집중호우, 홍수 및 도시침수와 같은 재해를 저감시키기 위하여 자연 재난으로 인한 재해의 발생 여부를 사전에 파악하는 것은 중요하다. 현재 국내는 기상청에서 운영하고 있는 호우주의보 및 호우경보를 발령하고 있지만, 이는 전국에 일괄적인 기준으로 적용하고 있어 사전에 호우로 인한 피해를 명확하게 인지하지 못하고 있는 실정이다. 따라서, 일괄된 기준을 지역적 특성을 반영한 호우특보 기준으로 재설정하고 1시간 후에 강우로 발생할 수 있는 피해의 규모를 예측하고자 하였다. 연구 대상 지역으로는 호우피해가 가장 빈번하게 발생하였던 경기도 지역으로 선정하였고, 강우량 및 호우 피해액 자료를 활용하여 지역적 특성을 고려한 시간단위 재해 유발 강우를 설정하였다. 강우에 의한 호우피해 발생 여부를 예측하는 모형을 개발하기 위해 재해 유발 강우 및 강우 자료를 활용하였으며, 머신러닝 기법인 의사 결정 나무 모형과 랜덤 포레스트 모형을 활용하여 분석 및 비교하였다. 또한 1시간 후의 강우를 예측하기 위한 모형으로는 장단기 메모리, 심층 신경망 모형을 활용하여 분석 및 비교하였다. 최종적으로 예측 모형을 통해 예측된 강우를 훈련된 분류 모형에 적용하여 1시간 후 호우에 의한 규모별 피해 발생 여부를 예측하였고, 이를 1ST-모형이라고 정의하였다. 본 연구를 통해 개발된 1ST-모형을 활용하여 예방 및 대비 차원의 재난관리를 실시한다면 호우로 인한 피해를 저감하는데 기여 할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 2021년 식품소비행태조사 자료를 활용하여 20-50대 소비자들의 식생활라이프스타일(FRL)에 따른 SNS 이용 및 추천정보 활용 (SURU) 정도를 살펴보고, 이러한 FRL과 SURU간의 상호작용이 혼밥 및 방문 외식소비에 있어 어떤 영향을 미치는지를 분석하고자 하였다. 이를 위해 각각의 척도는 요인분석과 K-means 군집분석을 이용해 요인들을 추출하고 군집으로 분류하였으며, FRL에 따른 SURU 특성을 알아보기 위해 복합표본 교차분석과 일변량분석을 실시했으며, 혼밥 정도와 외식정도에 있어 FRL과 SURU의 영향을 알아보기위해 일변량분석을 이용하였다. 그 결과, FRL은 편의성추구, 합리적소비추구, 미식추구의 3가지 요인으로 추출되었으며, 이를 기반으로 합리적소비군, 편의적미식군, 스마트미식군으로 분류되었다. SURU는 한 가지 요인으로 추출되었으며, 점수에 따라 고·중·저 그룹으로 분류되었다. FRL에 따른 SURU 정도 및 SURU 그룹 비율의 차이를 살펴본 결과, 스마트미식군에 있어 점수가 가장 높았으며, SURU 그룹 비율에 있어 저 그룹에서는 합리적소비군, 중 그룹에서는 스마트미식군, 고 그룹에서는 편의적미식군과 스마트미식군이 유사한 수준으로 높게 나타났다. 혼밥에 있어서의 FRL과 SURU의 영향을 분석한 결과, 주효과와 상호작용 효과가 모두 유의하게 나타났다 (p < 0.01, p < 0.001). FRL 그룹 중 합리적소비군을 제외한 나머지 두 군집에서 SURU가 높아질수록 혼밥 정도가 높아졌는데 그 중 편의적미식군에 있어 증가 폭이 더 크게 나타났다. 외식정도에 대한 FRL과 SURU의 주효과와 상호작용 효과 역시 모두 유의하게 나타났다 (p < 0.01, p < 0.001). 모든 FRL 그룹에 있어 SURU 수준이 높아질수록 외식정도가 높게 나타났는데, 특히 합리적소비군에 비해 편의성과 미식성향이 나타나는 두 군집에 있어 더 가파르게 증가한 것으로 나타났다. 그 중에서도 스마트미식군에 있어 SURU 수준에 따라 방문 외식 정도가 더 급격히 증가하였다. 최근의 다변화, 다양화 되고있는 식생활에서 중요한 정보수집 도구이자 강력한 구전 수단인 SNS의 이용자에 대해 심층적으로 분석한 본 연구는 향후 식품 외식 SNS 관련 소비자 행동 연구 및 외식 소비자들의 시장세분화와 SNS를 이용한 마케팅 전략 수립에 있어 중요한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
상수도 공급을 위한 정수장에서 전염소 또는 중염소 공정이 도입된 수처리 공정의 염소농도 관리에 필요한 공정제어를 위하여 AI 기술을 활용한 수질예측 기법이 연구되고 있다. 본 연구에서는 정수장 수처리 공정에서 실시간으로 관측, 생산되고 있는 수량·수질자료를 이용하여 염소소독 공정제어 자동화를 목적으로 침전지 후단의 잔류염소 농도를 예측하기 위한 AI 기반 예측모형을 개발하였다. AI 기반 예측모형은 과거 수질 관측자료를 학습하여 이후 시점의 수질에 대한 예측이 가능한 기법으로, 복잡한 물리·화학·생물학적 수질모형과 달리 간단하고 효율적이다. 다중회귀 모형과 AI 기반 모형인 랜덤포레스트와 LSTM을 이용하여 정수장의 침전지 후단 잔류염소 농도를 예측하여 비교하였다. 최적의 잔류염소 농도 예측을 위한 AI 모형의 입출력 구조로는 침전지 전단의 잔류염소 농도, 침전지 탁도, pH, 수온, 전기전도도, 원수의 유입량, 알칼리도, NH3 등을 독립변수로, 예측하고자 하는 침전지 유출수의 잔류염소 농도를 종속변수로 선정하였다. 독립변수는 침전지 후단의 잔류염소에 영향이 있는 정수장에서 확보가 가능한 관측자료중에서 분석을 통해 선별하였으며, 분석 결과 연구대상 정수장인 정수장에서는 중회귀모형, 신경망모형, 모델트리 및 랜덤포레스트 모형을 비교한 결과 랜덤포레스트에 기반한 모형오차가 가장 낮게 도출되는 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구에서 제시하는 침전지 후단의 적정 잔류염소 농도 예측값은 이전 처리단계에서 염소주입량의 실시간 제어가 가능토록 할 수 있어 수처리 효율 향상과 약품비 절감에 도움이 될 것으로 기대된다.
우리나라에서 지역기반 원격근무센터의 설치와 운영은 시범적 초기단계로서, 재택근무에 대한 연구가 다소 이루어진 바 있지만, 지역기반에서 원격근무센터가 본격적으로 확대 보급되었을 때의 효과를 분석한 연구는 미비하다. 이에 본 연구에서 수도권 지역을 대상으로 원격근무센터의 설치를 통해 얻을 수 있는 출근 통행거리의 저감 효과를 네트워크를 기반으로 분석하고, 이를 통해 지역기반 원격근무센터의 $CO_2$ 저감효과를 정량적으로 산출하였다. 분석결과, 지역기반 원격근무센터로 인한 총 $CO_2$ 저감량은 1일 기준 911 톤(Ton)으로 나타났다. 이같은 분석 결과에 1년 근로일수(통계청)인 258일을 적용하면 연간 235,056톤(Ton)의 $CO_2$가 원격근무센터 설치에 의해 저감될 수 있다. 본 연구는 원격 근무센터 설치를 통해 얻을 수 있는 환경적 효용을 정량적으로 산출함으로써 향후 원격근무센터의 효과적 입지를 위한 가이드라인으로 활용이 가능하며, 행정구역별 비교를 통해 원격근무센터 확대 실시에 있어 우선순위 결정에 도움을 줄 수 있을 것이다.
본 연구는 딥러닝 기술을 적용한 스마트교차로의 부산 해운대로 BRT 구간 버스정류장 유형을 대상으로 교통신호 프로그램인 LISA를 통해 네트워크 구축 및 알고리즘 설계 효과분석을 통해 버스정류장 유형별로 적합한 알고리즘을 제시하였다. 교차로 통과 전 정류장은 Phase insert 기법, 교차로 통과 후 정류장은 Early green 기법, 미드블럭형 정류장은 Extend green 기법이 가장 효과적인 것으로 분석되었고, 버스 및 일반차량과 보행자 현시로 구성하였기 때문에 Extend green 기법으로만 분석하였다. 교차로 통과 전 정류장은 교차로의 전체 통행시간은 57.8초, 지체시간은 33.2초, BRT 상·하행 평균 통행시간 85.3초, 지체시간 31.1초, 통과대수는 28대로 분석되었고, 교차로 통과 후 정류장은 교차로의 전체 통행시간은 58.2초, 지체시간은 31.8초 BRT 상·하행 평균 통행시간 102.2초, 지체시간 42.5초, 통과대수 26대로 분석되었다. 미드블럭형 정류장은 교차로의 전체 통행시간은 42.5초, 지체시간은 11.2초, BRT 상·하행 평균 통행시간 74.2초, 지체시간 17.0초, 통과대수 28대로 분석되었다. 분석결과를 토대로 버스우선 신호시범도입, 보행자 시거확보를 위한 계단식정지선, 속도감속을 위한 고원식횡단보도, 딥러닝 기술을 활용한 무단횡단금지 경고 벨 및 VMS 설치 등으로 BRT 구간에서의 교통사고 감소 효과가 기대되며, 이를 확대 도입할 필요가 있다.
서울시 등의 국내 주요 도심은 지역적 팽창에 따라 도로망 체계가 급격하게 발전하였고 도시민이 안락하고 풍요로운 생활을 영위하도록 전력, 통신, 상수도, 하수도, 냉 난방관로, 가스관 등이 무분별하게 개별 매설되었으며 비효율적으로 개별 관리되고 있다. 국토계획법에서는 Life-Line을 공동 수용함으로써 도로의 반복 굴착을 줄이고 도시 미관의 개선, 포장 내구성 향상에 따른 주행성능 향상 그리고 원활한 교통소통 등을 기대하는 도시계획 시설물로 공동구를 정의하고 있다. 최근 기존 도심지의 재정비 측면에서 쾌적한 도시공간 조성, 지하공간 이용 효율과 도로관리 효율 향상, 지진 및 도로함몰에 대한 재난안전성, 스마트 그리드와 전기자동차 보급과 같은 미래 생활환경 변화에 대한 신속한 대응 등을 기대할 수 있는 기존 도심지의 공동구 설치 필요성이 증가하고 있으나 국내에 설치된 모든 공동구는 신도시 개발에 따라 계획된 Life-Line을 모두 수용하도록 설치한 개착식 공동구 형태이다. 기존 도심지에서는 현재 가동중인 모든 Life-line을 모두 수용할 수 없으므로 도심지 유형별 공동구 설치 타당성 평가시스템을 활용한 설계용량 최적화 등의 새로운 연구가 필요하다. 본 연구는 신도시 공동구를 탈피하고 기존 도심지를 대상으로 평가지표에 의한 정량적 평가모델을 제시 하는 등 유형별 타당성 평가시스템을 세분화하며 정량적 평가시스템의 구현이 가능한 프로그램을 개발해 궁극적으로 도심지 공동구 활성화에 기여하고자 한다.
본 논문은 현재 진행 중인 대한민국 남부지역에 위치한 대학 내 스마트에너지캠퍼스 마이크로그리드에서 대학 내 빌딩에 설치될 수소전기분해 이용 연료전지 시스템 운용을 위한 선행 연구로써 고분자전해질막 전기분해(PEMWE)과 고분자전해질막 연료전지(PEMFC) 장치에서 동시에 온도변화 효과를 연구하고자 한다. 전반적으로 실험실에서 50W 고분자전해질막 연료전지(PEMFC)을 사용하여 수행하였다. 모니터링 프로세스는 무선 로라 노드와 게이트웨이 네트워크를 구성하여 실행하였다. 그리고 PEMWE와 PEMFC에 대한 수학적 모델링과 운전 알고리즘을 제안하였으며 제안한 모델에서 PEMWE는 낮은 발열 기준에서 효율이 더 높음을, 반면에 PEMFC는 높은 발열기준에서 효율이 더 높음을 을 알 수 있었다. 향후 대학 구내 빌딩에 설치될 실증시스템 성능을 높이기 위해 PEMWE와 PEMFC의 온도와 압력을 모니터링, 통신 및 제어 등 연구개발을 통하여 구현할 예정이다.
오늘날 전류센서는 전류량 제어, 감시, 계측 등 매우 다양한 분야에서 사용되고 있다. 또한 전력망의 스마트 그리드사업, 신재생에너지 발전, 전기자동차와 하이브리드 자동차 등의 수요가 커지면서 그 사용영역이 점차 확대되고 있는 추세이다. 여러 종류의 전류센서 중에서 홀 소자를 사용하는 개방형 전류센서는 다른 형식의 전류센서에 비해 가격이 싸고, 크기와 무게가 작은 장점이 있지만 정밀도가 낮고 주위의 온도 변화에 따라 특성이 변하는 것이 단점이다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 본 연구에서는 정밀도와 온도성능이 뛰어난 300A급 개방형 전류센서를 설계 및 제작하였다. 300A급 개방형 전류센서를 제작하기 위해서 수치해석을 통해 철심을 설계하고 회로해석 프로그램을 이용하여 신호처리에 필요한 회로들을 설계하였다. 이러한 과정을 통해서 SMD(Surface Mount Device) 형태로 제작된 300A급 개방형 전류센서는 30 ~ 300A의 직류 및 교류전류를 통전한 실험에서 정밀도 오차가 0.75% 이내, 선형도 오차가 0.19% 이내였다. 또한 온도보상회로를 포함한 전류센서를 $-25{\sim}85^{\circ}C$의 온도범위에서 동작시켰을 때 온도계수는 $0.012%/^{\circ}C$ 이내였다.
전산유체역학(CFD: Computational Fluid Dynamics)를 이용한 스마트팜 환경 내부의 정밀 제어 연구가 진행 중이다. 시계열 데이터의 난해한 동적 해석을 극복하기위해, 비선형 모델링 기법의 일종인 인공신경망을 이용하는 방안을 고려하였다. 선행 연구를 통하여 환경 데이터의 비선형 모델링을 위한 Tensorflow활용 방법이 하드웨어 가속 기능을 바탕으로 월등한 성능을 보임을 확인하였다. 그럼에도 오프라인 일괄(Offline batch)처리 방식의 한계가 있는 인공신경망 모델링 기법과 현장 보급이 불가능한 고성능 하드웨어 연산 장치에 대한 대안 마련이 필요하다고 판단되었다. CFD 해석을 위한 Solver로 SU2(http://su2.stanford.edu)를 이용하였다. 운영 체제 및 컴파일러는 1) Mac OS X Sierra 10.12.2 Apple LLVM version 8.0.0 (clang-800.0.38), 2) Windows 10 x64: Intel C++ Compiler version 16.0, update 2, 3) Linux (Ubuntu 16.04 x64): g++ 5.4.0, 4) Clustered Linux (Ubuntu 16.04 x32): MPICC 3.3.a2를 선정하였다. 4번째 개발환경인 병렬 시스템의 경우 하드웨어 가속는 OpenCL(https://www.khronos.org/opencl/) 엔진을 이용하고 저전력 ARM 프로세서의 일종인 옥타코어 Samsung Exynos5422 칩을 장착한 ODROID-XU4(Hardkernel, AnYang, Korea) SBC(Single Board Computer)를 32식 병렬 구성하였다. 분산 컴퓨팅을 위한 환경은 Gbit 로컬 네트워크 기반 NFS(Network File System)과 MPICH(http://www.mpich.org/)로 구성하였다. 공간 분해능을 계측 주기보다 작게 분할할 경우 발생하는 미지의 바운더리 정보를 정의하기 위하여 3차원 Kriging Spatial Interpolation Method를 실험적으로 적용하였다. 한편 병렬 시스템 구성이 불가능한 1,2,3번 환경의 경우 내부적으로 이미 존재하는 멀티코어를 활용하고자 OpenMP(http://www.openmp.org/) 라이브러리를 활용하였다. 64비트 병렬 8코어로 동작하는 1,2,3번 운영환경의 경우 32비트 병렬 128코어로 동작하는 환경에 비하여 근소하게 2배 내외로 연산 속도가 빨랐다. 실시간 CFD 수행을 위한 분산 컴퓨팅 기술이 프로세서의 속도 및 운영체제의 정보 분배 능력에 따라 결정된다고 판단할 수 있었다. 이를 검증하기 위하여 4번 개발환경에서 운영체제를 64비트로 개선하여 5번째 환경을 구성하여 검증하였다. 상반되는 결과로 64비트 72코어로 동작하는 분산 컴퓨팅 환경에서 단일 프로세서 기반 멀티 코어(1,2,3번) 환경보다 보다 2.5배 내외 연산속도 향상이 있었다. ARM 프로세서용 64비트 운영체제의 완성도가 낮은 시점에서 추후 성공적인 실시간 CFD 모델링을 위한 지속적인 검토가 필요하다.
이 연구에서는 스마트폰과 Wi-Fi통신을 이용한 로봇의 조종과 장착된 카메라를 통한 영상처리 기술에 대하여 서술하였다. 제안된 로봇은 바퀴와 4족을 환경에 따라서 선택적으로 사용할 수 있도록 메커니즘을 구성하였다. 카메라의 스트림 데이터 중 이미지 데이터만을 이용하도록 네트워크를 형성하였으며 영상처리 기법을 응용하여 약병을 구분하고, 로봇 팔을 이용하여 약병을 사용자에게 전달해주는 로봇 메커니즘에 대해서도 서술한다. 본 논문에서 개발된 영상처리 알고리즘과 처리는 별도의 컴퓨터 없이 스마트폰만을 이용하여 구현이 가능하도록 설계하였으며 스마트폰의 강력한 기능과 연산능력을 최대로 활용하여 약병 로봇의 지능화 및 소형화 방안을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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