• 전기화학회지
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• 제26권1호
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• pp.11-18
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• 2023

전기자동차 시장의 급속한 성장으로 이차전지의 사용이 급증함에 따라 사용 후 전지의 폐기 및 재활용이 심각한 문제로 제기되고 있다. 사용 후 리튬이온 전지를 처리하기 위해서는 저장된 에너지를 제거하기 위하여 효과적으로 방전하는 과정이 필수적이다. 본 연구에서는 흑연과 LiNi_0.6Co_0.2Mn_0.2O₂ (NCM622)을 사용하여 코인셀 형태로 반쪽전지 및 완전지를 제조하였고, 이를 과방전할 때 발생하는 전기화학적 거동에 대하여 분석하였다. 반쪽전지를 사용하여 양극과 음극을 각각 과방전시키면, 양극에서는 먼저 전이금속 산화물이 금속으로 환원되는 전환반응을 겪게 되며, 음극에서는 SEI 피막의 분해에 이어 집전체인 Cu가 용출되는 부반응이 발생하였다. 또한, 이러한 과방전의 발생 시에는 큰 분극을 필요로 하였다. 완전지의 과방전 시에는 각각의 부반응이 진행되는 시점에 존재하는 큰 분극들로 인하여 부반응의 본격적인 발생 전에 0 V에 도달하여 방전이 종료되었다. 그러나, 사이클을 통하여 용량이 퇴화된 완전지의 경우에는 과방전거동이 변화하여 음극에서 Cu 집전체의 부식이 발생됨을 확인하였다. 따라서, 사용 후 전지는 사용 전의 전지와는 과방전 시에 다른 거동을 지니고 있으므로 이러한 점들이 고려되어야 한다.

• 사회복지연구
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• 제40권1호
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• pp.235-260
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• 2009

일생동안 누적된 불평등이 극대화되는 것은 노년기이며, 특히 노년기에는 소비위주로 일상생활이 구성되기 때문에 소비의 관점에 입각해 노년기 불평등 구조를 분석할 필요성이 제기된다. 본 연구는 노년기 소비불평등을 분석하기 위해 한국노동연구원의 노동패널 데이터를 활용해 분석을 시도하였으며 다음과 같은 결과를 도출하였다. 첫째, 노인가구의 총소비지출 불평등은 1997년 경제위기 이후 지속적으로 감소하고 있는 것으로 나타났다. 이는 외식, 차량유지비 등과 같이 현대소비문화를 반영해주는 비목의 지니계수 감소경향과 더불어, 우리사회가 고령화되어 감에 따라 노인들의 소비문화가 보다 대중성을 띄고 있음을 보여준다. 그러나 이들 비목들의 총소비지출 불평등에 대한 기여도는 증가하고 있는 것으로 나타났다. 반면 식료품비와 같은 생활필수적인 비목은 지니계수, 불평등 기여도 등이 모두 감소하는 경향을 보였다. 보건의료비의 지니계수는 감소하다가 최근에 접어들며 다시 증가하는 추세를 보이고 있다. 한편, 교육관련 지출의 불평등성이 최근 심화되고 있는 것으로 나타나 사회전반의 교육불평등 심화 경향이 노인가구에까지 영향을 미칠 가능성을 추론할 수 있다.

• 대한핵의학회지
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• 제36권3호
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• pp.195-202
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• 2002

목적: 베타입자 방출 핵종을 표지한 항체를 임상적으로 이용하기 위해서는 높은 비방사능을 가지는 것이 중요하다. $^{188}W/^{188}Re$ 발생기를 사용하여 쉽게 얻을 수 있는 무담체 $^{188}Re$은 이런 목적에 이상적인 방사성 핵종이다. 하지만 높은 비방사능의 $^{188}Re$이 표지된 항체는 높은 베타 에너지(2.1 MeV)로 인한 불안정성이 문제가 된다. 우리는 $^{188}Re$이 표지된 항체의 안정성을 확보하기 위해 몇 가지 안정제가 미치는 영향에 대해서 조사하였다. 대상 및 방법: 환원시킨 단일클론항체(CEA79.4)에 stannous tartrate와 발생기에서 용출한 $^{188}Re-perrhenate$를 넣어 실온에서 2시간 반응시켰다. 각각의 방사화학적순도는 크로마토그라피를 써서 확인하였다. 표지된 항체에 사람 혈청 알부민(HSA)을 첨가(최종농도 2%)하고 ascorbic acid, ethanol, Tween 80 존재 하에서의 안정성을 각각 조사하였다. 결과: 표지된 항체의 비방사능은 $1.25{\sim}4.77MBq/{\mu}g$, 표지 효율은 $88{\pm}4%\;(n=12)$였다. 안정제로 ascorbic acid, ethanol, Tween 80을 첨가하였을 때 $N_2$ 존재 하에서 모든 경우에 10시간까지 안정하였으나, 공기와 접촉 시 10시간 후에 방사화학적순도는 각각 처음의 100, 45, 36%가 되었다. 과산화레늄(perrhenate)과 $^{188}Re-tartrate$의 증가가 주된 요인이었으며 콜로이드 형성은 모든 경우에 큰 영향을 끼치지 않았다. Ascorbic acid 첨가는 공기 중에서 perrhenate의 형성을 줄임으로서 항체의 안정성에 가장 많이 기여하였다. 결론: 높은 비방사능의 $^{188}Re$이 표지된 항체는 공기 중에 노출되었을 때 불안정하였으며, ascorbic acid 첨가시 안정성을 향상시킬 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.175-197
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• 2021

최근 딥 러닝 기술의 발전으로 뉴스, 블로그 등 다양한 문서에 포함된 텍스트 분석에 딥 러닝 기술을 활용하는 연구가 활발하게 수행되고 있다. 다양한 텍스트 분석 응용 가운데, 텍스트 분류는 학계와 업계에서 가장 많이 활용되는 대표적인 기술이다. 텍스트 분류의 활용 예로는 정답 레이블이 하나만 존재하는 이진 클래스 분류와 다중 클래스 분류, 그리고 정답 레이블이 여러 개 존재하는 다중 레이블 분류 등이 있다. 특히, 다중 레이블 분류는 여러 개의 정답 레이블이 존재한다는 특성 때문에 일반적인 분류와는 상이한 학습 방법이 요구된다. 또한, 다중 레이블 분류 문제는 레이블과 클래스의 개수가 증가할수록 예측의 난이도가 상승한다는 측면에서 데이터 과학 분야의 난제로 여겨지고 있다. 따라서 이를 해결하기 위해 다수의 레이블을 압축한 후 압축된 레이블을 예측하고, 예측된 압축 레이블을 원래 레이블로 복원하는 레이블 임베딩이 많이 활용되고 있다. 대표적으로 딥 러닝 모델인 오토인코더 기반 레이블 임베딩이 이러한 목적으로 사용되고 있지만, 이러한 기법은 클래스의 수가 무수히 많은 고차원 레이블 공간을 저차원 잠재 레이블 공간으로 압축할 때 많은 정보 손실을 야기한다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 오토인코더의 인코더와 디코더 각각에 스킵 연결을 추가하여, 고차원 레이블 공간의 압축 과정에서 정보 손실을 최소화할 수 있는 레이블 임베딩 방법을 제안한다. 또한 학술연구정보서비스인 'RISS'에서 수집한 학술논문 4,675건에 대해 각 논문의 초록으로부터 해당 논문의 다중 키워드를 예측하는 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존의 일반 오토인코더 기반 레이블 임베딩 기법에 비해 정확도, 정밀도, 재현율, 그리고 F1 점수 등 모든 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.29-45
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• 2012

회사채 신용등급은 투자자의 입장에서는 수익률 결정의 중요한 요소이며 기업의 입장에서는 자본비용 및 기업 가치와 관련된 중요한 재무의사결정사항으로 정교한 신용등급 예측 모형의 개발은 재무 및 회계 분야에서 오랫동안 전통적인 연구 주제가 되어왔다. 그러나, 회사채 신용등급 예측 모형의 성과와 관련된 가장 중요한 문제는 등급별 데이터의 불균형 문제이다. 예측 문제에 있어서 데이터 불균형(Data imbalance) 은 사용되는 표본이 특정 범주에 편중되었을 때 나타난다. 데이터 불균형이 심화됨에 따라 범주 사이의 분류경계영역이 왜곡되므로 분류자의 학습성과가 저하되게 된다. 본 연구에서는 데이터 불균형 문제가 존재하는 다분류 문제를 효과적으로 해결하기 위한 다분류 기하평균 부스팅 기법 (Multiclass Geometric Mean-based Boosting MGM-Boost)을 제안하고자 한다. MGM-Boost 알고리즘은 부스팅 알고리즘에 기하평균 개념을 도입한 것으로 오분류된 표본에 대한 학습을 강화할 수 있으며 불균형 분포를 보이는 각 범주의 예측정확도를 동시에 고려한 학습이 가능하다는 장점이 있다. 회사채 신용등급 예측문제를 활용하여 MGM-Boost의 성과를 검증한 결과 SVM 및 AdaBoost 기법과 비교하여 통계적으로 유의적인 성과개선 효과를 보여주었으며 데이터 불균형 하에서도 벤치마킹 모형과 비교하여 견고한 학습성과를 나타냈다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.57-73
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• 2021

ICT 인프라의 이상탐지를 통한 유지보수와 장애 예방이 중요해지고 있다. 장애 예방을 위해서 이상탐지에 대한 관심이 높아지고 있으며, 지금까지의 다양한 이상탐지 기법 중 최근 연구들에서는 딥러닝을 활용하고 있으며 오토인코더를 활용한 모델을 제안하고 있다. 이는 오토인코더가 다차원 다변량에 대해서도 효과적으로 처리가 가능하다는 것이다. 한편 학습 시에는 많은 컴퓨터 자원이 소모되지만 추론과정에서는 연산을 빠르게 수행할 수 있어 실시간 스트리밍 서비스가 가능하다. 본 연구에서는 기존 연구들과 달리 오토인코더에 2가지 요소를 가미하여 이상탐지의 성능을 높이고자 하였다. 먼저 다차원 데이터가 가지고 있는 속성별 특징을 최대한 부각하여 활용하기 위해 멀티모달 개념을 적용한 멀티모달 오토인코더를 적용하였다. CPU, Memory, network 등 서로 연관이 있는 지표들을 묶어 5개의 모달로 구성하여 학습 성능을 높이고자 하였다. 또한, 시계열 데이터의 특징을 데이터의 차원을 늘리지 않고 효과적으로 학습하기 위하여 조건부 오토인코더(conditional autoencoder) 구조를 활용하는 조건부 멀티모달 오토인코더(Conditional Multimodal Autoencoder, CMAE)를 제안하였다. 제안한 CAME 모델은 비교 실험을 통해 검증했으며, 기존 연구들에서 많이 활용된 오토인코더와 비교하여 AUC, Accuracy, Precision, Recall, F1-score의 성능 평가를 진행한 결과 유니모달 오토인코더(UAE)와 멀티모달 오토인코더(Multimodal Autoencoder, MAE)의 성능을 상회하는 결과를 얻어 이상탐지에 있어 효과적이라는 것을 확인하였다.

• 대한환경공학회지
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• 제29권9호
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• pp.1035-1043
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• 2007

본 연구는 침출수 재순환 공법과 산소요구량과 탄소요구량의 절감이 가능한 단축질소제거공법(shortcut biological nitrogen removal: SBNR)을 병합하여 침출수중의 암모니아와 유기물을 효과적으로 제거하는 방안에 대해 부피 약 200 $m^3$의 pilot 규모 매립지를 만들어 연구하였다. 매립지에서 발생한 침출수는 연속회분식반응기(sequencing batch reactor: SBR)형태의 on-site reactor에서 암모니아성 질소를 아질산으로 부분질산화 시킨 후 매립지로 재유입 시켜 지중탈질(in-situ denitrification)을 유도하였다. 침출수는 매립면적에 따른 년평균 강우량을 기준으로 약 221 L/cycle을 주당 3회 재순환 하였다. 그 결과 반응시간은 약 6시간으로 운전하였을 때 $NO_2^{-}-N/NO_x-N$의 비는 약 0.8에 이르러 효과적인 아질산 축적을 이룰 수 있었으며 온도저하로 인해 질산화의 저해가 일어나기 이전의 질산화 효율은 약 80%에 달하여 단축질소제거공정을 위한 아질산 축적이 가능함을 보여주었다. 이와 같이 SBR을 통해 질산화하여 재순환한 침출수의 $NO_x$-N는 모형 매립지 내에서 모두 제거할 수 있었으며, 침출수에 비교적 높은 농도의 황산염이 존재하여 황산염환원 및 황을 이용한 독립영양탈질반응이 매우 중요한 반응기전이 되는 것으로 나타났다. 따라서 침출수 재순환 공법과 단축질소제거공법을 병합한 조기안정화 기술은 매립지의 조기안정화와 침출수의 질소제거에 효과적인 공법으로 사용할 수 있을 것이라 사료된다.

• 유통과학연구
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• 제8권3호
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• pp.17-26
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• 2010

세계경제 및 환경의 변화에 따라 농산물의 불안정적인 수급으로 인한 문제점이 노출되고 있으며, 우리나라의 경우 농산물의 안정적인 확보를 위하여 국가 전략적 차원에서의 해외농업투자의 필요성이 요구되고 있다. 하지만 정부차원의 지원 미진, 해외 농업에 대한 정보 및 기술 미비, 개발자금 확보의 어려움, 장기간의 투자금 회수기간, 사후관리 미흡 등의 이유로 성과를 이루지 못하고 있는 실정이며, 특히 해외 농산물의 국내 반입 시 관세의 장벽, 물류 유통비용 등으로 가격 경쟁력이 떨어지고 있어 국내에 반입되지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 우리나라의 해외농업투자의 기본개념 및 실태를 살펴보고 해외농업투자의 필요성과 고려사항, 문제점 등을 도출하여 해외에서 재배된 농산물의 경쟁력을 위한 유통 측면에서의 개선방안을 정부의 간접적인 지원, 유통 현대화 및 유통정보기능 강화, 유통시설, 수송루트, 하역업무개선, 경쟁력 확보를 위한 정부의 정책적 지원, 교육 훈련을 통한 전문인력 양성 등 다섯 가지 측면에서 제시하였다.