• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.15-21
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• 2021

전기동력을 기반으로 하는 전기추진비행기는 화석연료 사용에 따른 CO2 발생을 줄여서 지구온난화에 대응할 수 있고 에너지의 효율적 사용을 통해서 장기적으로 비행기의 운용비용을 줄일 수 있다. 이런 이유로, 미국과 유럽연합 등 선진 항공국가에서는 미래의 완전한 전기비행기 구현을 위한 혁신적 기술개발을 선도적으로 진행하고 있다. 현재, 국내에서는 기존 2인승 엔진 비행기를 전기추진비행기로 개조하는 연구개발이 진행 중에 있다. 개조대상 비행기는 KLA-100으로써 엔진 장착공간과 부조종사 공간을 활용하여 배터리 팩을 설치하고, 30분의 비행시험을 목표로 하고 있다. 해당 목표를 달성하기 위해서는 배터리 성능이 보장되어야 하는데, 개조 비행기에는 비출력 150Wh/kg, 중량 200kg 그리고 C-rate 3~4인 리튬-이온(Li-ion) 배터리가 설치된다. 본 논문에서는 설계된 배터리 팩이 장착된 전기추진비행기의 비행 가능성을 사전에 점검하고자 한다. 이를 위해 30분 비행 프로파일을 시동 및 활주단계, 이륙단계, 상승단계, 순항단계, 하강단계, 착륙 및 활주단계로 구분하고, 각 단계에서 요구되는 배터리 용량을 계산하여 최종 목표로 하고 있는 30분 비행 가능 여부를 평가하였다. 또한, 비행속도에 따른 비행 가능시간과 항속거리를 분석하여 전기추진비행기용 배터리 팩의 비행성능을 파악하였다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제9권4호
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• pp.218-227
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• 2022

본 연구는 효율적인 하천 관리를 위해 중요한 데이터 중 하나인 하천 공간의 토지피복 분류를 위해 딥 러닝 기반의 이미지 트레이닝 방법의 활용가능성을 검토하였다. 이를 위해 대상 구간의 RGB 이미지를 활용하여 라벨링 작업 후 학습시킨 결과를 활용하여 기존 대분류 지표를 기준으로 토지피복 분류를 시도하였다. 또한 개방형으로 제공되는 Sentinel-2 위성 영상으로부터 무감독 분류 및 감독 분류에 의한 하천 공간의 토지피복 분류를 수행하였으며, 딥 러닝 기반 이미지 분류 결과와 비교하였다. 분석 결과의 경우 무감독 분류 결과와 비교하여 매우 향상된 예측 결과를 보여주었으며, 고해상도 이미지의 경우 더욱 정확한 분류 결과를 제시하였다. 단순한 이미지 라벨링을 통해 분류된 피복 분류 결과는 하천 공간 내 수역과 습지의 분류 가능성을 보여주었으며, 향후 추가적인 연구 수행이 이루어진다면 하천 관리를 위해 딥 러닝 기반 이미지 트레이닝 기법을 이용한 하천 공간내 피복 분류 결과의 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제9권4호
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• pp.282-289
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• 2022

한반도의 기후변화가 산림생태계에 미치는 영향을 분석하는 것은 난아열대 산림생명자원 관리에 중요하다. 본 연구에서는 난아열대 목본식물인 소귀나무와 Syzygium buxifolium의 위치자료와 생물기후변수를 수집하고, 수집된 자료를 바탕으로 MaxEnt 모형에 적용하여 잠재분포 영역을 추정하였다. 소귀나무의 분포를 결정하는 주요 환경인자는 가장 따뜻한 분기의 강수와 온도 계절성이고, Syzygium buxifolium의 주요 환경인자는 가장 따듯한 분기의 강수와 가장 습한 분기의 강수로 나타났다. MaxEnt 모형의 행정구역별 결과, 소귀나무는 SSP2-4.5 기후변화 시나리오에서 4.6 - 17.7%의 면적 증가율을 보였고, SSP5-8.5 기후변화 시나리오에서 13.8 - 30.5%의 면적 증가율을 보였다. Syzygium buxifolium는 SSP2-4.5 기후변화 시나리오에서 4.8 - 32.2%, SSP5-8.5 기후변화 시나리오에서 12.9 - 48.6%의 면적 증가율을 보였다. 본 연구는 기후변화 시나리오를 적용하여 난대아열대 식물의 미래 잠재분포 영역을 확인하고 데이터베이스를 구축하는데 의의가 있다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제10권1호
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• pp.11-19
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• 2023

전세계적으로 외래생물의 침입이 생물다양성을 위협하는 것으로 보고되며, 국내외로 외래생물의 유입에 대한 관심이 증가하고 있다. 우리나라 환경부에서는 유입주의 생물 지정을 통해 국내에 유입되었을 때 생태계 피해가 유발될 수 있는 잠재적 외래생물을 관리하고 있다. 본 연구에서는 유입주의 생물로 지정된 포식성 어류인 북방민물꼬치고기 (Esox lucius)와 호주민물대구 (Maccullochella peelii)의 잠재 서식처를 전국 단위로 예측하였다. 서식처 적합도 평가를 위해 EHSM (Ecological Habitat Suitability Model)을 사용하였고, 수온 자료를 입력하여 생리적 서식처 적합도 지수 (Physiological Habitat Suitability; PHS)를 산출하였다. 예측 결과, 두 어류의 PHS는 고온 또는 저온 스트레스의 영향을 크게 받았으며, 이로 인해 서식처 적합도의 지역적 편향이 나타났다. 북방민물꼬치고기는 위도가 높은 한강과 금강 유역을 선호할 것으로 예측되었고, 호주민물대구는 대도시 지역을 선호하는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 통해 외래어류의 침입 양상이 온도에 대한 선호도의 차이로 인해 상이할 것으로 예상할 수 있다. 향후, 모델의 예측력 향상을 위해 후속 연구가 필요하고, 지속가능한 대책 수립을 위해 기후변화 시나리오를 적용한 미래 예측 연구가 필요하다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제38권11호
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• pp.107-118
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• 2022

최근 증가하는 수소에너지 수요에 대응할 수 있는 안정적인 수소 저장 기술에 대한 사회적 니즈가 증가하고 있으며, 이 중 지중수소저장은 대규모 수소 저장이 가능하여 가장 경제적이고 합리적인 저장 방식으로 인식되고 있다. 국내의 경우, 인공적인 방호구조물을 활용한 저심도 수소 저장 방식을 고려하고 있는데, 이와 관련된 안전기준 확립 및 지반 안정성 평가가 중요해지고 있다. 본 연구에서는 저심도 지중 수소저장시설에서의 수소가스 누출 시 발생할 수 있는 지반의 수리역학적 거동을 복합해석 모델을 통해 평가하였다. 벤치마크 실험을 통하여 해석 모델의 예측 신뢰성을 검증한 후, 메타모델을 활용한 매개변수연구를 수행하여 고압수소가스의 지반 침투에 따른 지표면 융기현상에 대한 영향 인자들의 민감도에 대해 평가하였다. 분석결과, 수소가스의 지반누출에 따른 지표변위 변화에 대한 민감도는 지반의 탄성계수가 가장 큰 것으로 확인되었다. 이러한 연구결과는 향후 수소가스 누출뿐만 아니라 수소가스 폭발에 대한 지반 복합해석 평가 시 유용한 기초자료로 활용될 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.171-177
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• 2022

본 논문에서는 다출처 농업 데이터를 통찰할 수 있는 지식체계를 마련하고, 시간 흐름을 가지는 환경인자 분석 정보를 클러스터링 할 수 있는, 농작물 환경 인자 큐레이션 서비스 방법을 제안한다. 제안하는 큐레이션 서비스는 크게 수집, 전처리, 저장, 분석의 네 단계로 구성된다. 첫째, 수집 단계에서는 OpenAPI 기반의 웹크롤러를 이용하여 다출처 농업 데이터에 대한 수집 및 정리를 수행한다. 둘째, 전처리 단계에서는 데이터 측정 오차를 감소시키기 위해 데이터 평활화를 수행한다. 이때 온실, 노지 등의 시설 특성에 따른 오차율을 고려하여 시설 유형별 평활화 방법을 적용한다. 셋째, 저장단계에서는 대용량 농업 데이터 관리를 위해, 농업 데이터 통합 스키마 및 Hadoop HDFS 기반의 저장 구조를 제안한다. 마지막으로 분석 단계에서는 농업 디지털 데이터의 시계열 특성을 고려한 DTW 기반의 시계열 분류를 수행한다. DTW 기반 시계열 분류를 통해 시계열 데이터의 특성을 손실 없이 반영하여 예측 결과 정확도를 향상시킨다. 향후 연구로는 제안한 서비스 방법을 구현하여 스마트팜 온실에 적용하고, 테스트 및 검증을 수행할 예정이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권2호
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• pp.121-133
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• 2022

기상학적으로 예년 대비 부족한 강우량으로 인해 발생하는 가뭄재해는 피해범위가 광범위하고, 그 발생과 소멸을 쉽게 파악하기 어려운 특징을 가지고 있다. 그렇기 때문에 가뭄 발생예상 지역과 그 물부족량을 신뢰성 있고, 신속하게 예측하는 것은 가뭄 대응체계 구축에서 중요한 요소이다. 하지만, 현재는 과거 약 50여년의 기상관측자료로 그 경우의 수가 제한된다는 문제점이 있다. 그렇기 때문에 과거에 발생한 가뭄과 양상이 다른 경우 가뭄으로 인한 물부족량을 예측하기 어려운 한계점이 있다. 이러한 문제 해결을 위해 본 연구에서는 4개 RCP 시나리오 자료를 물수지 분석 모형에 적용하여 360개년의 연간 물부족량을 산출하였다. 다음으로 다층신경망 모형의 입력값으로 RCP 시나리오로부터 산출된 SPEI 값을 그리고, 출력값으로 연간 물부족량을 적용하여 학습을 진행했다. 학습된 모형을 통해 과거 수 개월 동안의 SPEI값과 미래 예측되는 가뭄 상황을 입력함으로써 쉽고 신뢰성 있게 중권역별 예상 물부족량을 산정할 수 있다. 이는 의사결정자들이 가뭄 발생 이전에 효율적인 가뭄 대응책 수립에 도움이 될 것으로 판단된다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제27권1호
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• pp.1-8
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• 2023

최근 건설현장은 인건비 상승, 중대재해처벌법 등으로 인한 건설 현장 여건의 변화로 탈현장 여건으로 프리캐스트 부재 생산에 대한 관심이 증대되고 있다. 특히, 프리캐스트 프리스트레스트 중공슬래브는 단면 내 중공형상을 두어, 중량감소 및 강연선을 통한 처짐 제어 등으로 구조성능은 확보하고 있으나, 현재 내화 성능 개선에 대한 미비한 연구 뿐만 아니라, 기업들의 근거 없는 당연내화구조 기준을 적용함에 내화성능 확보에 대한 시급성이 대두되고 있다. 이 연구에서는 기존 중공 슬래브와 비교하여 동등이상 구조성능, 경제성을 갖기 위하여 슬래브단면 내 중공 형상 최적화를 통해 단면 내 콘크리트 충진률 감소 및 상하부 플랜지 형상 개선으로 내화단면을 개발하였다. 이를 적용한 PC 중공 슬래브에 대하여 단면두께를 변수로 하여 2시간 내화시험을 진행하여, 실험결과 내화 성능(하중지지력, 차열성, 차염성)을 확보 하였다. 실험 결과 기반으로, 수치해석 시뮬레이션을 통해 내화모델링을 정립하여, 추후 단면형상 변경에 따라 내화 해석 예측이 가능한 것으로 판단된다.

• 산업융합연구
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• 제21권1호
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• pp.175-185
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• 2023

최근 COVID-19와 같은 신종 바이러스 감염증이 확산하여 심각한 공중 보건 문제를 제기하고 있다. 특히 이러한 질병은 고령자에게 치명적으로 작용하여, 생명을 위협하고 심각한 사회적, 경제적 손실을 초래하였다. 이에 많은 산업분야에서 사물 인터넷(IoT) 및 인공 지능(AI)을 응용한 원격진료, 헬스케어, 질병예방 등의 애플리케이션이 소개되어 질병 감지, 모니터링 및 검역 성능을 향상하고 있다. 하지만 기존기술은 갑작스러운 전염병의 출현에 신속하고 통합적으로 적용되지 않기 때문에, 사회 속에 감염병이 대규모 감염 및 전국적 확산되는 것을 차단하지 못하였다. 따라서 본 논문에서는 바이러스 질병 정보 수집기를 통해 지역적 한계가 있는 다양한 감염 정보를 수집하고, AI 브로커를 통해 AI 분석 및 심각도 매칭을 수행하여 감염의 확산을 예측하고자 한다. 최종에는 질병관리본부를 통해 고령자에게 위험경보 발령, 확산 차단 문자 발송 및 감염지역 대피정보를 신속하게 제공한다. 현실적인 고령자 지원시스템은 감염자 발생지역 정보와 고령자의 위치정보를 비교하여 증강현실 기반의 스마트폰 애플리케이션으로 직관적인 위험지역(감염지역) 회피기능을 제공하고 감염지역 방문이 확인되면 자동으로 방역관리 서비스를 제공한다. 향후 제안시스템은 위치기반의 사용자 밀집도를 파악함으로써 갑작스런 인파 집중으로 인한 압사 사고를 사전에 예방하는 방법으로도 활용 가능할 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.30-30
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• 2023

This study aims to establish the multi-reservoir operation system model in the Upper Mun River Basin which includes 5 main dams namely, Mun Bon (MB), Lamchae (LC), Lam Takhong (LTK), Lam Phraphoeng (LPP), and Lower Lam Chiengkrai (LLCK) Dams. The knowledge and AI technology were applied aiming to develop innovative prototype for SMART dam-reservoir operation in future. Two different sorts of reservoir operation system model namely, Fuzzy Logic (FL) and Constraint Programming (CP) as well as the development of rainfall and reservoir inflow prediction models using Machine Learning (ML) technique were made to help specify the right amount of daily reservoir releases for the Royal Irrigation Department (RID). The model could also provide the essential information particularly for the Office of National Water Resource of Thailand (ONWR) to determine the short-term and long-term water resource management plan and strengthen water security against flood and drought in this region. The simulated results of base case scenario for reservoir operation in the Upper Mun from 2008 to 2021 indicated that in the same circumstances, FL and CP models could specify the new release schemes to increase the reservoir water storages at the beginning of dry season of approximately 125.25 and 142.20 MCM per year. This means that supplying the agricultural water to farmers in dry season could be well managed. In other words, water scarcity problem could substantially be moderated at some extent in case of incapability to control the expansion of cultivated area size properly. Moreover, using AI technology to determine the new reservoir release schemes plays important role in reducing the actual volume of water shortfall in the basin although the drought situation at LTK and LLCK Dams were still existed in some periods of time. Meanwhile, considering the predicted inflow and hydrologic factors downstream of 5 main dams by FL model and minimizing the flood volume by CP model could ensure that flood risk was considerably minimized as a result of new release schemes.