• 청정기술
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• 제25권1호
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• pp.63-73
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• 2019

연소공정 내에서 질소산화물 배출을 저감하는 선택적 무촉매 환원장치 내부의 화학반응 및 저감효율에 대한 수치해석이 실행되었다. 선택적 무촉매 환원장치에서 저감된 질소산화물은 질소뿐만 아니라 아산화질소로도 전환된다. 아산화질소는 온실가스로써 지구온난화에 영향을 끼치기 때문에 선택적 무촉매 환원장치 내의 질소산화물 제어와 동시에 아산화질소 생성제어가 요구되어진다. 본 연구에서는 선행연구에서 실행된 실험과 온도조건과 가성소다의 첨가량이 동일한 선택적 무촉매 환원장치 내의 전산해석을 실시하고 비교하여 전산해석의 신뢰성을 확인하고, 가성소다 첨가량을 추가적으로 조절하여 질소산화물의 저감 효율과 아산화질소 생성량을 예측하였다. 전산해석은 후단의 측정점을 설정하여 각 물질의 질량분율을 확인하였다. 세부적으로는 측정점에서 유동방향에 수직한 면을 설정하여 온도 조건과 가성소다 첨가량에 따른 각 물질의 평균 질량분율을 비교하였다. 실험값과 전산해석에 의한 모사값은 최대 18.9%의 오차를 보이며 대체적으로 잘 예측됨을 확인하였으며 가성소다 첨가량을 증가시켰을 땐 70% 이상의 제거율의 온도 범위가 넓어지는 것을 확인하였다. 따라서 반응온도의 낙차가 크고 잦은 폐기물 소각시설 등에서 효과적일 것으로 예상된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제25권5호
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• pp.542-549
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• 2019

인천 영흥도 낚시어선 충돌사고와 같이 해양사고는 한 번 발생할 경우 많은 인명피해와 재산피해를 야기할 수 있다. 인천시는 이러한 해양사고를 예방하기 위해 해양사고 예방 안전관리 정책을 시행하고 있으며 특히, 차량용 무선통신기술(WAVE)기반 선박안전운행시범사업을 추진하여 충돌사고 예방을 위한 선박간 충돌경보 서비스를 주요 서비스로 제공할 예정이다. 하지만, 이러한 서비스를 사용자에게 제공하기 위해서는 구체적인 서비스 형태, 구성, 체계 등 표준화 방안 개발이 필요하고 이는 사용자 요구분석을 기반으로 분석이 되어야 한다. 본 연구에서는 해당 서비스의 대상이 되는 선박운항자와 유관기관 관계자의 요구분석을 통해 WAVE 통신기반 충돌경보 서비스 표준화 방안을 개발하여 제시하였다. 이는 실증사업에서 도출된 데이터와 더불어 지속적인 개선과 표준화를 위한 노력을 통해 서비스의 질적 향상, 전문성 및 신뢰성 확보 등에 기여하고 결과적으로 해양사고 예방에 큰 기여를 할 것으로 기대된다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제21권1호
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• pp.177-188
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• 2019

횡류식 환기 시스템이 설치된 터널에서 급, 배기구 포트 개구면적의 최적화는 외부로부터 터널 내에 급기되는 신선공기의 분배를 균일하게 하고 터널 내 오염물질을 효율적으로 배출하여 터널 이용자에게 안전하고 쾌적한 터널 환경을 제공하기 위한 것이다. 이를 위하여 횡류 환기방식이 적용된 대심도 복층터널 내부에 균일한 급기 또는 배기풍량을 얻기 위해서 급, 배기구 포트 면적계산 및 최적화하기 위한 프로그램이 개발되었다. 개발된 포트 면적 계산 및 최적화 프로그램의 신뢰성 확보를 위해 현재 운영 중인 반횡류 환기방식을 적용하고 있는 터널의 덕트 내 풍속을 측정하였다. 또한 동일한 터널에 대한 3차원 수치해석을 수행하였고 CFD 결과를 측정된 값과 비교하였다. 분석결과, 프로그램이 예측한 값과 현장측정결과의 오차율은 약 6.72%를 보이고 있으며, 3차원 수치해석 결과와의 오차율은 약 4.86%로 나타났다. 두 결과 모두 10% 이내의 오차율을 보이고 있으므로, 이 포트 개구면적 최적화 프로그램을 사용해서 횡류식 터널의 급기 및 배기 포트의 최적화 설계가 가능할 것으로 기대된다.

• 공업화학
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• 제31권6호
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• pp.639-645
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• 2020

레독스흐름전지(redox flow battery, RFB)의 구성 부품 중 전극은 전해액의 확산층 역할을 함과 동시에 전자의 통로 역할을 담당하여 출력에 직접적인 영향을 미치는 주요 부품이다. 본 연구는 Fe2+/Fe3+와 V2+/V3+를 레독스 커플로 사용한 RFB 시스템에 chloric/sulfuric mixed acid 지지 전해액을 사용한 경우 전극 종류 및 활성화 정도에 따른 용량, 쿨롱 효율, 에너지 효율을 비교하여 최적의 전극 및 활성화 정도를 제시하였다. 실험에 사용된 5종의 탄소 전극을 사용한 단일셀 평가에서 모두 이론 용량에 근사한 값을 보여 신뢰성을 확보하였으며, 사용된 전극 중 GFD4EA는 상대적으로 우수한 에너지 효율 및 충방전 용량을 나타내었다. 활성화 온도에 따른 전기화학적 성능 고찰을 위하여 GFD4EA 전극을 공기 분위기 하에서 400, 450, 500, 600 및 700 ℃에서 열처리하여 활성화하였다. 질량 변화, 주사전자현미경(SEM) 및 XPS 분석을 통하여 활성화 전 후의 물성 변화를 관찰하였으며, 각각의 온도에서 활성화된 전극을 적용한 RFB 단일셀 평가를 실시하여 전기화학적 성능을 비교하였다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제26권3호
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• pp.185-200
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• 2021

해양환경 정도관리제도는 자료의 신뢰성 확보와 측정·분석기관의 분석능력 향상을 위해 2010년부터 본격적으로 시행되었다. 시행부터 2020년까지 측정·분석기관이 정도관리제도에 참여한 누적 건수는 총 266건, 해양수산부에서 인증서를 발급한 건수는 182건, 현재까지 유효한 인증서는 42건이다. 정도관리 숙련도 평가를 위한 표준물질은 3개 분야에서 32항목이 개발되었으며, 해양환경측정망 운영, 해양오염영향조사, 해역이용영향평가, 해양심층수조사 및 어장환경조사 사업 등에서 주로 분석하는 영양염, 화학적산소요구량, 미량금속 등의 항목을 중심으로 개발되었다. 반면, 대부분의 사업에서 분석하는 해수의 수온, 염분 및 해저퇴적물의 PCBs, PAHs 등은 정도관리가 시행되고 있지 않아서 이 항목들에 대한 정도관리 확대가 필요한 시점이다. 현장 평가는 ISO/IEC 17025에 의해 평가 받은 실험실(162건)을 대상으로 품질시스템 평가 및 미흡사항을 분석하였다. 경영 및 기술요건에서는 직원들의 업무분장 미흡이 약 4.2%, 직원 교육 미흡이 약 8.7%로 취약하게 나타났다. 시험분야별로는 표준물질관리 미흡이 약 6.3%, 초자기구 세척 상태 등이 약 5.4%로 지적되었다. 미흡한 부분에 대한 문제점 및 개선점을 파악하여 제도를 지속적으로 보완해 나가야 할 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.607-626
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• 2021

본 연구는 리더의 관리자 코칭행동이 구성원의 혁신 행동에 미치는 영향을 검증하고 구성원의 기업가정신의 매개 효과와 LMX의 조절 효과를 확인하는 것을 목적으로 하였다. 가설은 선행연구와 긍정정서확장구축이론, 자기효능감이론 등을 근거로 하여 설정하였다. 자료는 국내 기업의 직장인 20대이상의 279명을 대상으로 온라인 설문을 통하여 수집하였다. 수집된 데이터의 신뢰성과 타당성 검증은 SPSS 25.0과 AMOS 25.0로 하였으며, 가설검증은 SPSS프로세스 매크로 3.0으로 분석하였다. 연구 결과, 리더의 관리자 코칭행동은 구성원의 기업가정신과 혁신행동에 각각 정(+)의 영향을 주었고, 코칭행동과 혁신행동의 관계에서 기업가정신이 매개효과를 가지는 것이 확인되었다. 또한 LMX는 관리자코칭행동과 기업가정신의 관계에 조절효과를 가지는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 리더의 관리자 코칭행동과 혁신행동간 관계에서 기업가정신을 제시하였다는데 의의를 가지며, 구성원의 기업가정신과 혁신행동을 촉진하는 리더의 관리자 코칭행동의 효과성을 실증함으로써 조직에서 리더의 관리자 코칭행동을 활성화하기 위한 시스템을 마련하고 구성원들의 기업가정신 강화와 LMX 향상을 위한 시사점, 그리고 향후 연구방안을 논의하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권4호
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• pp.367-376
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• 2022

전통적인 형사 사건에서 조사 대상에 관한 정보는 국가의 합법적 조직이 보유하고 있는 개인정보만이 제공되기 때문에 정보 수집에 한계가 있다. 일반 검색엔진으로 검색이 가능한 SNS와 포털사이트를 포함하는 표면 웹 기반 공개정보(OSINT)는 범죄수사에 사용할 수 있는 의미 있는 프로파일링에 활용할 수 있다. 한국형 공개정보 워크플로우를 사용하면 공개정보 기반의 효과적인 프로파일링이 가능하지만 "개인"의 경우에는 "성명"으로 시작되기 때문에 수집할 수 있는 공개정보가 제한적이고 동명이인의 정보가 수집되는 등의 신뢰성의 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 개인과 연관된 정보 즉, 등가정보를 정의하고 이를 기반으로 효율적이고 정확한 정보를 수집할 수 있도록 한다. 따라서, 공개정보에서 특정인과 연관된 정보 즉, 등가정보를 추출할 수 있는 개선된 워크플로우를 제시한다. 이때 인물의 인지도에 따라 서로 다른 워크플로우를 제시한다. 이를 통해 인물(개인)의 효과적인 프로파일링이 가능하여 수사 정보 수집의 신뢰도를 높인다. 본 연구를 통해 향후에는 해당 워크플로우를 인공지능 기술을 이용하여 수집된 정보의 분석과정을 자동화할 수 있는 시스템을 개발함으로써 범죄 수사에 있어서 공개 정보 활용을 위한 기틀을 마련하고 수사 방식 다양화에 기여할 수 있을 것이다.

• 대한소아치과학회지
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• 제49권1호
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• pp.85-94
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• 2022

이 후향적 연구의 목적은 7 - 15세 사이의 혼합치열기와 영구치열기의 소아 및 청소년 환자에서 기존 교정 분석 방법과 인공 지능을 활용한 교정 분석 방법을 이용한 변수의 차이를 비교하여 평가하는 것이다. 교정 진단을 위해 측면 두부계측 방사선 사진을 촬영한 소아 환자 60명(혼합 치열기 30명, 영구치열기 30명)을 무작위로 선정하였다. V-ceph을 사용한 기존 분석 방법과 WebCeph를 사용한 딥 러닝 기반 분석 방법으로 1명의 검사자가 17개의 두부 측정 계측점을 식별하고, 22개의 측정 항목을 평가했다. 기존 분석 방법의 반복 측정으로 인한 오차는 Pearson의 상관 분석을 사용하여 평가하었다. 혼합치열군과 영구치열군에 대한 각각 두 방법의 차이는 paired t-test를 사용하여 평가하였다. 혼합치열군에서 두 분석 방법의 차이는 8개의 계측항목에서 통계적으로 유의하였다: APDI, SNA, SNB, Mandibular plane angle, LAFH (p < 0.001), Facial ratio (p = 0.001), U1 to SN (p = 0.012), and U1 to A-Pg (p = 0.021). 영구치열군에서는 두 분석 방법 간에 4개의 계측항목이 통계적으로 유의한 차이를 보였다: ODI (p = 0.020), Wits appraisal (p = 0.025), Facial ratio (p = 0.026), and U1 to A-Pg (p = 0.001). 많은 시간이 소요되는 기존의 교정 분석 방법과 비교하였을 때, 딥 러닝 기반 교정 분석 시스템은 측정의 신뢰성과 유효성 측면에서 임상적으로 허용될 수 있다. 하지만 소아 환자의 교정 분석을 위해 딥 러닝 기반 프로그램을 사용할 때에는 이러한 프로그램의 한계점을 인지하고 올바른 판단으로 사용하는 것이 중요하다.

• 우주기술과 응용
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• 제2권2호
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• pp.81-103
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• 2022

본 논문에서는 근지구 우주환경을 관측하기 위해 국내 최초로 4기가 편대비행으로 운용되는 6U 초소형위성 SNIPE(국문명 도요샛; small scale magnetospheric and Ionospheric plasma experiment )의 본체(BUS) 설계 내용과 개발 과정에 대해 기술하였다. SNIPE는 지구 주위 우주환경을 입체적으로 관측하기 위해 4기가 편대비행을 수행하며, 전리권에서 우주 플라즈마 밀도 및 온도, 그리고 태양 자기장과 전자파 등의 시간적 변화를 동시에 관측한다. 임무 기간은 최소 6개월 이상으로 신뢰성을 높이기 위해 시험인증모델(EQM)과 비행모델(flight model, FM)으로 나누어 개발하였다. 현재 총 4기의 비행모델의 개발을 완료하고 우주환경시험을 모두 마친 SNIPE는 2023년 발사 예정이다. 본 논문에서는 발사를 앞둔 SNIPE 위성 본체의 설계 내용과 개발 과정을 소개하며, 향후 국내에서도 본격적인 임무 수행을 위한 6U급 초소형위성 개발에 유용한 참고 자료가 되기를 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.347-364
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• 2022

고객의 구매 의사결정에 영향을 주는 온라인 리뷰의 부적절한 조작을 통해 이익을 얻고자 하는 기업 또는 온라인 판매자들 때문에, 리뷰의 신뢰성은 온라인 거래에서 매우 중요한 이슈가 되었다. 온라인 쇼핑몰 등에서 온라인 리뷰에 대한 소비자들의 의존도가 높아짐에 따라 많은 연구들이 조작된 리뷰를 탐지하는 방법에 개발하고자 하였다. 기존의 연구들은 온라인 리뷰를 기반으로 정상 리뷰와 조작된 리뷰를 대상으로 기계학습으로 이용함으로써 조작된 리뷰를 탐지하는 모형을 제시하였다. 기계학습은 데이터를 이용하여 이진분류 문제에서 탁월한 성능을 보여왔으나, 학습에 충분한 데이터를 확보할 수 있는 환경에서만 이러한 성능을 기대할 수 있었다. 조작된 리뷰는 학습용으로 사용할 수 있는 데이터가 충분하지 못하며, 이는 기계학습이 충분한 학습을 할 수 없다는 치명적 약점으로 내포하게 된다. 본 연구에서는 기계학습이 불균형 데이터 셋으로 인한 학습의 저하를 방지할 수 있는 방안으로 부족한 조작된 리뷰를 인공지능을 이용하여 생성하고 이를 기반으로 균형된 데이터 셋에서 기계학습을 학습하여 조작된 리뷰를 탐지하는 방안을 제시하였다. 파인 튜닝된 GPT-3는 초거대 인공지능으로 온라인 플랫폼의 리뷰를 생성하여 데이터 불균형 문제를 해결하는 오버샘플링 접근방법으로 사용되었다. GPT-3로 생성한 온라인 리뷰는 기존 리뷰를 기반으로 인공지능이 작성한 리뷰로써, 본 연구에서 사용된 로짓, 의사결정나무, 인공신경망의 성능을 개선시키는 것을 SMOTE와 단순 오버샘플링과 비교하여 실증분석을 통해서 확인하였다.