• 대한토목학회논문집
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• 제35권3호
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• pp.679-690
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• 2015

교통사고 피해를 최소화하기 위해서는 차량과 도로 체계에 대한 공학적인 개선을 통하여 교통사고 원인을 제거해야 한다. 일반적으로 안정성과 효율성이 부족한 도로는 교통사고가 지속적으로 발생할 가능성이 크고 이를 개선하는데 막대한 사회적 비용과 시간이 소요되며, 부적절한 환경 요인으로 발생한 교통사고는 국가적으로 큰 피해를 발생시키게 된다. 따라서 본 연구는 최근 인공지능 분야 중 활발히 연구 중인 역전파 알고리즘(Back-Propagation Algorithm : BPA)을 이용하여 신호교차로를 대상으로 최적의 교통안전 평가기법을 제시하고자 하였다. 본 연구는 광주광역시내 교통혼잡과 교통사고가 빈번하게 발생하고 있는 신호교차로 지점을 대상으로, BPA를 이용하여 보다 신뢰성 높은 교통안전 평가 모형을 개발하고자 다음과 같은 일련의 방법으로 연구를 수행하였다. 첫째, 신호교차로 교통사고와 교통상충간의 순위상관분석을 실시하여 교통사고 순위와 교통상충 순위가 통계적으로 유의함을 확인하였다. 이는 교통상충이 신호교차로 교통안전 평가 변수로 사용될 수 있음에 따라 설명변수로 입력되고 교통사고가 종속변수인 선형회귀모형을 개발하는데 이용하였다. 둘째, 신호교차로의 교통량과 진입 진출 차로수 차이 등을 교통사고의 설명변수로 간주하여 다중회귀분석을 통해 교통사고 예측모형을 개발하였다. 셋째, 교통량과 도로 기하구조 요소를 모형의 설명변수로 설정하고 교통상충을 종속변수로 하여 BPA를 이용한 최적의 교통안전 평가 모형을 개발하였다. 마지막으로, 교통사고 실측값, 다중회귀모형, BPA에 의한 교통사고 예측값을 평균제곱근오차 방법으로 모형의 적합도 비교 분석을 하였다. 본 연구의 결과, BPA에 의해 도출된 교통사고 예측값과 교통사고 실측값 사이의 평균제곱오차는 3.89로 계산되어 BPA가 다중회귀 모형보다 상대적으로 교통안전 평가능력이 우수한 것으로 나타나 실제 신호교차로 교통안전도를 평가하는데 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단되고 추후, 교통안전정책 수립시 실질적인 도움이 될 것으로 기대된다.

• 생물환경조절학회지
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• 제25권3호
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• pp.212-217
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• 2016

본 시험은 청과용 그린 파파야 무가온 생산시 육묘기간이 생육 및 수량특성에 미치는 영향을 구명하고자 'Red lady' 품종을 이용하여 수행하였다. 육묘기간은 3개월부터 13개월 까지 6처리로 하였으며 2015년 4월 15일 무가온 하우스내에 정식하였다. 육묘기간에 따른 정식 전 파파야 묘의 초장, 마디수, 생체중 등은 육묘기간이 긴 묘일수록 높았으며, 13개월 육묘에서 가장 생육이 좋았다. 첫 수확일수는 육묘기간이 짧아질수록 길어졌으며 13개월 육묘에서 137일(8월 18일)이 소요되었고 3개월 육묘에서 184일(10월 2일)로 가장 길었다. 과일특성은 육묘기간이 짧았던 3개월 육묘에서 과장과 과경이 가장 작았으나 나머지 처리 간에는 차이를 보이지 않았다. 수량은 육묘기간에 따라 영향을 받았으며 상품수량 역시 육묘기간이 길어짐에 따라 증가하였다. 13개월 육묘에서 가장 많았으며(3,172kg), 다음이 11개월(2,247kg) 및 9개월(2,357kg) 이었다. 7개월과 5개월에서 각각 1,942kg 및 1,787kg 이었으며, 3개월 육묘에서 1,443kg으로 가장 적었다. 특히 7개월 육묘 이하에서 상품수량은 1,942kg 이하로 크게 감소되었다. 이상의 결과 청과용 그린 파파야 무가온하우스 재배시 수확기를 앞당기기 위해서는 11개월 육묘가 유리하겠으나, 경영비 등을 고려한다면 9개월 정도 육묘가 바람직할 것으로 생각된다.

• 대한환경공학회지
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• 제29권5호
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• pp.577-583
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• 2007

다양한 산업체에서 배출되는 독성오염물질들을 제어하는 기존의 기술이 안고 있는 일부 단점을 보완하기 위하여 전이금속 지지체로 구성된 스테인레스스틸-백금 촉매를 이용하는 열촉매 시스템을 구축하고 다섯 가지의 염소계 탄화수소[chlorobenzene(CHB), chloroform(CHF), perchloroethylene(PCE), 1,1,1-trichloroethane(TCEthane), trichloroethylene(TCE)]의 열촉매 분해효율을 평가하기 위해서 본 연구가 수행되었다. 또한, 본 연구는 촉매독이 열촉매 분해 효율에 미치는 영향을 평가하였다. 열촉매 시스템의 주요 세 가지 운전인자인 유입농도, 소각 온도 및 촉매시스템내 체류시간이 본 연구에서 고려되었다. 유입농도가 증가함에 따라 염소계탄화수소의 분해효율이 최대 100%에서 오염물질의 종류에 따라 최저 0%(CHB) 가까이로 감소하는 것으로 나타났다. TCEthane을 제외한 네 가지 염소계탄화수소의 분해효율은 온도 증가에 따라 100% 가까게 나타났으나, TCEthane의 분해효율은 온도가 증가해도 거의 변화가 없는 것으로 나타났다. TCEthane을 제외한 조사대상물질에 대하여 촉매시스템내의 체류시간이 10초에서 60초로 증가시 오염물질에 따라 30%에서 97%까지 점진적으로 증가하는 경향을 나타내었지만, TCEthane은 체류시간 30초에서 분해효율이 더 이상 증가하지 않았다. 이러한 결과는 체류시간 길이가 항상 분해효율과 비례하는 것이 아님을 제안한다. 결론적으로, 본 연구 결과는 염소계 탄화수소를 보다 고효율로 제어하기 위해서 전이금속 촉매시스템을 적용할 경우에 유입농도, 반응온도, 그리고 촉매시스템내 체류시간과 더불어 제어하고자하는 오염물질의 종류도 함께 고려되어야 할 것을 제안한다. 한편으로, 황화메틸 1.0 ppm을 첨가함으로서 조사대상오염물질의 분해효율이 $0\sim50%$로 감소하는 결과가 나타났지만, 일반적으로 산업 배기가스에서 측정되는 황화합물의 오염도 수준보다 다소 낮은 농도에 해당하는 황화메틸 0.1 ppm을 오염물질에 첨가하였을 때는 오염물질의 분해효율에 영향이 나타나지 않았다.

• 농업생명과학연구
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• 제46권2호
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• pp.179-190
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• 2012

본 연구는 유가상승에 따른 온실의 경영비 절감과 적설지역의 적설재해를 경감시키기 위하여 온수배관을 이용한 난방효과 및 온실곡부의 온도 상승효과를 구명하고자 수행되었다. 전체적으로 실험구의 온도가 대비구 보다 약 $2.0{\sim}6.0^{\circ}C$정도 높게 나타났다. 천창부직포를 개방한 경우, 최저온도가 약 $3.0{\sim}12.0^{\circ}C$범위로 나타나 적극적인 난방을 하게 되면 적설피해도 어느 정도 예방할 수 있을 것으로 판단되었다. 온실 내부의 높이별 온도 차이는 미미한 것으로 나타났다. 재배작물에 따른 온실의 최대난방부하는 각각 약 $37,000kcal{\cdot}h^{-1}$ 및 $41,700kcal{\cdot}h^{-1}$정도이었다. 실험기간동안 최저 외기온 $-11.9{\sim}4.0^{\circ}C$ 범위에서 설정온도별 발열량은 95,000~322,000 kcal 정도로서 시간당 $6,050{\sim}20,900kcal{\cdot}h^{-1}$정도의 범위에 있었고, 최대난방부하와 비교하면 약 15~56%정도의 난방에너지를 공급할 수 있을 것으로 나타났다. 그리고 실험기간동안 전체 발열량과 소비전력량은 각각 2,629,025 kcal 및 677.3 kWh이었다. 화석연료인 경유로 난방 할 경우, 실험기간동안 소요되는 소비량은 291L 정도이었고, 비용은 331,700 won인 것으로 나타났다. 전력사용에 대한 총비용은 24,400 won정도로서 경유 소비 비용의 7.5%정도로 나타났다. 또한 전체 소비전력량을 에너지로 환산하면 약 582,200 kcal이고, 이 에너지는 전체 발열량의 약 22%에 불과하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권3호
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• pp.175-186
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• 2019

기상 및 기후 정보를 활용하여 기후변화에 대응하기 위한 기후 스마트 농업을 도입하기 위한 노력이 진행되어 왔다. 기후 스마트 농업을 실현하기 위해 농가별 기상자료 수집 및 관리가 요구된다. 4차 산업혁명 시대의 주요한 기술인 IoT, 인공지능, 및 클라우드 컴퓨팅 기술들이 농가 단위의 기상정보 생산에 적극적으로 활용될 수 있다. 저비용과 저전력 특성을 가진 IoT 센서들로 무선 센서 네트워크를 구축할 경우, 농가나 농촌 공동체 수준에서 농업 생태계의 생산성을 파악할 수 있는 기상관측자료의 수집 및 분석이 가능하다. 무선 센서 네트워크를 통해 자료가 수집될 수 있는 공간적인 범위를 특정 농가보다는 농촌 공동체 수준으로 확대하여 IoT 기술의 수혜 농가를 확대하고, 아울러 상세기상정보의 생산 및 검증에 활용가능한 농업기상 빅데이터 구축이 필요하다. 기존에 개발되어 보급되고 있는 전자기후도를 활용하여, 농가 단위의 기상 추정 자료가 제공되고 있다. 이들 자료의 신뢰성을 향상시키고, 기존의 서비스 체계에서 제공되지 않고 있는 기상 변수들을 지원하기 위해 심층신경망과 같은 인공지능 기술들이 도입되어야 할 것이다. 시스템 구축의 비용 절감 및 활용성 증대를 위해 클라우드 및 포그 컴퓨팅 기술을 도입하여 농업 기상 정보 서비스 시스템이 설계되어야 한다. 또한, 기상자료와 농산물 가격 정보와 같은 환경자료와 경영정보를 동시에 제공할 수 있는 정보 시스템을 구축하여 활용도가 높은 농업 기상 서비스 시스템이 구축되어야 할 것이다. 이와 함께, 농업인 뿐만 아니라 소비자까지도 고려된 모바일 어플리케이션의 설계 및 개발을 통해, 4차 산업혁명의 주요 기술들이 농업 분야에서 확산될 수 있도록 지속적인 노력이 필요하다. 이러한 정보 시스템은 농업 분야 이해당사자에게 수요자 맞춤형 농림기상정보를 제공하여 기후스마트 농업 관련 기술의 개발과 도입을 촉진시킬 수 있을 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.23-31
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• 2020

본 연구는 철도표면상에 발생하는 노후 현상 중 하나인 결함 검출을 위해 학습데이터를 생성함으로써 결함 검출 모델에서 더 높은 점수를 얻기 위해 진행되었다. 철도표면에서 결함은 선로결속장치 및 선로와 차량의 마찰 등 다양한 원인에 의해 발생하고 선로 파손 등의 사고를 유발할 수 있기 때문에 결함에 대한 철도 유지관리가 필요 하다. 그래서 철도 유지관리의 자동화 및 비용절감을 위해 철도 표면 영상에 영상처리 또는 기계학습을 활용한 결함 검출 및 검사에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 일반적으로 영상 처리 분석기법 및 기계학습 기술의 성능은 데이터의 수량과 품질에 의존한다. 그렇기 때문에 일부 연구는 일반적이고 다양한 철도표면영상의 데이터베이스를 확보하기위해 등간격으로 선로표면을 촬영하는 장치 또는 탑재된 차량이 필요로 하였다. 본연구는 이러한 기계적인 영상획득 장치의 운용비용을 감소시키고 보완하기 위해 대표적인 영상생성관련 딥러닝 모델인 생성적 적대적 네트워크의 기본 구성에서 여러 관련연구에서 제시된 방법을 응용, 결함이 있는 철도 표면 재생성모델을 구성하여, 전용 데이터베이스가 구축되지 않은 철도 표면 영상에 대해서도 결함 검출을 진행할 수 있도록 하였다. 구성한 모델은 상이한 철도 표면 텍스처들을 반영한 철도 표면 생성을 학습하고 여러 임의의 결함의 위치에 대한 Ground-Truth들을 만족하는 다양한 결함을 재 생성하도록 설계하였다. 재생성된 철도 표면의 영상들을 결함 검출 딥러닝 모델에 학습데이터로 사용한다. 재생성모델의 유효성을 검증하기 위해 철도표면데이터를 3가지의 하위집합으로 군집화 하여 하나의 집합세트를 원본 영상으로 정의하고, 다른 두개의 나머지 하위집합들의 몇가지의 선로표면영상을 텍스처 영상으로 사용하여 새로운 철도 표면 영상을 생성한다. 그리고 결함 검출 모델에서 학습데이터로 생성된 새로운 철도 표면 영상을 사용하였을 때와, 생성된 철도 표면 영상이 없는 원본 영상을 사용하였을 때를 나누어 검증한다. 앞서 분류했던 하위집합들 중에서 원본영상으로 사용된 집합세트를 제외한 두 개의 하위집합들은 각각의 환경에서 학습된 결함 검출 모델에서 검증하여 출력인 픽셀단위 분류지도 영상을 얻는다. 이 픽셀단위 분류지도영상들과 실제 결함의 위치에 대한 원본결함 지도(Ground-Truth)들의 IoU(Intersection over Union) 및 F1-score로 평가하여 성능을 계산하였다. 결과적으로 두개의 하위집합의 텍스처 영상을 이용한 재생성된 학습데이터를 학습한 결함 검출모델의 점수는 원본 영상만을 학습하였을 때의 점수보다 약 IoU 및 F1-score가 10~15% 증가하였다. 이는 전용 학습 데이터가 구축되지 않은 철도표면 영상에 대해서도 기존 데이터를 이용하여 결함 검출이 상당히 가능함을 증명하는 것이다.

• 생물환경조절학회지
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• 제31권3호
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• pp.180-187
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• 2022

식물공장에서 적합한 광을 선정하기 위해서는 양적인 측면과 기능적 측면 뿐만 아니라 운영비를 고려하기 위하여 전기에너지이용효율과 광이용효율을 동시에 고려해야 하는데 본 연구에서는 들깨를 위한 LED광원의 광량, 적색광과 청색광의 혼합 비율과 광주기 조건별 생육 특성과 전기에너지이용효율과 광이용효율을 함께 비교하였다. 광량 처리구는 60, 130, 230, 320µmol·m^-2·s^-1 조건으로, 광질 처리구는 적색광과 청색광의 혼합 비율 8:2, 6:4, 4:6, 2:8 조건으로, 일장 처리구는 낮 기준 9, 12, 15, 18시간으로 처리하였다. 광량 실험에서는 광량이 높을수록 생육량이 늘어나는데 비해 소비전력당 건물중의 광이용효율은 유의차가 없었다. 소비전력당 엽생체중을 추가로 비교해보면 320µmol·m^-2·s^-1 처리구에서만 유의적으로 낮은 효율을 보였고 이외의 처리구에서는 유의차가 없었기 때문에 생산량이 가장 많은 230µmol·m^-2·s^-1가 가장 효율적이었다. 광질 실험에서는 적색광과 청색광의 혼합 비율은 RB 8:2에서 생육량과 광이용효율이 동시에 높게 측정되었고 색차와 flavonoids 함량에서는 유의차가 발생하지 않아 Red: Blue 비율 8:2가 가장 적합한 조건이었다. 광주기 실험에서는 광주기가 길어질수록 높은 생육량을 나타냈는데 일장 12시간이상에서는 생육량의 유의차가 없었으므로 광소비 효율을 고려한 12시간이 적합한 조건이었다. 이상의 결과를 바탕으로 식물공장에서 들깨 생육을 위한 LED 광 환경 조건으로는 광도, 광질과 일장은 각각 230µmol·m^-2·s^-1 이상, 8:2와 12시간 이상이었다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.263-271
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• 2019

최근 교육훈련기관과 산업체의 수요에 필요한 지식이 불일치하는 인력 미스매치(miss match)의 현상은 신입 직원의 재교육과 취업을 위한 사교육 비용 증가로 전이되어 결과적으로는 개인의 직무수행 능력 저하와 취업 역량 저조는 물론 국가 차원에서도 경제적, 물질적 낭비의 원인이 되고 있다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 실무에서 바로 활용이 가능하고 산업체에서 추구하는 인재양성을 목표로 국가에서 지정하는 직무 능력의 표준점을 구한 국가직무능력표준(NCS: National Competency Standards)이 개발되었으며, 이러한 시대적 흐름과 맞물려 NCS를 기반 한 자격제도까지 등장하게 되었다. 따라서 본 연구는 교육기관에서 NCS와 NCS기반 자격에서 제시하고 있는 수준에 맞춰 학교급별로 교육과정을 편성 운영하고 있는 현 시점에서 NCS기반 자격에서 제시하고 있는 수준의 전반적인 점검을 위하여 피부미용 분야 NCS기반 자격 중 피부관리 L3수준의 능력단위와 능력단위 요소의 중요도 및 우선순위를 도출하였으며, 이를 통해 산업계에서 요구하는 직무 수준별 전문인력 양성에 필요한 교육과정 개발의 기초자료로 제공하고자 시도되었다. 본 연구는 현장 전문가집단, 교육 전문가집단으로 구성하였으며, L3수준의 능력단위와 능력단위 요소에 대한 요구분석을 위해 AHP 설문 기법을 실시하였다. 또한 AHP 분석을 위한 통계처리는 데이터 코딩(data coding)과 데이터 크리닝(data cleaning) 과정을 거쳐, SPSS(Statistical Package for Social Science) ver. 21.0 통계 패키지 프로그램과 AHP전용 솔루션인 Expert Choice 2000을 활용하였다. 그 결과 현장 전문가집단, 교육 전문가집단의 의견이 부분적으로 차이를 보였다. 이는 전문적인 능력을 갖춘 현장맞춤형 인재 양성을 목표로 변화하고 있는 현 시점에서, 교육훈련기관과 산업현장의 불일치를 해소해야함을 시사하고 있으며, 해결 방안으로는 산업현장에서 요구하는 인재상과 접목시켜 산업현장의 직무와 교육기관의 표준화된 교육이라 할 수 있다.