본 연구에서는 실시간적으로 계측, 수집된 자료를 이용하여 도시지역 물순환 전 과정에 대한 개별 물리모델 구동을 실시하고, 수자원의 양적인 흐름을 연계하여 표출하는 도시 수자원 사이버 물리시스템(CPS) 시뮬레이터에 활용되는 입력인자 변동성 분석을 실시하였다. 도시 수자원 실시간 CPS 시뮬레이터의 시나리오 분석을 위한 변동입력인자는 취수량, 타 배수지 구역 공급량, 대상지역 수용가 사용량 변화, 오수전환률 및 오수배출 지연시간 등으로 설정하였으며, 변동입력인자 변화모의를 위한 발현가능한 시나리오를 구축하고, 분석결과를 정량화하여 제시하였다. 본 연구에서 활용된 발현가능한 시나리오는 가뭄 등 취수제한상황에 따른 양적인 공급 흐름모의, 수용가 물 사용 패턴 변화(예, 코로나로 인한 비대면 재택 근무 증가 등)에 의한 상수, 오수변화량 모의 등으로 설정되었다. 분석 결과 다양한 입력인자의 변화에 따른 도시수자원 흐름변화에 영향을 주는 구성요소의 파악과 정성, 정량적 영향을 직관적, 정량적으로 평가할 수 있음을 확인하였다. 도출된 변동성 평가 결과는 설정된 시나리오가 현실화될 경우 효과성 높은 대응책을 마련하는데 활용이 가능하다.
최근 바이오 산업에서 대기압 플라즈마를 생체에 적용하는 실험이 늘고 있다. 그 중 아르곤 플라즈마는 혈액 응고를 촉진시켜, 의학적 활용에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 실험은 혈액이 응고되는 동안의 변화를 정량적 측정하고자 전기적 특성 변화를 측정하였다. 정량적 측정 방법으로 Capacitance와 Impedance 등 전기적 특성을 측정하였으며, 플라즈마 처리 전후에 따른 전기적 특성의 비교를 통해 혈액 응고 정도를 분석하였다. 또한 대기압 플라즈마 처리 중 나타나는 변화를 측정하기 위해 실시간 측정이 가능한 전극을 개발을 진행하였으며, 이때 플라즈마에 의해 측정장비가 영향을 받아 전기적 특성이 왜곡되는 현상이 나타나는 것을 해결하고자 전극의 구조 및 측정방식의 개선 실험을 진행하였다.
본 연구는 실시간 산사태 모니터링 및 탐지기술에 대한 기술사업화 전략 수립을 목적으로 수행되었다. 해당 기술의 가치를 극대화하고 성공적인 기술사업화 전략 도출을 위해 정성·정량적 방법을 활용하여 통합적인 분석을 수행하였다. 정성적 방법으로 해당 기술의 비즈니스 생태계를 분석하였고, 정량적 방법으로는 관련 특허를 수집하여 주요 출원인과 핵심기술 간 구조를 가시화하였다. 통합적 분석으로는 정성적 및 정량적 분석 각각의 결과를 비즈니스 생태계 관점에서 통합 표시하여 실시간 산사태 모니터링 및 탐지기술의 세부 생태계 영역과 기술의 발전강도 및 현황을 분석하였다. 분석 결과, 비즈니스 생태계 내 보완 재 영역의 기술이 발전정도가 높고 관련 주체의 수가 가장 많은 것으로 분석되었으며, 이를 토대로 기술사업화 선순환 시스템 구축을 사업화 전략으로 제시하였다. 기술사업화 선순환 시스템 구축을 위한 세부 전략으로 보완자산을 활용한 기술수요자 탐색과 탐색된 기술수요자를 중심으로 한 기술 예고제를 제시하였다. 도출한 사업화 전략을 활용하여 기술 및 시장의 불확실성이 높은 해당 기술의 사업화 성공가능성을 제고함과 동시에 기술공급자와 기술수요자 간의 연계를 강화하여, 장기적으로 지속적인 경제적 성과를 창출할 것으로 기대된다.
전기트리근 절연체의 제작상태 및 운용중의 열화진단 방법으로 널리 연구되고 있다. 이러한, 전기트리 영상을 측정할 때는 일반적으로 트리패턴을 추출하는 과정을 사용한다. 하지만, 트리열화 과정의 재현성이 떨어지고 트리의 패턴이 복잡함으로 기존의 시각적 관측으로는 트리성장의 정확한 정량화가 어렵기 때문에 영상처리에 의한 실시간 처리가 제안되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 측정된 전기트리 영상을 고주파 강화필터링과 이진화 과정 등을 거쳐 최적의 분석영상으로 변환한 후, 개선된 에지검출 기법을 이용해 전기트리 영상을 분석함으로써, 트리의 실시간 계측 및 정량화, 부분방전의 패턴인식, 측정결과를 통한 절연재료의 파괴 정도를 예측할 수 있었다.
가상현실 기반 훈련시스템은 3D 모델링 기법으로 개발되어 실시간 렌더링(Realtime Rendering)되는 훈련용 콘텐츠와 운동감 제공을 위한 모션플랫폼, 촉감 제공을 위한 햅틱장치 등 다양한 하드웨어를 이용하여 인간 감각에 대한 모의 체험환경을 제공함으로써 높은 훈련 몰입감을 제공한다. 훈련시스템의 구성요소 중 하드웨어들은 설계 성능을 바탕으로 정량적 시험평가로서 검증(Verification)과 확인(Validation)이 가능하나, 훈련환경에 대한 사실적 가시화가 요구되는 훈련용 콘텐츠는 시현을 위한 실시간 렌더링 성능 등의 정량적 시험평가 만으로 검증과 확인에 어려움이 많다. 본 연구에서는 일반 소프트웨어와 콘텐츠 소프트웨어 테스팅 요소 차이와 상용게임 콘텐츠와 훈련용 콘텐츠의 차이점을 분석하고, 훈련용 콘텐츠의 정량적 시험평가를 위한 명세서의 작성과 활용을 제안한다.
실시간 온라인 석탄 성상분석은 효율적인 석탄 화력발전소 운영을 위해 반드시 필요한 기술이다. 온라인 석탄 성상분석 기술 개발을 위해 다변량 분석기법을 사용하여 확산 반사방식을 통해 얻은 석탄의 근적외선 스펙트럼과 석탄 성상(%)[수분, 회분, 휘발분, 고정탄소, 탄소, 수소, 질소, 산소, 황], 발열량(kcal/kg)간의 관계를 조사하였다. 현재 석탄 화력발전소에서 사용하는 40여종의 석탄에서 얻은 근적외선 스펙트럼을 전처리[2차 미분, MSC(multiplicative scatter correction)]를 통해 물리적 영향을 최소화하여 석탄 성상과의 관계를 PLS(partial least squares regression), PCA(principal component analysis)의 chemometrics 기법을 이용하여 정량 분석하였다. 분석 결과 본 기법을 통해 근적외선 스펙트럼으로 석탄 성상 중 회분, 질소 그리고 황을 제외한 나머지 성분에 대해 분석이 가능함을 확인할 수 있었다. 또한 PC(PLS component)의 값을 이용하여 석탄의 종류를 구별한 다음, 다변량 통계기법을 사용하여 정량 분석한 결과, 전체 석탄을 이용해서 정량 분석한 결과에 비해 비교적 좋은 결과를 얻었다. 수분, 발열량이 실시간으로 분석 가능하여 보다 효율적인 석탄 화력발전소 운영이 가능할 것으로 예상된다.
네트워크 기반의 응용 서비스들이 다양하게 개발되고 업무 전산화로 인한 분산 컴퓨팅 환경이 확대됨에 따라 네트워크 트래픽은 증가 일로에 있다. 특히, 많은 트래픽이 집중되는 백본망에서는 제한된 자원을 효율적으로 사용하기 위하여 효과적인 트래픽 관리 방법이 요구되고 있다. 이를 위해서는 우선적으로 네트워크 트래픽의 총 양에 의한 정량적이고 단순 평면적인 정보가 아닌 네트워크 트래픽을 정밀 분석하고 특성을 파악할 수 있는 방법이 필요하며 또한 어느 한 순간의 데이터나 일괄처리 방식에 의한 분석이 아닌 실시간으로 장기적인 트래픽 측정 및 분석이 필요하다. 본 논문은 트래픽 측정방법 및 특성과 한국전력 백본망을 대상으로 네트워크 트래픽의 발원지로부터 목적지까지의 트래픽을 플로우별로 수집, 분석학 수 있는 트래픽 측정 및 분석 시스템에 대하여 기술하였다. 본 시스템은 백본망 전체의 트래픽을 지속적이며 실시간으로 이용자별, 시간대별, 프로토콜별, 응용 서비스별로 정보 추출이 가능하며 그래픽 환경과 웹 기반의 사용자 환경을 제공한다.
콩 가공식품인 두유, 두부, 비지에서 유전자변형 콩에 삽입된 epsps 유전자의 검출과 정량을 위해 정성과 정량 PCR 방법을 수행하였다. 두유, 두부, 비지에서 유전자변형 콩의 검출은 삽입된 epsps 유전자의 증폭이 크기가 121bp와 330bp가 생성될 수 있는 두 종류의 primer들을 이용하여 0.01%까지 확인하였다. 정량방법은 1, 3, 5%의 유전자변형 콩이 포함된 시료들을 실시간 PCR을 사용하여 유의성 있는 결과를 얻었다. 이러한 결과들은 실시간 PCR 방법을 사용하여 가공식품 내에서 정량적으로 유전자변형 콩을 정량하는데 적용될 수 있음을 보였다.
ISP 네트워크의 보안수준 진단과 대응방안을 수립하기 위해서는 네트워크상의 정보자산에 대한 취약점과 위협 요인을 식별하고, 피해 발생시 예상되는 손실의 정도를 산정하는 위험분석 절차가 필수적이다. 하지만, 기존의 위험분석 방법론 및 도구들은 대부분 방법론적 분석절차와 수단만을 제공하며, 개별 시스템의 취약점 및 위협요인의 변동정보를 실시간으로 반영할 수가 없다. 따라서. 본 논문에서는 네트워크 침입탐지 시스템과 취약점 분석 시스템의 탐지 정보들을 실시간으로 수집, 분석하여 네트워크 자산에 발생할 수 있는 위험의 가능성을 찾아내고, 정량적인 위험수준을 평가하는 시스템을 제안한다. 또한, 실험을 통해 시스템의 성능수준을 제시하였다.
물의 전체 순환 구조에서 토양수분이 차지하는 정량적 비중은 상대적으로 작지만, 강우-유출 과정의 비선형에 영향을 미치는 지배적 요인 중 하나이고, 토양 침식과 산사태, 농업생산량, 기후 변화 대응 등 광범위한 주제와 연관되어 있어, 토양수분의 물리과정에 대한 이해 증진과 예측 기술의 지속적인 개선이 필요하다. 본 연구에서는 금오공과대학교 유역 내에서 토양수분과 기상 요소를 실시간 관측하고, 기계학습 기법을 이용하여 토양수분을 단기 예측하는 기술을 개발하고 평가한다. 구체적으로는, 토양 관측 장비인 TEROS를 사용하여 표층 지점의 10cm, 심층 지점의 40cm에서의 토양수분, 토양장력과 토양온도를, 기상 관측 장비인 ATMOS를 사용하여 태양복사, 강수량, 기온, 풍속, 대기압 등 다양한 기상 요소를, 실시간 클라우드 방식으로 1여 년간 수집한 데이터를 활용한다. 또한, 과거 및 실시간 데이터를 기반으로 LSTM(Long-Short Term Memory) 기법을 사용하여 토양수분 예측 모형을 구축하고, 선행 예측 시간에 따른 모의 정확도를 평가한다. 기상 요소의 누적 등 자료 분석 방법이 표층 및 심층 토양수분 예측에 미치는 영향, 그리고 예측 모형 개선 방향에 대해 토의한다. 실시간 현장 관측 자료 및 인공지능 기반 단기 토양수분 예측 모의 기술은 소규모 유역의 수문순환 분석 및 물리기반 모형의 개선 등 다양한 분야에서 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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