• 트랜스-
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• 제8권
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• pp.95-127
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• 2020

본 연구는 태극권 움직임에서 신체의 이완방법을 개발하기 위해 바티니에프 기본원리를 적용하여 태극권 움직임의 원리를 분석하였다. 이 연구과정을 통해 태극권과 바티니에프의 신체 움직임이 일맥상통한다는 것을 알 수 있었다. 첫째, 태극권과 바티니에프의 신체 움직임 철학 각도에서 살펴보면 두 기법의 궁극적인 목표는 모두 정신과 신체의 통합이다. 즉 동양의 심신일원론(心身一元論)과 서양의 신체자각(Body Awareness)이 일맥상통하였다. 둘째, 바티니에프가 제시한 호흡지지의 측면에서 살펴보면 두 기법은 모두 호흡을 통해 신체를 자연스럽게 움직이게 하고 각 부위를 이완시킨다. 태극권에서 기(氣)는 생명의 바탕이며 신(身)의 힘이다. 즉, 태극권의 호흡은 몸과 마음(Body- Mind)을 소통, 조화, 융화시킬 수 있는 것이다. 다시 말해서 태극권의 호흡은 정신적인 융합을 통하여 이루어지며 움직임에 영향을 주었다. 바티니에프의 호흡지지도 마찬가지다. 바티니에프의 호흡은 모든 관점에서 움직임에 영향을 주고 호흡은 몸의 내부와 외부의 형태를 모두 변화시킨다고 한다. 셋째, 바티니에프가 제시한 중심부지지의 측면에서 살펴보면 두 기법은 모두 중심을 강조하였다. 중심 지지를 의식하면서 움직이면 몸의 표면적인 근육보다는 좀 더 깊은 근육을 사용할 수 있으며 이를 통해 강하고 유연한 움직임을 가능하게 하였다. 태극권의 기침단전(氣沉丹田)은 의식적으로 복식호흡을 사용하고 힘을 중심으로 모은다. 이러한 운동을 할 때 중심은 더 안정되고 호흡 역시 순조로워진다. 넷째, 바티니에프 기본원리에서 제시한 회전적 요인의 측면에서 살펴보면 모두 회전을 사용한 움직임을 통해 신체 이완이라는 목적을 이루게 된다. 바티니에프의 회전적 요인은 축을 중심으로 3차원적으로 움직이는 관절운동이라는 특성을 인지함으로써 동작을 더욱 쉽게 하고 자유롭게 할 수 있었다. 태극권도 마찬가지다. 태극권은 원형과 나선형(Spiral Movement)의 움직임을 통해서 공간을 최대한 접근하고 매끄럽게 흐름을 전환해서 이완이라는 목적을 이루게 되었다. 다섯 번째, 코헨(Bonnie Bainbridge Cohen)의 Body-Mind Centering Work 이론을 토대로 바티네에프가 정립한 발달 모형의 각도에서 살펴보면 태극권의 움직임의 발전과정과 발달 모형에서 제시한의 호흡, 중심-말초부 연결 / 중앙 반사, 머리- 꼬리뼈 연결 / 척추의 움직임, 상체-하체 연결 / 상응하는 움직임, 신체의 반쪽 연결 / 동종 편측 연결, 교차 측면 연결 / 대측 연결 모두 일맥상통함을 알 수 있었다. 즉 태극권은 호흡을 통해 에너지를 중심으로 모으고, 요추를 통해 상체와 하체를 연결하며 움직임이 발전할 때 동종 편측 연결뿐만 아니라 교차 측면 연결을 할 수 있다. 이러한 연구를 통해 무용의 움직임을 자연스럽게 표현하고, 신체 자각을 토대로 중심축과 관절, 및 균형을 이용한 신체의 움직임 원리를 분석해낼 수 있었다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제62권1호
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• pp.36-43
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• 2024

폐어망은 해양 플라스틱 폐기물의 50% 이상을 차지하며, 해양생태계를 파괴하는 주요 원인으로 지목되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 폐어망은 소각, 매립, 기계적 재활용 등의 방법으로 처리되고 있으나, 부가가치가 낮은 제품으로 재활용되며, 오염 물질을 배출한다는 한계가 존재한다. 하지만 플라스틱 고분자로 구성된 폐어망은 열분해 방법을 통해 처리할 경우, 합성가스 및 열분해유와 같은 유용한 자원으로 재활용할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 CO₂ 기반에서 폐어망을 촉매 열분해하여 고순도의 H₂를 생산하는 공정을 제안하였다. 제안된 공정은 다음 3단계로 구성된다. 첫째, 전처리 된 폐어망을 CO₂ 기반 하 Ni/SiO₂ 촉매 열분해 반응을 통해 합성가스 및 열분해유를 생산한다. 둘째, 생성된 열분해유를 연소시켜 열분해 반응의 에너지원으로 재사용한다. 마지막으로, 합성가스를 WGS (Water-Gas-Shift) 및 PSA (Pressure Swing Adsorption)를 통해 고순도의 H₂로 전환한다. 본 연구에서는 제안된 공정의 열분해 결과를 일반적인 열분해 조건인 기존 N₂ 기반 열분해 결과와 비교하였다. 시뮬레이션 결과, 폐어망 500 kg/h을 열분해 시 N₂ 기반에서는 2.933 kmol/h의 고순도 H₂를, CO₂ 기반에서는 3.605 kmol/h 의 고순도 H₂를 생산 가능했다. CO₂ 기반 폐어망 열분해에서 CO 생산이 향상되어 최종적으로 H₂ 생산량이 증대된 결과가 도출되었다. 또한 폐어망 열분해 시 CO₂ 기반에서는 공정 운전 과정에서 배출되는 CO₂를 포집 후 활용함으로써, N₂ 기반 열분해에 비해 CO₂ 배출량을 89.8% 줄일 수 있었다. 연구 결과를 바탕으로 CO₂ 기반에서의 제안 공정은 폐어망 재활용과 더불어 친환경적인 수소 연료생산이라는 목표를 달성할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국조경학회지
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• 제51권3호
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• pp.70-82
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• 2023

최근 IT 기술과 데이터의 범람으로 생활 전반적인 부분의 패러다임이 전환되고 있다. 이러한 기술의 발전과 변화는 학술영역에도 영향을 미치고 있다. 학문적 교류와 연계를 통해 연구주제나 연구 방법의 개선이 이루어지고 있다. 특히, 데이터 기반의 연구 방법이 다양한 학문분야에서 진행되고 있으며 조경학에서도 지속적인 연구가 필요한 시점이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 시대적 상황을 반영하여 인공지능의 한 분야인 머신러닝을 활용한 경관 선호 평가 및 예측모델의 개발 가능성을 알아보는 것을 목표로 한다. 본 연구의 목표를 달성하기 위하여 경관 분야에 머신러닝 기법을 적용하여 경관 선호 평가 및 예측 모델을 구축하고, 구축된 모형의 모의정도를 검증하였다. 이를 위해 본 연구에서는 최근 신재생에너지 사업으로 주목받는 풍력발전시설 경관 이미지를 연구대상으로 선정하였다. 분석을 위하여 풍력발전시설 경관 이미지를 웹크롤링 기법을 활용하여 수집하고 분석 테이터셋을 구축하였다. 우수한 성능의 예측모델 도출을 위하여 머신러닝 분석에 활용되는 University of Ljubljana의 프로그램인 오렌지 버전 3.33을 활용하였다. 또, 머신러닝 학습데이터의 평가기준을 통합한 모델과 평가기준 별도 모델 구조를 활용하였으며, 머신러닝 분류모델에 적합한 kNN. SVM, Random Forest, Logistic Regression, Neural Network 알고리즘을 사용해 모델을 생성하였다. 생성된 모델을 성능 평가를 실시하여 본 연구에 가장 적합한 예측모델을 도출하였다. 본 연구에서 도출된 예측모델은 경관의 유형에 따른 분류, 경관과 대상의 시거리에 따른 분류, 선호에 따른 분류 등 3가지 평가기준을 별도로 평가 후 종합해 예측하여 결과를 도출하였다. 연구 결과 경관 유형에 따른 평가 기준 정확도 0.986, 시거리에 따른 평가 기준 정확도 0.973, 선호에 따른 평가 기준 정확도 0.952에 달하는 높은 정확도를 가진 예측모델을 개발하였으며, 평가데이터 예측 결과를 통한 검증과정을 보아도 모델의 성능 치를 상회하는 성과를 도출했음을 알 수 있다. 경관 관련 연구에서 머신러닝을 활용한 예측모델 개발 가능성을 알아본 실험적 시도로 이미지 데이터의 수집 및 정제를 통해 데이터 세트를 구축하여 높은 성능의 예측모델이 생성 가능하며, 이후 경관 관련 연구 분야에 활용될 수 있다는 가능성을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과와 시사점, 한계점을 반영한다면 풍력발전시설의 경관뿐만 아니라 자연경관이나 문화경관 등 다양한 형태의 경관 예측모델 개발이 가능할 것으로 생각되며, 경관 유형에 따라 이미지를 분류하는 모델의 연구를 통해 데이터 분류의 시간을 단축하거나 머신러닝을 활용한 경관예측 인자분석을 통해 경관계획 요소의 중요도 분석 등의 주제에 맞는 연구 방법을 탐색하고 적용하여 후속 연구를 진행한다면 조경학 분야에서도 머신러닝 기법을 보다 유용하고 가치 있게 활용할 수 있을 것으로 생각된다.