태풍으로 인한 풍수해는 매년 한반도에 많은 피해를 주고 있다. 재난 발생 시 피해가 최소화 되도록 신속한 의사 결정을 위해서는 예상되는 피해정보와 대피방안 등에 대한 사전 분석이 요구된다. 본 연구에서는 재난단계에 따라 필요한 정보를 제공할 수 있는 분석 모듈을 개발하고자 하였다. 태풍 대비단계에서 활용할 수 있도록 북상 중인 태풍경로와 유사한 과거태풍경로 및 과거피해정보를 확인할 수 있는 기능, 고립 위험 지역을 추출하는 기능, 저수지 붕괴 지역을 추출하는 기능을 개발하였다. 대응 및 복구 초기단계에서 활용할 수 있도록 현 침수심을 고려한 예상침수범위 추출 기능, 인구, 건물, 농지 등에 예상되는 피해정보 분석 기능, 대피정보를 제공하는 기능도 포함하였다. 또한 분석결과 표출을 위해 자동화된 웹 지도 작성 방법을 제시하였다. 분석기능은 파이썬 오픈소스 기반으로 개발하여 모듈화했으며, 웹 표출 기능은 자바스크립트 기반으로 구현하였다. 본 연구에서 개발된 도구들은 풍수해 대비 모니터링과 초기대응 단계에서 신속한 의사결정을 위해 효율적으로 활용될 수 있을 것이다.
사용후핵연료 파이로프로세싱에서는 방사성 희토류 염화물($RECl_3$)을 함유한 LiCl-KCl 공융염폐기물이 발생되며, 핫셀시설에서 운영을 목적으로 단순한 형태의 공융염폐기물 처리공정을 개발하는 것이 필요하다. 본 연구에서는, LiCl-KCl 공융염폐기물 내 희토류 핵종 분리/고화공정의 단순화를 목적으로 $Li_2O-Al_2O_3-SiO_2-B_2O_3$계의 무기합성매질을 이용하여 LiCl-KCl 공융염 내 희토류 핵종(Nd)을 분리한 후 분리생성물을 바로 고화하는 시험을 실시하였다. 공융염 내 희토류 염화물($NdCl_3$) 대비 0.67의 무게비에 해당하는 무기합성매질의 양으로도 Nd 핵종을 98wt% 이상 분리할 수 있었고, 이 때 얻은 희토류 핵종 포집생성물은 약 50wt% 수준의 희토류 산화물 함량을 보유하고 있었으며, 이 포집생성물을 화학적 내구성이 우수한 단일상의 균질한 유리고화체로 제조할 수 있었다. 이 결과들은 LiCl-KCl 공융염폐기물 내 희토류 핵종의 분리/고화공정을 단순화하기 위한 방안수립에 활용될 수 있을 것이다.
직물집전체는 에너지 효율이 높은 담수화 방식인 축전식탈염(Capacitive deionization: CDI)시스템에서 유망한 전극 재료가 될 수 있다. 직물집전체의 매력적인 특징 중 하나는 인장강도가 강하다는 것인데, 기계적 강도가 약한 그라파이트 호일 전극의 대안이 될 수 있다. 또한 섬유적 특성으로 인하여 쉽게 형상을 만들 수 있고, 다공성 물질이라는 점과 섬유 간 공간은 수용성 매질의 흐름을 원활하게 해 준다. 본 연구에 사용된 섬유는 도전성 LM fiber와 carbon fiber를 사용한 방적사를 이용하여 직조 구조로 만들어졌으며, 인장강도는 319 MPa로 그라파이트 호일에 비해서 약 60 배 정도 더 강하다. 전극슬러리의 점도, 흡착전압, 공급액의 유량, 공급액의 농도를 변화시켜 가면서 염 제거효율을 측정하여 결과를 분석하였다. NaCl 200 mg/L, 20 ml/min, 흡착전압 1.5 V 조건에서, 단위 셀에서 43.9%, 100개의 셀을 적층한 모듈에서는 59.8%의 염 제거 효율을 각각 보였다. 단위 셀에서는 흡착전압이 1.3, 1.4, 1.5 V로 증가함에 따라 염 제거효율이 증가하다가 1.6과 1.7 V로 증가하면서 염 제거 효율은 감소하였다. 그러나 100 셀 적층 모듈에서는 1.5 V 이상의 전압에서도 염 제거효율이 완만한 증가세를 나타내었다. 공급액의 유량을 증가시켰을 때 염 제거율은 감소하였고, 또한 공급액의 농도를 증가시켰을 때에도 염 제거율은 감소하였다.
철원 갈말-김화 지역의 쥐라기 복운모 화강암체 내 페그마타이트에서는 다양한 망간-철 인산염광물의 집합체가 산출되고 있으며, 후기 마그마 단계로부터 열수단계 및 지표 풍화 단계에서 다양한 광물상의 변화가 유도되었다. 철원 복운모 화강암은 낮은 대자율 값을 갖는 전형적인 S-형 화강암으로 중알루미나질~고알루미나질, 후-충돌대 환경을 나타내고 있다. 페그마타이트는 K-Ar 연대가 약 153 Ma로서 복운모 화강암의 K-Ar 연대($151{\pm}4Ma$)와 전반적으로 일치하고 있어 동일 기원의 마그마로 추정된다. 한편 갈말-김화 페그마타이트는 광물조성에 의한 분류기준에 의하면 백운모-희유원소 종, 리튬 세부종, 녹주석 유형에 속하는 녹주석-콜롬바이트-인산염광물으로 구분되며, LCT(Li-Cs-Ta) 계열에 해당한다. 망간 인산염광물 중 트리플라이트는 주로 후기 마그마 단계에 정출되었으며, 열수 단계에서는 망간 인산염광물의 변질광물인 루코포스파이트와 잔사이트로 정출되었다. 풍화 단계에서 트리플라이트는 포스퍼시더라이트와 망간 산화물로 교대되어 산출된다.
최근 한국에서는 다양한 분야의 직업군을 가지게 되면서 우리나라의 20대부터 40대 젊은 인력들이 대거 도시로 몰리는 현상이 발생하고 있으며, 우리 국내 농업분야의 생산인구가 감소되고 고령화가 빠르게 진행되고 있다. 또한 WTO, FTA와 같은 세계적인 농업시장의 개방화를 통하여 전 세계의 농작물과의 경쟁을 해야 하는 어려움에 직면하고 있다. 본 논문에서는 오픈소스 하드웨어인 라즈베리파이와 오픈소스 프로젝트를 활용하여 누구나 쉽게 환경을 구축할 수 있도록 하여 제안하는 기술을 농업 산업에 빠르게 적용시킬 수 있는 기술을 소개한다. 즉, 생산지의 환경을 모니터링 할 수 있는 디바이스를 구성하게 함으로써 누구나 쉽게 사물인터넷 기술을 이용하여 농업분야에 활용하고 직접 적용시켜 생산과정의 자동화를 통해 농촌의 일손 부족상황을 대치하면서 실시간으로 농작물의 상태를 체크하고, 여러 상황에 맞게 대응을 하면서 농작물의 품질을 향상 시키고, 가격경쟁력을 확보하여 전 세계 농작물과의 비교에서도 경쟁력을 갖게 될 것이다. 또한 사물인터넷을 활용하는 과정에서 발생하는 데이터 수집 및 분석을 통하여 다른 여타 비즈니스에 활용하는 방안을 모색하고자 한다.
현행 우리 나라 공과대학의 교육체계는 1학년 교양교과목 이수와 2-4학년 전공교과목 이수로 분리된 단순계층형 교육체계인데, 이러한 이분법적 체계는 교양교육과 전공교육의 양극으로 치우치게 하기 때문에 그 사이에 광범하게 펼쳐진 스펙트럼상의 다양한 교육내용들을 수용하지 못하며, 따라서 장래에 요구되는 종합적 능력을 가진 공학도를 양성하는 데에는 부적합하다. 본 논문은 이러한 문제점을 극복하고 미래에 요구되는 창의적이고 상상력이 풍부한 엔지니어들을 배출할 수 있도록 뒷받침 해 줄 새로운 교육체계로서 $\Pi$형 교육체계를 제시한다. $\Pi$형 교육체계는 기존의 인문 사회교양교육과 엔지니어 소양 교육을 결합한 기본소양과정과, 기존의 기초과학과 전공기초교육에 공학일반교육을 결합한 전공기반과정, 그리고 전공심화과정 등 3개 교육과정으로 구성되고, 이들 중 기본소양과정과 전공기반과정을 1-3학년에 걸쳐 병행해 제공하고 그 기반 위에 전공심화과정을 4학년 과정으로 제공하는 $\Pi$자(字)형 구조를 갖는다. 본 논문에서는 이와 같은 $\Pi$형 교육체계의 타당성과 장점을 여러 가지 관점에서 논의한다.
개인의 위치를 확인할 수 있는 기술은 위치기반제어, 개인화된 광고 등 다양한 응용분야에서 요구된다. 미아발생 방지나 현장 학습을 위한 지원, 사용자의 위치에 따른 적절한 Push 이벤트 등 그 응용분야는 무궁무진하다. 기존의 많은 연구들이 위치 확인의 정확도에 비중을 두고 연구되어, 별도의 장비를 장착하거나 시설물에 특정 장치를 해야 하는 등의 제약 조건이 있었던 것과 달리 본 논문에서 제안한 알고리즘은 대부분의 사용자가 갖고 있는 스마트폰의 기본 사양만으로 위치 추적을 수행하는 것을 목적으로 하였다. 스마트 폰에 의해 수집 가능한 GPS와 WiFi RSS, 가속도계 센서 데이터를 파티클 필터를 적용하여 센서 융합을 실행하여 위치를 확인하는 알고리즘을 설계 구현하였고, 실험 결과, 사용자의 위치 확인 정확도가 다른 비교 알고리즘에 비해 우수한 성능을 보여, 해당 알고리즘의 실제 환경 사용 가능성을 확인할 수 있었다.
본 논문은 인공지능 기술을 활용하여 영상에서 흡연 행위를 검출하는 방법을 제안한다. 흡연은 정적 현상이 아니라 행위에 해당하기 때문에 객체 탐지 기술에 행위를 탐지할 수 있는 자세 추정 기술을 접목하였다. 이미지에서 흡연자를 검출하기 위하여 흡연자 검출 학습 모델을 개발하였으며, 영상에서 흡연행위를 검출하기 위하여 흡연행위의 특성을 자세 추정 기술에 적용하였다. 객체 탐지를 위하여 YOLOv8을 사용하였으며, 자세 추정을 위하여 OpenPose를 이용하였다. 또한, 영상에 흡연자 및 비흡연자가 포함되어 있는 경우 사람들만 분리하는 방법도 적용하였다. 제안된 방법은 파이선으로 Google Colab NVIDEA Tesla T4 GPU를 사용구현 하였고, 테스트 결과 주어진 영상에서 흡연 행위를 완벽하게 검출함을 알 수 있었다.
웹 로그 분석은 서비스 개선에 있어 필수적인 절차 중 하나이다. ScienceON은 다양한 과학기술 문헌과 정보를 서비스하는 대표적인 정보 서비스이며, 우리는 지속적인 개선을 위해 웹 로그를 분석하고 있다. 본 연구는 2020년 5월과 2021년 5월 생성된 ScienceON 웹 로그에 대해 인간과 웹 크롤러로 구분하여 심층적인 분석을 하는 데 목표를 두고 있다. 먼저 S(검색), V(상세보기), D(다운로드) 타입에 해당하는 웹 로그만 추출하여 각 시기에 대해 658,407와 8,727,042 레코드로 정규화하였다. 그리고, 파이썬 'user_agents' 라이브러리를 이용하여 인간과 웹 크롤러로 로그를 분리하였으며, 각 로그에 대해 60초를 기준으로 세션 크기를 설정하고 분석하였다. 인간과 달리 웹 크롤러는 세션 당 평균 행위 패턴(Average Behaviors per Session)의 길이가 상대적으로 길고, 행위 패턴이 V 중심으로 이루어짐으로 확인하였다. 향후 웹 크롤러를 쉽게 탐지하고 대응하며, 인간 사용자의 행위 패턴에 대응할 수 있도록 서비스를 개선할 예정이다.
사용후핵연료를 파이로 건식처리하면 사용후핵연료 자체 내에 존재하는 세슘, 스트론튬, 초우라늄 계열 등이 중간저장 되어 영구처분 방사선원항에서 제외되므로 사용후핵연료집합체를 구성하는 구조재, 즉 금속폐기물의 방사선원항이 중요해지게 된다. 따라서 본 연구에서는 $17{\times}17$ KOFA 사용후핵연료 10 톤이 파이로 건식처리 되었을 경우를 가정하여 각 구조재 부품별로 방사선원항 특성을 분석하였다. 우선 구조재 부품별로 질량 및 부피를 상세히 계산하였다. 핵연료 상단 및 하단 고정체에서의 중성자스펙트럼이 노심과 다르므로 각 구조재 부품별로 핵반응단면적라이브러리를 KENO-VI/ORIGEN-S 모듈로 직접 생산하였으며, 이를 적용하여 ORIGEN-S 코드로 방사화 방사선원항을 평가하였다. 평가결과 원자로 방출후 10 년 시점에서의 방사능세기, 붕괴열, 위해지수 값은 각각 $1.40{\times}10^{15}$ Bequerels, 236 Watts, $4.34{\times}10^9m^3$-water 로 나타났으며, 이는 사용후핵연료 자체 값의 0.7 %, 1.1 %, 0.1 %에 해당하는 값이다. 방사능세기, 붕괴열, 위해지수 모든 측면에서는 금속폐기물 전체물량의 1 %만을 차지하는 인코넬 718 그리드판이 가장 중요한 것으로 평가되었으며, 특히 이를 따로 분리하여 관리하면 금속폐기물 전체 방사능세기를 20~45 % 정도, 위해지수를 30~45 % 정도 감소시킬 수 있는 것으로 나타났다. 전체적으로 볼 때, 금속폐기물의 방사능세기 및 위해지수는 처분시스템 설계 시 중요한 인자로 고려되어야 하나, 붕괴열은 그 열량이 작아 중요하지 않은 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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