• 자원환경지질
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• 제55권1호
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• pp.97-109
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• 2022

화력발전소 연소부산물로 형성된 바닥재와 바이오차는 건식 매립 시 강수와 혼합되어 토양 하부로 침투할 가능성이 있다. 이 연구에서는 강수와 혼합된 바닥재 성분이 토양 및 지하수 환경에 미칠 수 있는 물리화학적 영향을 예측하고자 하였다. 아이스 칼럼 및 침투실험을 통해 미립자인 바닥재는 대부분 증류수에 용해되어 토출구로 배수되나, 바이오차(숯가루)는 매질에 여과되는 것을 시각적으로 관찰하였다. 칼럼 실험 용출액의 이온 분석(Al, As, Cu, Cd, Cr, Pb, Fe, Mn, Ca, K, Si, F, NO₃, SO₄) 결과, 숯가루 충진 칼럼은 K가 상당히 높은 농도(0.5 cm 충진 시 19.8 mg·L^-1, 1 cm 충진 시 126 mg·L^-1)로 검출되었으나 시간에 따라 점차 농도가 감소하였다. Al과 Ca는 미량으로 검출되었으나 시간에 따라 농도가 상승하는 것이 관찰되었다. 바닥재 충진 칼럼은 실험 초기부터 Ca와 SO₄가 고농도로 검출되었으며 24시간 동안 각각 30 mg·L^-1, 67 mg·L^-1가 감소하였다. 연구 결과에 근거하여, 투수성이 좋고 포화대가 지표에 가까운 토양의 경우 오랜 시간 강수가 지속된다면, 상당량의 바닥재는 강수와 혼합되어 지하수면 아래로 침투할 수 있을 것으로 예상된다. 그러나 바이오차는 불포화대에서 걸러지며, 포화대에 도달하여도 지하수에 녹지 않아 직접적인 오염을 일으킬 가능성은 낮다고 여겨진다. 바닥재와 바이오차의 침투에 의한 토양 및 지하수 환경의 교란은 자연적 완충작용에 의해 보완되나, 실제 매립지는 대용량 고농도의 매질과 반응이 이뤄지므로 일반화를 위해서는 더욱 큰 규모의 연구가 필요할 것이다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제23권6호
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• pp.451-468
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• 2021

터널 굴진면 전방 위험 지반 예측은 TBM (Tunnel Boring Machine) 굴진 성능 및 안정성 확보에 필수적이다. 국내·외에서 굴진면 전방 예측을 위한 전기비저항 탐사법에 대한 연구가 다수 이루어졌으나, TBM 터널 굴진을 고려한 전기비저항 탐사의 실내 실험 모사가 어렵기에 이와 관련된 실험 연구가 매우 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 전기비저항 탐사법의 터널 전방 위험 지반 예측 적용성을 분석하기 위한 TBM 굴진을 모사한 실내 축소 모형 실험을 수행하였다. 터널 굴진면 전방의 단층 파쇄대, 해수 침수대, 토사-암반 변화구간, 암반-토사 변화구간을 축소 모사하여, 굴진 중 전기비저항의 변화를 측정하였다. 본 연구에서는 실제 시공 조건을 재현하기 위해 화강암 블록을 사용하여 모형 지반을 모사하였다. 실험 결과, 터널이 굴진하면서 단층 파쇄대에 근접할수록 전기비저항이 감소하였으며, 해수 침수대도 동일한 경향을 보였으나, 단층 파쇄대와 비교하여 측정된 전기비저항이 크게 감소하였다. 토사-암반 변화구간의 경우, 전기비저항이 상대적으로 높은 암반에 터널 굴진면이 다가갈수록 전기비저항이 증가하는 양상을 보였다. 이와 반대로 암반-토사 변화구간의 경우, 전기비저항이 낮은 토사 지반에 굴진면이 근접할수록 전기비저항이 감소하였다. 실험 결과를 통해 전기비저항 탐사 굴진면 전방 위험 지반(단층 파쇄대, 해수 침수대, 토사-암반 변화구간, 암반-토사 변화구간)의 예측이 가능하다고 판단된다.

• 청정기술
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• 제29권1호
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• pp.10-21
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• 2023

천연 고분자 이중 네트워크를 기반으로 하는 하이드로젤은 뛰어난 생체 적합성, 낮은 세포 독성, 높은 함수율을 가져 다양한 의학 분야 재료로서 우수한 성능을 가지며 생체 조직 내 표적 약물 전달 시스템에의 응용에도 많은 주목을 받고 있지만 상대적으로 약한 기계적 물성에 의한 한계를 가진다. 본 연구에서는 천연 고분자 산화 알지네이트(alginate di-aldehyde, ADA)와 젤라틴(gelatin)이 형성하는 이중 네트워크 기반의 하이드로젤을 합성하였으며 하이드로젤 내부의 기능기와 수소 결합을 할 수 있는 다량의 수산기(-OH) 기능기를 가지는 과분지 고분자(hyperbranched polyglycerol, HPG)를 0~25%의 범위로 조절하여 첨가하여 최종적으로 기계적 물성이 향상된 천연 고분자 기반 하이드로젤을 합성하였다. 또한, 자철석 나노 입자(Fe₃O₄ nanoparticles (NPs))를 하이드로젤 내부에 in-situ 방법으로 합성하여 자성이 부여된 천연고분자 하이드로젤의 제조 및 특성 분석을 진행하였다. 결과적으로 Fe₃O₄ NPs를 도입한 15% HPG 함량의 하이드로젤은 3.8 emu g^-1의 포화자화 값을 가지는 초상자성을 보였고, 변형률 67.4%에서 최대 압축 강도 1.1 MPa으로 높은 기계적 물성을 가졌다. 향상된 기계적 물성을 가지는 천연 고분자 기반의 초상자성 하이드로젤은 약물 전달 시스템 및 생체 재료에 매우 중요한 잠재적 용도가 있을 것으로 사료된다.

• 지식경영연구
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• 제24권1호
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• pp.245-271
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• 2023

최근 데이터 경제가 가속화되면서 경영학 분야에서는 데이터 매칭이라는 새로운 기법이 주목받고 있다. 데이터 매칭은 모집단이 같지만 서로 다른 표본에서 수집된 데이터셋을 합치는 기법 또는 처리 과정을 의미한다. 그중에서 통계적 매칭은 서로 다른 데이터를 결합하는데 있어서 사업자 번호와 같이 기준이 되는 변수가 없는 경우 통계적 함수를 활용하여 데이터를 매칭하는 방법이다. 선행연구 검토결과 경제학, 교육학, 보건, 의료 등 다양한 분야에서 통계적 매칭이 많이 사용되고 있는데 반해 경영학 분야는 제한적임을 확인할 수 있었다. 본 연구는 기존 경영학 분야에서 충분히 연구되지 않았던 통계적 매칭의 유용성을 검증하고 활용도를 높이는 방안을 연구하고자 한다. 연구목적을 달성하기 위해 본 연구에서는 2020 벤처기업정밀실태조사와 2020 한국기업혁신조사 자료를 활용하여 통계적 매칭 시뮬레이션을 수행하였다. 먼저, 선행연구를 바탕으로 통계적 매칭에 사용되는 변수를 선정하였다. 공통변수는 업종, 종업원수, 지역, 업력, 상장시장, 매출로 설정하였고, 검증을 위한 고유변수와 제공변수는 중소기업 혁신에서 가장 중요한 연구인력 비율과 R&D 비용으로 각각 설정하였다. 사전 검증을 위해 2020 벤처기업정밀실태조사 자료를 수여자 데이터 30%와 기여자 데이터 70%로 분할하였다. 통계적 매칭에는 마할라노비스 거리와 랜덤 핫덱을 결합한 방식을 사용하였고, 성능평가는 수여자 데이터와 원시 데이터의 평균값 비교와 커널 밀도 함수(Kernel Density Estimation)를 통해 데이터 분포를 비교하였다. 검증결과, 수여자 데이터 30%와 기여자 데이터 70%에서 추출된 매칭 데이터의 평균값이 통계적으로 유의한 차이가 없는 것으로 나타나 유사한 데이터가 매칭된다는 것을 확인하였다. 또한, 두 데이터의 커널 밀도 함수로 도출한 데이터 분포 역시 유사한 형태가 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 사후 검증에는 2020 벤처기업정밀실태조사에서 임의로 30%를 수여자 데이터로 추출하고 2020 한국기업혁신조사 자료를 기여자 데이터로 설정하여 통계적 매칭을 수행하고 검증하였다. 사전 검증과 마찬가지로 공통변수는 업종, 종업원수, 지역, 업력, 상장시장, 매출로 설정하였고, 검증을 위한 고유변수는 연구 인력 비율과 R&D 비용으로 정의하였다. 분석 결과, 수여자 데이터의 연구인력 비율의 평균과 기여자 데이터의 평균은 예상과 다르게 통계적으로 차이가 있는 것으로 나타났다. 하지만 커널 밀도 함수에 따른 두 데이터의 분포는 유사한 형태를 보이는 것으로 조사되어 통계적 매칭의 적절성을 확인할 수 있었다. R&D 비용은 통계적 매칭 수행 결과, 수여자 데이터의 R&D 비용 평균과 기여자 데이터의 평균이 통계적으로 차이가 없었고, 커널 밀도 함수도 유사한 분포를 보이는 것으로 조사되었다. 이러한 결과는 모집단은 동일하지만 서로 다른 표본에서 수집된 자료를 통계적으로 결합하여 신뢰할 수 있는 새로운 데이터를 확보할 수 있다는 측면에서 큰 의의가 있다. 또한, 경영학 분야에서 많이 사용되지 않았던 데이터 매칭 방법론을 모의실험을 통해 타당성을 검증함으로써 연구용 데이터 확보와 연구방법론의 확장에 기여했다는 점에서 시사점을 가진다.

• 한국과학예술포럼
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• 제28권
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• pp.23-32
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• 2017

본 연구의 배경 및 목적은 한국형 경기용 핸드사이클 국산화를 통해 국내 장애인의 스포츠 활성화에 기여하는 것이다. 현재 국내에서 생산하는 핸드사이클은 전무하며 모든 선수들이 외국에서 제작한 제품을 사용하고 있다. 외산제품의 경우 외국인 선수들의 체형에 맞게 제작이 되었기 때문에 국내 선수들이 사용할 경우 자신의 체형에 맞추기 위해 부품을 추가적으로 구성하여 사용하는 경우가 많다. 이는 비용적인 측면에서 부담을 가중할 뿐만 아니라 선수들의 경기력을 저하시키는 원인 중 하나이다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 이전 연구에서 한국인 체형을 고려한 경기용 핸드사이클 개발을 진행하였고 개발된 시제품의 성능평가를 위해 외산제품과 비교 사용성평가를 실시하였다. 이렇게 제작된 경기용 핸드사이클 시제품의 정량적, 정성적 평가 결과를 분석하고 개선 사항을 도출하여 국내선수들의 체형을 고려하면서 경기력을 향상시킬 수 있는 한국형 경기용 핸드사이클 개발을 진행하였다. 본 연구는 1차 시제품에서 도출한 문제점을 토대로 크랭크와 공기흡입부 및 배출부, 뒷 축 흔들림 방지장치 등을 추가적으로 구성하였고 개발된 제품의 사용성을 평가하기 위해 현재 핸드사이클 국가대표 상비군 선수들이 사용하는 외산제품과 비교 사용성평가를 실시하였다. 사용성을 평가하기 위해 효과성, 효율성, 만족도 영역에서 결과를 측정하였고 효과성을 제외한 효율성, 만족도에서 연구를 통해 개발된 시제품이 외산제품보다 높은 것으로 평가되었다. 본 연구를 통해 외국산 핸드사이클의 수입을 재치할 수 있는 저가의 핸드사이클을 상용화하고 외국상품의 수입대체 효과와 수출로 인한 국제 경쟁력 증진에 기여할 것으로 여겨진다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권2호
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• pp.207-221
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• 2023

본 연구는 천리안위성 2A호의 Level 1B (L1B) 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 심층신경망(deep neural network, DNN) 기법을 적용하고 검증을 실시하였다. 지상기온은 지면으로부터 1.5 m 높이의 대기온도로 일상생활뿐만 아니라 폭염이나 한파와 같은 이슈에 밀접한 관련을 갖는다. 지상기온은 지표면 온도와 대기의 열 교환에 의해 결정되므로 위성으로부터 산출된 지표면 온도(land surface temperature, LST)를 이용한 지상기온 추정 연구가 활발하였다. 하지만 천리안위성 2A호 산출물 LST는 Level 2 정보로 구름영향이 없는 픽셀만 산출되는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 Advanced Meteorological Imager 센서에서 측정된 원시데이터에 오직 복사와 위치보정을 마친 L1B 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 DNN 모델을 제시하고 그 성능을 가늠하기 위해 위성 LST와 지상관측 기온 사이의 선형회귀모델을 기준모델로 사용하였다. 연구기간은 2020년부터 2022년까지 3년으로 평가기간 2022년을 제외한 기간은 훈련기간으로 설정했다. 평가지표는 기상청의 종관기상관측소에서 정시에 관측된 기온정보로 평균 제곱근 오차를 사용하였다. 관측지점에서 추출된 픽셀 중 손실된 픽셀의 비율은 LST는 57.91%, L1B는 1.63%를 보였으며 LST의 비율이 낮은 이유는 구름의 영향 때문이다. 제안한 DNN의 구조는 16개 L1B 자료와 태양정보를 입력 받는 층과 은닉층 4개, 지상기온 1개를 출력하는 층으로 구성하였다. 연구결과 구름의 영향이 없는 경우 DNN 모델이 root mean square error (RMSE) 2.22℃로 기준모델의 RMSE 3.55℃ 보다 낮은 오차를 보였고, 흐린 조건을 포함한 총 RMSE는 3.34℃를 나타내면서 구름의 영향을 제거할 수 있을 것으로 보였다. 하지만 계절과 시간에 따른 분석결과 여름과 겨울철에 모델의 결정계수가 각각 0.51과 0.42로 매우 낮게 나타났고 일 변동의 분산이 0.11과 0.21로 나타났다. 가시채널을 고려해 태양 위치정보를 추가한 결과에서 결정계수가 0.67과 0.61로 개선되었고 시간에 따른 일 변동의 분산도 0.03과 0.1로 감소하면서 모든 계절과 시간대에 더 일반화된 모델을 생성할 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권3A호
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• pp.297-307
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• 2010

최근 토목, 건축 구조물의 유지관리 기술에 대한 관심이 커지고 있으며 구조물의 성능저하 및 노후화 등으로 구조적 안전성의 검토가 요구되는 구조물의 수가 급증하고 있는 실정이다. 그리고 구조물의 노후화 및 부재의 균열 등으로 인하여 강성이 저하되면 구조물의 동특성에 변화가 나타나게 되며 구조물의 실제 거동상태에서 동특성을 분석하여 손상부위와 손상정도를 정확히 판단하는 것은 중요한 문제이다. 구조물 모니터링에 사용되는 대표적 계측장비가 동적계측기이다. 기존의 동적계측기는 측정 센서와 장비를 연결하는 케이블 길이가 길어질 경우 신뢰할 수 있는 데이터를 얻기 힘들고 각 센서와 계측기를 1:1로 연결하는 방식을 취하고 있어 비경제적이다. 따라서 센서를 부착하지 않고 원거리에서 진동을 측정하는 방법이 필요하다. 구조물의 진동을 계측하기 위하여 적용 가능한 비접촉식 방법으로는 레이저의 도플러효과, GPS를 이용하는 방법 및 영상처리기법 등이 대표적이다. 레이저의 도플러효과를 이용하는 방법은 정확도가 상대적으로 높지만 비경제적이며, GPS를 이용하는 방법은 장비가 고가이고 신호 자체의 오차와 데이터 취득속도의 제약이 있는 단점이 있다. 그러나 영상신호를 이용하는 방법은 간편하고 경제적이며 접근이 어려운 구조물의 진동 및 동특성 추출에 적합하다. 기존에도 센서를 대신하여 카메라의 영상신호를 이용하는 연구가 수행되기도 하였으나, 기존의 방법은 구조물에 부착된 표적의 한 지점을 기록한 후 영상처리기법을 이용하여 진동을 측정하는 방법으로서 측정 대상이 비교적 국한적일 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 영상처리기법을 이용하여 구조물의 다중 변위응답을 측정할 수 있는 방법의 타당성을 검증하기 위하여 진동대 실험 및 현장재하실험을 수행하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권5A호
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• pp.557-564
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• 2009

최근, 테러 및 전쟁과 관련된 폭발사고가 빈번히 발생하고 있으며, 특히 도심지에서는 이러한 폭발사고로 인해 인명피해 뿐 아니라 주요 시설물에도 큰 손상이 가해져 제2차, 3차의 피해가 발생하게 된다. 폭발사고에 대하여 인명 및 시설물을 안전하게 보호하기 위해서는 기본적으로 구조물에 가해지는 폭발하중 효과에 대한 이해가 필요하다. 폭발하중은 매우 빠른 시간 내에 콘크리트 구조물에 큰 압력으로 작용하는 하중이므로 변형률 속도와 구조물의 국부적인 손상을 고려하여 동적응답을 평가해야 한다. 일반적으로, 콘크리트는 다른 건설재료에 비해 상대적으로 높은 폭발저항성을 가진 재료로 알려져 있다. 그러나 폭발실험이라는 특수한 실험조건으로 인하여 국내외적으로 실험에 관련된 정보 및 결과 공유가 상당히 제한적으로 이뤄지고 있는 실정이다. 그러므로 본 논문에서는 폭발에 의한 압력하중이 철근콘크리트 구조물에 미치는 영향과 방호성능을 평가하기 위하여 국방과학시험연구소 다락대 시험장에서 $1.0m{\times}1.0m{\times}150mm$의 철근콘크리트 슬래브 구조물을 제작하여 시편으로부터 높이 1.5 m에서 TNT 9 lbs와 TNT 35 lbs으로 예비시험을 수행하였으며, 동일한 이격거리(standoff)에서 ANFO 35 lbs으로 본 실험을 수행하였다. 이는 국내 최초 민간에서 수행되어진 실험으로써, 첫 번째 논문에서는 폭발실험을 하기 위한 기본적인 실험 구성 및 구조물의 거동을 측정하기 위한 계측장비 구성에 대하여 검토하여 계측 시스템의 구축 및 폭파시험 수행절차를 구축하고자 한다. 센서, 시그널 컨디셔너, DAQ시스템, 소프트웨어로 구축된 계측 시스템을 바탕으로 정립된 폭파시험 수행절차는 향후 국내의 방호설계 및 폭발하중을 받는 구조물의 효과적인 거동계측 등 관련 연구분야의 기초자료가 될 것이라고 판단되는 바이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.655-667
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• 2023

전 세계적으로 녹조 대발생은 빈번하게 보고되고 있으며, 국내에서도 매년 녹조로 인한 심각한 수질 오염 문제가 발생하고 있다. 지속적인 관리와 신속한 대응을 통한 수생태계 보호가 필요하다. 녹조 발생의 지표인 chlorophyll-a (Chl-a) 농도를 예측하기 위해 위성 영상을 이용한 연구가 많이 이루어지고 있다. 하지만 수계에 따라 변하는 분광특성과 대기 보정 오류로 인해 정확한 Chl-a 산출에 어려움이 있어 최근 머신러닝 모델을 활용하고 있다. 위성 분광지수 뿐만 아니라 녹조에 영향을 미치는 인자들에 대한 복합적인 고려가 필요하다. 따라서, 본 연구는 수질, 수문 및 기상 인자와 Sentinel-2 영상을 복합적으로 고려하여 데이터셋을 구축하였다. 최근 5년간 낙동강에 위치한 8개 보 구간의 Chl-a 농도 예측에 대표적인 앙상블 모델 random forest (RF)와 extreme gradient boosting (XGBoost)을 활용하였다. 모델 평가 지표로 r-squared score (R²), root mean square errors(RMSE), mean absolute errors (MAE)를 사용하였으며, XGBoost의 R²가 0.810, RMSE가 6.612, MAE가 4.457로 유의미한 결과를 얻은 것을 확인하였다. Shapley additive explanations (SHAP) 분석을 통해 두 모델 모두 수질 인자 suspended solids (SS), biochemical oxygen demand (BOD), dissolved oxygen (DO)과 red edge 밴드를 활용한 밴드비가 높은 중요도를 보인 것을 알 수 있었다. 다양한 입력 데이터는 모델 성능 향상에 도움을 주는 것을 확인할 수 있었으며, 국내외 녹조 탐지에 적용될 수 있을 것으로 보인다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_2호
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• pp.1635-1650
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• 2023

지구온난화로 인한 해수면온도 상승은 해양 생태계와 해양 생물에 열적 스트레스를 유발하여 해양 종의 생산성과 분포에 심각한 영향을 미친다. 이와 관련하여 최근 우리나라의 수산자원 중 살오징어의 어획량이 지속적으로 감소하고 있다. 본 연구에서는 지속적인 수산자원 관리를 위하여 어장 형성에 영향을 주는 해양환경을 분석하고 천리안해양관측위성 자료를 비롯한 여러 위성자료들을 이용하여 계절별 살오징어 서식지적합 모델을 개발하였다. 해수면온도는 14.11-26.16℃, 해수면높이는 0.56-0.82 m, 엽록소-a 농도는 0.31-1.52 mg m^-3, 일차생산량은 580.96-1574.13 mg C m^-2 day^-1인 범위에서 평균적으로 약 83%의 살오징어가 어획되는 것을 확인하였다. 계절별로 적합지수를 곡선 접합한 후, 네 가지 통계 방법으로 서식지적합지수를 개발하였고 그 중 산술평균을 사용한 모델이 가장 좋은 성능을 보였다. 개발한 통계 모델과 2019년 어획량 자료와 비교하였을 때, 계절별로 다른 해역에 생성되는 어장과 어획량이 높은 곳에 서식지적합지수가 높게 나타나는 것을 확인하여 모델이 잘 개발될 것을 볼 수 있었다. 또한, 살오징어의 어장 형성과 관련이 높은 해수면온도의 뚜렷한 증가 추세를 확인하였으며 앞으로 지속될 해양 온난화에 의해 어장이 변화할 것으로 예상이 된다. 수산자원 관리를 위해서는 꾸준히 모니터링하는 것이 필요하다고 보여진다.