• 생태와환경
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• 제54권4호
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• pp.363-373
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• 2021

생태적 지위는 생물 종이 차지하는 특정 지위 또는 역할로 시간과 공간, 먹이자원에 의해 주요한 영향을 받으며, 중첩 정도에 따라 종간 경쟁관계를 밝혀낼 수 있기 때문에 지리정보시스템을 기반으로 다양한 연구들이 수행되고 있다. 본 연구에서는 한국에 서식하고 있는 Pelophylax속 참개구리(P. nigromaculatus)와 금개구리(P. chosenicus) 두 종의 공간적 생태정보를 통해 생태적 지위를 알아보고, 지리적 분포 범위를 예측하여 종간 공존지역과 분포 패턴에 대하여 알아보았다. 그 결과 두 종의 분포에 영향을 끼친 주요 변수는 고도로 확인되었으며, 고도는 종들이 분포한 기후와 상관관계를 나타내고 있었다. 두 종이 분포한 생태적 지위는 매우 높게 중첩되어 있었으며, 참개구리가 분포한 지역은 금개구리가 분포한 대부분 지역을 포함하는 동소적인 분포 패턴을 보였다. 공존하고 있는 지역에서 두 종이 출현한 지점들은 음의 상관관계를 나타내고 있어, 약한 경쟁이 발생하고 있음을 암시했다. 비록 본 연구에서는 종간 동소적 분포 형태를 나타낸 원인과 경쟁관계에 영향을 주는 주요한 요인에 대해서는 확인하지 못했지만, 추후 미시적인 관점에서 두 종이 함께 공존하는 지역을 대상으로 다양한 환경변수들에 대한 보다 세밀한 분석(필지, 수로, 논둑 등)이 수행된다면 종간 경쟁을 최소화하는 다양한 기작들을 확인할 수 있을 것이라고 판단된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.43-50
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• 2019

2018년 12월 세계 최초로 5G 출시 등 대한민국은 전 세계 IT시장을 주도하고 있다. 그러나 국내의 사용자들은 공인인증서의 불편함, 익스플로우와 다른 여러 브라우저와의 비호환성 문제 등 사용자 환경과 시스템 환경의 기술 요소 문제는 투자비용의 이중화, 정보서비스의 품질저하 등 정보서비스에 대한 비판도 날로 혹독해지고 있다. 그럼에도 불구하고 국내 IT 산업은 꾸준히 발전하고 있으며 전 세계 IT 시장의 화두로 자리 잡은 블록체인이 신뢰받는 차세대 융합 정보 핵심 기술로그 활용에 대한 관심이 주목되고 있다. 블록체인은 '강한 보안성', 동일한 원장의 원본을 공유하는 '분산화', IoT, 로봇, AI 등을 연결하는 '초연결성'이라는 특징으로 인해 '신뢰가 강력히 요구되는' 공공기관에서는 블록체인을 활용한 기술 도입에 매우 긍정적이다. 대학의 정보서비스 설계도 예외는 아니다. 대학에서도 대학 내 다양한 정보서비스를 구현하는 기초 발판을 블록체인을 이용한 정보서비스 개발에 기여하고자 많은 고심과 그 활용에 적극 대처하고 있다. 본 논문에서는 다양한 산업군에서 활용되는 블록체인 적용 사례 경험을 토대로 대학 내 다양한 정보시스템을 통합 구성하는 통합정보서비스 교육 플랫폼 실증 모델을 설계한다. 대학 정보서비스를 기획에서 실제 서비스 설계까지 기초로드맵을 블록체인 기반으로 구성하고 이를 실제 대학 내 통합 정보시스템 실증 모델 설계에 적용하여 블록체인을 활용한 대학 내 통합정보서비스 모델을 제시한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.773-784
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• 2019

최근 4차 산업혁명기술 발전이 부각되면서 이와 연계한 BIM정보기술로써 BIM 정보체계가 토목분야까지 확산되고 있는 추세이다. 국토교통부는 2020년부터 신속하고 광범위하게 BIM 정보체계를 건설 분야에 도입하려는 다각적인 기술정책을 발표하고 있다. 보통 SOC분야의 시설물은 형상이 정형화되지 않고, 복잡한 정보로 구성되어 있어 표준체계 없이 BIM 구현이 어렵다. 이런 문제점을 효과적으로 극복하기 위해서 BIM 표준분류체계의 개발이 시급하다. 본 연구에서는 국내외 유관 선행연구와 기존의 정보체계 및 실무기준 등을 조사 분석하여, 기 개발된 도로 및 하천분야 객체분류체계와 연계되도록 BIM 속성분류체계를 개발하였다. BIM 속성분류체계는 도로 및 하천분야의 단위시설, 시설물요소, 시설유형, 객체구성, 부품구성 등 객체 구성수준에 대응하는 사업, 시설, 시설부위 및 구성객체의 속성정보를 개발하였다. 또한 다양한 SOC 분야에 BIM 객체분류체계와 속성분류체계를 확장 적용하기 위한 방안과 시설별로 공간정보를 구성하는 방안도 제시하였다. 이 연구의 결과를 도로의 포장시설과 교량시설물에 시범 적용하여 효과적이고 체계적으로 시설물을 구성하고 정보를 구축하며 검색조회 가능여부를 검증하였다. 본 연구개발에 의한 객체분류체계와 속성분류체계에 의한 BIM 표준분류체계 개발로 향후 체계적이고 편리한 모델링과 정보체계의 구축여건이 마련되어 건설IT 발전에 기여할 것이다.

• 에너지공학
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• 제27권4호
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• pp.36-49
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• 2018

본 연구에서는 일반인을 대상으로 일반 설문과 선택형 컨조인트 분석(Choice Based Conjoint Analysis: CBC Analysis)을 통해 태양광 발전을 중심으로 신재생에너지와 신재생에너지 사업 전반에 대한 인식을 파악하고, 계층적 베이지안 모형(Hierarchical Bayesian Model)을 이용하여 신재생에너지 사업에 대한 일반 국민의 선호를 정량적으로 분석하였다. 그 결과, 응답자들은 신재생에너지 사업에 참여하게 될 경우 누가 사업을 주도 하는가, 즉 사업을 주도하는 주체에 대해 가장 중요하게 생각하며, 그 뒤를 이어 발전소의 위치와 국민들의 참여 방식과 이익배분에 대해서 중요하게 생각하였고, 상대적으로 사업에 대한 국민들의 의사결정 참여는 중요하지 않은 것으로 나타났다. 또한 응답자들은 신재생에너지 사업에 참여할 경우, 정보 공유나 의사 개진, 협조, 조율과 같은 사업에 대한 지원 활동(volunteering) 보다는 대출이나 지분 소유를 통한 투자 참여를 선호하였고, 따라서 의사 결정 참여와 같은 사업의 절차적(procedural justice) 측면 보다는 이익의 배분과 같은 분배적(distributional justice) 측면에 관심이 더 높았다. 각 사업의 속성 수준별 부분 효용의 크기에 따른 분석에서는, 지방자치단체 주도 하에 국민들이 신재생에너지 사업에 대해 주식을 소유하고 사업의 수익률에 연동하여 배당을 받는 방식으로 참여하고 산지나 해변보다는 지붕에 발전 시설을 설치하는 것을 선호하였고, 반대로 전문 개발회사와 투자회사 주도로 정보공유, 협의, 조율과 모니터링에 참여하고 이익의 일부를 마을 복지나 발전 기금으로 받으며, 발전소를 산지나 임야에 짓는 경우를 선호하지 않았다. 본 연구는 직접적인 설문과 면담 등의 질적 연구만으로는 밝혀내기 어려웠던 국민 참여를 전제한 신재생에너지 사업 속성의 영향력을 계량화된 모형을 통해 입증하였다는 점에서 의의를 가지며, 따라서 본 연구에서 나타난 신재생에너지 사업에 대한 일반인의 인식과 선호 분석의 결과는 향후 국민 참여형 신재생에너지 사업의 방향 수립 시 주민 수용성을 높이는 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제35권4호
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• pp.1260-1268
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• 2018

항공터빈유는 등유 기반의 석유제품에 산화 방지제(Antioxidant), 빙결 방지제(Fuel system icing inhibitor, FSII), 전기전도도 향상제(Electrical conductivity improver) 등의 첨가제를 첨가하여 항공기 연료로서 필요한 성능 향상 및 보관이나 이송 등에 관한 특정한 능력을 부여시키고 있다. 이들 첨가제는 항공터빈유의 품질에 이상이 발생하거나 다른 석유제품과 구별하기 위하여 그 첨가량을 정성 및 정량적으로 분석할 수 있어야 한다. 항공터빈유는 수많은 탄화수소 화합물로 구성된 복잡한 화합물이기 때문에 미량으로 첨가된 산화 방지제와 빙결 방지제를 분석하기 위하여 Multi-dimensional GC-MS (MDGC-MS)의 Deans switching 기술을 적용하였다. 2.5 - 20 mg/L 농도 범위의 산화 방지제와 빙결 방지제를 MDGC-MS로 정량 및 정성적으로 분석할 수 있었으며, 검출 한계는 1-dimensional GC-MS의 분석 결과와 비교하여 약 2배 정도 낮았다. 본 연구에서 개발된 시험 방법은 기존의 GC-MS보다 첨가제 피크의 분리능이 더 우수하였으며, 시료의 전처리가 필요없이 두 가지 첨가제를 동시에 분석할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.604-609
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• 2019

최근 도로시설물의 신설, 도로명 안내표지와 같은 새로운 표지의 설치, 중요시설물의 증가로 도로표지에 대한 각종 민원들이 발생하고 있다. 도로표지관련규정과 부합하지 않는 표지들 또한 상당수 포함되어 있어 도로표지가 기본적으로 지향하는 안내지명 연계성, 위치 적합성, 일관된 도로표지 안내체계가 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 이와 같은 문제점들을 개선하기 위해 일반국도 8개 노선상의 방향표지, 이정표지, 경계표지, 노선표지 등 주요 표지를 대상으로 각종 오류사항들에 대하여 조사하였다. 또한, 오류표지들에 대한 정비 우선순위를 매기기 위해 등급별로 분류하였으며, 노선별 오류표지의 현황과 등급별 오류표지의 현황을 종합적으로 분석하였다. 분석된 자료를 기반으로 하여 도로표지가 안고 있는 전반적인 문제점을 도출하여 이에 대한 개선방안을 도출하였다. 향후 본 연구를 기반으로 하여 정부와 지방자치단체의 협력을 통해 도로표지를 보다 체계적으로 설치 및 관리가 이루어지면, 도로표지 담당자들의 업무효율성 증대는 물론 도로이용자에게 안전하고 편리한 도로표지 안내체계가 확립될 수 있을 것이다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제21권4호
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• pp.573-585
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• 2019

본 연구의 목적은 운영 중인 콘크리트 지하구조물에서 발생하는 누수를 유도배수하기 위하여 시공성, 차수 및 유도배수 성능을 향상시킨 유도배수시스템을 제안하는 것이다. 기존 유도배수시스템에서 제기된 유도배수관의 시공성 및 누수를 개선하였다. 개선된 유도배수관을 적용한 유도배수시스템은 시공성, 차수 및 유도배수 성능에 대한 현장평가를 위하여 재래식 콘크리트 라이닝 터널에서 시험 시공되었다. 재령 3주, 6주, 9주, 11주, 14주, 17주 및 23주차에 개선된 유도배수시스템 배면에 약 1,000 ml 이상의 붉은색 물을 주입하여 유도배수시스템의 차수와 유도배수 성능을 평가하였다. 현장 성능평가 실험이 진행된 6개월 동안 터널이 위치한 지역의 일일 평균 온도는 $-12.4{\sim}19.7^{\circ}C$이며 일일 최저 온도는 $-17.2^{\circ}C$이고 일일 최고 온도는 $26.7^{\circ}C$였다. 현장 성능평가 실험이 진행되는 6개월 동안 개선된 유도배수시스템에서는 누수가 발생하지 않았다. 또한 개선된 유도배수관에서도 누수가 발생하지 않았다. 개선된 유도배수시스템은 누수가 발생하는 다양한 콘크리트 지하구조물에서 적용가능하며 계절적 영향도 거의 받지 않는 것으로 판단되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.587-591
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• 2019

미세먼지는 대기를 타고 호흡기를 거쳐 폐 혹은 혈관에 침투 한다. 최근 미세먼지 문제 때문에 국내에 공기청정기 수요도 급증하고 있다. 이끼는 가장 오래된 지상식물로 중금속과 미세먼지를 흡착하여 분해하는 성질을 가지고 있는 것으로 알려졌고 본 연구진은 이를 활용하여 화학적 필터를 대체 할 수 있는 시스템에 대해 연구하였다. 이끼와 기존 화학적 필터(Hepa)의 미세먼지 감소 효과를 비교하기 위하여 $1m^3$의 큐브를 제작하고 통제된 환경하에서 미세먼지의 감소량을 비교하였다. 미세먼지 상황 하에서 이끼, 헤파, 무필터를 탑재한 공기정화 시스템을 각 30회씩 총 90회 가동 하였고 각각의 미세먼지 감소량 및 감소율을 비교한 결과 감소량은 미세먼지 이끼필터를 사용한 평균이 138.93으로 헤파필터를 사용한 평균 76.57과 무필터 상태의 평균인 0.10보다 유의하게 높았으며 감소율의 평균 역시 이끼필터를 사용한 경우 0.2379로 헤파필터를 사용한 경우의 0.1298이나 무필터인 0.0063보다 유의하게 높았다. 이 결과를 통해 이끼의 미세먼지 감소효과를 확인하였고 향후 개선을 통해 기존 공기정화기의 화학필터를 대체하거나 보조할 것으로 기대된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.179-184
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• 2019

전기가 부족한 개발도상국 같은 많은 나라에서는 Off Grid 형태의 소형풍력발전이 전력공급 문제를 해결하기 위한 효율적인 핵심 솔루션이다. 몇몇 국가에서는 전력계통의 확장과 전기가 부족한 지역의 감소로 소규모 풍력을 도시의 도로 조명, 모바일 통신 기지국, 양식업 및 해수 담수 등의 분야에 이용하기도 한다. 이런 변화에 따라 소형 풍력 산업 규모는 대규모 풍력보다 큰 잠재력이 기대되고 있다. 소형 풍력발전의 경우 발전기는 가변 속도로 제어되는 특성이 있으며 발전기에서 발생하는 전압 및 전류에는 많은 고조파 성분을 가지고 있다. 이를 해결하기 위해서 본 논문에서는 소형 풍력발전시스템의 직류전원 적용을 위한 운전제어 및 AC/DC 변환 통합장치를 제안하며 기존 AC to DC 컨버터는 단일 스위치를 갖는 3상 승압형 방식의 컨버터로서 인덕터 전류가 불연속모드로 제어되며, 입력전류의 고조파를 제거하여 단위역률을 갖는 특성을 갖는다. 제안된 컨버터는 입력단에 LCL 필터 및 3상 정류 승압형 컨버터, 계통연계를 위한 단상 풀브릿지 형태로 구성되어 있으며 에너지저장시스템(ESS) 기능이 부가된 제어 시스템으로 풍력발전을 이동 평준화 방식에 의해 급변하는 전력에 대해 계통 안정화를 추구할 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권4호
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• pp.2060-2077
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• 2019

Recently, mobile healthcare services have attracted significant attention because of the emerging development and supply of diverse wearable devices. Smartwatches and health bands are the most common type of mobile-based wearable devices and their market size is increasing considerably. However, simple value comparisons based on accumulated data have revealed certain problems, such as the standardized nature of health management and the lack of personalized health management service models. The convergence of information technology (IT) and biotechnology (BT) has shifted the medical paradigm from continuous health management and disease prevention to the development of a system that can be used to provide ground-based medical services regardless of the user's location. Moreover, the IT-BT convergence has necessitated the development of lifestyle improvement models and services that utilize big data analysis and machine learning to provide mobile healthcare-based personal health management and disease prevention information. Users' health data, which are specific as they change over time, are collected by different means according to the users' lifestyle and surrounding circumstances. In this paper, we propose a prediction model of user physical activity that uses data characteristics-based long short-term memory (DC-LSTM) recurrent neural networks (RNNs). To provide personalized services, the characteristics and surrounding circumstances of data collectable from mobile host devices were considered in the selection of variables for the model. The data characteristics considered were ease of collection, which represents whether or not variables are collectable, and frequency of occurrence, which represents whether or not changes made to input values constitute significant variables in terms of activity. The variables selected for providing personalized services were activity, weather, temperature, mean daily temperature, humidity, UV, fine dust, asthma and lung disease probability index, skin disease probability index, cadence, travel distance, mean heart rate, and sleep hours. The selected variables were classified according to the data characteristics. To predict activity, an LSTM RNN was built that uses the classified variables as input data and learns the dynamic characteristics of time series data. LSTM RNNs resolve the vanishing gradient problem that occurs in existing RNNs. They are classified into three different types according to data characteristics and constructed through connections among the LSTMs. The constructed neural network learns training data and predicts user activity. To evaluate the proposed model, the root mean square error (RMSE) was used in the performance evaluation of the user physical activity prediction method for which an autoregressive integrated moving average (ARIMA) model, a convolutional neural network (CNN), and an RNN were used. The results show that the proposed DC-LSTM RNN method yields an excellent mean RMSE value of 0.616. The proposed method is used for predicting significant activity considering the surrounding circumstances and user status utilizing the existing standardized activity prediction services. It can also be used to predict user physical activity and provide personalized healthcare based on the data collectable from mobile host devices.