디지털 샘플링이 가능한 디지털 스트리머가 개발되었다. 시스템의 다양한 정량적인 규격은 벤치마크 모델인 지오메트릭스(Geometrics)사의 지오일 스트리머에 근접하게 설계되어 개발이 이루어졌고 시스템을 구성하는 모듈의 개수를 대폭 축소함으로써 개발 비용을 절감하고 간편한 활용이 가능하도록 하였다. 본 연구를 통해 개발된 스트리머 시스템은 2022년 4월 포항 영일만항 인근해역에서 이루어진 실 해역 시험을 통하여 현장 적용성에 대한 검토가 이루어졌다.
연구목적:현재 국내 소방시설설계의 경우 낮은 설계단가와 업체 간 과열 경쟁으로 고급 인력에 대한 확보가 어려워 건축물의 화재안전성능을 향상시키는데 한계가 있다. 이에 이러한 문제를 해소하고 선도적인 소방엔지니어링 기술을 확보하기 위해 AI 기반 소방설계솔루션을 연구하였다. 연구방법: 기존 소방설계에 많이 사용되는 AutoCAD를 통해 기본 설계 및 실시 설계에 필요한 절차를 프로세스화 하고 YOLO v4 객체 인식 딥러닝 모델을 통해 AI기술을 활용하였다. 연구결과:소방시설에 대한 설계프로세스를 통해 설비의 결정과 도면 설계 자동화를 진행하였다. 또한 문 및 기둥에 대한 이미지를 학습시켜 인공지능이 해당 부분을 인식하여 경계구역 선정, 배관 및 소방시설을 설치하는 기능을 구현하였다. 결론:인공지능 기술을 기반으로 건축물 화재방호 설비에 대한 기본 및 실시 설계 도면 작성 시 인적 및 물적 자원을 저감시킬 수 있을 것으로 확인되었으며 선행적인 기술 개발을 통해 인공지능 기반 소방설계에 기술력을 확보하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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