본 연구의 목적은 차, 커피, 와인, 맥주의 스마트폰 앱들의 종류와 기능을 비교하고 기술수용모델을 적용하여 차연관 앱의 실제 사용도를 높일 수 있는 기능을 제시하고자 하였다. 애플앱스토어에서 검색된 200개의 차, 커피, 와인, 맥주 앱들의 기능을 살펴본 결과 차, 커피, 와인, 맥주 앱들의 기능은 17개 종류로 파악되었다. 차와 커피 앱들의 기능은 유의한 차이가 없는 것으로 나타났는데 차와 와인, 차와 맥주 앱들의 기능은 유의한 차이가 있었다(p<0.01). 차연관 앱들은 오락성 위주의 앱들이 높은 비율을 차지하고 있으며 와인 앱들은 와인에 관한 정보 찾기, 와인의 특성을 기록하는 노트, 주변 상점/카페 찾기 등 유용성 위주의 앱들의 비율이 차, 커피, 맥주에 비하여 더 높은 것으로 나타났다. 차와 연관된 앱들의 실제 사용도를 높이기 위하여 커피, 와인, 맥주 앱들의 기능을 사례로 제시하였다. 국내 차연관 앱의 개발을 위하여 제시된 기능을 차연관 앱의 메뉴로 구성하여 제시하였다.
건식 이산화탄소 분리공정에서 아민 구조체의 운전 특성을 규명하기 위하여 1차 아민과 2차 아민 구조체를 합성하였다. TSA 조건에서 1차 아민과 2차 아민 건식 포집 분리제의 분리 특성을 연구하였다. (3-Aminopropyl) triethoxysilane을 1차 아민 전구체로 가교제로 이용하여 가교 결합된 2차 아민 전구체를 합성하였다. 합성된 2차 아민 전구체를 Tetraethyl orthosilicate를 구조배양제로 사용하여 2차 아민 고체상 이산화탄소 분리제를 합성하였다. 1차 및 2차 아민 구조체의 TSA 공정조건에서 이산화탄소 분리 특성을 비교하였다. 1차 아민에 흡수된 이산화탄소 분리는 170 ℃ 이상에서 완전히 이루어지나 이산화탄소에 의하여 아민이 우레아로 전환되며, 아민기 손실이 발생되었다. 아민 손실이 낮은 130 ℃ 재생시 1차 아민 분리제의 공정 운전성능(working capacity)은 본 구조체의 경우 2% 이하로 나타났다. 2차 아민이 낮은 재생온도에서 높은 이산화탄소 분리능을 나타내었다. 이산화탄소 2% 흡수 분위기와 100% 재생분위기에서 약 6.5%의 공정 운전 성능을 예측할 수 있었다.
본 논문에서는 위성항법 기반 교통인프라에서 제공되는 정보를 이용하여 차로 구분에 적용할 때 차로 구분 성능을 향상시키기 위한 차로 제한 조건을 제시하고 시뮬레이션을 통하여 성능을 검증하였다. 차로 제한 조건은 차량의 진행 방향과 차량이 위치하고 있는 차로의 관계를 이용하여 1차로와 마지막 차로의 차로 구분 임계치를 크게 설정하여 차로 구분 성공률을 향상시키는 기법이다. 시뮬레이션 결과 차로 제한 조건을 사용할 경우 4차로에서는 40%, 6차로에서는 25%, 8차로에서는 15%의 성능차로 구분 성능이 향상됨을 확인하였다.
바야흐로 4차 산업혁명의 시대가 도래하면서, 4차 산업혁명과 관련된 기술에 대한 관심 또한 나날이 높아져 가고 있다. 이런 시대적 상황에 맞춰, 본 연구에서는 웹 검색트래픽을 활용하여 4차 산업혁명 관련 기술의 국내 외 트렌드를 비교하고 관련된 기술에 대한 국내 정부R&D 과제 현황에 대해 분석해 보고자 한다. 본 분석은 먼저 관련 기술에 대한 정부 R&D 현황 과제 현황을 네트워크 분석하고 분석된 기술을 4차 산업혁명의 3가지 카테고리로 구분한다. 이후 카테고리별로 선별된 각각의 기술에 대해 구글의 웹 검색트래픽을 활용하여 관련된 기술의 국내 외 트렌드를 비교 분석한다. 본 연구를 통해 4차 산업혁명 관련 기술에 대한 과거와 현재의 관심 동향을 확인할 수 있을 것으로 예상된다. 또한, 해당 기술과 관련된 정부 R&D 과제 현황을 네트워크 분석하고 시각화하여 4차 산업혁명 관련 R&D 현황에 대한 직관적인 정보를 제공하고자 한다. 본 연구는 인류 최대의 혁명으로 정의되는 4차 산업혁명 기술에 대한 국내 외 트렌드 정보와 함께 현재까지 진행되어온 정부의 R&D 현황을 직관적으로 볼 수 있게 제공함으로써, 4차 산업혁명과 함께 다가오는 미래에 대한 올바른 정책 방향 설정에 기여할 것으로 기대된다.
학술정보는 1차자료와 2차자료의 2가지로 구분할 수 있다. 1차자료는 학술정보 그 자체이고 2차자료는 색인, 초록, 서지 등과 같은 1차자료를 찾아볼 수 있는 길잡이이다. 2차자료에 수록된 정기간행물의 중복된 점과 범위를 이전에 연구한 자료와 금번 조사한 자료를 비교 검토하였으며 문헌정보학분야 2차자료 Library and Information Science Abstract (LISA) : Library Literature (LL) : Information Science Abstract (ISA) 등 3가지의 주요 2차자료를 비교 분석한 결과 문헌정보학 관계 자료선정 및 장서개발 정책에 영향을 미칠 수 있음을 제시 하고있다.
해마다 대포차로 인한 사건 사고가 많이 일어나고 있으며, 피해율이 점점 더 증가하는 시점에서 검거율은 현저히 낮다. 이러한 문제를 줄이기 위해 대포차 검거 애플리케이션을 개발하고자 한다. 본 연구는 GPS와 사진으로부터 텍스트를 추출하는 기능을 활용하여 대포차를 검거하는 데 도움을 주는 애플리케이션이다. 사용자가 정차 및 주차되어 있는 차의 번호판을 사진 촬영 기능을 활용하여 자동으로 사진을 분석을 통해 차량의 번호를 인식하고, GPS를 활용하여 촬영한 장소의 위치 값을 추출하고 대포차 여부를 확인한다. 촬영한 차량이 대포차로 식별되면 관리 서버에 등록되고 대응 절차에 의해 대포차 검거 절차를 진행한다. 대포차의 실시간 검거를 위해 대포차 대응서버에서는 관리자에게 실시간으로 정보를 전송하고 알림 기능을 통해 검거 절차가 진행된다. 또한 실시간 대응에 어려움이 있는 상황에서는 자주 신고가 접수되는 출몰지역 정보를 관리자가 유추할 수 있도록 통계정보를 제공하여 추후 잠복에 의한 검거 정보를 제공한다.
차는 차나무 잎을 가공한 것으로 녹차 등의 비발효차, 우롱차 등의 반발효차, 홍차 등의 발효차로 분류된다. 우롱차, 홍차 등의 발효는 미생물이 관여하는 발효가 아니고 찻잎에 존재하는 효소에 의한 반응을 이용하므로 효소 발효차로 불리운다. 반발효차는 $10{\sim}65%$ 발효도 그리고 발효차는 85% 이상의 발효도 제품으로 통상 정의되나 발효정도를 판단할 수 있는 기준이 설정되어 있지 않아 발효도 100%에 해당되는 위치를 구명하여 발효차 발효정도 판별 기준으로 활용하고자 발효과정 중 일어나는 성분과 색조의 변화를 검토하였다. 적색도(a 값)와 황색도(b 값)는 위조 및 유념 과정에서부터 색을 띠기 시작하여 발효 진행과 함께 증가하여 발효 시작 일정시간 후 최고점에 도달하고 이후 감소를 보였다. 가시영역의 녹차와 홍차의 스펙트럼에서 가장 큰 차이를 보인 420 nm 흡광도 값은 발효 진행과 함께 증가되어 일정시간 후 최고점에 도달하고 이후 감소를 보였다. 찻잎 성분 중 카테킨류는 5종이 검출되었는데 발효 진행과 함께 모두 급격히 감소하였다. 그러나 카페인은 발효 진행과 관계없이 거의 일정 수준을 유지하여 카페인은 효소 발효에 의해 변환되지 않는 성분으로 확인되었다. 4종의 테아플라빈류는 발효 0%에 해당하는 녹차에는 검출되지 않았으나 발효 진행과 함께 생성됨이 확인되었다. 테아플라빈류는 4종이 검출되었는데 이중 생성량이 많은 것은 TF3,3'G와 TF3G 순이었으며 이 성분들은 발효의 진행과 함께 일정시간 후 최고점에 도달하고 이후 감소를 보였다. 발효차 제조과정 중 발효에 의해 생성되는 적색과 황색 그리고 420 nm의 흡광도 값 그리고 발효에 의해 생성되는 TF3,3'G와 TF3G 생성 최고점에 이르는 발효시간이 일치함이 발견되었다. 이 최고점은 발효도 100%에 해당하는 위치로 판단된다.
본 연구는 국내 자율주행차 시범운행지구 지정 및 운영에 따라 자율주행차 혼재 시 예상되는 교통 변화를 분석하여, 시범운행지구의 자율주행차 혼재 교통운영전략 수립을 목적으로 한다. 시범운행지구가 자율주행차의 안정적 상용화를 위한 테스트 베드로서의 역할을 해내기 위해서는 안전하고 효율적인 교통운영전략 수립이 요구됨에도 현재까지는 자율주행차 혼재에 따른 교통운영전략은 부재하다. 이에 본 연구에서는 자율주행차 혼재 시 자율주행차 시범운행 지구의 교통운영전략을 수립하고자 한다. 자율주행차 도입 단계별 교통운영전략 수립을 위해 자율주행차 혼입률에 따른 교통 효율성 및 안전성 분석을 수행하였으며, 분석 결과를 토대로 자율주행차 혼입률 30%, 70%를 기준으로 도입기, 과도기, 안정기로 구분하였다. 본 연구에서 자율주행차 도입 단계별로 제시한 교통류와 교통안전 관점의 교통운영전략은 다음과 같다. 교통류 운영전략은 자율주행차 도입기에는 기존 도로 인프라 첨단화, 과도기에는 자율주행차 전용차로 및 일반차 마일리지 제도 운영, 안정기에는 자율주행차 전용차로 확대 운영 및 제한속도 완화를 제시하였다. 교통안전 전략은 도입기에는 자율주행차 사고 발생 대응 매뉴얼 및 법 제도 마련, 과도기에는 자율주행차 사고 원인 분석 및 예방정책 시행, 안정기에는 자율주행차 시스템 고도화 및 보안정책 강화를 제시하였다. 본 연구에서 제시한 교통운영전략을 통해 향후 자율주행차 시범운행지구 내 자율주행차 혼재로 인해 예상되는 교통류 및 교통안전 관에서 선제적으로 대응할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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