금속광산탐사에서 많이 이용되는 물리탐사 방법 중의 하나인 쌍극자-쌍극자 배열 전기비저항탐사의 실제 광산탐사에 대한 적용성을 평가하기 위하여 단순화된 광상구조에 대하여 현장자료 시뮬레이션 및 역산해석을 수행하였다. 실제 광상모형으로는 국내 여러 금속광상 중에서 가장 분포 빈도가 높은 맥상광상을 대상으로 하였다. 국내 맥상광상의 맥폭이 대부분 수십 cm에서 2m이내라는 점에 기초하여 맥폭을 변화시키고, 광맥의 물성을 변화시켰으며, 쌍극자-쌍극자 배열 전기비저항탐사의 전극간격은 40m로 가정하였다. 맥폭이 1m 이하일 경우 주변암과 광맥의 전기적 물성차가 300배 이상 되는 경우에도 저비저항대가 나타나지 않았다. 맥폭이 커질수록 그리고 비저항의 차가 클수록 저비저항대가 뚜렷하게 나타났으나, 넓은 전극간격과 역산에 이용된 셀 크기가 심부로 갈수록 커져서 대체로 저 비저항대의 폭이 과장되게 나타났고, 깊이 또한 실제 깊이보다 깊게 나타났다. 실제 천열수광상 모형을 가정하고 현재 가행 중인 광산에서 측정한 전기비저항을 근거로 하여 현장자료 시뮬레이션 및 역산을 수행한 결과 광맥의 전기비저항 값이 높은 경우에도 광맥에 의한 영향이 잘 나타나지 않는다는 것을 알 수 있었다. 이와 같이 구조지질학적으로 광맥에 수반되는 열수변질대가 전기비저항탐사 자료에서 이상대로 포착되므로 천열수 광산의 경우 이러한 주변 열수변질대를 탐사대상으로 선정하는 것이 바람직하다. 이상의 결과들을 종합해 볼 때 광맥이 지하 깊은 곳에 존재하며 광맥과 주변암과의 전기적 물성차가 크지 않은 경우, 일반적으로 수행되는 지표면 전기비저항탐사로는 광맥의 존재여부조차 파악할 수 없는 경우가 있으며, 저비저항대가 나타난다 하더라도 실제 구조와 다른 과장된 양상으로 나타난다는 것을 알 수 있었다. 이 연구에서 제시한 모델링 및 역산자료는 기본적이고 단순한 모형실험이지만 일선 현장 자료를 바탕으로 수행한 실험연구로서 향후 보다 다양한 모형에 대하여 모델링을 수행하고 표준 및 정량적 지침을 제시해 나간다면 현장 측선 설계나 탐사결과의 해석시에 유용한 지침으로 활용될 수 있을 것이다.
The mammary gland is made up of remarkably sensitive tissue, which has the capability of producing a large volume of secretion, milk, under normal or healthy conditions. When bacteria enter the gland and establish an infection (mastitis), inflammation is initiated accompanied by an influx of white cells from the blood stream, by altered secretory function, and changes in the volume and composition of secretion. Cell numbers in milk are closely associated with inflammation and udder health. These somatic cell counts (SCC) are accepted as the international standard measurement of milk quality in dairy and for mastitis diagnosis. NIR Spectra of unhomogenized composite milk samples from 14 cows (healthy and mastitic), 7days after parturition and during the next 30 days of lactation were measured. Different multivariate analysis techniques were used to diagnose the disease at very early stage and determine how the spectral properties of milk vary with its composition and animal health. PLS model for prediction of somatic cell count (SCC) based on NIR milk spectra was made. The best accuracy of determination for the 1100-2500nm range was found using smoothed absorbance data and 10 PLS factors. The standard error of prediction for independent validation set of samples was 0.382, correlation coefficient 0.854 and the variation coefficient 7.63%. It has been found that SCC determination by NIR milk spectra was indirect and based on the related changes in milk composition. From the spectral changes, we learned that when mastitis occurred, the most significant factors that simultaneously influenced milk spectra were alteration of milk proteins and changes in ionic concentration of milk. It was consistent with the results we obtained further when applied 2DCOS. Two-dimensional correlation analysis of NIR milk spectra was done to assess the changes in milk composition, which occur when somatic cell count (SCC) levels vary. The synchronous correlation map revealed that when SCC increases, protein levels increase while water and lactose levels decrease. Results from the analysis of the asynchronous plot indicated that changes in water and fat absorptions occur before other milk components. In addition, the technique was used to assess the changes in milk during a period when SCC levels do not vary appreciably. Results indicated that milk components are in equilibrium and no appreciable change in a given component was seen with respect to another. This was found in both healthy and mastitic animals. However, milk components were found to vary with SCC content regardless of the range considered. This important finding demonstrates that 2-D correlation analysis may be used to track even subtle changes in milk composition in individual cows. To find out the right threshold for SCC when used for mastitis diagnosis at cow level, classification of milk samples was performed using soft independent modeling of class analogy (SIMCA) and different spectral data pretreatment. Two levels of SCC - 200 000 cells/$m\ell$ and 300 000 cells/$m\ell$, respectively, were set up and compared as thresholds to discriminate between healthy and mastitic cows. The best detection accuracy was found with 200 000 cells/$m\ell$ as threshold for mastitis and smoothed absorbance data: - 98% of the milk samples in the calibration set and 87% of the samples in the independent test set were correctly classified. When the spectral information was studied it was found that the successful mastitis diagnosis was based on reviling the spectral changes related to the corresponding changes in milk composition. NIRS combined with different ways of spectral data ruining can provide faster and nondestructive alternative to current methods for mastitis diagnosis and a new inside into disease understanding at molecular level.
본 연구에서는 상류의 휴·폐광산을 비롯한 다양한 점오염원과 비점오염원으로부터 유실되는 오염물질의 영향을 받는 안동호를 대상으로 수질 및 수생태 모델인 SWAT-WET을 구축하고, 적용성을 평가하고자 한다. 안동호르 유입되는 오염물질에 대한 정량적인 평가를 위해 유역모델인 SWAT을 안동댐 유역(1,584 km2)을 대상으로 구축하여, 검보정을 수행하였다. 유출량과 수질 부하량(SS, T-N, T-P)에 대한 검보정 결과 R2는 각각 0.76, 0.69, 0.84, 0.60 이상으로 분석되었다. 검보정된 SWAT의 유출량과 영양물질의 농도를 WET의 입력자료로 적용하여 안동호에 대한 수질, 수생태 모델 WET을 구축하였다. WET의 매개변수 민감도 분석 결과를 이용하여, 안동호의 수온, 용존산소, 수질농도(T-N, T-P)를 대한 검보정을 수행하였다. 검보정 결과 PBIAS는 각각 +19%, -13%, +4%, +26.5% 로 분석되었으며, 관측 자료를 유의한 수준으로 모의하는 것을 확인하였다. 저서동물의 관측 건중량(gDW/m2)은 0.5 이하였으나 모의 건중량의 평균은 0.8로 분석되었으며, 이는 WET 모델이 더 넓은 개념의 저서동물을 고려하기 때문으로 나타났다. 관측자료 부족으로 정확한 검보정은 어렵지만, 유역모델과의 연계를 통한 장기간 모의와 상류 유역환경변화가 호소에 미치는 영향을 분석할 수 있으므로 안동호의 수환경 관리를 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
지역규모의 정확한 일기예보와 해양생태계 변화 이해에 있어서 수온 예측은 매우 중요하다. 황해는 조류가 매우 빠르고 탁도가 높다. 이러한 해역에서는 수치 모델의 수직 혼합 기법 및 해수의 탁도에 따른 수형(water type)이 수온 구조 결정에 많은 영향을 미친다. 수직 혼합 기법 변화와 탁도의 변화에 따른 황해 수온 모사의 민감도를 알아보기 위해 3차원 해양 순환 모델인 Regional Ocean Modeling System (ROMS)을 사용하여 수치 실험을 수행하였다. 수직 혼합 기법은 해양 순환 모델에서 많이 사용되는 Mellor-Yamada level 2.5 closure(M-Y)와 K-Profile parameterization (KPP)을 사용하고, 탁도는 Jerlov의 분류에 따른 수형 1, 3, 5를 사용하여 수치 실험을 수행하고 그 결과를 국립수산과학원에서 제공하는 정선 해양 관측 자료와 비교, 분석하였다. M-Y 기법은 수직적 혼합을 상대적으로 강하게 모의하였으며 그 결과로 저층수온이 높게 형성되었다. 높은 저층 수온은 탁도를 높게 설정하면 완화되지만 표층 수온이 높아지는 단점이 있다. KPP 기법은 M-Y 기법보다는 수직 혼합을 약하게 모의하고 이 약한 수직 혼합 때문에 황해 연안을 따라 형성되는 조석전선을 잘 재현하지 못하였으나, 저층 수온은 관측 수온에 더 가깝게 재현하였다. 결과적으로 황해 3차원 해양순환 모델실험에서 M-Y 기법은 수직 혼합이 잘 되어 표층과 저층의 수온 차이가 작게 나타나고, KPP 기법은 이와 반대로 모의하였다. 탁도의 영향을 표현하는 Jerlov 수형은 높을수록 일사량이 낮은 수심까지만 투과되어 성층을 잘 표현하였고, 낮을수록 깊은 수심까지 일사량이 투과되어 표층과 저층의 수온차를 작게 모의하였다.
본 연구는 2009년부터 2020년까지 융합인재교육과 관련된 교육부 보도자료, 언론보도, 학술지 초록을 수집 및 비교 분석하여 키워드 및 주제의 변화 흐름을 정책단계별로 살피고 향후 융합인재교육의 발전 방향과 그 교육적 시사점을 도출하고자 하였다. 교육부 보도자료는 교육부 홈페이지의 뉴스홍보란, 언론보도는 한국언론재단의 빅카인즈, 학술지 초록은 학술연구정보서비스(RISS)에서 수집되었다. 수집된 자료 중 교육부 보도자료는 42건, 언론보도는 1,534건, 학술지 초록은 880건이 연구대상으로 선정하였다. 파이썬 프로그램을 통해 융합인재교육정책단계별로 키워드 빈도분석, 키워드 네트워크분석, 토픽모델링을 수행하였다. 분석 결과, 융합인재교육정책단계에 따라 매체별로 융합인재교육과 관련된 키워드의 빈도와 네트워크에 차이가 나타났다. 매체별로 주로 사용하거나 중요하게 사용되는 키워드와 토픽에 차이가 나타나 융합인재교육정책에 대한 관심의 차이가 존재한다는 것을 확인하였다. 끝으로 교육부 보도자료의 토픽 대부분은 언론보도에서 도출된 토픽과 대응되는 것으로 나타났다. 이 연구의 결과를 통해 도출된 융합인재교육정책에 대한 시사점은 다음과 같다. 정책의제설정 시기부터 지금까지 다양한 주제와 연계하고 대상을 확대하여 변화하고 있는 융합인재교육은 인문학을 포함한 다양한 주제를 연계하는 방안에 대해 고려할 필요가 있다. 또한 매체별로 융합인재교육정책에 관한 관심의 차이가 존재하므로 이에 대한 이해를 통해 정책의 협력적인 발전 방향이 모색될 필요가 있다. 그리고 융합인재교육의 목표인 미래인재 양성을 위한 핵심역량 강화와 융합 소양에 대한 교육부의 지원과 언론의 융합인재교육에 대한 대중의 이해도를 높이기 위한 노력이 요구된다. 끝으로 융합인재교육정책의 평가 및 변동 과정에서 나타날 주제들에 대해 지속해서 분석할 필요가 있다.
최근 전 세계적으로 기업의 환경(Environmental)·사회(Social)·지배구조(Governance)의 비재무적 요소를 고려한 지속가능경영이 필수적으로 요구되면서, 각 기업들은 이에 대응할 수 있는 전략적 방향 수립이 중요해지고 있다. 특히 기업이 속한 산업별로 상이한 ESG 이슈에 대한 이해를 바탕으로 산업과 개별 기업의 특성을 반영한 전략을 개발하고 추진할 수 있어야 할 것이다. 이에 본 연구에서는 금융, 제조, IT 분야별로 나누어 주요 국내 기업들의 ESG 보고서와 관련 뉴스 기사를 이용하여 산업별 ESG 동향과 활동을 비교 분석하였다. 키워드 빈도분석과 토픽 모델링을 활용한 분석 결과, 국내 ESG 선도 기업들의 지속가능경영 활동에서의 산업별 차이를 도출 할 수 있다. 금융 분야에서는 '고객 중심 경영'과 '기후 변화 대응', 제조 분야에서는 '지속가능한 공급망 관리'와 '탄소중립', IT 분야에서는 '기술혁신'과 '디지털 책임'이 강조되었다. ESG 요소별 우선 순위가 높은 활동의 예를 들면, 환경 측면에서는 '에너지 절감과 친환경 활동', 사회 측면에서는 '사회공헌과 상생', 지배구조 측면에서는 '이사회 독립성 강화와 리스크 관리' 등으로 나타났다. 더 나아가 산업별 각 ESG 요소의 핵심 이슈 뿐 아니라 ESG 보고서와 뉴스 기사의 내용 유사성 및 차별점도 확인하였다. 연구의 결과는 산업별 동향을 고려한 ESG 경영 전략 및 정책의 방향성을 제시하고 있으며 이는 산업별 ESG 평가체계 수립에도 도움이 될 것으로 기대한다.
TV 드라마는 타 장르에 비해 시청률과 채널 홍보 효과가 매우 크며, 한류를 통해 산업적 효과와 문화적 영향력을 확인시켜줬다. 따라서, 이와 같은 드라마의 흥행 여부를 예측하는 일은 방송 관련 산업에서 매우 중요한 부분임은 주지의 사실이다. 이를 위해서 본 연구에서는 2003년부터 2012년까지 10년간, 지상파 채널을 통해 방송된, 총 280개의 TV 미니시리즈 드라마를 분석하였다. 이들 드라마 중 평균 시청률 상위 45개, 하위 시청률 45개를 선정하여 흥행 드라마의 시청시간 분포 (5%~100%, 11-Step) 모형을 만들었다. 이들 기준 모형과 신규 드라마의 시청시간 분포와의 이격 거리를 Euclidean/Correlation으로 측정한 유사도(Similarity)를 통해, 시청자의 초기(1~5회) 시청시간 분포로 신규 드라마의 성패 여부를 예측하는 모델을 만들었다. 또한 총 방송 시간 중 70% 이상 시청한 시청자를 열혈 시청층(이하 열혈층) 으로 분류하고, 상위/하위 드라마의 평균값과 비교하여, 신규 드라마의 흥행여부를 판별할 수 있도록 설계하였다. 연구 결과 드라마의 초반 시청자 충성도(시청시간)는 드라마의 대흥행 여부를 예측하는데 중요한 요소임을 밝혔으며, 최대 75.47%의 확률로 대흥행 드라마의 탄생을 예측할 수 있었다.
소셜미디어 확산으로 많은 사용자들이 SNS를 통해 자신의 생각과 의견을 표출하며 다른 사용자들과 상호작용하고 있다. 특히 트위터와 같은 마이크로블로그는 짧은 문장을 통해 영화, TV, 사회 현상 등과 같은 공통의 주제에 대해 많은 사람이 즉각적으로 의견을 표출하고 교환하는 플랫폼의 역할을 수행하고 있다. TV방송 프로그램에 대해서도 의견과 감정을 마이크로블로그를 통해 표출하고 있는데, 본 연구에서는 마이크로블로그의 내용과 시청률과의 관계를 살펴보기 위해, 지난 공중파 방송 프로그램에 대한 트윗을 수집하고 부적절한 트윗들을 제거한 후 형태소 분석을 수행하였다. 추출된 형태소뿐 아니라 이모티콘, 신조어 등 사용자가 입력한 모든 단어들을 후보 자질로 삼아 시청률과의 상관관계를 분석하였다. 실험을 위해 2013년 1월부터 10개월간의 예능프로그램 트윗의 데이터를 수집하여 전국 시청률 데이터와 비교 분석을 수행하였다. 트윗의 발생량은 일주일 중 방송된 요일에 가장 많았으며, 특히 방송시간 부근에서 급격히 증가하는 모습을 보였다. 이것은 전국에 동시간에 방송되는 공중파 프로그램의 특성상 공통된 관심 주제를 제공하기 때문에 나타나는 현상으로 여겨진다. 횟수 기반 자질로 방송 일의 총 트윗 수와 리트윗 수, 방송시간 중의 트윗 수와 리트윗 수와 시청률과의 상관 관계를 분석하였으나 모두 낮은 상관 계수를 나타냈다. 이것은 단순한 트윗 발생 빈도는 방송 프로그램의 만족도 또는 시청률을 제대로 반영하고 있지 못함을 의미한다. 내용 기반 자질로 추출한 단어들 중에는 높은 상관관계를 보여주는 단어들이 발견되었으며, 표준어가 아닌 이모티콘과 신조어 중에도 높은 상관관계를 보여주는 자질이 나타났다. 또한 방송시작 전과 후에 따라 상관계수가 높은 단어가 상이함을 발견하였다. 매주 같은 시간에 방송되는 TV 프로그램의 특성상, 방송을 기다리고 기대하는 내용의 트윗과 방송 후 소감을 표현하는 트윗의 내용에 차이가 존재하였다. 이러한 분석결과는 단어에 따라 시청률과 연관성이 높은 시간대가 달라짐을 의미하며, 시청률을 측정하고자 할 때 각 단어들의 시간대를 고려해서 사용해야 함을 의미한다. 본 연구에서 제안한 방법은 기존의 표본 추출을 통해 이루어지는 TV 시청률 측정을 보완할 수 있는 방법에 활용할 수 있으리라 기대된다.
내구성에 대한 중요성이 부각됨에 따라, 주요 열화현상인 탄산화에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 그러나 탄산화에 대한 연구는 주로 탄산화 깊이의 도출에 국한하고 있으며 경화된 콘크리트를 가정하므로 실제적인 탄산화 거동과는 많은 차이를 보이고 있다. 강재와는 다르게 콘크리트는 공극률과 내부의 수화물의 거동이 매우 중요한데, 탄산화 진행에 따라 초기재령에서 결정되어지는 거동 (공극률 및 수화물)이 다르게 변화한다. 열화 물질의 이동은 주로 콘크리트의 공극률 및 포화도에 의존하므로, 탄산화 후의 거동 평가는 장기열화해석 및 복합열화해석 등에 고려되는 것이 바람직하다. 공극률의 경우, 변화된 공극률이 고려되지 않으면 확산계수의 감소가 구현될 수 없으며 이에 따라 과다한 탄산화 해석을 야기하게 된다. 한편 수화물, 특히 수산화칼슘의 잔존량 평가는 탄산화 깊이의 평가 및 내부 공극수의 특성 변화를 결정하기도 하며, 복합열화에서 발생하는 고정화 염화물량에 큰 영향을 주게 된다. 그러므로 실내 실험들을 통한 공극률 및 수화물 분석은 최근들어 탄산화에 대해서도 많이 적용되고 있다. 본 연구는 미세 관측 실험을 통하여, 탄산화 전후의 공극률 분포 변화, 수화물 거동의 변화를 실험적으로 수행하였다. 공극률 측정으로는 MIP 실험을, 수화물 변화에서는 TGA 실험을 수행하였으며, 기존의 해석 모델인 다상복합수화발열모델 및 미세 공극 구조 형성모델을 개선하여 각각의 탄산화 이후의 공극률 변화 및 수화물 변화를 개발하였다. 개발된 각각의 모델의 결과는 탄산화 전후의 공극률 및 수화물의 변화를 잘 예측하였으며, 탄산화 이후의 열화현상 등에 기초적으로 사용될 수 있을 것으로 평가되었다.
활성슬러지 공정에 기반을 둔 연속식반응기는 시스템이 가진 고유한 비선형성뿐만 아니라 계절, 기후 등의 환경변화에 따른 유입수의 유량 및 특성 등의 외부적인 조건의 변화를 고려하여 제어하여야 한다. 수학적 모델링 과정에서 고려하지 못했거나 무시되었던 부분을 포함한 시스템에 관련된 특징과 한정된 공간에서 기본적인 제어방법에 의한 현재의 운전방법을 고려하여 불 때 활성슬러지 공정은 개선할 수 있는 여지가 많다. 또한 숙련된 운전자의 지식을 구현할 수 있는 지능제어기법을 적용하여 전체적인 공정의 효율 향상을 도모할 수 있다. 제어방법의 적용에 앞서 제어대상공정인 활성슬러지 공정을 분석하여 이를 $Matlab^{(R)}5.3/Simulink^{(R)}3.0$을 이용하여 연속식반응기 모델을 구현하였다. IWA(International Water Association)와 COST(European Cooperation in the field of Scientific and Technical Research)에서 제시한 정상상태의 유입수 특성을 이용하여 모델의 정확성을 검증하였다. 본 논문에서는 이미 현장에서 사용중인 제어기법의 구현 및 성능 평가뿐만 아니라 다양한 고급제어기법들을 적용하여 새롭게 제안한 제어기법들이 실제 폐수처리장에 적용가능한지 여부를 검증하였다. 제어방법으로는 현장에서 일반적으로 사용되고 있는 비례-적분-미분제어기(Proportional-Integral-Derivative Controller; PID controller)와 PID제어기가 가진 장점과 퍼지 논리 제어기법이 가진 장점을 결합함과 동시에 제어기의 성능 향상 및 경제성을 높일 수 있는 퍼지 PID이득 조절기(fuzzy PID gain tuner)와 퍼지 셋포인트 변환기(fuzzy setpoint changer)를 적용하여 봄으로써 외란에 대해 강인한 제어기 설계의 가능성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.