• 생물환경조절학회지
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• 제32권1호
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• pp.48-56
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• 2023

고압나트륨등(high-pressure sodium, HPS 램프)은 작물 생육 발달에 필요한 충분한 양의 광합성유효방사를 제공하는 동시에 복사열을 통해 온실 난방 부하를 절감할 수 있어 겨울철 시설원예 보광 조명으로 널리 이용되고 있다. 그러나 겨울철에 생육 중기를 맞이하는 시설 과채류의 경우, 작물의 정단부가 복사열에 영향을 많이 받고, 캐노피 위치에 따라 엽온 차이가 증가될 수 있다. 또한 온실 기온 역시 보광등에서 발생한 열이 상부로 상승 및 정체되면서 불필요한 에너지 낭비 및 온도 불균일성 역시 심화될 수 있다. 따라서 본 연구의 목표는 CFD 열전달 해석을 통해 HPS 램프에 의한 열적 특성 및 생육 단계별 수평적 엽온 변화를 분석하고, 온실 내 수직적 기온 및 작물의 캐노피별 엽온을 측정하여, 온실 내 환경 균일성 제고 및 효과적 에너지 활용 방안을 모색하는 것이었다. 생육 초기, 중기, 및 후기를 대변하는 초장(1.0, 1.6, 2.2m)에서의 정단부 수평적 엽온을 CFD 시뮬레이션을 통해 분석하였다. 또한 HPS 램프 작동 이후 수직적 기온과 캐노피 높이별 엽온을 측정하였다. 실험 결과, 보광 시 엽온과 기온 간의 차이가 커지고, 수직적 기온 역시 불균일해짐을 알 수 있었다. 생육 단계가 진전될수록, 고온의 복사열이 중심부에 집중되며, 상단부 수평적 엽온 편차가 커지고, 균일성 역시 떨어지는 것을 알 수 있었다. 열획득 모델을 통한 수치해석 결과, 보광등이 2022년12월 기간 난방부하에 약 50.1% 기여하는 것을 알 수 있었다. 평균절대오차 및 평균제곱근 오차는 생육 초기 및 생육 중기 모두0.5 이하로, 실측값과 예측값에 높은 일치도를 보였다. 수직적 기온 및 엽온 분포와 생육 단계별 수평적 엽온 분포에 관한 본 연구의 결과는 효율적 에너지 관리 및 작물 생육 발달에 관한 의사결정에 도움이 될 수 있을 것으로 생각된다.

• 자원환경지질
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• 제56권2호
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• pp.167-183
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• 2023

사용 후 핵연료(SNF: spent nuclear fuel) 지하 처분장에서 발생된 가스는 처분장 내에서 자체로 이동성이 클 뿐 아니라, 처분장 내 방사성핵종 거동에도 영향을 줄 수 있다. 지하 처분장 방벽 내에서 가스-핵종 발생 및 거동 기작에 대한 연구와 가스 거동이 처분장의 안전성에 미치는 영향에 대한 연구가 처분장 건설 이전에 충분히 수행되어져야 함에도 불구하고, 처분장 다중 방벽내 가스-핵종 거동에 대한 연구는 국내는 물론 국외에서 조차 매우 초보적인 단계이다. 본 연구에서는 지하 SNF 처분장 내 가스 발생과 거동 특성과 관련된 국내외 선행연구 결과들을 고찰하여, 가스 발생/거동 기작을 처분장의 수리지질학적 진화과정에 따라 분류하여 설명하였다. 처분장 내 가스 발생을 크게 SNF의 핵분열에 의한 방사성 가스 생성, SNF 저장 용기의 부식에 의한 가스 발생, 지하수의 산화-환원 반응에 의한 가스 생성, 미생물 활동과 천연 방벽 내 지화학적 반응에 의한 가스 생성 등 총 5가지 유형으로 구분하여 정리하였다. 처분장 다중 방벽 내 가스 거동과 관련된 선행연구 자료들을 정리하여, 방벽 내 가스 거동 시나리오를 다공성 매체에서 일어나는 거동 형태에 따라, 총 4가지 형태(① visco-capillary 흐름을 포함하는 공극 내 자유상 가스 이동, ② 공극 수 내 용존상 기체로서 이류 및 확산 이동, ③ 체적팽창에 의한 거동(dilatant pathway), ④ 가압파쇄에 의한 인장 절리 흐름 등)로 구분하여 제시하였다. 본 연구를 통해 고찰한 SNF 처분장의 다중 방벽 시스템 내 가스 발생 기작과 거동 특성자료들은, 향 후 지하 SNF 처분장 내 가스-핵종 거동관련 다양한 실험 및 모델링 연구를 계획하고, 국내 건설할 처분장의 안전성을 가스 거동관점에서 평가하는데 유용하게 사용될 것으로 기대한다.

• 의료법학
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• 제24권4호
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• pp.67-101
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• 2023

생성형 AI의 활용은 교육계를 넘어서 이미 의료계에서도 의료 기기에 임상 소프트웨어 등의 도입 등으로 연구되고 있다. 생성형 AI는 대규모 대화형 언어모델을 활용하여 방대한 데이터를 이해하고 자료를 선별하는 시간과 에너지를 줄여주면서 사용자와 끊임없는 대화를 통한 정보의 전달이 가능하다. 바로 이러한 점이 인류에게 생성형 AI가 혁신적인 기술의 등장으로 인정받고 있는 점이기도 하다. 그러나 반면 사용자에게 제공되는 컨텐츠의 정합성은 출처나 근거 없이 사용자에게 판단의 영역으로 맡겨지고 있다. 그러나 이 글에서는 생성형 AI를 활용함에 있어서 가장 직접적으로 발생할 수 있는 쟁점을 우선적으로 살펴보기로 한다. 따라서 이 글에서는 생성형 AI의 대표적인 프로그램인 Chat GPT의 발전과 이용자의 활용에 대비하여 특히 개인정보 보호의 쟁점에 대하여 논의하였다. 이를 위하여 먼저 생성형 AI의 기술적인 특성을 살펴본 뒤에 발생 가능한 민사적 쟁점 가운데에서도 개인정보 보호에 관한 문제를 우선적으로 살펴보았다. 생성형 AI는 그 자체로서 학습 데이터의 편향이나 출처 없는 결과값의 제공 등 여러 문제점이 제기되고 있으나, 이러한 문제점은 윤리적 문제를 내포하는 것으로 당장 임상 소프트웨어로서 의료기기에서 활용될 경우 개인정보 보호법제와 보건의료데이터의 활용 가이드로 환자 혹은 이용자의 개인정보를 보호할 수 있을 것인가에 대한 의문에 대한 논의가 시급하다고 판단되었다. 우리나라의 개인정보 보호법제는 특히 보건의료데이터의 활용에서 특정 개인의 개인정보를 가명처리하고 비식별조치를 취하는 데에 적절한 프로세스를 갖추고 있는 것으로 보이나, 생성형 AI이 소프트웨어로서 의료기기에 적용되었을 경우에도 이 법제로서 개인정보 보호의 목적을 이루기에는 어려운 점이 있다. 임상 소프트웨어에서 활용될 생성형 AI의 기능을 대비하기 위해서는 생성형 AI에 걸맞는 개인정보 보호의 법제가 필요할 것으로 보인다.