일상생활에서도 불편함을 겪는 시각 장애인들을 위해 기초적인 생활을 보완할 수 있는 음성인식 다용도 계량기를 개발하고자 하였다. 본 제품은 API를 통해 저울의 측정값을 한국어 음성으로 변환하여 출력하는 음성 저울과 음성인식을 통해 슬라이드 포트로 정수기를 제어하는 작동 기기로 구성되어 있다. 현재 음성인식 다용도 계량기 개발을 완료했으며, Web, APP 등의 개선 방안을 연구 및 적용하는 중에 있다. 본 계량기를 통하여 시각장애인·시력저하자의 일상생활 및 삶의 질 향상뿐만 아니라 병원 등의 공공시설 개선에도 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
에너지 요인분석의 한계와 확장을 위하여 요인분석과 계량모형의 결합을 시도하였다. 에너지 원단위 효과의 변화 결정 요인을 계량적 방법으로 추정하고, 에너지 원단위 효과와 계량모형의 에너지 효율 변화를 비교하였다. 에너지 원단위 효과를 이용한 확장모형에서 에너지 가격이 오르면 에너지 원단위 효과가 개선되는 것으로 나타나고 있다. 그리고 계량모형에서 에너지 효율 변수의 대변수인 시간추세의 준탄력성을 살펴보면, 단기에서는 -0.02로 장기에서는 -0.04로 서서히 완만한 에너지 효율 개선을 보이고 있다. 마지막으로 요인분해 결과와 계량모형의 결과를 비교하면, 전체 제조업과 8개 제조업 업종 중 4개 업종의 경우 에너지 효율의 개선 방향이 일치하는 결과를 보이고 있다. 요인분해의 결과와 계량모형의 결과 비교에서 나타나듯이, 두 방법이 서로 교류할 수 없는 방법이 아니라는 점을 확인하였다. 향후 학문적 정책적 노력에 따라 최소한 서로 보완할 수 있는 여지가 충분히 있음을 보였다. 따라서 이러한 연구가 지속될 수 있는 학문적 정책적 노력이 필요하다고 할 수 있다.
사물인터넷을 이화학, 약학, 생물학 및 의학 등 다양한 연구실험분야에 적용한 경우 다양한 센서와 기기를 부착하여 지능적으로 연구장비 및 환경을 모니터링하고 제어함으로써 연구실험자의 안전성과 편의성을 증대시킬 수 있다. 시약의 정확하고 편리한 기록관리 및 실험과정의 연구이력과 근거, 역추적성 등을 위해서는 실시간 시약 계량 및 등록의 연구지원 자동화 서비스를 제공해야 한다. 현재 기존 시약관리방법은 전산 관리방법을 이용하지만 시약등록과 관리가 일체화된 자동화가 많이 이루어져 있지 않다. 또한 수기에 의한 기록 관리가 대부분으로 실험에 대한 기록오류 및 많은 시약에 대한 계량 및 등록에 대한 소요시간이 큰 점 등 번거로움과 문제점들이 많다. 이에 본 논문에서는 영상인식 및 NFC(Near Field Communication) 방식에 의한 시약 등록과 동시에 전자저울로 계량 측정된 시약정보를 자동으로 관리할 수 있는 IoT 기반 실시간 시약 계량 및 등록 방법을 연구하였다.
현재 정부 주관으로 가스 AMI(Advanced Metering Infrastructure) 계량기의 실증작업과 더불어 일부 도시가스사에서는 자체적으로 가스 AMI 계량기 실증사업을 한창 진행하고 있다. AMI 계량기 설치를 통해 원격검침, 사용자의 가스 안전 확보 등 여러 긍정적인 요소가 있지만 이에 반해 배터리 방전, 비싼 가격, 원격 검침 데이터의 신뢰성 저하 등 여러 문제점들 또한 내포하고 있다. 여러 문제점 중 본 연구에서는 가스 AMI 계량기의 보급 확대에 따른 구조적 안전성 문제와 가스 누설로 인한 잠재적 위험성을 선제적으로 제거함으로써 중대 시민재해 예방과 함께 가스 AMI 계량기의 개선사항을 다각적으로 모색하였고, 본 연구가 향후 정부의 가스 AMI 선진화 정책의 지속적 추진하는데 있어 기여할 것을 기대해 본다.
기후변화로 동절기 기온 저하에 따른 수도계량기의 동파는 지속적으로 심화되고 있으며, 이는 계량기 교체 비용, 누수, 누수량 동결에 의한 2차 피해, 단수 등 사회적 문제를 야기한다. 이와같은 문제를 해결하고자 구조적 대책으로 개별 가정에서 동파 방지형 계량기를 설치할 수 있으나 이를 위한 비용발생이 상당하고, 비구조적 대책으로는 기상청의 동파 지도 알림 서비스를 활용하여 사전적으로 대응하고자 하나, 기상청자료는 대기 온도를 중심으로 제공하고 있기 때문에 해당서비스만으로는 계량기의 동파를 예측하는데 필요한 추가적인 다양한 변수를 활용하는데 한계가 있다. 최근 정부와 공공부문에서 22개 지역, 110개소 이상의 수도계량기함내 IoT 온도센서를 시범 설치하여 계량기 함내의 상태 등을 확인할 수 있는 사업을 수행했다. 전국적인 계량기 상태의 예측과 진단을 위해서는 추가적인 센서 설치가 필요할 것이나, IoT센서 설치 비용 등의 문제로 추가 설치가 더딘 실정이다. 본 연구에서는 겨울 동파 예방을 위해 실제 온도센서를 기반으로 가상센서를 구축하고, 이를 혼합한 하이브리드 방식으로 동파위험 기준에 따라 전국 동파위험 지도를 구축하였다. 가상센서 개발을 위해 독립변수로 위경도, 고도, 음·양지, 보온재 여부 및 기상정보(기온, 강수량, 풍속, 습도)를 활용하고, 종속변수로 실제 센서의 온도를 사용하여 기계학습 모델을 개발하였다. 지역 특성에 따라 정확한 모델을 구축하기 위해 위치정보 및 보온재여부 등의 변수를 활용하여 K-means 방법으로 군집화 하였으며, 각 군집별로 3가지의 기계학습 회귀모델을 적용하였다. 최적의 군집 수를 검토한 결과 4개가 적정한 것으로 판단되었다. 군집의 특성은 지역별 구분과 유사한 패턴을 보이며, 모든 군집에서 Gradient Boosting 회귀모델을 적용하는 것이 적합한 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발한 모델을 바탕으로 조건에 따라 동파 예측 알람서비스에 실무적으로 활용할 수 있도록 양호·주의·위험·매우위험 총 4개의 기준을 설정하였다. 실제 본 연구에서 개발된 알고리즘을 국가상수도정보 시스템에 반영하여 테스트 수행중에 있으며, 향후 지속 검증을 할 예정에 있다. 이를 통해 동파 예방 및 피해 최소화, 물절약 등 직간접적 편익이 기대된다.
본 연구는 산업연관표의 투입산출표와 거시계량경제모형을 연계하여 산업부문에 발생한 충격의 효과가 거시변수에 미치는 효과를 예측할 수 있도록 모형화 하였으며, 모형을 통해 광산품 부문의 수입대체에 따른 경제적 효과를 추정하였다. 구축한 모형의 전반적인 개요는 거시계량경제모형을 구축하고 산업연관표를 통해 도출된 피용자보수를 국민계정상 가처분소득의 대리변수로 이용하여 두 분석틀을 연계하였다. 거시계량경제모형은 한국은행이 작성한 1997년 기준 모형을 근간으로 하여 최근의 한국은행 모형을 통해 수정 및 보완하여 2011년 기준의 연간 거시계량경제모형을 구축하였으며, 산업연관분석과 연계되는 가처분소득과 총취업자수 부분을 수정도입하였다. 산업연관표 부분은 2005년~2011년의 통합대분류 경상표 및 그 계수표를 이용하였다. 구축된 모형을 적용하여 광산품 중간투입 중 1%의 수입대체가 미치는 경제효과를 추정하였는데, 2011년 기준으로 GDP 0.00073% 증가, 경상수지 0.01040% 증가, 실업률 0.00233%p 감소의 효과가 나타났다. 본 연구는 거시변수를 이용하여 지출측면 중심으로 활용되던 거시계량경제모형에 산업연관표를 활용함으로써 산업 수준의 충격과 투입부문을 고려할 수 있도록 하였다는 점에 의의가 있다.
전기는 생산 공급하는 전력회사와 사용, 소비하는 수용가 사이에 전기사용량을 계량하여 요금을 부과하는 장치로서 전력량계를 수용가에 부설하여 소비하는 전기에너지를 측정하고있다. 전력량계는 수요가가 부하에서 소비하는 전기에너지를 사용시간에 따라 전력을 적산하여 전기요금을 계산하는 계량장치로 기계식과 전자식으로 구분되어 있으며 이들두방식을 혼용한 반전자식이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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