• 대한화장품학회지
• /
• 제47권4호
• /
• pp.317-331
• /
• 2021

에센셜 오일(essential oil)은 1 개의 단일 식물형 및 식물종이 만들어낸 향이 나는 식물 재료를 물리적인 방법으로 얻어낸 휘발성 물질로 방부, 살균, 항균 효과가 뛰어나 화장품, 향료, 아로마 테라피 치료 등의 목적으로 폭 넓게 사용되고 있다. 에센셜오일은 추출 및 농축과정을 거치게 되는데 이때 재배 과정 중 살포된 농약 또한 추출 및 농축이 됨으로써 인체에 유해할 수 있다. 본 연구에서는 에센셜 오일 중 320 종의 잔류농약을 분석하기 위하여 LC-MS/MS와 GC-MS/MS를 이용하였으며 기존의 정제과정인 hexane 대신 freezing 과정을 이용하여 전처리방법을 개선하였다. 에센셜 오일을 분석한 결과 기준치가 설정되어 있지 않은 chlorpyrifos, piperonyl butoxide, silafluofen 성분이 basil oil 및 clove leaf oil에서 검출되었다. 따라서 에센셜 오일에 대한 잔류농약 모니터링이 지속적으로 필요할 것으로 판단된다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제22권4호
• /
• pp.149-155
• /
• 2021

본 연구에서는 전동 이동기기를 이용하는 교통약자의 이동을 제한하는 노면 불량 요소를 딥러닝을 이용해 자동 검출하는 불량 노면객체 인식모델을 개발하고자 한다. 이를 위하여 부산시 관내 5개 지역에서 실제 전동 이동 보조 장치가 이동할 것으로 예상되는 보행로, 주행로를 대상으로 하여 노면 정보를 수집하였으며 이때 도로 정보 수집은 데이터 수집을 보다 용이하게 하기 위하여 소형 차량을 이용하였다. 데이터는 노면과 주변을 그 주변을 구성하는 객체로 구분하여 영상을 수집하였다. 수집된 데이터로부터 교통약자의 이동을 저해하는 정도에 따라 분류하여 보도블록의 파손등급 검출과 같은 일련의 인식 항목을 정의하였고, YOLOv5 딥러닝 알고리즘을 해당 데이터에 적용하여 실시간으로 객체를 인식하는 불량노면 객체 인식 딥러닝 모델을 구현하였다. 연구의 최종단계에서 실제 주행을 통해 객체 단위로 분리 수집된 영상 데이터의 가공, 정제 및 어노테이션 과정을 수행한 후 모델 학습과 검증을 거쳐 불량노면객체를 자동으로 검출하는 딥러닝 모델의 성능 검증 과정을 진행하였다.

• 공업화학
• /
• 제33권5호
• /
• pp.496-501
• /
• 2022

본 연구에서는 석유 정제 부산물인 석유계 잔사유를 이용하여 리튬이차전지용 음극재를 제조하였다. 석유계 잔사유 중 열분해 연료유(pyrolysis fuel oil, PFO), 유동접촉분해 데칸트 오일(fluidized catalyst cracking-decant oil, FCC-DO), 감압잔사유(vacuum residue, VR)를 탄소 전구체로 사용하였다. MALDI-TOF, 원소분석(EA)을 통하여 석유계 잔사유의 물리화학적 특징을 확인하였고, 잔사유로부터 제조된 음극재는 XRD, Raman 등의 분석을 통해 그 구조적 특징을 평가하였다. VR은 PFO 및 FCC-DO에 비하여 광범위한 분자량 분포와 많은 양의 불순물을 함유하는 것을 확인할 수 있었고, PFO와 FCC-DO는 거의 유사한 물리화학적 특징을 나타내었다. XRD 분석결과로부터 탄화된 PFO와 FCC-DO는 유사한 d₀₀₂값을 나타내었다. 그러나 Lc 및 La값에서는 FCC-DO가 PFO보다 더 발달된 층상구조를 갖는 것으로 확인되었다. 또한, 전기화학적 특성 평가에서는 FCC-DO가 가장 우수한 사이클 특성을 나타내었다. 이러한 석유계 잔사유의 물리화학적, 전기화학적 결과로 미루어 보아 FCC-DO가 PFO와 VR보다 더 우수한 리튬이차전지용 탄소 전구체인 것으로 사료된다.

• 한국가스학회지
• /
• 제26권6호
• /
• pp.45-51
• /
• 2022

고정된 점배출원(Point source)에서 배출되는 오염물질을 포집하여 처리하는 기술은 꾸준히 개발되고 있으나, 비산배출원(Non-point source)의 경우 배출원이 다양하고, 일정하지 않아 배출물질 처리기술 및 실효성 있는 배출계수 등을 개발하는 것은 어려운 실정이다. 그렇지만, 비산배출원은 국내 배출량의 약 60%를 차지하고 있기 때문에 배출량 산정방법이 타당하여야 하며 이를 토대로 사업장은 배출저감기술 등을 개발하여야 한다. 이에, 본 연구에서는 배출량이 많은 석유화학업종을 대상으로 현재 사용되고 있는 배출계수의 실효성과 개선 방안 등을 제시하고자 한다. 이를 위하여, 전남 여수 소재 OO회사의 최근 5년간의 LDAR(Leak Detection And Repair)데이터를 분석하여 비산배출원의 배출특성 확인하였다. 그 결과, 유체 성상에 따른 배출 특성의 차이는 없으나 장치의 크기, 제조사별 특성의 차이가 있음을 확인할 수 있었다. 또한, 석유화학 업종에서 적용하는 자체 배출계수가 정유업종에 비해 크게 나타나는 것을 확인하였으며 이에 대한 개선방안 등을 제시하였다. 이러한 연구를 통하여 석유화학업종에 특화된 배출계수를 적용할 수 있으며 사업장 스스로 이를 획기적으로 감할 수 있는 기술을 개발하는데 기여할 것으로 기대한다.

• 자원ㆍ환경경제연구
• /
• 제31권3호
• /
• pp.419-449
• /
• 2022

본 연구에서는, 환경산업연관표 분석모형을 활용해, EU 탄소국경조정이 전면 도입될 경우의 국내 산업별 탄소국경조정 부담액 규모를 산정하고 국내 저탄소 정책 시행에 따른 산업별 부담액 변화를 비교 분석함으로써 기후변화 리스크에 대응한 중장기전략 수립에 시사점을 제시하고자 하였다. 분석 결과 EU 탄소국경조정 전면도입 정책충격에 따른 국내 산업 총부담액은 2030년 기준 약 8조 2,456억 원 규모로 예측되었다. 업종별 영향을 살펴보면 석유화학, 석유정제, 운송장비, 철강, 자동차, 전기/전자/정밀 산업으로 등 6대 주요 산업군에서 총탄소국경조정 총부담액의 84.3%를 차지하는 것으로 전망되었다. 그리고 저탄소 정책 시행에 따른 기술발전 및 에너지 전환을 가정한 복수의 정책 시나리오에서는 탄소국경조정 총부담액이 약 11.7%~15.0% 감소할 것으로 전망되었다. 본 연구의 주요 분석 결과는 탄소국경조정의 전면도입 확대에 따른 대응전략 수립을 특정 분야에 한정해 이행하는 것이 아니라, 종합적 접근 하에서 이뤄내 국가 경제 전반에 끼치는 부정적 영향을 최소화하고 새로운 성장동력을 발굴하는 기회의 창으로 활용할 필요가 있음을 시사하고 있다.

• 보존과학회지
• /
• 제38권4호
• /
• pp.289-300
• /
• 2022

In the 6^th and 7^th centuries, 5 iron artifacts excavated form the Baekje Stone Tomb in Guryong-ri site, Ungcheon, Boryeong, were studied. The sample were metal microscopic observation, SEM-EDS analysis and Raman micro-spectroscopy analysis were conducted to understand the metallurgical characteristics. The microstructure observation showed the presence of ferrite and pearlite throughout, and differences in carbon content existed depending on the direction. Non-metallic inclusions were in the form of long lines, and most of them were wüstite, fayalite. It is indicated that the artifacts were forge welded using hypoeutectoid steel, with signs of carburizing and decarburizing processes. Some crystals with high P₂O₅, TiO₂, CaO content were identified as sarcopside, ulvöspinel, and perovskite, respectively, through Raman spectroscopy. A comparison of the results with previous studies on the sites of Bujang-ri site in Seosan and Bongseon-ri site in Seocheon, which are adjacent sites in the coastal area, revealed that, while heat treatment technology was available, the artifacts were not heat-treated considering the purpose for use for these artifacts. The chemical composition of the non-metallic inclusions P₂O₅, TiO₂, CaO were plotted in proportions to SiO₂ and compared with adjacent sites. Considering that the P₂O₅/SiO₂ ratio was widely distributed, the refining technology was not uniform. In addition, the TiO₂/SiO₂ ratio was found to be higher than that of other sites, meaning that a titanium-containing ore was used to manufacture the artifacts, unlike in surrounding sites, but it is not detected in all artifacts, so it may have been affected by various factors such as furnace walls in addition to raw materials. Although slag formers were used, considering the CaO/SiO₂ ratio and the (Al₂O₃/SiO₂)/(CaO/SiO₂) ratio, which appear to be similar to the surrounding sites, but it is possible that CaO containing raw ore was used because it is also affected by the components of raw ore. As a result of the study, it is highly likely that ore different from that of the surrounding sites was used for production, but a more comprehensive comparative study with the surrounding sites is needed in the future.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
• /
• pp.43-45
• /
• 2021

초단기 강수예측 시스템은 단시간 발생하는 집중호우와 같은 위험기상에 대응하기 위해 사회·경제적으로 중요하다. 최근 국내·외에서 심층신경망을 활용한 초단기 강수예측 연구가 활발히 진행되고 있다. 심층신경망을 이용한 강수예측 모델은 훈련 데이터를 만들 때 기상데이터의 구조와 종류가 복잡하고 방대하므로 기상학적 이해를 바탕으로 복잡한 전처리 과정이 필요하다. 또한, 비선형적인 패턴의 강수 현상을 예측하기 위하여 기상의 상호작용에 대한 이해를 바탕으로 입력 데이터를 구성해야 한다. 따라서 본 연구에서는 다음과 같은 접근법을 제안하고자 한다. i) 기상레이더 합성 강수장과 강수발달에 영향을 줄 수 있는 주요 인자(레이더, 지형, 온도, 등)를 훈련 데이터 구축을 위해 패턴 분석에 적합한 형태로 정제하고 이를 구조화하여 통합한다. ii) 합성곱 신경망과 합성곱 장단기 기억 신경망을 접목하여 초단기 예측 강수장을 산출한다. 2020년 강수 사례를 이용하여 제안한 모델의 정확성을 검증하였다. 제안한 모델은 비선형적인 패턴의 강수 현상을 잘 모의하였고, 강수의 규모 및 강도에 대한 예측성능이 향상되었다. 이는 강수를 동반한 초단기 위험기상의 방재에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 서비스연구
• /
• 제11권1호
• /
• pp.59-79
• /
• 2021

서비스경제 시대로의 전환에 따른 서비스 관련 연구는 매우 다양하게 진행되고 있으나 아직 현 시점에 맞는 서비스 관련 척도개발은 미미한 상태이다. 본 연구는 서비스본질을 정의하고 이들에 대한 측정 항목을 개발하는데 그 목적을 두었다. 먼저 서비스본질 4개 범주를 기존 연구에서 채택하였다. 4개의 범주는 '관계성', '쌍방향성', '수평성', '조화성'이다. 본 연구에서는 이 4개의 서비스본질 각각의 하위요인과 구체적 항목을 추출하고 측정가능 항목으로 개발하였다. 연구의 방법은 질적 연구로 '서비스본질'을 구성하는 4개 범주의 하위요인들을 추출하고, 추출된 요인의 신뢰도와 타당도를 양적연구로 증명하는 방법의 혼합연구를 채택하였다. 문헌연구, 자유응답법, 그리고 델파이 기법을 통해 척도항목을 밝혔으며, 전문가로 구성된 델파이 패널 30명의 2차 설문을 통하여 측정 항목을 정제하였다. 연구의 결과로 관계성은 52개 문항 중 15개, 쌍방방향은 45개 문항 중 11개, 수평성은 33개 문항 중 9개, 조화성은 61개 문항 중 17개의 문항이 2차 정제 후 도출되는 결과를 얻었다. 본 연구를 통해서 서비스 경제시대에 맞는 새로운 본질 항목들을 밝혀낼 수 있었다. SNS, 네트워크, 시너지, 플랫폼, 시스템, 실명성, 갑질타파 등은 기존의 연구에서 얻지 못한 개념들로서 본 연구의 기여라고 볼 수 있다. 하지만 여러 가지 제약으로 인해 본 연구에서는 서비스의 전체적인 측면을 모두 다루지 못하고 서비스의 일부인 사람 중심의 서비스를 주로 다루었다. 향후 서비스경제시대의 진화에 따른 발전된 서비스의 전체적 측면에 대한 서비스 본질 측정항목 개발 연구가 필요하다.

• 한국건설순환자원학회논문집
• /
• 제11권3호
• /
• pp.161-168
• /
• 2023

전로슬래그는 용광로에서 생산된 선철을 용융강으로 정제하는 과정에서 배출되는 부산물로, 컨버터에서 생산되는 양의 약 15 %가 배출된다. 이 전로슬래그는 유리 CaO 함량이 높아 콘크리트 골재로 사용 시 팽창균열 가능성이 있어 재활용이 어렵다. 이를 해결하기 위해 전로슬래그를 야드에서 숙성시키지만 완벽하게 제어하기는 어렵다. 본 연구에서는 전로슬래그에 모르타르 제제를 혼합하여 연구를 수행함으로써 골재가 아닌 시멘트 대체재로 전로슬래그를 사용할 수 있는 가능성을 검토하였다. 실험에 사용된 전로슬래그의 EDS 결과, 분말상 대비 골재상일 때 자력선별을 진행하는 것이 T.Fe를 제거하는데 더 효과적인 것을 확인하였다. 분쇄효율 실험은 T.Fe가 많이 분류된 비자착분이 가장 높은 분말도를 나타내었다. 이런 고분말도로 인해 전로슬래그를 15 % 치환했을 때 Plain 대비 비자착분의 플로가 가장 많이 감소하였다. 전로슬래그를 혼입한 모르타르의 길이변화는 재령이 증가할수록 변화율이 커지지만 Plain 대비 유사한 변화율이 나타났다. 압축강도에서는 Plain 대비 비자착분은 치환율 15 %까지 91.9~97.1 %의 강도 발현을 나타내었다. 추후 전로슬래그 미분말을 시멘트 대체재로 활용할 경우, 분쇄 전 자력(Gauss) 조절을 통한 최적의 자력선별 조건을 찾아 더 효율적인 T.Fe 선별 방법이 필요할 것으로 판단되며, EDS 및 Mapping은 국부적인 분석방법으로 큰 편차율을 보이기 때문에 다수의 시료 평가가 필요할 것으로 판단된다.

• 한국해양학회지:바다
• /
• 제28권4호
• /
• pp.133-142
• /
• 2023

이 논문에서는 RNN (Recurrent Neural Networks)-LSTM (Long Short-Term Memory) 을 적용하여 Lorenz 시스템을 예측하는 자료 기반 인공지능 모델을 구축하고, 이 모델이 미분방정식을 차분화하여 해를 구하는 역학 모델을 대체할 수 있는지 가능성을 진단하였다. 구축된 자료기반 모델이 초기 조건의 작은 교란이 근본적으로 다른 결과를 만들어내는 Lorenz 시스템의 카오스적인 특성을 반영한다는 것과, 시스템의 안정적인 두 개의 닻을 중심으로 운동하면서 전이 과정을 반복하는 특성, "결정론적 불규칙 흐름"의 특성, 분기 현상을 모사한다는 것을 확인하였다. 또한, 적분 시간 간격을 조절함으로써 전산자원을 절감할 수 있는 자료기반 모델의 장점을 보였다. 향후 자료기반 모델의 정교화와 자료기반 모델을 위한 자료동화 기법의 연구를 통해 자료기반 인공지능 모델의 활용성을 확대할 수 있을 것으로 기대한다.