본 논문에서는 무인기에 탑재되는 장비간의 EMI(Electromagnetic Interference)를 고려한 효율적인 안테나의 배치방법을 제안하였다. 분석은 무인기에 사용되는 장비 중에서 인접한 주파수 대역을 사용하는 음성통신 무전기, 제어용 데이터링크, TCAS(Traffic Alert Collision & Avoidance System)와 GPS(Global Positioning System)에 대하여 이루어졌다. 분석 방법은 두 단계로 구성되며, 첫 번째 단계는 안테나 장착 시 무인기 구조물에 의한 안테나 복사패턴과 반사손실 특성 변화를 관찰하여 양호한 특성을 나타내는 지점을 선정하는 것이며, 두번째 단계는 안테나간의 결합특성과 장비의 송신 스펙트럼을 고려하여 장비간의 간섭 정도를 분석하는 것이다. 이러한 분석 과정은 개발단계에서 장비 간 EMI를 예측하여 대책을 수립할 수 있는 도구로 사용될 수 있다.
자동차용 윤활유가 국내 윤활유 시장의 35%를 차지하고 있으며, 이 중 엔진오일이 자동차용 윤활유의 75%를 차지하고 있다. 운전자와 엔진보호를 위해 유통 엔진오일의 품질이 적절하게 관리되어져야 한다. 하지만 KS제품과 합성엔진오일(합성기유가 30% 이상 포함된 제품)은 석유 및 석유대체연료 사업법상 품질관리에서 제외되어져 있다. PAO (poly alpha olefin)와 같은 합성오일은 기존 광유보다 내마모성, 바니쉬 조절 및 산화안정도와 같은 특성이 우수한 것으로 알려져 있으며, 이러한 이유로 PAO는 엔진오일, 로터리 스크류, 중장비, 왕복 압축기, 극압장비 등에 많이 사용되어져 왔다. 본 연구에서는 고온모사증류시험(SIMDIST)을 이용하여 광유, PAO, 일정 비율의 PAO가 혼합된 광유시료를 분석하였다. 분석결과, 광유는 브로드란 크로마토그램을 얻은 반면, PAO는 특정한 머무름시간에서 샤프한 피크를 보였다. 또한 점도가 큰 물질은 큰 분자량과 높은 끓는점을 지녀 긴 머무름시간을 보였다. 특히 20%의 PAO가 함유된 시료에서 전형적인 광유와 다른 PAO 패턴의 크로마토그램을 보였다. 유통엔진오일 내 PAO 함량을 모니터링하기 위해 국내 판매량이 높은 27종류의 유통엔진오일을 분석한 결과, 모든 제품에서 PAO 함량이 20%보다 낮은 것으로 나타났다. 더욱이 제품명에 PAO라 표현한 제품조차도 PAO 함량이 낮은 것을 보였다. 따라서 합성엔진오일에 대한 적절한 관리 법규가 필요한 것으로 판단된다.
본 연구에서 시험한 두 가지 농약에 대한 피부노출 측정 및 분석방법을 시험하였고 두 가지 농약에 대한 측정 및 분석방법으로써 모두 적정함을 확인하였다. 두 가지 농약에 대하여 호흡노출의 측정 및 분석법에 관한 타당도를 시험한 결과 본 연구방법으로 chlorpyrifos는 만족하였고 chlorothalonil의 경우 피부노출 측정 및 분석법만 타당하였다. 이와 같이 확정한 노출 측정방법으로 배 방제작업과 노지고추 방제작업시 농약노출량을 측정하였고 여러 가지 요인별로 비교하였나 두 가지 농약에 대하여 각 작목, 살포시기, 노출평가(피부,호흡기)와 작업용 변수로하여 노출평가를 실시하였다. 피부노출량은 과수 동력분무기, 노지고추 동력분무기 > 과수 SS기 > 동력분무기 보조의 순서로 나타났다. 과수 동력분무기와 노지고추 동력분무기 살포간 노출량의 차이는 유의하지 않았다. 과수나 노지고추의 방제만을 볼 때 다른 요인보다는 살포기기가 피부노출에 영향을 주는 주된 요인인 것으로 파악된다. 피부노출에서 작목은 주로 노출부위에 영향을 주는 것으로 평가되었다. 보조작업의 경우 손노출이 66%로 가장 높게 나타났다. 호흡기노출량은 각각의 노출이 서로 다르다고 할 수 없었다. 위험도 평가결과 chlorpyrifos 살포작업은 위험한 것으로 나타났으며 노출농도를 약 1/5 이하로 감소시킬 필요가 있는 것으로 밝혀졌다.
최근 사물인터넷의 발전으로 사용자 주변 상황을 인지하여 맞춤형 서비스를 제공하는 상황인지 시스템에 대한 관심이 증가되고 있다. 기존의 상황인지 시스템은 사용자 주위에서 생성되는 데이터를 분석하여 사용자 주변 상황을 표현하는 상황 정보로 추상화하는 기술이 사용되었다. 하지만 증가하는 사용자의 서비스 요구 사항에 따라 다양한 종류의 비정형 데이터의 사용이 증가하고, 사용자 주변에서 수집되는 데이터의 양이 많아지면서 비정형 데이터의 처리와 상황인지 서비스의 제공에 어려움이 있다. 이러한 사항은 딥러닝 응용에서 비정형 구조의 입력 데이터가 많이 사용되는 데서 찾아볼 수 있다. 기존 연구에서는 에지 컴퓨팅 환경에서 다양한 딥러닝 모델을 활용해 비정형 데이터를 상황 정보로 추상화하는 연구가 진행되었으나, 수집-전처리-분석 등과 같은 추상화 과정 간의 종속성으로 인해 제한된 종류의 딥러닝 모델만이 적용 가능하기 때문에 시스템의 기능적 확장성이 고려되어야 한다. 이에 본 논문은 에지 컴퓨팅 환경에서 딥러닝 기술을 활용한 비정형 데이터 추상화 과정의 기능적 확장성을 고려한 비정형 데이터 추상화 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 데이터 처리가 분산되어 있는 에지 컴퓨팅 환경에서 수집과 전처리 과정을 수행할 수 있는 팻 클라이언트 기술을 사용하여 추상화 과정의 수집-전처리 과정과 분석 과정을 분리하여 수행하는 것이다. 또한 분리된 추상화 과정을 관리하기 위해 수집-전처리 과정을 수행하는 데 필요한 정보를 팻 클라이언트 프로파일로 제공하고, 분석 과정에 필요한 정보를 분석 모델 설명 언어(AMDL) 프로파일로 제공한다. 두 가지 프로파일을 통해서 추상화 과정을 독립적으로 관리하여 상황인지 시스템의 기능적 확장성을 제공한다. 실험에서는 차량 출입 통제 알림 서비스를 위한 차량 이미지 인식 모델을 대상으로 팻 클라이언트 프로파일과 AMDL 프로파일의 예제를 통해 시스템의 기능적 확장성을 보이고, 비정형 데이터의 추상화 과정별 세부사항을 보인다.
최근 들어 오염총량관리제의 시행과 함께 비점오염원 관리의 중요성이 커지고 있다. 오염총량이란 하천수질의 개선을 위하여 도입하였으며 유역이란 개념을 도입하였다. 하천수계로 유입되는 오염물질 부하량은 점오염원 부하량, 비점오염 부하량 및 안전율의 합으로 산정이 되고 있다. 그러나 일반적으로 유역 및 강우 특성에 기인하여 유출되는 비점오염원의 특수성 때문에 안전율을 보통 10% 정도로 두고 있다. 이러한 불확실성은 다양한 요인에 기인하는데, 모니터링을 통한 기초자료의 부족이 가장 원인으로 보고되고 있다. 따라서 본 연구는 다양한 비점오염원 중에서 포장율이 높아 오염물질의 유출이 높은 고속도로 지역에서의 오염물질 유출 부하 원단위 산정을 위하여 가장 필수적으로 요구되는 오염물질의 EMC 및 유출부하량 산정을 위하여 수행되었다. 고속도로의 경우, 높은 포장율과 많은 자동차의 운행으로 인하여 건조기간 동안 오염물질들의 축적이 높은 지역이며, 강우시 집중적으로 인근 수계로 유입되기에 비점오염원 관리에서 매우 중요한 토지이용으로 고려되고 있다. 그러나 현재 국내에서는 비점오염원에 관한 기초 연구가 미흡하여 고속도로 등을 포함한 각종 토지이용에서의 비점오염원에 관한 기초 자료의 부족이 매우 심각한 상황이다. 본 연구를 수행하기 위하여 국내 5개의 고속도로 지점에서 모니터링이 수행되었으며, 각 지점별 자동 유량 및 강우량 측정계를 설치하여 자료를 수집하였다. 모니터링 자료는 고속도로에서의 비점오염물질 EMC 및 부하량 산정을 위하여 사용되었다. EMC에 관한 95% 신뢰구간을 살펴보면, TSS의 경우 45.52-125.76 mg/L, COD는 52.04-95.48 mg/L, TN은 1.77-4.48 mg/L 그리고 TP의 경우 0.29-0.54 mg/L의 범위로 나타났다. 부하량에 관한 95% 확신범위는 TSS가 $712.7-2,418.4mg/m^2$의 범위를 보였으며, COD의 경우 $684.1-1,779.6mg/m^2$의 범위로 나타났다.
Seoul city has high population density as well as high traffic congestion, which are vulnerable to exposure of environmental pollutions caused by car traffic. However, recent studies are only on local regions about road traffic and air pollution or health effect of road traffic on residents. Thus, comprehensive study data are needed in terms of overall Seoul regions. In this study utilized the nitrogen dioxide concentration through the national air pollution monitoring network data, 2012 to 2013. It also divided regions into high and low exposure districts via the Origin destination data developed by the Korea transport institute to quantify and evaluate the effect of transport policies and analyzed a correlation of asthma symptoms with high and low exposure districts through raw data of community health survey from the Korea centers for disease control and prevention. Based on the collected data, the pearson's correlation analysis was conducted between air pollution substance concentration and high exposure district and multiple logistic regression analysis was conducted to determine the effect of traffic environment and factors on asthma symptoms of residents. Accordingly, the following results were derived. First, the high exposure district was higher concentrations of nitrogen dioxide ($NO_2$) as per time compared to those of the low exposure district (p<0.01). Second, analysis on correlation between average daily environmental concentration in the air pollution monitoring network and road traffic showed that nitrogen dioxide had a significant positive correlation (p<0.01) with car traffic and total traffic as well as with truck traffic (p<0.05) statistically. Third, an adjusted odds ratio about asthma doctor's diagnosis in the high and low exposure districts was analyzed through the logistic regression analysis. With regard to an adjusted model 2 (adjusted gender, age, health behavior characteristics, and demographic characteristics) odds ratio of asthma doctor's diagnosis in the high exposure district was 1.624 (95% CI: 1.269~2.077) compared to that of the low exposure district, which was significant statistically (p<0.001).
최근 무인항공시스템의 활용으로 농작물 작황조사, 접근위험지역의 시설물 현황조사, 재해재난 모니터링 및 3차원 모델링 등 그 활용 분야가 확대되고 있는 실정이며, 건설, 인프라, 영상, 측량, 농업, 감시, 수송 등 실제로 여러 분야로 활용사례가 계속 늘어나고 있다. 특히, 산사태와 같은 사면 붕괴 발생 시 무인항공시스템 적용에 대한 시도가 많아지고 있으며, 무인항공시스템은 3차원 비행이 가능하기 때문에 접근하기 어려운 공간 정보를 확인할 수 있다. 하지만, 이러한 장점에도 불구하고 사면 붕괴 발생시 무인항공시스템 활용은 아직도 제한적인 실정이다. 본 연구에서는 이러한 한계성 극복을 위하여 사면 붕괴로 인한 토사량을 무인항공시스템의 영상정보로 산정하는 기법을 고찰하였다. 본 연구를 통해 산악지역 등 접근이 어려운 지역에서 사면 붕괴 발생시 복구공사에 필요한 토사량의 정보를 취득하는데 무인항공시스템 영상정보를 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
Although concentrations of hazardous air pollutants(HAPs) are very low in the atmosphere, a growing attention has been paid on such compounds due to their high toxicity and bioaccumulation potentials into human body. In order to control and manage the amount of these materials in ambient air, it is necessary to construct monitoring system of them and to know the current concentration level of HAPs above all. In this work, a wide range of HAPs has been measured in metropolitan area to recognize the present state of HAPs in this area. The measured concentration of VOCs was higher in order of Jeonnongdong, Jeongdong, and Yangsuri. The regional difference of VOCs concentration was also highest in spring. Its total VOCs was ranged from $15.17{\sim}41.45$ ppb. Benzene $0.43{\sim}2.32$ ppb showed similar concentration level with the result of previous researches in Seoul. This value is a little higher than the average concentration 0.92 ppb for national ambient air quality standards in Japan. The concentration of aldehydes in this study was lower than those of other researches. Previous works in Seoul metropolitan area showed that the concentration of formaldehyde and acetaldehyde were higher than 5 ppb. The concentration of gaseous and particulate PAHs was high in order of winter, spring, and summer More than 90% of PAHs with low molecular weight such as 2-rings and 3-rings PAHs existed in gas phase. On the other hands, PAHs with high molecular weight more than 5-rings PAHs almost existed in particulate. In spring, the concentration of gaseous PAHs was 24.38 $ng/m^3$ in Jeongdong. Among the particulate PAHs, the concentrations of Naphthalene, Benzo(b)fluoranthene, and Benzo(g, h, i)perylene were higher than others. Especially, the concentration of Benzo(a)pyrene, a important carcinogenic pollutant, was highest in winter 0.5 $ng/m^3$ and ranged from 0.03 to 0.3 $ng/m^3$ in spring and summer, which is lower than the monitoring result in 90's. These components were mainly originated from the vehicle exhaust or heating equipment use.
IP기반 무선 센서 네트워크(IP-WSN)는 의료, 주택 자동화, 환경 모니터링, 산업용 제어, 차량 텔레매틱스 및 농업 모니터링 등 광범위하게 적용되고 있다. 이러한 적용은 에너지 효율과 함께 센서의 이동성이 중요한 문제로 다루어진다. 에너지 비효율로 인해 네트워크 기반의 이동성관리 프로토콜은 IP-WSN에서 지원될 수 있다. 본 논문에서는 IP-WSN 프로토콜을 지원하는 멀티캐스팅 기반의 빠른 이동성관리 기법(mSFP)을 제안한다. 네트워크 구조와 시그널링 비용, 이동성 비용 등을 고려한 성능분석을 수행하였고[8,20], 분석 결과 PMIPv6와 SPMIPv6에 비하여 mSFP의 시그널링 비용, 전체 시그널링 비용, 이동성 비용이 모두 감소되었다. IP-WSN 노드의 수 측면에서 mSFP의 시그널링 비용은 7%, 전체 시그널링 비용은 3% 더 감소되었다. 홉의 수 측면에서 mSFP의 시그널링 비용은 6.9%, 전체 시그널링 비용은 2.5% 더 감소되었다. IP-WSN 노드의 수 측면에서 이동성 비용은 1.6%, 홉의 수 측면에서 이동성 비용은 1.5% 더 감소되었다.
포장지역 중 도로는 많은 차량의 운행으로 건조시 각종 오염물질의 축적인 높은 토지이용이며, 불투수율이 높아 강우시 고농도의 비점오염물질의 유출이 발생한다. 특히 도로 노면에서 유출되는 강우유출수는 입자상 물질 및 각종 중금속 등의 함량이 높아 인근 수계 유입시 수질악화 및 수생태계 파괴의 원인으로 작용한다. 도로에 침착되는 오염물질의 원인으로는 차량 통행으로 수반되는 윤활계통의 오일류 누출 및 타이어 마모 등이 주요 원인이다. 이러한 비점오염물질의 유출을 저감하고 관리하기 위하여 환경부는 2006년 수질 및 수생태계보전에 관한 법률을 개정하여 비점오염원 관리를 환경부의 중요 정책으로 확립하였다. 또한 수질오염총량관리제도의 도입으로 그 중요성이 높은 토지계의 오염원단위 개정을 위하여 환경기초조사사업을 통해 2015년까지 수행되는 장기모니터링을 수립하여 시행하고 있다. 그러나 오염총량제의 조기정착과 효율적 비점오염원 관리를 위해서는 토지이용별 비점오염물질의 특성파악, 부하량 산정, 처리 메커니즘 규명 및 원단위 산정이 시급하다. 따라서 본 연구에서는 차량의 운행이 많은 국도에서의 모니터링 결과를 활용하여 유출 특성파악과 EMC 산정 등을 통하여 비점오염원 관리에 중요한 기본 자료를 제공하고자 한다. 본 연구를 위한 모니터링 지점은 경기도 용인시에 위치하고 있으며, 모니터링은 2006년부터 최근까지 총 16회의 강우사상에 대하여 수행되었다. 국도는 많은 차량으로 인하여 비점오염물질의 유출이 높은 토지이용 지역이다. 따라서 본 연구에서는 경기도 용인시에 위치하고 있는 국도에서의 비점오염 모니터링을 통하여 유출특성 파악, 초기 강우현상 파악, EMC 산정 및 오염물질간의 상관성을 분석하였다. 오염물질간의 상관분석결과, 오염물질 중 TSS항목이 다른 오염물질과의 상관관계가 높은 것으로 분석되었고, TSS농도로부터 다른 오염물질의 농도의 산정이 가능하여, 향후 효율적 비점 오염 모니터링 수행과 비점오염저감시설 선정시 중요한 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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