본 연구에서는 차폐성능의 우수함이 증명된 납 사용에 있어 나타나는 단점을 보완하고 불필요한 인체 피폭을 제어하기 위하여 3D 프린팅 기술을 이용하였다. 3D 프린터는 3차원 형상 구현이 가능하며, 개인의 아이디어를 즉각적으로 적용할 수 있어 시제품 제작 비용 및 기간을 줄여주면서 기술 보완 유지에 큰 장점이 있다. 다양한 특증의 3D 프린터 중 FDM 방식을 채택하였으며, 출력에 사용되는 필라멘트를 폴리락트산 (Polylactic acid, PLA)와 텅스텐 두 가지 소재를 혼합하여 연구용 압출기를 활용해 제작하였다. 출련된 혼합 필라멘트를 형태학적 차폐체로 구현하였으며, 선량평가를 통해 유효성 검증과 동시에 다양한 물질의 차페체 제작에 기초 정보 제공에 목적을 두었다. PLA와 텅스텐을 혼합하여 연구용 압출기로 제작된 필라멘트는 텅스텐 함유 비율에 따라서 10 %, 20 %, 30 %, 40 %, 50 %로 구분하여 제작하였다. 3D Modeling, STL File 저장, G-code생성, 출력등의 처리과정으로 10 cm × 10 cm × 0.5cm의 크기로 각각 제작하였고, 관전압 60 kVp, 80 kVp, 100 kVp, 120 kVp와 관전류 20 mAs, 40 mAs의 조건으로 선량 및 차폐성능 평가 실험하였다.
간척지에서 내염성이 강한 우량초종을 선발하여 조사료로서 이용가능성을 검토하고자 1993. 5~1994. 6월까지 발아생리, 염농도별 초기생육, 영양가 및 기호성 등을 조사한 연구결과는 다음과 같다. 1. 사료화가 가능한 두 초종은 갯겨이삭(Puccinellia coreensis Honda)과 갯꾸러미풀(P. nipponica Ohwi)이었다. 2. 두 초종은 호광성이고 저온발아성 종자였으며, 발아적온은 1$0^{\circ}C$이었고, 발아소요 기간은 30일정도였다. 3. 휴면성이 인정되었으며, 건조보다는 습윤상태에서, 저온보다는 고온상태로 1~3일 저장하면 발아율을 갯겨이삭은 18.0%, 갯꾸러미풀은 39.0% 증가시킬 수 있었다. 4. 염농도별 초기생육을 보면 갯겨이삭은 염농도 1.00%, 갯꾸러미풀은 염농도 0.50%에서도 생육이 양호하였다. 5. 색물체에 영양가를 보면 조단백질함량은 갯겨이삭이 8.4%, 갯꾸러미풀이 7.1%로 재배작물인 이탈리안라이그라스의 10.3%보다 다소 작았으나 가용성 무질소물은 갯겨이삭, 이탈리안라이그라스 및 갯꾸러미풀 순이었다. 또한 가소화양분 함량은 53.6~56.6%로 이탈리안라이그라스의 57.8%와 큰 차이가 없었다. 6. 갯겨이삭 및 갯꾸러미풀은 재배작물과 마찬가지로 소에 대한 기호성이 양호하였다.
본 연구에서는 PEBAX/PEG-CA 복합필름을 제조하여 내부에 아염소산나트륨 분말을 포함한 스마트 샤쉐를 제작하였다. 또한, TGA, DSC, FT-IR, UV-vis를 통해 샤쉐의 화학적 구조 및 열적 특성과 더불어 샤쉐 적용성 평가를 위해 이산화염소 가스 방출량을 측정하였다. PEBAX/PEG-CA 복합필름은 친수성 및 혼화성을 바탕으로 매트릭스 내에서 강한 화학적 상호작용을 하는 것을 확인하였다. 특히, 구연산의 함량이 높아질수록 복합필름의 열 안정성이 저하되었지만, 저온 및 상온의 유통환경과 필름 제작 온도 범위(<℃)에서 열분해가 발생하지 않았으므로 샤쉐의 제작 및 적용이 가능할 것으로 사료된다. 본 연구의 핵심인 이산화염소 가스 방출량 측정에서는 스마트 샤쉐가 측정 기간인 14일 동안 내부 아염소산나트륨의 이산화염소 가스 방출을 지속적으로 활성화했으며, 산층의 구연산 함량이 높아짐에 따라 방출량이 증가하는 것을 확인하였다. 따라서, 스마트 샤쉐 내부의 아염소산나트륨 함량 및 산층의 구연산 함량 조절 또는 포장크기의 변경 등을 통해 이산화염소 방출량을 효과적으로 조절할 수 있으며, 이는 별도의 설비 및 고가의 장비 없이도 살균 효과를 연장시키는 이점이 있다. 위 실험 결과에 따라 제품 특성 및 포장 용적에 따라 스마트 샤쉐의 응용 적용이 가능할 것으로 판단된다. 하지만, 확실한 소비자 안정성 확보와 스마트 샤쉐의 적용 확장성을 확인하기 위해 항균성 및 저장성 측면에서 향후 연구가 필요하다.
교통카드 데이터는 승하차 정류장과 시각 등 활용가능성 높은 정보들을 포함하고 있어 대중교통 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 데이터 수집·저장 과정에서 물리적·환경적 요인에 의해 다양한 오류가 교통카드 데이터에 존재하지만, 오류 유형과 보정에 대한 연구는 부족한 상황이다. 본 논문에서는 교통카드 데이터의 승하차 정류장 정보 오류를 상세히 살펴보았다. 제주특별자치도에서 수행된 버스승하차조사 자료와 동일 기간을 대상으로 수집된 교통카드 데이터와 승차정류장을 중심으로 비교한 결과 교통카드 데이터의 승차정류장 정보 오류율이 6.2% 수준으로 보정이 필요함을 확인하였다. 6단계로 구성된 버스정보시스템 데이터 기반 교통카드 승하차 정류장 정보 오류 보정 알고리즘을 제시하였다. 버스승하차조사 자료와 버스정보시스템 데이터를 비교한 결과 승차정류장 정보 일치율은 98..3% 수준으로 버스정보시스템 데이터를 활용하여 정류장 오류 보정 가능성을 확인하였다. 본 논문에서 제시한 교통카드 승하차 정류장 정보 오류 보정 알고리즘의 성능을 승차정류장을 중심으로 누락을 제외하고 평가한 결과 교통카드 승차정류장 정보 오류율이 보정 전 6.2%에서 보정 후 1.0%로 5.2%p 감소한 것으로 나타났다. 정류장 정보 오류가 보정된 교통카드 데이터를 통해 버스 노선 조정과 대중교통 인프라 투자 정책의사 결정이 보다 합리적으로 수행될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 ChatGPT나 자율주행 자동차 등의 인공지능 분야의 급속한 발전으로 인해 인공지능에 대한 관심이 높아졌다. 그러나 아직 인공지능은 학습 과정에서 알 수 없는 요소가 많이 존재하여 모델을 개선하거나 최적화하기 위해서 필요 이상의 시간과 노력을 들여야 하는 경우가 많다. 따라서, 인공지능 모델의 학습 과정에서 가중치 변화를 명확하게 이해하고 해당 변화를 효과적으로 분석할 수 있는 도구 또는 방법론이 절실하게 요구되고 있다. 본 연구에서는 이러한 점을 해결하기 위해 누적 가중치 변화량을 시각화해주는 시스템을 제안한다. 시스템은 학습의 일정한 기간마다 가중치를 구하고 가중치의 변화를 누적시켜서 누적 가중치로 저장하여 3차원 공간상에 나타내게 된다. 이로 인해 보는 이로 하여금 한눈에 레이어의 구조와 현재의 가중치 변화량이 이해되기 쉽게 구성하였다. 이러한 연구를 통해 인공지능 모델의 학습 과정이 어떻게 진행되는지에 대한 이해와 모델의 성능 향상에 도움이 되는 방향으로 하이퍼 파라미터를 변경할 수 있는 지표를 얻게 되는 등 인공지능 학습 과정의 다양한 측면을 탐구할 수 있을 것이다. 이러한 시도를 통해 아직 미지의 영역으로 여겨지는 인공지능 학습 과정의 일부를 보다 효과적으로 탐색하고 인공지능 모델의 발전과 적용에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
최근에 우리나라에서 뿐만 아니라, 세계 곳곳에서 태풍, 산불, 장마 등으로 인한 재해가 끊이지 않고 있고, 우리나라 태풍 및 호우로 인한 재산 피해액만 1조원이 넘고 있다. 이러한 재난으로 인해 많은 인명 및 물적 피해가 발생하고, 복구하는 데도 상당한 기간이 걸리며, 정부 예비비도 부족한 실정이다. 이러한 문제점들을 사전에 예방하고 효과적으로 대응하기 위해서는 우선 정확한 데이터를 실시간 수집하고 분석하는 작업이 필요하다. 그러나, 센서들이 위치한 환경, 통신 네트워크 및 수신 서버들의 상황에 따라 지연 및 데이터 손실 등이 발생할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 통신네트워크 상황에서도 분석을 정확하게 할 수 있는 2단계 하이브리드 상황 분석 및 예측 알고리즘을 제안한다. 1단계에서는 이기종의 다양한 센서로부터 강, 하천, 수위 및 경사지의 경사각 데이터를 수집/필터링/정제하여 빅데이터 DB에 저장하고, 인공지능 규칙기반 추론 알고리즘을 적용하여, 위기 경보 4단계를 판단한다. 강수량이 일정값 이상인데도 불구하고 1단계 결과가 관심 이하 단계에 있으면, 2단계 딥러닝 영상 분석을 수행한 후 최종 위기 경보단계를 결정한다.
하구역은 강과 하천을 통해 육상과 해양을 연결하는 전이수역으로 해양으로 공급되는 많은 물질들은 연안환경의 일차 생산성을 결정하는 중요한 역할을 담당하며, 이러한 연안생태계는 생물량에 의해 제거되는 탄소인 블루카본의 탄소 저장소로서 기후변화를 완화시키는 역할을 한다. 우리나라의 서-남해 하구역(한강, 금강, 영산강, 섬진강, 낙동강)과 동해 용승해역에서 지난 6년간 표층퇴적물의 평균입도와 유기탄소 함량의 변화와 두 인자들 사이의 상관관계를 분석하였다. 조사기간(2015-2020년) 동안 서-남해 하구역과 동해 용승해역 표층퇴적물의 평균입도와 유기탄소 함량은 계절적 변화가 관찰되지 않았으며, 전반적으로 각 해역의 다양한 해양환경 및 수리역학적 조건에 의해 두 인자들이 조절되는 것으로 해석된다. 조사된 모든 시료채취의 동시성이 없는 문제점에도 불구하고 연구지역에서 분석된 모든 퇴적물 평균입도들의 평균값과 유기탄소 함량의 평균값은 양의 상관관계를 보이며 각 하구역과 동해 용승해역을 구분한다. 동일한 양의 상관관계를 보이는 각 하구역에서는 아마도 같은 과정에 의한 퇴적물 점토입자의 퇴적이 유기탄소 축적에 중요한 역할을 담당한다. 그러나 동해 용승해역은 하구역과 다르게 추가적인 유기탄소 축적의 요인이 나타난다. 국내 주요 하구역들이 연안환경에서 중요한 탄소저장소로서 평가되기 위해서는 탄소 저장량 계산을 위한 추가적인 자료(퇴적률, 전밀도 등)가 요구된다.
쌈채소나 산나물로 알려진 곤달비(Ligularia stenocephala)의 종자나 종묘는 시장 거래가격이 높게 형성되어 재배농가의 경영비 증가로 이어지고 있다. 또한, 곤달비의 종자는 대개 농가 자가 채종으로 생산되며, 채종재배에 대한 체계가 정립되어 있지 않다. 이에 본시험은 곤달비의 우량종자 생산을 위한 종자결실률 향상 재배조건과 채종적기를 구명하고자 하였다. 전북 남원시 허브산채시험장에서 2018년 10월에 2년생 곤달비 종묘를 포장에 정식하여 시험을 실시하였다. 적정 채종 재배조건을 구명하기 위해 2019년 노지, 하우스, 55% 차광막을 설치한 노지포장에서 곤달비의 개화시기, 개화율, 생육특성, 결실률 등을 조사하였다. 더불어 채종적기를 설정하기 위해서 곤달비 개화 후 50일~100일 동안 7일 간격으로 채종하여 결실률, 채종량, 종자 발아율을 조사하였다. 곤달비의 개화는 하우스재배, 노지재배의 경우 7월 하순, 차광재배는 8월 초순 개화가 시작되었으며, 개화 최성기도 하우스재배와 노지재배가 차광재배와 비교해 15일 정도 일렀다. 하지만 개화 종료 시기는 노지재배가 가장 빨랐으며 하우스재배가 가장 늦었다. 개화율은 하우스재배, 차광재배, 노지재배 순으로 높았다. 개화기 생육특성는 차광재배일 때 초장과 화경장이 가장 컸으며, 화서수와 자방수는 하우스재배가 타 재배방법에 비해 다소 많았다. 곤달비 재배방법에 따른 결실률은 차광재배가 70.1%, 노지재배가 21.9%, 하우스재배가 15.8%이었으며, 채종량은 차광재배의 경우 10a당 39.6kg, 노지재배 4.9kg, 하우스재배 4.6kg이었다. 백립중과 종자길이, 종자너비 또한 차광재배가 타 재배방법에 비해 양호하였다. 채종시기에 따른 결실률은 채종시기가 늦어질수록 높은 값을 가졌으나, 화경당 채종량은 개화 후 70일에 85일 사이에 가장 많았다. 발아율은 노지재배의 경우 개화 후 70일 이후부터 90% 이상으로 높은 발아율을 보였고, 차광재배는 개화 후 65일부터 95% 이상의 발아율을 나타냈으나 하우스재배의 경우에는 개화 후 80일 이후부터 85% 이상으로 발아율이 양호하였다. 따라서 곤달비의 우량종자를 생산하기 위해서는 55% 차광막을 설치한 노지에서 재배하여 개화 후 65일 이후부터 종자가 비산하기 전까지 채종해야 할 것으로 여겨진다.
건설프로젝트는 공기 지연, 건설 재해 등 다양한 요인으로 인한 리스크가 존재한다. 이러한 건설 리스크를 기반으로 건설프로젝트의 공사 기간의 산정 방법은 주로 감독자 경험에 의존한 주관적 판단으로 이루어지고 있다. 또한, 공기 지연과 건설 재해로 지연된 건설프로젝트 일정을 맞추기 위한 무리한 단축 시공은 부실시공 등의 부정적인 결과를 초래하며, 지연된 일정으로 인한 사회 기반 시설물 부재로 경제적 손실이 발생한다. 이러한 건설프로젝트의 리스크 해결을 위한 데이터 기반의 과학적 접근과 통계적 분석이 필요한 실정이다. 실제 건설프로젝트에서 수집되는 데이터는 비정형 텍스트 형태로 저장되어 있어 데이터를 기반으로 한 리스크를 적용하기 위해서는 데이터 전처리에 많은 인력과 비용을 수반하기 때문에 텍스트 마이닝을 활용한 데이터 분류 모델을 통한 기초자료를 요구한다. 따라서, 본 연구에서는 건설프로젝트 문서를 수집하여 텍스트 마이닝을 활용하여 SVM(Support Vector Machine) 기반의 데이터 분류 모델을 통해 리스크 관리를 위한 문서 기초자료 생성 분류 모델을 개발하였다. 향후 연구 결과를 통해 정량적인 분석을 통해서 건설프로젝트 공정관리 등에 있어 효율적이고 객관적인 기초자료로 활용되어 리스크 관리가 가능해질 것으로 기대된다.
자생산채류(自生山菜類)인 곤드레의 종자발아(種子發芽) 특성(特性)을 구명(究明)하고 나아가 생체생산에서 차광정도(遮光程度)가 3년째의 생존율(生存率), 생육(生育) 및 연차별(年次別) 수량(收量)을, 종자생산(種子生産)에서는 생존율(生存率), 개화기(開花期), 착과(着果) 및 연차별(年次別) 종자수량(種子收量)을 조사한 바 다음과 같은 결과(結果)를 얻었다. 1. 종자(種子)는 치상후(置上後) $3\sim4$일이 지난후 부터 발아(發芽)하기 시작하였으며 저온저장일수(低溫貯藏日數)가 길수록 발아율(發芽率)이 높아 60일이상 저장시(貯藏時) $60\sim80%$ 이상의 발아율(發芽率)을 나타내었다. 광조건별로는 암상태(暗狀態)보다 명상태(明狀態)에서 발아율(發芽率)이 높은 경향이었다. 2. 곤드레의 재배기간중(栽培期間中) 50% 차광망처리구(遮光網處理區)는 무차광구(無遮光區)의 최고기온(最高氣溫) $24.1\sim27.5$, 최저기온(最低氣溫) $8\sim18.6^{\circ}C$, 밝은날 조도(照度) 72,280Lux, 흐린날 26,380Lux에 비해 최고기온(最高氣溫) 약 $4^{\circ}C$, 최저기온(最低氣溫) $1^{\circ}C$ 낮았으며 조도(照度)에 있어서 맑은 날 42%, 흐린 날은 47%의 낮은 수광률(受光率)을 나타내었다. 3. 경엽(莖葉)의 생육(生育) 및 엽녹소(葉綠素) 함량(含量)은 차광정도(遮光程度)가 클수록 많았으며 연화도(軟化度) 또한 높아 품질(品質)이 우수(優秀)하였으며 경엽(莖葉)의 수량(收量) 역시 무차광구(無遮光區)보다 차광강피복구(遮光綱被服區)에서 가장 많았으며, 특히 3년차까지의 평균수량은 30% 차광망처리(遮光網處理)에서 40,290kg/ha로 가장 많아 곤드레 재배시에는 30%이상의 차광망재배(遮光網栽培)가 유리할 것으로 판단되며 재배년차간(栽培年次間) 경엽수량(莖葉收量)에 있어서는 2년차재배시(年次栽培時)의 수량(收量)이 가장 많았으며 3년차재배시(年次栽培時)에는 생존율(生存率)이 떨어져 다소멸소(多少滅少)되는 것으로 나타나 결국 2년차(年次)까지 경엽(莖葉)을 수확(收穫)한 후 모주(母株)를 갱신(更新)하는 것이 경제적(經濟的)일 것으로 생각되었다. 4. 채종재배(採種栽培)에 있어서 개화시는 8월(月) 중일순(中一旬)으로 차광정도(遮光程度)가 클수록 점차 늦어졌으며 무차광에서 개화량(開花量) 및 결실률(結實率) 등(等)이 높았으며 3년간 평균 종자수량(種子收量)은 $2,560{\iota}/ha$로 가장 많아 고랭지(高冷地)에서 실생묘를 이용하여 곤드레의 채종재배(採種栽培)는 무차광재배(無遮光栽培)가 유리(有利)하고 재배년한(栽培年限)은 3년차(年次) 종자채종후(種子採種後) 모주(母株)를 갱신(更新)하는 것이 경제적(經濟的)일 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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