Where is a better place to live? In the coming era, this should be more than simply a livable place. It should be an adaptable place that has a flexible system adaptable to any new situation in terms of diversity. Customization and real-time operation are needed in order to realize this technologically. We expect a smart city to have a flexible system that applies technologies of self-monitoring and self-response, thereby being a promising city model towards being a better place to live. Energy demand and supply is a crucial issue concerning our expectations for the flexible system of a smart city because it is indispensable to comfortable living, especially city living. Although it may seem that energy diversification, such as the energy mix of a country, is a matter of overriding concern, the central point is the scale of place to build grids for realizing sustainable urban energy systems. A traditional hard energy path supported by huge centralized energy systems based on fossil and nuclear fuels on a national scale has already faced difficult problems, particularly in terms of energy flexibility/resilience. On the other hand, an alternative soft energy path consisting of small diversified energy systems based on renewable energy sources on a local scale has limitations regarding stability, variability, and supply potential despite the relatively light economic/technological burden that must be assumed to realize it. As another alternative, we can adopt a holonic path incorporating an alternative soft energy path with a traditional hard energy path complimentarily based on load management. This has a high affinity with the flexible system of a smart city. At a system level, the purpose of all of the paths mentioned above is not energy itself but the service it provides. If the expected energy service is fixed, the conclusive factor in choosing a more appropriate system is accessibility to the energy service. Accessibility refers to reliability and affordability; the former encompasses the level of energy self-sufficiency, and the latter encompasses the extent of energy saving. From this point of view, it seems that the small diversified energy systems of a soft energy path have a clear advantage over the huge centralized energy systems of a hard energy path. However, some insuperable limitations still remain, so it is reasonable to consider both energy systems continuing to coexist in a multiplexing energy system employing a holonic path to create and maintain reliable and affordable access to energy services that cover households'/enterprises' basic energy needs. If this is embodied in a smart city concept, this is nothing else but smart energy inclusion. In Japan, following the Fukushima nuclear accident in 2011, a trend towards small diversified energy systems of a soft energy path intensified in order to realize a nuclear-free society. As a result, the Government of Japan proclaimed in its Fifth Strategic Energy Plan that renewable energy must be the main source of power in Japan by 2050. Accordingly, Sony vowed that all the energy it uses would come from renewable sources by 2040. In this situation, it is expected that smart energy inclusion will be achieved by the Japanese version of a smart grid based on the concept of a minimum cost scheme and demand response.
석탄화력발전소, 제철소 등 대규모 배출시설이 밀집되어 있는 충청남도 당진시는 지자체 차원에서 대기질 개선과 온실가스 감축 등을 위해 적극 노력하고 있음에도 불구하고 시민들의 건강에 대한 우려가 높다. 이에 본 연구에서는 석탄화력발전소와 외부요인 등이 지역 대기오염에 미치는 영향 파악을 위해 일반적으로 미세먼지 또는 초미세먼지 등의 기원 추적자로 이용하는 탄소 안정동위원소를 활용하여 지역 오염원의 기원을 추정하였다. 또한, 석탄화력발전소로부터의 이격거리를 고려하여 선정한 2지점에 대한 계절별 실측데이터와 선행연구 분석을 통해 구축한 라이브러리 및 역궤적 분석으로 오염원의 기원을 해석하였다. 탄소 안정동위원소비의 분석결과 겨울 > 봄 > 가을 > 여름 순으로 고농도 경향성을 보였으며, 라이브러리와의 매칭결과 이동오염원과 노천소각의 영향이 상대적으로 높은 것으로 분석되었다. 본 연구는 시범연구로 지속적인 모니터링과 데이터 축적을 통한 연구결과의 신뢰성 확보에 주력해야 할 것으로 판단된다.
최근 인공지능(AI)과 딥러닝 발전으로 대화형 인공지능 챗봇의 중요성이 부각되고 있으며 다양한 분야에서 연구가 진행되고 있다. 챗봇을 만들기 위해서 직접 개발해 사용하기도 하지만 개발의 용이성을 위해 오픈소스 플랫폼이나 상업용 플랫폼을 활용하여 개발한다. 이러한 챗봇 플랫폼은 주로 RNN (Recurrent Neural Network)과 응용 알고리즘을 사용하며, 빠른 학습속도와 모니터링 및 검증의 용이성 그리고 좋은 추론 성능의 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 RNN과 응용 알고리즘의 추론 성능 향상방법을 연구하였다. 제안 방법은 RNN과 응용 알고리즘 적용 시 각 문장에 대한 핵심단어의 단어그룹에 대해 확장학습을 통해 데이터에 내재된 의미를 넓히는 기법을 사용하였다. 본 연구의 결과는 순환 구조를 갖는 RNN, GRU (Gated Recurrent Unit), LSTM (Long-short Term Memory) 세 알고리즘에서 최소 0.37%에서 최대 1.25% 추론 성능향상을 달성하였다. 본 연구를 통해 얻은 연구결과는 관련 산업에서 인공지능 챗봇 도입을 가속하고 다양한 RNN 응용 알고리즘을 활용하도록 하는데 기여할 수 있다. 향후 연구에서는 다양한 활성 함수들이 인공신경망 알고리즘의 성능 향상에 미치는 영향에 관한 연구가 필요할 것이다.
ADDOUCHE, Amina;RIGHI, Ali;HAMRI, Mehdi Mohamed;BENGHAREZ, Zohra;ZIZI, Zahia
공업화학
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제33권6호
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pp.563-573
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2022
This work aimed to develop a new equation for turbidity (Turb) simulation and prediction using statistical methods based on principal component analysis (PCA) and multiple linear regression (MLR). For this purpose, water samples were collected monthly over a five year period from Cheurfa dam, an important reservoir in Northwestern Algeria, and analyzed for 12 parameters, including temperature (T°), pH, electrical conductivity (EC), turbidity (Turb), dissolved oxygen (DO), ammonium (NH4+), nitrate (NO3-), nitrite (NO2-), phosphate (PO43-), total suspended solids (TSS), biochemical oxygen demand (BOD5) and chemical oxygen demand (COD). The results revealed a strong mineralization of the water and low dissolved oxygen (DO) content during the summer period. High levels of TSS and Turb were recorded during rainy periods. In addition, water was charged with phosphate (PO43-) in the whole period of study. The PCA results revealed ten factors, three of which were significant (eigenvalues >1) and explained 75.5% of the total variance. The F1 and F2 factors explained 36.5% and 26.7% of the total variance, respectively and indicated anthropogenic pollution of domestic agricultural and industrial origin. The MLR turbidity simulation model exhibited a high coefficient of determination (R2 = 92.20%), indicating that 92.20% of the data variability can be explained by the model. TSS, DO, EC, NO3-, NO2-, and COD were the most significant contributing parameters (p values << 0.05) in turbidity prediction. The present study can help with decision-making on the management and monitoring of the water quality of the dam, which is the primary source of drinking water in this region.
위성 영상은 핵 활동 탐지와 검증을 위한 효율적인 보조자료로 핵시설과 같이 접근이 어렵고 정보가 제한된 지역에 매우 유용하다. 특히 장비의 이동 또는 시설물의 변화와 같이 핵실험을 준비하는 과정은 시계열 분석을 통해 충분히 식별 가능하다. 본 연구에서는 핵 활동과 관련된 주요 객체의 변화를 탐지하기 위하여, 다시기 영상의 의미론적 분할 결과의 차이를 이용하였다. AIHub에서 제공하는 KOMPSAT 3/3A 영상으로 구성된 객체 판독 데이터셋에서 건물, 도로, 소형 객체의 정보를 추출하여 학습하였으며, U-Net, PSPNet, Attention U-Net에 대하여 주요 파라미터를 변경하며 대상 객체 추출에 적합한 의미론적 분할 모델을 분석하였다. 의미론적 분할 결과의 차영상으로 생성된 결과에 객체 정보를 포함하여 최종 변화 탐지를 수행하였으며, 제안 기법을 임의의 변화를 포함한 시뮬레이션 영상에 적용한 결과, 변화 객체를 효과적으로 추출할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 변화 탐지 기법을 적용하기 위해서는, 의미론적 분할의 정확도가 우선적으로 확보되어야 하는 제약이 있으나, 추후 실험 대상 지역에 대한 학습데이터셋이 증가할 수록 적용 가능한 분석 범위가 증가할 것으로 기대된다.
신두리해빈 인근지역은 겨울철 북서풍의 영향으로 인하여 모래언덕을 이룬 전형적인 퇴적지형이다. 그 규모가 방대하고 잘 발달되어 있어 보존가치를 인정받아 현재 천연기념물 제431호로 지정되어 있으며 지형학적 가치 보존 측면에서 꾸준한 모니터링이 필요하다. 본 연구에서는 충청남도 태안군에 위치한 신두리 해안사구의 장기간 지형변화 관측을 위해 약 36년 동안의 항공영상, 드론영상 그리고 드론기반 LiDAR 자료를 사용하여 분석하였다. 이를 위해서 원 자료로부터 생성된 Digital Elevation Model (DEM)을 사용하여 래스터 연산기반의 DEM 차분 기법을 적용하여 각 기간별 표고 및 부피의 변화량을 산정하였다. 또한 각 자료원의 고유오차를 오차전파법칙을 이용하여 확률기반의 부피의 변화량도 산정하였다. 그 결과, 1986년부터 2022년까지 관심영역 A (면적: 17,960 m2)에서는 35,119 m3의 퇴적이 발생하였으며, 관심영역 B (면적: 17,686 m2)에서는 54,954 m3의 퇴적이 발생하였음을 알 수 있었다.
최근 지중저장기술(예, 온실가스 심지층 처분, 인공지열저류층 발전 등)이 활발히 수행됨에 따라, 유체 주입과 저장부지 안정성 사이의 역학적 관계에 관한 정량적 이해의 중요성이 인지되고 있다. 지중 유체 주입은 공극압 및 지중응력 교란과 지층의 역학적 불안정성을 야기할 수 있어, 유체 주입에 대한 다공탄성 수치 모형 구축이 요구된다. 본 연구에서는 순차적인 COMSOL-PyLith-COMSOL 유체 주입-유발지진 다공탄성 수치 모사를 수행한다. 유한요소 상용 소프트웨어인 COMSOL을 이용해 단층에 가해지는 쿨롱 파괴 응력(CFS) 변화를 시간에 따라 추적하였고, CFS 변화량이 임계값(예, 0.1 MPa)을 초과할 경우, 모형의 정보(기하구조, 물성 등)를 유한요소 오픈소스 코드인 PyLith로 이동시키는 알고리즘을 구축했다. PyLith는 단층의 미끄러짐을 모사하고, 미끌림에 의한 변위장을 획득한다. 이후 변위장을 COMSOL로 이동시켜 지진에 의한 응력 및 표면 변위를 계산한다. 수치 모사 결과, 주입 기간 중엔 주입정 근거리에서 큰 변화(공극압, CFS 변화 등)를 보였고, 주입 종류 후에는 잔류 응력이 원거리 영역으로 확산하는 양상이 나타났다. 이는 주입 종료 후 지속적인 모니터링의 필요성을 제안한다. 또한, 단층과 주입층 물성(예, 투수계수, Biot-Willis 계수)에 따른 CFS 변화량 비교는 주입정 위치 선정 시 주입층 및 주변 지층에 대한 물성 파악이 중요함을 의미한다. 단층 미끄러짐 양에 따른 표면 변위 및 이암층에 가해지는 편차응력은 다양한 단층 미끌림 시나리오 설정의 필요성을 지시한다.
Background: When particles are absorbed into the human body, they penetrate deep into the lungs and interact with the tissues of the body. Heavy metals in PM2.5 can cause various diseases. The main source of PM2.5 emissions in South Korea's atmosphere has been surveyed to be places of business. Objectives: The concentration of heavy metals in PM2.5 near the Ulsan Industrial Complex was measured and a health risk assessment was performed for residents near the industrial complex for exposure to heavy metals in PM2.5. Methods: Concentrations of heavy metals in PM2.5 were measured at four measurement sites (Ulsan, Mipo, Onsan, Maegok) near the industrial complexes. Heavy metals were analyzed according to the Air Pollution Monitoring Network Installation and Operation Guidelines presented by the National Institute of Environmental Research. Among them, only five substances (Mn, Ni, As, Cd, Cr6+) were targeted. The risk assessment was conducted on inhalation exposure for five age groups, and the excess cancer risk and hazard quotient were calculated. Results: In the risk assessment of exposure to heavy metals in PM2.5, As, Cd, and Cr6+ exceeded the risk tolerance standard of 10-6 for carcinogenic hazards. The highest hazard levels were observed in Onsan and Mipo industrial complexes. In the case of non-carcinogenic hazards, Mn was identified as exceeding the hazard tolerance of 1, and it showed the highest hazard in the Ulsan Industrial Complex. Conclusions: This study presented a detailed health risk from exposure to heavy metals in PM2.5 by industrial complexes located in Ulsan among five age groups. It is expected to be utilized as the basis for preparing damage control and industrial emission reduction measures against PM2.5 exposure at the Ulsan Industrial Complex.
본 연구는 강우시 산업단지에서 발생하는 비점오염원 유출 특성을 평가하여 비점오염원 부하량 및 원단위 산정을 위한 기초자료로 활용하기 위하여 C 산업단지에 대하여 강우유출수 수질모니터링을 수행하였다. 강우 사상별 유출량에 따른 EMC 산정 결과, 1차 강우시 BOD, CODMn, SS, T-N, T-P의 EMCs 범위는 각각 1.32~48.76, 3.32~43.75, 2.89~199.43, 2.76~8.93, 0.08~068 mg/L로 나타났으며, 2차 강우시는 각각 0.5~2.9, 2.71~7.13, 2.82~174.94, 1.33~4.03, 0.01~1.28 mg/L로 나타났다. 누적 유출량과 누적 오염부하량 비율 산정 결과, 강우 초기 유출량이 적은 시간에는 대부분 오염부하량이 강우 유출량보다 적지만 시간이 지남에 따라 강우 누적 유출량과 누적 오염부하량의 비가 1보다 커지면서 초기세척 현상이 일어났다.
Objectives: The climate crisis has arrived and heat-related illnesses are increasing. It is necessary to discover new high-heat risk industries and understand the environment . It is also necessary to prioritize risks of industries that have not been included in the management target to date. The study was intended to monitor and evaluate the thermal risk of high-priority workplaces. Methods: A prioritization method was developed based on five factors: occurrence of and death due to heat-related illnesses, work environment monitoring, indoor work rate, small heat source, and limited heat dissipation. it, was applied to industrial accidents caused by heat-related illnesses. Wet bulb temperature index and apparent temperature were measured in July and August at 24 workplaces in seven industries and assessed for thermal risk. Results: The wet bulb temperature index was in the range of 23.8~31.9℃, and exposure limits were exceeded in the growing of crops, food services activities and accommodation, and building construction. The apparent temperature was in the range of 26.8~36.7℃, and exceeded the temperature standard for issuing heatwave warnings in growing of crops, food services activities and accommodation, warehousing, welding, and building construction. Both temperature index in growing of crops and building construction were higher than the outside air temperature. Conclusions: In the workplace, risks in industries that have not be controlled and recognized through existing systems was identified. it is necessary to provide break times according to the work-rest time ratio required during dangerous time period.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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