순제로에너지빌딩(NZEB) 상태를 달성하기 위해서는 에너지 사용 강도(EUI) 계산의 정확성이 요구되지만, 기존의 방법들은 설계의 복잡성과 기후 조건을 충분히 반영하지 못하는 경우가 많다. 본 연구에서는 매개변수 기반 에너지 모델링 접근법을 사용하여 1,350회의 시뮬레이션을 수행하고, 건물 EUI에 대한 설계 변수의 영향을 분석하였다. 시뮬레이션은 여섯 가지 건물 유형—기존 건물 및 I자형, L자형, T자형, U자형, H자형 건물—을 서로 다른 기후 구역의 여덟 개 지역에 걸쳐 포함하였다. 사례 연구는 대한민국 부산에서 수행되었으며, 현장 측정은 휴대용 장치를 사용하여 얻어 시뮬레이션 결과를 검증하였다. I자형 건물은 EUI가 가장 낮았고, 0° 및 180° 오리엔테이션에서 각각 109 kWh/m²/yr에 도달하였다. 시뮬레이션 결과에 따르면 140°, 90°, 135°, 270°의 건물 오리엔테이션은 더 높은 EUI 값을 산출하는 경향이 있는 반면, 0°와 180°에서는 각각 122 및 123 kWh/m²/yr로 더 낮은 EUI가 나타났다. 삼중 판 절연 유리의 적용은 I자형 건물의 EUI를 103 kWh/m²/yr로 효과적으로 감소시켰다. 또한 태양광(PV) 시스템을 적용하면 EUI가 유의하게 추가로 감소하였으며, I자형 건물은 PV 효율 20%에서 EUI가 −14 kWh/m²/yr에 도달하였다. 극단적 경사 부스팅(Extreme Gradient Boosting, XGBoost) 모델을 이용한 분석 결과, 기후 구역, PV 면적, 그리고 난방·환기·공조 시스템의 유형이 EUI에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. Colab을 통해 처리한 이 모델은 결정계수 R-squared이 0.99, 제곱근 평균 제곱오차(root mean square error)가 4.57, 평균 절대오차(mean absolute error)가 1.99로 매우 높은 성능을 보였다. 이러한 결과는 XGBoost 모델이 복잡한 데이터 패턴을 효과적으로 포착할 수 있으며, 고정밀 EUI 추정에 활용될 수 있음을 보여준다. Doi: 10.28991/CEJ-2025-011-03-06 Full Text: PDF

순제로에너지빌딩(NZEB) 상태를 달성하기 위해서는 에너지 사용 강도(EUI) 계산의 정확성이 요구되지만, 기존의 방법들은 설계의 복잡성과 기후 조건을 충분히 반영하지 못하는 경우가 많다. 본 연구에서는 매개변수 기반 에너지 모델링 접근법을 사용하여 1,350회의 시뮬레이션을 수행하고, 건물 EUI에 대한 설계 변수의 영향을 분석하였다. 시뮬레이션은 여섯 가지 건물 유형—기존 건물 및 I자형, L자형, T자형, U자형, H자형 건물—을 서로 다른 기후 구역의 여덟 개 지역에 걸쳐 포함하였다. 사례 연구는 대한민국 부산에서 수행되었으며, 현장 측정은 휴대용 장치를 사용하여 얻어 시뮬레이션 결과를 검증하였다. I자형 건물은 EUI가 가장 낮았고, 0° 및 180° 오리엔테이션에서 각각 109 kWh/m²/yr에 도달하였다. 시뮬레이션 결과에 따르면 140°, 90°, 135°, 270°의 건물 오리엔테이션은 더 높은 EUI 값을 산출하는 경향이 있는 반면, 0°와 180°에서는 각각 122 및 123 kWh/m²/yr로 더 낮은 EUI가 나타났다. 삼중 판 절연 유리의 적용은 I자형 건물의 EUI를 103 kWh/m²/yr로 효과적으로 감소시켰다. 또한 태양광(PV) 시스템을 적용하면 EUI가 유의하게 추가로 감소하였으며, I자형 건물은 PV 효율 20%에서 EUI가 −14 kWh/m²/yr에 도달하였다. 극단적 경사 부스팅(Extreme Gradient Boosting, XGBoost) 모델을 이용한 분석 결과, 기후 구역, PV 면적, 그리고 난방·환기·공조 시스템의 유형이 EUI에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. Colab을 통해 처리한 이 모델은 결정계수 R-squared이 0.99, 제곱근 평균 제곱오차(root mean square error)가 4.57, 평균 절대오차(mean absolute error)가 1.99로 매우 높은 성능을 보였다. 이러한 결과는 XGBoost 모델이 복잡한 데이터 패턴을 효과적으로 포착할 수 있으며, 고정밀 EUI 추정에 활용될 수 있음을 보여준다. Doi: 10.28991/CEJ-2025-011-03-06 Full Text: PDF

이 논문은 GIS 환경에서 앙상블 k-최근접 이웃(ensemble k-Nearest Neighbor, k-NN)을 이용하여 특정 지역에 영향을 미칠 수 있는 태풍 진로 예측을 위한 새로운 접근법을 제시한다. 본 연구에서는 과거 태풍 진로를 현재 태풍 진로를 기준으로 좌측과 우측 클래스로 구분한 다음, 세 개의 (좌-중앙-우) 태풍을 포함하는 앙상블 구성원으로 묶는다. 현재 태풍이 좌측 및/또는 우측 클래스에 얼마나 근접하는지는 지도학습 기반 분류 k-NN 알고리즘을 사용하여 결정한다. 현재 태풍과 유사 클래스 태풍들로부터 생성한 진로 데이터셋은 지도학습 기반 회귀 k-NN을 사용하여 훈련되며, 이를 통해 현재 태풍의 진로를 예측한다. 최종 진로 예측을 얻기 위해 모든 태풍 진로 그룹에 대해 앙상블 평균을 수행한다. 앙상블 구성원의 수는 반드시 정확도에 영향을 주지는 않는 것으로 나타났으며, 다만 초기 단계에서의 유사성 판단이 중요한 핵심 역할을 한다. 일련의 시험 결과, 본 방법은 빠른 시뮬레이션 시간, 높은 정확도, 그리고 긴 예측 기간을 바탕으로 태풍 진로 예측을 산출할 수 있음이 확인되었다.

본 연구는 2020년까지의 17년간 수질 데이터에 기반하여 진해만에서 항만 건설이 부유물질 농도 및 주요 수질 지표에 미치는 영향을 조사하였다. 본 연구는 해양 수질에 대한 부유물질의 유의미한 영향을 부각하며, 특히 부산신항에서의 준설 작업 영향을 받는 해역에서 두드러졌다. 부유물질 농도는 92 mg/L에서 최고치를 보였고, 표층과 저층 모두에서 10 mg/L를 초과하였으며, 최고 수준은 항만 인근에서 관찰되었다. 이러한 고형물은 진해만 01, 17, 19 등에서 연안 부영화의 주요 예측 인자로 확인되었는데, Chl-a와의 양의 상관관계는 부유물질이 부영화를 촉진하는 역할을 함을 시사한다. Chl-a의 최고 평균 농도는 진해만 01에서 9.82 µg/L로 기록되었으며, 최저치는 진해만 14에서 3.2 µg/L였다. WQI는 1~3 범위였고, 진해만 19가 가장 높은 값을 보였으며 진해만 14는 낮은 용존산소 수준으로 인해 최저값을 보였다. ARIMA 모델링을 이용하여 본 연구는 부유물질의 시계열 역학을 효과적으로 분석하였고, 부유물질이 Chl-a 및 WQI 구성요소와 갖는 관련성을 규명하였다. 이러한 결과는 항만 개발의 맥락에서 부영화 위험을 완화하고 해양 생태계를 보호하기 위해 부유물질을 모니터링하고 관리하는 것의 중요성을 강조한다.

기상학적 변수가 PM 2.5 입자의 형성, 농도 및 확산에 미치는 영향으로 인해 시공간 PM 2.5 모델에서 특성으로 활용되어 왔다. 본 연구는 최적화된 심층 신경망(DNN) 모델로 PM 2.5 농도를 예측함에 있어, 서로 다른 방법으로 재샘플링한 다양한 기상 데이터셋의 효과를 조사하였다. 그 결과, DNN 모델의 기상 특성으로 사용된 3차 스플라인 재샘플링된 유럽 중기 기상예보센터(ECMWF) 데이터셋이 PM 2.5 값을 예측하는 데 가장 우수한 성능을 보였으며, MAE와 RMSE 값은 각각 3.597 및 5.363 μg/m3였다. 연중 일(day of the year), 에어로졸 광학 두께, 기온은 각 DNN 모델에 대한 SHAP 값에 근거하여 PM 2.5 농도 예측에 가장 큰 영향을 미치는 특성들이었다. 또한 각 재샘플링 방법과 데이터셋 조합에서 재샘플링된 값들의 분포 및 상관관계를 논의하였다. 본 연구는 시공간 PM 2.5-농도 모델링 과정을 개선하기 위한 향후 탐색에 대해서도 논의한다. • 서로 다른 기상 데이터셋을 사용하여 PM2.5를 모델링하였다. • 서로 다른 방법으로 기상 데이터셋을 재샘플링하였다. • DNN 모델을 이용하여 일별 PM2.5 농도를 예측하였다. • 공간 및 시간 예측 오차를 제시하였다. • SHAP 값으로 핵심 특성을 결정하였다.

본 연구는 콘크리트 내 철근의 부식 환경을 평가하기 위해 표면 부착형 소형 EIS(Electrochemical Impedance Spectroscopy) 센서를 개발하고, 기존 상용 센서와의 성능 비교를 통해 이를 검증하였다. 개발된 센서는 기준전극(RE)과 상대전극(CE)이 일체형으로 설계된 소형화된 구조로, 다양한 염수 환경에서 대조군 센서와 유사한 성능을 보였다. 특히, 기준 전위는 염화은 전극과 비교하여 약 +292 mV로 평가되었으며, ASTM C876 기준에 따라 철근 부식 위험도를 평가하기 위해 약 +24 mV의 보정이 필요함을 확인하였다. 교류 임피던스 분석 결과, 개발된 센서는 콘크리트 표면에서의 전기적 특성 변화를 효과적으로 모니터링할 수 있음을 입증하였다. 임피던스 신호를 통해 용액저항(R_s)을 측정함으로써 콘크리트의 건조 상태를 평가할 수 있었으며, C_dl,0 과 C_dl,1 값 분석을 통해 염수 농도의 정보를 제공할 수 있음을 확인하였다. 이러한 결과는 철근 콘크리트 구조물의 전기화학적 특성과 환경 조건의 변화를 정량적으로 파악하는 데 있어 개발된 센서의 유용성을 뒷받침한다. 본 연구에서 제안된 표면 부착형 EIS 센서는 현장에서의 부식 모니터링을 위한 실용적이고 비파괴적인 도구로서의 높은 잠재력을 보여주었다.

연안 도시는 태풍 발생 시 강풍의 영향에 취약한 지역이다. 영향을 예측하기 위해, 본 연구는 앙상블 k-최근접 이웃(ensemble k-Nearest Neighbors, k-NN)으로 생성된 태풍 진로 예측을 태풍 중심의 기준 위치로 통합하는 새로운 접근법을 제안한다. 앙상블 k-NN 기반 태풍 진로를 통해 보정한 전역 기상 예측 데이터를 OpenFOAM 모델 시뮬레이션으로 전환하여, 다수의 장애물이 존재하는 도시 스케일 바람을 산출하였다. 본 연구의 대상지인 부산광역시의 교량 중 동해를 마주하는 광안대교는 2007년 나리(Nari), 2016년 차바(Chaba), 2018년 시마론(Cimaron) 등 세 차례의 태풍 사건을 통해 본 접근법을 평가하는 데 사용되었다. 시뮬레이션 결과는 웹 프레임워크로 Node JS, 데이터베이스 관리로 PostgreSQL 및 PostGIS, 3차원 시각화를 위한 주요 JavaScript 라이브러리로 CesiumJS를 활용하여 3D 웹 애플리케이션 프레임워크에서 배포하였다. 연구 결과는 교량의 관측 풍속 관측소에 대해 상관계수, 평균절대오차(mean absolute error, MAE), 제곱근평균오차(root mean square error, RMSE)가 각각 0.902, 1.505, 1.927로서, 본 접근법이 관측된 풍속을 잘 재현할 수 있음을 보여주었다. 또한 OpenFOAM 입력을 위한 전역 기상 예측 데이터에 대해 앙상블 k-NN 기반 태풍 예측 모델로 격자 위치를 조정하는 과정은 도시 스케일 바람 예측의 정확도 향상에 유의미하게 기여하였다. 본 연구는 더 나아가, 현재 태풍 예측 및 과거 태풍을 시연하고, 앙상블 k-NN 알고리즘의 온라인 시뮬레이션 결과를 제공하며, 태풍과 풍속의 체적 단면 프로파일, 유선(streamlines), 건축물 및 교량 주변의 풍압, 경보 상태, 재난 조기경보 시스템 지원을 위한 예측 풍속 시간열을 포함하는 보다 정교한 웹 기반 가상 지구본 및 3D 도시 모델을 산출하였다.