기후변화 대응을 위하여, 항공 분야를 포함한 운송 분야에서 국제온실가스 감축제도 도입 추진 및 대체 에너지 개발 등 환경문제에 대한 연구개발이 활발하다. 그 중 무탄소 에너지원으로 주목받는 암모니아 연료에 대한 관심이 증대되고 있다. 암모니아는 액화 및 운반이 용이하며, 메탄올과 비슷한 에너지 밀도 등의 장점이 있다. 그러나 폭발성 및 독성으로 취급성이 어렵다. 본 연구에서는 암모니아에 비해 취급이 용이한 요소수에 고온의 수분으로 열분해와 가수분해 반응을 유도하여 안정적인 암모니아 발생을 시도하고자 하였다. 암모니아 가수분해 촉진을 위해 고온의 증기를 이용하였고 이론 당량비 미만의 암모니아 발생원인 규명을 하고자 했다. 기체분자운동론에 기인하여 가수분해 촉진을 위한 충분한 충돌빈도가 이루어지지 않았다는 가설을 수립했다. 수분 공급량 변화를 통해 미반응 이소시안산의 가수분해 여부를 실험하였고 암모니아 발생량이 증가함을 확인하였다. 일정 구간동안 암모니아 발생량 증가는 증기 온도, 수분공급유량에 종속됨을 알 수 있었다.
본 연구에서는 일정한 경사와 조도를 갖는 가상 유역에서 10가지 규모의 강수가 순간적으로 발생할 때 단위유량도를 산출하였다. 그런 다음 강수 규모에 대하여 단위유량도 첨두유량의 관계와 첨두발생시간의 관계를 각각 산출하였다. 이때 강수 규모만이 유역의 단위유량도 첨두치에 주는 영향을 파악하기 위해서 자연 유역을 대신하여 마름모 형태, 일정 경사, 일정 조도의 유로 환경 상태 등으로 단순화한 가상 유역을 적용하였다. 그리고 유역에 내린 강수는 유효우량이고 유출은 직접유출이고 낙하지점에서 출구 방향으로 직선적인 등류로 유출된다고 가정하였다. 강수 규모를 10가지로 유효강수 10 mm, 40 mm, 90 mm, 160 mm, 250 mm, 360 mm, 640 mm, 1,000 mm, 1,210 mm, 1,690 mm의 경우로 하여 단위유량도의 첨두유량과 첨두발생시간을 각각의 관계를 산출하였다. 본 연구에서 주목할 만한 성과는 유역의 저류 효과가 없어도 강수 규모가 커질수록 유출 깊이가 커져서 유역의 유속이 빨라지고 단위 시간당 유하 거리도 커지므로 첨두유량은 커지고 첨두발생시간은 빨라진다는 것이었다. 이는 유역 유출의 비선형적 특성이다.
기후변화로 인하여 도시에서 발생하는 집중호우가 증가함에 따라 정부와 지자제는 기후변화 적응대책을 통해 홍수로 인한 피해를 저감시키고자 노력하고 있다. 도시 유역 침수 피해의 감소를 위해 우수관거 용량 증대와 물순환 개선을 통한 지속가능한 치수 정책인 저영향 개발 기법 등 다양한 홍수 대응 정책들이 제시되고 있다. 이러한 정책들을 이행하는데 있어 지역별 특성을 고려한 대책 수립이 필요하며, 이를 위해선 홍수 저감 효과를 비용-편익 측면에서 분석하여 국가 예산을 효율적으로 사용하여야 한다. 본 연구에서는 침수 피해 위험이 있는 도시 소유역에 적용할 수 있는 대응 정책으로 우수관거의 용량 증대와 저영향개발 기법 중 옥상녹화와 투수성 포장 기법을 선정하고 서울대학교 관악캠퍼스 유역의 홍수 저감 효과를 도시유출해석모형인 SWMM 모형으로 분석하였다. 또한, 정책별 공사 및 운영 비용을 계산하고 월류량 감소를 편익으로 고려한 비용-편익 분석을 수행하였다. 분석 결과, 투수성 포장과 우수관거 용량 확대 정책을 100% 반영하는 정책 시나리오가 유출 저감 측면에서 비용 대비 효과가 가장 우수한 시나리오로 분석되었다. 본 연구를 통해 제안된 방법론은 지역별 맞춤형 치수 계획 수립 단계에서 의사 결정을 위한 자료로 높은 활용성을 보일 수 있을 것으로 기대된다.
최근 화장품 소재로서 환경친화적인 식물성 유래 천연물질이 주목받고 있으며, 천연물의 다양한 생리활성에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 다양한 생리활성이 있다고 알려져 있는 약용식물 원지 (P olygala tenuifolia), 백지 (Angelica dahurica), 꽃향유 (Elsholtzia splendens) 3종 추출물의 배합 비율을 달리하여 항산화, 항염증, 보습 및 항균 효능을 조사하였다. 배합 비율은 7가지 조건 (M1, 1:1:1; M2, 0.5:1.5:1; M3, 1.5:0.5:1; M4, 0.1:0.95:0.95; M5, 0.5:0.5:2; M6, 0.95:1.95:0.1; M7, 1.45:0.1:1.45)으로 설정하여 추출하였고, 화장품 소재로 활용하기위해 최적의 혼합 비율을 확인하였다. DPPH 및 ABTS radical 소거 활성은 M6 1,000 ㎍/mL에서 각각 75.37% 및99.19%의 소거능을 나타냈다. M6 200 ㎍/mL 농도에서는 염증반응을 유도한 lipopolysaccharide 처리군 대비 50% 의 Nitric oxide 생성 억제 효과를 보였다. M3와 M6은 50 ㎍/mL 농도에서 대조군에 비해 hyaluronic acid 생성량이 각각 1.47배, 1.49배 높은 것을 확인하였다. Disc diffiusion 테스트에서는 M6 8 ㎍/mL에서 clear zone이 9.75 mm로 나타나 Staplylococcus aureus 균주의 생장 억제를 확인하였다. 이상의 결과로 원지, 백지, 꽃향유 혼합 추출물은 화장품의 기능성 천연소재로 사용 가능할 것이라 판단된다.
시각장애인은 의료 서비스나 의약품 정보에 대한 접근이 어려워 올바른 의약품 복용이 쉽지 않다. 그에 대한 보건법이 마련되어 있지만, 방안이 통일되어 있지 않으며, 모든 일반의약품에 적용되어 있지 않다. 따라서 일반의약품 복용 방법의 사각지대에 놓인 시각장애인을 위해 이미지 인식 기술과 바코드, QR 인식 기술을 이용한 일반의약품 복용 방법 제공애플리케이션을 설계하였다. 현재 나와 있는 시각장애인을 위한 애플리케이션은 의약품에 대한 정보를 볼 수 있지만 이 또한 자신이 복용하는 약이 무슨 약인지 기억하고 있어야 한다는 문제가 있었다. 본 연구는 시각장애인의 이미지 인식을 위한 카메라 촬영 환경 기준과 UI 및 UX 화면을 최적화하여 시각장애인의 접근성이 편리하도록 개선하는데 그 목적이 있다. 연구를 통해 얻은 결과를 애플리케이션에 적용하여 제공한다면 시각장애인의 올바른 일반의약품 복용법 습득에 도움을 줄 것이다.
이 연구의 목적은 고속도로 휴게소에 설치된 소형 LPG 저장탱크의 폭발에 따른 영향범위를 분석하는데 있다. 이를 위해 휴게소에 설치된 2,900 kg 소형 LPG 저장탱크의 증기운 폭발(VCE)과 비등액체팽창증기 폭발(BLEVE)로 인한 과압과 복사열의 영향범위를 ALOHA(Areal Location of Hazardous Atmospheres)프로그램을 적용하여 정량적으로 평가하였다. 도출된 폭발 과압과 복사열의 영향범위는 각각 최대 반경 336 m와 423 m로 나타났다. 269 m 이내의 사람들은 3.5 psi이상의 과압으로 중상을 입을 수 있고, 192 m 이내의 사람들은 10 kw/m2이상의 복사열로 사망할 수 있는 것으로 예측되었다. 나아가 고속도로 휴게소 부대시설과 피해 영향범위를 고려한 LPG 저장 탱크의 안전관리 방안에 대해 논의하였다. 이러한 연구 결과는 고속도로 휴게소에 설치된 소형 LPG 저장탱크의 안전관리뿐만 아니라 휴게소 환경 및 시설을 고려한 안전사고 예방 규정 개선에 도움을 줄 수 있을 것이다.
최근에는 다양한 플랫폼 서비스가 인공지능을 활용하여 제공되고 있으며, 그 중 하나로 ChatGPT는 대량의 데이터를 자연어 처리하여 자가 학습 후 답변을 생성하는 역할을 수행하고 있다. ChatGPT는 IT 분야에서 소프트웨어 프로그래밍 분야를 포함하여 다양한 작업을 수행할 수 있는데, 특히 프로그램을 대표하는 C언어를 통해 간단한 프로그램을 생성하고 에러를 수정하는데 도움을 줄 수 있다. 이러한 능력을 토대로 C언어를 기반으로 만들어진 하드웨어 언어인 베릴로그 HDL도 ChatGPT에서 원활한 생성이 예상되지만, 베릴로그 HDL의 합성은 명령문들을 논리회로 구조 형태로 생성하는 것이기에 결과물들의 정상적인 실행 여부를 확인해야 한다. 본 논문에서는 용이한 실험을 위해 규모가 적은 논리회로들을 선택하여 ChatGPT에서 생성된 디지털회로와 인간이 만든 회로들의 결과를 확인하려 한다. 실험 환경은 Xilinx ISE 14.7로 모듈들을 모델링하였으며 xc3s1000 FPGA칩을 사용하여 구현하였다. 구현된 결과물을 FPGA의 사용 면적과 처리 시간을 각각 비교 분석함으로써 ChatGPT의 생성물과 베릴로그 HDL의 생성물의 성능을 비교하였다.
전통적으로 성별분업에 의한 남성 생계부양자모델을 추구해온 보수주의 복지국가 독일은 오랜 기간 현금급여 중심의 경제적 지원을 통해 저출생 문제를 해결하고자 하였으나 성공하지 못했다. 2007년 독일 정부는 "시간정책, 이전소득 및 인프라의 혼합"이라는 슬로건 아래 일·가정 양립을 위한 가족정책 패러다임의 전환을 시작하였다. 독일에서 저출생 문제가 국가문제로 부상하자 정부뿐 아니라 민간 기업도 가족친화적 인사정책과 근로조건을 제공함으로써 출산율 향상에 기여해야 한다는 사회적 분위기가 조성되었다. 민간 기업은 인력 확보와 이직 예방을 목적으로 법적 의무를 넘어 자발적으로 가정친화적 근로환경을 개선해나가고 있다. 독일의 출산율은 2023년 현재 유럽 평균 수준으로 상승하고 있어 정부의 일·가정 양립정책과 민간 기업의 참여가 출산율 향상에 기여한 것으로 평가될 수 있다. 한국의 일·가정 양립 정책 개선 방안으로 아버지의 육아 동참 필요성에 대한 인식 전환, 남성 육아휴직의 의무화, 출산 후 여성의 고용 보장, 돌봄시설 확충 그리고 기업의 가족친화정책 활성화를 제안하였다.
딥러닝은 심층신경망(Deep Neural Network)을 구축하고 대량의 훈련 데이터를 수집한 후, 구축된 신경망을 오랫동안 학습 시켜야 한다. 만약, 학습이 제대로 진행되지 않거나 과적합이 발생하면, 학습은 실패하게 된다. 현재까지 개발되고 있는 딥러닝 도구들을 사용할 경우, 훈련데이터 수집과 학습에 많은 시간이 소요된다. 하지만, 모바일 환경의 급격한 도래와 센서 데이터의 증가로 인해, 신경망 학습에 걸리는 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 실시간 증강형 딥러닝 기술에 대한 요구가 급격하게 증가하고 있다. 본 연구에서는 미세먼지 센서를 장착한 아두이노 시스템을 사용하여 실시간 증강형 딥러닝 시스템을 구현 하였다. 구현된 시스템에서는 미세먼지 데이터를 5초마다 측정하고 최대 120개가 축적이 되면, 기존에 축적된 데이터와 새로이 축적된 데이터를 데이터셋으로 사용하여 학습을 수행하도록 하였다. 학습 수행을 위한 신경망은 입력층 1개, 은닉층 1개, 출력등 1개로 구성하였다. 구현된 시스템에 대한 성능을 평가하기 위해 학습 시간과 평균 제곱근 오차(root mean square error, RMSE)를 측정 하였다. 실험 결과, 평균 학습 오차는 0.04053796이었으며, 학습주기당(1 에포크) 평균 학습 시간은 3,447 초 정도의 시간이 걸렸다.
2022년 11월부터 2023년 3월까지 유리온실에서 파프리카 식물체가 생육함에 따라 식물체 높이별 광량, 엽온, 증산속도, 수증기압포차를 측정하였다. 적산된 엽온은 식물체 정부에서 하부보다 높았다. 시간이 지남에 따라 오전 11-13시경 측정된 엽온은 하부(pL)에서 26.55→23.21→22.80→26.67℃로 변화하였고, 상부(pAs)에서는 26.52→24.48→24.55→27.78℃로 변화하였다. 그리고 VPD는 pL에서 1.45→0.94→0.74→1.46kPa, pAs에서는 1.11→0.86→0.71→1.28kPa로 변화하였다. 이에 따른 증산속도는 pL에서는 4.25→0.17→4.08→0.52mmol·m-2·s-1, pAs에서 7.61→2.45→1.94→4.39→0.52mmol·m-2·s-1로 변화하였고, pAs에서 pL보다 상당히 높았다. 하부와 상부 차이(pL-pAs)는 엽온, 광량, 증산속도에서는 pL보다 pAs에서 더 높았으나 수증기압포차는 pL에서 더 높았다. 이와 같이 파프리카는 재배기간 중 상부와 하부 간 환경과 이에 따른 광합성 요소가 차이를 나타내어 향후의 연구에서는 이에 대한 고려가 필요할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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