본 연구에서는 중국 북동지역에서 발생하는 산불에 의한 생체연소 배출물이 장거리 수송으로 한국의 미세먼지 질량농도에 미치는 영향을 WRF-Chem 모델을 활용하여 분석하였다. 2020년 4월 4-7일에 한국은 중국 북동지역의 생체연소 배출물과 더불어 중국 동부지역의 인위적 배출과 중국 북부와 몽골에서 발생한 황사의 영향을 함께 받고 있었다. 인위적 배출과 황사가 혼재된 대기오염 상황에서 zero-out 방법을 활용하여 생체연소 배출물을 분류하고 미세먼지 장거리 수송 기여도를 분석하였다. 또한, 광역적인 생체연소 배출물의 분포에 따라 한반도 주변의 육지와 해양에 대한 복사 에너지 수지를 분석하였다. 2020년 4월 5-6일에는 한국의 하루평균 미세먼지 질량농도에 대한 생체연소 배출물의 장거리 수송 기여도가 60%로 산출되었다. 더불어 한반도 주변에 광역적으로 분포하는 생체연소 배출물의 영향으로 육지와 해양의 순 복사 플럭스는 음의 값을 나타내었다. 그러나 2020년 4월 7-8일에는 중국 동부지역에서 발생한 인위적 오염물질이 생체연소 배출물에 더해지면서 한국의 미세먼지 질량농도는 4월 5-6일보다 증가하였으나 생체연소 배출물의 기여도는 45% 이하로 감소하였다. 또한, 생체연소 배출물의 영향이 줄어들면서 순 복사 플럭스는 양의 값을 나타내었다.
지구 온난화와 기후변화에 대응하기 위해 국제적으로 재생 에너지의 개발이 확대됨에 따라 풍력발전의 비중도 점차 늘어가고 있다. 태양광발전에 비해 24시간 생산이 가능하지만 대형 풍력발전기를 대규모로 설치하기 때문에 주변의 레이더나 통신 장비들의 동작에 간섭을 일으키는 지에 대한 분석이 필요하다. 본 연구에서는 해상풍력 발전단지 외해를 항해하는 선박이 VHF 대역으로 조난 통신을 송신할 경우, 육지의 기지국에서 신호를 수신할 수 있는지를 분석하였다. 대상지역 주변의 수치지형도, 풍력발전기 캐드 모델, 풍력발전단지 배치도를 바탕으로 주변 해역 및 발전단지를 수치해석이 가능하도록 모델링하였다. 광범위한 지역에 대한 전파 분석에 적절한 고주파 해석기법 중 PO, SBR 기법을 적용한 전용 프로그램으로 전자파 간섭 여부를 분석하였다. 해상풍력 발전단지 외곽에서 송신한 VHF 대역 전자파에 대해 육상 기지국에서는 약간의 수신전력 저하는 있지만 기준치 이상의 전력을 수신하였다. 선박과 육상 기지국 사이의 가시선을 완전히 가리는 경우에 수신 전력의 저하가 발생하였으나, VHF대역이 파장이 길어 회절이나 반사 등의 효과로 육상 기지국까지 충분한 전파가 도달하는 것으로 판단된다.
본 논문에서는 KVLCC2 선체 축소모형에 설치된 추진시스템의 세부 구성품별 유동 소음원을 분석하였으며, 각각의 소음원이 수중방사소음에 미치는 영향에 대해 정량적으로 분석하였다. 수치 해석 영역은 실험 결과와의 비교를 위하여 선박해양플랜트연구소 대형 캐비테이션 터널의 시험부와 동일하게 설정하였다. 먼저 유동장내 소음원을 정확하게 모사하기 위하여 고정밀 해석기법인 비압축성 다상 Delayed Detached Eddy Simulation 방법을 적용하였고, 유동해석 결과를 기반으로 Ffowcs Williams and Hawkings 적분방정식을 사용하여 수중방사소음을 예측하였으며, 터널 실험결과와의 비교를 통해 해석절차의 유효성을 확인하였다. 추진시스템의 유동 소음원별 영향을 정량적으로 비교하기 위하여 추진기 날개 끝-와류 공동, 날개 표면 그리고 방향타 표면을 소음원 영역으로 선정하였으며, 음압과 파워 스펙트럼 밀도, 음향 파워를 비교하였다. 공동에 의한 홀극 소음원의 기여도가 추진기 날개 및 방향타에 의한 쌍극 소음원에 비해 수중방사소음에 크게 기여하였으며, 추진기 후류의 영향으로 방향타에 의한 기여도가 추진기 보다 더 크게 발생함을 확인하였다.
본 연구에서는 비파괴적 표면 기능기화 통하여 단일벽 탄소나노튜브(SWCNT) 탄소소재의 특성 변화를 최소화 시킬 수 있는 대면적화 공법을 제안하고, 대면적화 된 SWNT 전자 필름 상에 효소를 집적하여 효소와 SWCNT 전자 필름 간 효율적 전자 전달을 연구하였다. p-terphenyl-4,4"-dithiol, dithiothreitol와 SWCNT의 혼합을 통해 SWCNT 전자 필름의 균일도 및 전하 전달 능력을 향상시키고, 분광학적 분석 및 전기화학적 특성을 평가하여 SWCNT 전자 필름의 향상된 전기화학적 특성을 확인하였다. 전자 필름 상에 고분자 전해질 및 포도당 산화환원 효소를 layer-by-layer 기법으로 효율적으로 집적하여, 최종적으로 음전압 범위에서 구동이 가능한 포도당(glucose) 바이오센서를 구현하였다. 개발된 포도당 바이오센서는 효소와 SWCNT 전자 필름과의 높은 전하 전달 효율을 바탕으로 -0.45 vs. Ag/AgCl 음전압 범위에서 높은 산화환원 신호를 보였을 뿐 아니라 0~1 mM의 낮은 글루코스 농도 변화에서 약 98 ㎂/mM·cm2의 높은 감도를 보였다. 또한 음전압 구동을 통하여, 산화 반응을 일으킬 수 있는 4종의 방해물질(요산, 아스코르빅산, 도파민, 아세타아미노펜) 환경에서 4% 이하의 변화를 보여 높은 선택성을 보였다.
자율주행, 전동 킥보드, 드론, 스마트도로 등의 출현에 따라 도로안내체계에서의 도로교통 환경변화 대응이 필요한 시점이다. 하지만 도로를 안내하는 도로표지는 내비게이션, 스마트폰 등의 디바이스 등장으로 예전에 비해 활용도가 감소되는 실정이다. 이에 본 연구는 미래사회의 변화 환경에 적용될 도로표지 관련 이슈 및 활용방안을 도출하고자 대국민 설문조사를 수행하였고, 이를 토대로 시민의 도로표지 활용성에 미치는 영향요인을 분석하여 도로표지 기능 다변화 전략을 제시하였다. 그 결과, 첫째, 교통, 기상, 지역행사 등 사용자 요구를 반영한 가변형 도로안내 정보를 실시간으로 제공해야 된다. 둘째, 도로표지정보의 정밀도로지도 반영 등 디지털 도로표지 정보화 작업이 필요하다. 셋째, 다양한 미래 모빌리티 및 도로환경이 반영된 도로정보 안내 가상환경 실증기술 개발이 필요하다. 향후 각 전략별 심도 깊은 구체화 방안, 현장에 반영하기 위한 실증/정책 연구 등 후속연구가 활발히 진행되어, 국민들이 더욱 안전하고 편리한 도로안내 서비스를 제공받을 수 있기를 기대한다.
기후변화로 인해 전 세계 주요 도시에서 홍수의 빈도와 위험성이 증가함에 따라, 도시 침수에 대비한 선제적 대응을 위해 넓은 공간 영역에서 고해상도 2차원 침수 정보를 신속하고 정확하게 해석할 수 있는 모의 기술의 중요성이 대두되고 있다. 기존의 천수 방정식(shallow water equations)에 기반한 물리적 해석 방법은 고해상도 침수 예측을 위해 많은 컴퓨터 자원과 계산 시간이 소요되는 한계가 있다. 본 연구는 전환 규칙과 가중치 기반 시스템을 사용하여 침수의 시공간 변화를 모의하는 셀룰러 오토마타(cellular automata) 기반 2차원 침수 해석 모형 Weighted Cellular Automata 2D (WCA2D)의 이론적 배경을 고찰하고, 부산 온천천 유역의 침수 사상 모의를 통해 재현하여 국내 도시 유역에 대한 적용성을 검토하였다. 또한, Open Computing Language (OpenCL)와 Open Multi-Processing (OpenMP)과 같은 병렬계산(parallel computing)기술을 적용한 버전을 순차계산(sequential computing)결과와 비교하여 연산성능을 평가 하였다. 연구결과, WCA2D 모형에 의한 최대 침수심 분포는 과거침수 피해지도와 유사하게 모의되어, 복잡한 지형특성을 가지는 도시유역 침수의 시공간적 변화를 해석하기에 적절함을 확인하였다. 또한,병렬 계산 적용시 순차 계산 버전에 비해 OpenCL과 OpenMP는 약8배~14배, 5배~6배 연산 효율이 향상되어 효율적인 도시 침수 모의가 가능하였다.
전 세계적으로 한류 콘텐츠가 유행하며 국내뿐만 아니라 해외에서도 국내 저작물의 저작권 침해 사례가 지속적으로 증가하고 있다. 이에 대응하기 위한 국내 불법 저작물 유통 사이트를 탐지하는 기술에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있으며 최근 연구는 국내 불법 저작물 유통 사이트들이 광고 배너를 상당수 포함하고 있는 특징을 활용한 연구가 존재한다. 그러나 해외 불법 저작물 유통 사이트의 경우 광고 배너를 포함하지 않거나 국내 사이트에 비해 적은 양의 광고를 포함하고 있어 국내와 같은 탐지 기술의 적용이 제한적이다. 본 연구에서는 저작물 불법 공유 사이트가 게시물과 저작물의 이미지를 유사한 계층 구조로 포함하는 특징을 이용하여 링크 트리 및 텍스트 유사도 비교 기반의 탐지 기술을 제안한다. 대량의 링크로 작성된 대규모 트리의 정확한 유사도 비교를 위해 GNN(Graph Neural Network)를 활용한다. 본 연구의 실험에서 일반 사이트와 저작물 불법 유통 사이트를 분류에 95% 이상의 높은 정확도를 보였고 해당 알고리즘을 적용하여 불법 유통 사이트의 자동화된 탐지를 통해 신속한 저작권 침해 대응이 가능할 것으로 기대된다.
노인우울은 유병율이 높을 뿐만 아니라 상당히 심각한 신체적, 심리사회적, 경제적 부담을 초래함에도 불구하고, 노화의 과정으로 또는 신체질환의 일부로 여겨지는 가운데 개입이 지연되고 있다. 건강문제를 해결하기 위한 시도가 일반적으로 당사자나 주변인들의 문제 인식에서 비롯되는 점에 비추어 볼 때, 우울증상에 대한 정확한 식별은 자기 자신은 물론 주위 노인들의 증상에 대한 조기발견과 개입을 촉진하는데 도움이 될 수 있다. 이에 본 연구에서는 대도시에 거주하는 노인 104명에 대한 면접 설문조사를 통해 우울증상에 대한 노인들의 식별력과 증상의 개념화 방식을 탐색하고 이에 영향을 미치는 요인들에 대한 분석을 실시했다. 연구결과, 우울증상을 식별할 수 있었던 노인은 전체 응답자의 14%에 불과했으며, 그 밖에는 외로움, 정서적 문제, 경제적 문제 등으로 인식했다. 75세 이상의 나이, 주된 정신건강정보원이 대중매체인 경우 식별력이 감소하는 것으로, 정신건강 지식이나 정보의 주된 원천이 정신건강 관련교육인 경우 식별력 증진에 도움이 되는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과에 기초할 때, 노인의 우울증상 식별력을 증진시키기 위한 전략으로 정보지 비치나 일회성 행사위주의 정보전달보다 면대면의 구체적 정보제공과 상담 방식이 효과적일 것으로 보이며, 대중매체의 정신건강 및 질환 콘텐츠에 대한 면밀한 검토에 초점을 둔 후속 연구도 필요할 것이다.
색채는 중요한 시각적 요소로서 도시 이미지와 사람들의 인식 형성에 중요한 영향을 미친다. 도시환경에서 색채를 정량적으로 분석하는 작업은 복잡한 과정을 필요로 하여 과거에는 실행하기가 어려웠다. 그러나 최근 머신 러닝 기술의 급속한 발전으로 관광객이 공유한 사진을 이용하여 도시 색채를 분석하는 것이 가능해졌다. 본 연구는 중국의 인기 관광지인 대리시를 사례로 선정하여 관광객이 공유한 대리시의 사진을 수집하였으며, 머신 러닝 기술을 결합하여 대규모 도시 색채를 측정하는 방법을 탐색하였다. 구체적으로는 먼저 DeepLabv3+ 모델을 사용하여 ADE20k 데이터 셋을 기반으로 관광객이 공유한 사진의 의미 분할을 수행하여 사진에서 인공 요소를 분리했다. 다음으로 K-means 클러스터링 알고리즘을 사용하여 대리시의 인공 요소의 주요 색상을 추출하고, 이러한 색상 간의 상관관계를 분석하기 위해 인접 매트릭스를 구축했다. 연구 결과에 따르면 대리시의 인공 요소의 주요 색상은 주황-회색이 가장 높은 비율을 차지한다. 또한, 회색 계열의 색상이 다른 색상과 자주 조합되어 사용되는 경향이 있다. 분석에 따르면 대리시의 인공 요소의 색채 특성은 지역의 민족 문화와 불교 문화의 영향을 받는 것으로 나타났다. 본 연구는 색채 분석을 위한 새로운 접근 방법을 제공하며, 연구 결과는 대리시가 관광객의 기대에 부합하는 도시 색채 이미지를 형성하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 향후 대리시의 색채 계획을 위한 참고 자료를 제공하고자 한다.
Chungcheongnam-do has various emission sources, including large-scale facilities such as power plants, steel and petrochemical industry complexes, which can lead to the severe PM pollution. Here, we measured concentrations of PM10, PM2.5, and its metallic elements at a suburban site in Taean, Chungcheongnam-do from September 2017 to June 2022. During the measurement period, the average concentrations of PM10 and PM2.5 were 58.6 ㎍/m3 (9.6~379.0 ㎍/m3) and 35.0 ㎍/m3 (6.1~132.2 ㎍/m3), respectively. The concentration of PM10 and PM2.5 showed typical seasonal variation, with higher concentration in winter and lower concentration in summer. When high concentrations of PM2.5 occurred, particulary in winter, the fraction of Zn and Pb components considerably increased, indicating a significant contribution of Zn and Pb to high-PM2.5 concentration. In addition, Zn and Pb exhibited the highest correlation coefficient among all other metallic elements of PM2.5. A backward trajectory cluster analysis and CPF model were performed to examine the origin of PM2.5. The high concentration of PM2.5 was primarily influenced by emissions from industrial complexes located in the northeast and northwest areas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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