국내에서 발생하는 교통사고는 손해보험협회에서 작성한 「자동차사고 과실비율 인정기준」에 따라 과실비율을 산정하며, 이를 통해 보험사의 합의나 판결이 내려진다. 하지만, 과실비율 산정에 있어 분쟁이 빈번하게 일어나고 있다. 따라서, 교통사고 발생 시 경찰공무원에 의해 작성되는 교통사고 정보를 이용하여 「자동차사고 과실비율 인정기준」 상의 교통사고 유형을 신속하게 확인할 수 있다면, 보다 효과적인 대응이 가능할 것으로 사료된다. 이에 본 연구에서는 경찰에 의해 작성된 교통사고 정보를 학습시켜 「자동차사고 과실비율 인정기준」 에서 제시하는 교통사고 유형으로 분류하는 모델을 개발하고자 한다. 특히, 데이터마이닝을 통해 경찰청 교통사고 데이터에서 「자동차사고 과실비율 인정기준」 의 교통사고 유형으로 분류하는 데 필요한 핵심어들을 추출하였다. 그리고, 키워드를 의사결정나무 및 랜덤 포레스트 모델을 통해 학습시켜 교통사고 유형을 도출하는 모델을 개발하였다.
자율주행 차량에 대한 연구가 활발하게 이뤄지고 있다. 자율주행 차량이 등장함에 따라 기존의 차량과 자율주행 차량이 공존하는 과도기가 올 것이며, 이러한 과도기에는 사고율이 더욱 높아질 것이라 예상된다. 현재 교통사고 발생 시 손해보험협회의 '자동차 사고 과실 비율 인정기준'에 따라서 과실 비율을 측정한다. 그러나, 발생한 사고가 어떠한 유형의 사고인지 조사하는 데 소모되는 비용이 매우 크다. 또한 이미 과실 비율 책정이 완료된 사례에 대해서도 재심의를 요구하는 과실 비율 분쟁도 늘어나는 추세이다. 이러한 시간적, 물적 비용을 줄이기 위해 자동으로 과실 비율을 판단하는 딥러닝 모델을 제안하고자 한다. 본 논문에서는 ResNet-18 이미지 분류 모델과 TSN을 통한 비디오 행동 인식을 통해 사고 영상을 바탕으로 과실 비율을 판단하고자 한다. 모델이 상용화된다면, 과실 비율을 측정하는데 소요되는 시간을 획기적으로 단축할 수 있다. 또한 피의자에게 제공할 수 있는 과실 비율에 대한 객관적인 지표가 생기므로 과실 비율 분쟁도 완화될 것으로 기대된다.
도로 위 교통사고 발생 시 당사자 간의 과실 비율 판정이 주요 문제가 되고 있다. 사용자에게 더욱 정확한 과실 비율 판정 기준을 제공하기 위하여 여러 기업에서 서비스를 제공하고 있다. 하지만 현재 제공되고 있는 서비스들은 사고 현장에서 즉시 사용하기에는 한계가 있다. 일반적으로 현재 제공되는 과실 비율 판정 서비스는 모든 사고처리 절차가 종료된 이후 시간적 여유가 있을 때 사용된다. 이와 같은 한계를 극복하고자 본 논문에서는 딥러닝 기반의 예측 모델을 활용한 실시간 교통사고 유형 및 과실 비율 정보 제공 서비스를 제공한다. 사용자는 사고 현장에서 사진을 찍는 것으로 즉시 사고 유형 및 과실 정보 파악이 가능하며, 동일 사고 유형의 실제 판례를 확인할 수 있다. 사용자는 서비스를 사용하여 더욱 정확하고 확실한 과실 비율 판정 및 사고처리 절차를 진행할 수 있을 것이다.
선박충돌사고 원인의 제공 정도를 밝혀 해양사고를 재발방지를 목적으로 1999년 2월 "선박충돌사고 원인제공비율 산정제도"를 마련하였으며, 2007년 1월 원인제공비율 산정지침을 제정하여 시행해 오고 있다. 이 제도의 또 다른 도입목적은 해양안전심판원의 원인제공비율을 민사재판에서 사법부가 적극 인용함으로써 해양사고관련자들 간의 신속한 분쟁해결과 경제적 부담 감송 등에 기여함에 있다. 그러나 민사소송에 있어 제공된 원인제공비율이 과실비율로 인정되는 등의 이유로 원인제공비율 산정제도가 사법권의 침해하고 있다는 문제점도 지적되고 있다. 따라서 본 연구에서는 원인제공비율 산정제도의 시행 이후 이 제도의 시행자 및 사용자 등 전문가 집단을 대상으로 설문조사를 실시하여 제도의 효과 및 문제점 등을 분석하였다. 전문가 집단 응답자의 대부분이 제도의 필요성 (94.3%), 유용성 (88.6%) 및 신뢰성 (73%)을 피력하고 있는 것으로 나타났다. 그리고 이 제도가 필요한 이유로는 "손해배상분쟁의 신속한 해결", "충돌사고 재발방지", 그리고 "이해당사자의 편의제공" 때문임을 알 수 있었다. 그러나 제도의 개선을 위해서는 원인제공 비율의 표시에 있어 보다 객관적인 기준과 정량성 및 전문성의 확보가 필요하다는 지적도 확인하였다. 따라서 원인제공비율 산정제도의 개선방안으로 원인제공비율산정에 대한 신뢰성 및 공정성의 확보, 심판관에 대한 법률적 지식과 법적 소양강화 및 전문법조인의 심판관으로의 영입 등이 필요하다고 판단된다.
본 연구에서는 참대라 과실의 생장을 직경 43mm와 52mm의 아크릴파이프 처리로 억제시켜, 과실 생장에 따른 과실조직의 수분 함량과 건물중 변화에 대한 과실의 전당 및 전분 농도를 조사하였다. 과실의 생체중, 건물중과 수분 함량은 파이프 처리에 의해 감소하였으나, 과실이 비대함에 따라 일정한 비율로 증가하였다. 직경 43 mm 아클릴파이프처리 과실은 과실 생장 제3기 동안 수분 함량 증가가 정지되었고 과실의 수확기 적기에는 건물률이 다른 처리보다 높았다. 당농도는 아크릴파이크 처리의 과실에 있어, 일시적으로 증가한 후에 무처리 과실의 농도까지 감소하였다. 그때에 전분 농도와 건물률은 처리간에 차이가 없었다. 그러므로, 아크릴파이프로 처리로 과실의 비대가 억제된 과실의 당 농도는 과실의 수분함량 감소에 따른 것으로 생각되었다.
과실을 이용한 증류주 개발에 있어서 국내에서 생산량이 많고 과잉생산으로 인한 잉여과실 발생빈도가 높은 사과와 감귤을 선정하였으며, 외국에서 증류주 제조에 많이 사용하고 국내에 많이 자생하는 마가목 열매를 원료로 선정하여 본 연구를 수행하였다. 각 원료의 발효특성에 따라 맞춤형 효모를 선정하였고, 선정된 효모를 이용하여 발효한 술덧을 동재질의 상압다단식 증류기와 스테인리스 재질의 상압단식 증류기 및 감압단식증류기 등으로 각각 증류한 증류주의 주요 향기성분과 증류효율 등을 비교 평가하였다. 또한 상기 증류주의 품질평가를 위해 4개월 숙성 후 관능평가를 실시하였다. 연구결과 사과와 감귤의 경우 원료 사용비율에 관계없이 발효가 원활히 진행되었으나 마가목 열매의 경우 원료사용비율이 10 w/v% 이상일 경우 발효가 되지 않거나 미미하였으며, 사용비율이 8 w/v% 이하일 때에는 원활한 발효가 진행되었다. 원료별, 증류방식별로 초류, 본류, 후류로 나누어 증류한 증류주의 증류효율을 검토한 결과 과실 원료 차이에 따른 증류주의 수율 차이는 적었지만, 증류효율 면에서는 상압다단식 증류기, 상압단식, 감압단식 순으로 높게 나타났다. 과실증류주의 주요 향기성분 분석결과 증류방식별 다소의 차이를 나타내었으나 모든 원료에서 동재질의 상압다단식증류 방식에 의해 제조된 시제품이 스테인리스 재질의 상압단식 및 감압단식방식에 의해 제조된 증류주에 비해 아로마가 풍부한 것으로 나타났다. 결론적으로 사용된 원료에 관계없이 증류수율, 작업능률 및 품질측면에서 동재질의 상압다단식증류방식이 스테인리스 재질의 단식 또는 감압증류방식보다는 증류주제조에 더 적합한 것으로 나타났다. 쌀을 이용한 증류주 제조에만 국한되어 있는 국내 증류주시장을 고려하면 과실을 이용한 유럽스타일의 증류주 제조, 특히 마가목 열매를 이용한 과실증류주 상품화 기술은 향후 FTA 시대를 맞아 시장 다변화 및 우리술 경쟁력 강화에 기여할 것으로 보인다.
이산화탄소 상승에 따른 지구온난화 환경이 토마토의 생육반응에 미치는 효과를 검토하기 위하여 대기 중 이산화탄소농도(370과 $650{\mu}mol\;mol^{-1}$)와 온도수준(대기온도와 대기온도+$5^{\circ}C$)을 달리하면서 질소 처리수준(68과 $204\;kg\;N\;ha^{-1}$)별 토마토의 생육,수량 및 과실크기 분포 등을 조사하였다. 대기 중 이산화탄소 농도와 온도 증가는 토마토의 초장과 경경을 증가시켰으나, 질소처리에 따른 초장과 경경 변화는 뚜렷한 경향이 없었다. 토마토의 지상부 중량은 상승 이산화탄소와 상승 온도 조건하에서, 그리고 높은 농도의 질소처리로 증가하였다. 토마토의 과실 수량은 높은 질소농도 조건하에서 그리고 상승 이산화탄소 환경 하에서 증가하였으나, 상승온도 환경 하에서는 감소하였다. 토마토 과실의 크기분포는 대기온도 증가로 인해 소형과의 비율이 증가하고 대형과는 감소하였으며, 이산화탄소 증가로 인해 소형과는 감소하고 초대형과는 증가한 반면, 질소처리는 대형과와 초대형과의 비율을 크게 하였다. 과실의 당도와 산도는 상승 이산화탄소와 상승 온도 처리로 현저한 차이가 없었으나, 질소처리 농도증가로 인해 당도는 증가하고 과실즙액의 pH는 감소하였다. 결과적으로 온도 상승은 과실 수량과 과실 크기를 감소시키나, 상승 이산화탄소는 과실 수량과 과실의 크기를 증대시키므로 온난화 환경 하에서 안정적인 토마토 생산을 위해서는 고온 적응성 품종을 육성하거나 새로운 재배기술 개발이 필요함을 의미한다.
초장과 엽수에 있어서는 별도의 배수판을 설치한 Bio-2처리구에서 높게 나타났고 fan을 이용한 강제환기를 시킨 Fan처리구에서는 낮게 나타났다. 경경과 엽면적에 있어서는 무통기처리구인 대조구에서 높게 나타난 반면 경경에 있어서는 Fan처리구와 배수구 통기구인 Bio-1처리구는 생육후기에 있어서 크게 차이가 나지는 않았으나 본 실험에서는 낮게 나타났다. 엽면적은 Fan처리구가 가장 낮게 나타났다. fan을 설치하여 강제환기를 시킨 Fan처리구가 과실수량과 과중, 과장에 있어서는 다른 처리구에 비해 높게 나타났고 무통기구인 대조구가 가장 낮았다. 전반적인 생육이나 과실수량 및 과실품질에 있어서는 근권의 수분함량비율이 비교적 안정적인 Bio-2처리구가 가장 좋은 것으로 나타났다.
본 연구는 복숭아 '천홍'의 착과 수준(fruiting level, FLs)을 3수준(FL-Low, Middle, High)으로 하여 결과지의 신초 발달과 성숙 과실의 무게 및 당도를 비교하였다. 결과지당 신초수 분포 비율에서는 FL-Low의 1-2개(42%), FL-Middle의 1개(47%), FL-High의 1개(42%)에서 가장 높았다. 과실 무게 및 당도 분포 비율에서는 FL-Low의 210-270g (50%) 및 10-12Brix (44%), FL-Middle의 180-240g (60%) 및 10-12Brix (59%), FL-High의 180-240g(60%) 및 11-13Brix (48%)에서 가장 높았다. 그리고 FL-High에서만 과중과 결과지 신초수 간 상관성을 나타내었다. 그리고 당도(y)에 대하여 과실 무게(x)는 FL-L에서 y=0.0126x+8.1857, 그리고 결정계수((R2)가 0.1964으로 P≤0.01 유의수준에서 매우 높은 관계성이 인정되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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