국가 에너지 안보 확보와 친환경적이고 지속적인 '저탄소 녹색성장'의 기반을 마련한다는 측면에서 신재생에너지 분야의 인력양성은 시급하고도 중요한 당면 과제이다. 본 연구에서는 신재생에너지인력양성이 원활하게 공급되지 않았을 경우 발생할 수 있는 인력공급지장효과를 분석하기 위하여 산업연관분석의 공급유도모형을 유도하고 2006년 신재생에너지 인력양성사업 배출인원을 기준으로 실증분석을 실시하였다. 또한 공급유도형의 감응도 계수와 영향력계수 분석을 통해 신재생에너지 관련 사업과 타 산업 간의 전후방연쇄효과를 비교분석하였다. 연구 수행 결과 신재생에너지 관련 산업의 평균 영향력계수는 1.37, 평균 감응도 계수는 0.96으로 최종 수요적 제조업의 성격을 띠고 있는 것으로 나타났다. 또한, 2006년 신재생에너지 인력양성사업에 의해 배출된 336명의 인력이 공급되지 않았을 경우 공급지장비용은 총 230억이며, 8개 신재생에너지원 중 태양열과 연료전지에 인력 공급지장비용이 타 에너지원에 비해 상대적으로 높은 것으로 분석되었다. 산업분류 기준으로는 일반목적용 기계 산업과 전기기계 장치 산업이 신재생 에너지 인력공급 장애에 따른 지장비용이 높은 것으로 분석되었다.
본 논문은 대형할인점에 대한 재실자밀도 예측을 통하여 현행 기준의 적합성을 검증하는 연구로서, PCS (People Counting System)을 이용한 실측조사와 내부자료조사를 수행하여 전국의 대형할인점에 대한 재실인원 및 95% 신뢰구간을 도출하였다. 실측조사의 결과, 최대재실인원이 발생되는 시각은 16~18시로 나타났으며, 크리스마스이브와 설날 전 주말에 최대재실인원이 나타났다. 최대재실인원의 결과는 판매건수에 의한 내부자료와의 관계를 통해 회귀식을 도출할 수 있었으며, 이 식은 선행연구를 통해 검증하였다. 이러한 과정에 따라 50개의 대형할인점의 내부자료를 분석하였다. 그 결과 95% 신뢰구간은 $2.7{\sim}2.9m^2/pers.$ 으로 도출되었고, 국내외 기준과 비교했을 때 오차는 크지 않았다. 따라서 본 연구에서는 보수적인 측면을 고려하여 대형할인점의 재실자밀도 기준을 $2.7m^2/pers.$ 로 제안하였다.
이 연구에서는 국제적으로 관심이 집중되고 있는 FSA를 선박의 화재 안전 분야에 도입하기 위한 준비과정으로 화재안전도의 가장 중요한 지표인 사망확률의 근거가 되는 피난계산을 실습선의 모의훈련에 의해 계산하여 피난시간의 계산 및 성능기준 화재의 안전설계를 검토하였다. 그 결과 승선인원과 대피 통로의 폭과는 일정한 상관관계가 있으며 최적의 폭을 산정할 수 있음을 보였다. 그러나 선박 내부의 좁은 통로와 선박의 종류에 따른 특수한 구조를 고려할 때 일괄적인 적용은 어렵다. 또한 대피시간을 모의실험에 의해 추정하고 유출계수를 구한 결과 공용실의 유출계수와 비교하여 기관실의 인명위험성이 약 4배이상 높게 나타났다.
피난 평가를 위해서 도면을 이용한 상용 시뮬레이션의 수행이 일반화되고 있다. 안전대책 수립에 있어서 피난소요시간 평가가 중요한 요소이며, 피난 동선상의 각 병목구간에서의 유출계수는 피난소요시간을 결정짓는 가장 중요한 요소가 된다. 본 논문은 상용 프로그램의 검증을 위하여 대규모 인원이 대피하는 지하역사에서 2개의 병목 구간인 계단 및 개찰구에서 실측 유출계수와 2가지 상용 프로그램의 유출계수를 비교하였다. 비교 결과 계단과 개찰구에서 서로 다른 모드로 시뮬레이션을 수행해야 함을 확인하였다. 유출계수의 경우 상용프로그램의 정확한 이해 없이 시뮬레이션을 수행하면 실측치와 큰 차이가 날 수 있었으며 이런 차이를 줄이기 위해서는 정확한 입력 조건을 결정할 수 있어야 한다. 결론적으로 상용 프로그램의 사용은 실측 데이터와 비교 검토하는 작업절차를 걸쳐야만 올바른 평가가 가능하다고 사료된다.
요즘 감시카메라 시장은 전 세계적으로 이슈가 되고 있다. 감시카메라는 적은 인원으로 많은 장소를 한 눈에 감시할 수 있고, 문제가 발생했을 때, 녹화 저장된 영상을 통해 그 상황을 다시 볼 수 있다. 이렇게 다양한 기능과 편리함으로 우리에게 도움을 주는 감시카메라이지만, 마스크나 선글라스, 또는 여러 가지 잡음에 의해 얼굴 영상의 부분이 훼손되는 상황에서는 신원 확인을 하기가 어렵다. 때문에 가려진 얼굴을 제대로 인식하기 위해 영상 처리 분야에서 얼굴의 가려진 영역을 찾아 그 부분을 재구성하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 본 논문은 기존 PCA 방법을 이용하여 가려진 영역을 찾아내고, PCA를 반복적으로 사용하여 재구성하는 대신 상관관계를 이용하여 얼굴의 가려진 영역을 자동적으로 검출하고 복원하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 두 눈의 중심이 고정되어 있는 BioID 데이터로 상관계수를 구하고 얼굴의 특정 부분을 임의로 가려 실험을 수행하였다. 제안된 방법의 결과는 PCA 방법으로 수행한 결과와 함께 비교되어 원본 영상과의 오류 값이 더 작게 나오는 것을 확인할 수 있었다.
현재 IR-UWB Radar에 관한 연구가 많이 진행중에 있다. 주로 IR-UWB Radar을 이용하여 인원계수 및 사람과의 거리측정에 관한 연구가 많이 진행되고 있다. 하지만 본 논문에서는 IR-UWB Radar를 활용하여 물체를 구분하고자 한다. 이러한 물체를 구분하기 위해서 본 논문에서는 물체를 일정한 거리에 위치시키고 IR-UWB Radar을 동작시켜 물체에 의해 반사되어 돌아오는 파형의 크기 및 모양을 이용하여 물체를 구분한다. 이러한 파형의 크기 및 모양만을 이용하여 물체를 구분하기 위해 SVM(Support Vector Machine)를 이용하여 파형의 모양 및 크기를 학습시켜 물체를 구분하였다. 본 논문에서는 IR-UWB Radar에 수신되는 파형의 크기 및 모양을 SVM 패턴학습으로 물체 식별이 가능하다는 것을 보였다.
중공사막 접촉기에 적절한 PVDF 중공사막을 상전이 공정에 의하여 제조하였으며, SEM 과 기체투과도에 의하여 그 특성을 분석하였다. 벤치규모 중공사막 접촉기에서 $SO_2$ 제거를 위한 흡수제는 수산화나트륨 수용액을 사용하였다. 기체는 shell side, 액체는 lumen side로 흐르는 counter-current로 실험하였으며, 흡수제의 농도, 기체의 유속, 액가스비, 유입 $SO_2$ 농도에 따른 영향을 알아보았으며, 수학적 모델링에 의해 막 물질전달계수($k_m$)를 측정하였다. 흡수제의 농도와 액기비가 증가함에 따라 기-액 계면에서 충분한 알칼리도가 제공되므로, 액체막 저항이 감소하며, 총괄물질전달 용량계수는 증가하였다. 기체유속이 증가함에 따라 기체막저항은 감소하게 되므로 총괄물질전달 용량계수는 증가하였다.
산업 시설에서 발생하는 $SO_2$를 제거하기 위해 중공사막 기-액 접촉기를 사용하고 있다. 본 연구에서는 기-액 접촉기 내의 중공사막에서의 $SO_2$ 흡수거동 대하여 수학적으로 모델링하고, 그 모델을 유한 요소 분석법을 이용하여 모사하였다. $SO_2$의 분리에 영향을 주는 변수인 기체 유량, 분리막의 물질 전달 계수 및 접촉기의 물리적 특성에 따른 $SO_2$의 분리 효율 및 물질 전달 특성을 알아보았다. 기체의 유속 변화에 따른 중공사막을 통한 $SO_2$ 제거 효율 실험값으로부터 분리막의 물질 전달 계수를 추정하였다. 또한 중공사막 설계에 도움이 되는 자료를 계산할 수 있는 방법을 제시하였다.
인공어초는 수중에 인공적으로 수산생물의 산란 및 서식장, 바다목장, 바다 숲, 해중림 등을 조성하기 위하여 시설하는 각종 구조물을 말하며, 수산물의 안정된 생산기반을 구축하여 어업인의 소득증대에 기여 하고 있다. 인공어초 관리에 있어 사각형 어초의 개수산정은 유지관리에 중요한 부분으로 잠수조사를 실시하는 것이 정확한 방법이라 할 수 있다. 그러나 전국 연안에 실시하는 것은 잠수 인원과 비용, 잠수 여건에 따라 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서 기존에 설치되어 있는 사각형 어초에 대하여 멀티빔 수심측량과 사이드스캔소나를 이용하여 체적을 계산하였다. 그리고 체적계수에 따른 어초산정에 대한 개선방안을 제언하고자 한다.
사람이나 사물 등의 위치를 알아낼 수 있는 측위기술은 사람의 유동량 측정, 보안, 인원 구조 등 다양한 환경에서 요구되고 사용될 수 있다. 측위를 위해 카메라와 같은 시각 센서기술을 사용하기도 하지만 이는 빛, 온도 등 주변 환경에 민감하며 사생활 노출 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 앞서 말한 문제들이 없는 초광대역 (UWB, ultra wideband) 레이더 기술과 머신러닝을 이용하여 벽 뒤 다른 실내공간에 있는 점유자의 수와 위치를 인식하는 연구를 수행하였다. 네 가지 상황 (강의실 내 몇 명이 있는지, 28가지의 위치를 정하고 어느 위치에 있는지, 28가지의 위치 중 한 위치에서 더 세부적인 16가지 위치 중 어느 위치에 있는지, 두 명이 동시에 있는 상황에서 어느 위치에 있는지)에 대해 극단적 랜덤 트리 등 네 가지 알고리즘 별로 모델을 생성하고 그 결과를 비교하였다. 전체적으로 네 가지 알고리즘 모두 좋은 결과를 보여주었으며 머신러닝을 이용해 위치인식 및 위치측정이 가능함을 검증하였다. 또한 oneM2M 표준 플랫폼을 활용하여 서비스 확장 가능성을 고려하였으며 이 기술을 여러 분야에서 활용한다면 더욱 많은 서비스나 제품을 창출할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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