Recently, as the number of landscaping plant nurseries have increased, environmental problems such as topographical damage due to indiscriminate changes in land use, increased non-point pollution, and increased impervious areas are also occurring. In this study, we propose eco-friendly facilities and a detailed maintenance manual that can enhance the eco-friendliness and scenic beauty of landscaping plant nurseries that are increasingly located near cities. By exploring previous reports on eco-friendly facilities and related laws, we cataloged the types of eco-friendly facilities, and by referring to examples of eco-friendly facilities introduced in overseas cases and the environmental functions of agriculture, we cataloged the types of eco-friendly facilities suitable for introduction in plant nurseries. The selected facilities are rain gardens, tree boxes, vegetated filter beds, bio-retention, infiltration trench, infiltration tanks, permeable pavements, and sand filtration systems. The maintenance tasks of eco-friendly facilities were categorized and management plans were proposed, which is expected to be utilized as a basic data to prepare eco-friendly space planning and operation management plans when creating a landscape plant nurseries in the future.
Predictive maintenance has been one of important applications of data science technology that creates a predictive model by collecting numerous data related to management targeted equipment. It does not predict equipment failure with just one or two signs, but quantifies and models numerous symptoms and historical data of actual failure. Statistical methods were used a lot in the past as this predictive maintenance method, but recently, many machine learning-based methods have been proposed. Such proposed machine learning-based methods are preferable in that they show more accurate prediction performance. However, with the exception of some learning models such as decision tree-based models, it is very difficult to explicitly know the structure of learning models (Black-Box Model) and to explain to what extent certain attributes (features or variables) of the learning model affected the prediction results. To overcome this problem, a recently proposed study is an explainable artificial intelligence (AI). It is a methodology that makes it easy for users to understand and trust the results of machine learning-based learning models. In this paper, we propose an explainable AI method to further enhance the explanatory power of the existing learning model by targeting the previously proposedpredictive model [5] that learned data from a core facility (Hyper Compressor) of a domestic chemical plant that produces polyethylene. The ensemble prediction model, which is a black box model, wasconverted to a white box model using the Explainable AI. The proposed methodology explains the direction of control for the major features in the failure prediction results through the Explainable AI. Through this methodology, it is possible to flexibly replace the timing of maintenance of the machine and supply and demand of parts, and to improve the efficiency of the facility operation through proper pre-control.
수트리의 진행과정은 십수년이 걸리며 보통 매우 오래된 지중케이블에서 발견된다. 이러한 지중케이블들은 이미 접근이 어려운 곳에 있어 수트리를 검출하기 위해서는 많은 비용과 시간이 소요된다. 이러한 지중케이블의 유지보수 비용과 시간을 절감하기 위해서는 수트리가 진행된 지중케이블이 전력망에 미치는 영향을 분석할 수 있는 수학적 모델링이 필요하고, 이를 이용한 수트리 탐지 기술개발이 매우 필요한 실정이다. 본 논문에서는 수트리가 포함된 XLPE 케이블 대한 수학적 모델링을 하고자 수트리의 복잡한 구조를 Vented tree의 확인된 특정 패턴 2가지를 기준으로 가정하여 단순화 하였다. 그리고 수트리의 발달에 따른 케이블 절연층의 캐패시턴스 및 레지스턴스를 계산 및 분석하기 위해 matlab으로 시뮬레이션을 실시하였으며, 모델링의 유용성을 검증하기 위해서 참고문헌 Burkes 논문의 케이블 데이터를 동일하게 적용하였다. 시뮬레이션 결과, 캐패시턴스 크기의 변화는 케이블에 수트리 영역이 절연층에 95%까지 진행되었을 때 정상대비 약 0.025×10-13[Farads/mm] 증가됨을 확인하였다. 레지스턴스 값의 경우 정상대비 약 0.5×1016[ohm/m] 정도 감소되는 것을 확인하였다. 따라서, Burkes 논문의 물리적 모델링 시뮬레이션 결과와 비교하였을 때 그 변화값이 매우 유사하여 본 논문에서 제시한 수학적 모델링의 유용성을 검증하였다.
산림은 우리 생활 가까이에서 의복과 문화, 생존의 기반을 제공해 주고 있는 기본적인 자산이다. 이러한 자산은 문화와 생활로서 지역 주민들의 삶 속에 녹아들어 있으며, 후세로 이어져 나갈 것이다. 본 연구는 산림문화자산에 대한 조사가 부족한 지역인 남해안지역의 노거수 및 군락지와 숲에 대한 현지조사를 실시하여, 보호수로서의 지정가능성을 검토하기 위해 수행되었다. 현장 조사는 남해안에 접해 있는 경남지방 전남지방의 11개 시, 군에 위치한 노거수 및 군락지와 숲 등 80개소를 조사하였다. 노거수 및 군락지와 숲의 건강성과 관리상태를 비교적 객관적으로 측정하기 위한 판단기준을 전문가 표적토론(brainstorming)을 통하여 설정하였다. 현장 조사 결과, 현재 보호수로 미지정된 노거수 및 군락지와 숲 중에서 산림청 예규 제 574호의 기준에 의한 법정보호수 지정 기준을 통과하고, 관리상태도 좋은 노거수 및 군락지와 숲을 선정하였다. 군락지는 남해 난음리 비자나무 숲이 선정가능성이 높으며, 노거수는 하동 평사리 부부소나무를 포함한 13개소의 나무들이 지정 가능성이 높은 것으로 판단하였다. 노거수의 수종은 느티나무 3주, 팽나무 3주, 소나무 2주, 모밀잣밤나무, 왕버들, 후박나무 각 1그루씩이었다. 이러한 노거수와 군락지는 보호수로 지정하여서 국가의 체계적인 관리를 필요로 하며, 우리의 산림문화자산으로서 그 가치를 이어가야할 것으로 판단한다.
본 연구는 경회루 권역의 경관개선을 위해 원형을 고찰하고, 수목 생장예측모델을 추정하여 개선방안을 제시하기 위해 실시하였다. 식재경관의 개선방안에 대한 검증을 위해 만세산에 식재된 수목에 대한 사진측량을 진행하였다. 만세산 송림의 생장율을 알아보기 위해 Pressler 공식을 이용하고, 시뮬레이션을 제작하여 분석하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 현장조사 및 경관분석 결과, 경회루 권역의 수목들은 수양벚나무와 감나무를 제외하고 흉고직경 30cm 이상의 대교목으로 특히 경관을 차폐하는 만세산의 송림과 북쪽 화계의 수목들에 대한 전정을 통해 관리하거나, 작은 수목으로 대체할 필요가 있다. 둘째, 수목생장율 측정 결과, 평균 10년을 기준으로 남측 만세산은 근원직경 14%, 수고 5%가 북측 만세산은 근원직경 7%, 수고 2.4% 만큼 생장하였다. 나아가 산출된 수목생장률을 바탕으로 시뮬레이션을 작성했을 때 20년 후에는 경회루 2층에서 경관 또한 만세산의 송림이 인왕산의 스카이라인을 차단함을 확인하였다. 셋째, 경관개선 시뮬레이션을 분석하여 경회루 권역의 경관을 조망하기 위한 수목관리방안을 제시하였다. 본 연구는 경회루 권역의 식재경관을 고증하고 효율적인 정비방안을 도출한 것에 의의가 있다.
최근 무선 인터넷이 발전하고 모바일 단말기 사용이 증가함에 따라 위치 기반 서비스(LBS: Location Based Service)에 대한 요구가 증가되고 있으며, 모바일 단말기 환경에서 효율적인 위치 기반 서비스를 제공하기 위해 공간 데이타를 저장 및 관리하는 공간 인덱스의 연구가 필수적으로 요구되고 있다. 플래시 메모리는 모바일 단말기에서 대용량의 공간 데이타를 효율적으로 저장하기 위한 보조 저장 장치로 많이 사용된다. 그러나 플래시 메모리에 기존 공간 인덱스를 그대로 적용할 경우 빈번한 노드 갱신에 의한 쓰기 연산 증가로 인덱스 성능이 저하된다. 이러한 문제점을 해결하고자 최근 플래시 메모리 기반 공간 인덱스가 연구되고 있지만 버퍼와 플래시 메모리의 공간 활용도가 낮아 효율성이 떨어지는 문제점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 플래시 메모리 기반 공간 인덱스들의 문제점을 해결하기 위해 노드 압축 기법과 쓰기 연산 지연 기법을 적용한 FR-Tree(Flash-Memory based R-Tree)를 제안하였다. FR-Tree의 노드 압축 기법은 공간 데이타의 MBR(Minimum Bounding Rectangle)을 상대 좌표값과 MBR 크기 값을 이용해 압축함으로써 플래시 메모리의 공간 활용도를 높였다. 그리고 쓰기 연산 지연 기법은 공간 데이타의 삽입, 갱신, 삭제시 플래시 메모리에 저장된 공간 인덱스에 바로 반영하지 않고 버퍼에 임시적으로 저장한 후 일괄적으로 플래시 메모리에 반영하여 플래시 메모리의 쓰기 연산 횟수를 줄였다. 특히, 버퍼내 동일한 공간 데이타들의 중복 저장을 방지하여 버퍼의 공간 활용도를 높였다. 마지막으로, 본 논문에서는 다양한 성능 평가를 통해 FR-Tree가 플래시 메모리에서 기존 공간 인덱스들에 비해 성능이 우수함을 입증하였다.
현재 무선 통신 기술과 위치 정보 기술의 발달은 다양한 위치 기반 서비스(LBS: Location Based Services)의 발전을 가져왔으며, 위치 기반 서비스에서 이동 객체의 미래 위치를 빠르게 예측하기 위한 미래 인덱스의 필요성이 높아지고 있다. 미래 인덱스와 관련한 대표적인 연구로써 도로 네트워크 환경에서 이동 객체의 과거 궤적 정보를 이용하여 신뢰성을 높인 확률 궤적 예측 기법이 연구되었다. 그러나, 이 기법은 장기간 미래 질의 시 방대한 미래 궤적 탐색 부하로 인해 예측 성능이 떨어지게 되며, 이 때문에 발생하는 빈번한 미래 궤적 갱신으로 인해 인덱스 유지비용이 매우 높아지게 된다. 따라서, 본 논문에서는 효율적인 장기간 미래 위치 예측을 위한 셀 기반의 미래 인덱싱 기법인 PCT-Tree(Probability Cell Trajectory-Tree)를 제시한다. PCT-Tree는 방대한 과거 궤적의 확률을 셀 단위로 재구성함으로써 인덱스 크기를 줄이고, 장기간 미래 질의의 예측 성능을 개선시킨다. 또한, 과거 궤적 정보를 이용하여 신뢰성있는 미래 궤적을 예측함으로써 미래 궤적 예측 오류에 따르는 통신비용과 미래 궤적 갱신으로 인한 인덱스 재구성 비용을 최소화 할 수 있다. 실험을 통해 도로 네트워크 환경에서 PCT-Tree가 기존 인덱싱 기법보다 장기간 미래 질의 성능이 우수함을 입증하였다.
트리 데이터로부터 유용한 정보들을 추출하는 가장 일반적인 방식은 빈번하게 자주 발생하는 서브트리 패턴들을 얻는 것이다. XML 마이닝, 웹 사용 마이닝, 바이오인포매틱스, 네트워크 멀티캐스트 라우팅 등 빈번 트리 패턴 마이닝은 여러 다양한 영역에서 광범위하게 이용되고 있기 때문에, 해당 패턴들을 추출하기 위한 많은 알고리즘들이 제안되어 왔다. 하지만, 현재까지 제안된 대부분의 트리 마이닝 알고리즘들은 여러 가지 심각한 문제점들을 내포하고 있는데 이는 특히 대량의 트리 데이터 집합을 대상으로 했을 때는 더 심각해진다. 주요하게 발생하는 문제점들로는, (1) 계층적 트리 구조의 데이터 모델링, (2) 후보군 유지를 위한 고비용 계산, (3) 반복적인 입력 데이터 집합 스캔, (4) 높은 메모리 의존성이 대표적이다. 이런 문제점들을 발생하게 하는 주요 원인은, 대부분의 기존 알고리즘들이 apriori 방식에 근거하고 있다는 점과 후보군 생성과 빈발 횟수 집계에 anti-monotone 원리를 적용한다는 점에 기인한다. 언급한 문제들을 해결하기 위해, 본 저자들은 apriori 방식 대신 pattern-growth 방식을 기반으로 하며, 빈번 서브트리 추출 대신 최대 빈번 서브트리 추출을 목적으로 한다. 이를 통해 제안된 방법은, 빈번하지 않은 서브트리들을 제거하는 과정 자체를 배제할 뿐만 아니라, 후보군 트리들을 생성하는 과정 또한 전혀 수행하지 않음으로써 전체 마이닝 과정을 상당히 개선한다.
오버레이 멀티캐스트는 하드웨어적인 인프라의 구축 없이도 시스템의 자원과 네트워크 대역폭을 효율적으로 사용할 수 있는 기법이지만 IP 멀티캐스트와는 달리 중간 노드의 이탈이 발생하게 되어 멀티캐스트 트리의 복구가 필요하다. 본 논문에서는 이러한 결점을 보완하기 위해 각각의 노드가 가지는 Out Degree 자원을 사전에 예약하여 트리의 복구가 필요로 할 때 자원을 예약한 노드에게 바로 서비스를 요청하는 모델을 제안한다. 제안된 모델은 백업 노드의 도움으로 빠른 복구가 가능하고 복구된 노드들에게는 새로운 경로에서 발생한 지연시간의 영향을 최소화 했다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안된 모델이 기존의 기법들 보다 적은 복구 시간이 소요되고 부모 노드의 이탈로 인해 많은 수의 노드가 영향을 받는 상황일수록 더욱 효과적인 방안임을 보여주고 있다.
The purpose of this study was to suggest development strategies of a village of Hwaseong-si where several programs using it's traditional items have been operated since 2003 according to the policy of Rural Traditional Thema Village Development implemented by Rural Development Administration(RDA). The village is located in Yodang-ri, Yanggam-myun, hwaseong-si in Gyounggi province. The village is called as 'Eunheng Namu Maeul' which means 'ginkgo tree village' since the tree is almost 350 years old and beautifully huge. Including this big tree there are much more traditional items such as organic dairy farming, hand-made cheese, legends and traditional plays. Using this items and government subsidies, the village has managed various tour programs and other income increasing projects. This study analyzed the strengths, weaknesses, opportunities and threats of the current situation of the village with the related materials and data to find out development strategies for the village-based programs and projects. This study recommended the followings as a major result of this study. The huge ginkgo tree at the village could be a better traditional attractive item when paths and wood of ginkgo trees will be built up especially utilizing the original huge one around the village. Like this, the item of hand made cheese could be a much more valuable traditional item when there will be an advanced facility for the people's working together. The social actives of the village have been weakened because of few young dwellers living there, therefore there needs a special subsidizing project for the village to hire a young manager having some social skills and knowledges. The situation being urbanized in front of the village needs precisely checking and implementing the Hwaseong-si's urbanization policy so that the urbanization could be harmonized with the maintenance and development of the traditional items of the village.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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