• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.163-179
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• 2010

최근 패션산업에서는 고객의 니즈가 다양해지고 공급 리드타임이 크게 단축됨에 따라 최신 유행을 즉각 반영한 디자인, 빠른 상품 회전율로 승부하는 패스트 패션이 각광받고 있다. 또한, 기업간 경쟁도 심화되면서 얼마나 신속하게 효율적으로 고객의 니즈를 만족시킬 것인가가 패션산업의 중요한 성공요인으로 강조되고 있다. 따라서, 다품종 소량 신속생산이 강조되는 패스트 패션 산업에서는 트랜드 변화에 신속 대응을 지원하는 지능형 신속대응시스템(Intelligent Quick Response System : IQRS) 구축 및 지원을 절실히 요구하고 있다. 본 논문은 패스트 패션 산업 IQRS 구축에서 요구되는 신속대응 프로세스 수립, 지능적 판단을 지원하는 신속대응 기준 및 실행, 신속대응 물량 산정 및 시기 의사결정 모델을 제시하였다. 또한, 신속대응 의사결정의 합리성을 검증할 수 있는 KPI(Key Performance Indicator)를 설계하여 모델의 신뢰도를 향상시켰다. 제시된 각 모델은 A사의 ERP 구현사례를 통해 실용성을 검증하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제4권4호
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• pp.79-93
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• 1984

수중조류(水中藻類) 제거(除去)하기 위한 공법(工法)의 하나로 가압부상법(加壓浮上法)은 아주 효과적(効果的)이다. 이러한 가압부상법(加壓浮上法)의 효율(効率)에 영향을 미치는 요소(要素)로는 시료수(試料水)에 대(對)한 가압수(加壓水)의 체적비율(體積比率), 가압수(加壓水)의 압력(壓力), 접촉시간(接觸時間), 응집제(凝集劑)의 종류(種類) 및 투여량, 수온(水溫), 반응조내(反應槽內)의 물의 흐름상태, 기포(氣泡)의 크기 및 상승속도(上昇速度), 그리고 기포(氣泡)와 입자(粒子)간의 접착(接着) 등이다. 본(本) 연구(硏究)에 있어서는 모형조내(模型槽內)에서 실제의 기포(氣泡) 상승속도(上昇速度)와 이론적(理論的)인 상승속도(上昇速度)와의 비교, 기포(氣泡)와 입자(粒子)간의 접착현상(接着現象) 규명 기포(氣泡)의 크기 및 상승속도(上昇速度)가 수중조류(水中藻類) 제거공정(除去工程)에 미치는 영향 등을 규명함으로써 가압부상법(加壓浮上法)의 합리적(合理的)인 적용방법(適用方法)을 검토(檢討)하였다. 수중조류(水中藻類) 제거(除去)를 위하여 기포(氣泡)의 발생(發生)과 기포(氣泡)의 크기 변화(變化)과정 및 기포(氣泡)의 부상속도(浮上速度), 기포(氣泡)와 입자(粒子)간의 접착현상(接着現象), 연속식(連續式) 가압부상(加壓浮上) 실험(實驗)의 이론적(理論的) 고찰과 실험적(實驗的) 증명에 의(依)하여 얻은 결과(結果)는 다음과 같다. 기포(氣泡) 상승속도식(上昇速度式)은 스톡스 방정식(方程式)보다 아이브스 식(式)이 더 적합(適合)하다. 기포(氣泡)와 조류(藻類)와의 결합(結合)은 컨벡티브 타입이었으며 부착현상(附着現象)과 충돌현상(衝突現象)보다 흡수현상(吸收現象)에 의(依)한 접착(接着)이 많았다. 기포(氣泡)와 크기는 $100{\mu}m$ 보다 작으며 반응조내(反應槽內)의 유동(流動)이 적을 때가 처리효율(處理効率)이 좋았다. 또한, 본(本) 실험(實驗)에 사용(使用)된 연속식(連續式) 가압부상(加壓浮上) 장치의 최적조건(最適條件)으로는 시료수(試料水)에 대(對)한 가압수(加壓水)의 체적비(體積比)가 15%, 반응조내(反應槽內) 체류시간은 15분(分), 가압수(加壓水) 압력(壓力) $4kg/cm^2$, 가압수(加壓水) 분사기(噴射機)의 시료수(試料水) 유입구(流入口)와의 거리는 30cm 이었으며 온수(水溫)의 변화(變化)에 따른 처리효율(處理効率)의 변동은 거의 없었으며 처리효율(處理効率)은 85~91% 였다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제3권3호
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• pp.151-163
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• 2003

본 연구에서는 한국형 지하수 프로그램 개발(3-DFM, 3-Dimensional Finite Difference Method)을 위하여 대수층에 있어 지형 지질상태가 지하수유동시스템내에서 동적거동을 하는 것으로 취급하여 유동과정의 알고리즘을 확립토록 하였다. 본 연구에서 개발된 3-DFM모델은 입력변수 자료에 대한 설정이 모두 한글로 구성되어 있으며, 각 입력자료와 매개변수들의 이해와 적용치에 대한 도움말을 설정하여 두었다. 따라서, 입력변수에 대해서는 아이콘을 입력변수에 두면 각각에 대한 상세한 정보를 알 수 있도록 설계하였다. 또한, 각 지층의 지질경계 상태나 초기수위자료를 지정할 때는 work sheet상에서 간단히 지정할 수 있도록 설계되어 있다. 그리고 각 대수층의 특성과 더불어 정류 및 부정류 해석시에 각 매개변수들에 대한 입력은 기존의 모델과 같이 복잡하지 않도록 활성칸이 설정되도록 설계되어 있다. 최종 입력자료를 이용한 분석결과에서는 우측에 입력자료에 대하여 설명과 더불어 좌측에 분석 결과치를 나타나게 하였으며 이에 대한 결과는 TXT파일로도 출력할 수 있도록 설정하였다. 본 연구에서 개발된 모델은 유한차분법을 이용한 수치모델이며, 실제 함양량을 적용하고 매개변수들을 결정하여 관측 지하수두치와 모의발생으로 얻은 계산 지하수두치를 비교 분석하여 개발모델의 적용성을 검토하였다. 본 연구에서는 제주도 세화리 및 송당리일대의 양수에 따른 지하수 유동시스템 해석을 위하여 3-DFM모델을 적용 분석한 결과, 정류상태에서 따른 관측치와 계산된 지하수두와의 상대오차백분율(E.P.)이 $0.03{\sim}0.07$의 범위로서 관측치와 거의 일치하였다. 그리고 분석유역의 양수 전의 모의발생분석 결과를 이용하여 지하등수두분포와 유속벡터를 산정한 결과 지하수 유동분포는 높은오름과 문석이오름 등에서 월랑봉, 용눈이오름 및 손자봉 등 각 방향으로 고르게 유출되고 있는 것으로 분석되었다. 이러한 분석결과는 MODFLOW모델과 비교할 때 일치된 결과를 나타내었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_3호
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• pp.1653-1667
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• 2020

본 연구에서는 국지예보시스템(LDAPS)과 전산유체역학(CFD) 모델을 접합하여, 부산 중구 광복동에 소재한 건물 밀집 지역의 상세 흐름과 PM2.5 농도 분포를 조사하였다. 도로 배출이 건물 밀집 지역의 PM2.5 농도에 미치는 영향을 분석하기 위해, PM2.5의 연간 시·군·구별, 배출 원소 별, 연료 별 도로이동오염원·비산먼지 배출량 자료와 월별·일별·시간 별 배출 계수를 이용하여 부산의 단위 면적당 시간별 PM2.5 배출량을 산정하였다. 본 연구에서는 건물 옥상과 도로변에서 수행된 특별 측정 자료를 이용하여 수치 모의 결과를 검증하고, 도로배출 유·무에 따른 PM2.5 농도 분포 특성을 분석하였다. 대상 기간(2020년 06월 22일) 동안 대상 지역에서는 바람이 약하게 나타났다. 새벽 시간에는 북동풍과 북서풍이 불고 주간에는 주로 남동풍이 불었다. 도로 배출을 고려하지 않은 경우에 LDAPS-CFD 접합 모델은 측정 지점(PKNU-AQ Sensor)의 PM2.5 농도를 과소모의 하였으나, 도로 배출을 고려하여 수치 모의한 PM2.5 농도는 도로 배출의 영향으로 PM2.5 농도가 증가하여 측정 결과와 유사하게 나타났다. 2020년 6월 22일 07시와 19시의 유입 풍향은 각각 북동풍과 남동풍이지만, 주변 지형과 건물에 의해 흐름이 변화되어, 두 시각 모두 측정 지점 주변에서는 주로 남풍 계열의 흐름이 나타났다. 07시와 19시의 유사한 흐름에 의해, 두 시각의 PM2.5 농도 분포도 매우 유사하게 나타났다. 건물 옥상 측정 지점에서 수치 모의된 PM2.5 농도는 도로 배출 영향을 크게 받지 않았으나, 도로변 에서는 도로 배출 영향을 상대적으로 크게 받았다. 도로 배출을 고려한 경우, 풍속이 약한 북쪽 도로와 긴 도로 협곡에 위치한 서쪽 도로에서 PM2.5 농도가 높고, 상대적으로 건물의 밀집도가 낮은 동쪽 도로에서는 PM2.5 농도가 낮게 나타났다. LDAPS-CFD 접합모델은 모든 도로에서 배출량이 동일하게 적용되기 때문에, 좁은 골목과 건물 밀도가 낮은 지역의 지형 특성이 반영되어 도로 별 PM2.5 농도 특성이 다양하게 나타났다.