딥러닝을 사용한 예측 방법은 동일한 예측 모델과 파라미터를 사용한다 하더라도 데이터셋의 특성에 따라 결과가 일정하지 않다. 예를 들면, 데이터셋 A에 최적화된 예측 모델 X를 다른 특성을 가진 데이터셋 B에 적용하면 데이터셋 A와 같이 좋은 예측 결과를 기대하기 어렵다. 따라서 높은 정확도를 갖는 예측 모델을 구현하기 위해서는 데이터셋의 성격을 고려하여 예측 모델을 최적화하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 하루 대학 캠퍼스 전력사용량을 1시간 단위로 예측하기 위해 데이터셋의 특성이 고려된 예측 모델이 도출되는 일련의 방법을 단계적으로 제시한다. 데이터 전처리 과정을 시작으로, 이상치 제거와 데이터셋 분류 과정 그리고 합성곱 신경망과 장기-단기 기억 신경망이 결합된 알고리즘(CNN-LSTM: Convolutional Neural Networks-Long Short-Term Memory Networks) 기반 하이퍼파라미터 튜닝 과정을 소개한다. 본 논문에서 제안하는 예측 모델은, 각 시간별 24개 포인트에서 2%의 평균 절대비율 오차(MAPE: Mean Absolute Percentage Error)를 보인다. 단순히 예측 알고리즘만을 적용한 모델과는 달리, 단계적 방법을 통해 최적화된 예측 모델을 사용하여 단일 전력 입력 변수만을 사용해서 높은 예측 정확도를 도출한다. 이 예측 모델은 모바일 에너지관리시스템(Energy Management System: EMS) 어플리케이션에 적용되어 관리자나 소비자에게 최적의 전력사용 방안을 제시할 수 있으며 전력 사용 효율 개선에 크게 기여할 것으로 기대된다.
2013년 국토교통부에서는 현 정부의 주요 국정과제인 행복주택 사업의 일부를 모듈러건축 시스템으로 시범공급하겠다라고 밝혔다. 이처럼 모듈러 건축에 대한 정부의 적극적인 의지와 함께 모듈러 건축시장의 규모도 점차 확대되고 있다. 현재 모듈러건축의 주요 문제점으로 설계-제작단계에 있어 자재 및 부품의 표준화 또는 규격화 미비가 거론된다. 이때, 모듈러건축은 기존의 타공법에 비해 재료비의 비중이 16~17% 높은, 전체공사비의 60%를 차지 할 정도로 자재관리가 중요하다고 판단된다. 하지만, 설계상의 표준화 또는 규격화의 미비로 제작단계의 자재 손실율이 높아지게 되고, 이에 따른 건설폐기물 뿐만 아니라, 재료비 증가에 따른 전체 공사비도 증가하게 된다. 본 연구에서는 벽체 마감자재 중 석고보드 자재에 대한 손실율을 최소화 할 수 있는 최적화 알고리즘을 개발하여 대상 사례의 주요 모듈에 대해 검증하고자 한다. 이를 통해, 자재의 낭비적인 요소를 최소화하여 친환경 건축에 기여할 뿐만 아니라, 현 모듈러건축의 단점으로 인지되고 있는 고비용의 경제성 문제를 해소하는데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
구조물의 손상 진단을 위해 측정 가속도 데이터를 사용한 비선형 시간영역 SI 알고리듬을 개발하였다. 구조물의 비선형 거동을 고려하기 위하여 측정 가속도 증분과 해석에 의한 가속도 증분의 차이로 출력오차를 정의하고, 구속 비선형 최적화 문제를 풀어 최적 구조변수를 구하였다. 개발된 알고리듬은 시간에 따라 변하는 강성도와 감쇠 변수를 추정하도록 하였다. 구조물의 비선형 거동에 의한 복원력은 추정된 시간에 따라 변하는 구조변수와 Newmark-$\beta$법으로 계산한 변위를 사용하여 복원하였으며, 복원 과정에서 비탄성 거동에 대한 어떤 모델도 사전에 설정하지 않았다. 개발한 알고리듬에서는 측정오차와 공간 및 상태에 대한 불완전 측정의 경우를 고려하였다. 개발한 알고리듬을 검증하기 위하여 3층 전단건물에 대한 수치 모의시험과 실내 모형실험을 통한 연구를 수행하였다.
구조물의 70%가 콘크리트 구조인 건축공사는 최근 대형화 고층화에 대한 수요가 점차 증가하고 있는 추세이다. 그러나 3D 업종 기피현상으로 인한 젊은 기술인력의 수급이 어려운 건설현장은 기능공의 노령화 및 부족으로 인한 문제가 발생하고 있는 실정이다. 이러한 문제점에 대한 해결책으로 공기단축, 노무 생산성 향상, 균일품질 확보 노력 등의 관리적 측면의 노력은 현재 여러 곳에서 진행되고 있으나 보다 능동적이고 장기적인 대책으로써 국제 경쟁력 강화 효과가 기대되는 고층 건물의 모듈화 및 자동화 기술 개발 필요성이 증대되고 있는 실정이다. 이에 간 연구에서는 최적 설계 모듈화 기술, 모듈 공장 자동화 및 모듈화 부재의 조립자동화 관련 국내외 선행연구 분석을 통해 도심지 고층 콘크리트 건축물의 시공 생산성 및 품질향상이 가능한 고층 콘크리트 구조물 모듈화 시공 시스템에 대한 기초연구로써, 4단계의 연구개발 전략을 제시하여 보다 적극적인 초고층 건설 시공기술 R&D 투자를 위한 로드맵을 제안하고자 한다.
차세대 이동 통신 시스템에서는 높은 주파수 대역, 광대역, 다중 안테나(MIMO antenna)의 사용이 예상된다. 또한 무선 통신의 급격한 수요와 이동 통신 서비스의 폭발적인 증가로 인해 차세대 이동 통신 시스템의 최적화를 위한 검증 모델 개발 연구가 필요하다. 기존 MIMO 채널 모델의 경우 도심, 부도심, 시골, 개활지 등으로 포괄적으로 전파 환경을 분류하여 연구를 수행하였으나, 이러한 접근 방법은 예를 들어 도심 환경 내에서도 다양한 morphology가 존재할 수 있기 때문에 모델링 정확도 측면에서 취약성을 가질 수 있다. 본 논문에서는 path morphology 개념을 도입하여 전파 환경을 송 수신기 사이의 건물의 높이, 밀집도 등을 고려하여 세부적으로 분류하는 방법을 제안하였다. 광선 추적(ray tracing) 기법을 이용하여 각 환경별 delay spread(DS), AoD와 AoA의 angular spread(AS)를 분석하고, 이를 바탕으로 국내 환경에 적합한 MIMO 채널 모델을 제시하였다.
밀집도가 높은 국내 기존 도심지를 대상으로 공동구를 새로이 계획할 경우에는 정량적 평가지표에 의한 타당성 평가시스템과 경제성 평가를 이용한 최적 설계용량 결정 등의 합리적인 의사결정 과정이 필요하다. 그러므로 이전 연구에서는 도심지 유형별 특성을 고려한 의사결정 계층구조를 구성하고 정량적 평가지표 항목에 대한 계층의사분석(AHP)을 통해서 개별 상위지표(3개) 부문과 하위지표(16개) 항목의 중요도 가중치를 제시하였다. 또한 도심지 공동구에 적합한 비용 편익 분석을 위해서 교통사고 감소효과, 차량소음 저감효과, 사회 경제적 손실 등의 3개 항목을 새로이 추가하여 10개의 편익 항목, 8개의 비용 항목을 고려한 경제성 평가방법이 제시되었다. 본 연구는 도로관리, 공공시설, 도시환경 부문의 하위 16개 평가지표의 중요도 가중치를 활용한 정량적 타당성 평가방법을 제시하고 서울시 주간선도로 123개 구간을 대상으로 타당성 평가를 실시하였다. 또한 타당성 평가결과와 경제성 평가결과를 비교하여 문제점을 분석하고 두 평가결과의 조합에 의한 종합평가 방법을 제시하였다. 본 연구에서 제시된 정량적 타당성 평가와 경제성 평가시스템의 로직을 프로그래밍하여 개발할 예정인 설계용량 최적화 프로그램은 도심지 공동구의 계획 및 설계 단계에서 활용되며 궁극적으로 도심지 공동구 활성화에 기여하게 될 것이다.
최근 국내외적으로 기후변화로 인한 대형화재, 집중호우, 지진 등으로 재난발생 가능성이 높아지고 있으며, 특히 어린이와 노약자등을 포함한 다양한 사람들이 몰리는 전통시장, 노유자시설, 다중이용시설 등 이용자 밀집지역에 대형 재난사고가 지속적으로 발생하고 있다. 연구목적: 본 연구에서는 화재발생 시 이용자 밀집시설에서 화재발생 사실을 조기에 감지하고, 대피자가 안전하게 대피하기 위해 빅데이터와 첨단기술을 활용한 재난감지 및 최적의 대피경로를 분석하고자 한다. 연구방법: 상황인지 기반의 3차원 객체모델 기술과 A*알고리즘의 최적화를 통한 새로운 알고리즘을 제안하고, 이들 활용한 시나리오 기반의 최적 대피경로 선정 기법을 제시하였다. 연구결과: HPA*E알고리즘을 이용하여 화재발생 시 대피시뮬레이션을 3D모델로 재현하고, 최적의 대피경로와 대피시간을 시나리오별로 산출하였다. 결론: 본 연구는 향후 우리나라에서 재난사고 발생 시 대피자가 안전하고 신속하게 대피할 수 있는 경로를 제시함으로써 인명피해를 줄 일 수 있을 것으로 기대된다.
국내 모바일 커머스 시장은 현재 소셜커머스가 이용자 수 측면에서 오픈마켓을 압도하고 있는 상황이다. 산업계에서는 모바일 시장에서 소셜커머스의 성장에 대해 빠른 모바일 시장진입, 큐레이션 모델 등을 주요 성공요인으로 제시하고 있지만, 이에 대한 학계의 실증적인 연구 및 분석은 아직 미미한 상황이다. 본 연구에서는 사용자 리뷰를 바탕으로 모바일 소셜커머스와 오픈마켓의 사용자 이용경험을 비교 분석하는 탐험적인 연구를 수행하였다. 먼저 본 연구는 구글 플레이에 등록된 국내 소셜커머스 주요 3개 업체와 오픈마켓 주요 3개 업체의 모바일 앱 리뷰를 수집하였다. 본 연구는 LDA 토픽모델링을 통해 1만여건에 달하는 모바일 소셜커머스와 오픈마켓 사용자 리뷰를 지각된 유용성과 지각된 편리성 토픽으로 분류한 뒤 감정분석과 동시출현단어분석을 수행하였다. 이를 통해 본 연구는 국내 모바일 커머스 상에서 오픈마켓 이용자들에 비해 소셜커머스 이용자들이 서비스와 이용편리성 측면에서 더 긍정적인 경험을 하고 있음을 증명하였다. 소셜커머스는 '배송', '쿠폰', '할인'을 중심으로 서비스 측면에서 이용자들에게 긍정적인 이용경험을 이끌어내고 있는 반면, 오픈마켓의 경우 '로그인 안됨', '상세보기 불편', '멈춤'과 같은 기술적 문제 및 불편으로 인한 이용자 불만이 높았다. 이와 같이 본 연구는 사용자 리뷰를 통해 서비스 이용경험을 효과적으로 비교 분석할 수 있는 탐험적인 실증연구법을 제시하였다. 구체적으로 본 연구는 LDA 토픽모델링과 기술수용모형을 통해 사용자 리뷰를 서비스와 기술 토픽으로 분류하여 효과적으로 분석할 수 있는 새로운 방법을 제시하였다는 점에서 의의가 있다. 또한 본 연구의 결과는 향후 소셜커머스와 오픈마켓의 경쟁 및 벤치마킹 전략에 중요하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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