• Nuclear Engineering and Technology
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• 제25권2호
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• pp.237-247
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• 1993

반감기가 서로 크게 다른 두 종류의 방사성 직접핵분열생성물의 방사능비(activity ratio)를 핵연료의 냉각기간 및 연소이력의 함수로 표현하였으며 연소이력에는 사용후핵연료의 평균연소도, 연소기간, 연소주기간의 간격 그리고 주 핵분열물질등이 포함되었다. 고리 1호기에서 연소된 6개의 사용후 가압경수로(PWR) 핵연료 집합체로 부터 36개의 시료를 제작하여 이들 시료에 대한 감마선 스펙트럼을 고순도(HP) Ge 검출기를 사용하여 수집한 후, 각 스펙트럼을 분석하여 얻은 방사능비 $^{l44}$Ce $^{l37}$ Cs를 이용하여 냉각기간을 계산하였다. 그 결과 $^{l44}$Ce 감마선 검출계수율이 $10^{-3}$ cps(count per second) 정도로 아주 낮았음에도 불구하고 검출된 방사능비 $^{l44}$Ce $^{l37}$ Cs를 사용하여 구한 냉각기간은 원자로 운전기록에 의한 냉각기간 (operator declared cooling time)과 상대적인 차이가 $\pm$5% 이내로 잘 일치한 것으로 부터 핵 분열 생성물 $^{l44}$Ce 및 $^{l37}$ Cs은 냉각기간 결정을 위한 좋은 모니터가 됨을 확인하였다. 여러가지의 연소 이력을 갖는 핵연료를 대상으로 한 본 실험의 경우, 단순하게 모델화한 연소이력을 대입하여 얻은 냉각기간은 실제 연소이력을 대입하여 얻은 냉각기간과 시간차이가 $\pm$0.5년 이내에서 잘 맞았으며 이로부터 연소이력에 대한 정확한 정보 없이도 신뢰할 수 있는 정도의 냉각기간을 추정하는 것이 가능할 것으로 생각되었다. 아울러 냉각기간 결정을 위한 본 기술을 활용한 사용후 핵연료의 증명 및/또는 분류에 대한 타당성 연구를 한 결과 감마선 분광분석 방법으로 검출한 방사능비 $^{l44}$Ce $^{l37}$ Cs에 의해서 결정된 냉각기간은, 조사후시험시설 (post irradiation examination facility)등과 같이 사용후핵연료 집합체를 해체 또는 절단하여 만든 시료를 취급하는 시설등에서,사용후핵연료에 대한 안전관리 및 계량관리를 위하여 유용하게 활용될 수 있을 것으로 사료되었다.것으로 사료되었다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제34권7호
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• pp.1041-1051
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• 2005

우리나라 연안에서 생산되는 미역, 김, 파래등 식용 해조류뿐만 아니라 비식용 해조류의 미 량금속 오염 실태를 파악하여 연안산 해조류의 식품 위생학적 안전성을 확보하고자 수은, 카드뮴, 납, 구리, 아연, 니켈, 망간 및 크롬 등을 대상으로 그 함량을 조사하였다. 해조류 총 620건의 시료에 대한 채취지역별 미량금속 함량을 비교한 결과, 수은, 카드뮴, 니켈 및 망간 등은 충남 태안 지역에서 대체로 높게 검출되었고, 크롬은 영덕, 구리는 통영 그리고 납과 아연은 울산지역이 높게 검출되는 경향을 나타내었다. 해조류의 미량금속은 아연, 망간, 리 순으로 우리 체내에서 없어서는 안될 필수성분들의 함량이 높았으며, 다음으로 크롬,니켈, 납의 농도는 비슷한 수준이었고, 카드뮴, 수은 순이었다 또한, 갈조류에서 수은과 카드뮴이 높게, 녹조류에서 크롬, 구리, 망간, 니켈, 납이 높게 그리고 홍조류에서는 아연이 대체로 높게 검출되었다. 식용 해조류의 미량금속 함량은 우리나라의 해산 어$\cdot$패류의 미량금속 잔류허용기준(생물기준, 수은 0.5ppm, 납 및 카드뮴 2.0ppm)과 비교할 때 대단히 낮은 수준이었다. 전국연안에 넓게 분포하며 해안지선에서 쉽게 채취할 수 있는 비식용 해조류인 지충이는 카드뮴과 망간의 biomonitor로, 그리고 애기마디잘룩이와 지누아리는 각각 니켈과 아연의 biomonitor로 유용할 것으로 사료된다. 또한, 식용으로서 이용도가 낮은 갈조류인 고리매는 크롬과 납의 biomonitor로 사용되어질 수 있을 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.287-310
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• 2022

인공지능의 등장으로 과학기술 분야 뿐만 아니라 산업의 고도화가 가속화되고 있다. 기업은 인공지능 기술의 효과적인 도입을 통한 지능형 제품 개발로 고객 경험 혁신 및 가치 창출을 실현하고자 한다. 그러나 지능형 제품은 인공지능과 같은 급진적인 기술을 기반으로 하는 제품의 특성상 기존 제품과 개발 방식에 있어 차이를 나타내며, 기존 제품 개발 방법론을 그대로 적용하기에 명확한 한계가 존재한다. 본 연구에서는 차량용 음성비서를 예시로 기업들의 성공적인 지능형 신제품 개발을 위한 KANO-TOPSIS 기반의 새로운 연구 방법을 제안한다. 먼저 KANO 모델을 통해 고객들이 신제품에 필요하다고 생각하는 기능을 선별 및 평가하고, TOPSIS를 통해 고객들이 필요로 하는 기능의 중요도를 구해 신제품 개발을 위한 새로운 기능의 우선순위를 도출한다. 분석을 위해 차량 상태 확인 및 기능 제어 요소, 주행 관련 요소, 음성비서 자체의 특성, 인포테인먼트 요소, 일상생활 지원 요소 등 주요 카테고리를 선정 및 고객 요구속성을 세분화하였으며, 분석 결과, 높은 인식 정확도가 차량용 음성비서 개발에 있어 최우선으로 고려되어야 할 요소로 나타났다. 운전자의 생체 정보, 사용 습관 등에 맞춤화된 콘텐츠를 제공하는 인포테인먼트 요소는 예상과 달리 낮은 우선순위를 나타낸 반면 차량 상태 알림, 주행 보조 및 보안 등 운전자의 안전과 관련된 기능들은 보다 우선적으로 개발되어야 할 요건으로 밝혀졌다. 본 연구는 KANO와 TOPSIS를 결합한 우수한 모델을 통해 혁신적인 지능형 신제품의 특성에 맞는 새로운 제품 개발 방법론을 제시했다는 점에서 의의가 있다.