• 한국전자통신학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.773-782
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• 2016

최근 에너지 산업은 저성장 기조 지속, 에너지 고갈, 기후 온난화, 에너지 기업 파산 등의 위기에 직면하여 있으며 이를 돌파하기 위하여 다양한 방법들이 시도되고 있다. 본 논문에서는 신기후체제 출범에 따른 에너지 신산업의 등장배경과 국가별 기술동향을 분석하고 이에 대한 대응방안으로 에너지 신산업의 비즈니스 모델을 제안한다. 제안된 전력분야 비즈니스 모델로는 유무선 AMI 인프라 기반 EoT 서비스, 주파수 조정용 ESS, VnG 활용 E-프로슈머, 그리고 스마트 시티를 소개한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.41-42
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• 2015

도시에서의 에너지는 주로 인력에 의해 관리되고 소비된다. 전력이나 물, 가스 등 살아가는데 필요한 에너지는 화석연료로 생산되거나 만들어진다. 따라서 전력 등과 같은 에너지의 소비가 많을수록 이산화탄소 배출이나 지구온난화가 심화된다. 도시의 건축물에 대한 에너지의 공급체계는 건축물과 별도로 구성되어 있어 통합적 관리를 통해 사용량을 최적화하여야 한다. 본 논문에서는 스마트그리드 스테이션을 기반으로 한 스마트그리드 시티를 구축하는 방안을 제시하고자 한다. 이를 통해 홈, 타운, 시티를 거쳐 최종적으로 스마트 에너지 국가를 완성하게 된다.

• 스마트미디어저널
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• 제2권3호
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• pp.23-33
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• 2013

본 논문에서는 광주광역시의 전통시장 활성화를 위한 노력과 현황에 대해서 알아본다. 그리고 전통시장 활성화를 위한 물리적인 인프라와 환경 개선 사업보다 IT 측면에서의 소상인의 소액결제를 지원하기 위한 안드로이드 NFC 기반의 소액 결제 모델과 토큰화 기술을 제안한다. 소액결제 모델은 NFC 기반의 스마트폰을 이용하여 결제의 편리성을 제공하며, 암호화 및 토큰화 기술에 의한 사용자들의 간접 인증과 프라이버시를 제공한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권10호
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• pp.1305-1310
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• 2019

현대의 농업은 자원위주의 농업에서 과학기술 위주의 농업으로 변하고 있다. 과학기술이 융합된 농업은 새로운 신성장 동력으로 인식하고 있으며, 지능적인 스마트팜을 구축하기 위하여 정부 및 지방자치단체, 연구소, 산업계가 협력하여 스마트팜에 필요한 각종 장치를 개발하여 보급하고 있다. 최근에는 클라우드 플랫폼을 구축하여 보다 지능적인 농업환경을 구축하는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 도시의 건물 옥상을 활용하여 여가시간의 활용과 농업활동을 체험할 수 있는 도심형 에너지 자립 스마트팜 구축방안을 제시한다. 또한, IT 기술을 활용하여 스마트팜의 다양한 데이터를 원격지 서버에서 데이터를 관리하고 스마트팜 내부 환경을 제어할 수 있는 HMI 모듈을 개발하여 자동 또는 반자동으로 스마트팜을 관리하도록 한다. 서비스 모델은 모바일 기반으로 스마트팜의 내부 환경을 관리할 수 있는 모델을 제시한다.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제7권1호
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• pp.28-35
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• 2017

Cities have complex system composed diverse activities. The activities in cities have complex relationship that creates diverse urban phenomena. Big Data is emerging technology in order to understand such complex network. This research aims to understand such relations by analysing the diverse city indexes. 28 indexes were collected in 25 of districts in Seoul city and analysed to find a weighted correlation. By defining the correlation values of certain years, it tries to predict the missed index values, "happiness" of each districts in other years. The result presents that the overall prediction accuracy 70.25%. However, for further discussion, the result is considered that this methods may not enough to use in practice, since the data has inconstant accuracy by different learning years.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권8호
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• pp.95-100
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• 2023

Due to Traffic accidents people faces health and economical casualties around the world. As the population increases vehicles on road increase which leads to congestion in cities. Congestion can lead to increasing accident risks due to the expansion in transportation systems. Modern cities are adopting various technologies to minimize traffic accidents by predicting mathematically. Traffic accidents cause economical casualties and potential death. Therefore, to ensure people's safety, the concept of the smart city makes sense. In a smart city, traffic accident factors like road condition, light condition, weather condition etcetera are important to consider to predict traffic accident severity. Several machine learning models can significantly be employed to determine and predict traffic accident severity. This research paper illustrated the performance of a hybridized neural network and compared it with other machine learning models in order to measure the accuracy of predicting traffic accident severity. Dataset of city Leeds, UK is being used to train and test the model. Then the results are being compared with each other. Particle Swarm optimization with artificial neural network (PSO-ANN) gave promising results compared to other machine learning models like Random Forest, Naïve Bayes, Nearest Centroid, K Nearest Neighbor Classification. PSO- ANN model can be adopted in the transportation system to counter traffic accident issues. The nearest centroid model gave the lowest accuracy score whereas PSO-ANN gave the highest accuracy score. All the test results and findings obtained in our study can provide valuable information on reducing traffic accidents.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제11권2호
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• pp.30-37
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• 2022

Because fine dust (PM10) has a close effect on the environment, fine dust generated in the climate and living environment has a bad effect on the human body. In this study, the LSTM model was applied to predict and analyze the effect of fine dust on Gwangju Metropolitan City in Korea. This paper uses prediction values of input variables selected through correlation analysis to confirm fine dust prediction performance. In this paper, data from the Gwangju Metropolitan City area were collected to measure fine dust. The collection period is one year's worth of data was used from january to December of 2021, and the test data was conducted using three-month data from January to March of 2022. As a result of this study, in the as a result of predicting fine dust (PH10) and ultrafine dust (PH2.5) using the LSTM model, the RMSE was 4.61 and the test result value was as low as 4.37. This reason is judged to be the result of the contents of the one-year sample.

• 한국지리정보학회지
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• 제23권3호
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• pp.146-160
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• 2020

4차 산업혁명 시대를 맞이하면서 ICT 기술을 활용한 도시문제 해결 연구가 대두되고 있다. 도시문제 해결을 위해 스마트시티에 관한 다양한 실증연구가 수행되고 있고, 스마트시티를 효과적으로 구현하기 위해 물리적 환경과 가상환경을 상호연결하는 디지털 트윈 기반으로 구현하고 있다. 디지털 트윈을 구현하려면 공간의 개념이 필수적이며 실세계를 구성하는 공간정보가 반드시 필요하다. 따라서 본 연구는 디지털 트윈을 구현하기 위해 전주시의 건물, 수자원시설, 교통시설물을 대상으로 국가공간정보 구축규정과 국제표준 CityGML을 기반으로 3차원 공간정보 구축 및 모델화 연구를 수행하였다. 실증지역인 전주시를 대상으로 구축 범위별 세밀도 (LOD)를 정의하고 세밀도 별 데이터 수집, 분석 그리고 구축을 통해 공간정보 기반의 디지털 트윈 가능성을 판단하였다. 본 연구에서는 디지털 트윈 구현을 위한 도시 단위의 공간정보 구축방안을 제시하고, 구축결과를 도시 표준모델로 모델화했다는 의의가 있다. 본 연구 결과는 향후 스마트시티 및 디지털 트윈 구축을 추진하는 정부와 지자체에서 세부적인 구축방안, 표준정립 등의 기초자료로 활용이 가능할 것으로 기대된다.

• Smart Structures and Systems
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• 제21권4호
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• pp.435-448
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• 2018

This paper reports the development of a theoretically rigorous method for permanent way engineers to assess the condition of railway ballast under a concrete sleeper with the potential to be extended to a smart system for long-term health monitoring of railway ballast. Owing to the uncertainties induced by the problems of modeling error and measurement noise, the Bayesian approach was followed in the development. After the selection of the most plausible model class for describing the damage status of the rail-sleeper-ballast system, Bayesian model updating is adopted to calculate the posterior PDF of the ballast stiffness at various regions under the sleeper. An obvious drop in ballast stiffness at a region under the sleeper is an evidence of ballast damage. In model updating, the model that can minimize the discrepancy between the measured and model-predicted modal parameters can be considered as the most probable model for calculating the posterior PDF under the Bayesian framework. To address the problems of non-uniqueness and local minima in the model updating process, a two-stage hybrid optimization method was developed. The modified evolutionary algorithm was developed in the first stage to identify the important regions in the parameter space and resulting in a set of initial trials for deterministic optimization to locate all most probable models in the second stage. The proposed methodology was numerically and experimentally verified. Using the identified model, a series of comprehensive numerical case studies was carried out to investigate the effects of data quantity and quality on the results of ballast damage detection. Difficulties to be overcome before the proposed method can be extended to a long-term ballast monitoring system are discussed in the conclusion.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권12호
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• pp.1233-1242
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• 2021

본 연구에서는 비정형 데이터인 사진자료를 이용하여 침수의 발생여부를 판단하는 모델을 개발하였다. 침수분류를 모델 개발을 위하여 CNN기반의 VGG16, VGG19을 이용하였다. 모델을 개발하기 위하여 침수사진과 침수가 발생하지 않은 사진을 웹크롤링 방법을 이용하여 사진을 수집하였다. 웹크롤링 방법을 이용하여 수집한 데이터는 노이즈 데이터가 포함되어 있기 때문에 1차적으로 본 연구와 상관없는 데이터는 소거하였으며, 2차적으로 모델 적용을 위하여 224 × 224로 사진 사이즈를 일괄 변경하였다. 또한 사진의 다양성을 위해서 사진의 각도를 변환하여 이미지 증식을 수행하였으며. 최종적으로 침수사진 2,500장과 침수가 발생하지 않은 사진 2,500장을 이용하여 학습을 수행하였다. 모델 평가결과 모델의 평균 분류성능은 97%로 나타났으며. 향후 본 연구결과를 통하여 개발된 모델을 CCTV관제센터 시스템에 탑재한다면 신속하게 침수피해에 대한 대처가 이루어 질 수 있을 것이라 판단된다.