국제해사기구의 온실가스 감축 노력으로, 해운 산업에서는 저탄소 연료로서 액화천연가스와 메탄올, 그리고 무탄소 연료로서 수소와 암모니아가 대두되고 있으며, 환경 친화적인 연료로 평가되고 있다. 특히 암모니아의 경우 화물로써 운반선을 통한 상당 기간의 운항 경험을 보유하고 있으며, 24년 하반기에는 암모니아 선박 엔진이 공급 예정으로, 상용화가 상대적으로 용이한 연료 중 하나로 간주되고 있다. 그러나 암모니아를 연료로 사용하기 위해서는 독성의 문제점을 극복해야할 필요가 있다. 5ppm 수준의 농도에서 후각으로 판단이 가능하며, 300ppm 이상을 30분 이상 흡입할 경우 회복이 불가능한 상태에 이를 수 있는 독성물질이다. 화학물질안전원에서 제공하는 KORA 프로그램을 사용하여 암모니아 벙커링시 누설시 발생할 수 있는 위험성에 대하여 평가하였으며, 1분간의 누설로 인해서 반경 약 7.5km에서 5ppm의 영향이 있을 수 있으며 이는 부산시 주요지역에 해당하며, 인체에 치명적일 수 있는 300ppm의 경우 벙커링 인근 인구밀집지역 및 학교등에 심각한 영향을 미칠 수 있음을 확인할 수 있었다. 따라서 암모니아 벙커링 관련 법제도가 부재한 상태로 작은 누설에도 광범위한 지역에 독성의 영향이 미칠 수 있기 때문에 지자체, 소방, 환경관서 등과의 유기적인 체계 구축이 마련될 수 있도록 법제도 개발이 필요하다.
본 연구는 동남아시아의 전자상거래 시장이 성장하고 있는 가운데, 향후 한국 물류기업들의 전략적 진출이 가능한 캄보디아 전자상거래 시장을 대상으로 진출 전략 수립을 위한 요인을 도출하고자 한다. 캄보디아는 높은 청년층 인구 비율, 높은 스마트폰 보급률, 편리한 결제시스템 도입, 정부 차원의 전자상거래 진흥 정책 등을 바탕으로 전자상거래 시장 성장성 및 성장 잠재력이 꾸준히 증가하고 있는 나라이다. 본 연구에서는 한국 물류기업이 캄보디아의 전자상거래 시장 진출에 필요한 요인들을 도출하고 상대적 중요도를 분석하여 세부 추진 전략을 수립하였다. AHP 분석기법으로 진출 전략 상위 요인 3가지를 도출하였으며, 각각 4가지의 하위요인을 제시하였다. 그 결과, '시장성 요인'(0.556), '정책 및 제도적 요인'(0.295), '기업역량 요인'(0.149)순으로 중요도가 나타났다. 하위요인 분석결과, '유통채널의 특징 및 성장가능성'(0.230), '소비자들의 구매력 및 인식 수준'(0.176), '현지 정부의 전자상거래 관련 정책 및 제도적 지원'(0.122), '현지 정부의 물류 인프라 구축 계획'(0.108) 순으로 중요도가 나타났다. 상위요인 및 하위요인 모두 캄보디아 전자상거래 시장의 특징 및 성장 가능성에 대한 내용이 중요하게 나타났으며, 이를 통해 한국 물류기업이 캄보디아 전자상거래 시장에 진출하려면 시장 규모와 성장 잠재력을 중요하게 본다는 것을 알 수 있었다. 본 연구의 결과는 향후 전자상거래 시장의 성장이 기대되는 캄보디아를 대상으로 한국 물류기업이 성공적인 진출을 도울 수 있는 가이드라인으로 활용될 수 있을 것이다.
Background: PM2.5 pollution has been a persistent problem in South Korea, with concentrations consistently exceeding World Health Organization (WHO) guidelines. The aging of the population in the country further exacerbates the health impacts of PM2.5 since older adults are more susceptible to the adverse effects of air pollution. Objectives: This study aims to evaluate how the health impact (premature death) due to long-term exposure to PM2.5 in South Korea could change in the future according to the trend of change in the country's population structure. Methods: The study employs a relative risk function, which accounts for age-specific relative risks, to assess the changes in premature deaths by age and region at the average annual PM2.5 concentration for 2022 and at PM2.5 concentration improvement levels. Premature deaths were estimated using the Global Exposure Mortality Model (GEMM). Results: The findings indicate that the increase in premature deaths resulting from the projected population structure changes up to 2050 would significantly outweigh the health benefits (reduction in premature deaths) compared to 2012. This is primarily attributed to the rising number of premature deaths among the elderly due to population aging. Furthermore, the study suggests that the effectiveness of the current domestic PM2.5 standard would be halved by 2050 due to the increasing impact of population aging on PM2.5-related mortality. Conclusions: The study highlights the importance of considering trends in population structure when evaluating the health benefits of air pollution reduction measures. By comparing and evaluating the health benefits in reflection of changes in population structure to the predicted PM2.5 concentration improvements at the provincial level, a more comprehensive assessment of regional air quality management strategies can be achieved.
대한민국은 인구 증가와 산업 발전의 결과로 많은 양의 오염물질을 배출하는 국가이자, 지리적 위치로 인해 월경성 대기오염의 심각한 영향을 받는 국가이다. 국내외에서 발생하는 오염물질이 대한민국의 대기오염에 큰 피해를 야기하는 상황에서, 대기 오염물질 배출원의 위치 정보는 대기 중 오염물질의 이동 및 분포를 파악하고, 국가 차원의 대기오염 관리 및 대응 전략을 수립하는 데 매우 중요하다. 본 연구는 이러한 배경을 바탕으로, 고해상도 광학위성 영상과 딥러닝 기반의 영상 분할 모델을 활용하여 대기오염 현황을 분석하는 데 필수적인 국내외 대기오염물질 배출원의 공간 정보를 효과적으로 획득하는 것을 목표로 수행되었다. 특히, 월경성 대기오염에 크게 기여하는 것으로 평가된 산업단지와 채석장을 주요 연구 대상으로 선정하였으며, 이들 영역에 대한 다목적실용위성 3호 및 3A호의 영상들을 수집하여 전처리한 후, 모델 학습을 위한 입력 및 라벨 데이터로 변환하였다. 해당 데이터를 활용하여 U-Net 모델을 학습시킨 결과, 전체 정확도는 0.8484, mean Intersection over Union (mIoU)은 0.6490을 달성하였다. 모델의 예측 결과 맵은 코스 어노테이션(Course Annotation) 방식으로 제작된 라벨 데이터보다 객체의 경계를 더욱 정확하게 추출하는 것으로 나타나, 데이터 처리 및 모델 학습 방법론의 유효성을 입증하였다.
본 연구는 고령사회로 접어든 부산시의 노인 보행환경을 위한 주요 지표를 도출하고 정책적 개선방안을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여, 선행연구와 설문 조사를 통하여 주요 지표를 선정하고, 부산의 노인 인구 비율이 높은 3곳을 대상으로 평가를 진행하여 그 효용성을 확인하였다. 분석 결과를 정리하면 첫째, 노인 비율이 가장 높은 대상지 3곳은 경사 주거지로, 대상지에서 거주하는 노인들은 경사로 인한 이동의 제약으로 매우 좁은 범위에서 활동하고 있다. 둘째, 대상지의 보차분리 및 보행자 안전 상황이 열악하여 보행 중 불법 주차 차량과 운행 중인 차량에 영향을 받고 있다. 셋째, 대상지의 가파른 경사가 있는 가로들이 노인에게 수직 이동을 강제하고 있으며 이 때문에 노인들은 외부활동에 어려움을 표출하고 있다. 넷째, 대상지는 외부활동 중 휴식을 취할 수 있는 공간이 부족한 것으로 파악되었다. 경사 주거지의 열악한 보행환경은 노인의 필수적 활동 및 사회적 활동을 제한하며 노인의 건강과 삶의 질에도 악영향을 미치므로, 노인의 건강 유지와 삶의 질 개선을 위해 노인의 이동과 외부활동에 영향을 미치는 사항들을 개선하는 조치가 이루어져야 할 것이다.
기후변화에 대한 대응으로 각국에서는 에너지수급계획에서 온실가스를 줄이는 목표를 제시하고 있으며, 그 이행을 위한 에너지 자원의 우선순위에서 늘 빠지지 않은 화두가 수소가스 이용이다. 이 수소가스를 이용하기 위한 대중적인 방법으로 수소연료전지 자동차의 이용을 꼽을 수 있으며, 이 수소연료전지 자동차를 이용하는데 필수적인 것이 수소충전소의 확충이다. 하지만 수소충전소의 확충을 위해서 여러 제약사항이 발생하고 있으며 그 중 가장 대표적인 것이 주민 수용성이다. 현재 국내 건립된 수소충전소 중 대부분은 인구밀도가 떨어진 외곽에 위치하고 있으며, 때문에 수소연료전지 자동차 이용자들의 불편은 해소되지 않고 있고 그에 따라 수소연료전지 자동차의 보급도 진전이 없다. 본 논문에서는 시민들이 많이 이용하는 철도부지에 수소충전소를 건설하였을 때의 위험성을 알아보기 위해 사고 피해 영향을 분석하였다. 대상 수소충전소 부지는 부산의 한 철도기지창을 대상으로 하였으며, 이 부지 주위에는 철도차량, 국도 및 상업시설이 존재한다. 최악의 시나리오를 가정했을 때 사로고 인해 영향을 받은 지역과 그 영향을 분석하여 수소충전소 부지의 안전에 대한 고찰을 하고자 한다.
Background: People's activities have been restricted due to the COVID-19 pandemic. These changes in activity patterns may lead to a decrease in fine particulate matter (PM2.5) concentrations. Additionally, the level of population exposure to PM2.5 may be changed. Objectives: This study aimed to analyze the impact of population movement and meteorological factors on the distribution of PM2.5 concentrations before and after the outbreak of COVID-19. Methods: The study area was Guro-gu in Seoul. The research period was selected as January to March 2020, a period of significant population movement changes caused by COVID-19. The evaluation of the dynamic population was conducted by calculating the absolute difference in population numbers between consecutive hours and comparing them to determine the daily average. Ambient PM2.5 concentrations were estimated for each grid using ordinary kriging in Python. For the population exposure assessment, the population-weighted average concentration was calculated by determining the indoor to outdoor population for each grid and applying the indoor to outdoor ratio to the ambient PM2.5 concentration. To assess the factors influencing changes in the ambient PM2.5 concentration, a statistical analysis was conducted, incorporating population mobility and meteorological factors. Results: Through statistical analysis, the correlation between ambient PM2.5 concentration and population movement was positive on both weekends and weekdays (r=0.71, r=0.266). The results confirmed that most of the relationships were positive, suggesting that a decrease in human activity can lead to a decrease in PM2.5 concentrations. In addition, when population-weighted concentration averages were calculated and the exposure level of the population group was compared before and after the COVID-19 outbreak, the proportion of people exceeding the air quality standard decreased by approximately 15.5%. Conclusions: Human activities can impact ambient concentrations of PM2.5, potentially altering the levels of PM2.5 exposure in the population.
이 연구에서는 서낙동강을 구성하는 소유역 중 대지면적 비율이 크고 인구밀도가 높은 해반천 유역의 유출 및 수질을 모의하기 위한 HSPF(Hydrological Simulation Program-FORTRAN)모형을 개발하였다. 유역에서 발생하는 비점오염 부하량을 관리하기 위한 세 가지 시나리오가 개발되어 모형에 적용되었고, 오염부하량의 감소와 부하지속곡선에 대비한 수질 기준 초과율이 분석되었다. 시나리오는 비점오염의 발생을 줄이기 위한 도로 청소, 다양한 저영향 개발 기법을 고려한 유출 저감 조치, 그리고 강으로 들어가는 비점오염원을 완화하기 위한 유입 저감 조치로 구성되었다. 첫 번째 시나리오에서는 김해시의 도로 청소 차량 수와 같은 실제 조건이 고려되었으며, 두 번째와 세 번째 시나리오에서는 적용 가능한 토지 이용별 면적의 50%에 저영향 개발 기법을 적용하는 것으로 적용되었다. 모든 세 가지 조치를 적용한 결과, BOD 오염 물질 부하가 58.28%, T-N은 58.49%, T-P는 51.56% 감소할 수 있는 것으로 도출되었다. 또한, 5년간 누적된 수질 측정의 60번째 백분위수를 목표 수질로 설정하고 구축된 유량지속곡선에 의한 초과율분석 결과, 결과적으로, BOD의 경우 조치 적용 전 41.57%의 초과율이 조치 후 16.32%로 감소하여, 초과율이 25.25% 감소하였다. T-N의 경우 조치 전 40.31%에서 조치 후 22.84%로, T-P의 경우 62.43%에서 27.22%로 감소하였다.
현대 사회에서는 세계 인구의 대부분이 도시에 몰려 있기 때문에, 도심의 소리는 중요한 의미를 가진다. 그 중 교통음은 가장 대표적인 도심소리 중에 하나이다. 일반적으로 도심 교통음은 환경소음으로, 대표적인 자연의 소리인 숲, 폭포소리등은 사람에게 긍정적인 효과를 주는 소리로 분류한다. 본 연구에서는 자연의 소리가 포함하는 백색잡음에 다양한 형태의 FFT보정 필터를 적용시켜, 사람이 가장 선호하는 형태의 백색잡음 주파수 특성을 발견하고 자연 소리와의 상관관계를 확인하였다. 그리고 여러 형태의 도심 교통음과 숲소리의 파형, 스펙트럼 비교를 통한 분석을 진행하였다. 분석 결과 도심 교통음이 숲소리에 비해 특정 주파수대역과 시점에 집중된 소리 에너지 특징이 있음을 발견하였으며, 이러한 특징이 사람에게 미칠 수 있는 부정적인 요소들을 확인하였다. 마지막으로 전극법 뇌파 실험을 통하여, 도심 교통음과 자연의 숲, 폭포소리를 직접 피실험자들에게 들려주어, 알파파와 베타파의 에너지 분포를 측정하였다. 측정결과 도심 교통음은 자연의 소리보다 현저하게 많은 양의 베타파를 발생 시켰으며, 반대로 자연의 소리는 많은 양의 알파파를 발생 시켰다. 이러한 결과를 통해 도심 교통음이 사람에게 미치는 부정적인 영향과 자연 소리의 긍정적인 영향을 직접적으로 확인하였다.
인구 및 세대 구조가 변화면서 점차 대면 관계를 꺼리는 고객의 태도 변화가 정보기술의 발달과 스마트폰의 확산으로 더욱 커지고 있다. 이는 정보기술에 익숙해진 현대 고객들의 소비패턴인 효율성 및 신속성과도 부합되는 것으로, 오프라인 망 중심의 유통회사들이 판매 및 서비스 방식을 언택트로 전환하려는 움직임이 활발해지고 있다. 최근 다양한 분야에서 언택트 서비스가 활성화되고 있지만, 뷰티 제품의 경우 고객의 피부타입 및 상태에 따라 제품 선택이 쉽지 않으므로 비대면을 통해 제품을 추천하기가 쉽지 않다. 이와 관련하여 온라인 뷰티 분야에서 제품 추천을 위한 추천시스템 개발 및 추천 관련 연구들이 수행되었지만, 대부분이 설문조사 방법이나 소셜 데이터를 이용하여 추천 알고리즘을 개발한 연구들이었다. 즉, 고객의 피부타입이나 제품 선호도 등의 실제 사용자 정보를 기반으로 세그먼트를 분류한 연구는 부족하였다. 그리하여, 본 연구에서는 뷰티 분야에서의 언택트 서비스 중의 하나인 모바일 애플리케이션의 고객 정보와 검색 로그 데이터를 기반으로 머신러닝 기법의 K-prototypes 알고리즘을 이용하여 고객 세그먼트를 새롭게 분류하고, 이를 기반으로 언택트 마케팅 전략 방안을 제안한다. 본 연구는 머신러닝 기법을 이용하여 새롭게 고객 세그먼트를 분류함으로써 관련 기존 문헌의 범위를 확장하였다. 더불어, 언택트 서비스라는 새로운 소비 트렌드를 반영하여 고객 세그먼트를 분류하고, 이를 기반으로 뷰티 분야의 언택트 서비스에 활용할 수 있는 구체적인 방안을 제시했다는 실무적 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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