• 생물환경조절학회지
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• 제26권4호
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• pp.317-323
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• 2017

쓰레기 소각장이나 산업체의 폐열을 농업에 활용한 사례는 몇몇 있었다. 그러나 온배수를 농업에 활용한 사례는 전무하였으며, 치어, 종패 등을 양식하는 수산업이 대부분이었다. 본 연구에서는 화력발전소의 온배수(폐열)를 열원으로 이용하는 120 RT 규모의 냉난방시스템을 제주특별자치도 서귀포시 안덕면 소재의 $5,280m^2$ 아열대 작물(망고) 재배온실에 설치, 10월에서 다음해 2월까지 약 5개월 동안 난방을 실시하여 난방에너지 비용 절감 효과 등 분석하였다. 난방에너지 비용 절감효과는 면세경유에 대하여 87%이였으며, 또한 발전소의 온배수를 에너지원으로 재활용함으로서 62%의 이산화탄소 배출 저감 효과를 얻었다. 본 연구를 계기로 2015년에 해수가 수열에너지 분야로 재생에너지에 포함되었다. 해수의 표층의 열을 히트펌프를 사용하여 변환시켜 얻은 에너지라는 수열에너지 분야의 기준과 범위를 볼 때, 이는 온배수가 재생에너지에 포함되었다고 말해도 과언이 아닐 것으로 사료된다. 그 이유는 온배수도 해수임에도 불구하고 온도가 일반 해수보다 $7{\sim}8^{\circ}C$ 높아, 일반 해수를 히트펌프의 열원으로 이용하는 것보다 온배수를 열원으로 이용했을 때 히트펌프의 성능이 높기 때문이다. 또한 같은 해 농식품부의 폐열 재이용 시설 지원 사업이 발표되어, 발전소 온배수뿐만 아니라 산업체와 소각장의 폐열을 농업에 활용하면 지원을 받을 수 있게 되었다. 이 사업에 의하여 2015년 당진시, 하동군, 제주시, 곡성군이 선정되었으며, 2016년 태안군, 서귀포시 등이 선정되어, 2016년 말 곡성군과 제주시가 공사를 완료, 농업에 폐열을 활용하고 있으며(제주시는 발전소, 곡성군은 산업체 폐열을 이용하고 있음), 기타 지역은 추진 중이다.

• 한국환경농학회지
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• 제37권1호
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• pp.15-20
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• 2018

상승온도 처리에 따른 논토양 탄소의 변동과 벼 생육을 조사한 결과를 요약하면 다음과 같다. 소형 상부개방형 챔버를 이용하여 대기온도 보다 $0.4^{\circ}C$, $0.5^{\circ}C$, $0.9^{\circ}C$ 상승온도 환경을 조성하여 상승온도를 처리할 수 있었다. 사각챔버의 내부온도는 대기보다 평균온도와 최고온도가 높고 최저온도는 낮은 특징을 나타내었다. 상승온도 처리구의 포트 내 표면수의 TOC 농도는 대조구 보다 상승온도 처리구에서 높았고 시간이 경과함에 따라 점차 낮아졌다. 벼 재배후 토양의 TOC 함량은 대조구 보다 상승온도 처리구에서 낮았다. 상승온도 처리로 벼 식물체의 탄소함량은 감소하고 질소함량은 증가하여 C/N 율은 감소하는 경향을 나타내었다. 상승온도 처리로 대조구 보다 벼의 줄기 길이와 줄기무게가 유의하게 증가하였으나 이삭수와 벼 낱알 무게는 유의한 차이를 나타내지 않았다.

• 인간행동과 음악연구
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• 제2권1호
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• pp.1-15
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• 2005

음악치료 연구에 있어 치료 세팅 내 적용 가능한 임상전략기법들을 개발한 연구는 다른 음악치료 관련 주제들에 비해 부족한 실정이다. 음악 감상을 이용한 부적 정서 조절은 계속 해서 연구되어 온 분야이기도 하나 실질적으로 임상 대상에게 적용되어 지지 않았다. 본 연구는 음악 감상을 이용한 음악치료기법인 동시에 부적 정서를 경감시키는 정서 조절 기제의 한 방안으로서 음악회상기법(Music Recall Technique)을 고안하고, 이것의 치료적 중재 과정과 효용성을 보는 데에 그 목적을 두었다. 더 나아가 음악치료사의 부재 시나 음악치료세션 외, 그리고 물리적 음악이 부재한 상황에서 대상자가 이 기법을 스스로 활용할 수 있는지를 보았다. 본 연구의 음악회상기법은 대상자의 강도 높은 부적 정서에 음악적 공감(musical empathy)을 부여하기 위하여 현대 음악(contemporary music) 중심의 높은 자극성 음악이 사용되었다. 또한 부적 정서의 경감 및 조절을 위하여 자극성-진정성 음악을 이용한 음악회상기법이 중점적으로 적용되었고, 자극성-진정성-격양성 음악을 이용한 음악회상기법은 부가적으로 적용되었다. 음악회상기법에는 이미 지각되어 있는 기존의 음악을 현재에 그대로 재현하여 회상하는 '음악회상(Music Recall, MR)'과 기존 음악을 변형 또는 조합하거나 기존 음악이 아닌 새로운 음악을 대상자가 스스로 생각하여 머리 속에서 현재화시키는 '창조적 음악회상(Creative Music Recall, CMR)'이 있다. 본 연구에서는 음악회상을 중심으로 하되 창조적 음악회상을 부가적으로 적용하였다. 연구는 단일 사례 연구로, 신경성 식욕부진증 환자의 불안, 분노, 우울의 부적 정서에 대한 부적 상황 목록을 작성하여 이에 대한 부적 정서를 회기 시간 내에 경감시켜나가고, 회기 시간 외 음악회상기법을 통해 실생활에 대한 실제 부적 정서를 경감시켜나갔다. 총 10회에 거쳐 음악회상기법이 적용되었고, 음악회상기록지를 제작하여 자극성-진정성, 또는 격양성 음악회상 내 부적 정서 변화 과정을 회기 시간 내와 회기 시간 외에 자기보고 하도록 하였다. 부적 상황에 관여된 부적 정서를 회기 시간 내와 전체회기에 대해 VAS 사전사후 검사를 통해 측정하고, 상태-특성 불안척도, 상태-특성 분노 표현 척도, 무망감 우울증 검사지를 통해 일반적인 부적 정서에 대한 사전사후 검사를 실시하였다. 연구 결과, 자극성-진정성 음악회상 과정 내 불안, 분노, 우울의 부적 정서가 모두 감소하였다. 불안, 분노, 우울 모두 자극성 음악회상에서 가장 많은 감소를 보였으며, 특히, 자극성 음악회상의 초-중반부에 가장 많은 감소를 보였다. 부적 상황에 대한 부적 정서의 VAS 측정에서도 회기 시간 내와 전체회기를 통한 사전사후 결과에서 모두 부적 정서가 감소하였다. 상태-특성 불안척도, 상태-특성 분노 표현 척도, 무망감 우울증 검사지의 검사 결과에서도 모두 부적 정서가 감소하였다. 본 연구는 강한 자극의 정도를 갖는 현대 음악 중심의 자극성 음악이 분노, 불안, 우울과 같은 부적 정서의 감소에 효과적으로 작용가능하며, 자극성 음악회상의 초-중반부가 부적 정서의 경감을 위해 중요한 자극 변수로 작용함을 시사한다. 결론적으로, 본 연구에서 고안된 음악회상기법은 부적 정서의 경감 및 정서 조절에 효과적인 하나의 대응 방안이 될 수 있다.

• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 1995년도 제27회 학술발표회
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• pp.101-113
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• 1995

The objective of this research is to test the feasibility of developing a statewide truck traffic forecasting methodology for Wisconsin by using Origin-Destination surveys, traffic counts, classification counts, and other data that are routinely collected by the Wisconsin Department of Transportation (WisDOT). Development of a feasible model will permit estimation of future truck traffic for every major link in the network. This will provide the basis for improved estimation of future pavement deterioration. Pavement damage rises exponentially as axle weight increases, and trucks are responsible for most of the traffic-induced damage to pavement. Consequently, forecasts of truck traffic are critical to pavement management systems. The pavement Management Decision Supporting System (PMDSS) prepared by WisDOT in May 1990 combines pavement inventory and performance data with a knowledge base consisting of rules for evaluation, problem identification and rehabilitation recommendation. Without a r.easonable truck traffic forecasting methodology, PMDSS is not able to project pavement performance trends in order to make assessment and recommendations in the future years. However, none of WisDOT's existing forecasting methodologies has been designed specifically for predicting truck movements on a statewide highway network. For this research, the Origin-Destination survey data avaiiable from WisDOT, including two stateline areas, one county, and five cities, are analyzed and the zone-to'||'&'||'not;zone truck trip tables are developed. The resulting Origin-Destination Trip Length Frequency (00 TLF) distributions by trip type are applied to the Gravity Model (GM) for comparison with comparable TLFs from the GM. The gravity model is calibrated to obtain friction factor curves for the three trip types, Internal-Internal (I-I), Internal-External (I-E), and External-External (E-E). ~oth "macro-scale" calibration and "micro-scale" calibration are performed. The comparison of the statewide GM TLF with the 00 TLF for the macro-scale calibration does not provide suitable results because the available 00 survey data do not represent an unbiased sample of statewide truck trips. For the "micro-scale" calibration, "partial" GM trip tables that correspond to the 00 survey trip tables are extracted from the full statewide GM trip table. These "partial" GM trip tables are then merged and a partial GM TLF is created. The GM friction factor curves are adjusted until the partial GM TLF matches the 00 TLF. Three friction factor curves, one for each trip type, resulting from the micro-scale calibration produce a reasonable GM truck trip model. A key methodological issue for GM. calibration involves the use of multiple friction factor curves versus a single friction factor curve for each trip type in order to estimate truck trips with reasonable accuracy. A single friction factor curve for each of the three trip types was found to reproduce the 00 TLFs from the calibration data base. Given the very limited trip generation data available for this research, additional refinement of the gravity model using multiple mction factor curves for each trip type was not warranted. In the traditional urban transportation planning studies, the zonal trip productions and attractions and region-wide OD TLFs are available. However, for this research, the information available for the development .of the GM model is limited to Ground Counts (GC) and a limited set ofOD TLFs. The GM is calibrated using the limited OD data, but the OD data are not adequate to obtain good estimates of truck trip productions and attractions .. Consequently, zonal productions and attractions are estimated using zonal population as a first approximation. Then, Selected Link based (SELINK) analyses are used to adjust the productions and attractions and possibly recalibrate the GM. The SELINK adjustment process involves identifying the origins and destinations of all truck trips that are assigned to a specified "selected link" as the result of a standard traffic assignment. A link adjustment factor is computed as the ratio of the actual volume for the link (ground count) to the total assigned volume. This link adjustment factor is then applied to all of the origin and destination zones of the trips using that "selected link". Selected link based analyses are conducted by using both 16 selected links and 32 selected links. The result of SELINK analysis by u~ing 32 selected links provides the least %RMSE in the screenline volume analysis. In addition, the stability of the GM truck estimating model is preserved by using 32 selected links with three SELINK adjustments, that is, the GM remains calibrated despite substantial changes in the input productions and attractions. The coverage of zones provided by 32 selected links is satisfactory. Increasing the number of repetitions beyond four is not reasonable because the stability of GM model in reproducing the OD TLF reaches its limits. The total volume of truck traffic captured by 32 selected links is 107% of total trip productions. But more importantly, ~ELINK adjustment factors for all of the zones can be computed. Evaluation of the travel demand model resulting from the SELINK adjustments is conducted by using screenline volume analysis, functional class and route specific volume analysis, area specific volume analysis, production and attraction analysis, and Vehicle Miles of Travel (VMT) analysis. Screenline volume analysis by using four screenlines with 28 check points are used for evaluation of the adequacy of the overall model. The total trucks crossing the screenlines are compared to the ground count totals. L V/GC ratios of 0.958 by using 32 selected links and 1.001 by using 16 selected links are obtained. The %RM:SE for the four screenlines is inversely proportional to the average ground count totals by screenline .. The magnitude of %RM:SE for the four screenlines resulting from the fourth and last GM run by using 32 and 16 selected links is 22% and 31 % respectively. These results are similar to the overall %RMSE achieved for the 32 and 16 selected links themselves of 19% and 33% respectively. This implies that the SELINICanalysis results are reasonable for all sections of the state.Functional class and route specific volume analysis is possible by using the available 154 classification count check points. The truck traffic crossing the Interstate highways (ISH) with 37 check points, the US highways (USH) with 50 check points, and the State highways (STH) with 67 check points is compared to the actual ground count totals. The magnitude of the overall link volume to ground count ratio by route does not provide any specific pattern of over or underestimate. However, the %R11SE for the ISH shows the least value while that for the STH shows the largest value. This pattern is consistent with the screenline analysis and the overall relationship between %RMSE and ground count volume groups. Area specific volume analysis provides another broad statewide measure of the performance of the overall model. The truck traffic in the North area with 26 check points, the West area with 36 check points, the East area with 29 check points, and the South area with 64 check points are compared to the actual ground count totals. The four areas show similar results. No specific patterns in the L V/GC ratio by area are found. In addition, the %RMSE is computed for each of the four areas. The %RMSEs for the North, West, East, and South areas are 92%, 49%, 27%, and 35% respectively, whereas, the average ground counts are 481, 1383, 1532, and 3154 respectively. As for the screenline and volume range analyses, the %RMSE is inversely related to average link volume. 'The SELINK adjustments of productions and attractions resulted in a very substantial reduction in the total in-state zonal productions and attractions. The initial in-state zonal trip generation model can now be revised with a new trip production's trip rate (total adjusted productions/total population) and a new trip attraction's trip rate. Revised zonal production and attraction adjustment factors can then be developed that only reflect the impact of the SELINK adjustments that cause mcreases or , decreases from the revised zonal estimate of productions and attractions. Analysis of the revised production adjustment factors is conducted by plotting the factors on the state map. The east area of the state including the counties of Brown, Outagamie, Shawano, Wmnebago, Fond du Lac, Marathon shows comparatively large values of the revised adjustment factors. Overall, both small and large values of the revised adjustment factors are scattered around Wisconsin. This suggests that more independent variables beyond just 226; population are needed for the development of the heavy truck trip generation model. More independent variables including zonal employment data (office employees and manufacturing employees) by industry type, zonal private trucks 226; owned and zonal income data which are not available currently should be considered. A plot of frequency distribution of the in-state zones as a function of the revised production and attraction adjustment factors shows the overall " adjustment resulting from the SELINK analysis process. Overall, the revised SELINK adjustments show that the productions for many zones are reduced by, a factor of 0.5 to 0.8 while the productions for ~ relatively few zones are increased by factors from 1.1 to 4 with most of the factors in the 3.0 range. No obvious explanation for the frequency distribution could be found. The revised SELINK adjustments overall appear to be reasonable. The heavy truck VMT analysis is conducted by comparing the 1990 heavy truck VMT that is forecasted by the GM truck forecasting model, 2.975 billions, with the WisDOT computed data. This gives an estimate that is 18.3% less than the WisDOT computation of 3.642 billions of VMT. The WisDOT estimates are based on the sampling the link volumes for USH, 8TH, and CTH. This implies potential error in sampling the average link volume. The WisDOT estimate of heavy truck VMT cannot be tabulated by the three trip types, I-I, I-E ('||'&'||'pound;-I), and E-E. In contrast, the GM forecasting model shows that the proportion ofE-E VMT out of total VMT is 21.24%. In addition, tabulation of heavy truck VMT by route functional class shows that the proportion of truck traffic traversing the freeways and expressways is 76.5%. Only 14.1% of total freeway truck traffic is I-I trips, while 80% of total collector truck traffic is I-I trips. This implies that freeways are traversed mainly by I-E and E-E truck traffic while collectors are used mainly by I-I truck traffic. Other tabulations such as average heavy truck speed by trip type, average travel distance by trip type and the VMT distribution by trip type, route functional class and travel speed are useful information for highway planners to understand the characteristics of statewide heavy truck trip patternS. Heavy truck volumes for the target year 2010 are forecasted by using the GM truck forecasting model. Four scenarios are used. Fo~ better forecasting, ground count- based segment adjustment factors are developed and applied. ISH 90 '||'&'||' 94 and USH 41 are used as example routes. The forecasting results by using the ground count-based segment adjustment factors are satisfactory for long range planning purposes, but additional ground counts would be useful for USH 41. Sensitivity analysis provides estimates of the impacts of the alternative growth rates including information about changes in the trip types using key routes. The network'||'&'||'not;based GMcan easily model scenarios with different rates of growth in rural versus . . urban areas, small versus large cities, and in-state zones versus external stations. cities, and in-state zones versus external stations.

• Asia Marketing Journal
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• 제14권1호
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• pp.131-157
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• 2012

현재 치열한 경쟁상황 속에서 기업들은 소비자들이 다른 대안으로 전환하는 것을 막기 위한 다양한 전략들을 실행하고 있으며, 이 중에서 전환장벽을 이용하는 전략은 고객유지와 관련해 매우 효과적인 것으로 알려져 있다. 하지만 전환 장벽으로 인해 새로운 대안으로 바꾸지 못하고 현재 서비스제공자와의 관계를 유지해야 하는 소비자 입장에서도 전환장벽이 긍정적일 것인가? 심리적 반작용이론에 의하면, 사람들은 어떤 자유가 위협받거나 제거될 때, 그 자유를 되찾는 방향으로 동기부여 되거나 어떤 부정적 반응을 보일 수 있다고 하였다. 전환장벽 역시 전환의 자유를 제약한다는 점에서 소비자의 부정적 반응을 유발할 수 있으므로, 본 연구는 전환장벽으로 인해 다른 대안을 단념해야 하는 상황에서 소비자가 경험할 수 있는 부정적 심리 반응과 그에 영향을 주는 변수들에 초점을 맞춘다. 연구가설에서, 부정적 심리반응에는 '이전선택에 대한 후회', '현재 제공자에 대한 원망', '좌절된 제공자에 대한 열망'을 포함하였으며, 전환좌절 상황의 특성-'좌절된 대안의 매력성', '전환 장벽의 심각성'-이 이러한 반응들에 영향을 줄 것으로 가정하였다. 그리고 이러한 전환 좌절상황의 특성이 주는 부정적 영향은 현재까지 해당 제공자로부터 받은 대우에 따라서 달라질 것으로 보고 지각된 공정성을 조절변수로 추가하였다. 연구 결과 전환좌절상황의 특성과 부정적 심리반응의 관계는 모두 지지된 반면, 지각된 공정성의 조절효과는 대부분의 관계를 상호작용 공정성이 조절하는 것으로 나타나 일부만이 지지 되었다. 이러한 결과는 전환 장벽의 긍정적 측면에만 영향을 밝혀온 기존 연구의 한계점보완하고 있으며 그에 따른 이론적 실무적 시사점을 제공해준다.

• 마케팅과학연구
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• 제20권1호
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• pp.59-69
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• 2010

绿色环保或者环境意识已经成为商业、政府机关, 以及消费者和世界关注的重要问题. 针对这一情况, 韩国政府宣布, 在本世纪初, "环保建设" 将被作为一种用以鼓励与环保相关的商业活动的方式. 不同层次的韩国服装业, 提出了不同的产品环保的绿色计划. 这些服装产品包括有机产品和回收的衣服. 要想使这些公司成功, 他们需要那些, 在做产品购买,使用, 处置时, 将绿色问题(如环境的可持续性发展)作为一个人判断的一个组成部分的顾客的信息. 这些消费者可以被看成是生态学的关注者. 过去的研究已经对消费者对于环保产品的购买意愿进行了检测. 此外, 还研究了影响生态保护者或绿色消费者的因素. 但是, 只是关注生态保护者在处置或者回收利用衣服上与采购绿色产品相比较是不够的. 服装处置行为有多种途径, 消费者可以用淘汰, 传承(例如: 把它送给一个年幼的弟弟), 赠与, 交换, 出售或者简单的把他扔掉等多种方式来暂时或者永久的摆脱闲置的衣服或贷款项目. 因此, 购买环保产品的行为应该结合服装处置的行为, 从而进一步了解消费者的消费行为与对环境的态度. 本项研究的目的在于提供韩国生态保护者从有利于生态学的角度出发来购买和处理衣服的生活方式的相关信息. 本研究的目标有: 1, 基于韩国对服装处置行为进行分类; 2, 调查人 们人口统计数据, 生活方式和服装消费价值观赏的差异; 3, 在环保的时尚物品的购买意愿和影响因素之间进行比较. 自填式的调查问卷是基于以往的研究设置出来的. 问卷包括10项处置衣服的条款, 22项可持续并且健康的生活方式的条款, 以及19项消费观念的条款. 根据利克特模板的五分量表设置. 此外, 购买两个时尚物品的意愿和每个物品属性的11项特征都是根据利克特模板的七分量表而来, 两种制成羊毛套衫的可以从PET识别代码的回收瓶子中创造出来的涤纶织物这两种套衫选自一个韩国和一个美国的户外运动服装的品牌. 我们对每一种产品的简介和颜色都进行了调查, 人口统计学(即性别, 年龄, 婚姻状况, 教育程度, 收入, 职业)也被包括在内. 在2009年5月份, 研究数据通过一个专业网站的调查机构进行采集, 最后有600份调查问卷可供分析, 这个调查的受访者年龄从20到49岁不等, 平均年龄为34岁. 百分之50的调查者为男性, 大约58%的受访者是已婚者, 其中62%的受访者有大学学位. 主要成分分析和因素最大方法差的方法用以识别衣服处理规模的潜在尺度. 共有三个因素生成(比如: 倒卖行为, 捐赠行为, 不回收利用行为). 基于他们处置衣服的方式对受访者进行了分类, 群类分析被使用, 最终得到了三个部分. 不同的消费者, 被分别贴上 "转售集团", "捐资团体" 以及 "不回收组织" 的标签加以分类, 其中98%是正确的分类. 从人口统计学角度来看, 这三个类别的人在性别, 婚姻状况, 职业和年龄上有显著的差异. 健康可持续的生活方式被缩减为以下5个因素: 自我满意度, 家庭定位, 健康问题, 环境问题和自愿的服务. 这是三个群体中健康可持续的生活方式的最显著的差异. 转售集团和捐赠组表现出在健康可持续的生活方式上的相同倾向, 同时, 不回收集团在生活方式方面呈现最低的平均值. 转售和捐赠团体自称享受和满意这种生活和消费方式, 并且能够利用空余的时间陪伴家人. 另外, 这两组的人关心健康和有机食品, 并试图保护能源和资源. 对服装消费的价值观产生主要影响的三个因素是: 个人价值, 社会价值和实用价值. 因素的方差测试表明转售集团和其他两组之间的因素差异最大. 转售集团相比其他价值更关注个人价值和社会价值. 相比之下, 非回收集团比捐赠集团更关注高层次的社会价值. 比较购买环保产品的意愿上, 转售集团表现出最高的购买A类产品的意愿. 另一方面, 捐赠集团则在小市场中表现出购买B类产品的最高意愿. 此外, 平均分数表明, 购买韩国的产品(B类产品)相比购买美国的产品(A类产品)更合韩国人的心意. 多元线性回归分析法确定了对环保产品的购买的意愿对制造业产品属性的影响. 产品的设计, 价格, 贡献, 对环境的保护, 价格, 兼容性是影响转售集团的显著因素, 另外, 以及对自身形象的影响是捐赠团体的重要因素. 对于非回收集团来说, 设计, 价格等因素是相同的, 自我的形象,对环保运动的贡献, 和环境保护也是很重要的. 而价格因素具有显著性的共通性. 对于B类产品来说, 设计, 合理的价格, 形象等因素是同等的重要, 但是不同的组对购买的特征和意愿有不同的倾向. 健康可持续的生活方式以及服装消费的意向对购买A类产品和B类产品的影响同样被我们所关注. 实际操作者的健康状况和个人价值都是影响购买意愿的重要因素; 然而, 在这三个群体中说服的力度都很低. 结果表明, 分类出来的每组处理服装的行为, 显示着不同服装产品的属性, 个人价值, 和实践者的特点, 这些都影响了他们的购买环保产品的意愿, 结果会使生态保护者提出并组织更合理的生态设计的战略决策.