• 한국건설관리학회논문집
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• 제20권6호
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• pp.126-131
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• 2019

최근 태양광의 발전 효율성과 경제성이 높은 발전소 부지를 확보하기 위해 특정 지역을 대상으로 태양광 발전량을 정확히 예측하기 위한 연구들이 수행되었다. 하지만 국내의 경우 기존 발전량 데이터가 부족함에 따라 정확한 발전량 추정에 문제가 발생할 수 있으며, 우리나라 기준으로 어떠한 기상조건을 나타내는 변수가 태양광발전에 어느 정도의 영향을 미치는지에 대한 연구가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 지형 효과를 충분히 고려하여 제작된 태양복사에너지 지도와 미세먼지와 같은 기상조건을 추가하여 태양광 발전량 추정 회귀모델을 제시하고, 추정된 발전량과 실제 발전량을 비교 분석하였다. 그 결과, 습도를 제외한 태양복사에너지, 온도, 풍속, 운량, 강수량, 일조시간, 미세먼지가 발전 효율에 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 회귀 분석모델을 통해 추정된 발전량과 실제 발전량을 비교 분석하여 RMSE는 48.261(h), nRMSE는 1.592(%), MAPE는 11.696(%), 그리고 는 0.979이 도출되었다. 이러한 결과는 국내 태양광 발전 부지를 평가함에 있어서 고려해야 하는 중요한 기상 조건 등 태양광 발전량 추정 모델을 설계하는데 활용할 수 있으며, 이를 바탕으로 태양광 발전소 건설 부지를 선정함에 있어 중요한 지표인 발전량을 정확히 추정하는데 기여할 것으로 사료된다.

• 대한조선학회논문집
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• 제30권3호
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• pp.116-126
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• 1993

대형구조계의 진동해석에 효율적인 방법으로 알려진 부분구조 진동형 합성방법을 방법론적 관점에서 분류하면 부분구조계간의 연결부 경계조건을 어떻게 가정하는가에 따라 구속모드방법, 불구속 모드방법 및 혼합방법으로 대별할 수 있다. 이 방법들 중에서 불구속 모드방법이 보다 효율적이고 또 특정 부분구조의 실험결과 이용이 용이한 장점이 있으나 정확도가 떨어진다는 단점이 있다. 본 연구에서는 대형 구조계의 진동해석에 효율적이면서 정확도 높은 결과를 얻을 수 있는 불구속 모드방법을 정식화하였다. 불구속 모드방법의 정확도 향상 방안으로서 모드합성시 배제된 고차진동형의 영향을 잉여강성과 더불어 잉여관성 효과도 고려하여 보상하였고, 또 주파수이동기법을 도입하므로써 주관심 주파수 부근에서 더욱 정확도가 높은 결과를 얻을 수 있도록 함과 동시에 부분구조계가 semi-definite system일 경우 특이매트릭스를 처리해야 하는 문제점도 해결하였다. 상기방법의 정확도 및 계산효율성은 선체 2차원 단순화 모델을 포함한 일련의 유한요소모델에 대해 검증되었다. 상기방법에 의한 계산결과는 정확도에 있어서 진동형 합성에 이용된 부분구조계의 최고차 진동수 이하에서는 전체계를 직접 유한요소해석한 경우와 대등하고, 구속모드방법보다 효율적이면서 정확도가 더 높은 결과를 얻을 수 있음이 확인되었다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제24권6호
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• pp.525-538
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• 2022

우리나라에서는 지하시설물의 노후화와 체계적인 관리 부족으로 인한 안전사고가 지속적으로 발생하고 있다. 하지만 지하공간이 지속적으로 개발되고 있음에도 지하시설물의 관리 주체가 다양하고 이에 대한 현황정보가 명확하게 기록·관리되고 있지 않아, 체계적인 지하시설물 관리에 한계가 있는 상황이다. 따라서 본 연구는 지하에 위치해 확인하기 어려운 지하시설물을 증강현실로 구현하여 유지관리 과정에서 효과적으로 사용할 수 있는 시스템을 개발하였다. 증강현실기반 지하시설물 관리 시스템 개발을 위해 세 가지 필수 요구사항인 '정밀 위치파악', 'BIM 설계정보 활용', '사용성 확보'를 도출하여 이를 시스템 개발에 반영하였다. Broadcast-RTK를 활용하여 위치정밀도를 cm급으로 확보하였고, BIM 모델의 형상 및 속성정보를 IFC포맷으로 변환하여 증강현실로 구현하는 시스템을 구성하였다. 또한 사용성을 최적화할 수 있는 Application을 개발하였다. 마지막으로, 시뮬레이션을 통해 지하시설물을 구성하는 구조체 및 기계 시스템의 형상, 속성정보를 증강현실로 구현하였다. 또한 가혹한 환경(고층 빌딩 인접)에서도 정밀하고 정합성 높은 증강현실 시스템이 작동함을 확인할 수 있었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.349-361
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• 2021

컴퓨터 기술의 발전과 기상예보 모델 및 예측방식의 고도화에 따라 더 고성능의 기상예측 소프트웨어가 개발되었으며 슈퍼컴퓨터를 활용한 소프트웨어 수행으로 더욱 정밀하고 정확한 기상예보가 가능하게 되었다. 본 논문에서는 주요 6개국이 사용하고 있는 기상예측 예보 모델을 조사하여 그 특징들을 분석하고 현재 한국 기상청에서 영국 기상청과 2012년부터 협업하여 사용하고 GloSea 소프트웨어에 대하여 설명한다. 그런데 기존의 GloSea는 기상청 슈퍼컴퓨터에서만 수행되어 다양한 연구자들의 전문 분야별 세분화된 연구에 어려움이 있었다. 따라서 본 논문에서는 현재 우리나라에서 사용하고 있는 GloSea6 기반의 저해상도 버전을 로컬시스템에 사용할 수 있는 표준 실험환경을 구축하고 이를 테스트해봄으로써 연구실 환경에서 수행 가능한 저해상도 GloSea6의 로컬화를 제시하고자 한다. 즉, 본 논문에서는 사용자 단말기-계산서버-리퍼지토리 서버로 구성되는 기본 아키텍처를 구축하고 해당 소프트웨어의 실행 테스트를 수행함으로써 저해상도 GloSea6의 로컬 이식성을 검증한다.

• 한국환경보건학회지
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• 제47권5호
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• pp.384-397
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• 2021

Background: With volatile organic compounds (VOCs) containing aromatic and halogenated hydrocarbons such as benzene, toluene, and xylene that can adversely affect the respiratory and cardiovascular systems when a certain concentration is reached, it is important to accurately evaluate the source and the corresponding health risk effects. Objectives: The purpose of this study is to provide scientific evidence for the city of Seoul's VOC reduction measures by confirming the risk of each VOC emission source. Methods: In 2020, 56 VOCs were measured and analyzed at one-hour intervals using an online flame ionization detector system (GC-FID) at two measuring stations in Seoul (Gangseo: GS, Bukhansan: BHS). The dominant emission source was identified using the Positive Matrix Factorization (PMF) model, and health risk assessment was performed on the main components of VOCs related to the emission source. Results: Gasoline vapor and vehicle combustion gas are the main sources of emissions in GS, a residential area in the city center, and the main sources are solvent usage and aged VOCs in BHS, a greenbelt area. The risk index ranged from 0.01 to 0.02, which is lower than the standard of 1 for both GS and BHS, and was an acceptable level of 5.71×10^-7 to 2.58×10^-6 for carcinogenic risk. Conclusions: In order to reduce the level of carcinogenic risk to an acceptable safe level, it is necessary to improve and reduce the emission sources of vehicle combustion and solvent usage, and eco-car policies are judged to contribute to the reduction of combustion gas as well as providing a response to climate change.

• 한국습지학회지
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• 제23권4호
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• pp.307-316
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• 2021

도시개발의 지나친 진행에 따라 불투수면의 증가로 인해 유출이 증가되어 도시 홍수에 대한 우려가 증가되고 있으며, 도시 유역의 물순환을 개발 이전과 같은 상태로 되돌리고자 하는 노력이 지속되고 있다. 이를 위한 노력으로 저영향 개발(Low Impact Development, LID) 기술이 저류, 침투, 증발산과 같은 기작을 통해 도시개발 전후의 수문 현상을 모사하기 위해 주목받기 시작했으며, LID를 실제 유역에 도입할 수 있는 기법에 대한 연구가 국·내외에서 활발하게 이루어지고 있다. 본 연구에서는 도시 소유역에 강우-유출 수문모형인 SWMM의 모의를 통해 LID를 적용하여 목표로 유출량 저감 효과를 시나리오 별로 분석 및 평가하였다. SWMM-LID 모형을 가산1빗물펌프장 유역을 대상으로 구축하였으며 옥상녹화와 투수성 블록 포장 기법을 기법별 정성평가를 통해 유역에 적용할 LID 기법으로 선정하였다. SWMM내에서 저류 및 침투를 통한 총 유출량 감소 효과를 위해 설정되어야 하는 각 인자들을 설계 하였으며, 6가지 시나리오를 선정하여 모의한 결과, 투수성 포장에 의한 저감 효과가 옥상녹화에 의한 저감 효과보다 더 크게 나타났다. 향후 유역의 특성에 맞는 LID 시설의 설계가 필요하며, 특히 서로 영향을 미치는 하천이나 지하수위 등 도시 수자원 요소들은 전체 시스템에서 고려할 수 있도록 고려되어야 한다.

• 스마트미디어저널
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• 제10권3호
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• pp.31-38
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• 2021

낙상사고는 언제, 어디에서 일어날지 예측하기 어렵다. 또한 신속한 후속 조치가 수행되지 않으면 생명의 위협으로 이어지므로 낙상사고를 자동으로 감지할 수 있는 연구가 필요하게 되었다. 자동적인 낙상사고 감지기법 중 손목에 부착된 IMU 센서를 활용한 기법은 움직임이 많아 낙상사고 검출이 어렵지만, 착용의 간편함과 접근성이 뛰어난 기법으로 인식되고 있다. 낙상 데이터 확보의 어려움을 극복하기 위해 본 연구는 KNN과 SVM과 같은 머신러닝으로 적은 데이터를 효율적으로 학습하는 알고리즘을 제안한다. 또한, 이들 수학적 분류기의 성능을 높이기 위해 본 연구에서는 주파수 공간에서 취득한 특징 데이터를 활용하였다. 제안된 알고리즘은 표준 데이터세트를 활용한 실험을 통해 모델의 파라미터와 주파수 특징 추출기의 파라미터를 다각화하여 그 영향을 분석하였다. 제안된 알고리즘은 학습 데이터를 확보하기 어려운 현실적인 문제에 적절히 대처할 수 있었다. 또한 본 알고리즘이 다른 분류기보다 경량화되어 있기 때문에 SIMD(Single Instruction Multiple Data) 처리장치 탑재가 어려운 소형 임베디드시스템에도 구현이 용이했다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권9호
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• pp.251-260
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• 2021

보행 분석은 인간의 걸음걸이를 분석하여 보행과 관련된 여러 다양한 정보를 얻기 위한 연구 분야 중 하나로써 의료 분야뿐만 아니라 기계공학, 전자공학 및 컴퓨터공학 등 다양한 학문 분야에서 오랫동안 연구되고 있다. 보행 분석을 통해 걸음걸이에 문제가 있는지를 파악하려는 노력이 꾸준히 이어져 왔다. 본 논문에서는 이러한 보행 이상을 알아보기 위한 전 단계로써 보행 데이터를 활용하여 동일 실험 참가자에 대해 노인 체험복착용 전후의 걸음걸이를 기계학습 모델에 적용하여 학습시킴으로써 노인 체험복 착용 여부를 구별할 수 있는지를 연구하였다. 총 45명의 실험 참가들을 대상으로 노인 체험복 착용 전과 후 각각의 보행 데이터를 수집하였고, 총 6개의 기계학습 모델을 이용하여 보행 데이터를 학습시켰다. 신경망 모델을 활용하여 노인 체험복 착용 여부를 판별한 결과 약 99%의 높은 정확도를 보였다. 본 연구에서 시사하는 것은 기계학습을 활용하여 보행의 이상 유무를 판단할 수 있는 가능성을 모색했다는 데 있다.

• 생태와환경
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• 제54권4호
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• pp.363-373
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• 2021

생태적 지위는 생물 종이 차지하는 특정 지위 또는 역할로 시간과 공간, 먹이자원에 의해 주요한 영향을 받으며, 중첩 정도에 따라 종간 경쟁관계를 밝혀낼 수 있기 때문에 지리정보시스템을 기반으로 다양한 연구들이 수행되고 있다. 본 연구에서는 한국에 서식하고 있는 Pelophylax속 참개구리(P. nigromaculatus)와 금개구리(P. chosenicus) 두 종의 공간적 생태정보를 통해 생태적 지위를 알아보고, 지리적 분포 범위를 예측하여 종간 공존지역과 분포 패턴에 대하여 알아보았다. 그 결과 두 종의 분포에 영향을 끼친 주요 변수는 고도로 확인되었으며, 고도는 종들이 분포한 기후와 상관관계를 나타내고 있었다. 두 종이 분포한 생태적 지위는 매우 높게 중첩되어 있었으며, 참개구리가 분포한 지역은 금개구리가 분포한 대부분 지역을 포함하는 동소적인 분포 패턴을 보였다. 공존하고 있는 지역에서 두 종이 출현한 지점들은 음의 상관관계를 나타내고 있어, 약한 경쟁이 발생하고 있음을 암시했다. 비록 본 연구에서는 종간 동소적 분포 형태를 나타낸 원인과 경쟁관계에 영향을 주는 주요한 요인에 대해서는 확인하지 못했지만, 추후 미시적인 관점에서 두 종이 함께 공존하는 지역을 대상으로 다양한 환경변수들에 대한 보다 세밀한 분석(필지, 수로, 논둑 등)이 수행된다면 종간 경쟁을 최소화하는 다양한 기작들을 확인할 수 있을 것이라고 판단된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권7호
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• pp.191-198
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• 2021

분산 딥러닝은 각 노드에서 지역적으로 업데이트한 지역 파라미터를 동기화는 과정이 요구된다. 본 연구에서는 분산 딥러닝의 효과적인 파라미터 동기화 과정을 위해, 레이어 별 특성을 고려한 allreduce 통신과 연산 오버래핑(overlapping) 기법을 제안한다. 상위 레이어의 파라미터 동기화는 하위 레이어의 다음 전파과정 이전까지 통신/계산(학습) 시간을 오버랩하여 진행할 수 있다. 또한 이미지 분류를 위한 일반적인 딥러닝 모델의 상위 레이어는 convolution 레이어, 하위 레이어는 fully-connected 레이어로 구성되어 있다. Convolution 레이어는 fully-connected 레이어 대비적은 수의 파라미터를 가지고 있고 상위에 레이어가 위치하므로 네트워크 오버랩 허용시간이 짧고, 이를 고려하여 네트워크 지연시간을 단축할 수 있는 butterfly all-reduce를 사용하는 것이 효과적이다. 반면 오버랩 허용시간이 보다 긴 경우, 네트워크 대역폭을 고려한 ring all-reduce를 사용한다. 본 논문의 제안 방법의 효과를 검증하기 위해 제안 방법을 PyTorch 플랫폼에 적용하여 이를 기반으로 실험 환경을 구성하여 배치크기에 대한 성능 평가를 진행하였다. 실험을 통해 제안 기법의 학습시간은 기존 PyTorch 방식 대비 최고 33% 단축된 모습을 확인하였다.