다중 사용자를 위한 효율적인 실시간 원격 AI 서비스에 관한 연구

이정훈 인천대학교 대학원 2022 국내석사

2000년대에 들어서 네트워크 카메라와 함께 DVR, NVR과 같이 CCTV 영상 데이터를 저장하고, 감시하기 위한 시스템의 보급이 활성화되었다. 이러한 영상 감시 시스템은 최근에도 CCTV를 사용하는 다수의 현장에서 사용되고 있다. 그러나, 이러한 감시 시스템의 영상을 분석하기 위해서는 많은 시간과 인력이 필요하고, 사람의 힘으로는 방대한 길이의 영상을 모두 정확히 분석하기는 쉽지 않다. 그리하여, 최근에는 영상처리 기술이 급격히 발전함에 따라 이러한 영상 감시 시스템과 영상처리 기술을 결합한 지능형 영상 감시 시스템에 관한 관심이 높아지고 있다. 지능형 영상 감시 시스템에서 주로 요구하는 영상처리 기법은 객체 인식이다. 객체 인식이란, 이미지 내에 포함된 각각의 객체를 인식함으로써 사람의 시각과 같은 사물 인지능력을 가지게 하는 중요한 기술이다. 이러한 객체 인식 기법은 딥 러닝 기법으로 인하여 급격히 발전하였고, 오늘날의 YOLO와 같은 객체 인식 기술을 탄생시켰다. YOLO는 지속적인 업데이트를 통한 사용의 편리성과 높은 객체 인식률 보장으로 인해 최근 들어 많은 지능형 영상 애플리케이션의 객체 인식 소프트웨어로써 사용되고 있다. 그러나, 여전히 실시간 객체 인식을 위해서 YOLO와 같은 딥 러닝 기반의 기술들은 높은 사양의 하드웨어를 요구한다. 따라서, 여러 채널의 영상에 대해 실시간으로 객체 인식을 수행하기 위해서는 높은 비용을 투자하여야 한다. 본 논문에서는 먼저 하드웨어 자원 제약이 있는 임베디드 보드에서의 YOLO의 실시간 객체 인식 서비스에 대해 논의한다. 특히 RTSP 기반의 네트워크 카메라와 연동되는 YOLO 객체 인식에서의 실시간 처리에 관한 문제점을 지적하고, 이러한 문제에 효율적으로 대처할 수 있는 적응형 프레임 제어 기법인 YOLO with AFC를 제안한다. 그리고, 적응형 프레임 제어 기법을 멀티 스레딩 기반으로 인스턴스 화하여 다수의 사용자에게서 입력받는 다채널 영상에 대해 실시간으로 객체 인식을 수행하기 위한 다중 사용자를 위한 실시간 원격 AI 서비스 기법을 제안한다. 다양한 실험을 통해 제안된 AFC는 YOLO의 높은 인식률과 편의성을 지원하면서, 기존 YOLO에게서의 한계로 남아있던, 실시간 객체 인식 서비스가 가능함을 보인다. 또한, AFC를 병렬화하여 실시간 객체 인식 서비스를 요구하는 다중 사용자 영상에 대해 단일 GPU 환경의 하드웨어에서 12채널의 동시 요청에도 큰 성능 저하 없이 실시간으로 YOLO 객체 인식 서비스가 가능함을 보인다. In the 2000s, the spread of systems for storing and monitoring CCTV video data such as DVR and NVR along with network cameras was activated. Such a video monitoring system has recently been used in many sites using CCTV. However, it takes a lot of time and manpower to analyze the images of these surveillance systems, and it is not easy to accurately analyze all images of vast lengths with human power. Accordingly, in recent years, as image processing technology rapidly develops, interest in an intelligent image monitoring system combining the image monitoring system and the image processing technology is increasing. The image processing technique mainly required by intelligent image monitoring system is object detection. Object detection is an important technology that detects each object included in an image to have object detection capabilities such as human vision. These object detection techniques developed rapidly due to deep learning techniques, and object detection techniques such as today’s YOLO were born. YOLO has recently been used as object detection software for many intelligent image processing applications due to its convenience of use through continuous updates and high object detection accuracy. However, deep learning-based technologies such as YOLO still require high specifications of hardware for real-time object detection. Therefore, in order to perform object detection in real time on images of various channels, a high cost must be invested. In this paper, we first discuss YOLO’s real-time object detection service on embedded boards with hardware resource constraints. In particular, it points out the problem of real-time processing in YOLO object detection linked to RTSP-based network cameras, and proposes YOLO with AFC, an adaptive frame control technique that can efficiently cope with these problems. In addition, we propose a real-time remote AI service technique for multiple users to instantiate adaptive frame control techniques based on multi-threading and perform object detection in real time on multi-channel videos input from multiple users. The AFC proposed through various experiments supports the high recognition rate and convenience of YOLO, and shows that real-time object detection services, which remained a limitation in the existing YOLO, are possible. In addition, for multi-user videos that require real-time object detection services by parallelizing AFCs, YOLO object detection services are possible in real-time without significant performance degradation despite 12 channels of simultaneous requests in hardware in a single GPU environment.

실시간 응용을 위한 자바 가상기계의 기능 확장에 관한 연구

손기영 崇實大學校 情報科學大學院 2000 국내석사

실시간 건물 에너지 시뮬레이션 프레임워크 개발을 통한 냉방 시스템 예측 제어

곽영훈 서울시립대학교 일반대학원 2014 국내박사

최근, 에너지는 전 세계적으로 가장 중요한 이슈가 되었다. 에너지 빈국인 우리나라는 에너지를 잘 사용할 수 있도록 에너지 수급구조를 견고하게 만들어야 하고, 소비 효율을 극대화해야 한다. 국내외 중·대형 건물들에서는 에너지 소비 효율 향상과 운영비용 절감을 위해 건물 에너지 관리 시스템(BEMS, Building Energy Management System)을 도입하고 있다. 건물 에너지 관리 시스템은 건물의 에너지 사용량 조사 및 분석을 포함한 건물의 에너지 성능평가 및 진단을 가능하게 하고, 추가에너지 절약 가능성 검토 및 각종 에너지 절약 기법의 적용 등 건물의 에너지 효율을 향상시키기 위한 종합적인 수단으로 활용되어야 한다. 효과적인 건물 에너지 관리 시스템을 구축하기 위해서는 에너지 사용량 예측과 함께 제어를 적용한 연구가 병행되어야 한다. 이에 본 연구에서는 실시간 건물 에너지 시뮬레이션을 수행하여 에너지 사용량을 예측하는 프레임워크를 개발하였다. 이 프레임워크는 예측된 에너지 사용량을 토대로 적절한 제어 알고리즘을 적용할 수 있고, 예측 사용량에 대비하여 제어 효과를 분석할 수 있다. 그리고 2가지 데이터를 기반으로 실시간 건물 에너지 시뮬레이션을 수행하여 에너지 사용량을 예측하고 제어하므로 2가지 프레임워크(Part 1 프레임워크, Part 2 프레임워크)로 구분되어 개발되었고, 이후 2가지 프레임워크를 통합하였다. Part 1 프레임워크는 예측 기상 기반의 프레임워크이고, Part 2 프레임워크는 모니터링 데이터 기반의 프레임워크이다. 여기서, 예측 기상과 모니터링 데이터는 실시간 건물 에너지 시뮬레이션의 구현에서 불확실한 데이터를 최소화하고 재실자에 의해 발생하는 임의의 이벤트에 대응할 수 있도록 입력 데이터로 활용되었으며, 이것으로 일반적인 시뮬레이션과 비교하여 정밀한 시뮬레이션이 가능하게 되었다. 실시간 건물 에너지 시뮬레이션은 BCVTB를 활용하여 여러 소프트웨어와 연결된 co-simulation으로 구현되었다. 본 연구의 주요 결과를 요약하면 다음과 같다. 1) BCVTB를 활용하여 예보되는 기상 요소와 모델식을 활용하여 계산된 일사를 시뮬레이션에 입력하는 새로운 실시간 에너지 시뮬레이션 방법을 제안하였다. 총 4회(4일) 동안 에너지 사용량을 분석한 결과 입력한 모든 기상 요소가 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 가능한 실제 기상과 유사하도록 다양한 기상 요소를 기상 데이터로 입력하는 게 실제 기상 조건과 유사할 수 있고 변동하는 기상에 따른 부하의 변화를 충분히 고려할 수 있다. 2) 실시간 예측 기상 요소를 기반으로 하는 Part 1 프레임워크에 대한 요약은 다음과 같다. ⦁ 예측된 에너지 사용량과 측정된 에너지 사용량은 통계적 지표인 시간별 MBE와 Cv(RMSE)로 비교하였다. 각각 1.3%, 20.1%로 허용 범위를 만족하였다. ⦁ 표준 기상 데이터를 활용하여 예측된 에너지 사용량과 측정된 에너지 사용량을 통계적 지표인 시간별 MBE와 Cv(RMSE)로 비교하였다. 각각 –4.2%, 34.8%로 산출되었고, Cv(RMSE) 값은 허용 범위를 만족하지 않았다. 표준 기상 데이터를 활용하여 예측할 때보다 실시간 기상 데이터를 활용하여 예측할 때 예측율이 향상되었다. ⦁ 개별적인 냉수와 냉각수의 설정 온도는 실시간 예측 기상을 기반으로 최적화 시뮬레이션을 통해 산출(냉수: 8.5℃, 냉각수: 27.5℃)되었다. 각각의 온도를 적용한 시뮬레이션 결과, 예측된 에너지 사용량에 대비하여 에너지 절감량은 각각 11 kWh, 7 kWh로 나타났다. ⦁ 유사한 방법으로 냉수와 냉각수의 설정 온도 제어를 동시에 적용하였을 때, 냉수와 냉각수의 설정 온도는 각각 8.5℃, 27.75℃로 산출되었다. 각각의 온도를 적용한 시뮬레이션 결과, 예측된 에너지 사용량에 대비하여 에너지 절감량은 17 kWh로 나타났다. 3) 실시간 모니터링 데이터를 기반으로 하는 Part 2 프레임워크에 대한 요약은 다음과 같다. ⦁ 예측된 에너지 사용량과 측정된 에너지 사용량은 통계적 지표인 시간별 MBE와 Cv(RMSE)로 비교하였다. 각각 -0.7%, 19.1%로 허용 범위를 만족하였고, Part 1 프레임워크 대비 예측율이 향상되었다. ⦁ 실시간 모니터링 데이터를 기반으로 예측된 실내외 환경 요소에 의해 엔탈피 제어와 야간 외기도입 제어 알고리즘이 적용되었고, 제어 변수 값인 공조기의 댐퍼 위치와 팬의 운영 스케줄을 산출하였다. 산출된 제어 변수를 적용한 시뮬레이션 결과, 예측된 에너지 사용량에 대비하여 에너지 절감량은 각각 9 kWh, -7 kWh로 나타났다. 야간 외기도입 제어는 때에 따라 불리한 제어일 수도 있다. 4) Part 1 프레임워크와 Part 2 프레임워크를 통합한 프레임워크로 3가지 사례 연구를 진행하였다. 첫 번째 사례 연구는 냉수 설정 온도 제어와 엔탈피 제어를 동시에 적용한 연구이다. 두 번째 사례 연구는 냉각수 설정 온도 제어와 엔탈피 제어를 동시에 적용한 연구이다. 세 번째 사례 연구는 냉수와 냉각수 설정 온도 제어, 엔탈피 제어를 동시에 적용한 연구이다. 산출된 제어 변수를 적용한 시뮬레이션 결과, 예측된 에너지 사용량에 대비하여 에너지 절감량은 각각 12 kWh, 4 kWh, 14 kWh로 나타났다. 5) 통합 프레임워크는 2가지 조건, 즉 예측 기상과 모니터링 데이터의 입력이 가능하면 구현할 수 있다. 여기서, 예측 기상은 기상청의 동네예보로부터 입력받을 수 있고, 모니터링 데이터는 EM(C)S에서 데이터를 입력받을 수 있다. 본 연구에서는 기상청의 동네예보에 따른 국내 대표 도시에 통합 프레임워크를 적용하였고, 지역에 따라 상이한 결과가 나타남을 확인하였다. 건물에 EM(C)S가 설치되어 있는지에 대한 여부는 본 연구에서 가정할 수밖에 없으므로 활용 가능성에 대해서 검토하지 않았다. 따라서 EM(C)S가 설치된 건물이라면, 통합 프레임워크는 국내 어느 지역에서든지 활용할 수 있다. 본 연구에서는 실시간 건물 에너지 시뮬레이션을 구현하였고, 실제 대상 건물에 적용하여 검증하였다. 또한, 에너지 예측은 기존의 표준 기상 데이터를 활용하여 예측할 때보다 실시간 건물 에너지 시뮬레이션을 활용하여 예측할 때 예측율이 향상되었다. 이 결과를 토대로 예측 제어 시뮬레이션을 수행하면 현재 상황이 반영된 예측 제어이므로 합리적인 제어 결과(에너지 절감량, 제어 변수 값)를 산출할 수 있게 된다. 이런 방법론은 비록 시뮬레이션의 결과이기는 하지만, 기존의 MPC 연구보다 신뢰성을 가질 수 있게 된다. 또한, 본 연구에서의 에너지 절감량은 그리 크지 않지만, 실시간으로 제어의 결과를 분석하는 데 효과적이다. 이때 산출된 제어 변수 값은 건물 운영 관리자에게 전달되어 운영에 대한 의사 결정 자료로 활용될 수 있다. Recently, energy has become the most important issue in the world. Since Korea has insufficient energy, they must strengthen their supply and demand structure to ensure proper use of energy and maximize consumption efficiency. Medium and large buildings in Korea and overseas are implementing the Building Energy Management System (BEMS) to improve energy efficiency and reduce operational costs. The BEMS enables energy performance evaluation and diagnosis of the building, including investigation and analysis of energy consumption. In addition, it can be used as a wide-ranging tool to improve the building’s energy efficiency by reviewing additional energy savings and applying energy saving techniques. To establish an effective BEMS, there must be research regarding the details of applying control along with energy consumption prediction. Therefore, this study conducted a real-time building energy simulation in order to develop a framework to predict energy consumption. This framework can analyze the effects of control in comparison with predicted consumption by applying appropriate control algorithms based on predicted energy consumption. Moreover, the real-time building energy simulation is conducted based on these two types of data to predict and control energy consumption. The framework was divided into two types (Part 1 framework and Part 2 framework), which were later integrated. Part 1 framework is based on forecasted weather, while Part 2 framework is based on monitoring data. The forecasted weather and monitoring data are used as input data to minimize inaccuracies and to cope with random events that are caused by the occupant in the implementation of real-time building simulations. This data was then compared with the typical simulation to increase its accuracy. The real-time building energy simulation is implemented as a co-simulation coupled with multiple softwares using BCVTB (Building Controls Virtual Test Bed). The key findings of this study are as follows: 1) This study proposed a novel building energy simulation methodology where forecasted weather elements on a real-time basis and solar radiation which is calculated using the model using BCVTB, is inputted into the simulation. After analyzing energy consumption 4 times (4 days), it was found that all weather elements had an influence on energy consumption. Various weather elements were inputted as weather data in order to represent actual weather conditions as well as the changes in load according to the fluctuating weather. 2) Part 1 framework is based on real-time weather predictions and can be summarized as follows: ⦁ Predicted energy consumption and measured energy consumption are compared with the statistical hourly MBE and CV(RMSE), they satisfied the acceptable value with 1.3% and 20.1%. ⦁ When predicted energy consumption and measured energy consumption are compared with the statistical hourly MBE and CV(RMSE) using standard weather data, each was -4.2% and 34.8%, and the CV(RMSE) value did not satisfy the acceptable value. The prediction rate increased when the prediction is made using real-time weather data than when using standard weather data. ⦁ Each chilled water and cooling water set-point temperature control is simulated through optimized simulations based on real-time forecasted weather (chilled water: 8.5℃ cooling water: 27.5℃). Energy savings in comparison with predicted energy consumption were 11 kWh and 7 kWh because of simulations applying each temperature. ⦁ Similarly, when the both chilled water and cooling water set-point temperature control is applied simultaneously, the these were calculated as 8.5℃ and 27.75℃. In this case, energy savings in comparison with predicted energy consumption turned out to be 17 kWh because of simulations applying each temperature. 3) Part 2 framework based on real-time monitoring data can be summarized as follows: ⦁ Predicted energy consumption and measured energy consumption are compared with the statistical hourly MBE and CV(RMSE), they satisfied the acceptable value with -0.7% and 19.1%, and the prediction rate increased compared to Part 1 framework. ⦁ The enthalpy control and night purge algorithms were applied due to indoor and outdoor environmental elements predicted based on real-time monitoring data. The damper position of the Air Handling Units (AHUs) and the fan’s operation schedule, which are control variables, were calculated. As a result of simulation applying calculated control variables, energy savings in comparison with predicted energy consumption turned out to be 9 kWh and -7 kWh. Control on night purge may be disadvantageous from time to time. 4) Three(3) case studies were conducted with the integrated Part 1 and Part 2 frameworks. The first case study applied the chilled water set-point temperature control and enthalpy control simultaneously. While the second case study applied the cooling water set-point temperature control and enthalpy control simultaneously and finally, the third case study applied the chilled water and cooling water set-point temperature control as well as enthalpy control simultaneously. Energy savings compared to predict energy consumption turned out to be 12 kWh, 4 kWh, and 14 kWh, respectively. 5) The integrated framework can be implemented if forecasted weather and monitoring data can be input. Forecasted weather can be received from the Korea Meteorological Administration (KMA), while monitoring data can be received from EM(C)S. This study presumed that EM(C)S is installed in the building, and did not conduct separate examination on applicability. Alternatively, an examination was conducted on the applicability of the integrated framework to key cities in Korea according to the of KMA, and the integrated framework can be applied to all regions in Korea if the building has EM(C)S installed. The real-time building energy simulation is verified to be implemented and applied to an actual building in this study. Moreover, the prediction rate increased compared to using standard weather data for prediction, as it is based on the real-time building energy simulation. If predictive control simulation is conducted based on this result, rational control effects (energy savings, control variables) can be calculated. This methodology is a result of simulations, and has more reliability that the existing MPC study. Furthermore, while energy savings in this study are not so significant, it is effective in analyzing the result of control on a real-time basis. The control variables calculated here are delivered to the building operator to be used as decision-making data for operation.

적응형 이동 창 기법을 이용한 실시간 스무딩 필터

이주한 세종대학교 대학원 2023 국내석사

시스템의 상태를 실시간으로 추정하기 위해 여러가지 필터에 대한 연구들이 존재하지만, 특히 칼만 필터를 이용한 실시간 상태 추정 필터에 대하여 가장 많은 연구가 이루어지고 있다. 이러한 칼만 필터를 기반으로 스무딩 필터의 설계가 가능하며, 스무딩 필터를 이용하면 칼만 필터에 비해 보다 높은 정확도로 시스템의 상태를 추정할 수 있다. 하지만, 스무딩 필터는 현재 시점 이외의 정보, 즉 과거 또는 미래의 정보들을 사용하여 시스템의 상태를 추정하는 필터이기 때문에 일반적인 칼만 필터에 비해 상태 추정 정확도가 높으나 실시간 구현이 어렵다는 한계점이 존재한다. 이는 곧, 스무딩 필터의 실시간 구현이 가능하다면 칼만 필터 기반 실시간 상태 추정 필터보다 성능이 뛰어난 실시간 상태 추정 필터의 구현이 가능하다는 것을 의미한다. 본 논문에서는 높은 정확도를 가지는 실시간 스무딩 필터를 구현하기 위하여 이동 창 형성 기법을 제안하며, 구현한 필터의 정확도를 향상하는 적응형 이동 창 기법을 제안한다. 이동 창 형성 기법은 스무딩 필터를 적용할 일정 시간 길이를 가지는 창을 형성하여 현재 시점 기준으로 계속 이동시키는 방법을 의미한다. 이러한 이동 창을 형성해주는데 있어 필터의 실시간성 유지를 위해 설계할 필터에 적합한 이동 창의 길이를 선정하는 방법이 가장 중요하다. 이를 위해 본 논문에서는 이동 창 길이에 따른 각 필터 과정 수행 횟수와 소요시간 간의 관계성을 분석을 통한 선정 방법을 제안하였으며, 시뮬레이션을 통해 그 유효성을 검증하였다. 적응형 이동 창 기법은 측정치가 부정확하거나 단절되는 상황에 대한 강인성을 확보하여 실시간 스무딩 필터의 정확도를 향상하는 방법이다. 이와 같은 적응형 이동 창 형성 기법을 이용한 실시간 스무딩 필터의 성능을 항법 알고리즘을 예로 들어 시뮬레이션을 통하여 검증하였으며, 위치 정확도가 간접형 확장 칼만 필터 기반 항법 알고리즘에 비해 12.06% 향상됨을 확인하였다. Research on various filters capable of estimating the state of a system in real-time has been conducted, but research on a real-time state estimation filter using a Kalman filter is being most actively conducted. Although the system state can be estimated with considerable accuracy through such a Kalman filter, system state information can be estimated with higher accuracy by using a smoothing filter that can be designed based on the Kalman filter. Since the smoothing filter is an algorithm that estimates the state of the system using information other than the current point in time (i.e., past, or future information), it has the advantage of higher state estimation accuracy than the general Kalman filter, but there is a limitation that rea-time implementation is difficult. This means that if the real-time implementation of the smoothing filter is possible, it is possible to implement a real-time state estimation filter with better performance than the Kalman filter-based real-time state estimation filter. In this paper, we propose a moving window formation method to implement a real-time smoothing filter with high accuracy, and an adaptive moving window method to improve the accuracy of the implemented filter. The moving window formation method refers to a method of forming a window having a predetermined time length to which a smoothing filter is applied, and continuously moving the window based on the current time point. In forming such a moving window, a method of selecting a length of the moving window suitable for the filter is most important to maintain the real-time filter. To this end, in this paper, a selection method was proposed through analysis of the relationship between the number of executions of each filter process and the required time according to the length of the moving window, and its validity was verified through simulation. The adaptive moving window method is a method of improving the accuracy of a real-time smoothing filter by securing robustness against situations in which measurement values are inaccurate or disconnected. To verify the performance of the real-time smoothing filter using such an adaptive moving window formation method, simulation was performed by taking the navigation algorithm as an example, and it was confirmed that the positioning accuracy was improved by 12.06% compared to the navigation algorithm based on the indirect extended Kalman filter.

실시간 사이버 相談活動 시스템의 設計 및 具現

육명신 大田大學校 敎育大學院 2003 국내석사

정보화 사회로 변화하는 가운데 생활이 복잡해지고 사람들의 감정과 행동에 있어 생활환 경에 적응하는데 많은 문제점을 가져오고 있으며 그에 따른 전문적인 정보와 조언을 필요로 하는 사회로 변화해 가고 있다. 늘어가는 정보화 지식 속에서 풍성하고 안정된 생활을 해야할 현대인들이 정신적으로 고립되어 소외되고 보다 인간관계의 회복을 요구하고 있다. 인터넷에 길들여져 점차 개인화, 페쇄화 되어 가는 요즘 현대인들에게 특별한 문제가 없더라도 ‘인간적인 대화’를 통해 소외감을 덜 수 있는 상대가 따로 필요함을 느끼게 되었다. 21세기 정보화 시대의 초고속 정보통신망을 이용한 평생 학습의 실현이라는 새로운 패러다임의 사이버공간에서의 다양한 가상교육 환경들이 마련되고 있다. 이러한 시대의 요구에 따라서 진정한 자기를 재발견하고, 개성과 창의성를 지닌 올바른 인간 육성을 위하여 가상의 공간을 통한 적절한 상담활동이 필요하다고 본다 이 연구에서는 실시간을 통한 상담활동 시스템을 구현하여 적용해 본 후 내담자 100명에게 설문을 통하여 이 상담활동 시스템이 다음과 같이 활용이 되었는가를 확인해 보았다. 가. 실시간으로 접속하여 원활하게 활용이 되었는가? 나. 비밀이 보장되어 내담자로 하여금 안정된 상태를 만들어 주었는가? 다. 내담자들이 시간적, 거리적인 제한 없이 쉽게 접할 수 있었는가? 라. 친밀감을 느낄 수 있었는가? 마. 소심한 성격의 소유자도 상담을 하는데 쉽게 접근할 수 있었는가? 바. 익명성이 보장되어 비밀스런 고민도 쉽게 터놓고 이야기 할 수 있었는가? 이런 요소들을 통하여 실시간 사이버 상담시스템이 내담자에게 얼마나 만족감을 주었나에 대한 질의한 결과 다음과 같이 응답을 했다. 실시간 사이버 화상상담은 비밀이 보장되는 상담이라고 내담자 반 이상이 응답을 했다. 친밀감을 사이버 화상상담에서 어느 정도 느끼는가의 조사결과에서는 점차적으로 많이 느끼게 된다는 응답이 가장 높게 나타났다. 이를 통해 실시간 사이버 화상상담은 상담효율을 가져오는데 좋은 시스템으로서 전망이 있음을 알 수 있다. 성격유형에서 약간 내성적인 학생들이 선호하고 있음을 알 수 있었다. 가장 높게 나왔다. 또한 익명성이 보장되어 솔직한 대화를 하는데는 실시간 대화형 화상상담이 가장 효과가 있다고 응답했다. 주로 실시간 화상상담으로 어떤 내용의 상담을 원하는가의 질문에 진로진학상담, 학습 및 성적상담으로 나타났다. 이 결과를 보면 실시간 대화형 화상상담을 통해 내담자는 상담자와 대면을 하면서 안정된 환경에서 도움을 받으며 상담을 할 수 있다는 것으로 결론을 내리게 되었다. 보다 활발한 상담을 위하여 지속적인 내용의 변화와 함께 실시간 화상상담이 학생의 학생생활에서부터 생활지도에 이르기까지 최적의 시스템으로 활용이 되어지도록 많은 홍보와 교육이 교사와 학부모 학생 모두에게 있어져야겠다.

승객 총 통행시간 및 에너지사용량을 고려한 일일 및 실시간 최적 열차운영 모형 개발

오윤석 고려대학교 대학원 2022 국내박사

철도 운영에서 이용자의 편익을 최대화하는 열차운영을 하기 위해서는 많은 열차를 투입하여 최대한 빠르게 열차를 운행해야 하는데, 이러한 운영방식은 높은 운영비용을 지불해야하기 때문에 철도 운영자는 이용자의 편익과 열차의 에너지사용량을 함께 고려한 적정 수준의 열차운행계획을 수립해야 한다. 하지만 여러 선행연구에서는 대부분 이용자나 운영자 중 한쪽의 관점만을 고려한 열차운행계획을 도출한 연구들이 대부분이며, 그렇지 않은 경우에도 현실적인 제약조건들을 적절히 반영하지 못한 경우가 많았다. 또한, 선행연구들의 방법론은 대부분 해답을 구하는데 상당한 시간이 소요되므로, 실시간으로 변화하는 승객 수요에 즉각적으로 대응하여 열차운영을 최적화할 수 없다는 한계점이 존재했다. 이에 따라 본 연구에서는 첫째로 교통카드 데이터 및 열차운행실적 데이터를 활용한 정차시간 추정모형을 개발하여 일일 및 실시간 최적 열차운영 모형에서 승객 수요에 따른 정차시간을 추정하는데 활용하였다. 둘째, 승객들의 총 통행시간과 열차의 에너지사용량을 고려하는 유전알고리즘(Genetic algorithm, GA) 기반의 일일 최적 열차운행계획 도출 모형을 개발하였고, 마지막으로 각 역에서 열차가 출발할 때 최적 열차제어방법을 도출할 수 있는 순환신경망(Recurrent neural network, RNN) 기반의 실시간 최적 열차운영 모형을 개발하였다. 일일 및 실시간 최적 열차운영모형의 목적함수는 분석 시간범위 동안 도시철도 노선을 이용한 승객들의 총 통행시간과 운행한 모든 열차들의 총 사용에너지의 합으로 구성하였다. 승객 총 통행시간은 대기시간과 차내시간의 합으로 구성되어있으며, 열차들의 총 사용에너지는 회생제동 에너지의 활용을 고려하여 산출하였다. 제안 모형들을 평가하기 위해 대한민국 서울의 우이신설경전철을 이용한 승객들의 교통카드 데이터를 활용하여 일일 및 실시간 최적 열차운행계획을 도출하였다. 그 결과 현행 우이신설경전철의 열차운행시각표 대비 개선된 일일 열차운행계획을 도출할 수 있었으며, 제안된 실시간 최적 열차운영모형을 활용하는 경우 승객 수요 변화에 대해 계획시각표를 준수하는 일반적인 운행방법 대비 목적함수 값이 더 적은 열차운영을 할 수 있는 것으로 나타났다.

실시간 데이터를 이용한 도심지역 에너지 수요예측

곽영훈 서울市立大學校 2010 국내석사

국 문 초 록 최근 사회적으로 큰 이슈는 단연 “저탄소 녹색성장”이다. 저탄소 녹색성장을 이루기 위해서는 에너지를 효율적으로 사용해야 한다. 건물에서 효율적인 에너지사용을 위해서는 에너지사용계획에 근거한 에너지소비가 이루어져야한다. 이를 위해서는 필요한 에너지사용량을 정확히 예측 할 수 있는 기술인 에너지 수요예측기술이 필수적으로 수반되어야 한다. 에너지 수요예측은 도심지역 건물의 계획단계에서 뿐만 아니라 건물의 운영단계에서도 필요하다. 운영단계 시 매 시간별 에너지 수요예측을 할 수 있다면 에너지 이용 효율의 극대화는 물론이거니와 복합에너지 시스템(Hybrid Energy System)의 사용과 함께 효율적인 지역 에너지 수급 체계의 구축이 가능하다. 따라서 본 연구에서는 계획단계에서 수행하고 있는 에너지 수요예측에 대하여 운영단계에서의 에너지 수요예측을 수행할 수 있도록 한다. 한편, 선행 연구들은 에너지 수요예측량과 실제 에너지 사용량 사이에 높은 매칭률을 보이는 인공신경망을 이용하였다. 선행연구를 참고하여 본 연구에 적합한 동일한 인공신경망의 구성과 네트워크를 구성하여 운영단계에서의 실시간 데이터를 이용한 에너지 수요예측 방법을 수행하였다. 운영단계에서의 실시간 데이터를 이용한 에너지 수요예측 방법을 실제 운영중인 사무소 건물에 적용하였고, 실제 대상지역을 선정해 건물별, 에너지사용용도별로 구분하여 개별 에너지의 CV, RMSE, 프로파일을 분석하였다. 본 연구를 통해 얻은 주요 결과는 다음과 같다. 1) 운영단계에서의 에너지 수요예측은 실시간 데이터(실제 에너지 사용량 데이터)를 업데이트한 후 수요예측한다. 그 중에서 업데이트 방법은 다음과 같은 3가지의 방법이 있다. 첫 번째 업데이트 방법은 ‘실시간 데이터를 업데이트하지 않고’ 에너지 수요예측을 수행하는 방법이다. 두 번째 업데이트 방법은 예측된 데이터와 실시간 데이터간의 오차율의 계산을 통해 ‘오차율이 큰 실시간 데이터만 업데이트하는 방법’으로 에너지 수요예측을 수행하는 방법이다. 마지막 업데이트 방법은 오차율에 상관없이 ‘모든 실시간 데이터를 업데이트’하여 에너지 수요예측을 수행하는 방법이다. 2) 실제 운영중인 사무소 건물에 상용 프로그램을 이용하여 운영단계에서의 실시간 데이터를 이용한 에너지 수요예측 방법을 적용시켜 검증하였다. 2006년 시간, 환경조건 데이터와 실제 전기 에너지 사용량으로 신경망을 학습시켰다. 그리고 2007년 시간, 환경조건 데이터를 실시간 데이터로 가정하였다. 모든 실시간 데이터를 업데이트하는 방법이 에너지 수요예측을 반복 할수록 오차율이 가장 작게 나타났다. 3) 실제 대상지역을 선정하여 모든 실시간 데이터를 업데이트한 방법으로 운영단계에서의 에너지 수요예측을 수행하였다. 여름철, 가을철의 난방에너지와 봄철, 겨울철의 냉방에너지를 제외한 CV값의 전체 평균값[%]은 주거용 건물(APT, 14.72%)과 상업용 건물(호텔, 14.92%), 상업용 건물(식당, 21.87%), 의료용 건물(병원, 17.15%)에서 에너지 수요예측량과 실시간 데이터(실제 에너지 사용량(에너지 시뮬레이션 데이터))의 매칭률이 높았다. 4) 반면, 업무용 건물(대, 58.82%), 업무용 건물(중, 62.79%), 업무용 건물(소, 69.24%)과 상업용 건물(상가, 35.67%), 교육용 건물(학교, 80.55%)에서는 매칭률이 낮았다. 실시간 데이터를 이용한 운영단계에서 시간별 에너지 수요예측은 도심지역의 에너지 수급 체계를 구축할 때 시간별로 구축할 수 있고, 이는 시간별 복합에너지 시스템(Hybrid Energy System)의 최적화로 연결될 수 있을 것이다.

實時間 버스 스케쥴링 알고리즘 開發

고종섭 明知大學校 大學院 1998 국내박사

버스스케쥴은 버스를 효율적으로 운행하기 위한 계획으로서 선진외국에서는 효율적인 스케쥴 작성을 위한 연구·개발에 많은 노력을 기울이고 있다. 그러나 우리나라의 대부분 버스회사들은 경험에 의한 수 작업으로 스케쥴을 작성하거나, 구체적인 운행계획 없이 운전자로 하여금 하루에 주어진 노선을 몇 회씩 운행토록 하고 있는 실정이다. 이는 우리나라 버스회사들이 영세하기 때문이기도 하지만, 짧은 운행시격으로 하루에 수 백번 운행해야 하기 때문에 버스스케쥴 문제의 크기가 커서 기존의 버스스케쥴링 방법을 적용하는데 현실적인 어려움이 따르는 점에 기인한 것이기도 하다. 또한 도로교통이 날이 갈수록 혼잡해짐에 따라 지연운행버스가 빈번하게 발생하고 있다. 버스의 지연운행은 승객의 정류장 대기시간을 증가시킬 뿐만 아니라 계획한 시간에 후속운행을 시작할 수 없게 되어, 버스의 출발 간격와 정류장 도착간격이 불규칙해지면서 버스운행의 정시성을 떨어뜨리는 주원인이 되고 있다. 이와 같은 버스운행 환경에 대응하기 위해서는 AVL에 의한 버스 위치의 실시가 확인으로 지연운행버스를 조기에 검출하고, 여기에 대응할 수 있는 실시간 버스스케쥴 조정이 필요하다. 지연운행이 빈번하게 발생하는 버스운행 여건 하에서 버스스케쥴을 실시간으로 조정하면 제한된 버스대수로 승객의 정류장 시간을 최대한 단축시키는 효과를 얻을 수 있다. 본 논문은 우리나라와 같이 버스운행회수가 많은 여건에서 버스스케쥴을 쉽고 빠르게 작성하고, 버스의 실제 운행에서 지연운행버스를 조기에 검출하고, 후속 스케쥴을 실시간으로 조정하는데 필요한 알고리즘을 개발하는데 목적이 있다. 이를 위해서 먼저 기존연구에 의한 단일차고지 버스스케쥴링의 이론과 방법을 소개하고, 버스스케쥴링 문제의 규모가 커서 최적 버스스케쥴을 구하는 계산상의 어려움을 극복하기 위한 방법으로 시간분할에 의한 단계별 스케쥴링 방법을 제시하였다. 또한 지연운행버스 및 이웃하는 버스들의 후속 스케쥴을 실시간으로 조정하는 알고리즘을 개발하도록 하였다. 버스스케쥴의 실시간 조정을 위해서는 조정의 기준이 되는 버스스케쥴을 빠른 시간내에 작성할 수 있어야 하며, 이때 본 논문이 제시하는 다시간대 버스스케쥴링 방법에 유익하게 이용될 수 있다. 시간분할에 의한 단계별 스케쥴링이란 하루의 운행을 운행특성이 동일한 시간대로 분불할하고, 각 시간대에 속한 운행들을 선입선출법으로 연결시켜 최적의 부분순환로를 구하고, 이들 부분순환로로 구성된 네트워크로부터 하루 전체시간에 대한 최적의 버스스케쥴을 구하는 방법이다. 이 방법에 의할 경우 스케쥴링 문제의 기본단위가 되는 운행수가 크게 줄어들어 스케쥴링 문제의 크기를 상당히 줄이는 효과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 예제를 통하여 시간분할에 의한 다시간대 버스스케쥴링 방법의 효과를 설명하였다. 실시간 버스스케쥴 조정은 지연운행버스를 실시간으로 파악하고, 버스스케쥴의 조정여부를 판단하며, 버스스케쥴의 조정이 필요할 경우 실시간으로 버스의 기점출발시간을 조정하는 것이다. 이를 위하여 본 논문은 버스운행시간표 작성의 기준이 되는 기준운행시간 설정 방법과 지연운행버스의 조기검출 알고리즘, 스케쥴 조정여부의 판단 기준 및 실시간으로 버스스케쥴을 조정하는 방법을 제시하였다. 그리고 실시간 버스스케쥴 조정방법과, 스케쥴 조정으로 인하여 정류장에 균일하게 도착하는 승객의 정류장 대기시간 단축효과를 예제를 통하여 설명하였다. 최근 우리나라 도시에서 이용하는 승객들의 대부분은 버스 운행의 정시성 결여에 불만을 나태내고 있다. 이런 현실에서는 버스스케쥴의 실시간 조정을 통해 버스의 배차간격을 최대한 균일하게 유지해야 할 필요가 있으며, 본 논문은 이러한 시스템 구축에 필요한 알고리즘 개발에 일조 할 수 있을 것으로 생각한다. 그런데 본 논문은 지연운행버스의 기점 출발시간을 조정하는 버스스케쥴의 실시간 조정에 목표를 두고 있기 때문에 승객의 불균형 등으로 인해 버스들이 몰려다니는 현상 등을 방지하기 위한 방안들을 고려하지 않고 있다. 그리고 승객수요에 따른 버스의 수송능력은 충분한 것으로 가정하였기 때문에, 승객의 과다로 인한 차내 혼잡과 같은 차내 서비스 수준 역시 고려하지 못하고 있다. 선행연구에 의한 버스운행시간 조절 방법을 적용하면 이러한 문제들은 해소될 수 있을 것으로 판단된다. 그러나 버스운행시간 제어전략은 주요정류장에 계획시간보다 일찍 도착하는 버스들의 정류장별 출발시간을 조절하는 것을 주 수단으로 하고 있다. 이런 관점에서 볼 때 본 논문에 의한 버스스케쥴의 실시간 조정과 버스운행시간 제어전략은 상호 보완적인 관계를 갖고 있다고 판단된다. 따라서 향후 실시간 스케쥴 조정 개념과 버스운행시간 제어전략을 통합한 실시간 버스 운행관리 시스템의 추가적인 개발이 필요한 것으로 판단된다. The purpose of this paper is to develop a real-time bus scheduling algorithm. Real-time bus scheduling is a highly sophisticated method for bus operation management, in which the locations of buses in operations are monitored on a real-time base, whether or not to modify the pre-planned bus schedule is determined and, if a modification is required, a new bus schedule is established based on the expected return times to origin for a next trip and the expected available number of buses at depot. In order to modify a bus schedule on a real-time base, a solution for a bus scheduling problem with several hundreds or thousands trips should be obtained in a very short time. This paper suggest a decomposition technique. In the decomposition technique, whole operation hours are broken into several time periods, in one time period buses are dispatched with the same headway. Then the problem size of the bus scheduling for those time periods becomes manageable, in which bus operations in one period can be dealt with as one trip in an assignment problem. Case study of bus scheduling is performed with this decomposition technique. An algorithm for the real-time bus scheduling is developed and a case study is carried out. Throughout the analysis and case studies, the algorithm developed in this paper is proved to be practical.

실시간 온라인 수업에 참여한 신규공무원의 교수실재감과 학습만족도의 관계 : 학습몰입 매개효과를 중심으로

김다미 성신여자대학교 일반대학원 2023 국내석사

본 연구는 코비드-19로 인하여 Zoom을 이용하여 실시간 온라인 수업으로 공무원 신규자 교육을 학습한 신규 공무원의 학습만족도에 교수실재감과 학습몰입이 어떠한 영향을 미치는지 알아보는 것을 목적으로 한다. 대개 지방직 공무원 신규자 교육은 오프라인으로 진행되었으나, 2020년 코비드-19의 유행으로 오프라인이 아닌 온라인으로 수업을 실시하게 되었다. 학습자들은 신규 임용된 지방직 9급 공무원이고, Zoom이라는 온라인 플랫폼을 이용하여 강의실에 모여 다 같이 실시간으로 수업을 받았다. 본 연구에서는 온라인 수업 공간에서 실시간으로 수업을 받은 공무원 학습자들의 학습만족도에 영향을 주는 요인을 알아보고자 하였으며, 선행연구 분석을 통하여 교수실재감과 학습몰입이 영향을 주는 요인으로 확인하였다. 구체적으로 교수실재감과 학습만족도의 관계에서 학습몰입이 매개효과를 보이는지 탐색하고자 하였다. 그리고 매개효과를 보인다면, 부분매개효과인지 완전매개효과인지를 확인하고자 하였다. 설문조사는 2020년 이후 코비드-19로 인하여 Zoom을 통해 실시간 신규자 교육을 학습한 신규 공무원들을 대상으로 하였다. 구글 설문지를 배포하여 수집된 데이터는 SPSS 25.0을 활용하여 분석하였다. 구체적으로, 빈도분석, 탐색적 요인 분석, 신뢰도 분석, 상관관계 분석 그리고 회귀분석을 실시하였다. 또한, 회귀분석과 소벨 테스트(Sobel-test)를 통해 매개효과 검증을 하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 실시간 온라인 수업에서 신규자 교육을 학습한 신규 공무원이 인식하는 교수실재감은 학습몰입에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 둘째, 실시간 온라인 수업에서 신규자 교육을 학습한 신규 공무원이 인식하는 교수실재감은 학습만족도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 셋째, 실시간 온라인 수업에서 신규자 교육을 학습한 신규공무원의 학습몰입 정도는 학습만족도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로, 매개분석을 실시한 결과, 실시간 온라인 수업에서 신규자 교육을 학습한 신규공무원이 인식하는 교수실재감과 학습만족도 관계에서 학습몰입은 부분매개효과를 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 코비드-19로 인하여 대면으로 이루어지던 신규 지방직 공무원 교육이 비대면 교육으로 전환되어 온라인 환경에서 학습자들의 학습만족도에 영향을 미치는 요인을 분석하고 그 관계를 검증했다는 점에서 의의가 있다. 또한 Zoom이라는 온라인 플랫폼을 사용하여 학습자들이 서로의 존재를 수업 시간 동안 확인하며 실시간으로 소통하고 수업에 참여하는 새로운 개념의 학습 환경에서 학습만족도, 교수실재감, 학습몰입의 관계를 탐색했다는 데에서도 의미가 있다. 더불어 그동안의 연구가 학교에 재학중인 학생이나 성인학습자들을 대상으로 하였다면, 본 연구는 공공기관에 근무하는 공무원들을 대상으로 연구했다는 점에서 차별성이 있다. 추후 공무원들을 대상으로 실시간 온라인 수업에서 학습성과에 영향을 미치는 요인에 대한 연구가 이루어진다면, 공직 사회에서 실시되는 온라인 학습환경에 대한 깊은 이해를 바탕으로 공무원들의 역량 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. The purpose of this study is to investigate how the sense of teaching presence and learning flow affect the learning satisfaction of new civil servants who have learned the education of new civil servants through synchronous online classes using Zoom due to Covid-19. Usually, training for new local government employees was held offline, but due to the COVID-19 pandemic in 2020, classes were held online instead of offline. The learners were newly appointed local level 9 civil servants, and they gathered in a classroom using an online platform called Zoom and took classes together in real time. In this study, we wanted to investigate the factors that affect the learning satisfaction of civil servant learners who received classes in real time in the online class space, and through the analysis of previous research, it was confirmed that the sense of teaching presence and learning flow are influencing factors. Specifically, we wanted to explore whether learning flow shows a mediating effect in the relationship between teaching presence and learning satisfaction. And if it showed a mediating effect, we wanted to check whether it was a partial-mediated effect or a full-mediated effect. The survey was conducted among new government employees who have been learning synchronous newcomer training via Zoom since 2020 due to Covid-19. The data collected by distributing Google Forms were used to perform frequency analysis, exploratory factor analysis, reliability analysis, correlation analysis, and regression analysis using SPSS 25.0, and mediating effects were verified through regression analysis and Sobel-test. The results of this study are summarized as follows. First, it was confirmed that the sense of teaching presence perceived by new officials who learned the education of newcomers in synchronous online classes had a significant effect on learning flow. Second, it was confirmed that the sense of teaching presence perceived by new officials who learned the education of newcomers in synchronous online classes had a significant effect on learning satisfaction. Third, it was found that the degree of learning flow of new civil servants who learned the education of newcomers in synchronous online classes had a significant effect on learning satisfaction. Finally, as a result of mediated analysis, it was found that learning flow showed a partially-mediated effect in the relationship between the sense of teaching presence and learning satisfaction perceived by new officials who learned the education of newcomers in synchronous online classes. The significance of this study is that due to Covid-19, the training of new local government officials was converted to non-face-to-face education, and the factors affecting the learning satisfaction of learners in the online environment were analyzed and the relationship was verified. It is also meaningful that using an online platform called Zoom, learners explored the relationship between learning satisfaction, teaching presence, and learning flow in a new concept of learning environment in which learners communicate and participate in class by checking each other's presence during class time. In addition, while previous studies have been conducted on students enrolled in schools or adult learners, this study is different in that it was conducted on civil servants working in public institutions. In the future, if a study is conducted on the factors that affect learning outcomes in synchronous online classes for civil servants, it is expected that it will be able to contribute to improving the competencies of civil servants based on a deep understanding of the online learning environment conducted in the public service society.

2자유도 동시 가력 실시간 하이브리드실험 기법에 의한 RC교각의 내진성능평가

이진행 명지대학교 대학원 2018 국내석사

구조물의 지진하중, 빠른 동적 하중에 의한 거동을 연구하기 위한 수치해석 및 실험적 연구 등이 국내외 활발하게 이뤄지고 있다. 해석적 연구의 경우 재료의 불확실성, 거동 예측이 실험적 연구에 비해 어렵다. 실험적 연구의 경우 직접 실험을 통해 얻어진 값을 통해 평가를 실시하기 때문에 정확도가 높다. 실험을 통한 기존 내진성능평가 방법은 준정적(의사정적)실험, 유사동적실험, 진동대실험이 사용되어 왔다. 이 중 진동대실험은 실제 지반거동과 이에 따른 구조물의 진동을 가장 실제적으로 모사할 수 있는 장점이 있으나 진동대 규모에 따른 축소모형 사용으로 크기효과에 의한 오차가 크다. 이러한 단점들을 극복하기 위해 개발된 실현 가능한 대안으로 하이브리드실험에 대한 연구가 진행되고 있다. 하이브리드실험은 지진이 발생하였을 때 전체 구조물의 거동에 큰 영향을 미치는 부재를 직접 유사동적실험을 수행하고 나머지 구조물은 부구조계기법을 사용하여 수치해석을 수행한다. 이들 각각의 결과를 동시에 연계함으로써 보다 실제 가까운 구조물의 내진거동을 모사하는 실험방법이다. 본 논문에서는 비선형 거동의 모사가 복잡한 사각형단면 RC교각을 이용하여 진동대실험과 저속하이브리드실험, 실시간하이브리드 실험을 비교 분석하여 시스템의 신뢰성 및 적용성을 검증하였으며, 진일보하여 실제 교각에 많이 쓰이는 원형단면의 RC교각을 이용하여 3기의 Actuator를 동시에 실시간 제어하는 하이브리드실험 시스템을 구축하고, 구축한 시스템을 이용하여 저속 및 고속 준정적실험을 통해 가력속도에 따른 RC 교각의 영향을 분석하였다. Numerical analysis and experimental study to study the behavior of structure with seismic load and fast dynamic load are being actively conducted both home and abroad. In analytical studies, uncertainty of materials and prediction of behavior are difficult compared with experimental studies. In the case of experimental studies, the accuracy is high because the evaluation is carried out through the values obtained through the direct experiment. Quasi-static experiments, quasi-dynamic experiments, and Shaking table tests have been used for the conventional seismic performance evaluation methods through experiments. The Shaking table test has the advantage of simulating the actual ground motion and the vibration of the structure as closely as the real case, but the error due to the size effect is large due to the shrinking model in accordance with the shaking table size. To overcome these drawbacks, hybrid experiments are being conducted as feasible alternatives. Hybrid experiments directly perform similar dynamic experiments on materials that have a big effect on the behavior of the entire structure when an earthquake occurs. And the remaining structures use sub-structure techniques to perform numerical analysis. It is an experimental method to simulate the seismic behavior of structures actually rather close by connecting these results simultaneously. In this paper, we verified the reliability and applicability of the system, by comparing and analyzing the shaking table test, the slow hybrid test, and the real-time hybrid test using the square RC pier which is difficult to simulate nonlinear behavior. Pushing a step further, we have constructed a hybrid experimental system that simultaneously controls three Actuators in real time by using RC piers with a circular cross section, which is frequently used for actual piers. And by using the constructed system, we analyzed the effect of RC bridge piers according to the pulling speed through slow and fast quasi static test.