급격한 산업화와 도시화로 인해 해양 오염이 심각해지고 있으며, 이러한 해양 오염을 실효적으로 관리하기 위해 수질평가지수(Water Quality Index, WQI)를 마련하여 활용하고 있다. 하지만 수질평가지수는 다소 복잡한 계산과정으로 인한 정보의 손실, 기준값 변동, 실무자의 계산오류, 통계적 오류 등의 불확실성(uncertainty)을 내포하고 있다. 이에 따라 국내·외에서 인공지능 기법을 활용하여 수질평가지수를 예측하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 해양환경측정망 자료(2000 ~ 2020년)를 활용하여 우리나라 전 해역 즉, 5개의 생태구에 대한 WQI를 추정할 수 있는 가장 적합한 인공지능기법을 도출하기 위해 총 6가지의 기법(RF, XGBoost, KNN, Ext, SVM, LR)을 실험하였다. 그 결과, Random Forest 기법이 다른 기법에 비해 가장 우수한 성능을 보였다. Random Forest 기법의 WQI 점수 예측값과 실제값의 잔차 분석 결과, 모든 생태구에서 시간적 및 공간적 예측 성능이 우수한 것으로 나타났다. 이를 통해 본 연구에서 개발한 Random Forest 기법은 높은 정확도를 바탕으로 우리나라 전해역에 대한 WQI를 예측 가능할 것으로 사료된다.
교통안전연구에서 한 지점 (또는 구간)의 기대교통사고건수를 신뢰성 높게 추정하는 것은 매우 중요하다. 기대교통사고건수를 추정하기 위해 현재 국내에서는 주로 관측교통사고건수를 사용하고 있으나 국외에서는 포아송-감마 혼합모형에 기반한 경험적 베이즈 추정치를 활용하고 있는 추세이다. 그간 많은 연구들이 경험적 베이즈 추정치를 이용해 기대교통사고건수 추정 및 교통안전개선사업의 평가를 시도 하였으나 전술한 2가지 추정방법의 추정오차를 비교연구한 문헌은 없는 실정인 바 본 연구는 2가지 추정방법의 추정오차를 모의실험을 통해 비교 분석하여 제시하였다. 모의 발생된 총 3,000,000개 지점의 교통사고 자료를 분석한 결과 기대교통사고건수를 경험적 베이즈 추정방법을 이용해 추정했을 경우 그 추정오차는 관측교통 사고건수만을 이용했을 때 발생하는 추정오차에 비해 항상 작은 것으로 나타나 국내의 교통안전연구 가이드라인에 경험적 베이지안 추정방법의 도입이 필요할 것으로 판단된다. 그러나 사전분포의 불확실성이 높아질수록 두 가지 추정방법의 추정오차의 차이는 감소하는 것으로 나타나, 기대교통사고건수 추정 시 추정된 음이항 모형에 대한 종합적인 검증을 수행한 후 신뢰성 있는 초모수의 추정치를 이용해 경험적 베이지안 방법을 적용하는 것이 바람직하다고 판단된다.
현재 전 세계적으로 이미 대부분 산업에서의 생산라인은 자동화되었으며 이는 생산성 및 경제성의 향상, 산업 재해에 대한 안전성 확보, 품질 향상 및 경쟁력 향상 등 많은 이익을 가져왔다. 그러나 건설 산업에서 자동화는 일반적인 산업생산라인과 달리 끊임없는 불확정적인 사건의 발생과 이에 따른 지능적 판단 및 처리 능력의 필요성으로 인한 해결해야 할 많은 어려움이 따르기 때문에 여전히 건설 기계장비 사용을 통한 노동력 투입에 의존하고 있다. 이러한 문제를 해결하기위하여 유럽, 미국, 일본 등 선진국에서 건설 자동화를 위한 끊임없는 연구가 진행 중이며 도로 포장, 다짐 및 작업프로세스가 비교적 단순한 반복형 작업에 대하여 자동화가 많이 이루어 졌지만 건설 현장에서 가장 비중을 많이 차지하는 토공 작업에 대하여 아직 자동화 연구가 미흡하다. 토공 작업의 자동화를 위해서는 획득된 지형정보를 분석하여 효율적인 작업 계획의 수립이 수행되어야 하며, 이를 위해 숙련된 작업자의 휴리스틱스(heuristics)를 활용하면 보다 시행착오가 적고 안전하며 효율적인 작업계획을 수립할 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 지능형 굴삭 시스템의 효율적인 작업계획의 수립을 위한 시스템인 지능형 Task Planning System의 구성 체계 및 각 단계마다 적용된 휴리스틱스(heuristics)에 대하여 소개하여 본다.
우리나라의 경우 짧은 강우 관측 기간으로 인해 지점빈도해석에 의한 가뭄분석은 불확실성이 크다는 문제가 있어 가뭄에 대한 지역빈도해석의 적용이 필요하다. 본 연구에서는 강우의 경향이나 크기를 고려하기 위해 단기가뭄을 나타내어 줄 수 있는 3개월 이동평균강우량과 장기가뭄을 나타내어 줄 수 있는 12개월 이동평균강우량을 산정한 후, 가뭄분석을 수행하기 위한 가뭄특성변수를 추출하였다. 가뭄특성변수를 이용하여 주성분분석과 군집분석을 수행하여 가뭄의 동질성을 갖는 관측지점들을 구분하였다. 또한, 본 연구에서는 지역별 가뭄빈도해석을 위해 이변량 확률분포함수를 적용하였으며, 가뭄 특성(가뭄 지속기간과 심도)의 상호 관계를 고려하여 지역적 가뭄특성을 종합적으로 판단하였다. 또한 이변량 핵밀도함수의 적용을 통해 가뭄 발생의 분포 및 경향성을 가장 근접하게 나타내어 줄 수 있는 결합 확률밀도함수를 추정하고, 군집지역별 2개월, 5개월, 10개월, 20개월의 가뭄지속기간과 5년, 10년, 20년, 50년, 100년의 재현기간에 따른 지역적 가뭄특성을 분석하였다. 그 결과 금강하류, 영산강의 일부 권역 및 남해안 일대에서 상대적으로 큰 가뭄심도가 발생하는 것으로 나타났다.
리스크 관리에 기반한 교량관리를 위해서는 시간 및 환경에 따른 성능변화를 예측하기 위한 성능이력모델이 필수적이다. 일반적으로 성능이력모델의 산출은 어려운 작업이므로 전문가 의견 또는 교량의 겉보기 상태 진단평가 기록을 이용한 상태 성능 이력모델이 많이 사용되어 왔다. 하지만 상태성능 이력모델은 교량의 실제 안전도와는 일치하지 않은 경우가 많아 근본적인 문제를 내포하고 있다. 성능 평가 및 이에 따른 성능이력모델의 정확도는 교량 유지관리 시스템(Bridge Management System, BMS)의 정확도와 직접적인 관계가 있으며 유지관리 예산의 합리적인 분배를 위한 최적 대안 산출을 위해 매우 중요하다. 본 연구에서는 기존의 방법, 즉 정성적 전문가 의견 및 불충분한 정기점검 기록에 의해 작성되는 상태 성능 이력모델의 단점을 극복하기 위하여 열화를 고려한 수치해석결과를 바탕으로 산출되는 안전성능이력모델을 제안하였다. 제안한 성능이력모델 구축을 위해서 다양한 교량 형식이 검토 되었으며, 그 중 설계 변수 간 종속성이 높아 고려되어져야 할 설계 변수의 수가 비교적 적은 강박스 교량을 중심으로 다양한 환경 조건 및 시간에 따른 안전성능이력의 변화를 분석하였다. 교량 유지관리 시스템 내에서의 안전성능 이력모델의 역할은 특정 환경 하에서 시간에 따른 안전성능변화 예측에 있으며 안전성능이력모델의 산출 속도는 시설물 관리시스템의 효율성에 직접적인 영향을 미치기 때문에 일반적으로 실시간 해석을 수행하기 보다는 기 작성된 예측모델을 사용하는 방법이 주로 사용된다. 본 연구에서는 정량적 성능이력의 신속한 산출을 위하여 주요 설계 변수로 구성된 응답면 기법(Response Surface Method, RSM)을 사용하였다. 응답면 기법 적용을 위한 설계 변수 및 설계 값의 범위는 국내 강상자형교 설계 기준, 가이드라인 및 유지관리 자료를 근거로 산정하였다.
최근 스마트선박 개발에 발맞춰 정확하고 세밀한 실시간 해양환경 예측정보의 요구가 확대되고 선박에 직접 지원하기 위한 환경이 확보됨에 따라 최적항로 분야에서도 다양한 해양환경을 고려한 정보 생산 및 평가 연구가 필요하다. 스마트선박에서 해양환경의 위험도 및 에너지 소비의 불확실성을 줄이면서 최적항로를 산출할 수 있는 알고리즘은 2단계로 구분하여 개발하였다. 1단계는 해양환경정보들과 선박자동식별시스템(AIS)내에 선박의 위치·상태정보를 결합해 프로파일을 생성하였다. 2단계는 구성한 프로파일 결과를 이용하여 해양환경 에너지맵을 정의할 수 있는 모델을 개발하였고, 약 60만개의 데이터를 반영할 수 있도록 인공지능 머신러닝 기법 중 Random Forest를 적용하여 회귀식을 생성하였다. Random Forest 회귀 모델의 결정계수(R2)는 0.89 를 보였다. 생성한 모델에 2021년 6월 1일~3일의 해양환경 예측정보를 이용하여 Dijikstra 최단경로 알고리즘을 적용해 최적 안전항로를 산출하고 맵에 표출했다. Random Forest 회귀 모델로 산출된 항로는 유선적이고 해양환경 예측정보의 상태를 감안하며 항로를 도출하는 결과를 보였다. 본 연구의 실시간 해양환경 예측정보 기반의 항로 산출 개념은 선박의 이동 경향성을 반영한 현실적이면서 안전한 항로 산출이 가능하고, 향후 경제성, 안전성, 친환경성 평가 모델로 범위로 확대할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 전 세계적으로 예상치 못한 거대한 경제적 리스크를 연속적으로 겪으면서, ESG 경영은 기업의 필수 생존전략으로 부상하였다. 특히 코로나 팬데믹으로 인한 공급망 전쟁은 리스크의 불확실성을 야기하였으며, 유통업계에서는 지속가능성을 확보할 수 있는 ESG 경영이 중요해지고 있다. 이러한 상황 속에서, 유통업계와 ESG 경영의 연결점을 강화하고 이를 효과적으로 관리하기 위해 블록체인 기술의 도입이 중요하게 여겨지고 있다. 유통업계에 블록체인 기술을 도입한 비즈니스 모델은 많은 연구를 통해 제시되고 있지만, 유통업의 ESG 경영에 블록체인을 적용하는 것에 대해 그 가능성 및 효과성을 입증한 연구는 아직까지 제한적이다. 따라서 본 연구에서는 국내 관련 연구를 대상으로 텍스트 마이닝 기법 중 하나인 연관어 분석을 통해 블록체인 기술과 ESG 경영이 유통업계에서 어떤 연결성을 가지고 있는지 분석하였다. 이를 통해 유통업계 ESG 경영의 블록체인 도입 가능성을 확인하고 이를 실현하기 위해 향후 연구에서 어떠한 방향으로 연구를 진행하여야 하는지 주요 키워드를 통해 연구 방향성을 제시하였다. 본 연구를 통해 도출된 결과는 향후 유통업계의 ESG 경영을 위한 블록체인 기반 비즈니스 모델 구축의 기초 연구로 활용될 것으로 기대한다.
글로벌 공급망에 예측 불가능한 위험성이 확산되면서 세계의존도가 높은 항만물류산업의 위험부담이 높아지고 있다. 이에 본 연구에서는 기초적인 연구로 국내 항만의 안전성에 위험을 주는 다양한 이슈들을 알아보고자 하였다. 이를 위해 부산항의 항만안전과 관련된 뉴스 기사 데이터를 활용하여 LDA토픽모델링 분석과 시계열 선형회귀분석을 진행하였고 부산항 항만안전 주요 이슈들의 변화와 그 동향을 파악하였다. 본 연구의 분석 결과는 다음과 같다. 지난 30년동안 부산항 항만안전과 관련된 주요 이슈는 총 9개이며 이들을 5년 주기의 시기별로 살펴본 결과, 지난 30년 동안 해상안전 이슈, 수입화물 검역 안전 이슈, 노조파업 관련 이슈, 자연재해 관련 이슈가 지속해서 등장했다. 부산항 항만안전 주요 이슈는 주로 예측 불가능한 성격이 큰 사회환경적 유형과 자연현상적 유형으로 글로벌 불확실성의 영향을 많이 받고 있음을 알 수 있었다. 따라서 분석 결과로 도출된 항만안전 주요 이슈들을 위주로 부산항 항만안전 강화를 위한 정책을 체계적으로 수립할 필요가 있으며 예측 불가능한 위험상황을 대비한 부산항 항만안전 회복탄력성을 강화할 필요가 있다. 끝으로 다양하게 변화하는 사회적 여건에 맞춰 항만안전 강화를 도모할 수 있는 선진적인 연구 활동이 필요할 것이다.
본 연구는 가축분뇨 처리시설의 평가 및 최적 선택의 의사결정에 있어서, 시설물은 내구성이 있는 자산이므로 내용연수 전 기간에 걸친 비용측면에서의 경제성이 고려되어야 하는 바, 이를 위하여 LCC (Life Cycle Cost) 기법의 적용 가능성을 검토하고자 수행하였다. 경제성의 비교 분석을 위해 양돈 분뇨 1일 100톤 처리규모의 공동자원화시설 설치 공법들 중 4개 공법에 대한 시설투자 및 연간 운영비를 조사하였는데, 초기 투자비는 2,699~3,202 백만원 수준으로 T 공법이 가장 높았고 E 공법이 가장 낮았다. 연간 운영비에 있어서는 378~498 백만원 수준으로 T 공법, J 공법, E 공법, B 공법 순으로 유리한 것으로 조사되었다. LCC 분석을 위해 한국은행 및 통계청의 10년간 ('00~'09) 자료를 이용하여 이자율 (4.7%), 물가상승율 (3.13%), 실질 할인율 (1.52%)를 기준하고, 현가계수 산정을 위해 내용연수를 토목 건축 (30년), 기계 (10년), 전기계장 (15년) 으로 기준하였다. 이를 바탕으로 한 분석 결과, 톤당 운영비로 보면 17,570~18,998원/톤 수준으로서 E공법이 17,570원/톤으로 가장 낮은 반면, B 공법이 20,661원/톤으로 가장 높아 상대적으로 가장 비경제적이었다. 특히 초기투자비가 높더라도 연간 운영비가 낮은 T 공법이 초기투자비는 T 공법보다 낮으나 연간 운영비가 상대적으로 높은 B 공법에 비해 LCC가 낮게 평가되었다. 따라서 가축분뇨 처리시설의 경제적 측면에서의 공법 선택에 있어서는 초기시설투자비 또는 연간 운영비 중 어느 한쪽만 평가하여 결정하기 보다는 LCC 분석을 적용하여 평가하는 것이 합리적임을 알 수 있다. 또한 경제성 분석에 있어서, 불확실성에 따른 LCC 분석 결과의 변화를 파악하기 위해 '00~'09년 간의 할인율 변동폭을 적용하여 민감도분석을 실시한 결과, 변동범위 안에서 변화하더라도 각 대안별 비용우위에 대한 변화는 달라지지 않아 안정적이라고 할 수 있다. 따라서 LCC를 이용한 경제성 평가는 가축분뇨 처리시설의 선택을 위한 의사결정에 유용한 평가 지표가 될 수 있으리라 판단된다. 향후 분석의 신뢰성 제고와 활성화를 위해서는 각 비용요소들에 대해 공신력 있는 데이터베이스 구축이 대단히 중요하며, 아울러 시설평가 시 정성적인 요인도 고려할 수 있는 연구가 추가적으로 이루어져야 할 것이다.
외래종의 유입을 막기 위해 '선박평형수와 침전물의 제어와 관리를 위한 국제협약'이 2004년에 체결되었고 이에 따라 다양한 선박평형수 관리장치가 개발되고 있다. 본 연구에서는 전기분해를 이용하여 선박평형수 내 해양생물 제거를 위한 장치로 개발된 AquaStar$^{TM}$ BWMS가 해양생태계에 미치는 영향을 파악하기 위하여 1차 생산자로서 규조류 Skeletonema costatum, 1차 소비자로서 윤충류 Brachionus plicatilis 및 포식자로서 어류(넙치) Paralichtys olivaceus를 이용하여 AquaStar$^{TM}$ BWMS의 배출수독성시험과 생성된 화학물질에 대한 환경위해성 평가를 수행하였다. 배출수독성시험결과 가장 민감한 생물은 S. costatum이었고 염분 20 psu 배출수에 노출되었을 때 NOEC 25.00%, LOEC 50.00% 및 72hr-$EC_{50}$이 69.97%였다. B. plicatilis와 P. olivaceus는 염분 20 psu 배출수에 노출되었을 때 NOEC 및 LOEC가 각각 50.00 및 100.00%였다. AquaStarTM BWMS에서 생성된 물질은 총 18개로, bromate, 7개의 volatile halogenated organic compounds, 7개의 halogenated acetic acids, 3개의 halogenated acetonitriles 및 chloropicrin이었다. 생성된 물질들의 지속성과 생물축적성을 보이는 화학물질은 없었으나, 물질의 생태독성을 평가하기에는 불확실성이 높았다. 그러나 MAMPEC 모델을 이용하여 생성된 18개 물질의 PEC는 $4.58{\times}10^{-4}{\sim}4.87{\mu}g\;L^{-1}$였고, PNEC는 $0.016{\sim}320.00{\mu}g\;L^{-1}$였으며, 18개 화확물질의 PEC/PNEC 비율은 1을 초과하지 않았다. 따라서 환경위해성평가결과는 AquaStar$^{TM}$ BWMS에 의하여 처리된 해수가 해양생태계에 수용 불가한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 또한 전기분해를 이용하는 BWMS의 배출수에 대한 S. costatum의 $EC_{50}$은 초기 TRO농도, HAAs의 농도 및 종류수와 양의 상관관계가 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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