• 청정기술
• /
• 제26권3호
• /
• pp.228-236
• /
• 2020

우리나라는 제조업 중심의 경제구조상 각종 유해폐기물이 발생하고 있으나 매립후보지가 적고 소각처리의 경우 미세먼지의 발생에 대한 우려가 커서 전통적인 폐기물 처리가 쉽지 않다. 더구나 최근에는 개발도상국의 유해폐기물 수입규제, 배달문화의 보편화와 보건위기사태까지 겹쳐 폐기물 수거 및 적체 문제가 심화되고 있다. 본 연구에서는 특히 최근 폐기물 국제 규제 관련 추세에 맞춘 국내 폐기물 정보관리 전략을 제시하려 하였다. 그 내용은 (1) 국내 유해폐기물 분류 코드와 바젤협약 등 국제적 코드와의 정합성을 제고하려는 노력을 지속해야 하며 (2) 폐전자제품내 희토류 등 저함량 성분의 혼합 유해성을 고려해야 하고 (3) 유해폐기물 전주기 위해성을 기반으로 하는 관리가 수행되어야 한다. 또한 (4) 올바로시스템, 화학물질배출·이동량 정보공개시스템 및 폐기물 수출입 자료 등을 서로 연동하여 폐기물 상세 흐름 정보를 구축하고 (5) 센서와 지리정보 시스템 등을 활용하여 폐기물 흐름의 감시와 불법오염지역의 예측이 필요하다. 마지막으로 (6) 청정기술과 전과정평가 등으로 처리/재활용의 최적대안을 선정/수행하는 것이 바람직하다.

• 한국방재안전학회논문집
• /
• 제12권3호
• /
• pp.13-24
• /
• 2019

실시간 재난위험도 예측 모델인 SIND 모델의 정확도 확인 및 검증을 위해 다양한 형상유사도 개념을 적용하였다. 기하학적 방법론 중에서 가장 널리 이용되는 CRITIC 기법은 침수예상도와 같은 복잡한 지형 형상에 적용하기에는 분명한 한계점을 보여서 본 연구에서는 복잡한 전파특성의 형상을 평가할 수 있는 RCCI와 TF 등과 같은 형상인자를 추가하여 수정된 CRITIC 기법을 제시하였다. 본 연구에서 제안된 형상유사도 평가 방법을 폭풍해일의 침수예상도에 적용하여 검토한 결과, 면 객체 쌍들을 수동으로 정 매칭쌍과 오 매칭쌍으로 구분하였으며, 각 형상 인자들, 위치기준, 면적기준, 형상 기준의 가중치들을 변화시켜가며 각 매칭쌍의 형상유사도를 산정하였다. 본 연구에서 제안된 방법론과 산정된 가중치를 참고자료인 침수예상도의 지도 객체와 목표자료인 SIND 모델결과의 객체에 적용한 결과, 정 매칭쌍은 약 90%가 형상유사도 0.5 이상의 값을 가졌고, 오 매칭쌍은 약 70%가 0.5 미만으로 나타났다. 향후 다수의 객체가 하나의 객체와 대응되는 점을 보완 조정한다면 정 매칭쌍의 형상유사도는 전체적으로 증가하고 오 매칭쌍의 형상유사도는 감소할 것이라 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제33권2호
• /
• pp.247-262
• /
• 2000

본 연구에서는 낙동강유역의 주요 수위표지점중 진동수위표지점에서 홍수위를 예측하기위한 신경망모형인 WSANN모형이 제시되었다. WSANN모형은 모멘트방법, 초기조건의 개선 및 적응학습속도에 의해 보완되어진 개선된 역전파훈련 알고리즘을 이용하였고, 본 연구에 사용된 자료는 훈련자료와 테스팅자료로 분할하였으며, 최적 은닉층 노드수를 결정하기 위하여 은닉층노드와 임계학습횟수로부터 경험식이 유도되었다. 그리고 WSANN모형의 보정은 4개의 훈련자료에 의해 실시되었으며, WSANN22와 WSANN32모형이 모델의 검증에 사용될 최적모형으로 결정되었다. 모형의 검증은 훈련되지 않은 2개의 테스팅자료를 이용하여 모형의 적합성을 평가하기 위하여 이루어 졌으며, 통계분석의 결과를 통하여 홍수위를 합리적으로 예측하는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구의 결과를 기본으로 신경망기법을 이용한 실시간 홍수예경보 시스템의 구축 및 홍수위의 제어에 관한 지속적인 연구가 필요것으로 사료된다.

• 대한교통학회지
• /
• 제28권3호
• /
• pp.61-74
• /
• 2010

지능형 교통체계는 실시간 교통자료를 수집하고 방대한 양의 이력자료를 축적한다. 그러나 방대한 이력자료는 효율적으로 관리/이용되지 않고 있는 실정이다. ADMS와 같은 자료관리시스템이 도입되면서, 이력자료의 잠재적 활용성은 급격히 증대되고 있다. 그러나 자료관리스템의 교통자료는 다량의 누락자료를 포함하고 있다. 누락자료는 장기간에 걸쳐 빈번하게 교통자료를 이용할 수 없게 하기 때문에, 이력자료를 활용하는데 있어 주된 장애요인 중 하나이다. 따라서 누락자료 추정기법은 자료관리시스템에서 주요한 역할을 수행하게 된다. 이러한 한계를 극복하기 위하여, 본 연구에서는 자료관리스템에 탑재가 용이하며 이력자료에 포함된 누락자료를 추정하기 위한 누락자료 추정모형을 개발하였다. 개발모형은 비모수회귀식(NPR)을 기반으로 개발되었으며, 이력자료의 다양한 교통자료 패턴을 이용하고 현실적인 요구사항(변수 최소화, 연산속도, 다양한 형태의 누락자료 보정, 다중대체)을 충족하도록 설계되었다. 모형의 평가는 다양한 누락자료 형태의 상태에서 수행되었으며, 자료관리시스템에 탑재되기 위해 요구되는 정확도, 연산 수행속도에서 기존에 보고된 모형보다 우수한 성능을 보였다.

• 한국전자파학회논문지
• /
• 제25권12호
• /
• pp.1292-1299
• /
• 2014

기상 레이다 시스템은 지상, 해상, 상공 등의 넓은 입체 공간에 분포하는 기상정보를 실시간으로 제공한다. 그러나 산악지역과 같이 강수 신호 주변에 지형 클러터가 존재하는 경우, 큰 지형 클러터 신호를 강수 신호로 오인하여 잘못된 기상 정보를 제공할 수 있다. 우리나라 국토는 산지가 많아서 지형 클러터의 영향으로 인한 기상 오류를 줄이기 위해서는, 국내 지형 환경에 적합한 클러터 제거 기법이 필요하다. 본 논문에서는 지형 특성을 반영한 클러터 맵을 만들어, 지형 클러터를 제거하는 C-Map 기법을 제안한다. 클러터 맵은 맑은 날의 원시 신호(I/Q) 자료를 이용하여 획득되고, 지형 클러터 제거는 클러터 맵과 수신 신호의 도플러 차이를 이용하여 수행된다. 제안된 알고리듬의 성능 분석은 소백산 강우 레이다 데이터를 이용하여 수행되었으며, 임계상수에 따른 지형 클러터 제거율은 91.17 %로 나타났다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제19권3호
• /
• pp.52-60
• /
• 2018

최근 자동차 산업에서는 연비향상 및 안전규제 강화에 따라 차량 경량화가 필수적으로 요구됨에 따라 DP강(Dual Phase steel), CP강(Complex Phase steel), MS강(Martensitic Steel), TRIP강(Transformation Induced Plasticity steel), TWIP강(Twinning Induced Plasticity steel) 등과 같은 인장강도 700MPa 이상인 초고장력강(Ultra High Strength Steel)의 적용이 증가하고 있다. 초고장력강을 차체에 적용하기 위해서는 용접공정이 필수적이며, 원가 측면에서 유리한 전기저항점용접(Resistance Spot Welding, RSW)이 차체 용접에서 80%이상으로 가장 많이 적용되고 있다. 초고장력강은 강도향상을 위해 합금원소 함량을 늘이기 때문에 일반적으로 용접성이 열악한 것으로 알려져 있다. 이러한 초고장력강의 저항점용접의 경우 적정 용접조건 영역이 축소되고 용접부에서 계면파단 및 부분계면파단이 발생하는 것으로 보고되어 있어 결함 및 품질을 실시간으로 예측할 수 있는 용접품질 판정 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 저항 점 용접을 수행할 때 검출되는 2차 회로 공정 변수를 이용하여 용접부의 동저항을 모니터링하고, 이 동저항 패턴에서 용접 품질 판단에 필요한 인자들을 추출하였다. 추출한 인자들을 상관분석하여 용접 품질과의 상관성을 파악하였으며, 상관성이 높은 인자들을 이용하여 회귀분석을 실시하였다. 이를 근거로 현장 적용이 가능한 회귀 모델을 제시하였다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제15B권2호
• /
• pp.137-146
• /
• 2008

결함 지역화는 관찰된 결함의 근본 원인을 자동 인식 하는 것이 가능하기 때문에 규모가 큰 분산시스템에서 중요 역할 수행하며 시스템의 신뢰성 개선을 위해 시스템의 관리와 제어가 가능한 자가 관리를 지원한다. 결함 지역화를 지원하는 기존 연구들은 유비쿼터스 환경에서 베이지안 네트워크와 같은 인공지능 기술들을 주로 사용하여 진단과 예측 기능 중 하나만을 고려하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 시스템의 신뢰성 개선을 위해 실시간 시스템 성능 스트림에 대한 학습을 통해 자가관리를 위한 확률적 의존 분석을 기반으로 하는 결함 지역화 방법을 제안하여 진단과 예측기능을 동시 제공한다. 학습 방법으로 베이지안 네트워크 알고리즘을 사용하여 각종 관련된 요소들을 연결함으로써 네트워크를 생성하고 확률적 의존 관계를 통해 귀납적과 연역적 추론기능을 제공한다. 베이지안 네트워크의 구성은 노드들간의 연관성을 찾아내는 것이 중요하기 때문에 그것을 구성하는 인자의 개수가 많은 경우 노드 순서 리스트를 추출하는 사전처리 과정이 필요하다. 따라서 전체 모델링 프로세스에 대한 개선이 요구된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 발생한 문제와 관련성이 높은 노드 순서 리스트를 추출하는 방법을 제공한다. 구조 학습을 지원 하는 사전처리 방법을 통해 다양한 문제 영역에서의 학습 효율성을 높이며 학습에 필요로 되는 시간을 줄인다. 제안 방법론을 통해서 시스템의 자원 문제를 신속하고 정확하게 진단하는 것이 가능하며, 관찰된 정보를 기반으로 실행 중에 발생되는 잠재적인 문제를 예측하는 것이 가능하다. 시스템 성능 평가 영역에서 제안 방법론을 적용한 시스템 성능 분석을 기반으로 진단, 예측의 효율성과 정확성을 평가하여 제안 방법론의 유효성을 입증하였다.

• 대기
• /
• 제28권1호
• /
• pp.99-112
• /
• 2018

In this study, the accuracy of ocean analysis data, which are produced from the Korea Meteorological Administration (KMA) Nucleus for European Modelling of the Ocean/Variational Data Assimilation (NEMO/NEMOVAR, hereafter NEMO) system and the HYbrid Coordinate Ocean Model/Navy Coupled Ocean Data Assimilation (HYCOM/NCODA, hereafter HYCOM) system, was evaluated using various oceanic observation data from March 2015 to February 2016. The evaluation was made for oceanic thermal environments in the tropical Pacific, the western North Pacific, and the Korean peninsula. NEMO generally outperformed HYCOM in the three regions. Particularly, in the tropical Pacific, the RMSEs (Root Mean Square Errors) of NEMO for both the sea surface temperature and vertical water temperature profile were about 50% smaller than those of HYCOM. In the western North Pacific, in which the observational data were not used for data assimilation, the RMSE of NEMO profiles up to 1000 m ($0.49^{\circ}C$) was much lower than that of HYCOM ($0.73^{\circ}C$). Around the Korean peninsula, the difference in RMSE between the two models was small (NEMO, $0.61^{\circ}C$; HYCOM, $0.72^{\circ}C$), in which their errors show relatively big in the winter and small in the summer. The differences reported here in the accuracy between NEMO and HYCOM for the thermal environments may be attributed to horizontal and vertical resolutions of the models, vertical coordinate and mixing scheme, data quality control system, data used for data assimilation, and atmosphere forcing. The present results can be used as a basic data to evaluate the accuracy of NEMO, before it becomes the operational model of the KMA providing real-time ocean analysis and prediction data.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제34권2_1호
• /
• pp.203-211
• /
• 2018

댐 방류는 장마 또는 가뭄 등을 원인으로 하천과 하천 주변 지역의 관리를 위해 시행되고 있다. 댐 방류는 하천에서 수용할 수 있는 저수량을 정확하게 파악하는 것이 전제되어야 한다. 따라서 하천의 허용 저수량 파악은 하천 주변 환경 관리에 중요한 요소라고 할 수 있다. 하지만 현재 하천의 허용 저수량 파악에 사용되고 있는 수위계측기, 영상을 이용한 방법들은 정확성, 효율성 등의 측면에서 한계점을 보인다. 따라서 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 드론으로 촬영한 영상을 기반으로 하천의 허용 저수량을 자동으로 계산하는 방법을 제안한다. 본 논문이 제안하는 방법은 크게 두 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 드론 영상을 이용하여 하천의 3차원 모델을 생성한다. 이 생성 과정은 대응점 추출, 영상 표정, 영상 정합 단계로 구성된다. 두 번째 단계에서는 생성된 하천 3차원 모델과 대상지역의 도로 및 하천 레이어를 이용하여 하천 단면 분석을 통해 허용 저수량을 산정한다. 이 단계에서는 하천의 최대 수위를 결정하고 하천을 따라 단면 프로파일을 추출, 3D 모델을 사용하여 대상지역 전체에 대한 허용 유량을 산정한다. 제안한 방법을 실험하기 위하여 북한강 일대의 데이터를 사용하였고, 결과적으로 허용 저수량을 자동으로 추출할 수 있었다. 제안한 방법은 하천과 그 주변지역의 실시간 관리 및 드론 영상을 활용한 3D 모델 활용에 큰 도움이 될 것이라 기대된다.

• 한국지진공학회논문집
• /
• 제14권2호
• /
• pp.49-56
• /
• 2010

계기에 의한 진도산정은 보통 PGA와 진도와의 경험적인 관계식으로부터 계산되어 왔다. 그러나 일본 기상청은 지진에 의한 피해의 정도는 관측된 PGA보다는 진도와 상관이 더 크다는 점에 착안하여, 지진 계측기에 의해 실시간으로 진도를 산정(JMA 계측 진도)함으로서 지진재해를 좀 더 정확히 평가하는 방안을 채택하고 있다. 이 연구의 목적은 국내에서의 JMA 계측진도의 실제적인 활용방안을 제시하는 것이다. 한반도는 강진의 발생빈도가 낮기 때문에 사용할 수 있는 강진자료가 충분치 않다. 따라서 한반도의 지진원 특성과 감쇠특성에 맞는 강진동을 추계학적인 방법으로 합성하였다. 이러한 방법으로 합성된 강진자료에 대하여 JMA 계측진도를 포함한 6개의 공학적 지진동 상수들을 계산하였다. 다음으로 계산된 상수들 사이의 경험적인 관계식을 결정하였으며, 이 상수들을 몇 개의 그룹으로 분류하기 위한 군집분석을 수행하여 지진동 상수들을 분류하였다. 그 결과, JMA 가속도 ($a_0$)는 스펙트럼 진도와 유사한 그룹으로 분류되었으며, CAV(Cumulative Absolute Velocity)와는 비교적 관계가 먼 그룹으로 나타났다. JMA 계측진도는 지진재해 평가에 있어서 다른 하나의 평가척도로서 사용이 기능할 것으로 생각된다. 한편 지진재해의 예측에 활용이 가능한 PGA와 $a_0$에 대한 감쇠식이 모멘트 규모와 진원거리의 함수로 유도되었다.