• 제목/요약/키워드: color forecasting

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AI기반 스마트 수질환경관리 서비스 플랫폼 개발 (AI-based smart water environment management service platform development)

  • 김남호
    • 스마트미디어저널
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    • 제11권9호
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    • pp.56-63
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    • 2022
  • 최근 기후변화에 의한 수온상승, 과다한 영양염류의 유입 및 하천환경의 변화로 인한 주요하천 및 호소에 대한 조류발생 빈도 및 범위가 증가하고 있다. 이상조류에는 녹조와 적조가 있다. 녹조현상은 물속의 클로로필(Chl-a) 등의 남조류가 과다 성장하여 물의 색이 짙은 녹색으로 변하는 현상으로, 미량의 냄새물질과 독소를 생성하여 수질악화와 식수안전에 대한 우려가 급증하고 있다. 본 연구는 생활주변 환경의 생태하천과 호소에서 측정된 수질정보를 원격지에서 1:1 실시간모니터링 및 제어하기 위하여 디지털트윈의 3D 가상세계를 구축하고, 사물인터넷(IOT) 센서기반의 수질정보 센서측정기를 개발하며, AI의 머신러닝 기반 수집데이터 분석을 토대로 녹조 등 수질오염의 발생원인과 확산패턴을 예측하여 조류경보와 수질예보를 할 수 있는 스마트 수질환경 서비스 플랫폼 구축을 제안하고자 한다.

폐기물 매립지 침출수에 의한 중금속 용출에 관한 연구 (A Study on the Leaching of Heavy Metals by Municipal Solid Waste Landfill Leachate)

  • 정종관;장원;박영숙
    • 환경영향평가
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    • 제6권1호
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    • pp.105-110
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    • 1997
  • Sanitary landfill is a general method as a final disposal of municipal solid waste(MSW), therefore leachate characteristics are very various as lime goes by because of highly concentrated organic acids are contained non biodegradable COD. So it is hard to abide by the mandatory standards of discharge eventhough applying the physicochemical and biological processes to treat the leachate. The process of treating leachate are determined by the degree of removal and components, but they are highly contained organic materials. It is a removal method to use jointly with the physicochemical process if the hard and fast rule is needed. The critical components of material are COD, ammonia, salts and heavy metals in the case of treating biologically. Biological process is to use metabolism of microorganism, therefore it is a desirable condition which heavy metals are not contained, because they acting as an inhibitor of enzyme. Of these are contained, organic decomposition and synthetic function of microorganisms decrease significantly. Consequently, this research paper lays emphasis on the concentration of heavy metals in leachate and for the purpose of forecasting the factors which are affecting the leaching of metalic waste in some degree, experimented the various reacting conditions. 1. When the concentration of heavy metals in leachate is in comparison with the level eluted after reaction, at pH 7.9 the result of reaction for PCB to CCL scrap showed that Zn, Mn, Cu was more eluted 11.6 times, 340.3 times, and 2,705.5 times respectively than the leachate undiluted solution. 2. At the condition of strong acid pH 4.7, the concentration of heavy metals in EM undiluted solution showed that Zn, Mn, Cu was more eluted 26.5 times, 147.3 times, and 3,656.3 times respectively than leachate undiluted solution. 3. When the ratio leachate to EM was 50 vs 50(V/V%), Mn was more eluted 198.7 times than leachate undiluted solution, but Zn and Cu do not show the meaningful results. 4. The color of landfill leachate was black-brown. And fulvic acid that is main ingredient of NBD COD contained, oxygen of 44~50%. For that reason, I estimated that the level of Zn, Mn, Cu was higher than the case of leachate. 5. COD of leachate from general landfill is difficult to remove. Because the solution of heavy metals is improved by the character of leachate(pH & ingredient of oxygen etc.) hence the Mn, Cu, Zn act as disturbing factor, the biochemical treatment is hard. Therefore the type of PCB & CCL scrap, iron, aluminum contained metals need to previously separate from general wastes as much as possible.

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소셜미디어 콘텐츠의 오피니언 마이닝결과 시각화: N라면 사례 분석 연구 (Visualizing the Results of Opinion Mining from Social Media Contents: Case Study of a Noodle Company)

  • 김유신;권도영;정승렬
    • 지능정보연구
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    • 제20권4호
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    • pp.89-105
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    • 2014
  • Web2.0의 등장과 함께 급속히 발전해온 온라인 포럼, 블로그, 트위터, 페이스북과 같은 소셜 미디어 서비스는 소비자와 소비자간의 의사소통을 넘어 이제 기업과 소비자 사이의 새로운 커뮤니케이션 매체로도 인식되고 있다. 때문에 기업뿐만 아니라 수많은 기관, 조직 등에서도 소셜미디어를 활용하여 소비자와 적극적인 의사소통을 전개하고 있으며, 나아가 소셜 미디어 콘텐츠에 담겨있는 소비자 고객들의 의견, 관심, 불만, 평판 등을 분석하고 이해하며 비즈니스에 적용하기 위해 이를 적극 분석하는 단계로 진화하고 있다. 이러한 연구의 한 분야로서 비정형 텍스트 콘텐츠와 같은 빅 데이터에서 저자의 감성이나 의견 등을 추출하는 오피니언 마이닝과 감성분석 기법이 소셜미디어 콘텐츠 분석에도 활발히 이용되고 있으며, 이미 여러 연구에서 이를 위한 방법론, 테크닉, 툴 등을 제시하고 있다. 그러나 아직 대량의 소셜미디어 데이터를 수집하여 언어처리를 거치고 의미를 해석하여 비즈니스 인사이트를 도출하는 전반의 과정을 제시한 연구가 많지 않으며, 그 결과를 의사결정자들이 쉽게 이해할 수 있는 시각화 기법으로 풀어내는 것 또한 드문 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 소셜미디어 콘텐츠의 오피니언 마이닝을 위한 실무적인 분석방법을 제시하고 이를 통해 기업의사결정을 지원할 수 있는 시각화된 결과물을 제시하고자 하였다. 이를 위해 한국 인스턴트 식품 1위 기업의 대표 상품인 N-라면을 사례 연구의 대상으로 실제 블로그 데이터와 뉴스를 수집/분석하고 결과를 도출하였다. 또한 이런 과정에서 프리웨어 오픈 소스 R을 이용함으로써 비용부담 없이 어떤 조직에서도 적용할 수 있는 레퍼런스를 구현하였다. 그러므로 저자들은 본 연구의 분석방법과 결과물들이 식품산업뿐만 아니라 타 산업에서도 바로 적용 가능한 실용적 가이드와 참조자료가 될 것으로 기대한다.