The proper operation and safety management of water and wastewater treatment systems are essential for providing stable water service to the public. However, various natural disasters including floods, large storms, volcano eruptions and earthquakes threaten public water services by causing serious damage to water and wastewater treatment plants and pipeline systems. Korea is known as a country that is relatively safe from earthquakes, but the recent increase in the frequency of earthquakes has increased the need for a proper earthquake management system. Interest in research and the establishment of legal regulations has increased, especially since the large earthquake in Gyeongju in 2016. Currently, earthquakes in Korea are managed by legal regulations and guidelines integrated with other disasters such as floods and large storms. The legal system has long been controlled and relatively well managed, but technical research has made limited progress since it was considered in the past that Korea is safe from earthquake damage. Various technologies, including seismic design and earthquake forecasting, are required to minimize possible damages from earthquakes, so proper research is essential. This paper reviews the current state of technology development and legal management systems to prevent damages and restore water and wastewater treatment systems after earthquakes in Korea and other countries. High technologies such as unmanned aerial vehicles, wireless networks and real-time monitoring systems are already being applied to water and wastewater treatment processes, and to further establish the optimal system for earthquake response in water and wastewater treatment facilities, continuous research in connection with the Fourth Industrial Revolution, including information and communications technologies, is essential.
본 연구에서는 버스 노선망 설계 과정에서 다양한 평가지표의 정략적 산출이 가능하고 관련 주체들의 입장과 시각을 반영할 수 있는 버스 노선체계 평가모형(BTRAEM: Bus Transit Route Analysis & Evaluation Model)을 개발하였다. 우리나라 대도시 버스 노선망의 서비스 수준을 평가하고 노선체계를 새롭게 정비하는데 있어 가장 큰 문제점은 평가지표를 정량화 할 수 있는 자료기반의 미흡과 노선망 분석체계 알고리즘의 한계로 계획가의 직관이나 경험에 의존하거나 교통수요분석 프로그램(EMME/2)에 기반하여 평가지표를 산출하여 노선망을 평가하고 있다는 것이다. 이러한 배경 하에서 이 연구에서는 평가모형의 정립을 위해서 국외의 버스 노선망 평가모형의 개발추이를 검토하고, 평가모형에 적용할 번스 노선망 설계 문제의 목적함수와 제약조선을 정의하였다. 또한 평가모형의 구동을 위해서 요구되는 입${\cdot}$출력자료구조와 정량화된 평가지표자료를 구축하였다. 마지막으로 버스 이용자들의 대중교통 노선 선택 및 통행배분모형을 평가모형내에 반영하였다. Visual-C++로 구현된 버스 노선망 평가모형을 Mandl's Transit Network에 적용한 결과, 노선망 구조의 성능을 특징짓는 변수들에 대한 의미있는 결과값이 도출되었다. 향후 이 연구에서 개발된 버스 노선망 평가모형은 다양한 버스 노선망 대안에 대해서 관련 이해당사자들의 입장과 시각을 균형 있게 반영할 수 있고 다양한 목표를 조화시킬 수 있는 평가가 가능하리라 기대된다.
온라인 수업에서 다양한 상호작용 도구의 적극적 활용은 비대면 수업의 한계를 극복하고 교사와 학생 간의 활발한 상호작용을 돕는다. 본 연구는 인수분해에 대한 오개념과 오류를 분석하고, 분석결과를 이용한 적절한 피드백을 제공하는 온라인 개별화 수업이 성취도에 미치는 효과를 파악하는 데 목적이 있다. 이를 위해 사교육의 영향이 적은 경기도 농촌 지역의 중학교 3학년 학생들을 대상으로 4주 동안(총 16차시) 실험을 실시하였다. 수업은 '구글클래스룸'을 LMS로 활용하고, 동영상 강의는 유튜브에 업로드하였으며, 화상회의 소프트웨어인 '줌(Zoom)'과 '페이스톡'을 통해 학생들과 상호작용을 하였다. 온라인 수업상황에서 '구글클래스룸'을 통해 학생의 과제와 질문을 실시간으로 확인할 수 있으며, 실험군에는 학생들의 질의 여부와 상관없이 과제와 시험에 대해 즉각적인 피드백이 이루어졌고, 대조군에도 피드백이 이루어졌으나 자발적으로 피드백을 원하는 학생에게만 이루어졌다는 점에서 차이가 있다. 학생의 실력 향상과 성취도의 변화 추이를 확인을 위해 사전검사, 형성평가 5회, 사후검사의 순서로 총 7번의 성취도 평가를 실시하였다. 5회의 인수분해 형성평가 분석을 통해 인수분해를 학습하는 과정에서 발생하는 오류 및 오개념의 유형을 파악할 수 있었는데, 학생들이 '다항식으로 된 인수를 하나의 인수로 인식하지 못함'과 '숫자는 인수가 아니다.'라는 오개념을 가지고 있는 것을 확인하였다. 학생들의 오류유형을 정리 또는 정의의 왜곡 오류, 기능상의 오류, 풀이를 검증하지 않는 오류, 무응답의 4가지 유형으로 나누고, 이를 개별화 지도에 이용하였다. 공분산분석 결과 두 집단은 1회부터 4회까지의 형성평가까지는 차이를 나타내지 않았으나, 5회차 형성평가와 사후검사에서는 통계적으로 유의미한 차이를 나타내어 온라인 개별화 수업이 성취도 향상에 기여한다는 것을 확인하였다.
4차 산업혁명의 기반으로서 블록체인은 다양한 산업에서 신성장 동력을 만들어내는 중요한 핵심 인프라이면서 기술로 자리를 잡아가고 있다. 세계적으로 블록체인에 대한 관심이 기업과 기관의 환경으로 빠르게 확산되고 있다. 본 연구에서는 블록체인 기술의 특성 및 동향을 조사 및 정리하고 공공기관 기록관리부분에 블록체인 기술의 적용이 필요한지 알아보았으며 공공기관의 기록관리분야의 구축절차 및 구축방법을 문헌으로 연구하였다. 최종적으로 기록물관리분야에 블록체인 기술을 적용하여 아카이브체인(Archivechain)모델을 제안하고 어떠한 기대가 예상되는지 기술하고자 하였다. 전자문서의 기록관리 과정을 기록한 트랜잭션이 블록체인에 탑재되게 되면 단편적으로 비연계되었던 기록관리 표준업무처리 과정에 모든 단계 정보를 한 번에 확인 할 수 있다. 전자기록관리시스템에 블록체인기능이 탑재된다면 문서를 획득 등록하여 문서를 생산한 자가 메타데이터 및 정보를 입력한 후 모든 내용을 저장하고 분류한다. 그렇게 되면 생산현황보고의 절차가 간결하게 될 것이고 원문정보공개서비스를 통해 실시간으로 정보를 제공할 수 있다. 아카이브체인(Archivechain)은 전자문서생산시스템과 기록관리시스템이 일체되었다는 가정하에 하이퍼레저 플랫폼을 적용하여 BaaS형 클라우드 인프라를 적용한 모델이다. 스마트하고 전자 정부로 진보하는 기록관리 체계를 만들기 위해 공공 기록물관리의 모든 생애주기에 블록체인에 배치함으로써 흩어져 있는 정보를 하나로 모을 수 있는 문제를 해결 할 수 있다.
본 연구에서는 하천에서의 월류 발생에 따른 제방의 붕괴를 방지하거나 피해를 최소화하기 위한 신소재 보강공법을 제체 표면에 적용하여 그 효과를 검증하기 위한 실규모 횡월류 붕괴 실험을 수행하였다. 본 실험을 위해 제방 모형은 높이 2.5 m, 길이 12 m, 사면경사 1:2로 구성하였다. 또한 제방의 경우 습식 공법을 이용하여 바이오폴리머 분말, 물, 화강풍화토, 황토를 적정 비율로 혼합한 신소재를 제체 표면에 약 5 cm 두께로 분사한 뒤 식생활착 모니터링을 거쳐 최종 실험모형을 완성하였다. 안동하천연구센터 A3 수로 상류에서 4 ㎥/s 의 유량을 유입시켜 횡월류 흐름을 유도하였으며, 음향 도플러 유속계를 이용하여 상·하류의 유량 및 횡월류량의 변동을 측정하였다. 또한, 제방보강공법의 성능을 평가하기 위해 이미지 픽셀 기법 및 3차원 포인트 클라우드 모델링 기법을 활용한 시간에 따른 제방의 표면손실률을 산정함으로써 영상분석 기반의 새로운 평가 도구를 제시하였다. 본 연구결과를 적절하게 활용하게 되면 제방보강공법의 성능을 평가하는데 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
오늘날 데이터 네트워크 AI (DNA) 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션은 비즈니스의 삶의 질과 생산성을 향상시키는 새로운 차원의 서비스를 제공하는 것이 현실이 되었다. 인공지능(AI)은 IoT 데이터(IoT 장치에서 수집한 데이터)의 가치를 높이며, 사물 인터넷(IoT)은 AI의 학습 및 지능 기능을 촉진한다. 딥러닝을 사용하여 대량의 IoT 데이터에서 실시간으로 인사이트를 추출하려면 데이터가 생성되는 IoT 단말 장치에서의 처리능력이 필요하다. 그러나 딥러닝에는 IoT 최종 장치에서 사용할 수 없는 상당 수의 컴퓨팅 리소스가 필요하다. 이러한 문제는 처리를 위해 IoT 최종 장치에서 클라우드 데이터 센터로 대량의 데이터를 전송함으로써 해결되었다. 그러나 IoT 빅 데이터를 클라우드로 전송하면 엄청나게 높은 전송 지연과 주요 관심사인 개인 정보 보호 문제가 발생한다. 분산 컴퓨팅 노드가 IoT 최종 장치 가까이에 배치되는 엣지 컴퓨팅은 높은 계산 및 짧은 지연 시간 요구 사항을 충족하고 사용자의 개인 정보를 보호하는 실행 가능한 솔루션이다. 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하여 IoT 최종 장치에서 생성된 IoT 빅 데이터의 잠재력을 발휘하는 현재 상태에 대한 포괄적인 검토를 제공한다. 우리는 이것이 DNA 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션 개발에 기여할 것이라고 본다. 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 여러 노드에서 딥러닝 모델의 다양한 분산 교육 및 추론 아키텍처를 설명하고 엣지 컴퓨팅 환경과 네트워크 엣지에서 딥러닝이 유용할 수 있는 다양한 애플리케이션 도메인에서 딥러닝의 다양한 개인 정보 보호 접근 방식을 제공한다. 마지막으로 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하는 열린 문제와 과제에 대해 설명한다.
적절한 기후와 토양 조건을 조성하여 제어되는 온실에서 농작물을 재배하는 것은 중요한 연구 및 적용 과제가 되어왔다. 온실의 적절한 환경 조건은 최적의 식물 성장, 작물 수확량 향상을 위해 필요하다. 본 연구는 온도센서, 토양 센서, 작물 센서, 카메라 등 각종 센서와 장비를 연결하는 온실 IT기술을 적용하여 농작물 재배 환경과 생육 상태를 실시간으로 모니터링하는 웹 기반 원격 모니터링 시스템 구축을 목적으로 하였다. 측정항목은 기온, 상대습도, 일사량, CO2 농도, 양액 EC, pH, 배지온도, 배지 EC, 배지 수분함량, 수액 흐름, 줄기 직경, 과실 직경 등이다. 개발된 온실 모니터링 시스템은 네트워크 시스템, 센서가 부착된 데이터 수집 장치, 카메라로 구성되었다. 원격 모니터링 시스템은 서버/클라이언트 환경에서 구현되었다. 온실 환경 및 작물에 대한 정보는 데이터베이스에 저장된다. 저장된 정보 중 성장 및 환경에 대한 항목을 추출 비교하고 분석할 수 있다. 스마트 온실을 위한 통합 모니터링 시스템은 스마트 온실 관리를 위한 환경 및 작물성장을 이해하고 응용 실무에 사용될 것이다.
최근 도심지의 지반함몰 및 침하, 노후 지하시설물 파손 등 지하공간에 대한 안전 이슈가 증가하고 있어 지하시설물의 정확한 관리가 더욱 요구되고 있다. 이에 본 연구에서는 현장에서 취득하는 지하시설물 실시간 측량 데이터 또는 지하시설물 탐사 후 현장 측량으로 취득한 지하시설물 측량 데이터를 지하공간통합지도 상에 가시화하고, 측량성과로 변환하는 기능을 개발하였다. 또한, 본 연구를 통해 개발한 지하공간통합지도 연계 현장 측량 성과 활용 기능을 사용하여 서울시 은평구 상수관로 매설공사 현장에서 토탈스테이션으로 획득한 측량성과를 지하공간통합지도상에 가시화 하고, 공간정보 성과파일로 변환 및 지하공간통합지도 모바일 센터로 전송하는 현장실증을 수행하였다. 이를 바탕으로 지하공간통합지도가 구축된 지역에서 측량성과를 활용하는 작업 절차를 검증할 수 있었으며, 향후 개선 방향을 검토할 수 있었다.
가상현실과 증강현실 기술들이 발전하며 현실 세계와 같은 몰입감을 제공하는 디지털 세상인 메타버스가 빠르게 성장하고 있다. 네이버, 페이스북 (메타), NVIDIA 등과 같은 IT기업들은 혁신적인 기술들을 개발하여 메타버스 플랫폼과 관련 제품들을 시장에 출시하고 있다. 하지만 다수의 글로벌 빅테크 기업이 공격적으로 투자하는 새로운 비즈니스임에도 불구하고, 시장의 기대에 비해 아직 뚜렷한 실적은 나오지 않고 있으며, 사용자 수의 증가 속도도 점차 더뎌지고 있는 실정이다. 이는 메타버스 플랫폼을 디자인하고 출시할 때부터 어떻게 이 생태계를 성장시키고, 다양한 구성원들과 구성요소들을 조화롭게 운영할 것인지에 대한 고민과 이해가 부족했기 때문이라고 볼 수 있다. 이러한 문제의 해결책을 제안하기 위해서, 본 연구에서는 수천 년부터 세상의 운행 논리와 이치를 이해하기 위해 만들어진 주역의 음양오행론을 도입, 메타버스 플랫폼이 가진 두 가지의 중요한 공간인 온라인과 오프라인을 양선(兩線)으로 정의하고, 플랫폼을 구성하는 다섯 가지의 중요한 요소들을 정의하여 양선오요소(兩線五要素)이론을 제안하고자 한다. 또한, 요소들의 상생(相生)과 상극(相剋)의 개념을 통해 어떻게 플랫폼을 디자인하고, 운영해 나가야 하는지에 대한 이론적 렌즈를 제공하고자 한다.
The purpose of this study is to examine the effect of herbal medicine complex (HMC) containing Camellia sinensis L., Duchoesna chrysantha, Houttuynia cordata Thunberg, Poncirus trifoliata Rafinesque on skin inflammation and atopic dermatitis. First, we examined the anti-inflammatory effect of HMC in TNF-α induced human keratinocytes (HaCaT cell). Real-time PCR and western blotting were performed to evaluate the expression of inflammatory cytokines (e.g., iNOS, COX-2, IL-6, IL-8) mRNA and protein. Four-weeks old male NC/Nga mice were treated with 1% 2,4-dinitrochlorobenzene (DNCB) solution and used as an atopic dermatitis mice model. And, HMC (200 mg/kg or 400 mg/kg) was administered directly into the stomach of mice for 4 weeks, and blood or serum analysis, tissue staining were performed after oral gavage. As a result HMC inhibited the mRNA expression of iNOS, COX-2, IL-6, and IL-8, which had been increased by TNF-α in HaCaT cells. In addition, the protein expression was also significantly suppressed in the same way as the mRNA expression results. The in vivo experiment results showed that, HMC administration reduced thickening of the epidermis and infiltration of eosinophil into the skin stratum basale compared to DNCB treatment. In addition, HMC administration significantly reduced the inflammatory cytokines (IL-4, IL-5, IL-6, and IL-13) production and immunocyte (white blood cell, lymphocyte, neutrophil, and eosinophil) count compared to DNCB treatment. Moreover, the serum IgE and histamine level was decreased by HMC administration. These results suggest that HMC can be used as effective herbal medicine extract for skin inflammation and atopic dermatitis. And this study may contribute to the development of the herbal medicine-based drug for the treatment of skin inflammation and atopic dermatitis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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