• 해양환경안전학회지
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• 제28권6호
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• pp.1063-1069
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• 2022

국내 대기오염물질 배출량 통계에 따르면 상당한 대기오염물질이 선박에 의해 발생하고 있다. 따라서 선박으로부터의 대기오염물질 배출 제한과 항만지역 대기질 개선을 위해 다양한 정책들이 시행되고 있고, 국제적으로도 선박에 의한 해양오염 방지를 위해 국제 협약 등이 이루어지고 있다. 하지만 실제 운항하는 선박에서 배출되는 대기오염물질 측정에 관한 연구와 실험은 거의 이루어지고 있지 않아, 본 연구는 이동식배출가스측정장비(PEMS)를 사용하여 실제 운항하는 9,169톤급 선박에서 발생하는 대기오염물질 배출량 평가에 대한 방법과 가능성을 제시하였다. RPM과 부하에 따라 배출량의 차이가 있었으며, NO_X 배출량은 497-2,060ppm, CO₂는 1.55-6.9%, CO는 0.002-0.14% 수준이다. 엔진 제조사에서 제공하는 Shop Test에 명시된 배출량과 실제 측정된 배출량에 차이가 있음을 확인하였다. 대상선박의 전 항해구간에서 발생하는 각 대기오염물질 최대 배출량이 PEMS 측정 구간에 포함되는 것을 확인하여, 총톤수 10,000톤급 이내 선박에 PEMS 활용 가능성을 검증하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권11호
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• pp.345-353
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• 2021

Cloud computing represent a new era of computing that's forms through the combination of service-oriented architecture (SOA), Internet and grid computing with virtualization technology. Virtualization is a concept through which every cloud is enable to provide on-demand services to the users. Most IT service provider adopt cloud based services for their users to meet the high demand of computation, as it is most flexible, reliable and scalable technology. Energy based performance tradeoff become the main challenge in cloud computing, as its acceptance and popularity increases day by day. Cloud data centers required a huge amount of power supply to the virtualization of servers for maintain on- demand high computing. High power demand increase the energy cost of service providers as well as it also harm the environment through the emission of CO₂. An optimization of cloud computing based on energy-performance tradeoff is required to obtain the balance between energy saving and QoS (quality of services) policies of cloud. A study about power usage of resources in cloud data centers based on workload assign to them, says that an idle server consume near about 50% of its peak utilization power [1]. Therefore, more number of underutilized servers in any cloud data center is responsible to reduce the energy performance tradeoff. To handle this issue, a lots of research proposed as energy efficient algorithms for minimize the consumption of energy and also maintain the SLA (service level agreement) at a satisfactory level. VM (virtual machine) consolidation is one such technique that ensured about the balance of energy based SLA. In the scope of this paper, we explore reinforcement with fuzzy logic (RFL) for VM consolidation to achieve energy based SLA. In this proposed RFL based active VM consolidation, the primary objective is to manage physical server (PS) nodes in order to avoid over-utilized and under-utilized, and to optimize the placement of VMs. A dynamic threshold (based on RFL) is proposed for over-utilized PS detection. For over-utilized PS, a VM selection policy based on fuzzy logic is proposed, which selects VM for migration to maintain the balance of SLA. Additionally, it incorporate VM placement policy through categorization of non-overutilized servers as- balanced, under-utilized and critical. CloudSim toolkit is used to simulate the proposed work on real-world work load traces of CoMon Project define by PlanetLab. Simulation results shows that the proposed policies is most energy efficient compared to others in terms of reduction in both electricity usage and SLA violation.

• 터널과지하공간
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• 제32권5호
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• pp.298-311
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• 2022

건설현장에서 근로자의 고령화, 저출산으로 인한 신규 인력감소와 숙련된 작업자 부족 등의 문제가 심화되고 있다. 이에 따라 전통적인 건설기술을 첨단 디지털 기술로 대체하여 생산성, 안전성, 및 품질 등을 향상시킬 수 있는 스마트 건설 기술 연구가 최근 정부 주도로 개발되고 있다. 특히, 도로 건설 장비 중에서 노면 평탄화를 주로 수행하는 모터 그레이더는 선형적이고 반복적인 공사로 자동화 기술의 적용이 반드시 요구되는 건설 기계이다. 시공 자동화를 통해 사람이 작업하기 힘든 험지나 야지 등과 같은 위험한 환경에서도 손쉽게 장비를 제어할 수 있는 원격제어 기술과 효율적인 작업 경로와 작업 조건에 따라 장비를 운영하는 경로 추종 및 자동화 작업 기술 등을 적용하여 기존의 운전자가 작업하는 것보다 공사 기간을 단축할 것으로 예측된다. 본 연구에서는 무인·자동화 기술을 적용하기 위한 스마트 모터 그레이더의 하드웨어 및 소프트웨어 구성 기술을 소개하고 기존 그레이더의 토공 작업 방식을 분석하였다. 이를 토대로 스마트 모터 그레이더의 경로 패턴 및 블레이드 제어 방식 등에 대한 적용 방안을 제시하였다. 더불어 블레이드 제어 성능과 작업 시나리오에 따른 경로점 기반의 경로 추종 성능을 시험을 통해서 검증하였다.

• 과학교육연구지
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• 제46권3호
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• pp.293-311
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• 2022

본 연구는 분자생물학 기초 소양 함양을 위한 제한 효소 지도 작성의 탐구실험을 구성하였고, 일반계 고등학교 2학년을 대상으로 학생 중심의 제한 효소 지도 작성 탐구실험 수업을 통해 탐구실험 능력과 과학긍정경험에 미치는 영향을 분석하였다. 우선, 탐구실험 수업이 일반계 고등학생의 과학긍정경험에 있어 '그렇다' 이상으로 응답한 비율이 사전에 비해 사후에서 높은 것으로 보아 유의미하게 효과가 있는 것으로 나타났다. 제한 효소 지도 작성을 위한 연속의 5단계로 구성하여 적용한 결과 학생들의 과학 분야 학업에 대한 흥미 유발뿐만 아니라 학생들의 수업 참여도가 높아졌고, 구체적인 과학 학습 동기, 과학 진로 포부 및 체험 자료로도 효과적인 것으로 나타났다. 탐구실험 수업의 과학 환경이 학생들의 학습 태도와 과학긍정경험의 향상으로 이어져 수업의 집중과 수업의 질적 향상, 학생간의 적극적인 의사 소통과 상호 협력의 중요성에 긍정적인 영향을 끼쳤다. 또 탐구실험 수업이 진로 체험의 기회를 제공함으로써 분자생물학의 기초 소양 함양과 이공계 진학의 토대가 될 것이다.

• 서비스연구
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• 제12권2호
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• pp.117-134
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• 2022

본 연구는 프로스포츠 관람요인이 구단 이미지, 구단 만족, 그리고 구단 평판에 어떤 영향을 미치는지를 파악하기 위하여 2021-2022 KBL 프로농구 원주경기장을 방문한 관람객을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 프로스포츠 관람요인으로는 경기장, 경기상황, 관람비용, 관람촉진 등 4개 요인을 고려하였다. 총 3번의 경기를 통해 150부씩 총 450부의 설문지를 배포하여 불성실하게 응답한 39부의 설문지는 제외한 411부의 유효한 설문지를 최종적인 분석자료로 이용하였다. 설문에 참여한 관람객들에게 연구 목적과 취지를 설명한 후에 설문 데이터 수집을 실시하였다. 수집된 자료는 데이터 코딩과 클리닝 과정을 거친 후에 SPSS 통계 패키지를 활용하여 분석하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 프로스포츠 관람요인이 구단 이미지에 미치는 영향은 설명력은 45.1%로 프로스포츠 관람요인은 경기장, 경기상황, 관람촉진에 유의하게 나타났고 관람비용에 아무런 영향을 미치지 못하였다. 둘째, 프로스포츠 관람요인이 구단 만족에 미치는 영향은 설명력이 42.5%로 프로스포츠 관람요인 중 경기장, 경기상황, 관람비용, 관람촉진에 모두 유의하게 나타났다. 셋째, 프로스포츠 관람요인이 구단 평판에 미치는 영향은 설명력이 62.1%로 프로스포츠 관람요인은 경기장, 관람비용, 관람촉진에 유의하게 나타났고 경기상황에 아무런 영향을 미치지 못하였다. 결국, 구단의 브랜드 가치를 높이기 위해서는 관람비용을 낮추는 것 보다 시설이나 식음료 등의 품질을 높이고, 관람객을 위한 이벤트를 활성화하는 것이 훨씬 효과적이라는 점을 연구결과로 제시할 수 있었다.

• 대한임상검사과학회지
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• 제54권4호
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• pp.293-297
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• 2022

2022년 국내 체외순환사(관류사)는 224명으로 간호사나 임상병리사를 모집해 병원 자체교육이나 위탁교육을 실시하고 있다. 일본의 체외순환사는 2021년에 2,100명이며, 주로 임상공학 기사들이 지원한다. 미국의 체외순환사는 2021년 4,212명으로 석사과정, 학사후 자격증 프로그램, 학사과정 등에서 교육을 받았으며 대부분 보건의료과학 또는 생명과학 전공 졸업생이다. 체외순환사는 인공심폐장치를 운용시키는 기술뿐만 아니라 심장해부학, 생리학, 약리학, 혈류역학, 검사분석, 정도보증 등에 대한 지식이 있어야 하기에 임상병리사와 한 직군이다. 메르 스와 코비드-19라는 두 가지 영향력 있는 위기를 통해 체외순환사의 중요성이 더욱 부각되고 있었다. 현재 심장수술의 체외순환은 물론 최근 급격히 확대되고 있는 체외막산소화장치 영역에서 체외순환사가 큰 역할을 하고 있다. 본 연구를 통해 심장수술 및 감염병 치료를 하는 병원은 자격을 갖춘 체외순환사를 일정한 수 만큼 확보하도록 제도화하고, 대한임상생리검사학회 산하에 체외순환기술회(관류기술회)를 설립하여 학술교류가 실시되기를 기대해 본다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권4호
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• pp.149-158
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• 2023

최근 데이터 활용이 중요해짐에 따라 데이터 센터의 중요도도 함께 높아지고 있다. 하지만 데이터 센터는 막대한 전력을 소모함과 동시에 24시간 가동되는 시설이기 때문에 환경적, 경제적 측면에서 문제가 되고 있다. 최근 딥러닝 기법들을 사용하여 트래픽을 예측하거나, 데이터 센터나 서버에서 사용되는 전력을 줄이는 연구들이 다양한 관점에서 이루어지고 있다. 그러나 서버에서 처리되는 트래픽 데이터양은 변칙적이며 이는 서버를 관리하기 어렵게 만든다. 또한, 서버 상황에 따라 서버를 가변적으로 관리하는 기법에 대한 연구들이 여전히 많이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 시계열 데이터 예측에 강세를 보이는 장단기 기억 신경망 (Long-Term Short Memory, LSTM)을 기반으로 한 가변적인 서버 관리 기법을 제안한다. 제안된 모델을 통해 서버에서 사용되는 전력을 보다 효과적으로 줄일 수 있게 되며, 현업환경에서 이전보다 안정적이고 효율적으로 서버를 관리할 수 있게 된다. 제안된 모델의 검증을 위해 위키피디아 (Wikipedia)의 데이터 센터 중 6개의 데이터 센터의 전송 및 수신 트래픽 데이터를 수집한 뒤 통계기반 분석을 통해 각 트래픽 데이터의 관계를 분석 및 실험을 수행하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안된 모델의 유의미한 성능을 통계적으로 검증하였으며 서버 관리를 안정적이고 효율적으로 수행할 수 있음을 보여주었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권4호
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• pp.189-198
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• 2023

길거리에서 묻지마 범죄가 자주 발생함에 따라 CCTV의 보급이 증가하고 있다. 그러나 수동적으로 작동되는 CCTV의 단점 때문에 지능형 CCTV의 필요성이 주목 받고 있다. 이러한 지능형 CCTV의 무거운 시스템 때문에, 높은 성능의 기기들이 필요해 일반 CCTV를 대체하는데 비용적 측면에서 부담이 발생한다. 이 문제를 해결하기 위해 낮은 품질의 영상도 인식하며 높지 않은 성능의 기기에서도 시스템이 구동되는 지능형 CCTV 시스템이 필요하다. 따라서 본 논문은 AWS 기반 플랫폼을 활용하여 시스템을 경량화하고 영상을 텍스트화하여 실시간으로 위협을 감지할 수 있는 Saying CCTV 시스템을 제안한다. 이는 YOLO v4와 OpenPose를 사용해 추출한 데이터를 바탕으로 위험 객체와 위협 행동 그리고 위협 상황을 판단하며, 위험도를 머신러닝으로 계산하도록 구현하였다. 이를 통해, 언제 어디서나 네트워크만 연결되면 시스템을 동작시킬 수 있으며, 영상 촬영과 이미지 업로드가 최소한의 성능의 기기에서도 시스템 사용이 가능하다. 나아가 영상을 분석하여 텍스트로 저장되는 데이터들로 하여금 범죄의 유의미한 통계를 자동화하여 신속한 범죄 예방이 가능하다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제35권1호
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• pp.13-21
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• 2023

에너지 자원의 안정적 확보 어려움, 화석연료 이용에 따른 온실가스 방출로 지구 온난화 현상 등의 문제가 대두됨에 따라 재생에너지 개발에 대한 관심이 증가하고 있다. 조석현상은 일정한 주기를 가지고 정기적으로 발생하는 규칙성이 존재하므로 사전에 정확한 예측이 가능하여 에너지 회수 측면에서 이점이 있다. 따라서 조석을 에너지원으로 활용하기 위한 다양한 방법이 고안되어왔다. 방조제를 활용한 조력발전은 많이 운영되는 대표적인 방식이지만, 조지내 조차 감소, 수질 변화, 생태계 변화 등으로 조력발전 사업 추진이 지연되거나 중단되고 있다. 본 연구에서는 방조제가 이미 설치되어 있는 해역에 적용가능한 조력발전 장치의 개발 및 성능 검증을 위하여 현장실험을 실시하였다. 2개의 수조 및 관수로, 개수로, 웨어 그리고 수차 및 발전기를 이용하여 4종류의 실험을 수행한 결과, 10 kW 이상의 출력과 효율 60% 이상이 가능한 발전시스템 개발 가능성을 확인하였다. 이러한 연구결과는 기존 방조제를 활용한 소규모 조력발전에 활용할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권12호
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• pp.489-498
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• 2022

최근 노동 집약적인 성격의 섬유 산업에서는 인공지능을 통해 섬유 방사 공정에 들어가는 비용을 줄이고 품질을 최적화하려고 시도 하고 있다. 그러나 섬유 방사 공정은 데이터 수집에 필요한 비용이 크고 체계적인 데이터 수집 및 처리 시스템이 부족하여 축적된 데이터양이 적다. 또 방사 목적에 따라 특정한 변수에만 변화를 준 데이터만을 우선으로 수집하여 데이터 불균형이 발생하며, 물성 측정 환경의 차이로 인해 동일 방사 조건에서 수집된 샘플 간에도 오차가 존재한다. 이러한 데이터 특성들을 고려하지 않고 인공지능 모델에 활용할 경우 과적합과 성능 저하 등의 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 방사 공정 데이터 특성을 고려한 이상치 처리 기법과 데이터 증강 기법을 제안한다. 그리고 이를 기존 이상치 처리 기법 및 데이터 증강 기법과 비교하여 제안한 기법이 방사 공정 데이터에 더 적합함을 보인다. 또 원본 데이터와 제안한 기법들로 처리된 데이터를 다양한 모델에 적용하여 비교함을 통해 제안한 기법들을 사용한 모델들이 그렇지 않은 모델들에 비해 인장 강신도 예측 모델의 성능이 개선됨을 보인다.