• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제29권10호
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• pp.1607-1623
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• 2019

Sediment bioelectrochemical systems (SBESs) can be integrated into brackish aquaculture ponds for in-situ bioremediation of the pond water and sediment. Such an in-situ system offers advantages including reduced treatment cost, reusability and simple handling. In order to realize such an application potential of the SBES, in this laboratory-scale study we investigated the effect of several controllable and uncontrollable operational factors on the in-situ bioremediation performance of a tank model of a brackish aquaculture pond, into which a SBES was integrated, in comparison with a natural degradation control model. The performance was evaluated in terms of electricity generation by the SBES, Chemical oxygen demand (COD) removal and nitrogen removal of both the tank water and the tank sediment. Real-life conditions of the operational parameters were also experimented to understand the most close-to-practice responses of the system to their changes. Predictable effects of controllable parameters including external resistance and electrode spacing, similar to those reported previously for the BESs, were shown by the results but exceptions were observed. Accordingly, while increasing the electrode spacing reduced the current densities but generally improved COD and nitrogen removal, increasing the external resistance could result in decreased COD removal but also increased nitrogen removal and decreased current densities. However, maximum electricity generation and COD removal efficiency difference of the SBES (versus the control) could be reached with an external resistance of $100{\Omega}$, not with the lowest one of $10{\Omega}$. The effects of uncontrollable parameters such as ambient temperature, salinity and pH of the pond (tank) water were rather unpredictable. Temperatures higher than $35^{\circ}C$ seemed to have more accelaration effect on natural degradation than on bioelectrochemical processes. Changing salinity seriously changed the electricity generation but did not clearly affect the bioremediation performance of the SBES, although at 2.5% salinity the SBES displayed a significantly more efficient removal of nitrogen in the water, compared to the control. Variation of pH to practically extreme levels (5.5 and 8.8) led to increased electricity generations but poorer performances of the SBES (vs. the control) in removing COD and nitrogen. Altogether, the results suggest some distinct responses of the SBES under brackish conditions and imply that COD removal and nitrogen removal in the system are not completely linked to bioelectrochemical processes but electrochemically enriched bacteria can still perform non-bioelectrochemical COD and nitrogen removals more efficiently than natural ones. The results confirm the application potential of the SBES in brackish aquaculture bioremediation and help propose efficient practices to warrant the success of such application in real-life scenarios.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권12호
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• pp.1195-1205
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• 2018

본 연구에서는 보령댐 유역($163.6km^2$)을 대상으로 SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 모델, GCM (General Circulation Model) 기후변화 시나리오와 다중회귀분석으로 산정한 미래 방류량을 활용하여 극한 기후변화 사상이 반영된 보령댐의 물부족을 평가하였다. 유역의 물수지 분석을 위해 보령댐 유역을 대상으로 기상자료, 보령댐 운영자료를 수집하였으며, SWAT 모형의 신뢰성 있는 유출량 보정을 위해 보령댐의 실측 방류량을 이용하여 댐 운영모의를 고려하였고 유입량 및 방류량 자료를 활용하여 모형의 보정(2007~2010)과 검증(2010~2016)을 실시하였다. 기후변화를 반영하기 위해 APCC의 26개 CMIP5 GCM 자료 중 RCP (Representative Concentration Pathway)4.5와 RCP 8.5 시나리오를 SPI와 극한 가뭄지수로 분석하여 RCP 8.5 BCC-CSM1-1-M을 극한 가뭄 시나리오로 선정하였다. 2005년부터 2016년까지의 일별 관측자료로 다중회귀분석하여 월별 방류량 추정식을 만들었고, 1월부터 12월까지 각 식들의 결정계수 $R^2$는 0.57 이상으로 나타났다. 선정된 극한 가뭄 시나리오 기상자료를 방류량 추정식에 대입하여 미래기간 일별 방류량을 구축하였다. SWAT 수문평가 결과, S3 (2037~2046) 기간 봄철 저수량이 34.0% 감소하는 것으로 분석되었다. Runs 이론을 바탕으로 물부족의 심도를 구한 다음 재현기간에 따른 빈도해석을 하였다. 5~10년 빈도의 심도로 발생하는 물부족이 미래기간에 발생하는 빈도로 보령댐의 물부족을 평가하였다. 물부족 평가 결과, S3 (2037~2046) 기간에서 5~10년 빈도의 심도를 가지는 물부족이 기준기간(2007~2016) 보다 2회 더 발생하였으며 S3 (2037~2046)에 물부족 계획 수립이 필요하다고 판단하였다.

• 지식경영연구
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• 제22권4호
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• pp.71-85
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• 2021

본 연구는 채권시장과 금리시장의 지표를 이용한 외환시장 환율예측 모델을 만드는데 있어 어떤 인공지능 방법론이 가장 적합한지 밝혀내는데 그 목적이 있다. 채권시장의 대표 상품인 국고채와 통안채는 위험회피 상황이 올 때 대규모로 매도되어지고 그런 경우 환율이 상승하는 모습을 자주 보여주었고, 금리시장에서 통화 스왑 (Cross Currency Swap) 가격은 달러 유동성 문제가 생길 때 주로 하락하였으며, 그 움직임은 환율의 상승에 직간접적인 영향을 미쳐온 점 등을 고려하면, 채권시장과 금리시장에서 거래되는 상품의 가격과 움직임은 외환시장에도 직간접적인 영향을 주고 있으며, 세 시장 사이엔 상호 유기적이고 보완적인 관계가 있다고 볼 수 있다. 지금까지 채권시장, 금리시장, 그리고 외환시장 사이의 관계와 연관성을 밝히는 연구는 있어왔으나, 과거 많은 환율예측 연구들이 주로 GDP, 경상수지 흑자/적자, 인플레이션 등 거시적인 지표를 기반으로 한 연구에 집중되어 왔으며, 채권시장과 금리시장 지표를 기반으로 인공지능을 활용하여 외환시장의 환율을 예측하는 적극적인 연구는 아직 진행되지 않았다. 본 연구는 채권시장 지표와 금리시장 지표를 기반으로, 비선형데이터 분석에 적합한 인공신경망(Artificial Neural Network) 모델과, 선형데이터 분석에 적합한 로지스틱 회귀분석 (Logistic regression), 그리고 비선형/선형데이터 분석에 활용 가능한 의사결정나무 (Decision Tree)를 각각 사용하여 환율예측 모델을 만들고 그 수익률을 비교하여 어떤 모델이 가장 외환시장 환율 예측을 하는데 적합한지 알려준다. 또한, 본 연구는 주식시장, 금리시장, 오일시장, 그리고 외환시장 환율 등 비선형적 시계열 데이터 분석에 많이 사용되어진 인공신경망 모델이 채권시장과 금리시장 지표를 기반으로 한 외환시장 환율예측 모델에 가장 적합한 방법론을 제공하고 있다는 것을 증명한다. 채권시장, 금리시장, 그리고 외환시장 간의 단순한 연관성을 밝히는 것을 넘어, 세 시장 간의 거래 신호를 포착하여 적극적인 상관관계를 밝히고 상호 유기적인 움직임을 증명하는 것은 단순히 외환시장 트레이더 들에게 새로운 트레이딩 모델을 제시하는 것뿐만 아니라 금융시장 전체의 효율성을 증가시키는데 기여할 것이라 기대한다.

• 청정기술
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• 제28권1호
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• pp.79-93
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• 2022

본 연구에서는 Part I에서 제안한 첨단 전자산업 폐수처리시설 특화 Water Digital Twin모델인 e-ASM을 이용하여 랩-파일럿 처리장 데이터를 바탕으로 모델 보정(Calibration), 유입 성상에 따른 제거 효율, 유출수 예측 및 최적 공법 선정을 수행하였다. 첨단 전자산업 폐수처리시설의 특화 모델링을 위하여, 민감도 분석을 통해 e-ASM 모델의 정합성과 상관성이 높은 동역학적 파라미터를 선정하였고, 다중반응표면분석법 (Multiple response surface methodology, MRS)을 이용하여 동역학적 파라미터를 보정하였다. e-ASM 모델의 보정 결과, Lab-scale, Pilot-scale 단위의 실험데이터와 90% 이상의 높은 정합성을 보였다. 그리고 4가지 유기폐수 처리처리공법인 MLE, A2/O, 4-stage MLE-MBR, Bardenpho-MBR을 제안한 Water Digital Twin으로 구현하여 유입 폐수의 성상별 운전조건에 따라 제거효율을 분석하였으며, Bardenpho-MBR이 C/N ratio 변화에서도 안정적으로 COD (Chemical oxygen demand)를 90% 이상 제거하며 높은 총 질소 제거 효율을 보였다. 그리고 유입 폐수의 조건별 Bardenpho-MBR공정의 수리학적 체류시간(Hydraulic retention time, HRT)이 3일 이상일 때 1,800 mg L-1의 고농도 TMAH 폐수를 98% 이상 제거할 수 있음을 확인할 수 있었다. 이와 같이, 본 연구에서 개발한 e-ASM은 전자산업 제조시설별, 유입 폐수의 성상별 특화 모델링을 통해 높은 정합성을 가진 전자산업 폐수처리공정의 Water Digital Twin를 구현할 수 있고, 최적운전, Water AI, 최적가용기법 선정 등의 응용 가능성을 바탕으로 지속 가능한 첨단전자 산업을 위해 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제55권1호
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• pp.175-198
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• 2022

기술의 발전과 더불어 다양한 형태의 아날로그 정보를 디지털로 변환하는 방법이 보편화되었다. 그 결과 디지털 유산, 디지털 재건과 같이 가상공간 내에 데이터를 기록하고 구축하여 재생산하는 개념이 정립되면서 다양한 문화유산 보존과 연구에 적극적으로 활용되고 있다. 그러나 중소형 유물에 대한 최적의 스캐너를 제시하는 기존 연구 성과는 거의 없는 실정이다. 또한 스캐너 가격도 연구자들이 활용하기에는 저렴하지 않아 관련 연구가 많지 않다. 3D 스캐너 사양은 3D 모델 품질에 큰 영향을 끼친다. 특히 스캐너에서 사용되는 광원의 종류에 따라 물체 표면에서 반사되는 빛의 상태가 상이하므로 객체의 특성에 적합한 스캐너를 사용하는 것이 작업의 효율성을 올릴 수 있는 방법이다. 따라서 본고에서는 시기별 토기와 자기를 비롯한 다양한 재질의 중소형 매장문화재 9점을 대상으로 연구를 진행하여 네 가지 방식의 3D 스캐너가 어떠 품질 차이가 있는지 살펴보고자 하였다. 연구 결과 중소형 유물의 디지털 기록은 광학식 스캐너와 중소형 오브젝트 스캐너가 가장 적합하였다. 광학식 스캐너는 메시와 텍스처 모두 우수하나, 가격이 매우 높으며 휴대성이 떨어진다는 단점이 있다. 핸드헬드 방식은 휴대성과 신속성이 뛰어나다는 장점이 있었다. 가격 대비 결과물을 고려할 때는 중소형 오브젝트 스캐너가 가장 우수하였다. 가장 저렴한 비용으로 3D 모델을 획득할 수 있었던 것은 사진실측이었다. 3D 스캐닝 기술은 크게 유물의 디지털 도면 제작, 문화재 복원 및 복제, 데이터베이스 구축 방면으로 활용할 수 있다. 본 연구는 문화유산에서 3D 스캐닝 기술의 적극적인 활용을 위해 재질별, 시대별 매장문화재 유물에 가장 적합한 스캐너를 이용할 수 있도록 기여하였다는 데에 의의가 있다.

• 한국항만경제학회지
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• 제37권4호
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• pp.127-144
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• 2021

본 연구 목적은 1990년 이후 2019년까지의 철도서비스 공급자인 철도청과 한국철도공사의 '철도통계 연보' 자료에 근거하여 서비스 요인을 도출하고, 그 서비스 요인이 철도수송 서비스 공급자의 대표적 경영성과 변수인 영업이익률에 미친 영향을 분석하고자 함에 있다. 특히, 한국철도공사 출범 이후인 2004년을 기점으로 전기(1990년~2003년)와 후기(2004년~2019년)로 연구 시기를 구분하여, 최근 10여년 간의 한국철도공사의 경영혁신이 공사로의 설립 목적에 부합하는 변화를 보였는지를 평가하는 실증적 연구라는 차원에서 학술적 의미가 있다. 본 연구 내용은 철도여객수송 서비스 품질에 관한 선행연구를 조사하고 한국철도공사의 경영성과 평과와 관련된 정부 발표자료 내용을 분석하였다. 실증분석 모델로서 분석기간 29년 동안의 철도여객수송 서비스 공급자의 운영·경영 활동 정보를 기초로 영업이익률을 종속변수로, 그리고 기반성, 경제성, 안전성, 연계성, 사업다양성의 서비스 요인변수를 설명변수로 이용하여 연구모형을 구축하였다. 연구 분석 결과에서 영업이익률은 기반성 요인이 구조적 개혁 또는 효율성 개선으로 향상된다는 점이다. 그리고 경제성 요인은 원가를 절감함으로써 영업이익률이 향상된다는 사실이다. 안전성 요인은 회귀계수의 유의한 설명력을 밝히지는 못하였지만, 그 영향력 부호는 예측과 같았다. 연결성 요인은 KTX 서비스 개시 전후, 변수가 미치는 영향력 차이가 드러났는데, 영업이익률에 미치는 영향력 방향이 전기에는 부에서 후기에는 정으로 변하였다. 이는 후기에 연결성 효과가 실제로 발휘될 수 있는 환경이었다고 해석된다. 수입다양성 요인은 종속기업투자지분과 정부보조금의 효과가 경영성과에 나타나지 않았다는 점도 확인된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_3호
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• pp.939-951
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• 2022

자율주행차에 있어 가장 중요한 요소는 차량 주변 환경과 정확한 위치를 인식하는 것이며, 이를 위해 다양한 센서와 항법 시스템 등이 활용된다. 하지만 센서와 항법 시스템의 한계와 오차로 인해 차량 주변 환경과 위치 인식에 어려움이 있다. 이러한 한계를 극복하고 안전하고 편리한 자율주행을 위해서 고정밀의 인프라 정보를 제공하는 정밀도로지도(high definition map, HD map)의 필요성은 증대되고 있다. 정밀도로지도는 모바일 매핑 시스템(mobile mapping system, MMS)을 통해 획득된 3차원 point cloud 데이터를 이용하여 작성된다. 하지만 정밀도로지도 작성에 많은 양의 점을 필요로 하고 작성 항목이 많아 수작업이 요구되어 많은 비용과 시간이 소요된다. 본 연구는 정밀도로지도의 필수 요소인 차선을 포함한 도로, 연석, 보도, 중앙분리대, 기타 6개의 클래스로 MMS point cloud 데이터를 유의미한정보로 분할하여 정밀도로지도의 효율적인 작성에 목적을 둔다. 분할에는 머신러닝 모델인 random forest (RF), support vector machine (SVM), k-nearest neighbor (KNN) 그리고 gradient boosting machine (GBM)을 사용하였고 MMS point cloud 데이터의 기하학적, 색상, 강도 특성과 차선 분할을 위해 추가한 도로 설계적 특성을 고려하여 11개의 변수를 선정하였다. 부산광역시 미남역 일대 5차선도로 130 m 구간의 MMS point cloud 데이터를 사용하였으며, 분할 결과 각 모델의 평균 F1 score는 RF 95.43%, SVM 92.1%, GBM 91.05%, KNN 82.63%로 나타났다. 가장 좋은 분할 성능을 보인 모델은 RF이며 클래스 별 F1 score는 도로, 보도, 연석, 중앙분리대, 차선에서 F1 score가 각각 99.3%, 95.5%, 94.5%, 93.5%, 90.1% 로 나타났다. RF 모델의 변수 중요도 결과는 본 연구에서 추가한 도로 설계적 특성의 변수 XY dist., Z dist. 모두 mean decrease accuracy (MDA), mean decrease gini (MDG)가 높게 나타났다. 이는 도로 설계적 특성을 고려한 변수가 차선을 포함한 여러 클래스 분할에 중요하게 작용하였음을 뜻한다. 본 연구를 통해 MMS point cloud를 머신러닝 기반으로 차선을 포함한 여러 클래스로 분할 가능성을 확인하고 정밀도로지도 작성 시 수작업으로 인한 비용과 시간 소모를 줄이는데 도움이 될 것으로 기대한다.

• 대한화학회지
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• 제65권3호
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• pp.197-202
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• 2021

본 연구에서, 산성 백토를 황산(무게 비로 20%)와 90 ℃의 온도로 8시간 동안 가열하여 처리 한 활성 백토를 수중의 인산성 인(PO₄^3--P)의 제거를 위한 흡착제로서 사용하였다. 흡착 실험에 앞서 X-선 형광분광기와 표면적 분석기로 활성 백토의 특성을 조사하였다. 활성 백토에 의한 PO₄^3--P 흡착은 0.25 시간 이전에 가파르게 증가하였고 4시간에 이르렀을 때 평형에 도달하였다. 5 mg/L의 낮은 PO₄^3--P 농도에서, 대략 98%의 흡착효율이 활성 백토에 의해 성취되었다. PO₄^3--P의 흡착 데이터를 흡착 등온선과 반응속도 모델에 도입하였다. 활성 백토에 의한 PO₄^3--P 흡착거동은 Freundlich와 Langmuir 등온선 모두에 잘 적용되었다. 활성 백토에 의한 PO₄^3--P 흡착에 관해서 Freundlich와 Langmuir의 등온선 계수인 K_F와 Q는 각각 8.3과 20.0 mg/g이 되는 것으로 밝혀졌다. 물과 활성 백토 계에서의 PO₄^3--P 흡착은 더 높은 상관계수 R²와 실험값 q_e,exp과 계산값 q_e,cal의 근접으로 인해서 유사 일차 보다는 유사 이차 반응속도식에 적합하였다. 연구의 결과들은 활성 백토가 수중으로부터 인을 제거하는데 효율적인 흡착제로 사용될 수 있다는 것을 보였다.

• 생명과학회지
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• 제32권11호
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• pp.872-881
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• 2022

본 연구에서는 토양으로부터 분리한 Indole-3-acetic acid (IAA) 고생산 균주인 Pantoea agglomerans SRCM 119864의 IAA 생산량을 증가시키기 위해 반응표면분석법을 활용하여 배지 조성 최적화를 수행하였다. Plackett-Burman design (PBD)을 이용하여 전구체인 L-tryptophan 이외의 IAA 생산에 영향을 주는 배지 성분 11개의 영향을 조사하였으며, 통계학적 분석을 통해 IAA 최적생산을 위한 배지 인자로 sucrose, tryptone, sodium chloride를 선정하였다. PBD에서 선정된 3가지 인자와 L-tryptophan의 농도 최적화를 수행하기 위해 적은 실험수로도 최적값을 분석할 수 있는 hybrid design을 설계하였다. 실험 모형에서 예측한 P. agglomer- ans SRCM 119864 균주의 IAA 최적 생산을 위한 배지 조성과 농도는 sucrose 13.38 g/l, tryptone 18.34 g/l, sodium chloride 9.71 g/l, L-tryptophan 6.25 g/l로 분석되었으며, 이때의 IAA 생산량은 64.34 ±1.07 mg/l로 예측되었다. ANOVA 분석을 통하여 실험 모형의 통계학적 유의성과 적합성을 검증하였으며, 설계한 최적 조성배지에서 모델 검증실험을 수행하여 IAA 생산량을 측정한 결과, 예측된 IAA 생산량과 매우 유사함을 확인하였으며, 최종 최적화 수행을 통해 IAA 생산량을 기본 배지 대비 44.56% 증가시켰다. 본 연구를 통하여 토양에서 IAA를 고생산하는 균주를 선별하여 배지 조성 최적화를 수행하였으며, 이를 바탕으로 지속가능한 농업 및 작물 생산량 증대를 위한 산업화 기초자료로서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제27권3호
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• pp.127-143
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• 2022

최근 클라우드 컴퓨팅 환경에서 해양수치모델 실험을 수행하는 많은 연구가 활발하게 진행되고 있다. 클라우드 컴퓨팅 환경은 대규모 자원이 필요한 해양수치모델을 구현하는데 매우 효과적인 수단이 될 수 있다. 정보처리 기술의 발달로 클라우드 컴퓨팅 시스템은 가상화와 원격 고속 네트워크, 직접 메모리 액세스와 같은 수치모델의 병렬처리에 필요한 다양한 기술과 환경을 제공한다. 이러한 새로운 기능은 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 해양수치모델링 실험을 용이하게 한다. 많은 과학자들과 엔지니어들은 해양수치모델 실험에 있어서 가까운 미래에 클라우드 컴퓨팅이 주류가 될 것으로 기대하고 있다. 해양수치모델링을 위한 클라우드 컴퓨팅의 처리성능 분석은 수치모델의 수행 시간과 리소스 활용량을 최소화하는 데 도움이 될 수 있으므로 최적의 시스템을 적용하는 데 필수적이다. 특히 모델 격자 내 다양한 변수들이 다차원 배열 구조로 되어 있기 때문에 대량의 입출력을 처리하는 해양수치모델의 구조는 캐시메모리의 효과가 크며, 대량의 자료가 이동하는 통신 특성으로 인해서 네트워크의 속도가 중요하다. 최근에 주요한 컴퓨팅환경으로 자리잡고 있는 클라우드 환경이 이러한 해양수치모델을 수행하기에 적합한지 실험을 통해서 검토할 필요가 있다. 본 연구에서는 상용 클라우드 시스템에서 해양수치모델로 대표적인 Regional Ocean Modeling System (ROMS)와 더불어 다른 해양모델의 클라우드 환경으로 전환에도 도움이 될 수 있게 병렬처리 시스템의 성능을 측정할 수 있는 표준 벤치마킹 소프트웨어 패키지인 High Performance Linpack을 활용하여 초당 부동소수점 연산횟수 처리능력과 및 STREAM 벤치마크를 활용하여 다중 노드들로 구성된 수치모델용 클러스터의 메모리처리성능을 평가하고 비교하였다. 이러한 평가내용은 클라우드 환경에서 해양수치모델을 어떻게 수행할 것인가에 대해 중요한 정보를 제공할 수 있다. 가상화 기반 상용 클라우드에서 얻은 실제 성능 자료와 구성 설정 분석을 통해 가상화 기반 클라우드 시스템에서 해양수치모델의 다양한 격자 크기에 대한 컴퓨터 리소스의 효율성을 평가했다. 본 연구를 통해서 캐시 계층과 용량이 큰 메모리를 사용하는 HPC 클러스터가 ROMS의 성능에 매우 중요하다는 것을 발견했다. 수치모델링의 실행 시간을 줄이기 위해 코어 수를 늘리는 것은 작은 격자 보다 큰 격자 모델에서 더 효과적이다. 이러한 처리 성능 분석 결과는 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 해양수치모델을 효율적으로 구축하는 데 중요한 자료로 이용될 것이다.