지속적인 화석연료의 사용으로 온실가스의 배출량이 증가되어 지구온난화 현상이 발생함에 따라 이를 막으려는 국내 외 움직임이 활발하게 전개되고 있다. 그에 따른 국내의 에너지절약정책 실현과 관련하여 에너지소비율이 높은 건물부문은 에너지감축 잠재량이 산업, 수송 등 다른 부문에 비해 가장 큰 부문이다. 효과적인 에너지감축의 최선책으로 효율적인 에너지절약설계 및 최적의 에너지수요관리를 위해 건물의 에너지 사용에 대한 통합데이터가 필요하나 기존 통계데이터는 대부분 공급통계 데이터를 기반으로 하고 있어 활용에 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 단일건물은 아니지만 에너지 다소비군인 공동주택이라는 부분적인 수요단의 실시간으로 생성 저장되는 에너지사용량 데이터를 수집하고 에너지소비에 영향을 줄 수 있는 변수를 설정하여 통계 분석함으로써 향후 건축물 또는 시설의 에너지 및 비용상승이 없는 최적의 에너지절약설계와 효율적이고 안정된 에너지수요관리를 위한 기초자료로 활용되기를 기대한다.
상수도 원격 검침에서는 리드 스위치의 채터링 오차를 감소시키기 위한 센서 연구 및 개선이 필요하다. 센서의 동작은 전기적 펄스를 발생시키기 위한 영구 자석 주각의 접근에 의한 기계적 접촉스위치처럼 나타낼 수 있다. 대부분 회전 또는 전달 이동을 잡기 위해 사용되고 수류 측정 장치에 적용하기 위해서는 높은 신뢰성이 필수이다. 동작 형태를 간단히 설명하게 되면 미터기 작동 모터 끝에 달려있는 작은 자석이 미터기 회전에 의해 리드 스위치 내부에 있는 두 개의 스프링과 기계적 접촉 형식으로 반복적으로 떨어지게 된다. 즉 수류량에 따라 펄스의 수가 증가하는 것이다. 이렇게 측정된 값은 무선 이동 통신을 통해 서버로 전달되게 된다. 문제는 자석과 리드 스위치가 만나는 지점에서 스위치가 멈추게 되면 떨리면서 펄스가 잘못 올라가는 오차가 생기는 것이다. 이러한 오차를 감소시키기 위해 보통 소프트웨어적인 방법을 사용한다. 필터 알고리듬을 사용하는것과 통계적인 보정방법을 사용하는 것이 그러한 예이다. 하지만 그러한 방법보다는 하드웨어적으로 문제를 해결하는 것이 오차를 줄일 수 있는 더 직접적인 방법이다. 본 논문에서는 기계적인 이력현상의 특성을 이용하여 리프 스프링 구조의 변화로 오차를 감소시키는 연구를 수행하였다.
홈네트워크 서비스는 가정내의 모든 가전기기가 유무선 네트워크로 연결되어 언제 어디서나 원격교육, 홈오토메이션, 원격 검침, 다양한 엔터테인먼트 등의 컨텐츠를 제공 받을 수 있는 서비스로 진화하고 있다. 본 논문에서는 기존의 홈네트워크의 문제점을 해결하고 사용자에게 보다 효율적으로 쾌적한 홈네트워크 환경을 구성 및 유지하기 위한 방안으로, 외부에서 이동통신 단말기로 댁내 설치된 지능형 홈게이트웨이를 접속하게 되고, 이동통신 단말기 디스플레이 창에는 사용자 접근권한을 확인하기 위해 로그인 페이지가 활성화 되며, 사용자는 자신의 로그인 정보를 통해 인증 절차를 진행하게 된다. 정상적인 인증 절차를 수행하면, 지능형 홈게이트웨이는 사용자와의 네트워크 연결만을 유지하는 기능을 하고, 사용자는 지능형 홈네트워크 시스템으로 접근하게 되는 RFID를 이용한 지능형 홈네트워크 시스템을 제시하였다.
최근 에너지 인터넷에서 지능형 원격검침 인프라를 이용하여 확보된 대량의 전력사용데이터를 기반으로 효과적인 전력수요 예측을 위해 다양한 기계학습기법에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 전력량 데이터와 같은 시계열 데이터에 대해 효율적으로 패턴인식을 수행하는 인공지능 네트워크인 Gated Recurrent Unit(GRU)을 기반으로 딥 러닝 모델을 제안하고, 실제 가정의 전력사용량 데이터를 토대로 예측 성능을 분석한다. 제안한 학습 모델의 예측 성능과 기존의 Long Short Term Memory (LSTM) 인공지능 네트워크 기반의 전력량 예측 성능을 비교하며, 성능평가 지표로써 Mean Squared Error (MSE), Mean Absolute Error (MAE), Forecast Skill Score, Normalized Root Mean Squared Error (RMSE), Normalized Mean Bias Error (NMBE)를 이용한다. 실험 결과에서 GRU기반의 제안한 시계열 데이터 예측 모델의 전력량 수요 예측 성능이 개선되는 것을 확인한다.
배경: 폐결절은 경우에 따른 특히 경피침생검이 기술적으로 어렵거나 검사 후 병리세포검사로 확진이 되지 않는 경우에 대부분에서 흉강경을 이용한 조직검사를 요한다. 그러나 결절의 크기나 작거나 폐실질 깊숙이 위치한 경우에는 술 전 또는 술 중에 결절의 위치를 파악하기 위한 여러 가지 방법 등이 이용된다. 따라서 저자들은 폐결절을 경피침생검 시 방사선 비투과성 백금조각(이하 결절표시기)을 생검 전 또는 생검 후에 결절 내 또는 결절주위에 위치하여 병리조직검사에서 확진이 어려운 경우에 흉강경수술 시 재차 술 전 폐결절표시 과정을 피하는 방법을 고안하여 전향적으로 평가하였다. 대상 및 방법: 흉부 CT검사하여 경피침생검과정에 생검침을 결절내부 또는 결절인접부위에 위치한 경우에 결절 표시기를 생검침내부에 위치한 후 스타일렛을 이용하여 결절표시를 서서히 밀어 넣어 결절 내 혹은 인접부위에 위치한 것을 CT검사에서 확인한 다음 결절의 생검검사를 한다. 결과: 1999년 5월부터 2000년 5월 사이에 26명의 환자에서 28 결절을 대상으로 1예를 제외하고 모두에서 결절표시기를 결절 내 혹은 주위에 위치하였다. 이중 7건은 생검을 하지 않고 흉강경수술을 위하여 결절표시기를 위치하였고, 21건의 흉강경수술 중 18예(85%)에서 결절의 위치파악을 파악하거나 결절절제시 충분한 여유를 확보하기 위하여 수술 중 이동용 방사선 투시기를 이용하였다. 결론: 흉강경수술이 예상되는 폐결절에 대한 저자들의 방침이 흉부 CT검사하 폐결절 위치 표시과정을 생략함으로써 의료비, 시간을 절감할 수 있는 효과적인 방법으로 생각한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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