진해만 해역은 태풍 내습 시에 우리나라 남동권 해역의 주요 태풍 피항지로 이용되고 있다. 하지만 태풍 내습 시 진해만 내 선박이 폭주하고 주묘가 다수 발생하는 등 해양사고 발생 가능성이 존재한다. 본 논문은 태풍 내습 시 진해만 피항지에 대해 안전 확보 및 효율적으로 관리할 수 있는 방안을 해당 해역의 VTS 관제사로부터 도출하고, 이를 선박 운항자에게 AHP 기법을 통하여 상대적 중요도를 도출하여 관리자와 이용자 의견이 반영된 안전대책을 제시하였다. AHP 설문조사를 위한 안전 대책 요소를 선정하기 위하여 진해만 내 태풍 내습 시 VTS 관제사의 대응 조치 평가 내용에 대해 분석하였다. 선정된 안전대책 요소를 기반으로 설문조사를 실시한 결과, 선정된 요소에 대해 선박 운항자는 선박의 안전을 효율적 관리보다 약 2배 이상 중요하게 생각하며, 종합적으로 피항선 관리, 정박구역 관리, 피항정보 관리, 규정 및 지침 마련, 시스템 장비 개선, 교육 및 홍보·알림 활동 순으로 중요하게 고려함을 파악하였다. 본 논문에서 식별된 방안 및 상대적 중요도를 통해서 진해만 태풍 피항지를 안전하고 효율적으로 관리하는 기반이 될 수 있을 것으로 사료된다.
Compound K (20-O-β-(D-glucopyranosyl)-20(S)-protopanaxadiol)는 진세노사이드의 활성성분이다. Compound K는 경구 투여 후 Rb1, Rb2 및 Rc가 사람의 장내 미생물의 β-glucosidase에 의해 생물전환 과정을 거쳐 생성된다고 알려져 있다. 본 연구는 생물전환된 인삼농축액에서 얻은 compound K를 이용해 항염증 및 독성을 조사하였다. 세포독성평가 결과, compound K는 0.001~1 ㎍/mL의 농도범위에서 유의적인 세포독성은 나타나지 않았으며, LPS로 염증이 유발된 RAW 264.7 세포에서 TNF-α, MCP-1, IL-6 및 NO의 생성을 억제하는 것으로 확인되었다. 동일 농도범위에서 TNF-α 및 IFN-γ로 염증이 유발된 HaCaT 세포는 compound K의 처리로 인해 IL-8의 생성을 감소시키는 것으로 나타났지만, IL-6의 경우 일부 농도에서 생성을 감소시켰으나, 통계적인 유의성은 나타나지 않았다. Brine shrimp를 이용한 치사율 검정법에서 compound K의 LC50는 0.37mg/mL로 다소의 독성을 함유하고 있는 것으로 나타났으나 compound K가 35% 고함유된 생물전환물은 LC50가 0.87mg/mL로 나타나 상대적으로 낮은 독성을 보였다. 따라서 이 생성물은 향후 여드름 완화용 화장품 개발에 사용할 수 있는 매우 우수한 기능성 소재가 될 수 있을 것으로 기대된다.
분자 단위의 폭발물질을 탐지하기 위하여, 고감도 응답성 센서의 개발이 요구되고 있다. 2차원 반도체는 얇은 적층형 구조를 가져 전하 캐리어가 축적될 수 있어, 전하 캐리어의 급격한 신호 변조 특성을 기대할 수 있다. WSe2 반도체 소재의 TNT(Trinitrotoluene) 폭발물질에 대한 탐지 효용성을 연구하기 위해, CVD(Chemical Vapor Deposition) 공정을 이용해 WSe2 박막을 합성하여 FET(Field Effect Transistors)을 제작하였다. 라만 분석과 FT-IR(Fourier-transform infrared) 분광 결과는 TNT 분자의 흡착과 WSe2 결정질의 구조적 전이 분석 정보를 나타내었다. 또한, WSe2 표면의 TNT 분자 흡착 전후의 전기적 특성을 비교하였다. TNT 도포 전, WSe2 FET에 백 게이트 바이어스로 -50 V를 인가함에 따라 0.02 μA의 최대 전류 값이 관측되었고, 0.6%(w/v) TNT 용액을 도포하였을 때 Drain 전류는 p-type 거동을 보이면서 0.41 μA의 최대 전류 값을 기록하였다. 이후 On/Of f Ratio 및 캐리어 이동도, 히스테리시스를 추가적으로 평가하였다. 본 연구에서는 WSe2의 TNT 분자에 대한 고감도와 신속한 응답성을 통해 폭발물질 탐지 센서 소재로서의 가능성을 제시하였다.
이 연구에서 우리는 안전보건경영시스템이 기업경영성과에 미치는 영향과 전기공사업체의 운영능력이 조절효과를 분석하였다. 첫째, 경영, 조직관리 및 자원 준비가 전기공사의 관리능력에 정(+)의 영향을 미칠 것이다. 이는 표준시공을 통한 고객 만족, 작업 안전 확보, 자연환경 보전 및 사회적 책임 추구가 조직 내에 잘 전달되고 이해가 높을수록, 시공계획서, 장비관리 상태가 적합 할수록 전기공사 관리능력에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 평가되었다. 둘째, 경영, 조직관리 및 자원 준비는 기업경영성과에 정(+)의 영향을 미쳤다. 이는 산업 안전보건법규가 강화되고 기업들의 안전보건활동 안전문화 등 관련 정보가 공개되어 조직관리가 원활하게 소통되면서 시공계획서와 장비관리를 OHSA의 기준에 적합할수록 측청결과도 높을 때 기업의 경영성과에도 긍정적인 영향을 미친 것으로 보인다. 마지막으로, 경영, 조직관리 및 자원 준비가 기업경영성과에 미치는 영향에 대해 전기공사의 관리능력은 매개 효과가 나타났다. 이는 독립변수인 경영조직이 기업경영성과에 미치는 직접효과는 .401 간접효과는 .168 총효과.658로 나타났으면, 자원 준비가 기업경영성과에 미치는 직접효과는 .423,간접효과는 .178, 총효과 .643으로 분석되었다.
본 연구에서는 Sentinel-1 synthetic aperture radar 영상을 활용하여 딥러닝 모델인 Swin Transformer로 국내 농업용 저수지의 수표면적을 모니터링 하는 방법을 제시한다. Google Earth Engine 플랫폼을 이용하여 70만톤 급, 90만톤급, 150만톤급 저수지 7개소에 대한 2017년부터 2021년 데이터셋을 구축하였다. 저수지 4개소에 대한 영상 1,283장에 대해서 셔플링(suffling) 및 5-폴드(fold) 교차검증 기법을 적용하여 모델을 학습하였다. 시험평가 결과 모델의 윈도우 크기를 12로 설정한 Swin Transformer Large 모델은 각 폴드에서 평균적으로 99.54%의 정확도와 95.15%의 mean intersection over union (mIoU)을 기록하여 우수한 의미론적 분할 성능을 보여주었다. 최고 성능을 보여준 모델을 나머지 3개소 저수지 데이터셋에 적용하여 성능을 검증한 결과, 모든 저수지에서 정확도 99% 및 mIoU 94% 이상을 달성함을 확인했다. 이러한 결과는 Swint Transformer 모델이 국내의 농업용 저수지의 수표면적 모니터링에 효과적으로 활용될 수 있음을 보여준다.
화석연료 사용에 따른 기후 변화 문제 및 자원 고갈에 대한 염려 때문에 바이오 연료는 그 중에서 가장 바람직한 재생에너지 대안이다. 하지만 대량 생산을 할 수 있는 경제성확보가 없으면 바람직하고 현실적인 대안이라 할 수 없다. 실시간 품질측정 시스템 개발은 바이오연료의 대량생산을 위하여 반드시 필요하다. 바이오 연료 중 바이오에탄올은 ASTM (American Society for Testing & Materials) D4806-10과 같은 품질 규격을 따르며 이에 명시된 평가방법을 대량 생산에 적용하려면 여러 어려움이 뒤따른다. 따라서 본 연구에서는 바이오에탄올 제품 품질 분석의 저가격화와 시간단축 및 생산 공정의 모니터링 실시간화를 해결하기 위해 근적외선 분광분석법과 화학계량학의 부분최소 자승법(Partial Least Squares)을 융합한 실시간 분광 모니터링 시스템을 새롭게 제안하였다. 수종의 전처리와 부분최소자승법을 이용하여 모델링한 결과 스펙트럼의 산란 보정, 노이즈 감소, 검량선의 유지보수 등에서 Savitzky-Golay 전처리가 가장 우수함을 보였다. 본 연구를 통해 실시간으로 품질 측정뿐만 아니라 분광분석 장치로 여러 성분을 동시에 측정 가능함을 보임으로서 비용의 절감도 가능할 것으로 예상된다. 그리고 상관계수 R2이 0.99 이상으로 실험실분석의 대체도 가능함을 보였다.
이 연구에서는 기존 프리캐스트 콘크리트 (Precast concrete, PC) 더블월 시스템의 복잡한 제작 공정을 간소화하면서 콘크리트 패널 형성 시 발생할 수 있는 레이턴스 등의 결함을 제거하고자 고안된 새로운 PC 더블월 공법을 소개하고 이때, PC 패널이 운반 또는 현장 콘크리트 타설 시 손상되지 않고 간격을 유지하는 역할을 하는 각형 강관에 대한 인장저항 성능을 규명하기 위한 실험적 연구를 수행하였다. 각형 강관의 단부 상세를 변수로 인장실험을 계획하였으며 개구부 형성에 따른 강판의 처리방법, 매립 콘크리트의 존치 유무, 추가적인 장부작용 확보를 위한 철근용접 등을 변수로 설정하여 효과적인 강관 단부 상세를 도출하고자 하였다. 결과적으로, 강관 단부의 측면을 절개한 강판을 강관 단부 방향 안쪽으로 절곡한 강관 실험체 (ST_CP)를 제외하고 기준실험체 (ST)에 비하여 20~30% 가량 증가한 최대 인장강도를 나타내었다. 기준실험체 내부에 콘크리트를 채운 실험체 (ST_CON)가 PC 더블월 제작 시 구성되는 각형 강관 연결부와 유사한 상세를 가지며 추가적인 시공과정과 비용이 요구되지 않으므로 가장 적합한 연결상세인 것으로 판단된다.
최근 달에서 에너지자원으로 활용할 수 있는 헬륨-3과 물 등이 발견됨에 따라 달은 심우주 탐사를 위한 전초기지로 주목받고 있다. 따라서 지속가능한 우주행성 탐사를 위해 달 현지 자원을 활용한 건설재료 생산 기술이 요구되고 있다. 본 연구에서는 마이크로파를 이용해 달 표면에서 쉽게 채취할 수 있는 월면토를 소결하여 건설재료로 생산하는 기술에 대한 가능성을 평가하였다. 효율적인 소결을 위해 하이브리드 소결 시스템을 구축하고 소결에 미치는 영향인자에 대한 실험적 연구를 수행하였다. 열에 반응하여 변색되는 감열지를 이용해 소결로 내 열 분포를 사전에 파악하고, 이를 기반으로 약 직경 1cm, 높이 2cm의 원통형 한국형 인공월면토 소결체를 제작하였다. 마이크로파를 분산시키는 효과가 있는 회전조건 하에서 제작된 소결체에 대해 밀도를 측정한 결과 마이크로파를 흡수하는 시료가 복수개로 배치될수록 마이크로파가 분산 흡수되어 높이에 따른 열 집중현상이 줄어들어 소결체의 균일도가 향상되었다.
최근 시스템 반도체 발전으로 인하여 자동차 산업의 전장(電裝)에 대한 기술혁신이 빠르게 진행되고 있다. 특히, 자동차의 전장화는 자동차 부품업체들의 기술개발 경쟁을 가속화시키고 있으며, 개발 주기 또한 빠르게 변화하고 있다. 이러한 변화로 인하여 연구개발에 대한 전략과 기획의 중요성은 더욱 강화되고 있다. 자동차 산업의 패러다임 변화로 인하여, 연구개발 전략 중의 하나인 제품-기술로드맵(P/TRM)은 기획 단계에서 기술예측, 기업의 기술수준평가, 기술획득방법(Make/Collaborate/Buy) 등의 분석을 통하여 개발이 이루어져야 한다. 제품-기술로드맵은 제품과 기술의 고객 니즈를 파악하고 기술의 선정, 개발방향을 설정하는 툴(Tool)로써, 미래의 발전방향 추세를 예측하고 매크로(Macro) 트랜드의 전략적 방향성과 목표를 설정하는데 사용된다. 하지만, 대부분의 기업에서는 해당 기술의 논문이나 특허 분석, 전문가 델파이에 주로 의존하는 정성적인 방법을 통하여 제품-기술로드맵을 개발하고 있다. 본 연구는 가트너의 하이프 사이클과 누적이동평균 기반 데이터 전처리, 딥러닝(LSTM) 시계열 분석 기법을 융합하여 자동차 산업 중심으로 제품-기술로드맵을 보완하고 강화시킬 수 있는 시뮬레이션을 통하여 실증 연구를 진행하였다. 본 논문에서 제시한 실증 연구는 자동차 산업 뿐만 아니라, 범용적으로 타제조업 분야에서도 사용 가능할 수 있다. 또한, 기업적인 측면에서는 그동안 정성적인 방법에 의존하던 로드맵 작성 방법에서 탈피하여 좀 더 정확한 제품-기술로드맵을 통하여 적기에 시장에 제품을 제공함으로써 선도업체로 나아가기 위한 밑거름이 될 것이라고 사료된다.
기술의 발전과 융합이 빠르게 이루어지고 있는 오늘날 유망기술을 어떻게 파악하여, 다양한 후보군들 중에서 최적의 R&D 대상을 어떻게 선정할 것인가에 대한 문제는 주요한 경영의사결정문제 중 하나로 부상하고 있다. 본 연구에서는 이러한 R&D 기술 선정 의사결정을 지원할 수 있는 새로운 지능형 의사결정지원시스템을 제안한다. 본 연구의 의사결정지원시스템은 크게 3가지 모듈로 구성되는데, 우선 첫 번째 모듈인 '기술가치 평가' 모듈에서는 기업이 관심을 갖고 있는 분야의 특허들을 분석하여 유망기술 파악에 요구되는 다양한 차원의 기술가치 평가지수 값들을 산출하는 작업이 이루어진다. 이를 통해, 현재 시점에서의 각 기술의 가치가 다양한 차원에서 평가가 이루어지고 나면, 두 번째 모듈인 '미래기술가치 예측' 모듈에서 이들의 시간 흐름에 따른 변화를 학습한 인공지능 모형을 토대로 각 후보기술들이 미래 시점에 어떤 가치지수값을 갖게 될 것인지 예측값을 산출하게 된다. 마지막 세 번째 모듈인 '최적 R&D 대상기술 선정 지원' 모듈에서는 앞서 두 번째 모듈에서 산출된 각 차원별 예상 가치지수값들을 적절히 가중합하여 기술의 종합적인 미래가치 예측값을 산출하여 의사결정자에게 제공하는 기능을 수행한다. 이를 통해 의사결정자가 자사에 적합한 최적의 R&D 대상기술을 선정할 수 있도록 하였다. 본 연구에서는 제안된 시스템의 적용 가능성을 검증하기 위해, 10년치 특허데이터에 인공신경망 기법을 적용하여 실제 기술가치 예측모형을 구축해 보고, 그 효과를 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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