• 한국기후변화학회지
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• 제3권2호
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• pp.117-128
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• 2012

우리나라는 기후변화 대응과 경제성장의 선순환 구조를 정착하고, 온실가스 감축의무에 대한 국제사회의 요구와 압박에 효과적으로 대응하기 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 특히 국제사회에 발표한 국가 온실가스 중기 감축목표(2020년 BAU 대비 30% 감축)의 이행을 위하여 부문별 업종별 온실가스 감축목표 설정 및 할당, 다(多)배출원에 대한 온실가스 에너지 목표관리제 적용 등 단계적인 온실가스 감축을 위한 정책을 추진 중에 있다. 이와 같은 제도의 성공적 정착과 시행을 위해서는 보다 정확하고 신뢰도 높은 부문별 온실가스 인벤토리가 필요하다. 특히 불소계 온실가스(HFCs, PFCs, $SF_6$)는 대표적 온실가스인 $CO_2$에 비교하여 GWP(global warming potentail)가 높아 지구온난화에 미치는 영향이 큼에도 불구하고, 우리나라에서는 아직까지 이에 대한 배출원 파악, 적용 가능한 활동자료 수집, 배출량 산정 등 체계적인 배출 통계 구축을 위한 연구가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 불소계 온실가스 배출원 중 냉매(HFCs)를 사용하는 냉동 및 냉방부문을 중심으로 온실가스 배출량 산정방법론의 적용 타당성을 검토하였으며, 검토된 방법론을 이용하여 이동형 에어컨, 고정형 에어컨, 가정용 냉동장치, 상업용 냉동장치에 대한 온실가스 배출량을 산정하였다. 우선 방법론 측면에서 살펴보면, 냉동 및 냉방부문의 온실가스 배출량 산정에 있어 국가고 유배출계수 개발이나 산업부문의 활동 자료 통계 DB의 구축이 미비한 실정이므로 2006 IPCC 가이드라인의 Tier 2a(배출계수 접근법)보다는 Tier 2b(물질수지 접근법)가 적절하다고 판단된다. 2009년도 냉동과 냉방부문의 냉매사용에 따른 온실가스 배출량($CO_2eq.$) 산정 결과, 이동형 에어컨은 1,974,646 ton/year, 고정형 에어컨은 1,011,754 ton/year, 가정용 냉동장치는 4,396 ton/year, 상업용 냉동장치는 1,263 ton/year으로 총 2,992,037톤으로 산정되었다.

• 신재생에너지
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• 제6권2호
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• pp.12-18
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• 2010

This paper reviews commercial wind mapping services provided by the oversea consulting companies, AL-PRO and anemos in Germany, AWS Truepower and 3TIER in USA. They provide quick-to-use but essential dataset for a preliminary assessment before commencing an actual feasibility study for wind farm development. Details of wind mapping method, mapresolution, data extraction height, price and so forth are compared and fresh service contents such as site analysis report are drawn from the comparison. Despite its public service, the objective value of the Renewable Energy Resource Map System of Korea Instistute of Energy Research is also confirmed and it is anticipated that the drawn new content idea will be ported to the system to enrich its applicability.

• ETRI Journal
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• 제46권2호
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• pp.263-276
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• 2024

Different diseases occur in the brain. For instance, hereditary and progressive diseases affect and degenerate the white matter. Although addressing, diagnosing, and treating complex abnormalities in the brain is challenging, different strategies have been presented with significant advances in medical research. With state-of-art developments in artificial intelligence, new techniques are being applied to brain magnetic resonance images. Deep learning has been recently used for the segmentation and classification of brain images. In this study, we classified normal and pathological brain images using pretrained deep models through transfer learning. The EfficientNet-B5 model reached the highest accuracy of 98.39% on real data, 91.96% on augmented data, and 100% on pathological data. To verify the reliability of the model, fivefold cross-validation and a two-tier cross-test were applied. The results suggest that the proposed method performs reasonably on the classification of brain magnetic resonance images.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.101-111
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• 2011

본 논문에서는 밀집된 무선센서네트워크에서 노드의 밀집도를 고려하고 에너지 효율적으로 동작하는 클러스터 기반의 새로운 MAC 프로토콜을 제안한다. 제안한 프로토콜은 인접노드의 밀집도가 높으면 발생하는 에너지 낭비 요인들을 줄이기 위해 클러스터 헤더가 인접 노드의 밀집도를 고려하도록 디자인 되었다. 클러스터 헤더가 인접노드의 밀집도를 파악하고 밀집도가 높을 경우 2개 이상의 티어로 분리하여 동작하도록 ACK 메시지를 수정하였다. 그리하여 같은 티어에 있는 노드들간의 통신을 하도록 구현하여 에너지 낭비요소를 줄이고 네트워크의 수명을 연장하였다. 본 논문에서는 NS-2 네트워크 시뮬레이터를 사용하여 기존의 MAC 프로토콜인 S-MAC과 비교하였으며, 패킷전송률, 처리량, 에너지 소모 부분에서 S-MAC보다 우수함을 보였다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제24권2호
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• pp.97-112
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• 2017

This paper aims to research the technology level of sports industry, through analyzing the technology gap between Korea and other major countries (USA, Europe, Japan, and China), and provide a list of technologies to be prioritized for R&D investment by conducting an analysis of the strategic importance of various element technologies. The results of the analysis showed that the technology level of Korean sports industry currently stands at 70.5% of the country with the most advanced technology (the USA), and that the technology gap amounts to 4.8 years. It was also found that the USA is the country with the most advanced technology (100%) at present, followed by Europe (91.1%), Japan (88.3%), Korea (70.5%), and China (61.2%). To reduce the technology gap, we established a Strategic Zone (SZ) and derived three element technologies including 'design and production technologies for sports and game equipment' in the $1^{st}$ tier, nine element technologies including '3D motion analysis and simulation technology' in the $2^{nd}$ tier, and four element technologies including 'fitness/health promotion and management technology' in the $3^{rd}$ tier. The significance of this research is that it included five major technology categories of the sports industry in its analysis, selected an expert on sports industry technologies using the delphi method. Therefore, the results of this study may be suitable for use as basic data in establishing the R&D strategy for the future development of the sports industry.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제15권4호
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• pp.540-547
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• 2019

연구목적: 본 연구는 건설에 따른 하자보수 소송이 빈번히 발생하고 있는 공동주택 방화문 성능에 대한 문제점과 기능개선의 우선순위를 도출하는 것을 목적으로 한다. 연구방법: 연구를 위하여 방화문의 설계 및 시공 관련 전문가를 대상으로 설문조사를 시행하고 그 결과를 계층적분석기법(AHP)를 이용하여 분석하였다. 연구결과: 분석결과 2계층에서는 '방화구획 설치기준 강화' 28%, '설계기술 강화' 19.5%,'시공기술 강화' 19.3% 의 순이었으며, 3계층에서는 '바닥면적별 설치기준 강화' 11.8%, '내화구조 기준강화' 9.9%의 순으로 개선에 대한 우선순위로 분석되었다. 결론: 본 연구를 통해 화재시 거주자들의 생명과 직결되는 방화문의 안전성능에 대한 문제점을 인식하고 전문가들이 생각하는 기술적, 정책적 개선사항을 고려한 제도적 개선방안이 마련되어야 할 것이다.

• 융합보안논문지
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• 제12권4호
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• pp.49-55
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• 2012

이 논문에서는 ad-hoc 네트워크의 제한된 문제점들을 살펴보고 ad-hoc 네트워크에 보다 효율적으로 적용할 수 있는 2-tier 계층적 네트워크를 적용하는 새로운 동적 라우팅 방법을 제안한다. 효율적으로 네트워크를 관리하기 위하여 proactive와 reactive 라우팅 방법의 장점을 결합할 수 있는데, 이러한 방법을 NSDR(New Secure Dynamic Routing)이라고 정의한다. 이 논문에서는 또한 이러한 네트워크상에서의 신뢰할 수 있는 인증방법과 키 관리 방법을 제안한다. Ad-hoc 네트워크와 차세대 모바일 네트워크와 결합하여 신뢰성을 향상시키는 인증 방법이나 키 관리를 위한 부차적인 연구를 수행하고 있다.

• Asian Journal of Atmospheric Environment
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• 제2권2호
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• pp.116-124
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• 2008

In this study, the Tier 2 method recommended by the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) was used to predict the methane generation rate at two landfill sites, designated as Y and C for purposes of this study, in South Korea. Factors such as the average annual waste disposal, methane emissions ($L_0$) and methane gas generation rate constant (k) were estimated by analyses of waste and the historical data for the landfills. The value of k was estimated by field experiments and then the changes in the methane generation rate were predicted through the year 2050, based on the value of k. The Y landfill site, which was in operation until the year 2008, will generate a total of 17, 198.7 tons by the end of 2018, according to our estimations. At the C landfill site, which will not be closed until the end of 2011, the amount of methane gas generated in 2011 will be 3,316 tons and the total amount of gas generated by 2029 will be 61,200 tons. The total production rate of methane gas at the C landfill is higher than that of the Y landfill. This indicates that the capacity of a landfill site affects the production rate of methane gas. However, the interrelation between the generation rate of methane and the value of k is weak. In addition, the generation of methane gas does not cease even when the operations at a landfill site come to a close and the methane gas production rate is at its highest at end of the operating life of a landfill site.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.15-23
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• 2017

사람의 빈번한 자세 변화, 그리고 background clutter과 occlusion으로 인해 Person Re-identificatio는 컴퓨터 비전 분야에서 가장 어려운 부분이다. 비겹침 카메라의 이미지는 어떤 사람을 다른 사람과 구별하기 어렵게 한다. 더욱 나은 성능 일치를 달성하기 위해 대부분의 방법은 특징 선택과 거리 메트릭을 개별적으로 사용한다. 그렇게 차별화된 표현과 적절한 거리를 얻을 수 있고, 사람과 중요한 특징의 무시 사이의 유사성을 설명할 수 있다. 이러한 상황은 우리가 이 문제를 다루는 새로운 방법을 고려하도록 한다. 본 논문에서는 Person Re-identification를 위한 3단 계층네트워크를 갖는 향상되고 반복적인 신경 회로망을 제안하였다. 특히 RNN(Revurrent Neural Network) 모델은 반복적인 EM(Expectation Maximum) 알고리즘과 3단 계층 네트워크를 포함하고, 차별적 특징과 지표 거리를 공동으로 학습한다. 반복적인 EM 알고리즘은 RNN 이전에 연속해 있는 CNN(Convoutional Neural Network)의 특징 추출 능력을 충분히 사용할 수 있다. 자율 학습을 통해 EM 프레임 워크는 패치의 레이블을 변경하고 더 큰 데이터 세트를 훈련할 수 있다. 네트워크를 더 잘 훈련시키기 위해 3단 계층 네트워크를 통해 CNN, RNN 및 풀링 계층이 공동으로 특징 추출을 할 수 있다. 실험 결과에 따르면 비전처리 분야에서 다른 연구자의 접근 방식과 비교할 때 이 방법은 경쟁력 있는 정확도를 얻을 수 있다. 이 방법에 대한 다른 요소의 영향은 향후 연구에서 분석되고 평가될 것이다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제12권2호
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• pp.122-129
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• 2010

Energy conservation is one of the most important issues for evaluating the performance of wireless sensor network (WSN) applications. Generally speaking, hierarchical clustering protocols such as LEACH, LEACH-C, EEEAC, and BCDCP are more efficient in energy conservation than flat routing protocols. However, these typical protocols still have drawbacks of unequal and high energy depletion in cluster heads (CHs) due to the different transmission distance from each CH to the base station (BS). In order to minimize the energy consumption and increase the network lifetime, we propose a new hierarchical routing protocol, distance aware intelligent clustering protocol (DAIC), with the key concept of dividing the network into tiers and selecting the high energy CHs at the nearest distance from the BS. We have observed that a considerable amount of energy can be conserved by selecting CHs at the nearest distance from the BS. Also, the number of CHs is computed dynamically to avoid the selection of unnecessarily large number of CHs in the network. Our simulation results showed that the proposed DAIC outperforms LEACH and LEACH-C by 63.28% and 36.27% in energy conservation respectively. The distance aware CH selection method adopted in the proposed DAIC protocol can also be adapted to other hierarchical clustering protocols for the higher energy efficiency.