본 연구는 말더듬 화자들의 음성 데이터를 기반으로 하여, 인공지능 기술을 활용한 말더듬 자동 식별 방법을 개발하는 것을 주목적으로 진행되었다. 특히, 한국어를 모국어로 하는 말더듬 화자들을 대상으로 CNN(convolutional neural network) 알고리즘을 활용한 식별기 모델을 개발하고자 하였다. 이를 위해 말더듬 성인 9명과 정상화자 9명을 대상으로 음성 데이터를 수집하고, Google Cloud STT(Speech-To-Text)를 활용하여 어절 단위로 자동 분할한 후 유창, 막힘, 연장, 반복 등의 라벨을 부여하였다. 또한 MFCCs(mel frequency cepstral coefficients)를 추출하여 CNN 알고리즘을 기반한 말더듬 자동 식별기 모델을 수립하고자 하였다. 연장의 경우 수집결과가 5건으로 나타나 식별기 모델에서 제외하였다. 검증 결과, 정확도는 0.96으로 나타났고, 분류성능인 F1-score는 '유창'은 1.00, '막힘'은 0.67, '반복'은 0.74로 나타났다. CNN 알고리즘을 기반한 말더듬 자동분류 식별기의 효과를 확인하였으나, 막힘 및 반복유형에서는 성능이 미흡한 것으로 나타났다. 향후 말더듬의 유형별 충분한 데이터 수집을 통해 추가적인 성능 검증이 필요함을 확인하였다. 향후 말더듬 화자의 발화 빅데이터 확보를 통해 보다 신뢰성 있는 말더듬 자동 식별 기술의 개발과 함께 이를 통한 좀 더 고도화된 평가 및 중재 관련 서비스가 창출되기를 기대해 본다.
본 연구는 연안의 수질개선과 오염제어의 관점에서 효율적인 수질관리의 원리와 기법, 연안오염총량관리제 및 선진사례를 검토하였고, 현재 오염총량 산정시 나타나는 문제점 및 개선사항을 지적하였다. 또한, 오염총량제와 환경용량과의 관계, 해양환경 예측 모델로 활용되고 있는 생태계모델의 연구접근에서 중점적으로 검토해야 하는 사항을 토의하고, 나아가서 연안수질 관련 제도와 정책에서 반영하고 흡수해야 할 수질관리 내용과 개선방안을 제시하였다. 연안오염총량제의 대상이 되는 연안에서는 환경영향평가와 사전환경성검토에서 해당하는 개발사업이나 계획 중 신규 오염원에 대해서는 오염부하삭감량과 할당량을 산정해서 평가서에 구체적으로 제시할 필요가 있고, 연안관리지역계획에서는 환경관리계획에 좀 더 중심을 옮겨 기본적으로 관할 해역으로 유입하는 오염원과 오염부하량 자료를 구축할 필요가 있다. 특별관리해역 등 향후 연안오염총량제 적용대상이 되는 지자체에서는 하수도관리계획 등 도시계획을 수립할 때 이러할 점을 고려해서 장기적이고 일관성있는 하수도정책이 수립되어야 할 것이다. 연안오염총량제도는 다른 환경관리해역으로 점진적으로 확대 시행되어야 할 것이로, 그 외의 지역은 지자체장이 주부장관과의 협의를 통해 자발적으로 시행하고 인센티브를 주는 것도 검토해야 할 것이다. 해역의 수질개선을 위해서는 생태계모델링에 의한 환경용량(수질적 차원의 총허용오염부하량) 산정이 필수적이며, 이와 관련한 적용모델의 신뢰성과 과학적 타당성 확보는 환경영향평가 관련 협의시 매우 중요한 검토항목으로 고려되고 있다 연안 육역에 존재하는 오염원에 대해서는 연안환경을 관리하는 주무부처가 주도적으로 감시 감독하고 관리체제에 환한 법적 거를 마련하거나 관련 법률을 정비해서 통합 운영해야 할 것으로 사료되었다.
개인 선량계로 활용될 수 있는 광자극발광(OSL: optically stimulated luminescence) 측정장치의 개발과 이를 위한 이론적 배경 및 개발된 장치의 성능에 대하여 기술하였다. OSL 측정장치는 자극광원과 시료로부터 자극 발광된 광신호 사이의 간섭효과를 최소화하기 위하여 다양한 광학적 필터 조합을 구성해야 하는데, 여기서는 자극광에는 GG420 필터를, 측정부에는 UG11과 BG39 필터로 $Al_2O_3:C$ OSL 물질에 최적화된 광학적 필터를 구성하였다. 자극광원으로 Luxeon V형 고휘도 Blue LED를 선택함으로서 충분한 광량을 확보하였다. 또한 장비 제어 및 측정을 위하여 PC와 OSL 장치 사이에 다양한 제어보드들이 이용되며, 전체 장치의 자동화 및 장치제어는 LabView 프로그램을 이용하여 개발하였다. 개발된 OSL 장치의 신뢰도 및 재현성 평가를 위해 대표적인 OSL 물질인 $Al_2O_3:C$를 이용하여 OSL 특성곡선을 측정하고 이를 기존 상용 OSL 측정장치와 비교하였다.
순환골재 콘크리트와 철근의 부착 거동 규명은 철근콘크리트 구조물에 순환골재를 적용하기 위해서 매우 중요한 요소이다. 이에 따라 이 연구에서는 콘크리트와 철근 상호간의 부착 거동을 평가하기 압축인발 실험을 수행하였다. 실험에 사용된 변수는 설계압축강도(21, 27, 40 MPa), 순환 굵은골재 치환율(0, 30, 60, 100%) 및 철근의 배근방향 및 위치(상단근, 하단근)로 하였다. 이 연구를 통하여 얻어진 실험 결과를 종합해 보면, V형 시험체의 경우 순환골재 치환율에 관계없이 상호 유사한 값을 나타내고 있으며 H형 시험체의 경우는 철근의 배근 위치에 영향을 받는 것으로 나타났으나 일부 HT형 시험체를 제외하고는 대부분 CEB-FIP 및 ACI 408 기준식에 의한 계산 값을 상회하는 것으로 나타나 재생골재 사용에 따른 성능 저하는 크지 않은 것으로 판단된다. HT형 시험체의 경우 순환골재 치환율 증가에 따라 골재 침하 현상이 크게 발생되며 불리딩 및 레이턴스에 의한 부착면적의 감소로 최대 부착응력이 다른 시험체에 비하여 낮게 나타났다. 전술한 바에 의하면 현행 규준에서 정하는 상부철근의 높이인 300 mm 이하(높이 225 mm)에서도 부착강도의 저하가 발생하며 이에 따라 현재 규준에서 제안하는 철근 위치 보정계수 1.3의 값의 수정과 신뢰성 확보가 필요할 것으로 판단된다.
본 연구는 2008년부터 2011년까지 진주시 사봉면에서 진행된 '사봉면 건강한 마을 만들기 사업'과 '건강플러스 행복플러스 사업'이 사봉면민들의 건강에 영향을 미쳤는지를 주요 건강지표 및 사회적 자본의 변화를 통하여 파악함으로써 지역사회 조직화 전략의 타당성을 검증하고자 수행되었다. 본 연구에 활용된 자료원은 2008년에 실시된 '사봉면 지역보건지표 및 사회복지욕구 조사'와 2011년에 실시된 '건강플러스 행복플러스 사업 지역사회 조사' 자료이며 총 520명을 조사대상자로 설정하였다. 분석 대상 변수는 2008년 조사와 2011년 조사에서 모두 측정된 사회인구학적 변수와 건강행태 변수, 정신건강 변수, 사회적 자본 변수로 하였다. 사회인구학적 변수는 성, 연령, 교육수준, 결혼상태를, 건강행태 변수로는 흡연, 남자 고위험 음주, 중등도 이상 신체활동 실천 여부, 걷기운동 여부를 측정하였다. 또한, 정신건강변수는 스트레스 인지, 우울감 경험과 자살생각을, 사회적 자본 변수는 신뢰와 호혜를 측정하였다. 분석 결과, 흡연률과 걷기 실천율은 통계적으로 유의하게 증가하였으며, 남자 고위험 음주율은 통계적으로 유의하게 감소하였다. 스트레스 인지율, 우울감 경험률, 자살생각률은 모두 통계적으로 유의하게 감소하였으며, 신뢰, 호혜와 관련된 사회적 자본을 보유하고 있는 사람들의 비율은 통계적으로 유의하게 증가하였다. 또한, 사회적 자본 수준이 높은 사람들의 비율은 2008년 62.7%에서 2011년 85.5%로 증가하였고, 이는 통계적으로 유의하였다. 사회적 자본 수준이 높은 사람들의 비율은 성 및 결혼 상태와 관계 없이 통계적으로 유의하게 증가하였고, 중졸 이하의 학력을 가진 사람들에서 통계적으로 유의하게 증가하였다. 참여와 파트너쉽에 근거한 지역 기반 사업에 해당하는 사봉면의 사업들은 걷기 실천률과 남자 고위험 음주율을 개선하는데 긍정적인 기여를 하였으며, 지역주민들의 정신건강수준을 개선한 것으로 평가된다. 또한, 사회적 자본을 축적하는데 기여함으로써 향후 사업의 긍정적 효과를 만들어 낼 수 있는 기반을 마련한 것으로 판단된다. 이런 상황들이 진주시 사봉면의 다양한 건강지표들에 미치는 장기적인 영향에 대해서는 지속적인 연구가 필요하다. 또한, 이러한 종류의 사업에 적합한 평가 방법을 적용하여 참여와 파트너쉽에 근거한 지역 기반 사업으로부터 도출할 수 있는 교훈들을 확보해야 한다.
본 연구의 목적은 공공 기술이전 활성화를 위해서 연구개발 단계에서 선행적으로 도입할 연구개발 관리관점과 전략을 제시하는 것이다. 기술이전 사업화 영향요인은 기술공급자 관점에서 기술미활용 영향요인, 기술수요자 관점에서 기술이전 영향요인과 기업의 사업화 영향요인 등으로 구성하였고, 영향요인을 도출하기 위해서 21세기 프론티어사업단 기술자료를 활용하였다. 기술 미활용에 대한 주요 영향변수는 추가 기술개발, 수요기업의 발굴, 대량생산 기술의 확보와 신뢰성 검증 등으로 나타났고, 기술이전 영향변수는 기술의 우수성(혁신성)과 새로운 시장창출로 나타났다. 기업의 사업화 성공요인은 추가기술 개발과 개량, 연구개발 인력의 우수성과 CEO역량 등으로 도출하였다. 연구개발 기술이전 성과를 개선하기 위해서는 연구개발단계부터 기술이전 사업화 목표를 분명히 하고, 향후 라이선스 관점에서 상용화 가능한 원천형 핵심기술을 창출하여야 한다. 또한 연구개발조직의 성과관리가 정량적 성과보다는 글로벌 기술경쟁력, 상용화 파급효과 등으로 평가된다면, 기술이전 사업화 흐름이 가속화될 수 있을 것이다.
싱크홀 발생의 주요 원인인 하수관거 배면의 공동 탐지를 위해 비파괴검사 방법 중 하나인 충격반향법을 적용한 실내 모형 실험을 수행하였다. 콘크리트 하수관의 모의를 위해 얇은 두께의 콘크리트 평판 시험체를 제작하였고 주변지반은 모래로 조성하였으며 공동의 모사를 위해 스티로폼 박스를 모래에 매립하였다. 콘크리트 판 배면이 공동인 경우와 완전히 모래에 밀착된 경우로 나누어 실험이 진행되었으며 일정한 타격 강도의 유지를 위해 새롭게 제작된 타격 장치를 사용하여 획득 자료의 신뢰성을 높였다. 측정된 반사파는 고속 푸리에 변환과 국소 푸리에 변환을 사용하여 주파수 특성 및 시간 특성을 분석하였다. 그 결과, 푸리에 스펙트럼의 형상으로는 공동의 유무를 판별할 수 없는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 공진 시간이라고 명한 새로운 지표를 제안하였다. 이는 공진 주파수가 일정 강도를 초과하는 지속 시간으로 정의하였다. 공진 시간은 공동의 유무를 효과적으로 예측하는 것으로 나타났다. 나아가 공동유무를 구분할 수 있는 공진 시간을 제시하였다. 실제 현장 조건에서의 검증과 보다 광범위한 적용성의 확보를 위해 다양한 지반 조건에 대한 추가 실험과 실제 하수관에 대한 현장 실험 등을 진행할 예정이다.
벼의 생육에 있어서 중요한 역할을 하는 출수기를 예측하기 위해 작물모델이 사용될 수 있다. 벼의 생육을 모의하는 모델 중 널리 사용되던 ORYZA2000 모델이 개선되어 ORYZA (v3)가 최근에 보고되었다. 그러나, 최근까지 ORYZA (v3)의 국내 적용 가능성에 대해서는 연구가 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 ORYZA (v3)를 이용하여 예측된 출수기의 신뢰성을 검토하였다. 또한, 새로운 모델에 요구되는 입력자료를 생성하는데 있어서의 편의성을 평가하였다. 국립농업과학원의 실험포장에서 2015년과 2016년에 걸쳐 중만생종인 신동진벼를 이용하여 화학비료 표준시비 조건에서 실험을 수행하였다. 입력자료는 실험에 사용한 재배관리자료, 기상청으로부터 수집한 기상자료, 흙토람으로부터 수집한 토양자료 및 Lee et al.(2015)에서 사용한 품종모수 자료를 사용하였다. 또한, 벼우량계통 지역적응시험에서 얻어진 출수기 관측자료와 예측자료를 비교하였다. 예측된 출수기는 인근 기상관측소에서 얻어진 기상입력 자료가 사용되었을 경우, 실제 출수기와 비교적 유사한 결과를 보였다. 예를 들어, 전주, 대구, 영남, 논산, 계화에서 예측된 출수기는 1일 이내의 상당히 작은 오차는 가졌다. 그러나, 기상자료가 비교적 멀리 떨어져 있거나 해안가 인근지역에 위치하여 출수기 관측지의 국지적 기상조건을 충분히 반영하지 못할 경우 상당한 오차가 발생하였다. ORYZA (v3)의 입력자료 생성과 관련한 편의성 측면에서는 기존의 자료 처리도구를 활용할 수 있는 기상 자료 확보는 비교적 용이할 것으로 판단되나, 토양자료에 대해서는 ORYZA 2000 모델의 입력자료에 추가적인 자료가 요구되어 토양자료 처리도구의 개발이 필요할 것으로 보였다.
최근, 인공신경망 모델은 예측, 수치제어, 로봇제어, 패턴인식 등의 분야에서 촉망되는 기술이다. 본 연구에서는 인공신경망 모델을 이용하여 온실 외부 온도를 예측하고 이를 온실제어에 활용하는데 목적이 있다. 예측 모델의 성능 평가를 위해 다중회귀모델과 SVM 모델과의 비교분석을 수행하였다. 평가 방법으로는 10-Fold Cross Validation을 사용하였으며, 예측 성능 향상을 위해 상관관계분석 통해 데이터 축소를 수행하였고, 측정 데이터로부터 새로운 Factor 추출하여 데이터의 신뢰성을 확보하였다. 인공신경망 구축을 위해 Backpropagation algorithm을 사용하였으며, 다중회귀모델은 M5 method로 구축하였고, SVM 모델을 epsilon-SVM으로 구축하였다. 각 모델의 비교분석 결과 각각 0.9256, 1.8503과 7.5521로 나타났다. 또한 예측모델을 온실 난방부하 계산에 적용함으로써 온실에 사용되는 에너지 비용 절감을 통한 수입증대에 기여할 수 있다. 실험한 온실의 난방부하는 3326.4kcal/h이며, 총 난방시간이 $10000^{\circ}C/h$일 때 연료소비량은 453.8L로 예측된다. 아울러 데이터 마이닝 기술 중 하나인 인공신경망을 정밀온실제어, 재배기법, 수확예측 등 다양한 농업 분야에 적용함으로써 스마트 농업으로의 발전에 기여할 수 있다.
2009년 1월부터 12월까지 서울 강남지역 시장, 대형 마트 및 백화점 등에서 유통되고 있는 채소류에 대해 잔류농약을 분석하여 잔류농약 위해성 평가를 실시하였다. 1) 유통 채소류 6,583건에 대하여 동시 다성분 잔류농약 모니터링 결과, 엽채류가 4,972건 (75.5%)으로 가장 높은 비율을 차지하였으며 과채류 629건 (9.6%), 엽경채류 581건 (8.8%), 근채류 401건 (6.1%)순이었다. 전체 채소류 중 농약 검출율은 12.7% (834건)이었고, 이중에서 잔류허용기준을 초과한 시료는 2.1% (136건)으로 나타났다. 채소류 중 들깻잎이 농약 검출률과 허용기준 초과율이 가장 높게 나타났다. 2) 유통 채소류 중 농약 잔류허용기준을 3회 이상 초과한 농약은 총 16종이었으며 이 중 endosulfan이 24회로 가장 많았다. 이는 전체 부적합 횟수 중 16.0%를 차지하였으며, 다음으로 diniconazole 22회, paclobutrazol 15회, kresoxim-methyl 9회, etoprophos 8회, diazinon 7회, chlorpyrifos 5회, carbendazim이 5회 잔류허용기준을 초과하였다. 이들 농약은 최저잔류 허용기준이 대체적으로 다른 농약보다 낮은 경우가 많았으며, 잔류허용기준을 초과한 상위 3개 농약이 40.7%로 거의 절반을 차지했다. 가장 많이 검출된 농약은 procymidone으로 189건의 시료에서 검출되었다. 3) 농약잔류량과 채소류 평균섭취량 및 ADI로 부터 위해 지수 (HI)를 산출하였다. 결정론적 방법에 의한 위해도는 diethofencarb 7.33%, indoxacarb 5.13%, EPN 3.96%, diniconazole 3.92%, chlorothalonil 3.09%였으며 기타 농약은 모두 3% 이하로 나타났다. 몬테카를로 시뮬레이션 분석결과 잔류농약의 위해도 분포는 결정론적 분석결과와 비슷한 값을 나타내었으나, 95% 신뢰구간의 폭은 매우 넓게 나타났다. 그러나 위해도지수가 0.07~9.49% 범위에 있어 농약잔류허용기준을 초과한 성분에 기인한 인체 위해도는 낮아 대체적으로 안전한 수준으로 판단된다. 하지만 본 연구는 채소류에만 국한된 연구이므로 잔류농약이 포함된 농산물 섭취로 인한 안전성 확보를 위해서는 농약잔류 허용 기준이 합리적으로 설정되어야 할 뿐만 아니라 위해성 평가 및 모니터링이 효과적으로 수행되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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