농업비점오염에 의한 수질문제 해결을 위하여 인공습지 조성이 늘어나고 있으나 긴 체류시간과 긴 일조량 등으로 인하여 습지 내 조류 발생 등의 문제가 지속적으로 발생하고 있다. 본 연구는 농업 비점오염원관리를 위하여 조성된 인공습지의 효율을 평가하여 자연기반 능력이 향상된 고도화된 인공습지 개선방안을 제시하고자 수행되었다. 인공습지의 성능평가는 구성성분(물, 퇴적물 및 식물)의 모니터링을 통해 구성성분이 시스템의 처리 성능에 주는 기여도 평가를 통해 수행되었다. 건기시에는 식물성 플랑크톤의 과다성장, 긴 체류시간 및 일조량 과다로 습지내 탁도 및 미립자 농도가 각각 80~197 % 및 10~87 %정도 증가하는 것으로 나타났다. 그러나 강우시에는 습지내 적절한 물 순환과 지속적인 물 흐름으로 미립자, 유기물 및 영양분의 농도가 43 ~ 70 %, 22 ~ 49 %, 15 ~ 69 % 정도 감소하는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과로 볼 때 인공습지가 가진 문제해결을 위해서는 자연습지가 가진 안정적 물 흐름이 필요하다는 것을 알수 있다. 그러나 일정수심을 유지하도록 되어있는 인공습지 설계기준은 건기와 강우기가 뚜렷하게 나타나는 한국적 기후상황에 타당하지 않다. 따라서 본 연구에서는 인공습지가 가진 문제를 해결하고 홍수관리, 수질 관리 및 환경 기능을 지속적으로 유지할 수 있도록 다기능 설계기법을 개념화하였다.
본 논문에서는 무선 센서 망을 위한 트래픽 적응적 수면시간 기반 매체 접근 제어 (Traffic Adaptive Sleep based Medium Access Control; TAS-MAC) 프로토콜을 제안한다. 제안 된 프로토콜은 클러스터를 구성하는 센서노드에 적용되며 TDMA를 기본 방식으로 사용한다. 기존에 제시된 LEACH와 BMA-MAC과 같은 전형적인 스케줄링 방식을 사용하지만 입력 데이터가 없거나 주변으로부터 발생되는 이벤트 발생이 없는 긴 침묵시간을 고려한다. 이를 위하여 간단한 트래픽 측정기법을 사용하며 기존 중앙집중식 MAC에서 수행하는 불필요한 스케줄링 시간을 줄임으로서 에너지 소모를 적게 한다. 제안된 프로토콜의 프레임은 조사(I), 전송(T), 그리고 수면기간(S)로 구성되며 I-기간 동안 필요한 정보를 수집하여 긴 침묵 시간에 대응한 적당한 수면시간을 동적으로 결정한다. 또한 한 노드에서 클러스터 헤드로 전송할 데이터가 하나 이상일 때, T-기간 동안 다중의 데이터 전송이 가능하도록 TAS-MAC 프로토콜을 개선하여 데이터의 평균 전송 지연을 줄인다. 시뮬레이션을 통하여 에너지 소비와 전송 지연을 분석하고 기존 방식에 비해 에너지 효율이 향상됨을 보인다. 제안된 방식은 에너지 효율이 증가되면서 지연이 상대적으로 증가하는데 에너지 감소 요구를 만족시키는 방안도 논의한다.
소규모 바이오 리텐션과 유사한 기능을 수행하는 식물재배화분은 유출저감과 함께 비점오염을 저감할 수 있다는 측면에서 도시지역에 유망한 LID 시설이다. 본 연구에서는 2개소의 실증 식물재배화분을 모니터링 평가하였다. 이 시설을 통하여 1개소의 시설에서는 강우량이 15mm 이하일 경우 85-100% 유출저감을 달성하였으며 강우량 50mm에서는 50-64%의 유출저감을 나타내었다. 이와 같은 조건에서 TSS와 유기물질, 영양소 및 중금속의 저감효율은 40-95% 이었다. 이와 반면에 다른 시설에서는 동일한 강우조건에서 강우유출수 전량이 포착되어 유출발생이 일어나지 않았는데 식물재배화분 통과 후 배수 및 지하여건에 대한 정밀한 재평가가 필요한 것으로 나타났다. 이와 같은 상황이 주변 지하수나 지하구조물에 위해를 가할 수 있으므로 식물재배화분의 설계 및 시공시 투수속도에 면밀한 검토가 필요하며 투수계수가 지나치게 큰 지역에는 토목섬유 포설이나 차수 배리어와 같은 라이닝 시공을 실시해야 한다.
최근에 빠르게 확산되고 있는 CCTV와 같은 영상기기들은 거의 모든 공공기관, 기업, 가정 등에서 비정상적인 상황을 감시하고 대처하기 위한 수단으로 활용되고 있다. 그러나 대부분의 경우 이상상황에 대한 인식은 모니터링하고 있는 사람에 의해 수동적으로 이루어지고 있어 즉각적인 대처가 미흡하며 사후 분석용으로만 활용되고 있다. 본 논문에서는 최신 딥러닝 기술과 실시간 전송기술을 활용하여 이벤트 발생시 스마트폰으로 이상 상황을 동영상과 함께 실시간으로 전송하는 동영상 감시 시스템의 개발 결과를 제시한다. 개발된 시스템은 오픈포즈 라이브러리를 이용하여 실시간으로 동영상으로 부터 인간 객체를 스켈레톤으로 모델링한 후, 딥러닝 기술을 이용하여 인간의 행동을 자동으로 인식하도록 구현하였다. 이를 위해 Caffe 프레임워크를 개발된 오픈포즈 라이브러리를 다크넷 기반으로 재구축하여 실시간 처리 능력을 대폭 향상 시켰으며, 실험을 통해 성능을 검증하였다. 본 논문에서 소개할 시스템은 정확하고 빠른 행동인식 성능과 확장성을 갖추고 있어 다양한 용도의 동영상 감시 시스템에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
도시화와 산업화로 인하여 불투수면적이 증가함에 따라 강우유출에 의한 비점오염원이 수계에 미치는 영향이 커지고 있다. 과거에는 비점오염원을 관리하기위해 장치형 시설(BMP)이 많이 사용되었으나 최근 LID(Low Impact Development)기술을 통해 자연적으로 처리하는 기술이 많이 활용되고 있다. 본 연구에서는 자연형 시설 중 식생체류지에서의 강우 모니터링을 실시한 데이터를 토대로 SWMM 모델을 통해 다양한 강우사상을 모의하였다. LID 모델링 연구의 특징으로 실데이터가 자연시설을 통해 얻은 결과이기 때문에 단기간 데이터로는 정확한 모델링 자료를 구축하기 어려워 정확한 모델을 구현하기가 힘들다는 특징이 있는데, 본 연구에서는 3년간 모니터링한 데이터를 통해 정밀한 모델을 구축하였다는 점에서 의의가 있다. 총 18회 모니터링한 실데이터를 모의하였으며, 유입량과 유출량, 오염물질 5개항목의 제거효율을 모의하였다. 성능평가를 실시한 결과 7개 항목 대부분이 우수한 지표를 나타내었으며, 상대적으로 TN과 TP 항목이 모의성능이 낮은 것으로 나타났다. 미래에는 우리나라도 상수도 시스템과 하수도 시스템이 실질적으로 통합되어 운영되는 통합물관리 시스템이 도입될 것으로 예상된다. 따라서, 본 연구결과는 미래형 통합물관리시스템에서 강우를 초기에 관리하는 단계에서 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 판단되며, 설치예상지역의 강우유출저감 및 오염물질 저감 정도를 사전에 예측할 수 있으며, 이를 통해 식생체류지의 과다설계를 방지할 수 있을 것으로 기대된다.
셰일가스 개발 과정에서 수압 파쇄에 의해 발생하는 미소지진의 진원 분포는 균열대의 특성을 파악하는 데 필요한 중요한 정보를 제공한다. 본 연구에서는 가상의 진원에 대하여 부정확한 속도 구조 모델이 선형 역산법을 이용한 진원 결정 프로그램인 hypoellipse와 hypoDD의 결과에 어떠한 영향을 미치는 지에 대해서 알아보았다. 총 98개의 가상 관측소를 반경 4 km의 원내에 배치하였고, 25개의 지진들이 판상으로 분포한 가상 지진 세트를 관측망의 중심부에서부터 남쪽으로 1 km 간격으로 5곳에 배치하였다(S0 ~ S4). 역산 결과의 정확성을 정량적으로 평가하기 위해 진원들의 평균 위치의 차이를 의미하는 $d_1$, 가정한 진원에 대한 면적비 r, 근사 평면과 실제 평면의 경사 차이 ${\theta}$, 근사 평면과 실제 평면의 주향 차이 ${\phi}$, 근사 평면으로부터 진원들이 떨어진 거리의 제곱평균제곱근 $d_2$, 평면상에서의 진원들의 패턴의 정확성 $d_3$의 6가지 파라미터를 정의하였다. 층상 구조를 가정한 기준 속도 구조를 만들어 합성 주시자료를 계산하였으며, 속도 구조의 부정확성을 고려하기 위하여 진원 역산에 사용한 속도 구조 모델은 각 층의 기준 속도를 중심으로 0.1 km/s, 0.2 km/s, 및 0.3 km/s의 표준편차를 가지는 정규분포를 이용하여 구성하였다. 속도의 부정확성에 비례하여 오차가 커지는 파라미터에는 $d_1$, r, ${\theta}$, 및 $d_3$가 있으며, 나머지 두 파라미터는 S4의 경우를 제외하면 속도 부정확성의 정도와 관계없이 일정한 오차를 보여준다. S0, S1, S2, S3의 경우, hypoellipse와 hypoDD 모두 비슷한 $d_1$ 값을 나타낸다. 하지만 다른 파라미터의 경우 hypoDD가 훨씬 나은 결과를 보여주며, 진원의 상대적 오차는 속도 구조의 부정확도와 관계없이 수 미터 이하이다. 수압 파쇄의 부피 양상을 알기 위한 목적으로 상대적 진원 위치 부정확성을 수 미터 이내로 제한시키기 위해서 hypoellipse에서는 0.2 km/s 이내의 속도 오차의 표준편차를 가져야하며, hypoDD에서는 속도 오차의 표준편차 값이 0.3 km/s일 때에도 상대적 진원 위치 오차를 수 미터 이내로 제한시킬 수 있다.
실시간 소프트웨어 설계 구조 중의 하나인 시간 구동 구조 (TTA: Time-Triggered Architecture)는 미리 정해진 시간에 따라 특정 태스크를 수행하기 때문에 소프트웨어의 동작을 예측하기 쉽지만 이의 적용을 위해서는 시스템의 시간 제약성을 만족시키는 설계 과정이 필수적이다. 반면 이벤트 구동 구조 (ETA: Event-Triggered Architecture)는 외부의 이벤트가 발생함에 따라 대응되는 태스크를 수행하는 방식으로 소프트웨어의 구조가 직관적이고 이벤트에 대한 반응 시간이 빠르며 확장이 용이하다. 그러나 이 구조는 다양한 이벤트 발생 상황에 대한 시스템 동작의 예측이 어려워서 높은 안전도가 필요한 시스템 구현에 많이 사용되고 있지 않다. 많은 관련 연구에서 높은 안전도가 필요한 안전 지향 시스템에 TTA를 적용 할 것을 권장되지만, 실제 구현에 있어서는 이의 적용에 필요한 실시간성 분석에 많은 노력이 소요되고, 소프트웨어 공학기술 적용에 대한 인식 부족으로 TTA의 적용이 많지 않은 실정이다. 본 논문은 인간의 생명과 직결되어 이에 따른 실시간성과 안전성이 요구되는 인공심장 제어 시스템에 내장된 소프트웨어 구조를 TTA 기반으로 개선한 연구를 기술한다. 본 연구에서는 인터럽트 측정 소프트웨어를 구현하여 기존에 내장된 실시간 소프트웨어가 가진 태스크의 시간적 속성을 파악하고 RMA (Rate-Monotonic Analysis) 실시간 분석 기법을 통해 시스템의 실시간성을 만족할 수 있도록 설계를 개선하였다. 또한, 이를 바탕으로 인공심장 제어 소프트웨어의 구현을 개선하여 다양한 실험을 통해 개선된 TTA 기반의 소프트웨어를 탑재한 인공심장 시스템은 시스템의 동작 예측도를 획기적으로 높여주면서 기존의 인공심장 시스템과 동일하게 동작함을 확인하였다.
본 연구는 Low Impact Development (LID) 시설로서 도로에 적용 가능한 수목여과시설을 개발 하고자 수행되었다. 수목여과시설의 적용가능성 및 효과 검증을 위해 Test-bed 규모의 시설을 조성하여 총 17개월(2011년 6월 ~ 2012년 11월)동안 모니터링을 수행하였다. 모니터링 결과, 누적강우량 2 mm 이하의 강우시 발생되는 강우유출량은 시설내 전량 저류 되며 20 mm 이상일 경우 유입유량의 최소 20%가 시설내 저류 되는 것으로 분석되었다. 강우량에 따른 오염물질별 저감효과를 분석한 결과, Total Pb는 70% 이상의 저감효율을 보여 오염물질 중에서 저감효과가 가장 뛰어난 것으로 나타났으며 중금속, 입자상 물질, 영양염류 및 유기물 순으로 저감효과가 높은 것으로 조사되었다. 오염물질별 평균 저감효율은 60~73%의 범위로 나타났으며 소규모 강우(10 mm 미만의 강우)시 10 mm 이상의 강우 일 때 보다 오염물질이 함유된 강우 유출수가 시설 내에서 충분히 저류되기에 오염물질 저감에 효과적인 것으로 분석되었다. 본 연구결과를 활용하여 강우량, 오염물질 저감효율과 같은 LID 시설의 설계인자를 도출할 수 있었으며 물순환 효과 및 오염물질의 효율평가를 통하여 향후 본 시설과 유사한 시설의 설계시 활용 가능성이 높은 것으로 판단된다.
기후변화에 의해 발생하는 대기 불균형은 강우량의 증가로 이어지고, 침수 발생 빈도가 증가함에 따라 이를 탐지할 수 있는 기술의 필요성이 증가하고 있다. 침수 피해를 최소화하기 위해 지속적인 모니터링이 필요하며, 날씨의 영향을 받지 않는 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 영상을 활용하여 침수지역을 탐지하였다. 관측된 데이터는 median 필터를 통해 노이즈를 감소시키는 전처리 과정을 진행하였으며, 객체 탐지 기법을 통해 수체와 비수체를 분류하여 각 기법의 침수탐지 활용성을 평가하고자 하였다. 본 연구에서는 Otsu 기법과 SVM 기법을 통해 수체 및 침수 탐지를 수행하였으며, Confusion Matrix를 통해 전체적인 모델의 성능을 평가하였다. Otsu 기법은 수체와 비수체의 경계를 구분하는데 적합함을 보였으나, 혼합물의 영향을 받아 오탐지의 비율이 높게 나타났다. 반면, SVM 기법을 사용한 경우, 오탐지 비율이 낮고 혼합물에 의한 영향에 민감하지 않은 것으로 관측되었다. 이에 따라 침수 상태를 제외한 다른 조건에서 SVM 기법의 정확도가 높게 나타났다. Otsu 기법이 침수 조건에서 SVM 기법보다 다소 높은 정확도를 보였지만, 정확도의 차이가 5% 미만임을 확인할 수 있었다(Otsu: 0.93, SVM: 0.90). SVM 기법이 Otsu 기법보다 침수 전, 침수 후의 조건에서 정확도 차이가 최대 15% 이상 발생하여 수체 및 침수탐지에 더 적합하게 나타났다(Otsu: 0.77, SVM: 0.92). 이러한 결과는 SVM 기법이 수체 및 침수탐지에서 효과적으로 활용될 수 있음을 시사하며, 미래의 수재해 탐지 시스템에 적용될 때 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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