최근에는 태양광 및 연료 전지 등 신재생 에너지의 경우 대부분이 직류에너지원으로 발전하고 있으며 보급을 위해서는 이를 적절히 활용하는 방안이 필요하다. 이 경우 직류 전용 조명 시스템으로의 활용이 주 대안이 될 수 있다. 개발하고자 하는 태양에너지를 이용한 전원공급장치와 관련한 유사 시스템은 주로 태양광 패널을 컨트롤러를 포함한 충전 키트와 배터리를 서로를 각각 연결하여사용하는 형태로 되어 있다. 이것을 본 연구에서는 태양광패널과 일체형으로 연결하여 전기를 효율적으로 충전하고, 사용할 수 있도록 단일 형태의 독립된 전원공급장치를 구성한다. 이와 함께 직류 전원을 사용한 전자식 안정기 모듈을 램프와 분리되도록 일체형 전자식 안정기의 삼파장 DC 램프 모듈을 개발한다. 개발한 일체형의 DC 램프 모듈은 ON/OFF 버튼으로 램프의 점등과 소등이 가능하며, 사용하다가 램프나 안정기의 교체 시기가 되었을 경우 부분 교체만으로도 반영구적인 사용이 가능하도록 개발한다.
본 연구에서는 기본적인 평면 태양 전지 구조에 1차원 주기를 가지는 에미터 전극 배치를 통해 광학 및 전기적 효율을 최적화하는 설계방법을 제안한다. 에미터 전극의 주기가 줄어들면 애퍼처 비율이 감소해 빛 흡수율이 줄어들어 태양 전지 성능 저하에 영향을 끼친다. 본 연구에서는 시뮬레이션을 통해 가장 간단한 평판형 태양 전지 구조 내에서 에미터 전극 배열의 최적안을 제시하였다. 광학적 측면에서 에미터 전극이 없이 광흡수층 전면에서의 광흡수를 하는 레퍼런스 소자와 성능이 유사한 조건을 도출했다. 그리고 광흡수 및 전기적 효율 측면을 모두 고려하여 가장 효과적인 전극 구조를 제안하였다. 본 연구 결과는 광전 변환으로 생성된 전하를 전극으로 가장 효율적으로 전달할 수 있는 구조를 제안함으로써, 대체 에너지원에서 큰 비중을 차지하고 있는 태양 전지의 활용성을 높이는데 기여할 것이다.
코로나19의 출현 이후 국내외 공연계는 온라인 플랫폼을 활용해 다양한 예술적 실험을 시도하고 있다. 이에 본 연구는 연극 공연을 위한 창작 도구로 활용된 줌(Zoom)의 기능적 특성에 주목하였다. 우선 줌을 활용한 국내외 연극 공연 사례와 그 특징들을 살펴본 후, 줌 연극 <프로젝트, 홍도 Project, Hong-Do>의 제작 단계를 리서치 중심의 프리-프로덕션(Pre-production)단계, 대본을 바탕으로 각 장면을 구성하는 장면 워크숍(Scene Workshop)단계, 장면별 실시간 녹화를 진행하는 레코딩(Recording) 단계와 공연을 상영하기 위한 스트리밍(Streaming) 단계로 구분하여 살펴봄으로써 줌을 통해 창작한 연극의 특성을 고찰할수 있었다. 또한 이러한 제작 과정에서 나타난 배우의 연기 접근 방법을 시선의 분리, 공간의 재인식, 표현적 제스처의 활용, 능동적 행동으로서의 리액션(Reaction)으로 상정하여 살펴보았다. 그 결과 줌을 활용한 연극 작업의 지속적인 발전 가능성과 이에 따른 배우의 연기 접근 방법을 제안할 수 있었다.
With rapid advance of technologies including information and communication technologies, jobs are evolving faster than ever. Architectural engineering is no exception in this regard, and the green architectural engineering is emerging fast as a promising new field. In this study, a Delphi study of expert architectural engineers are conducted to find out (1) near future prospects of the field, (2) near future emerging jobs, (3) competencies needed for these jobs, and (4) educational content necessary to build these competencies with regards to the green architectural engineering. Initial Delphi survey consisting of open-ended questions in the above four areas were conducted and came out with 65 items after duplicate removal and semantic refinements. Further refinements via second and third wave of Delphi results into 40 items that the 13 architectural engineering experts may largely agree upon as future prospects with regards to the green architectural engineering. Findings indicate that it is expected that the demand for green architectural engineering and needs for automatic energy control system increase. Also, collaborations with other fields is becoming more and more important in green architectural engineering. The professional work management skills such as knowledge convergence, problem solving, collaboration skills, and creativity linking components from various related areas seem to also be on the increasing need. Near future ready critical skills are found to be the building environment control techniques (thermal, light, sound, and air), the data processing techniques like data mining, energy monitoring, and the control and utilization of environmental analysis software. Experts also agree on new curriculum for green building architecture to be developed with more of converging subjects across disciplines for future ready professional skills and experiences. Major topics to be covered in the near future includes building environment studies, building energy management, energy reduction systems, indoor air quality, global environment and natural phenomena, and machinery and electrical facility. Architectural engineering community should be concerned with building up the competencies identified in this Delphi preparing for fast advancing future.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권2호
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pp.711-732
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2019
Many unmanned aerial vehicle (UAV) applications have been employed for performing data collection in facilitating tasks such as surveillance and monitoring objectives in remote and dangerous environments. In light of the fact that most of the existing UAV relaying applications operate in conventional half-duplex (HD) mode, a full-duplex (FD) based UAV relay aided wireless network is investigated, in which the UAV relay helps forwarding information from the source (S) node to the destination (D). Since the activated UAV relays are always floating and flying in the air, its channel state information (CSI) as well as channel capacity is a time-variant parameter. Considering decode-and-forward (DF) relaying protocol in UAV relays, the cooperative relaying channel capacity is constrained by the relatively weaker one (i.e. in terms of signal-to-noise ratio (SNR) or signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR)) between S-to-relay and relay-to-D links. The channel capacity can be optimized by adaptively optimizing the transmit power of S and/or UAV relay. Furthermore, a hybrid HD/FD mode is enabled in the proposed UAV relays for adaptively optimizing the channel utilization subject to the instantaneous CSI and/or remaining self-interference (SI) levels. Numerical results show that the channel capacity of the proposed UAV relay aided wireless networks can be maximized by adaptively responding to the influence of various real-time factors.
경량 인공지능 하드웨어는 다양한 문제의 해결을 위해 멀티모달 센서 데이터를 입력받아 특징 선택, 추출, 차원축소, 정규화 과정을 수행한 후 인공지능 엔진으로 예측 결과를 도출한다. 다양한 애플리케이션에서 높은 성능을 달성하기 위해서는 이러한 경량 인공지능 하드웨어의 초 매개변수와 전체적인 전처리 시스템의 구성을 데이터에 맞춰 최적화할 필요가 있다. 본 논문에서는 경량 인공지능 하드웨어의 효율적인 제어 및 최적화를 위한 통합 프레임워크를 제안한다. 제안된 통합 프레임워크는 데이터 전처리 및 뉴로모픽 기반 경량 인공지능 엔진을 유연하게 재구성할 수 있으며, 최적의 모델을 생성할 수 있다. 기능검증을 위해 손글씨 이미지 데이터 세트와 관성 센서 데이터 기반의 낙상 검출 데이터 세트를 사용하였으며, 실험 결과 제안하는 통합 프레임워크가 각각의 데이터 세트에서 90% 이상의 정확도를 갖는 최적의 모델을 생성함을 확인하였다.
This study aims to suggest the direction of urban regeneration policies of Gangwon-do in accordance with COVID-19 outbreak, and the results are as follows. First, it is inevitable to urgently execute the project from the perspective of cities and counties in Gangwon-do, where the promotion of urban regeneration projects has been delayed due to COVID-19 incident. As a result, it is highly likely to cause the employees overloaded and have negative effect on achieving the goals of urban regeneration, so, it is necessary to provide support measures at the government and provincial level, such as the actual execution index and the adjusting time of start and completion of particular business. Second, as the uncertainty of COVID-19 continues, it needs to strengthen the operation and monitoring of urban regeneration support centers in Gangwon-do and examine the changes in business operation plans in advance. In particular, the decrease in visitors to traditional markets and restaurants is expected to have a direct effect on small business owners engaged in the service industry. Therefore, it is necessary to actively consider the utilization plans of smart city regeneration, such as online shopping and non-contact payment. Third, it is necessary to phase in smart urban regeneration training focused on information weakness to narrow the digital gap, in preparation for general lifestyle changes such as contactless and non-face-to-face interactions. At a time when new light is being shed on local areas, which are quieter than heavily populated cities, a project that reflects the regional characteristics and culture of Gangwon-do is necessary.
최근 발사체 개발의 큰 흐름을 살펴보면, 친환경, 저비용, 재사용, 심우주 탐사를 위한 저장성, 외부행성에서의 추진제 확보 가능성 등의 이유로 액체 메탄이 로켓 연료로 각광 받기 시작했다. 재사용 발사체 기술의 보편화, 국제적인 엔진개발 추세에 발맞춰 미래의 경쟁력과 임무 유연성을 확보하려면 엔진 개발 기간 등을 고려해서 가능한 빨리 메탄엔진 개발을 추진해야 하며, 제작 및 시험 인프라, 활용성, 개발 비용 등을 종합적으로 고려하면 부스터 엔진보다 저추력 엔진을 선행 개발하는 것이 더 적절한 것으로 판단된다.
In order to increase the indoor air purification effect of plants, plants need to be placed on 5-10% of indoor spaces. To increase the density and utilization of plants in indoor spaces, studies on bio-wall, a vertical green wall system, have been recently conducted. The purpose of this study was to investigate the growth characteristics of 7 indoor plants introduced to the system and their rooting zones at different irrigation cycles. This study was conducted to investigate a proper irrigation cycle for the continuous maintenance of bio-wall systems. The conditions of their growth environment were maintained as follows: light intensity, 20-50 μmol·m-2·s-1 PPFD; and temperature, 20 - 25℃. For fertilization, Hyponex diluted with water at the ratio of 1:1,000 was supplied to plants. Irrigation was treated at intervals of 1, 3, 5, and 7 days for 1 hour at a time. As a result, there was no significant difference in the growth of plants between different irrigation cycles. Dieffenbachia 'Marianne' showed a significant decrease in the number of leaves at the irrigation cycle of 7 days. In addition, the chlorophyll content was relatively low at the irrigation cycle of 7 days. In terms of the color of leaves, a decrease in L value and b value and an increase in a value were observed, resulting in changes in brightness and color. Ardisia pusilla 'Variegata' showed a slightly higher photosynthetic activity and stomatal conductance when it was watered every day and once per 5 days, while Epipremnum aureum showed a relatively higher photosynthetic activity and stomatal conductance at the irrigation cycle of 3 days. In the case of root activity, it was found that the longer irrigation cycle, the higher root activity compared to daily irrigation. The development of roots of Peperomia clusiifolia was promoted by watering at long intervals. However, in the case of Aglaonema 'Siam-Aurora', the total number of roots decreased at the interval of 7 days. In conclusion, a proper irrigation cycle for the sustainable maintenance of vertical bio-wall systems seems to be 3 days.
Shabbir Ahmed Osmani;Roya Narimani;Hoyoung Cha;Changhyun Jun;Md Asaduzzaman Sayef
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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pp.179-179
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2023
This study suggests a new approach of water level forecasting for extended lead times using original data preprocessing with variational mode decomposition (VMD). Here, two machine learning algorithms including light gradient boosting machine (LGBM) and random forest (RF) were considered to incorporate extended lead times (i.e., 5, 10, 15, 20, 25, 30, 40, and 50 days) forecasting of water levels. At first, the original data at two water level stations (i.e., SW173 and SW269 in Bangladesh) and their decomposed data from VMD were prepared on antecedent lag times to analyze in the datasets of different lead times. Mean absolute error (MAE), root mean squared error (RMSE), and mean squared error (MSE) were used to evaluate the performance of the machine learning models in water level forecasting. As results, it represents that the errors were minimized when the decomposed datasets were considered to predict water levels, rather than the use of original data standalone. It was also noted that LGBM produced lower MAE, RMSE, and MSE values than RF, indicating better performance. For instance, at the SW173 station, LGBM outperformed RF in both decomposed and original data with MAE values of 0.511 and 1.566, compared to RF's MAE values of 0.719 and 1.644, respectively, in a 30-day lead time. The models' performance decreased with increasing lead time, as per the study findings. In summary, preprocessing original data and utilizing machine learning models with decomposed techniques have shown promising results for water level forecasting in higher lead times. It is expected that the approach of this study can assist water management authorities in taking precautionary measures based on forecasted water levels, which is crucial for sustainable water resource utilization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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