[환경정책] 자동차 자원순환제도의 국내외 비교 및 국내 제도의 문제점

이기배,서용칠,조성진,이장수,유흥민 한국폐기물자원순환학회 2011 한국폐기물자원순환학회 학술대회 Vol.2011 No.1

Lead Frame 생산기술

이기배 대한전자공학회 1989 Advanced and Future Microelectronics Workshop Vol.1 No.1

수중 전자어구 식별을 위한 효율적인 초음파 통신기법 구현

이기배,강진성,허강수,최미흥 대한전자공학회 2020 전자공학회논문지 Vol.57 No.1

Occasionally, fishermen throw away or lose used fishing gears during fishing. The abandoned fishing gears are devastating the marine environment and causing various problems such as lowing catches and marine accidents. In order to solve these problems, this paper develops an underwater ultrasonic communication system to monitor the electronic fishing gears including the acoustic tags. It is essential to secure survival time by minimizing the power consumption of the acoustic tag attached to the fishing gear. In this reason, the proposed system solves the problems by applying the efficient acoustic modulation and demodulation techniques. The acoustic tag with the underwater communication technique proposed has a reduction of power consumption of 34.4% compared with commercial products. In addition, the system implemented has identification probability of 98.6% in experiment for underwater communication with multiple acoustic tags in Jeju island in Korea. 어부들이 어로 작업 중에 사용하는 어구를 유실하거나 무단 투기하는 경우가 종종 발생하고 있다. 이러한 폐어구는 해양 환경을 황폐화하고 어획량 감소, 해양사고 등 여러 문제를 유발한다. 이와 같은 문제를 해결하고자, 본 논문에서는 음향 태그를 포함하는 전자어구를 식별하기 위한 수중 초음파 통신 시스템을 개발한다. 여기서, 어구에 부착되는 음향 태그의 소비전력 최소화를 통한 생존시간의 확보는 필수요소로 작용한다. 따라서, 제안하는 시스템은 효율적인 음향 변복조 기법을 적용하여 제기된 문제를 해결한다. 제안된 수중 통신기법이 적용된 음향 태그는 상용 제품과 비교하여 34.4%의 전력 소비 감량을 가진다. 또한, 구현된 시스템은 제주 해역에서 다중 음향 태그에 대한 수중 통신 실험 결과 98.6%의 전자어구 식별 성능을 나타낸다.

환경 정책 : 자동차 자원순환제도의 국내외 비교 및 국내 제도의 문제점

이기배,서용칠,조성진,이장수,유흥민 한국폐기물자원순환학회(구 한국폐기물학회) 2011 한국폐기물자원순환학회 춘계학술발표논문집 Vol.2011 No.-

석면 함유 폐기물의 용융에 따른 안정화 처리 가능성 평가

이기배,조성진,한병현,서용칠,남기영,박세영 한국폐기물자원순환학회(구 한국폐기물학회) 2011 한국폐기물자원순환학회 추계학술발표논문집 Vol.2011 No.-

폐 냉장고에서 발생하는 폴리우레탄 고형연료 연소특성 분석

이기배,박찬성,정은호,서용칠,이장수,양원석,박세원 한국폐기물자원순환학회(구 한국폐기물학회) 2014 한국폐기물자원순환학회 추계학술발표논문집 Vol.2014 No.-

국내 가전제품 시장은 매우 크게 형성되어 있고, 소비자의 문화수준 향상 및 신제품 교체주기의 단축에 따라 제품성능의 향상 또한 급격히 발전하고 있는 추세이며, 이러한 동향에 따라 폐 가전제품의 발생량 또한 증가하고 있다. 발생된 폐 가전제품은 생산자의 효율적인 회수사업을 통하여 권역별 리사이클링센터로 반입되어 품목별로 친환경적인 공정을 통하여 적정하게 재활용 되고 있다. 그러나 주로 냉장고의 단열재로 사용되는 폴리우레탄 폼의 경우, 과거부터 다양한 재활용 기술개발에 주력하고 있으나, 환경성, 경제성, 지속성 등을 이유로 상용화 되지 못하고 있으며, 현재에는 거의 모든 재활용센터에서 위탁 소각되고 있는 실정이다. 냉장고에서 사용되는 폴리우레탄 폼은 경질 폴리우레탄 폼으로, 양문형 냉장고 기준으로 1대당 약 11~15%를 포함하고 있어 그 발생량이 매우 많은 것으로 조사되었다. 이에 따라 본 연구소에서는 폐 우레탄의 열에너지 회수를 위하여 폐 우레탄의 연료화를 위한 성형설비를 개발 중에 있으며, 성형실험 시 생산된 생산연료에 대하여 법적기준에 따른 분석 및 평가를 실시한 결과, 생산된 고형연료는 법적기준에 만족하는 것으로 분석되었다. 또한, 현재 최적 생산조건 도출 및 상용화를 위한 생산성 확보에 주력하고 있다. 한편, 본 연구에서는 폐 우레탄 고형연료의 환경성 분석 및 수요처확보를 위하여 lab. scale의 연소반응기를 이용하여 연소특성 분석을 실시하였다. 연소실험은 1,000℃에서 공기비 1.5, 1.8 조건에서 실시하였고, 수요처의 고형연료 투입 특성을 고려하여 우레탄 고형연료 100%, 우레탄고형연료 30% : 일반 SRF 70%, 우레탄고형 연료 50% : 일반 SRF 50% 비율로 혼합하여 세가지 투입조건을 설정하여 실시하였다. 시료의 투입은 5g/min으로 진행하였으며, 연소 시 발생하는 가스 중 O₂, CO₂, CO 등 일부 발생가스는 실시간 분석장치를 이용하여 측정하였고, HCN, NH3 등의 일부 발생가스는 대기오염공정시험방법에 의거하여 흡수액을 이용하여 측정을 실시하였다.

일본의 인구감소 시대 지역발전정책의 체계 및 방향성에 관한 연구

이기배 한국도시행정학회 2017 도시 행정 학보 Vol.30 No.4

Recently, the most important keyword of Regional Development Policy and Strategy is 'population decrease' in Korea. This Paper examines the development process and direction of Japan 's Regional Development Policy, which is already in the era of declining population. The total population of Japan continues to decline from its peak in 2008, and number of births is also steadily declining. Population decline is more severe in rural areas than in Metropolitan Areas. This is because the young people in rural areas moves to the Metropolitan Areas. Masuda wrote a 2013 article arguing that growth in Tokyo was leading to population decay in other regions of Japan. It is called 'Local Extinctions'. The analysis and argue of Masuda influenced the promotion of Regional Development Policy against the population decrease. The Japanese government is working on strategies to curb population migration from rural areas to Metropolitan Areas and strategies to increase birthrate. The Grand Design(the future spatial development vision towards 2050), which was established in 2014, proposed 'Compact and Networks' as the prerequisite for creation of a country generating diverse synergies among regions. In November, 2014, Abe administration enacted a law to promote regional revitalization to spread out Japanese population in a more balanced way. With the new law, the national government required all local municipalities to come up with new development strategies. In Korea, it is time to start discussing the direction of Regional Development Policy and the future spatial development vision for keep up with population decrease. The case of Japan will give important implications. 최근 ‘인구감소’가 지역발전정책의 주요 키워드가 되고 있으며, 사회‧경제 전반에 걸쳐 인구감소 진전이 전제가 되어 논의가 이루어지고 있다. 인구가 감소하는 상황, 또는 머지않아 인구가 감소할 것으로 예상되는 상황에서 지역을 어떻게 바라볼 것인지를 이야기하는 것은 중요하면서도 어려운 과제이다. 인구감소를 극복하고 성장을 지속하기 위해서는 인구감소 시대에 맞는 지역의 장래상과 그에 따르는 추진전략이 마련되어야 한다. 인구의 변화는 상당히 서서히 그러면서도 지속적으로 이루어진다. 정책의 방향성을 설정하고 모니터링과 함께 체계적이고 단계적으로 추진해 나아가는 것이 중요하다. 본고에서는 이미 인구감소 사회에 들어가 있는 일본은 인구감소를 어떻게 인식하여 왔으며 어떻게 대응하여 가고 있는지에 대하여 살펴본다. 즉, ‘인구감소 시대의 지역발전’이라는 시점을 가지고 일본의 지역발전정책의 전개과정과 방향성을 분석하여 적절한 시사점을 얻고자 하는 것이 본고의 목적이다. 주요 내용은 첫째, 인구감소 실태와 이에 대한 진단에 대해서 살펴본다. 둘째, 인구감소에 대응하여 추진되어 온 지역발전정책의 전체적 체계와 흐름을 정리한다. 셋째, 지역발전정책의 핵심적 전략과 이에 따라 정부에서 추진하는 사업들을 연계하여 분석을 한다. 인구감소에 대한 논의 과정과 계획의 수립 등에 관한 자료를 폭 넓게 조사하였으며, 총무성, 국토교통성, 농림수산성, 경제산업성 등에서 추진하고 있는 지역사업의 내용을 대상으로 한다.

어텐션 기반 게이트 순환 유닛을 이용한 수동소나 신호분류

이기배,고건혁,이종현 한국음향학회 2023 韓國音響學會誌 Vol.42 No.4

Target signal of passive sonar shows narrow band harmonic characteristic with a variation in intensity within a few seconds and long term frequency variation due to the Lloyd’s mirror effect. We propose a signal classification algorithm based on Gated Recurrent Unit (GRU) that learns local and global time series features. The algorithm proposed implements a multi layer network using GRU and extracts local and global time series features via dilated connections. We learns attention mechanism to weight time series features and classify passive sonar signals. In experiments using public underwater acoustic data, the proposed network showed superior classification accuracy of 96.50 %. This result is 4.17 % higher classification accuracy compared to existing skip connected GRU network. 수동소나의 표적신호는 수초 내 세기의 변화를 갖는 협대역 고조파 특성과 로이드 거울 효과에 의한 장시간주파수 변이 특성을 나타낸다. 본 논문에서는 지역 및 전역적 시계열 특징을 학습하는 게이트 순환 유닛 기반의 신호분류 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 게이트 순환 유닛을 이용한 다층 네트워크를 구성하고 확장된 연결을통해 지역 및 전역적 시계열 특징들을 추출한다. 이후 어텐션 메커니즘을 학습하여 시계열 특징들을 가중하고 수동소나 신호를 분류한다. 공개된 수중 음향 데이터를 이용한 실험에서 제안된 네트워크는 96.50 %의 우수한 분류 정확도를보였다. 이러한 결과는 기존의 잔차 연결된 게이트 순환 유닛 네트워크과 비교하여 4.17 % 높은 분류 정확도를 갖는다.

병렬 오토인코더 기반의 비정상 신호 탐지

이기배,이종현,Lee, Kibae,Lee, Chong Hyun 한국음향학회 2021 韓國音響學會誌 Vol.40 No.4

일반적으로 비정상 신호 탐지 연구에서는 데이터 불균형으로 인해 정상 신호 특징을 주된 정보로 사용한다. 본 논문에서는 비정상 신호의 특징을 학습하는 병렬 오토인코더를 이용한 효율적인 비정상 신호 탐지기법을 제안한다. 제안된 동일한 구조로 이루어진 병렬 오토인코더는 정상 신호와 비정상 신호에 대한 특징을 학습하는 정상 복원기와 비정상 복원기로 구성되며, 정상 및 비정상 데이터를 순차적으로 학습함으로써 불균형 데이터 문제를 효율적으로 해결할 수 있다. 뿐만 아니라 보다 높은 탐지성능 향상을 위해서 부가적인 이진 분류기가 추가될 수 있다. 공개된 음향데이터를 이용한 실험결과, 제안된 병렬 탐지모델의 학습시간이 단일 오토인코더 탐지모델과 비교하여 약 1.31 ~ 1.61배 늘어나지만, 최소 22 % 이상의 Area Under Curve(AUC) 향상을 보였다. 또한, 사전에 훈련된 병렬 오토인코더를 이용하여 수중 음향데이터를 전이학습한 결과 수중 비정상 신호 AUC 탐지성능을 93 % 이상 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

점진적 중심 갱신을 이용한 deep support vector data description 기반의 온라인 비정상 탐지 알고리즘

이기배,고건혁,이종현,Lee, Kibae,Ko, Guhn Hyeok,Lee, Chong Hyun 한국음향학회 2022 韓國音響學會誌 Vol.41 No.2

Typical anomaly detection algorithms are trained by using prior data. Thus the batch learning based algorithms cause inevitable performance degradation when characteristics of newly incoming normal data change over time. We propose an online anomaly detection algorithm which can consider the gradual characteristic changes of incoming normal data. The proposed algorithm based on one-class classification model includes both offline and online learning procedures. In offline learning procedure, the algorithm learns the prior data to be close to centroid of the latent space and then updates the centroid of the latent space incrementally by new incoming data. In the online learning, the algorithm continues learning by using the updated centroid. Through experiments using public underwater acoustic data, the proposed online anomaly detection algorithm takes only approximately 2 % additional learning time for the incremental centroid update and learning. Nevertheless, the proposed algorithm shows 19.10 % improvement in Area Under the receiver operating characteristic Curve (AUC) performance compared to the offline learning model when new incoming normal data comes.