• 한국해안·해양공학회논문집
• /
• 제32권6호
• /
• pp.373-383
• /
• 2020

본 연구에서는 한반도 중심 해역을 포함하는 북서태평양 영역에서의 폭풍해일 예측을 위해 NEMO(Nucleus for European Modelling of the Ocean) 모형을 이용하여 지역규모의 폭풍해일 예측시스템을 구축하였다. 이 시스템은 조석과 해일 예측으로 구성되어 있으며보다 정확한 폭풍해일을 예측하기 위해 수심자료와 대기-해양 경계에서의 모수화(parameterization) 최적화 과정을 수행하였다. 이를 통해 2018년 8~10월과 태풍 솔릭 사례에 대하여 국립해양조사원 조위 관측자료를 이용한 통계 방법을 적용하여 검증을 수행하고, 이를 POM(Princeton Ocean Model) 기반의 예측모델 결과와 비교하였다. 수행결과 NEMO 기반의 폭풍해일 예측시스템이 POM 기반의 예측결과에 비해 평균오차와 RMSE가 각각 약 29%와 약 20% 감소한 것으로 나타났으며, 태풍 시기에도 NEMO 기반 예측결과에서 전반적으로 오차가 낮게 나타났다.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.415-423
• /
• 2021

NCAM-LAMP 중기예측 자료의 통계적 후처리와 개선을 위하여 R 기반의 지점 시계열 자료 검증 체계를 구축하였다. 이 시계열 검증체계를 이용하여 기상청 AWS 관측 자료와 NCAM-LAMP, KMA GDAPS 중기예측 모델 자료를 비교하였다. 이를 위해 관측 지점에 가장 근접한 모델 위도 및 경도 자료를 추출하여 총 9개 지점을 선정하였다. 각 지점에 대해 NCAM-LAMP, GDAPS 모델의 기온, 강수량, 풍속 일평균 예측 자료를 관측과 비교한 결과, 모델들은 풍속의 과대예측 경향을 뚜렷이 보였으며, 기온과 강수의 경우에는 두 모델의 예측력이 월별 및 변수별로 다르게 나타났다. 이를 바탕으로 본 연구에서는 통계적 기법을 개발하여 NCAM-LAMP가 가지고 있는 오차를 줄이고자 하였다. 모델 오차를 줄이기 위해 일반적으로 쓰이는 MOS(Model Output Statistics)기법 중에 인공지능 SVM(Support vector machine) 방식을 8~10월 기간에 적용한 결과, 8월에 비해서 10월이, 기온 변수에 비해서 바람과 강수 변수가 개선된 효과를 보여주었다. 이러한 결과는 풍속의 과대예측을 줄이고, 농림 가뭄지수와 산사태 예측 등을 개선시키며, 지역 수치예보 모델이 시간 적분됨에 따라 영역 내 예측가능성이 점점 저하되는 현상을 완화시키는데 SVM 방법이 일정 부분 기여할 수 있음을 가리키며, 현업 표출 중인 NCAM Agro-Meteogram 개선에도 도움을 줄 것으로 기대된다.

• 지구물리와물리탐사
• /
• 제24권4호
• /
• pp.180-193
• /
• 2021

복소 전기비저항 탐사기법은 진동수 영역에서 전기비저항과 위상을 측정하여 지하 매질의 다양한 특성정보를 획득할 수 있는 탐사기법으로 최근 그 활용성이 증가하고 있다. 이 논문에서는 복소 전기비저항 탐사기법의 활용성을 높이기 위하여 획득한 자료에 대한 3차원 역산 알고리듬을 개발하였다. 이를 위한 모델링에는 전자기 커플링 효과를 무시하는 경우에 적용할 수 있는 포아송 방정식을 적용하였으며, 역산에는 기존의 평활화된 역산법을 복소수로 확장하는 방법으로 알고리듬을 개발하였다. 역산의 안정성 및 현장자료의 적용성을 높이기 위하여 라그랑지 곱수를 역산 과정에서 오차 벡터와 모델 증분 벡터의 크기에 따라 자동적으로 조정되도록 하는 기법을 도입하였다. 또한, 잡음이 많이 포함된 위상자료로 인한 자료의 손실을 보완하기 위하여 역산반복 단계에서 초반부는 전기비저항 자료만을, 후반부는 전기비저항 자료와 위상 자료를 모두 역산하는 두 단계로 구성된 역산기법을 제시하였다. 수치 모형실험에 대한 역산 시험결과 안정적인 역산 결과를 얻을 수 있었으며, 개발된 3차원 역산 알고리듬을 국내 천열수 광산 인근에서 수행한 복소 전기비저항 탐사자료 해석에 적용하여 그 타당성을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제27권10호
• /
• pp.11-17
• /
• 2022

본 논문에서는 증강현실 기술을 적용하여 실내 가구 인테리어를 배치하는데 작업의 효율성을 높일 수 있는 모델을 연구하였다. 현재 증강현실을 적용한 기존 시스템에서는 가구의 이미지를 출력할 때 기업 제품의 규모와 성격 등에 따라 정보가 제한적으로 제공되는 문제가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 AR 레이블링 알고리즘을 제시하였다. AR 레이블링 알고리즘은 촬영된 이미지에서 특징점을 추출하고 실내 위치 정보를 포함한 데이터베이스를 구축하였다. CNN 기법을 활용하여 실내 공간에서 가구의 위치 데이터를 검출해 학습시키는 방법을 채택하였다. 학습한 결과를 통해 실내 위치와 학습시켜 나타낸 위치와의 오차를 현저히 낮출 수 있다는 것을 확인한다. 또한 가구의 정확한 이미지 추출과 함께 가구에 대한 상세한 정보를 받아 사용자가 원하는 가구들을 증강현실을 통해 쉽게 배치할 수 있도록 하는 연구를 진행하였다. 연구 결과 모델의 정확도와 손실률이 99%, 0.026으로 나타나 신뢰성을 확보하여 본 연구가 유의미함을 알 수 있었다. 본 연구 결과는 AR 레이블의 설계, 구현을 통해 원하는 가구들을 실내에 정확히 배치하여 소비자의 만족도와 구매 욕구를 충족시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 환경영향평가
• /
• 제32권4호
• /
• pp.203-213
• /
• 2023

우리나라 환경영향평가서의 대기모델 적용 실태를 조사하기 위하여 2021년부터 2022년까지 협의가 완료되어 환경영향평가정보지원시스템(EIASS)에 공개된 환경영향평가서를 분석한 결과 AERMOD가 89.0%로 가장 많이 사용되었다. AERMET과 AERMOD의 버전 불일치는 25.3%로 나타났으며, 산업단지 및 도시개발사업의 발생하는 오염물질 배출량 산정시 적용한 가동시간과 모델에 적용한 가동시간의 불일치는 50.6%로 나타났다. 군산지역의 단순 및 복잡지형에서 다양한 버전의 AERMET과 AERMOD 모델을 면오염원과 점오염원에 적용한 결과, AERMOD 버전 12(15181) 이후부터는 동일한 값을 나타내었다. 배출량은 24시간 가동을 기준으로 산정하고, 모델에는 주간 8시간 가동을 적용하는 가변 배출계수 옵션을 사용할 때, 예측농도는 단순 및 복잡지형에서 면오염원은 32.06~74.27%, 점오염원은 14.85~43.13% 축소되는 것으로 나타났다. 따라서 AERMOD 모델의 가변 배출계수 적용 오류를 방지하기 위해서는 환경영향평가서에 배출량 산정과정을 명확히 제시하고, 모델링 입력자료 구성에 대한 구체적인 설명이 요구되며, 환경영향평가 전문 검토기관에서는 보다 철저한 검토가 필요하다.

• Korean Chemical Engineering Research
• /
• 제61권2호
• /
• pp.217-225
• /
• 2023

화장품, 비료 등 다양한 분야에서 사용되는 2,3-butanediol (2,3-BDO) 는 고부가가치 물질로 그 수요가 점차 증가하고 있다. 미생물의 발효로부터 생산된 2,3-BDO는 발효의 부산물을 포함하고 있을 뿐만 아니라 발효 조건에 따라 피드 조성의 변동이 심하여 생산물의 목표 순도에 도달하기 위한 분리 공정의 효율적인 운전이 어렵다. 따라서 본 연구에서는 바이오 기반 2,3-BDO 증류 공정의 동적 최적화를 통해 피드의 농도가 변화할 때 하단 생산물의 2,3-BDO 농도를 99 wt% 이상으로 제어할 수 있는 최적의 제어 경로를 탐색하였다. 정상 및 동적 상태 공정 모사와 Proportional integral (PI) 제어기 설계 후 동적 최적화를 차례로 수행하였다. 그 결과 하단 생산물의 2,3-BDO 농도와 설정점 사이의 오차가 75.2% 감소하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
• /
• pp.15-17
• /
• 2022

2020년 하반기부터 2021년 초까지 발생한 조류인플루엔자의 여파로 1,780만수의 산란계가 살처분되면서 계란 공급 부족으로 계란 1판에 1만원을 넘는 사태가 벌어지기도 했다. 이에 정부는 물가 안정 대책으로 1,000억원 이상의 국고를 계란 수입에 투입하였지만, 계란 가격의 안정화는 쉽지 않았다. 계란 가격의 급격한 변동성은 소비자와 양계농가 모두에게 부정적인 영향을 미치므로 계란 가격의 안정화 방안을 위한 대책이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 머신러닝 회귀분석 알고리즘을 활용하여 계란 가격을 예측하였으며, 가격 예측을 위해서 대한양계협회 2012~2021년도의 월간 산란계 생산통계와 국가통계포털(KOSIS)의 도축실적 등 총 8개의 독립변수를 선택하였다. 실제 가격과 모델에 의한 예측 가격의 차이를 나타내는 평균 제곱근 오차(RMSE)는 약 103원이며, 이는 개발된 모델이 계란 가격을 비교적 잘 예측한 결과라고 판단된다. 정확한 계란 가격 예측은 산란계 계란 생산주령의 유연한 조정과 산란계 입식에 대한 의사결정을 도울 수 있고, 계란 가격 안정성 확보에 도움을 줄 것으로 보인다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
• /
• 제37권3호
• /
• pp.517-544
• /
• 2023

본 연구는 교과 간 연계·융합 수업자료 개발의 필요성이 높아지고 있음에도 고등학교에서 관련 수업 자료 개발 빈도가 적다는 선행연구의 연구 결과에 근거하여 수학과 정보 과목의 연계·융합 수업자료 개발 과정 및 결과물을 제시한 연구이다. 특히 본 연구는 동일한 교원학습공동체 프로그램에 참여한 6명의 교사들이 수학과 정보 교과 간 연계·융합 수업자료로서의 적합성과 현장 수업 적용 가능성이 높은 자료 개발을 목표로 논의한 과정들에 대한 정보를 담고 있다. 자료 개발 절차에 따라 주제기반 설계 모형을 적용하여 자료를 개발하였으며, 선행연구와 교원학습공동체 구성원의 합의 결과를 반영하여 100분 블록 수업 시간 동안 수학과 정보 과목의 교사가 함께 수업을 진행할 수 있는 수업 자료를 개발하였다. 개발한 자료는 사회적으로 이슈가 되었던 문제상황을 두 과목의 연결고리로 삼아 학생들이 수학적 모델링과 코딩을 통한 문제해결을 경험할 수 있는 자료이다. 개발된 자료는 '개발 자료를 현장에 적용하기에 타당한 자료인지 살펴보고 적용 실천성을 높이기 위하여' 현장 교사를 대상으로 CVR 검증을 통하여 검증을 하였으며, 그 결과를 반영하여 최종 개발된 수업 자료를 지도안 형태로 제시하였다. 또한 자료 개발 과정에서 개발자들의 경험한 시행착오와 고민도 함께 기술하여 현장 연구자들의 관련 연구 수행에 기초가 될 수 있는 정보를 제공하고자 하였다. 이러한 연구 결과는 수업자료 개발 모형이 실제 수업에 적용가능한지 탐색할 수 있는 실증적인 자료로서의 가치를 가지며, 이들 자료의 축적은 이론적인 수업 모형과 실제적인 현장 수업 사이의 선순환적인 관계 구축에 도움이 될 것으로 보인다.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제27권6호
• /
• pp.835-840
• /
• 2023

RFID(Radio Frequency Identification) 시스템은 응용 서비스의 비용과 에너지 효율성으로 인해 사물인터넷 기술의 핵심 구성 요소로 각광받고 있다. RFID 기술을 사물인터넷 응용 서비스 분야에서 사용하기 위해서는 RFID 시스템의 리더와 태그 사이의 단순한 인식뿐만 아니라 다양한 정보를 장기간 저장하고 관리할 수 있어야 한다. 그리고 정보를 태그에 읽고 쓰기 위하여 열악한 무선 채널에 강하고 신뢰성 있는 성능 향상 기술이 필요하다. 특히, UHF(Ultra High Frequency) RFID 시스템에서는 다수의 태그가 밀집 환경에서 수동적인 방법으로 통신하기 때문에 개별 태그의 인식률과 전송속도 향상이 필수적이다. 본 논문에서는 임펄스 잡음 환경에서 RFID 시스템의 성능을 분석하기 위하여 Middleton의 A급 임펄스 잡음 모델을 선정하였고 태그에서는 FM0 인코딩과 Miller 인코딩을 적용하여 RFID 시스템의 오율 성능을 분석하였다. Middleton의 A급 임펄스 잡음 채널에서 RFID 시스템의 성능을 분석한 결과, 가우스 잡음 대 임펄스 잡음의 전력비 값과 임펄스 잡음 지수 값이 클수록 가우시안 잡음 채널과 유사함을 알 수 있었다.

• 경영정보학연구
• /
• 제25권3호
• /
• pp.99-120
• /
• 2023

본 연구는 택배 이용자의 프라이버시 침해 경험이 프라이버시 심리와 행동에 미치는 영향을 조사하였다. 택배 이용자가 프라이버시 침해 경험을 가지고 있는가에 따라, 프라이버시 침해 사건에 대해 학습이 이루어지고, 인지가 형성되고, 감정이 형성되고, 행동이 나타난다. 이러한 택배 이용자의 프라이버시 심리의 변화 과정은 프라이버시 보호 행동 반응을 예측하는데 중요하다. 본 연구에서는 태도이론을 응용해 택배 이용자의 프라이버시 심리를 설명하기 위한 연구의 이론적 프레임워크를 개발하였다. 이 프레임워크에 기반해, 택배서비스 이용자의 프라이버시 침해 경험, 인지된 프라이버시 위험, 프라이버시 염려 (즉, 개인정보 오류에 따른 염려, 비인가된 이차 이용에 따른 염려, 개인정보 수집에 따른 염려, 부적절한 개인정보에 대한 접근 염려), 프라이버시 보호 행동의 관계를 분석하였다. 본 연구에서는 제안된 연구모델에 대해 택배서비스 이용 경험이 있는 사람들을 대상으로 설문조사를 하였고, SMART-PLS 구조방정식 소프트웨어를 이용해 실증분석을 하였다. 본 연구의 실증분석 결과는 택배 이용과정에서의 프라이버시 침해 경험, 프라이버시 위험, 프라이버시 염려, 그리고 프라이버시 보호 행동 사이에는 인과관계가 존재하는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 안전한 택배 서비스를 위한 프리이버시 보호 행동 연구에 유용한 이론적 시사점을 제공해 주었고, 더불어 보다 안전한 택배 비즈니스 모델 개발에 유용한 실무적 시사점을 제공해 주었다.