본 논문에서는 저차원 확률 함수를 사용하여 연속적인 선형 공극비 기울기를 갖는 기능경사재료 형태의 가상 시편을 제작하였다. 실제 물 시멘트 비가 다른 두 종류 시멘트 풀 시편의 X-선 CT 단면 이미지를 통해 3차원 공극 분포 모델을 제작하여 이를 기반으로 가상 시편을 제작하였다. 가상 시편이 두 실제 시편 사이에 위치하도록 공극 분포 특성을 저차원 확률 함수와 공극비 기울기로 구성하였다. 공극 분포의 기울기는 연속적인 형태의 수직 방향의 선형 공극비 기울기로 구현하며, 이를 위해 확률적 최적화의 목적 함수로 저차원 확률 함수와 공극비 기울기에 관한 함수를 사용하였다. 가상 시편 내 공극 분포 특성 확인을 위해 본 연구에서는 투기율 분석을 유한요소해석을 통해 수행하였다. 공극 분포 특성과 투기율 해석 결과를 비교하여 가상 시편이 갖는 공극 분포 특성이 투기율에 미치는 영향을 확인하고, 투기율의 실제 실험 결과와 해석 결과의 비교를 통해 해석 결과의 타당성을 입증하였다.
토양증기추출공법(SVE)은 불포화 지반상태에서 휘발성 유기화합물(VOCs)과 유류오염 물질을 제거하는데 효과적이고 경제적인 공법중 하나이다. 그러나 토양증기추출공법은 투기계수가 1 Darcy보다 작은 실트질 흙과 같이 낮은 투기계수를 가진 지반에서는 비효율적이다. 따라서, 본 연구에서는 기존 연약지반의 지반개량시 사용된 연직배수재(PVDs)를 토양증기추출시스템에 적용하여 짧은 공기배출거리로 최대한 신속하게 오염물질을 제거할 수 있게 하여 투기계수가 낮은 지반에서 오염된 토양을 효과적으로 복원할 수 있는 토양증기추출공법을 적용하는데 목적이 있다. 실험결과, 등가직경이 증가할수록 계산된 투기계수의 값은 감소하였고, 흙시료의 조건이 건조상태일 경우가 습윤상태 보다 공기가 차지하는 비율이 더 커지게 되어 같은 진공이 주어졌을 때, 공기흐름에 대한 낮은 저항으로 흐름률이 더 높게 나타났다.
본 연구에서는 금융위기 이후 투기적 성향의 거래가 원자재 가격 상승의 주요 요인으로 작용했음을 구조적 벡터자기회귀(SVAR: Structural Vector Auto Regressive) 모형을 이용해 정량적으로 증명했다. SVAR 모형을 추정 후 충격반응 분석과 분산분해 결과에서 금융위기 이후 투기 거래가 원자재 가격에 미친 영향력이 금융위기 전 보다 3~6배 커진 것으로 분석되었다. 또한 금융위기 이후 급증한 글로벌 유동성도 원자재 가격에 영향을 준 것으로 나타났다. 금융위기 이전에는 산업생산 등 수요와 경기 요인이 원자재 가격에 크게 영향을 주었으나 금융위기 이후에는 그 영향력이 감소했다. 따라서 금융위기 이후 원자재 가격 반등은 유동성 확대에 따른 투기 거래 증가에 영향을 받은 것으로 판단할 수 있다. 미국은 2015년 12월 금리 인상을 시작했고 향후 금융 긴축 기조를 지속할 것으로 전망되어 글로벌 유동성이 감소할 가능성이 커지고 있다. 금융위기 이후 원자재 가격이 금융 변수의 영향을 크게 받았기 때문에 향후 유동성이 감소한다면 투기 거래가 위축되고 원자재 가격의 하락 요인으로 작용할 것으로 예상된다.
요즘 현대사회는 주거생활을 윤택하게 하기 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 특히, 런던협약에 의해 음식물 쓰레기에 대한 대안은 분명히 필요한 부분이다. 런던 협약은 세계 각국의 폐기물 투기로 오염이 심각해짐에 따라 1972년 2월 유럽국가들이 모여 체결한 협약으로, 런던 협약에 가입한 국가는 매년 자국이 해양에 버리고 있는 폐기물 현황을 협약사무국에 보고할 의무가 있고 해양투기 금지를 저준위 방사성 물질을 포함한 모든 방사성 폐기물과 산업폐기물의 해양투기를 금지하기로 결의한 협약이다. 본 논문에서는 태양열 집열판을 이용해 자체적인 전원사용이 가능하도록 하여 음식물처리기 제어를 :LCD를 통한 GUI(Graphic User Interface)시스템으로 접근성이 쉽게 조작하도록 하여 사용자 편의에 중점을 두어 설계하였다.
최근 딥러닝의 발전에 따라 무인감시, CCTV 등 영상감시 시스템도 지능화되고 있다. 하지만 쓰레기 무단투기 감시는 여전히 관리자가 실시간으로 CCTV 영상을 관제하는 형태로 이루어지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 CCTV 영상에서 쓰레기 무단투기를 검출하는 방법을 제안하며 검출 방법으로 차 영상과 합성곱 신경망을 이용한다. 실험은 합성곱 신경망에서의 쓰레기봉투 분류 문제 위주로 진행하였다. 합성곱 신경망의 네트워크는 Inception v3를 사용하였으며 실험 결과, 약 99.52%의 쓰레기봉투 분류율을 얻을 수 있었다.
동해의 해양투기장 해역에 버려진 폐기물이 환경에 미치는 영향을 조사하기 위해 동해 남부해역에 위치한 해양투기장 해역(정점 B, B')과 부산 동쪽의 외해에 위치한 해양투기장 해역(정점 J, J') 및 인근 지역(정점 J2, J6, H)에서 채취한 박스코아의 퇴적물에 함유된 유공충을 연구하였다. 유공충의 종다양성지수[S, H(S), E]와 부유성 및 저서성 유공충의 수는 해양투기장 해역과 인근 해역에서 차이를 보인다. 동해 남부해역에 위치한 해양투기장 해역 B와 B' 에서는 유공충의 종수가 작으며, 조립질 퇴적물의 양과 저서성 및 부유성 유공충의 수 또한 주변 해역에 비해 작은 값을 보인다. 부산 동쪽의 외해에 위치한 투기장 해역 J'에서는 인근의 다른 지역과는 다르게 비정상적으로 매우 많은 저서성(약 300,000 개체/10 g 건조시료) 및 부유성(약 300,000 개체/10 g 건조시료) 유공충이 나타난다. 아마도 투기된 폐기물이 영양분의 역할을 했을 것이다. J 해역은 B, B' 해역과 마찬가지로 다른 해역에 비해 상대적으로 낮은 종다양성지수[S, H(S)]를 보인다. 또한 J 해역의 코아 퇴적물에서는 저서성 유공충의 수가 코아 표층에서 코아 하부로 갈수록 감소한다. 이러한 사실은 J 해역이 스트레스를 받고 있는 환경임을 의미한다. J', J2, J6 해역은 매우 높은 종다양성지수[S, H(S)]를 보이는데, 이는 이들 해역이 매우 안정된 환경임을 의미한다. 투기장 및 인근 해역에서 병에 걸리거나 스트레스가 극심한 환경에서 나타나는 이상격실(abnormal chamber)을 가진 유공충은 발견되지 않았다. 또한 투기장 해역에 버려진 폐기물의 유기분해가 저층수를 부식성으로 바꿀만큼 강하지 않았다.
본 연구는 1999년부터 2015년까지 상장기업을 대상으로, 순위프로빗 모형을 이용하여 신용등급 관련 이해관계자 중 하나인 기업의 관점에서 신용등급에 영향을 미치는 요인을 투자등급과 투기등급으로 구분하여 분석하였다. 투자등급의 경우 영업이익률, 매출액, 시장가/장부가, 배당지급, 자본적 지출 비율, 유형자산 비율이 양(+)의 계수를, 장 단기 부채비율, 베타, 고유위험이 음(-)의 계수를 보였다. 투기등급의 경우 배당지급, 유보이익률, 자본적 지출 비율이 양(+)의 계수를, 장 단기 부채비율과 연구개발비가 음(-)의 계수를 가졌다. 글로벌금융위기 이후 "신용정보의 이용 및 보호에 관한 법률"이 강화된 2009년 전 후를 기준으로 분석한 결과, 투자등급에서 자본적 지출 비율, 현금비율, 유형자산 비율이 2009년 이전에는 양(+)의 계수를 보였으나 2010년 이후에는 유의하지 않았다. 투기등급의 경우 2009년 이전에 단기부채보다 장기부채가 더 유의한 음(-)의 계수를 보였으나 2010년 이후에는 장기부채보다 단기부채가 더 유의한 음(-)의 계수를 보였다. 흥미롭게도 연구개발비가 2010년 이후 투자등급과 투기등급 모두 유의한 음(-)의 계수를 보였다. 이는 연구개발에 대한 투자가 기업의 성장기회를 높여 더 많은 현금흐름을 창출하며 이것이 신용등급을 상승시킬 것이라는 선행연구와 일치하지 않는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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