미래 에너지 소비 패턴은 신재생 에너지 등의 분산 전원의 증가와 프로슈머의 탄생 등으로 현재와는 크게 다른 양상을 보일 것이다. 이에 따라서 전력망 전체의 안정성 및 소비 효율을 고려한 적절한 생산 및 공급 계획 수립의 방향성 역시 지금과는 상이할 것으로 예측할 수 있다. 본 논문은 앞으로 발생할 수 있는 여러 환경에 직면하였을 때 새로운 운영 전략을 시험할 수 있는 시뮬레이션 모델을 제안한다. 제안된 모델을 통해서 에너지 저장 장치, 에너지 분산자원과 같은 새로운 개념이 다량 추가될 미래 스마트 그리드(Smart Grid) 환경에서 소비되고 공급되는 전력을 모의하고 분석하는 기능을 수행할 수 있다. 특히, 그리드에 존재하는 각 요인(Agent)별 의사결정을 모델링할 수 있는 ABM(Agent-Based Model) 방법론 중 DEVS 형식론을 이용하여 복잡한 시스템을 구조적으로 모델링하고, 여러 요인들을 그리드에 쉽게 추가할 수 있도록 하였다. 본 시뮬레이션 모델은 현 상황에서 주어진 데이터셋을 이용하여 검증하였고, 추가로 스마트 그리드의 주요 요소 중 하나인 에너지 저장 장치(ESS)를 본 모델에 간단하게 추가함으로써 시나리오 분석을 시행하였다.
반도체 공정 중 PR (Photo Resist) 공정은 여러 인화성 물질을 혼합하여 사용하는 공정으로, 공정 장비가 Clean Room 내 설치되어 인화성 물질이 누출되는 경우 질식, 화재, 폭발 사고로 이어질 위험성이 크므로, 물질 누출시 발생할 수 있는 사고에 대한 영향을 분석하고, 작업자들의 안전을 보장할 수 있는지 평가하는 것이 필요하다. 본 연구는 FLACS CFD - Fire Module을 이용하여 10개의 누출, 화재 시나리오에 대한 CFD Simulation을 통해 Clean Room 내부 가상으로 설정한 Monitor Point에서의 복사열 및 온도 변화 값을 확인하였다. Clean Room 내부에서 발생한 화재는 층간 구조물에 높은 복사열을 전달하지만, 그 범위가 상당히 제한적이며, 단일 화재 사고로 인해 붕괴될 가능성이 희박하다. 화재 사고로 인해 탈출구로 이어지는 2 곳의 계단이 동시에 높은 복사열에 노출되는 시나리오는 없어, 화재 발생시 작업자가 탈출 가능하였다. 또한 복사열 및 온도 상승의 수준은 아래층으로 이동하면서 급격하게 낮아지는 것을 확인하였으며, API 520의 기준에 따라 작업자가 30초 동안 버틸 수 있는 복사열인 6.31 kW/m2에 노출된 작업자도 화재가 발생한 Clean Room 내부에서 충분히 탈출할 수 있음을 확인하였다.
Coupled Climate Model Inter-comparison Project Phase 6에 참여한 21개의 모형들의 기후변화 시나리오 실험 결과로부터 북서태평양 해면수온과 쿠로시오의 미래변화를 분석하였다. 해면수온 상승의 공간적인 특징은 쿠로시오의 공간적인 분포와 유속의 변화와 관련된 것으로 파악되었다. 북태평양에서 아열대 순환계와 아한대 순환계의 경계를 따라 흐르는 쿠로시오 확장역의 위치 변화와 지구온난화에 따른 대규모 대기순환과의 관계를 알아보기 위해 21개 모형 중 9개의 모형들의 기후변화 실험별로 zero-바람회전응력이 나타나는 위도를 비교하였다. 온실기체의 증가로 대기복사강제력이 커짐에 따라 zero-바람회전응력이 나타나는 위도가 북상하는 것을 확인하였으며, 이는 관측에서 나타난 zero-바람회전응력이 나타나는 위도가 북상하는 추세와 일치하는 결과이다. 이러한 결과는 지구온난화로 인해 해들리순환이 북쪽으로 확장함에 따라 한반도가 속한 중위도의 온난화가 가속될 수 있음을 나타낸다. 대한해협을 통해 동해로 유입되는 대마난류의 수송량과 온도 또한 대기복사강제력이 커짐에 따라 증가하였다.
기후변화로 인해 자연재해의 빈도가 증가하고 있어 미래 기후변화 시나리오를 바탕으로 가뭄 영향을 평가 및 전망하고 가뭄 위험도 감소를 위한 기후변화 적응 대책이 필요하다. 가뭄 위험도(risk)를 평가하기 위해서는 기후 요소뿐만 아니라 가뭄 발생 지역의 사회·경제적인 요소들 또한 고려해야 한다. 따라서 본 연구에서는 IPCC의 재난 위험도 분석 프레임워크에 따라 가뭄 위험도 평가 요소를 위해성(Hazard), 노출도(Exposure), 취약성(Vulnerability)으로 나누고 이에 맞는 각 지표를 선정하여 우리나라 중권역 단위의 가뭄 위험도를 정량화하였다. 미래 가뭄 위험도 평가를 위해 근 미래(2030-2050년)와 먼 미래(2080년-2099년)에 대해 기후변화 시나리오(RCP 2.6, RCP 8.5)와 사회경제 시나리오(SSP1, SSP2, SSP3)를 조합하여 가뭄 위험도를 살펴보고 이를 과거(1986-2005년)와 비교·분석하였다. 미래 시나리오에 따른 가뭄 위험도는 시간에 따라 전 유역에 걸쳐 먼 미래에 크게 상승하였다. 그리고 가뭄 위험도의 각 요소별 기여도와 순위 분석을 통해 미래 가뭄 위험도 상승에 대해 가뭄 위해성의 기여도가 전반적으로 크고, 유역별로 상승 요인이 다르다는 것을 확인했다. 이에 미래 기후변화 시나리오에 따른 유역별 해결 방안을 제시하여 향후 가뭄대책 수립을 위한 정책에 기반이 될 수 있도록 하였다.
본 연구의 목적은 외부경제요인을 고려할 수 있는 새로운 산업용지 수요예측 방법을 제시하는 것이다. 분석모형은 외생변수를 고려할 수 있는 ARIMA-X를 이용하였다. 외생변수는 경제 및 산업구조를 반영할 수 있도록 거시경제, 제조업 경기실사지수 및 경기종합지수 변수들로 구성된다. 그리고 예측은 외생변수 중 산업용지 공급보다 선행하는 변수만을 사용한다. 산업용지 공급에 선행성을 갖는 변수는 수입액, 민간·정부소비지출, 총자본형성, 경제심리지수, 기계류내수출하지수, 경기종합선행지수로 나타났다. 이들 변수를 이용하여 ARIMA-X 모형을 추정한 결과, 수입액 변수만 포함된 ARIMA-X(1,1,0) 모형이 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 산업용지 수요예측은 수입액의 변화 시나리오를 반영하여 2021년부터 2030년까지의 산업용지를 예측하였다. 그 결과, 장래 산업용지 수요는 연평균 1.91% 증가한 1,030.79 km2로 예측되었다. 이 결과를 기존 지수평활법과 비교한 결과, 본 연구의 결과가 기존 모형보다 예측오차가 더 적게 나타났다. 새로운 산업용지 예측모형으로 사용가능할 것으로 기대된다.
유량예측은 효과적인 홍수관리 및 수자원 계획을 위한 매우 중요한 재난방지 접근법이다. 현재 기후변화로 인한 집중호우가 나날이 증가하고 있어 막대한 기반시설 손실과 재산, 인명 피해가 발생하고 있다. 본 연구는 미국 테네시주 Hickman County의 Vernon에 있는 Piney Resort의 최근 홍수사례분석을 통해 최대 강우 시나리오에서 유량예측에 대한 강우의 기여도를 측정했다. Piney River 유역내 USGS 두개의 관측소(03602500, 03599500)에서 20년(2000-2019) 동안의 일별 하천 유량, 수위 및 강우 데이터를 수집했고, Long Short Term Memory(LSTM)을 사용하였다. 또한, Tensorflow, Keras Machine learning frameworks, Python을 이용하여 14일로 구별된 유량 값을 예측하였다. 또한, 모델이 2021년 8월 21일의 범람 이벤트를 예측할 수 있었는지를 결정하는 데 사용되었다. 전체 데이터(수위, 유량 및 강우량)가 포함된 LSTM 모델은 일부 강우 모델을 제외하고 지속성 모델보다 우수한 성능을 보였으며, 강우자료만 이용하여 유량예측을 하는 것은 충분하지 않음을 나타냈다. 결과는 LSTM 모델은 0.68 및 13.84m3/s의 최적 NSE 및 RMSE 값을 나타냈고, 가장 낮은 예측 오차로 예측 최대유량은 94m3/s로 나타났다. 향후 강우 패턴에 대한 다양한 분석이 이루어진다면 효율적인 홍수 경보 시스템 및 정책을 설계하는 관련 연구에 도움을 줄 것으로 판단된다.
사물인터넷(IoT) 기술은 최근 의료사물인터넷(IoMT)으로 정의된 대량의 의료 데이터를 처리하여 발전을 위해 개발된 의료분야에서 많이 활용되고 있다. 수집된 광범위한 의료 데이터는 수집된 의료 데이터를 처리하기 위해 구조화된 방식으로 클라우드에 저장된다. 그러나 방대한 양의 의료 데이터를 효과적으로 처리하는 것은 쉽지 않기 때문에 의료분야 구조 데이터를 개발하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 IoMT에서 수집된 구조화된 건강 관리 데이터를 처리하기 위한 기계 학습 모드를 개발하였다. 광범위한 의료 데이터를 처리하기 위해 본 논문에서는 의료 데이터 처리를 위한 MTGPLSTM 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 의료 정보 처리를 위한 선형 회귀 모델을 통합한다. 개발된 모델 이상치 모델은 IoMT에서 수집된 COVID-19 의료 데이터들의 평가 및 예측을 위해 FinTech 모델을 기반으로 구현되었다. 제안된 MTGPLSTM 모델은 감염 확산 방지를 위한 계획 계획을 예측하고 평가하기 위한 회귀 모델로 구성된다. 개발된 모델 성능은 LR, SVR, RFR, LSTM 및 제안된 MTGPLSTM 모델과 같은 서로 다른 분류기를 고려하였으며 1GB, 2GB, 3GB 등 데이터 크기가 다르다는 점도 주요하게 고려되었다. 제안된 MTGPLSTM 모델이 전 세계 데이터에 대해 최대 4% 감소된 MAPE 및 RMSE 값을 달성하였고 중국의 경우 기존 분류기보다 최대 6% 최소인 최소 MAPE(0.97)이 달성되었다.
4차 산업혁명시대에 반지하 실내 복도 환경에서 새로운 전파 수요를 발굴하기 위해 본 논문에서는 주파수 6, 10, 17 GHz의 전파 특성에 대한 측정 및 분석하였다. 측정한 실내 내부 환경은 3면의 강의실과 외면의 유리창으로 구성되어있는 일자형 복도이다. 본 연구는 이러한 환경에 맞게 측정 시나리오 개발과 측정 시스템을 구성하였다. 송신 안테나는 고정하고 수신 안테나 위치의 거리에 따라 가시선 환경에서 주파수 영역과 시간영역 전파 특성을 측정하여 분석 하였다. 주파수 영역은 FI(: Floating intercept) 경로 손실 모델의 매개변수와 R-squared 값의 0.5 이상에 대한 신뢰도를 얻었다. 또한, 시간 영역은 RMS(: Root mean square) 지연 확산과 K-factor의 누적 확률에서 6 GHz는 전파 전달도가 높고, 17 GHz는 전파 전달도가 낮은 결과를 얻었다. 이러한 연구 결과는 반지하 실내 복도 환경에서 WIFI 6 이상이나 5G 이상에 대해 초 연결과 초 지연 인공지능 서비스를 제공하는데 효과가 있을 것이다.
본 연구는 대구시 공공도서관의 서비스 사각지대를 해소하고 불균형을 완화하기 위한 중장기 확충방안을 제시하는데 목적이 있다. 이를 위한 연구방법은 문헌조사, 관계 법령 및 통계데이터 분석, 사례조사, 의견·방문조사를 병행하였다. 그 결과, 첫째 서비스 권역은 행정구역을 기반으로 총 14개 권역(중구·서구·남구·달성군은 각각 1개, 동구와 북구는 각각 2개, 수성구와 달서구는 각각 3개)으로 설정하였다. 둘째, 공공도서관 확충 시나리오는 과거 13년간(2008-2020) 전국 도서관의 증가 추이 및 향후 10년간(2023-2032) 증가 예측을 바탕으로 최종 목표연도(2032년)까지 26개관을 추가하도록 제시하였다. 셋째, 건립 중에 있는 대구대표도서관을 제외한 기초자치단체별 건립 시나리오는 중구·서구·남구에 각각 1개관, 수성구에 2개관, 달성군에 3개관, 동구에 4개관, 북구와 달서구에 각각 7개관을 제시하였고, 연면적 규모별로는 법적 최저 기준인 330-2,499㎡(분관)을 17개관, 2,500-4,999㎡(거점관)와 5,000-9,999㎡(중앙관)를 각각 4개관 추가하도록 제안하였다. 이러한 조건정비를 전제로 대구시와 공공도서관은 포용·개방형 커뮤니티 공간화, 디지털 플랫폼 조성, 대구도서관 중심의 도서관 운영·협력체계 강화, 지역거점관의 장서개발 및 서비스 특성화, 다양한 지식정보·프로그램서비스 충실화, 도서관 핵심지표 관리 및 기여도 제고 등에 주력해야 지역 지식문화 발전에 기여할 수 있다.
블록체인 브릿지(이하 '브릿지'이라 한다.)는 블록체인간 자산 이동을 가능하게 해주는 서비스를 말한다. 브릿지는 사용자에게 가상 자산을 입금 받고 다른 블록체인의 사용자에게 동일한 가상 자산을 전달하는 역할을 한다. 블록체인 환경은 각각 독립적이기 때문에 일반적인 방식으로 다른 블록체인으로 자산을 옮길 수 없기 때문에 사용자는 브릿지를 이용한다. 따라서 브릿지를 이용한 자산 이동은 일반적인 방식으로 추적할 수 없다. 만약 악성 행위자가 브릿지를 통해 자금 이동을 하였다면 기존의 자산 추적 도구로는 추적에 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 브릿지의 구조를 파악하고 브릿지 요청에 대한 이벤트 로그를 분석하여 브릿지 이용 정보를 획득하는 방법에 대하여 제안한다. 우선 브릿지의 구조를 파악하기 위해 Ethereum Virtual Machine(EVM) 기반 블록체인에서 작동하는 브릿지를 대상으로 분석을 진행하였다. 분석한 내용을 바탕으로 임의의 브릿지 이벤트에 대하여 적용해보았다. 나아가 실제 추적에 사용될 수 있도록 브릿지 이용정보를 지속적으로 수집하여 저장하는 자동화 도구를 제작하였다. 실제 브릿지 이용 후 도구를 통해 이용 정보를 추출하여 송신 블록체인, 수신 블록체인, 전달받는 지갑 주소, 전송한 토큰의 종류, 수량과 같은 추적에 중요한 정보들을 확인할 수 있었다. 이를 통해 블록체인 브릿지를 이용한 자산 이동 추적의 한계를 극복할 수 있음을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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