본 논문에서는 미계측 유역에 적용할 수 있는 갈수지수 산정 회귀모형을 개발하고자 하였다. 30개의 중권역 유역을 대상으로 국가수자원종합관리시스템에서 제공하는 장기유출자료를 이용하여 평균 갈수량과 평균 저수량, 지속기간별 빈도별 갈수지수를 산정하였으며 이를 유역특성인자 18개와 기상특성인자 3개와의 상관 분석을 통하여 최종적으로 유역면적(A), 유역 평균 표고(H), 유역 평균 경사(S), 수계밀도(D), 유출곡선지수(CN), 연증발산량(ET), 연강수량(P)을 선정하여 다중회귀분석을 수행하여 갈수지수 회귀모형을 개발하였다. 개발된 회귀모형을 평가하기 위하여 10개의 검증유역을 미계측 유역으로 간주하여 평균제곱근오차(RMSE) 와 평균절대오차(MAE)를 이용하여 정확도를 추정하였다. 또한 기존의 평균갈수량산정 회귀모형과의 비교를 통하여 본 논문에서 개발한 모형의 우수성을 검토하였다.
배경: 여러 연구에서 숲에서는 음이온이 많이 존재하는 것으로 보고되었나, 제주 삼다수 숲지역의 연구가 없어서 수행하였다. 목적: 본 연구에서는 제주 삼다수 숲 지역의 대기질의 음이온 수를 측정하여 비교 분석하는 것이 목적이었다. 방법: 삼다수 숲 지역의 17개 지점을 정해서 대기질의 음이온 수를 음이온측정기로 측정하였다. 결과: 제주 삼다수 지역의 17개 지점에서 측정한 음이온 수의 평균치는 719.7 ions/cm3, 평균 온도는 25.2℃, 평균 습도는 80.9%, 평균고도는 503 m, 그리고 평균 풍속은 0.6 m/sec이었다. 대기질의 음이온 수의 함량을 순서로 보면, 제일 높은 곳은 폭포-입구-코스R- B코스-소나무숲-코스출구-출구습지 순으로 나타났다. 채집지점의 고도는 제일 높은 지점은 소나무숲-코스R-코스출구-폭포-B코스-출구습지-입구 순이었다. 고도의 차이는 통계적으로 유의성이 있었다. 해발고도와 음이온 함량간의 상관관계는 없는 것으로 나타나 대기질은 수시로 변동됨을 알 수가 있었다. 결론: 삼다수 숲에는 다량의 음이온이 대기질 중에 함유된 것을 확인하였다. 따라서 삼다수 숲길은 숲 체험의 장소로서 적합한 지역이라 생각된다. 아울러 음이온의 함량이 높은 제주지역 숲길 탐방은 인간의 건강관리에 유익한 조건을 갖추었다고 평가한다.
농림축산식품부는 2008년 조직개편을 통해 식품 정책에 대한 기능이 이관되어 보건복지부 등에 산재하여 있던 식품산업을 통합관리 하게 되었고, 1, 2, 3차 산업을 포괄한 종합 정책을 수립하고 있다. 최근 4차 산업혁명과 더불어 농축산식품산업에도 스마트팜, 푸드테크 등 새로운 사업개념이 등장하였다. 농림축산식품부는 4차산업에 적합한 정책을 수립하기 위해 농축식품산업의 사업체 규모를 정확히 추정하는 것이 필요하게 되었다. 농림축산식품부는 전방과 후방 산업의 연계분석을 통한 부가가치 산출과 농축산식품산업의 정확한 모집단을 추정하기 위해서 2017년부터 농축산식품산업 특수분류를 위해 연구하기 시작하였고 통계청으로부터 농축산식품 특수분류 승인을 받았다. 특수 분류를 기반으로 한 농축산식품산업의 모집단 추정은 매출액, 종사자 수 등 전 산업에서 차지하는 비중이 정책의 수립과 중요도에 많은 영향을 미치기 때문에 매우 중요하다. 본 논문은 농축산식품 특수분류와 한국표준산업분류에서의 추출된 표본을 이용하여 현재적격률을 산정하고 모집단을 추정하는 과정과 현재적격률을 보완하기 위한 추정적격률을 제안하여 보다 모집단을 잘 반영하는 방안을 제시하고자 한다.
본 연구는 식품알레르기 경험이 있는 미취학아동의 양육자를 대상으로 양육자가 식품알레르기 관리를 위해 필요한 교육이 무엇인지 파악하고자 하였다. 양육자 400명을 대상으로 2022년 7월 온라인 업체를 통해 설문조사를 진행하였으며, 모든 데이터는 SPSS 통계 (ver. 25)를 사용하여 분석되었다. 미취학아동의 식품알레르기 경험에도 불구하고 양육자의 식품알레르기 지식수준은 낮았다. 특히 '원인식품' (74.2%)과 '식품반응' (65.2%) 관련된 문항의 오답률이 높았다. 또한, 식품알레르기 지식수준을 '상', '중', '하'로 구분하여 평가한 결과 미취학아동의 연령에 따라 아동의 나이가 어릴수록 지식수준이 유의하게 높았다 (p < 0.05). 양육자의 식품알레르기 관리여부를 4가지 문항으로 측정한 결과, '식재료 및 조리기기 분리사용' (50.5%), '식품알레르기 유발표시 확인' (34.0%) 관리율이 낮았다. 식품알레기 진단여부에 따라 식재료 및 조리기기를 분리사용 관리에 유의적인 차이가 있었으며, 의사진단을 받은 미취학아동의 양육자 중 59.4%가 분리사용 관리를 하고 있었다 (p < 0.01). 또한, 식품알레르기 지식이 높아질수록 관리의 총점이 높아졌다 (r = 0.137, p < 0.01). 본 연구결과를 바탕으로 살펴볼 때 지식수준이 낮거나, 자녀가 만 4세 이상, 자가진단을 하는 양육자의 경우 식품알레르기 관리율이 낮았다. 따라서 해당 양육자의 지식수준을 높일 수 있는 '유발식품제한', '식품알레르기 유발표시 확인', '식재료 및 조리기기 분리사용' 하는 방법 등 맞춤 교육이 필요하다고 사료된다.
Distichiasis is one of the diseases commonly encountered in companion animals, and these abnormal eyelashes cause corneal ulcers, continuous eye irritation, eye pain, glare, epiphora, foreign body sensation and can cause corneal opacity and vision loss in severe cases. In this study, an eyelash epilation needle for animals was developed and applied to a real case, and the results were observed. In a case of corneal ulcer caused by distichiasis of a 2-year-old Shih Tzu, a high-frequency surgical instrument for animals was converted into an electric epilation needle to attempt a procedure to destroy the eyelash hair follicles on the upper eyelid. A epilation needle was developed to have a diameter of 0.1 mm and a length of 4 mm at the end of the handle of DOCTANZ 400, an electrosurgical instrument for animals only. In the procedure, 2~3 mm of an epilation needle was inserted into the hair follicle, and 1 watt of electric power was applied to the hair follicle for about 5 sec. to carry out electrolysis until white bubbles were generated around the meibomian glands thereby destroying the hair follicle. As a result, no eyelashes grew any longer in the treated area indicating that the treatment was successful. It is hoped that the method developed in this study will be applied so that it will be widely used as a treatment method for distichiasis in companion animals that can be frequently seen hereafter.
농업 및 축산업 분야에서 혁신과 변화가 빠르게 진행되고 있으며, 스마트 축사와 같은 새로운 기술의 도입이 이루어지고 다양한 센서의 활용으로 장비 제어가 가능한 데이터들이 수집되고 있다. 그러나 축사 운영에는 다양한 어려운 과제들이 존재하며, 이러한 문제들을 해결하기 위하여 가상센서 기술이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 축사에 사용되는 다양한 데이터 항목과 센서 데이터 유형을 정의하고 타 분야에서 가상센서를 활용한 사례를 연구하며 최종 스마트 축사를 위한 가상센서 시스템을 구현하고 설계하였다. 최종적으로 구현된 시스템에 대한 평가 및 성능 지표 분석을 위한 MBE와 EVRMSE를 활용하였으며, 가상센서를 활용하여 데이터 수집 및 관리를 진행한 결과 실물센서와의 데이터 값 차이가 뚜렷하지 않아 만족스러운 결과를 보였다. 스마트 축사에서 가상센서 시스템을 활용하면 축사 운영 및 가축 건강 상태 모니터링 등 다양한 부분에서 혁신과 효율성 향상을 기대할 수 있을 것으로 기대한다. 이 논문은 스마트 축사 분야에서 가상 센서 기술을 활용하여 데이터 수집 및 관리의 혁신적인 방법을 제안하고, 그 성능을 검증하는데 있어서 중요한 결과를 도출한 연구이며, 향후 연구과제로 가상 센서를 활용한 디지털 축사의 연결 등을 탐색하고자 한다.
항만구역 내 선박으로부터 배출되는 온실가스, 미세먼지를 포함한 배기가스에 대한 인벤토리 작성과 관리는 선박 배기가스의 주요 배출물질과 시간 경과에 따른 배출량 수준의 추이를 파악하고, 해양환경과 인간 건강에 미치는 부정적 영향을 줄이는 데 필요하다. 따라서 본 연구의 목적은 우리나라 서남권에 있는 국가관리 무역항인 목포항계 내 입출항하는 선박으로부터 배출되는 배기가스를 산정하는데 있다. 이를 위해 선박자동식별장치(AIS)와 해운항만물류정보시스템 (Port-MIS)의 정량적 데이터를 기반으로 선박의 움직임을 분석한 상향식 접근법(Bottom-up 또는 Activity-based)을 이용하였다. 특히 본 연구에서는 최근 4년간(2019~2022년) 목포항 입출항 실적이 있는 선박의 제원, 선종, 재항시간 등의 데이터를 수집하고, AIS 데이터를 이용하여 항만 내 부두 접근 과정을 분석하여 선박 움직임(cruising, maneuvering)을 결정하는 접근 방식을 제시하였다. 주요 연구결과로 최근 4년간 목포항 항만구역 내에서 선박으로부터 배출된 배기가스는 11,409톤이었으며, 자동차전용선이 5,329톤으로 가장 많았고, 정박 중에는 목포 신항 부두에서 1,835톤의 온실가스와 미세먼지가 배출되었다. 이 연구는 목포항의 선박입출항수, 처리 물동량과 더불어 환경적인 측면에서 정보관리를 위한 데이터로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근에는 협동 로봇의 데이터를 활용한 다양한 결함진단 연구가 수행되고 있다. 협동 로봇의 결함진단을 수행하는 기존 연구들은 기존 연구의 학습 데이터는 미리 정의된 기기의 동작을 가정하고 수집한 정적 데이터를 사용한다. 따라서 결함진단 모델은 학습한 데이터 패턴에 대한 의존성이 높아지는 한계가 있다. 또한 단일 모터를 사용한 실험으로 다관절이 동작하는 협동 로봇의 특성을 반영한 진단이 이루어지지 못했다는 한계가 있다. 본 논문에서는 앞서 언급한 두 가지 한계점을 해결할 수 있는 LSTM 진단 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 단일 축 및 다중 축 작업 환경에서의 진동 및 전류 데이터의 상관분석을 사용하여 정상 대표 패턴을 선정하고, 정상 대표 패턴과의 차이를 통해 잔차 패턴을 생성한다. 생성된 잔차 패턴을 입력으로 축별 기어 마모 진단을 수행할 수 있는 LSTM 모델을 생성한다. 해당 결함진단 모델은 동작별 대표 패턴을 통해 모델의 학습 데이터 패턴에 대한 의존성을 낮출 수 있을 뿐 아니라 다중 축 동작 수행 시 발생하는 결함을 진단할 수 있다. 마지막으로, 내부 및 외부 데이터의 특성을 모두 반영하여 결함진단 성능을 개선한 결과 98.57%의 높은 진단 성능을 보였다.
수질오염 중 유기물 오염은 가장 흔히 발생한다. 물환경보전법에 의해 유기물질을 측정하는 지표에는 BOD, COD, TOC가 있다. 그 중 BOD, COD의 분석은 노동집약적이다. 그리고 생물분해가 불가능하거나 유독물질이 존재하는 유기물질일 경우에는 낮은 정확도를 나타내 환경부에서는 TOC 중심의 관리로 전환되고 있다. 오늘날 센서기술의 발전으로 다양한 항목을 센서를 통해 모니터링 가능하다. 본 연구에서는 분광측정기인 Spectro::lyser V3를 이용한 하천 TOC 디지털 모니터링을 진행했다. 우선 측정 장비에 대한 적용성 평가를 위해 안동하천실험센터에서 실험을 진행했다. 그리고 낙동강 합류부에서 측정한 데이터를 Kriging 기법을 활용하여 하천의 TOC 공간분포를 분석했다. 본 연구에서는 센서를 활용한 하천 TOC 모니터링 및 공간분포에 대한 연구를 제안했다. 실시간으로 하천 TOC 농도 변화를 모니터링 할 수 있으며, 이는 오염원 감시 및 대응에 있어 기초자료로 활용할 수 있다. 이러한 센서 기반 하천 모니터링은 시간적 해상도 및 실시간 데이터 취득에 있어 장점이 있는데, 다양한 공간 정보 해석 방법을 적용한다면 추후 수생태 건강성, 하천 취수원 선정, 성층 분석 등 다양한 연구에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
섬유, 자동차와 같은 여러 제조 공정에서 설비가 고장이 나 멈추게 되면 기계가 작동하지 않게 되고 이는 기업의 시간적, 금전적 손실로 이어진다. 따라서 설비의 고장이 발생하기 전, 고장을 예측하여 정비할 수 있도록 설비의 이상을 사전에 탐지하는 것이 중요하다. 대부분의 설비 고장 원인은 설비의 필수 부품인 베어링의 고장으로, 베어링의 고장을 진단하는 것은 설비예지보전 연구의 핵심이기도 하다. 본 논문에서는 베어링의 진동 신호를 분석하여 SWT-SVD 전처리 알고리즘을 제안하고 이를 시계열 이상탐지 모델 네트워크 중 하나인 어노멀리 트랜스포머에 적용하여 베어링 이상탐지 모델을 구현한다. 제조공정의 베어링 진동신호는 실시간으로 센서값들의 이력이 작성되어 노이즈가 존재하므로, 이를 줄이기 위해 본 연구에서는 정상 웨이블릿 변환(Stationary Wavelet Transform)을 사용하여 주파수 성분을 추출하고, 특이값 분해(Singular Value Decomposition) 알고리즘을 통해 유의미한 특징들을 추출하는 전처리를 진행한다. 제안하는 SWT-SVD 전처리 방법을 적용한 베어링 이상탐지 모델 실험을 위해 IEEE PHM학회에서 제공하는 PHM-2012-Challenge 데이터 세트를 활용하였으며, 실험 결과는 0.98의 정확도와 0.97의 F1-Score로 우수한 성능을 보였다. 추가로, 성능 향상을 입증하기 위해 선행 연구들과 성능 비교를 진행한다. 비교 실험을 통해 제안한 전처리 방법이 기존의 전처리보다 높은 성능을 보임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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