• 대한전자공학회논문지TC
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• 제49권7호
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• pp.56-64
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• 2012

스마트 그리드란 기존의 전력망에 정보기술을 융합하여 에너지 효율을 최적화하는 차세대 전력망을 구성하는 기술의 하나이다. 본 논문에서는 스마트그리드를 효과적으로 구축하기 위하여 기존 홈 네트워크와 연동되고 효율적인 관리 기능을 제공하는 AMI 시스템을 제안 한다. 확장된 홈 네트워크 기반의 AMI 시스템은 스마트미터, 통신 모듈, 홈 게이트웨이, 보안 모듈, 미터 데이터 관리 시스템, 전력 응용 모듈 등으로 구성된다. 제안하는 홈 네트워크는 전력소모를 줄이고 효율적인 데이터 전송이 가능할 수 있도록 IEEE 802.15.4를 기반으로 설계하였다. 제안 홈 게이트웨이는 웹 서비스를 통해 외부 관리 시스템과 에너지 소비 정보 등을 실시간으로 교환할 수 있고, AMI 시스템은 인터넷을 통하여 홈 게이트웨이와 미터 데이터 관리 시스템 간의 양방향 통신이 가능하도록 설계되었다. 정보 전달의 안전성을 얻기 위하여 보안 알고리즘을 적용 하였으며 보안 알고리즘은 대칭적 블록 암호화 방식인 AES 알고리즘을 사용하였다. 제안 시스템을 사용하는 경우 본 연구에 제한적이기는 하지만 제어를 하지 않을 경우보다 전력 소비가 평균적으로 4~42%정도 줄어드는 것을 실험 결과에서 확인할 수 있었다.

• 디자인학연구
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• 제18권1호
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• pp.17-26
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• 2005

지금의 정보환경에서 전시콘텐츠는 미디어의 작동 논리 하에서 생산되고 그 빛을 발한다. 그 환경의 변화를 감지하고 문화 산출물을 제작하는 일은 군화 생산자들에게 기존에 없던 표출형태를 바꿀 수 있는 환경을 이해하는 일이 선행된다고 볼 수 있다. 이것 중에 데이터 구조와 매체 안에서 작동되는 데이터베이스 논리를 살펴보는 것은 전시콘텐츠의 형식과 내용을 구성하는데도 많은 도움이 될 뿐 아니라 정보기술의 통합적인 환경에서 다중화 된 플랫폼에 유용적인 문화 산출물을 투입 시켜야 하는 데도 중요하다. 지금의 전시물들은 데이터와 데이터베이스의 작동논리를 안고 그 표면 디자인에 많은 힘을 쏟고 있다. 정보는 미학적으로 표현되고 하나의 품(品)으로 제시되며 유희적 환경을 촉진시키는 방향으로 나아가고 있다. 그것은 웹이나 게임의 형태로 제공되기도 하고, 손에 지닐 수 있는 단말기나 상이한 컴퓨터 환경을 언급하면서 다양한 미디어 환경을 수렴하는 방향으로 발전하고 있다. 비선형적 관점과 기표가 과하게 작용하는 환경으로 이동하는 중에 미디어의 움직이는 논리를 파악해야 하는 것은 사용자가 데이터베이스 작동논리를 바탕으로 다매체 사회에서 정보능력을 갖춘 매체인간으로서의 능력이 필요하기 때문이다. 자연적 환경과는 좀 다르게 전개되는 가상의 환경에서 데이터베이스는 사용자들에게 미증유의 경험을 증대시켜 줄 수 있는 기반을 마련하고, 접해보지 못한 기표 우위의 환경을 제공하게 된다. 이것은 선조성에 기반 한 감각을 바탕으로 새로운 환경에 따른 서사(narrative)를 제공할 것이다.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2017년도 9th Asian Crop Science Association conference
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• pp.315-315
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• 2017

In Japan, more than 80 % of soybean growing area is converted fields and excess water is one of the major problems in soybean production. For example, recent study (Yoshifuji et al., 2016) suggested that in the fields of shallow groundwater level (GWL) (< 1m depth), rising GWL even in a short period (e.g. 1 day) causes inhibition of soybean growth. Thus it becomes more and more important to predict GWL and soil moisture in detail. In addition to conventional surface drainage and underdrain, FOEAS (Farm Oriented Enhancing Aquatic System), which is expected to control GWL in fields adequately, has been developed recently. In this study we attempted to predict GWL and soil moisture condition at the converted field with FOEAS in Biwa lake reclamation area, Shiga prefecture, near the center of the main island of Japan. Two dimensional HYDRUS model (Simuinek et al., 1999) based on common Richards' equation, was used for the calculation of soil water movement. The calculation domain was considered to be 10 and 5 meter in horizontal and vertical direction, respectively, with two layers, i.e. 20cm-thick of plowed layer and underlying subsoil layer. The center of main underdrain (10 cm in diameter) was assumed to be 5 meter from the both ends of the domain and 10-60cm depth from the surface in accordance with the field experiment. The hydraulic parameters of the soil was estimated with the digital soil map in "Soil information web viewer" and Agricultural soil-profile physical properties database, Japan (SolphyJ) (Kato and Nishimura, 2016). Hourly rainfall depth and daily potential evapo-transpiration rate data were given as the upper boundary condition (B.C.). For the bottom B.C., constant upward flux, which meant the inflow flux to the field from outside, was given. Seepage face condition was employed for the surrounding of the underdrain. Initial condition was employed as GWL=60cm. Then we compared the simulated and observed results of volumetric water content at depth of 15cm and GWL. While the model described the variation of GWL well, it tended to overestimate the soil moisture through the growing period. Judging from the field condition, and observed data of soil moisture and GWL, consideration of soil structure (e.g. cracks and clods) in determination of soil hydraulic parameters at the plowed layer may improve the simulation results of soil moisture.

• 감성과학
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• 제14권1호
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• pp.27-38
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• 2011

본 연구는 레스토랑의 실내 색채와 배경 음악 및 레스토랑 분위기의 일치성이 고객의 감정적 반응 및 행동의도에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 서울 및 경인 지역 20~30대 400명을 대상으로 웹 서베이를 실시하였다. 색채와 음악의 앙상블 효과를 확인하기 위해 3D studio MAX를 활용하여 high-stimulus(exciting) 자극물과 low-stimulus(calm) 자극물을 제작하여 3D 가상현실 레스토랑 시뮬레이션 자극물로 활용하였다. 통계 분석은 SPSS/WIN 18.0을 사용하였고, 신뢰도 분석, 요인 분석, 회귀 분석 등을 실시하였다. 요인 분석 결과 감정적 반응은 긍정적 감정, 부정적 감정의 2개 요인으로 분석되었다. 만족도와 충성도는 1개 요인으로 분석되었다. 크론바하 알파값이 조사 도구의 신뢰도 분석을 위해 사용되었으며, 0.7 이상을 나타내어 적합하게 나타났다. 색채와 음악이 레스토랑 분위기와 어울리는 정도는 긍정적, 부정적 감정에 유의한 영향을 미쳤다. 긍정적 감정과 부정적 감정은 만족도에 유의한 영향을 보였으며, 만족도는 충성도에 유의한 영향을 나타내었다. 배경음악의 어울림이 실내 색채의 어울림보다 긍정적 감정에 더 큰 영향을 미쳤으며, 실내 색채의 어울림이 배경음악의 어울림보다 부정적 감정에 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 레스토랑 분위기와 색채, 음악의 조화에 대한 연구의 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국물환경학회지
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• 제23권4호
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• pp.474-481
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• 2007

With population growth, industrialization, and urbanization within the watershed, the hydrologic response changed dramatically, resulting in increases in peak flow with lesser time to peak and total runoff with shortened time of concentration. Infiltration is directly affected by initial soil moisture condition, which is a key element to determine runoff. Influence of the initial soil moisture condition on hydrograph analysis should be evaluated to assess land use change impacts on runoff and non-point source pollution characteristics. The Long-Term Hydrologic Impact Assessment (L-THIA) model has been widely used for the estimation of the direct runoff worldwide. The L-THIA model was applied to the Little Eagle Creek (LEC) watershed and Its estimated direct runoff values were compared with the BFLOW filtered direct runoff values by other researchers. The $R^2$ value Was 0.68 and the Nash-Sutcliffe coefficient value was 0.64. Also, the L-THIA estimates were compared with those separated using optimized $BFI_{max}$ value for the Eckhardt filter. The $R^2$ value and the Nash-Sutcliffe coefficient value were 0.66 and 0.63, respectively. Although these higher statistics could indicate that the L-THIA model is good in estimating the direct runoff reasonably well, the Antecedent Moisture Condition (AMC) was not adjusted in that study, which might be responsible for mismatches in peak flow between the L-THIA estimated and the measured peak values. In this study, the L-THIA model was run with AMC adjustment for direct runoff estimation. The $R^2$ value was 0.80 and the Nash-Sutcliffe coefficient value was 0.78 for the comparison of L-THIA simulated direct runoff with the filtered direct runoff. However there was 42.44% differences in the L-THIA estimated direct runoff and filtered direct runoff. This can be explained in that about 80% of the simulation period is classified as 'AMC I' condition, which caused lower CN values and lower direct runoff estimation. Thus, the coefficients of the equation to adjust CN II to CN I and CN III depending on AMC condition were modified to minimize adjustments impacts on runoff estimation. The $R^2$ and the Nash-Sutcliffe coefficient values increase, 0.80 and 0.80 respectively. The difference in the estimated and filtered direct runoff decreased from 42.44% to 7.99%. The results obtained in this study indicate the AMC needs to be considered for accurate direct runoff estimation using the L-THIA model. Also, more researches are needed for realistic adjustment of the AMC in the L-THIA model.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권29호
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• pp.129-149
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• 2012

최근 페이스북이 오픈 플랫폼을 통해 다면시장을 형성함으로써 게임 분야에 소셜이 본격적으로 등장하기 시작하였다. 그중 가장 크게 주목을 받고 있는 분야는 소셜 네트워크를 기반으로 발전한 SNG 분야이다. SNG란 Social Network Game으로 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service)의 인맥 관계를 기반으로 제작한 게임을 말한다. SNG의 가장 큰 특징은 게임 실력보다는 네트워크를 통해 이루어진 이웃간의 교류가 게임의 가장 큰 요소로 작용하는 것이다. 이러한 소셜 네트워크 게임의 빠른 성장과 함께 연구되어야할 분야는 인간과 인간, 인간과 게임, 게임과 게임 간의 소통이라 볼 수 있다. 본 연구는 SNG을 플레이하는 유저들의 심리가 소셜을 기반으로 하는 게임 속 캐릭터에 어떠한 영양을 미치는지에 대한 것을 알아보고자 한다. 연구방식은 성격 특성의 상관관계를 검증하는 방식으로 심리학적 성격 5요인 특성(Big Five Factor Model)과 리커트(likert) 척도를 사용하여 유저가 생성한 캐릭터와 성격 5요인 특성을 대입하는 방식을 사용 하였다. 본 논문을 통해 게임을 플레이하는 유저들의 심리상태를 파악하는 방식이 연구되어짐으로써 미래의 소셜 네트워크 게임이 어떠한 방향으로 발전해 나갈 것인지에 대한 준거점 역할을 할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국조경학회지
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• 제51권3호
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• pp.70-82
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• 2023

최근 IT 기술과 데이터의 범람으로 생활 전반적인 부분의 패러다임이 전환되고 있다. 이러한 기술의 발전과 변화는 학술영역에도 영향을 미치고 있다. 학문적 교류와 연계를 통해 연구주제나 연구 방법의 개선이 이루어지고 있다. 특히, 데이터 기반의 연구 방법이 다양한 학문분야에서 진행되고 있으며 조경학에서도 지속적인 연구가 필요한 시점이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 시대적 상황을 반영하여 인공지능의 한 분야인 머신러닝을 활용한 경관 선호 평가 및 예측모델의 개발 가능성을 알아보는 것을 목표로 한다. 본 연구의 목표를 달성하기 위하여 경관 분야에 머신러닝 기법을 적용하여 경관 선호 평가 및 예측 모델을 구축하고, 구축된 모형의 모의정도를 검증하였다. 이를 위해 본 연구에서는 최근 신재생에너지 사업으로 주목받는 풍력발전시설 경관 이미지를 연구대상으로 선정하였다. 분석을 위하여 풍력발전시설 경관 이미지를 웹크롤링 기법을 활용하여 수집하고 분석 테이터셋을 구축하였다. 우수한 성능의 예측모델 도출을 위하여 머신러닝 분석에 활용되는 University of Ljubljana의 프로그램인 오렌지 버전 3.33을 활용하였다. 또, 머신러닝 학습데이터의 평가기준을 통합한 모델과 평가기준 별도 모델 구조를 활용하였으며, 머신러닝 분류모델에 적합한 kNN. SVM, Random Forest, Logistic Regression, Neural Network 알고리즘을 사용해 모델을 생성하였다. 생성된 모델을 성능 평가를 실시하여 본 연구에 가장 적합한 예측모델을 도출하였다. 본 연구에서 도출된 예측모델은 경관의 유형에 따른 분류, 경관과 대상의 시거리에 따른 분류, 선호에 따른 분류 등 3가지 평가기준을 별도로 평가 후 종합해 예측하여 결과를 도출하였다. 연구 결과 경관 유형에 따른 평가 기준 정확도 0.986, 시거리에 따른 평가 기준 정확도 0.973, 선호에 따른 평가 기준 정확도 0.952에 달하는 높은 정확도를 가진 예측모델을 개발하였으며, 평가데이터 예측 결과를 통한 검증과정을 보아도 모델의 성능 치를 상회하는 성과를 도출했음을 알 수 있다. 경관 관련 연구에서 머신러닝을 활용한 예측모델 개발 가능성을 알아본 실험적 시도로 이미지 데이터의 수집 및 정제를 통해 데이터 세트를 구축하여 높은 성능의 예측모델이 생성 가능하며, 이후 경관 관련 연구 분야에 활용될 수 있다는 가능성을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과와 시사점, 한계점을 반영한다면 풍력발전시설의 경관뿐만 아니라 자연경관이나 문화경관 등 다양한 형태의 경관 예측모델 개발이 가능할 것으로 생각되며, 경관 유형에 따라 이미지를 분류하는 모델의 연구를 통해 데이터 분류의 시간을 단축하거나 머신러닝을 활용한 경관예측 인자분석을 통해 경관계획 요소의 중요도 분석 등의 주제에 맞는 연구 방법을 탐색하고 적용하여 후속 연구를 진행한다면 조경학 분야에서도 머신러닝 기법을 보다 유용하고 가치 있게 활용할 수 있을 것으로 생각된다.