• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2000년도 추계정기학술대회:지능형기술과 CRM
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• pp.439-445
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• 2000

다차원의 속성들을 포함한 대용량의 데이터베이스 또는 점보 저장소의 데이터로부터 지식을 추출하고 이를 활용하기 위해서는 데이터 마이닝의 인공지능 기법 중 기계학습을 활용할 수 있다. 본 논문은 질의어를 바탕으로 각 작성들에 가중치를 적용하여 사용자가 원하는 데이터 집합을 분류하고, 사용자 피드백을 통하여 속성 가중치를 동적으로 변화시킴으로써 검색결과를 향상시키는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 데이터 집합을 분류해내기 위해서 각 속성간의 거리에 가중치를 적용하는 k-nearest neighbor 분류법을 사용하였고, 속성 가중치를 동적으로 변화시키는 규칙을 추출하기 위한 방법으로는 결정 트리 생성에 의한 규칙(decision rule) 생성 방법을 적용하였다. 검색결과 향상을 \ulcorner이기 위한 실험으로써 온라인 커플매칭(online couple-matching) 시스템의 핵심부문을 구현하고 이를 적용하였다.

• 한국수소및신에너지학회논문집
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• 제32권6호
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• pp.642-648
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• 2021

In this paper, an experimental study was conducted on the performance of the cooling tower. In order to improve reliability in the cooling tower performance test, the measurement uncertainty of the instrument was estimated. Measurement uncertainty refers to the uncertainty of a measurement, estimates the range in which the expected value of the measurement can be within a certain confidence level, and suggests a range in which the measured representative value is incorrect. Therefore, the measurement result of the performance experiment is not an actual value, but a reasonable estimated value. The measurement uncertainty for the test was calculated and the measured results were presented.

• 월간 기계설비
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• 통권46호
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• pp.74-89
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• 1994

현재 범국가적 차원에서 지속적인 국가 경제 발전과 국제수지 개선을 위하여 추진되고 있는 정부의 에너지 절약사업에서 건물부문이 차지하는 에너지절약 효과는 막중하다. 특히 전체주택에서 공동주택이 차지하는 비율은 1990년에 32.1$\%$, 서울시의 경우 51.3$\%$로 전체 주택의 과반수를 넘어섰으며, 수도권의 대단위 아파트단지의 개발과 함께 공동주택의 증가추세는 당분간 지속될 전망이다. 본 연구는 공동주택의 최적난방 운전기법 개발을 위한 1차년도의 연구로서 현행 공동주택의 난방운전 실태를 조사, 분석하고 각 난방법에 따른 문제점 및 최적제어 알고리즘의 개발을 위한 자료 도출을 주 목적으로 진행되었다. 1차년도에 수행된 연구의 주요 내용을 살펴보면 다음과 같다. 공동주택의 난방에너지 소비현상은 단지에 따라 최대 3배이상의 열사용량에 차이가 있는 것으로 나타났다. 열사용량의 차이는 건축의 기본 열성능, 설비시설의 수준 및 노후화정도에 영향을 받으나 동일 연대의 단지들에서도 최대 80$\%$이상의 열사용량이 차이를 보이고 있었으며 이는 기계실 및 각 세대의 난방운전방법 및 제어수준에 따른 것으로 평가되었다. 세대의 층별, 위치별 열사용량 분석에 의하면 층별 열사용량차이가 큰 것으로 분석되었으며, 특히 최상층부와 최하층부의 열사용량이 뚜렷이 많이 나타나 단열성능의 강화가 요구되는 것으로 나타났다. 한편 샘플단지에 대한 측정 데이터를 통해 적정 열량공급시간대의 설정과 외기온의 변화에 따른 적정 온수공급온도의 설정조건 및 유량제어 효과등에 대한 분석 및 검토를 하였으며, 이를 통해 2차년도의 개발목표인 최적운전제어 방안의 제시를 위한 자료를 구축하였다. 또한 각 세대의 기밀성능이 공동주택의 열성능에 미치는 영향을 도출하기 위하여 샘플단지에 대해 트레스가스 측정법과 Blower Door법에 의하여 환기 및 기밀상태를 평가 하였으며 측정주호에 대한 환기를 예측할 수 있는 환기예측평가식을 제시하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.511-511
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• 2023

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.

• 한국경제지리학회지
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• 제19권3호
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• pp.566-582
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• 2016

본 연구는 기술지식의 융 복합화로 인해 특정 산업에서 다른 부분으로 영역이 확장되는 양상을 확인하는 것으로, 비수도권 농촌 지역인 전라북도 순창군의 장류산업을 중심으로 분석하였다. 이를 위해 특허출원 자료를 이용하여 기술융합분석과 지식네트워크분석을 실시하였다. 분석 결과, 국내 장류산업은 단순 식품, 식료품 제조 기술에서 기계 기기나 의약품 및 화장품 관련 기술로 폭넓게 융합이 이루어지는 반면 순창군의 장류산업은 발효미생물 관련 기술 방향으로 특화되고 있다. 이는 산업 전체의 융합 경향을 따라 여러 기술 분야로 확장하기 보다는 순창이 갖는 지역자산과 인력에 맞추어 지역산업을 특화시킨 결과라고 판단된다. 순창군 장류산업의 지식네트워크는 지방정부와 대학, 진흥원 등 공공부문이 주도적인 역할을 하고 있고, 최근 조합법인 형태의 출원자와 공공부문의 협력을 통해 지역 내 기술 공유와 확산을 가져오는 것으로 나타났다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.6799-6806
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• 2015

최근 물류센터는 대형화 첨단화에 따른 다양한 설비 및 장비의 도입으로 전기에너지 소비가 급격히 증가하고 있다. 본 연구는 물류센터의 전기에너지 사용 현황 및 소비 특성을 정량적으로 분석하고, 효율을 평가하기 위한 전기에너지 표준소비량을 추정하는 모형을 구축하는 것을 목적으로 한다. 제시된 모형은 물류센터의 온도요인이 전기에너지 소비에 큰 영향을 미치는 특성을 효과적으로 반영하기 위하여 열역학 이론을 도입하였다. 모형은 물류센터 벽면의 열전도, 출입문 열대류 및 취급물품의 열 손실로 구성된 냉동기 운용에너지 부문과 물류활동을 위한 기계설비의 전력소모 부문으로 구성된다. 모형은 또한 물류센터 운영자가 에너지 소비 효율을 평가하고 개선전략을 수립하는 것을 지원할 수 있도록 다양한 설명변수들을 포함한다. 실제 물류센터의 에너지 소비량을 기반으로 본 연구에서 개발된 모형의 적용성이 평가된다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제24권1호
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• pp.189-224
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• 2015

본 연구는 온실가스 감축목표 업종체계에 따라 산업 부문을 18개 세부 업종으로 구분하여 2004년부터 2011년까지의 에너지 소비량과 온실가스 배출량 변화에 대해 로그평균디비지아지수(Log Mean Divisia Index) 분해분석을 하였다. 산업 부문 에너지 소비량의 증가는 생산효과와 에너지원단위 효과에 기인한 것으로 나타났으며, 구조 효과는 에너지 소비량 감소에 기여하였다. 온실가스 배출량 변화에 있어서도 구조 효과만이 온실가스 배출 감소에 기여한 것으로 나타났다. 하지만 세부 업종별로는 에너지 소비 및 온실가스 배출량에 미치는 요인별 효과가 서로 달랐다. 특히 본 연구에서는 비금속, 조립금속 등 집계된 업종을 기준으로 분석한 기존 연구들과 달리 이들을 감축목표 업종체계에 따라 세분화하여 분석하였다. 분석 결과 비금속의 세부 업종인 시멘트와 조립금속의 세부 업종인 기계업종은 각각 비금속, 조립금속과 서로 다른 분석 결과를 보였다. 따라서 비금속 및 조립금속에 대한 분해분석 결과를 세부 업종들에게 일률적으로 적용할 경우 정책적 오류에 직면할 가능성이 크므로 세부 업종별로 차별화된 정책 대응이 필요하다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.43-43
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• 2017

종자산업은 농작물 생산에 중요한 역할을 끼치는 좌우하는 요소 중에 하나로, 우량종자의 확보는 농작물 수급에 중요한 역할을 하는 농업부문의 원천산업이다. 오이 녹반 모자이크 바이러스(CGMMV)는 박과류에 가장 많은 피해를 끼치는 바이러스로 종자전염을 방지하고, 우량종자의 공급을 위해서는 감염종자와 비 감염종자의 판별은 필수적이다. 이에 본 연구에서는 초분광 영상 시스템을 이용하여 수박종자의 CGMMV의 감염 및 비 감염종자를 판별할 수 있는 기술을 개발하고자 하였다. 본 연구에서 사용된 바이러스 감염 종자는 CGMMV 바이러스 감염 수박종자를 사용하였으며, 생산된 종자를 초분광 영상 시스템을 통해 스크린 후, RNA를 추출하여 PCR분석법으로 바이러스의 감염유무를 확인하였으며, 이후 바이러스의 감염유무와 획득된 스펙트럼을 비교 분석하여 판별모델을 개발하고 이를 선별 시스템에 적용하였다. 모델개발에 사용된 초분광 영상 기술은 초분광 SWIR(Shortwave infraed : 1000-2500nm)영상 기술이 다. 획득된 초분광 SWIR 영상을 분석한 결과 바이러스 감염 종자가 유의미한 정확도로 판별이 되는 것으로 나타났다. 초분광 SWIR 영상기술이 바이러스 감염종자와 비감염종자를 비파괴적으로 선별하는데 효과적으로 적용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.173-173
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• 2017

드론의 시장규모가 커짐에 따라 초창기 군사 목적에서 현재 민간부문으로 확대되고 있다. 현재 드론은 실외에서 사용될 목적으로 제작된 것이 많으나 실내에서도 드론의 활용 여부가 증가할 것으로 예상된다. 본 연구에서는 실외에서만 사용 가능한 GPS를 대신하여 영상 촬영으로 획득한 이미지를 CNN으로 학습을 시켜 자율고도제어비행을 하도록 한다. 첫 번째로 수동 조작하는 드론에 IMU센서를 부착하여 획득한 고도 데이터를 표로 제시함으로써 GPS를 사용하지 않는 드론의 실내주행에서 일정한 고도 유지는 다소 무리가 있음을 보여준다. 두 번째로 드론의 수동 조작은 일정하지 않은 고도 때문에 CNN의 학습할 영상 획득이 어렵다. 일정한 고도의 영상 획득을 위한 실험용 높이 조절 Base를 제작하여 고도별 영상을 획득한다. 획득한 영상을 통해 얻은 이미지를 CNN 학습을 시킨 후, 학습에 사용되지 않은 이미지를 사용하여 고도 판별을 확인한다. 대조군으로 실내장소를 바꾸어 미리 학습된 CNN으로 고도 판별을 확인한다. 학습에 사용된 이미지의 환경(생명공학관)과 대조군(제 2 공학관)이 촬영된 장소의 환경요소의 차이로 오차가 발생한다. 오차는 실내 장소의 총 높이의 차이 및 서로 상이한 천장 구조물에 따른 것으로 사료되며 Data crop을 통해 획득한 이미지의 천정 부분을 제거하여 노이즈를 줄여 고도 판별의 정확도를 높일 수 있을 것으로 예상한다. 세 번째, CNN으로 학습을 통해 Model을 도출하여 자율 고도 제어 프로세스를 제시한다. 그리고 해당 프로세스를 이용한 자율고도제어 주행과 수동조작을 통한 주행에서의 Z축 가속도 데이터의 표준편차를 비교하여 본 연구의 실효성을 보여준다

• 대한기계학회논문집
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• 제13권1호
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• pp.140-152
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• 1989

본 논문에서는 소형 고속 디젤 분무의 반경 방향의 연류 농도 분포를 고려한 비균질 분무의 분무 선단 도달 거리에 대한 관계식을 유도하고, 비정상 분무인 디젤 분무의 분사 차압-시간 곡선을 입력시킴으로써, 분사 초기 뿐 아니라 전 분사 기간의 분무 선단 도달 거리를 예측할 수 있는 새로운 모델을 제안하여 실험치와 비교 분석하였다. 그리고 분사각과 분열장의 무차원 실험식을 도출하여 계산에 사용하였고 분무 선단 도달 거리의 천이점과 분열장에 대하여 고찰하였다.