• 한국지리정보학회지
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• 제22권2호
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• pp.133-151
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• 2019

본 연구는 찬공기 특성을 유역단위로 분석하고, 유역 내 생성되는 찬공기를 도시 바람길 계획에서 활용하는 방안을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해, 경기도 지역의 북쪽에 위치한 중랑천 유역의 의정부시, 남쪽에 위치한 안양천 유역 및 양재천 탄천 유역의 과천시를 연구 대상지로 선정하였다. 찬공기 특성 분석을 위해 독일에서 개발된 모형인 KALM(Kaltluftabflussmodell)을 활용하였으며, 야간 6시간 동안 생성되는 찬공기 흐름 및 찬공기층 높이를 파악하였다. 중랑천 유역의 주요 바람길이 흐르는 곳에 위치해 있는 의정부시는 남쪽 외곽에서부터 유입된 찬공기가 의정부시 전체 바람길 계획의 중요한 부분을 차지하고 있다. 또한, 서쪽의 사패산 일대에서 생성된 찬공기는 시청 인근의 중심상업지구까지 유입되고 있어 도심의 열환경을 조절하는 주요한 역할을 수행하는 것으로 판단된다. 반면, 의정부시 동쪽지역은 바람길 이용이 원활하지 않는 것으로 파악되었다. 동쪽의 관악산과 서쪽의 청계산 등에서 생성된 찬공기 흐름은 과천시의 북쪽 지역에서 가장 활발하였는데, 이 흐름은 안양천 및 양재천 탄천 유역 전체에서도 주요한 바람길이다. 이에 비해, 찬공기 흐름이 원활하지 않은 남쪽지역에 '과천지식정보타운 공공주택지구' 조성이 계획되어 있어 향후 이 지역의 주거환경이 저하될 가능성이 크다. 향후, 이 지역을 개발할 경우 상세한 바람길 분석을 통한 바람길 활용 계획을 추가적으로 수립할 것을 제안하였다.

• 한국기후변화학회지
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• 제3권2호
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• pp.153-159
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• 2012

자동차 에어컨 냉매로 사용되어온 CFC-12는 1991년부터 1994년에 걸쳐 HFC 계열의 냉매인 R134a로 대체되었으며, R-134a는 현재자동차 에어컨 냉매로 널리 사용되고 있다. 그러나 R-134a는 지구온난화 지수(GWP)가 1,300으로 매우 높으며, 교토의정서에서 정한 6대 온실가스 중에 하나로 포함되어 누출량 관리 및 대체 냉매 개발이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 자동차에서 배출되는 $non-CO_2$ 온실가스 배출량 산출을 위한 기초연구로 실차 상태에서의 에어컨 냉매 누출량을 분석하기 위하여 가변온도밀폐실(VT shed)과 Running loss test shed를 이용하여 R-134a의 농도변화를 측정하였다. 대상차종에 대한 주차상태에서 R-134a 누출량을 분석한 결과, 연간 누출량이 6.46~13.28 g/yr 수준으로 기존의 에어컨 시스템을 이용한 누출량 분석결과와 유사한 수준으로 분석되었다. 동일 모델 차량에 단일증발기를 적용한 차량과 이중증발기를 적용한 차량에 대해 냉매 누출량을 비교한 결과, 단일증발기로 구성된 에어컨이 적용된 차량에 비하여 이중증발기가 적용된 에어컨이 장착된 차량에서 누출량이 높게 나타났다. 이는 이중증발기 적용에 따라 에어컨 시스템 구성시 연결부위(호스, 접합부 등)가 추가되면서 해당 부위에서의 누출이 증가된 것으로 보인다. 또한, 차속별 R-134a 농도변화를 분석한 결과, 고속주행시(100 km/hr) 냉매 누출이 증가하였으며, 송풍량 증가에 따른 누출량 변화는 나타나지 않았다.

• 한국환경생태학회지
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• 제33권3호
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• pp.366-374
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• 2019

본 연구는 폭염 및 미세먼지 저감을 위한 계획요소인 바람길의 활용 가능성을 논의해보고자, 전주시를 대상으로 바람길의 특성을 분석하고, 바람길 활용을 위한 방안을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해, 호남정맥에 위치하는 전주지역 일대의 찬공기 흐름 및 찬공기 층 높이 등 찬공기 특성을 분석하였고, 전주시의 주요한 바람길을 특정하였다. 또한, 이를 바탕으로 전주시 일대의 산림관리 및 도시계획 활용방안을 제안하였다. 찬공기 특성 분석을 위해 독일에서 개발된 모형인 KALM(Kaltluftabflussmodell)을 이용하여 야간 6시간 동안 생성되는 찬공기 흐름 및 찬공기층 높이를 파악하였다. 분석 결과, 시간이 경과함에 따라 전주시 외곽 북동쪽 및 동쪽에 위치한 산림에서 생성된 찬공기의 흐름이 뚜렷해지고, 계곡지역과 농경지 일대에서 찬공기층의 높이가 증가하였다. 특히, 전주시의 찬공기 흐름은 북동쪽과 동쪽에서 생성된 찬공기가 전주시 중심 시가지로 유입되어 남쪽으로 흘러나가는 형태를 가지고 있어, 이상적인 바람길의 구조를 보여주는 사례였다. 찬공기 분석 결과를 바탕으로, 찬공기 생성이 활발한 산림지역 일대를 '찬공기 보전지역'으로 지정하고, 원활한 찬공기 흐름을 위해 관리가 필요한 지역을 '찬공기 관리지역'으로 지정하여, 찬공기 흐름을 유지 및 확대할 수 있는 방안을 제안하였다. 본 연구의 결과는 전주시의 기후변화 적응 정책, 바람길숲 조성 사업 등 폭염과 미세먼지 해결을 위한 정책 수립과 연구의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• Composites Research
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• 제32권5호
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• pp.284-289
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• 2019

본 논문에서는 KIA K3 (1.6) 가솔린 자동차의 연비(km/liter)식을 동력학적 힘-모멘트 평형 방정식, 구동력 및 에너지 방정식을 구성하고 분석하여 유도하였다. 이를 통해 차량의 속도(V), 자동차 총 중량(M), 타이어-노면의 롤링저항계수($C_r$), 도로 경사각(${\theta}$)과 항력계수($C_d$), 차량의 횡단면적(A)과 같은 공기역학적 매개변수가 자동차의 연비에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 경량금속합금, 섬유강화 플라스틱 복합재료와 같은 대체재료가 기존 자동차의 강재, 주철재를 대체하여 차량의 무게를 줄일 수 있는 가능성 등을 Ashby의 재료지수 방법으로 조사하였다. 본 연구를 통해 다음과 같은 결과를 얻었다. 고속(100km/h)에서 연비에 가장 큰 영향을 미친 매개변수는 그 크기순으로 자동차의 속도 V와 공기역학적 매개변수인 $C_d$, A, ${\rho}$ 및 동력학적 매개변수인 $C_r$, M의 순서로 조사되었다. 반면에 저속(60 km/h)에서는 동력학적 매개변수로는 V, M, $C_r$의 순서로, 공기역학적 매개변수로는 $C_d$, A, ${\rho}$ 순으로 영향을 미침을 확인하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제24권6호
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• pp.769-781
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• 2019

Dynamic displacement response of civil structures is an important index for in-construction and in-service structural condition assessment. However, accurately measuring the displacement of large-scale civil structures such as high-rise buildings still remains as a challenging task. In order to cope with this problem, a vision-based system with the use of industrial digital camera and image processing has been developed for long-distance, remote, and real-time monitoring of dynamic displacement of supertall structures. Instead of acquiring image signals, the proposed system traces only the coordinates of the target points, therefore enabling real-time monitoring and display of displacement responses in a relatively high sampling rate. This study addresses the in-situ experimental verification of the developed vision-based system on the Canton Tower of 600 m high. To facilitate the verification, a GPS system is used to calibrate/verify the structural displacement responses measured by the vision-based system. Meanwhile, an accelerometer deployed in the vicinity of the target point also provides frequency-domain information for comparison. Special attention has been given on understanding the influence of the surrounding light on the monitoring results. For this purpose, the experimental tests are conducted in daytime and nighttime through placing the vision-based system outside the tower (in a brilliant environment) and inside the tower (in a dark environment), respectively. The results indicate that the displacement response time histories monitored by the vision-based system not only match well with those acquired by the GPS receiver, but also have higher fidelity and are less noise-corrupted. In addition, the low-order modal frequencies of the building identified with use of the data obtained from the vision-based system are all in good agreement with those obtained from the accelerometer, the GPS receiver and an elaborate finite element model. Especially, the vision-based system placed at the bottom of the enclosed elevator shaft offers better monitoring data compared with the system placed outside the tower. Based on a wavelet filtering technique, the displacement response time histories obtained by the vision-based system are easily decomposed into two parts: a quasi-static ingredient primarily resulting from temperature variation and a dynamic component mainly caused by fluctuating wind load.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권7호
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• pp.2377-2398
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• 2021

In the recent modernized world, utilization of natural resources (renewable & non-renewable) is increasing drastically due to the sophisticated life style of the people. The over-consumption of non-renewable resources causes pollution which leads to global warming. Consequently, government agencies have been taking several initiatives to control the over-consumption of non-renewable natural resources and encourage the production of renewable energy resources. In this regard, we introduce an IoT powered integrated framework called as green home architecture (GHA) for green score calculation based on the usage of natural resources for household purpose. Green score is a credit point (i.e.,10 pts) of a family which can be calculated once in a month based on the utilization of energy, production of renewable energy and pollution caused. The green score can be improved by reducing the consumption of energy, generation of renewable energy and preventing the pollution. The main objective of GHA is to monitor the day-to-day usage of resources and calculate the green score using the proposed green score algorithm. This algorithm gives positive credits for economic consumption of resources and production of renewable energy and also it gives negative credits for pollution caused. Here, we recommend a green score based tax calculation system which gives tax exemption based on the green score value. This direct beneficiary model will appreciate and encourage the citizens to consume fewer natural resources and prevent pollution. Rather than simply giving subsidy, this proposed system allows monitoring the subsidy scheme periodically and encourages the proper working system with tax exemption rewards. Also, our GHA will be used to monitor all the household appliances, vehicles, wind mills, electricity meter, water re-treatment plant, pollution level to read the consumption/production in appropriate units by using the suitable sensors. These values will be stored in mass storage platform like cloud for the calculation of green score and also employed for billing purpose by the government agencies. This integrated platform can replace the manual billing and directly benefits the government.

• 한국측량학회지
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• 제38권6호
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• pp.573-581
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• 2020

CCTV영상과 날씨 정보를 이용하여 미세먼지 농도를 추정하는 기법을 제안하고, 이에 대한 실험을 진행하였다. CCTV영상에 대해서는 특정 지점을 포함하는 일부 영역 영상과, 전체 영역 영상을 가지고 합성곱 신경망 (CNN)기반의 딥러닝 기법을 적용하여 PM 지수를 추정하는 방법을 제안하였다. 추가로 딥러닝에 의해서 예측된 결과 값을 습도 및 풍속 두 가지 날씨 특성과 결합한 뒤, 학습 된 회귀 모델을 사용하여 수정된 미세먼지 지수를 계산하는 후처리 실험도 함께 진행하였다. 실험 결과, CCTV영상으로부터 미세먼지 지수 추정 값은 R2가 0.58~0.89를 나타내었고, 측정기가 설치된 일부 영역 영상과 전체 영역 영상을 함께 학습시킨 결과가 가장 우수하였다. 기상변수를 이용한 후처리 적용결과는 실험지역의 모든 경우에 대하여 항상 정확도 향상을 보여주진 않았다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제26권2호
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• pp.28-36
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• 2022

매립지 위에 건설되는 항만시설물은 바람(태풍), 파랑, 선박과의 충돌 등 극한 외부 하중에 노출되기 때문에 구조물의 안전성 및 사용성을 주기적으로 평가하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 항만 계류시설에 설치된 방충설비의 유지관리를 위하여 비전 및 딥러닝 기반의 방충설비 세분화(segmentation) 시스템을 개발하였다. 방충설비 세분화를 위하여 인코더-디코더 형식과 인간 시각체계의 편심 기능에서 영감을 얻은 수용 영역 블록(Receptive field block) 기반의 합성곱 모듈을 DenseNet 형식으로 개선하는 딥러닝 네트워크를 제안하였다. 네트워크 훈련을 위해 BP형, V형, 원통형, 타이어형 등 다양한 형태의 방충설비 영상을 수집하였으며, 탄성 변형, 좌우 반전, 색상 변환 및 기하학적 변환을 통해 영상을 증강시킨 다음 제안한 딥러닝 네트워크를 학습하였다. 기존의 세분화 모델인 VGG16-Unet과 비교하여 제안한 모델의 세분화 성능을 검증하였으며, 그 결과 본 시스템이 IoU 84%, 조화평균 90% 이상으로 정밀하게 실시간으로 세분화할 수 있음을 확인하였다. 제안한 방충설비 세분화 시스템의 현장적용 가능성을 검증하기 위하여 국내 항만 시설물에서 촬영된 영상을 기반으로 학습을 수행하였으며, 그 결과 기존 세분화 모델과 비교하였을 때 우수한 성능을 보이며 정밀하게 방충설비를 감지하는 것을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권12호
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• pp.1077-1089
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• 2022

도림천의 최상류인 관악산에 서울대학교가 건설되면서 관악산 유역은 일종의 도시화를 겪어왔으며, 폭우 시 하류 하천의 수량과 수질에 악영향을 미치는 사례 등 물순환 왜곡이 우려되어왔다. 대부분의 캠퍼스 유역이 그렇듯 물순환과 관련된 자료가 절대적으로 미흡하였기에 복합기상관측장비 Atmos-41을 도입함으로써 수문·기상학적 자료를 구축하여 본 연구를 시작하였다. Atmos-41의 관측 결과는 기상청 자료와 비교하여 통계적 특성과 월별 변동성에 따른 신뢰구간을 분석하여 검증하였다. 관악캠퍼스의 물순환은 SWMM으로 평가하였는데 표면유출량과 침투량 모의값은 동일 유역의 과거 연구 결과를 통해 검증하였고, 잠재증발산량은 Atmos-41의 관측 자료와 비교하여 검증하였다. 계산된 SWMM 잠재증발산량은 기온이 낮은 기간에 대해서는 과소 추정되는 경향이 있어, 다중회귀분석을 통해 강수량, 상대습도, 풍속에 대한 변동을 고려할 수 있도록 보정하였다. 그 결과 Atmos-41의 잠재증발산량과 비교했을 때 R²가 0.54에서 0.80으로 개선되었다. 관악산 유역의 캠퍼스화로 인한 물순환 변화율은 표면유출률의 15.7% 증가, 침투율의 14.2% 감소, 그리고 증발량의 1.6% 감소를 초래한 것으로 확인하였다. 결론적으로 서울대학교가 지속가능한 캠퍼스로 나아가고 하류 유역의 안전성 확보를 위해 현재의 물순환 변화율을 유지할 것을 제안하며, Atmos-41의 지속적인 관측 결과는 추후 관악캠퍼스 물순환 연구의 기초 자료로 활용성이 높을 것이라 기대된다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제34권6호
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• pp.335-345
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• 2022

최근 지구 온도 상승에 따라 전 세계적으로 기후변화가 가속화되고 있으며, 한반도 주변 해역의 해수 온도 상승으로 태풍의 강도가 점점 더 증가하고 있다. 태풍 강도의 증가는 바람에 의한 피해뿐만 아니라 폭풍해일에 의한 연안 지역의 피해도 증가시킬 것으로 예상된다. 이에 따라 본 연구에서는 증가하고 있는 폭풍해일의 피해에 대응하기 위해 방재를 목적으로 폭풍해일 저감 방법에 관한 연구를 수행하였다. 태풍에 의해 해상에서 발생한 폭풍해일은 태풍의 이동 경로상에 위치한 구조물에 의해 영향을 받을 것으로 예상할 수 있으며, 미국에서는 동부 해안과 멕시코만의 해안을 따라 위치한 barrier island에 의한 폭풍해일의 영향을 연구한 사례가 있다. 본 연구는 이러한 부분에 착안하여 태풍의 경로상에 위치한 제주도에 의해 한반도 남해안 지역의 폭풍해일이 직간접적으로 영향을 받을 수 있다고 생각하여 관련 연구를 수행하였다. 제주도가 폭풍해일에 미치는 영향을 분석하기 위해 수치해석 모델을 사용하여 다양한 상황에 대해 시뮬레이션을 수행하였다. 제주도를 활용한 결과는 초대형 태풍에 대응하는 신형 방재구조물 연구에 활용될 수 있을 것으로 생각된다.