• 한국화재소방학회논문지
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• 제31권1호
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• pp.74-80
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• 2017

화학물질은 사람에게 편리함을 주지만 적절하게 관리되지 않을 경우 화학물질의 유해 위험성으로 발생하는 피해는 다양하고 크다. 화학물질관리법에서는 유해화학물질의 안전한 관리와 취급시설에 대한 관리체계를 강화하였다. 하지만 최근 4년 동안에 발생한 화학사고를 분석한 결과 취급시설에서 발생한 화학사고는 증가 추세에 있으며, 이에 대한 예방대책이 추가적으로 필요한 것으로 나타났다. 이에 본 연구에서는 유해화학물질의 화학사고를 예방하기 위해서 최근 화학사고 사례연구를 통해 사고원인과 문제점을 분석하고 개선대책을 제시하였다.

• EDISON SW 활용 경진대회 논문집
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• 제5회(2016년)
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• pp.108-112
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• 2016

화학, 물리. 재료, 공학 등 여러 분야에서 계산의 중요성이 증가함에 따라 대학 학부수업에서 계산을 가르치는 학교들이 늘어나고 있다. 수업에서 진행되는 tutorial 의 경우, Gaussian, Spartan, Hyperchem 과 같은 상업용 프로그램을 이용하여 간단한 이론들을 시뮬레이션 하는 방식으로 진행된다. 이번 연구에서는 EDISON 프로그램을 활용하여 계산화학을 처음 접하는 학생들을 위한 tutorial 을 개발하였다. EDISON S/W 를 기반으로한 이 tutorial 이 교과서에서 배우던 개념들을 이해하는데 도움이 되며, 실제 수업시간에 사용될 수 있음을 보여주고자 한다.

• 터널과지하공간
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• 제9권4호
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• pp.282-283
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• 1999

핵폐기물 지하처분, 지열개발, 지하 환경의 안전과 제어 등과 관련된 문제에 있어서 암석 및 암반의 역학적 거동 외에 열·수리·화학적 상호작용에 대한 이해가 필요하다. 이미 전세계적으로 국가별로 혹은 공동연구를 통하여 열·수리·역학적 상호작용에 관하여 많은 연구가 진행되었으며 최근 화학적 상호작용에 대한 문제가 추가적으로 제기되고 있다. 특히 장기간의 지하 환경의 안정성에 미치는 중요한 요소로 크립현상과 열·수리 화학적 상호작용 연구에 대한 필요성이 제기된 바 있다. 이 중 열·역학적 상호작용에 대해서는 현장문제에 적용 가능한 만은 연구결과가 제시된 바 있으나 기타 상호작용에 대해서는 다양한시험방법과모델링으로 인하여 아직가지 통일된 의견이 제시된 바 없다. 제 2주제에는 총 92편의 논문이 접수되었으며, 이 논문들의 내용, 성격, 해석방법 등을 간략히 정리하였다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제30권5호
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• pp.137-143
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• 2016

산업의 고도화, 다각화로 화학물질의 사용 증가와 더불어 화학사고도 증가 추세에 있으며 화학사고에 대한 효율적인 방재 및 대응을 위한 다각적인 노력이 필요하다. 본 연구에서는 현행 법령, 화학사고 사례, 물질안전보건자료 등을 통해서 화학사고 예방 및 대책에 대한 개선 방안에 대해서 연구하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제46차 하계학술발표논문집 20권2호
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• pp.285-286
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• 2012

실험의 주된 목적은 가설의 검증에 있다. 그 중에서도 화학 실험은 다른 실험보다 위험도가 높을뿐더러 소모성 약품이 많고 실험을 할 장소도 마련되어야 하며 실험할 기구 또한 준비가 제대로 되어 있어야 한다. 또 미세한 실수라든지 실험하는 과정이나 방법을 약간만 다르게 해도 결과가 얼마든지 다르게 나올 수 있는 실험이 바로 화학실험이다. 그렇기 때문에 화학 실험에 있어서 충분히 과정과 방법을 숙지해 실험에 임해야 한다. 본 논문에서는 화학 실험 중에서 중화 반응 실험의 과정과 방법을 미리 시뮬레이션을 통해 숙지할 수 있는 프로그램을 제안한다.

• 공업화학
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• 제33권1호
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• pp.1-10
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• 2022

본 논문은 주요 폭발물 탐지 기술에 대한 원리, 장단점 및 향후 필요한 연구 분야에 대한 총설이다. 폭발물 탐지 기술은 분광학적 방법(spectroscopic methods), 감지기 기술(sensor techniques), 후각 감지기(olfactory type sensors)로 분류할 수 있다. 이러한 탐지 기술은 많은 발전이 있었지만 폭발물 탐지를 위한 판별성, 휴대성, 감도에 관한 연구 가능성이 높은 것으로 보인다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.1297-1300
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• 2022

Document layout analysis는 문서 이미지의 구조와 구성요소를 파악하는 기술이다. 기존 딥러닝을 사용한 학습 기반 방법에는 각 구성 요소를 검출하는 detection 기반 방식이 많으나 이는 다양한 형식의 문서 이미지에 확장될 수 있는 가능성이 낮다는 한계가 존재한다. 특히, 다양한 모양과 크기의 화학 구조를 포함하는 화학 문서 이미지에 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 영상분할을 활용하여 화학 구조 문서를 이해하는 연구를 진행하였다. 기존의 블록 단위로 레이블링된 벤치마크와 다르게 객체 단위로 레이블링한 학습 데이터를 가지고 DeepLabv3 구조의 네트워크를 학습하여 화학 문서 이미지를 효과적으로 분할하였다. 객체 단위 레이블링과 영상 분할을 사용한 방식이 문서 이해 및 화학 구조 검출에 준수한 성능을 보이는 것을 확인하였고 이 방식이 다양한 형식의 문서 이미지에 확장될 수 있음을 보였다.

• 공업화학
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• 제34권4호
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• pp.331-346
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• 2023

탄소중립 달성을 위해 에너지 효율적이고 전기화된 사회에 직접 이용될 수 있는 친환경 공정이 주목받고 있다. 다량의 에너지를 소모하는 기존의 열 및 압력 기반의 담수화 기술에서도 이는 예외가 아니기에, 최근 차세대 전기화학 기반 담수화 기술들의 성장이 두드러진다. 대표적으로 에너지 저장 장치의 구동 원리를 기반으로 하는 전기화학적 이온 분리(electrochemical ion separation, EIONS) 기술이 있으며, 여기에는 축전식 탈염(CDI) 기술과 배터리 담수화 시스템(BD)가 포함된다. EIONS 기술에는 시스템 성능 향상을 위해 CDI와 BD를 기본으로 한 다양한 응용 시스템들이 개발되어 왔는데, 이러한 결과물들의 의미와 독창성을 배경지식 없이 한눈에 파악하기 매우 어렵다. 따라서 우리는 이 리뷰 논문에서 EIONS 연구에서의 지난 몇 년간의 기술적 진보와 시스템 개별 특성을 각 시스템의 구동원리, 연구 배경, 장단점을 중심으로 명확하고 구체적으로 설명하고자 한다. 아울러, EIONS의 미래 발전과 연구 방향을 설명하며 리뷰 논문을 마무리하겠다. 이 논문을 통해 EIONS 연구를 막 시작하는 연구자들이 EIONS의 연구 동향을 보다 쉽게 파악할 수 있을 것이다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제30권6호
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• pp.23-30
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• 2016

본 연구는 화학물질 운송 화학사고를 대상으로 각 연도별 사고현황, 사고유형, 사고원인 등의 화학사고 특성을 분석하였다. 그 결과 77건의 운송 화학사고 중 74건이 유 누출 유형에 의한 사고였으며, 사고 원인으로는 41건이 교통사고에 의한 화학사고였다. 또한, 사고다발 화학물질 조사에서는 46건의 사고가 유해화학물질에 의한 사고인 것으로 조사되었다. 화학물질 운송 화학사고의 예방 및 대응을 위해서는 화학물질 유 누출과 화학물질의 운송 교통사고에 의한 화학사고에 대한 예방책의 보완이 필요하며, 운송 화학사고가 발생되었을 경우 방재가 시스템적으로 신속히 이루어질 수 있도록 범국가적이고 체계적인 화학물질 운송안전 시스템을 구축하여 화학물질 운송에 적용하는 것이 필요하다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.277-280
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• 2019

본 논문에서는 화학분야 특허 문서에 존재하는 도표(TABLE) 데이터를 인공지능 기술을 활용하여 자동으로 추출하고 정형화된 형태로 가공하는 방법을 제안한다. 특허 문서에서 도표 데이터는 실시예에서 실험결과나 비교결과를 간결하고 가시적으로 표현하기 위하여 주로 사용되나, 셀의 속성을 정의하는 헤더부분과 수치가 표현되는 값 부분의 경계가 모호하여 구조화하는데 어려움이 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 소량의 학습데이터를 구축하고 기계학습을 통해 도표에 존재하는 셀의 속성을 예측하고, 예측된 속성을 토대로 조성과 물성 정보를 자동으로 구분하여 추출하는 방법을 제시한다. 제시된 방법을 활용하여 화학 분야 조성물 특허의 도표데이터에 시뮬레이션 결과 각 항목별 98.17%의 속성 예측 정확도를 나타내었으며 기존 규칙기반 연구보다 작업난이도, 예측정확도에서 우수한 성과를 보인다.