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[논문 분석] 설계단계 의사결정 지원을 위한 모듈러 건축물의 탄소배출량 예측모델 개발 - 이준호

[출처]dCollection 디지털 학술정보 유통시스템 (ajou.ac.kr) dCollection 디지털 학술정보 유통시스템초록/요약 본 연구는 모듈러 건축물의 탄소배출량 예측모델을 개발하고 이를 통해 설계단계에서 이해관계자들에게 의사결정에 도움을 주기 위한 지원 도구 개발을 목적으로 한다. 국내의 경우dcoll.ajou.ac.kr 1. 선택 배경LCA와 머신러닝을 합친 연구는 환경을 보호하고 예측하는 데 아주 중요한 분야입니다. 제가 선택한 논문은 이 두 가지를 잘 결합한 연구로, 데이터가 어디서 왔고 어떻게 만들어졌는지 자세히 설명하고 있어 배우기 좋습니다. 이런 논문을 통해 실제로 쓸 수 있는 방법을 배우고, 데이터 처리와 분석 능력을 키울 수 있습니다. 앞으로도 이런 연구를 계속 공부해서 환경 ..

[LCA] 사회적 생애주기 평가 (S-LCA) 지침 (2020) 요약: 지속가능성을 위한 필수 가이드

안녕하세요, 여러분! 오늘은 유엔환경계획(UNEP)에서 발행한 2020년판 제품 및 조직의 사회적 생애주기 평가(S-LCA) 지침에 대해 소개해드리려고 합니다. 이 지침서는 제품과 서비스의 생애주기 전반에 걸쳐 사회적 및 사회경제적 영향을 평가하는 데 필요한 포괄적인 로드맵과 지식을 제공합니다. 지속가능한 개발 목표(SDGs)를 달성하기 위한 필수 도구로, S-LCA의 진화를 보여주고 있습니다. 다음의 내용은 위 지침의 요약 내용이니 모든 저작권은 유엔환경계획에 있습니다. 1. 지속가능 개발과 S-LCA의 중요성 지속가능 개발의 궁극적인 목표는 현재와 미래 세대의 인류 복지를 달성하고 유지하는 것입니다. 이는 정책 결정 과정에 지속가능성을 통합하기 위한 다양한 도구와 전략을 필요로 합니다. 생애주기 관점..

[LCA] (2) The data you need for a Life Cycle Assessment

이 글은 Ecochain에서 무료로 제공하고 있는 LCA Beginner Course를 학습하며공부한 내용을 요약하고 있습니다. 모든 저작권은 Ecochain에 있습니다. https://academy.ecochain.com/course/lca-beginner-course LCA Beginner Course | EcochainEcochain offers a free LCA course to learn how to calculate the environmental footprint of your products. Includes certificate of completion!academy.ecochain.com LCA를 계산하기 전, 제품의 사용 및 배출, 공공시설, 운송, 재료 정보를 수집해야한다. 이것은..

[공간분석] 데이터 디깅

필요한 데이터 종류에너지 소비 데이터주거용 에너지 소비: 가정에서 사용하는 전기, 가스, 난방유 등의 소비량.상업용 에너지 소비: 상업 건물, 사무실, 학교, 병원 등에서의 에너지 사용량.산업용 에너지 소비: 제조업, 농업, 건설업 등 산업 분야에서의 에너지 사용량.교통용 에너지 소비: 도로, 철도, 항공 및 해상 교통에서 사용되는 연료의 양.에너지 생산 및 공급 데이터에너지 생산량: 지역 내 발전소(화석 연료, 원자력, 재생 가능 에너지 등)에서 생산하는 에너지의 양.에너지 수입 및 수출 데이터: 지역으로 들어오거나 나가는 에너지의 양과 종류.에너지 저장 및 전송 데이터: 에너지 저장 시설의 용량과 전력망을 통한 에너지 전송 효율.기후 및 환경 데이터 -> 지역 데이터와 상관성 높을 것으로 생각되어 패..

[기후위기] 주요 용어 정리 (GHG, ... )

Re100 - 재생에너지 100%GHG - Green House Gas : 온실가스GWP - Global Warming Potential기준은 CO2 → 매탄의 경우 Co2 대비 4배 효과CO2e - 이산화탄소 환산량 → 다른 가스를 이산화탄소로 환산해서 측정NDC - Nationally Determined Contribution → 온실가스 감축 목표 (국가가 스스로 정한)2050년까지 넷제로로 가겠다.COP - Conference od the Parties of UNFCCC(UN기후위기 연회의)Scope 1,2,3Scope 1은 제품 생산단계에서 발생하는 직접적인 배출량을,Scope 2는 사업장에서 사용하는 전기와 동력을 만드는 과정에서 발생하는 간접 배출량을 의미한다.Scope 3는 협력업체와 물류..

[LCA] Ecochain의 LCA Beginner Course (1) What is LCA?

이 글은 Ecochain에서 무료로 제공하고 있는 LCA Beginner Course를 학습하며공부한 내용을 요약하고 있습니다. 모든 저작권은 Ecochain에 있습니다. https://academy.ecochain.com/course/lca-beginner-course LCA Beginner Course | EcochainEcochain offers a free LCA course to learn how to calculate the environmental footprint of your products. Includes certificate of completion!academy.ecochain.com  1. What is LCA? 우리가 비즈니스, 정치 또는 개인 생활에서 지속 가능한 결정을 내리..

[파이썬 완벽 가이드] 04 분류 (6) 랜덤 포레스트

랜덤 포레스트의 개요 및 실습랜덤 포레스트는 배깅의 대표적인 알고리즘앙상블 알고리즘 중 비교적 수행 속도가 빠르다.기반 알고리즘은 결정 트리로, 결정 트리의 쉽고 직관적인 장점을 가지고 있다.: 여러 개의 결정 트리 분류기가 전체 데이터에서 배깅 방식으로 각자의 데이터를 샘플링해 개별적으로 학습을 수행한 뒤 최종적으로 모든 분류기가 보팅을 통해 예측 결정   부트스트랩 : 통계학에서 여러 개의 작은 데이터 세트를 임의로 만들어 개별 평균의 분포도를 측정하는 등의 목적을 위한 샘플링 방식전체 데이터를 부트스트래핑 방식으로 만들어진 데이터 세트 = 서브세트서브 세트의 데이터 건수는 전체 데이터 건수와 동일하지만 중첩 예) n_estimators = 3 으로 하이퍼 파라이터 부여 시 아래와 같은 방식으로 분할..

[파이썬 머신러닝 완벽 가이드] 04 분류 (5) 앙상블

앙상블 학습 개요: 여러 개의 분류기(Classifier)를 생성하고, 그 예측을 결합함으로써 보다 정확한 최종 예측을 도출하는 기법 이미지, 영상, 음성과 같은 비정형 데이터의 분류 = 딥러닝정형 데이터의 분류 = 앙상블앙상블의 대표 1. 랜덤포레스트2. 그래디언트 부스팅 ++부스팅 알고리즘1. XGBoost2. LightGBM3. 스태킹(Stacking)앙상블 학습의 유형1. 보팅(Voting) : 일반적으로 서로 다른 알고리즘을 가진 분류기를 결합보팅 유형하드 보팅 : 다수결 원칙과 비슷 / 예측한 결괏값들 중 다수의 분류기가 결정한 예측값을 선정소프트 보팅 : 분류기들의 레이블 값 결정 확률을 모두 더한 평균 중 확률이 가장 높은 레이블 값을 선정일반적으로 소프트 보팅이 적용됨보팅 분류기사이킷런은..

[영어] 영어 에세이 작성하는 방법

https://youtu.be/ZDotXAJzVIc?si=vPU6IY5fEmn-NBve [요약]What is the purpose of an introduction?To introduce the topicTo state the key argumentTo indicate the structureFunnel structure(깔때기 구조)General Information -> Supporting Statements -> Thesis Statements  [주어진 과제]1. 글로벌 시민권의 개념(정의, 핵심 구성 요소, 오늘날 세계화된 세계에서의 관련성)2. 글로벌 시민권과 SDGs의 관련성(어떻게 상호작용과 영향을 미치는지)3. 기후위기를 글로벌 시민권이 어떻게 틀을제공할 수 있는지 서론 : 글로벌 시민권..

[SDGs] 네옴시티

** 이 포스팅은 삼정 KPMG의 'Issue Monitor' 2023년 8월 호 '내일의 도시 : 또 한번의 진화를 앞둔 스마트 시티'의 일부 내용입니다 네옴시티는 사우디아라비아가 석유 중심 경제 구조를 탈피하기 위한 국가 장기 프로젝트 '사우디 비전2030'의 일환이다. 더 라인 : 사우디아라비아 북서부 홍해 인근에 직선 도시옥사곤 : 해상 산업단지트로제나 : 산악 관광단지 100% 친환경 도시를 건설한다는 목표하에 최첨단 건축 기술이 적용될 예정이다# 더 라인 (The Line) 더 라인은 사막을 지하로 가로지르는 고속철도를 기준으로 높이는 롯데월드타워에 버금가는 555m, 길이는 서울에서 강릉까지 거리인 170km 규모의 수직 건축물이다. 빌딩 안에는 주거 및 상업 시설들로 구성될 예정이며, 이외..

[동아리 운영] 진로 탐색을 위한 발제 세션

안녕하세요 ! 올해 7월부터 새롭게 전공 동아리를 창설해 운영하고 있는 그린입니다 ~ 벌써 동아리가 시작된지 한 달이 넘었는데요 동아리를 운영하며 느낀 점 혹은 운영 방식 등에 대해 차근차근 기록해보려고 합니다. 먼저 ! 동아리에 대해 알아보아야겠죠 ? 동아리 이름은 DSAP로 Duksung Statistics Analysis Partnership 이라는 뜻입니다.정보통계학전공의 동아리인 만큼 데이터 분석 관련한 스터디와 프로젝트를주 활동으로 진행하고 있습니다.  자세한 내용은 아래 인스타그램을 확인해주세요 !https://www.instagram.com/dsap_official?igsh=MWd1cWs4MG82ejBpMw%3D%3D&utm_source=qr 그리하여 첫 번째로 소개할 기록은 진로 탐색을 ..

[임팩트커리어 첫걸음 3기] 임팩트 커리어 현직자 특강

주관 ; 임팩트 닷 커리어연사 : 오동운(트리) (소속 : 사회조합 활동조합 빠띠) 1. 커리어 시작모두 행복할 수 있는 방법은 무엇일까?  키워드 발견 : 사회적 경제 사회적 경제 -> 사회적 기업 -> 소셜 임팩트 등으로 이어짐 2. 커리어 준비 과정활동(탐색 과정)다양한 대외활동- > 이름을빌려 내가 궁금한 점을 채울 수 있다 (공신력)- > 개인이 하기 어려운 것을,,   사회혁신 프로젝트- > 크라우드 편딩을- > 팟캐스트 운영- > 실무자 인터뷰 -> 인스타그램- > 임팩트 프로젝트 참가 - > 실제 프로젝트를 해봐야 내 강점, 관심도, 경험들을 알게 됨  사회 혁신 관련 공모전- > 직접 시도해보면서 느끼는 현장 경험 역량작더라도 직접 실행하는구체적인 경험 = 사람에 대한 상상 적극적으로 탐..

[SDGs]GLP(그린리더프로그램) 운영 및 KAGCI(한국그린캠퍼스협회) 회원 대학 교류 포럼

그린리더 양성 프로그램 11년의 성과와 비전 : 성정희 연세대학교 동서문제연구원 교수#환경교육의 목적 : 친환경적 행동에 참여하도록 장려하고, 책임있는 환경행동을 이끌어야함환경인식 개선이 행동으로 이어지지 않음  왜 ? 이미 환경인식, 지식이 높기 때문 #인식변화와 환경행동과의 상관관계 -> 환경행동 모형(1990) 참고문헌 한국환경정책학회 학술지영문홈페이지 (jepa.or.kr) 한국환경정책학회 학술지영문홈페이지[ Article ]Journal of Environmental Policy and Administration - Vol. 29, No. 1, pp. 47-75 Abbreviation: jepaISSN: 1598-835X (Print) 2714-0601 (Online) Print publicat..

[SDGs] 세미나 - 지속가능 사회를 위한 도시 재생과 임팩트 투자

1부 도시 재생 사업의 중요성과 유형최근에 참석한 도시 재생 사업 관련 세미나에서 다양한 관점과 깊이 있는 논의가 이루어졌습니다. 도시 재생은 단순히 낡은 건물을 새롭게 만드는 것이 아닌, 지역 경제를 활성화하고, 혁신적인 지구를 조성하여 주민들이 더욱 쾌적하고 지속 가능한 환경에서 생활할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 이번 세미나에서는 경제 재생형과 혁신지구라는 두 가지 주요 유형에 대해 집중적으로 다뤘습니다. 특히, 새로운 공급과 기존 자원의 균형을 맞추는 것이 중요하다는 점이 강조되었습니다.도시 재생 사업의 문제점세미나에서 논의된 도시 재생 사업의 문제점은 다음과 같습니다: 1. 전문가 중심의 계획 수립: 현재 많은 도시 재생 계획이 지역 주민과 기업을 배제한 채 전문가 중심으로 수립되고 있..

[기업탐구] RepRisk

https://www.reprisk.com/approach RepRisk는 인공지능(AI)과 인간 지능을 결합하여 환경, 사회, 거버넌스(ESG) 리스크를 분석합니다. BERT와 같은 자연어 처리(NLP) 모델을 사용해 공개 소스로부터 방대한 양의 비정형 데이터를 처리하며, 인간 분석가들이 이를 검증하고 보완합니다. 이 과정을 통해 최신의 상세한 ESG 리스크 데이터베이스를 제공합니다. RepRisk의 투명성 약속 헌장은 ESG 데이터의 중요성을 강조하며, 데이터의 목적, 방법론, 신뢰성, 적시성 및 독립성을 명확히 설명합니다. RepRisk는 AI와 인간 지능을 결합해 17년 이상의 일일 업데이트된 ESG 리스크 데이터를 제공하며, 외부 정보에 기반한 연구 접근 방식을 유지합니다. 또한, 잠재적 이해 ..