• 제목/요약/키워드: 계측 및 검증(M&V) 기법

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조명제어시스템을 위한 효율적인 계측 및 검증(M&V) 기법 연구 (A Study on the Effective M&V Method for the Lighting Control System)

  • 김정욱;부창진;김정혁;오성보;김호찬
    • 에너지공학
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    • 제20권3호
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    • pp.216-223
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    • 2011
  • 본 논문에서는 다양한 공장과 빌딩에서 조명제어시스템을 대상으로 계측 및 검증(M&V) 방법을 사용하여 효율적인 에너지 절약 방법을 제시한다. 에너지 가격을 줄이기 위해서는 전력피크시간에 제어가능한 다양한 수요자원을 고려하는 필요하지만, 일반적으로 빌딩에서 고려되는 수요자원은 피크전력이다. 본 논문에서는 M&V 방법을 사용하여 전력소비량을 줄일 수 있는 새로운 에너지절약방법을 제안하고 현장계측시스템을 구성하고 시뮬레이션 방법을 통해 제안된 방법이 효과적임을 확인한다.

Lyme질환의 경제적 비용분석 (The Economic Costs of Newly Diagnosed Lyme Disease)

  • ;정기택
    • 보건행정학회지
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    • 제4권2호
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    • pp.126-147
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    • 1994
  • Lyme 질환은 미국 코넷티컷주의 라임지방에서 관절염증상을 보이는 소아과환자에게서 1975년 처음 발견되었다, 사슴, 누루, 개 등에 기생하는 진드기에 의해 전염되며, 발병초기에는 감기증상을 수반한 황소의 눈과 비슷한 붉은 반점이 생긴다. 적기에 치료하지 않으면, 관절염, 심장질환, 안면신경마비 등으로 악화될 수 있다. 본 논문의 목적은 두가지로 나누어 볼 수 있다. 먼저, 진단초기의 Lyme질환과 관련된 의료 및 기타 경제적 비용을 저렴하게 계측할 수 있는 방법론을 개발하고 그 유효성을 검증하는 것이다. 둘째로 lyme질환의 비용에 대한 여러종류의 총괄적 계측치를 제공하고 발병의 위험요인을 색출하는 것이다. 본 논문에서는 차트분석이나 임상연구 등 고가의 비용이 수반되는 분석기법 대신에 Lyme질환 다발지역에 대한 설문조사를 실시하고 그 유효성을 재설문조사를 통해서 검증하는 방법을 사용하였다. 자료분석상의 난점은 조사대상자마다 응답하지 않은 항목(Missing Value)이 다르기 때문에, 총 비용을 계산할 때 모든 항목에 응답한 조사대상자만을 사용한다면 표본의 크기가 너무 작아지는 것이었다. 이에 대한 대안으로 총비용 및 부분별 비용의 합을 계산할 때 표본의 일부가 응답하지 않은 항목에 대해서는 그 항목에 응답한 나머지 조사대상자의 응답치 평균을 대체하는 방법을 사용하였다. 통계적 분석결과, 질환의 증상시작부터 설문조사시기까지 Lyme질환과 관련된 사회적 총비용은 US$ 6400으로 추정되었다. 이중에 200가량은 환자의 보호자와 관련된 비용이고 나머지는 환자와 관련되 것이다. 총의료비용의 평균은 계산방법에 따라서 US$ 3000-4200의 범위를 보였다. 응답되지 않은 항목을 해당항목에 대한 응답치평균으로 대체하였을 때 총의료비평균은 US$ 4108이었다. 시간비용을 생산성손실에 대한 사회적 가치와 실제임금 손실의 두가지 방법에 의해 계산되었다. 실제임금손실은 생산손실의 사회적 가치의 약 30%에 불과하였다. 본 논문의 결과는 의료비용 및 비용과 생산성손실에 대한 정보가 지역보건담당자에 의한 전화설문조사에 의해 경제적이고도 일관성 있게 수집될 수 있다는 근거로 해석될 수 있다.

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딥러닝 기반 배추 심 중심 영역 및 깊이 분류 모델 개발 (Development of a deep learning-based cabbage core region detection and depth classification model)

  • 권기현;노종혁;김아나;김태형
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제16권6호
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    • pp.392-399
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    • 2023
  • 본 논문에서는 김치 제조 공정 중 배추 심 제거 공정의 로봇 자동화를 위한 배추 심 영역 및 깊이를 판별하는 딥러닝 모델을 제안하는 것이다. 또한 계측된 배추의 심 깊이를 예측하는 것이 아닌 discrete 클래스로 변환하여 영역 검출 및 분류를 동시에 하는 모델을 제시하였다. 딥러닝 모델 학습 및 검증을 위하여 전처리 과정을 거지치 않고 수확된 배추 522 포기에 대한 RGB 영상을 획득하였다. 획득한 영상으로부터 심 영역 및 깊이 라벨링 그리고 데이터 증강 기법을 적용하였다. 제안하는 YOLO-v4 딥러닝 모델 기반 배추 심 영역 검출 및 분류 모델의 성능을 평가하기 위하여 mAP, IoU, accuracy, sensitivity, specificity 그리고 F1-score로 선정하였다. 그 결과 배추 심 영역 검출은 mAP 그리고 IoU 값이 각각 0.97 그리고 0.91로 나타났으며, 심 깊이 분류의 경우 accuracy 그리고 F1-score 값이 각각 96.2% 그리고 95.5%로 나타났다. 본 연구 결과를 통하여 배추의 심 영역 검출 및 깊이 정보 분류가 가능하며, 추후 배추 심 제거 공정의 로봇-자동화 시스템 개발에 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.