• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제8권4호
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• pp.194-203
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• 2021

최근에 상하수관로, 지역난방 열공급관로 등의 유지보수가 증가하면서, 도로절단기에 의한 도로절단 작업도 급증하고 있다. 이러한 도로절단 작업은 소음과 함께 분진(절단슬러지)을 많이 발생시키므로, 저소음, 분진회수 등 친환경적인 기술이 적용될 필요가 있다. 기존에 이러한 문제점을 해결하고자 분진을 회수하는 장비가 개발된 사례가 있으나, 친환경성이 정량화되지 않았다는 한계가 있었다. 이에 본 연구에서는 소음 및 분진과 같은 환경위해요인의 발생원인을 근본적으로 제거할 수 있는 저소음·분진회수형 도로절단기를 개발하고, 이 절단기로 수행하는 도로절단작업 과정에 대한 친환경성을 평가하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 진공장치와 슬러지흡입부로 구성된 수냉-슬러지회수 통합시스템을 개발하고, 개발된 시스템을 도로절단기에 적용하였다. 그리고 개발된 장비를 테스트 베드에 적용하고, 친환경성 관련 데이터를 수집하여, 친환경성을 평가하였다. 평가 결과, 개발된 장비의 절단슬러지 회수율은 83% 이상이었으며, 소음도는 82~83 dB, 음향파워레벨은 115 dB 수준이었다. 본 연구의 결과는 향후 도로절단기를 개선하는 과정에서 절단슬러지 회수성능과 저소음 성능을 향상시키는 데에 기초자료로 활용될 예정이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.56-66
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• 2021

본 연구에서는 가축분뇨 처리시설의 호기성 액비화 과정에서 발생하는 열을 회수하기 위한 폐열회수 시스템을 고안하여 시스템을 구성하는 요소 장치의 성능을 분석하였다. 또한, 회수된 열의 활용 가능성을 확인하였다. 실험 설정을 위해 가축분뇨 처리시설의 액비 발효조에서 발생하는 발효열을 확인하였다. 호기성 액비화를 위한 발효조의 온도가 균일성을 나타낸 특성과 34.5 ~ 43.9 ℃의 범위에서 운영되는 점을 고려하여 실험 온도 수준을 35, 40, 45 ℃로 설정하였다. PE 및 STS 파이프로 구성된 복합열교환기는 53.5, 65.6, 74.4 MJ/h 열에너지를 회수하고, 5 RT 용량의 히트펌프는 95.6, 96.1, 98.9 MJ/h 열에너지를 축열 하였으며, 이때 히트펌프의 난방성능계수는 4.53, 4.62, 4.65이었다. 발효조의 온도를 45 ℃로 가정한 열교환기의 최대 온수 생산능력을 급탕량 산정 방법으로 비교했을 때 56 360 kcal/day의 에너지 공급량을 확인하였다. 축열조와 연계된 FCU의 온풍 난방능력은 20.8 MJ/h, 에너지 이용효율은 96.1 %였다. FCU의 온풍으로 퇴비를 건조하였을 때 초기함수율 50.5 %에서 건조 후 함수율 45.8 %로 4.7 % 감소함을 확인할 수 있었다.

• 청정기술
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• 제24권4호
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• pp.339-347
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• 2018

화석연료로 인한 환경문제 및 기후변화 대응을 위해 신재생에너지 공급비중은 매년 증가하고 있으며 현재 폐기물 에너지는 신재생에너지 생산량의 60% 가량을 차지하고 있다. 그러나 폐기물은 화석연료에 비해 낮은 발열량을 가지고 여러 유해물질이 포함되어 있어 발전용 보일러에 적용 시 다양한 문제를 발생시킨다. 특히 연료 내 염소성분은 보일러 열교환부에 슬래깅 및 파울링을 증가시켜 열효율 감소와 고온부식의 주요 원인이 되며 설비 가동률을 낮추고 운전비용을 증가시킨다. 본 연구에서는 염화알칼리에 의한 과열기 소재의 부식특성 분석을 위해 과열기용 주요 금속소재(ASME SA213/ASTM A213 T2, T12 and T22 합금)를 대상으로 고온부식 실험을 수행하고 무게 감량법과 주사전자현미경 에너지분산분광기(SEM-EDS)를 활용해 다양한 조건에 따른 부식특성을 분석하였다. 실험 결과 온도 및 염화물 함량이 높을수록 부식이 증가하였으며 NaCl보다 KCl의 부식성이 더 높음을 확인하였다. 또한 소재의 크롬함량이 높을수록 염화알카리에 대한 내부식 특성이 우수하게 나타났다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권4호
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• pp.2060-2077
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• 2019

Recently, mobile healthcare services have attracted significant attention because of the emerging development and supply of diverse wearable devices. Smartwatches and health bands are the most common type of mobile-based wearable devices and their market size is increasing considerably. However, simple value comparisons based on accumulated data have revealed certain problems, such as the standardized nature of health management and the lack of personalized health management service models. The convergence of information technology (IT) and biotechnology (BT) has shifted the medical paradigm from continuous health management and disease prevention to the development of a system that can be used to provide ground-based medical services regardless of the user's location. Moreover, the IT-BT convergence has necessitated the development of lifestyle improvement models and services that utilize big data analysis and machine learning to provide mobile healthcare-based personal health management and disease prevention information. Users' health data, which are specific as they change over time, are collected by different means according to the users' lifestyle and surrounding circumstances. In this paper, we propose a prediction model of user physical activity that uses data characteristics-based long short-term memory (DC-LSTM) recurrent neural networks (RNNs). To provide personalized services, the characteristics and surrounding circumstances of data collectable from mobile host devices were considered in the selection of variables for the model. The data characteristics considered were ease of collection, which represents whether or not variables are collectable, and frequency of occurrence, which represents whether or not changes made to input values constitute significant variables in terms of activity. The variables selected for providing personalized services were activity, weather, temperature, mean daily temperature, humidity, UV, fine dust, asthma and lung disease probability index, skin disease probability index, cadence, travel distance, mean heart rate, and sleep hours. The selected variables were classified according to the data characteristics. To predict activity, an LSTM RNN was built that uses the classified variables as input data and learns the dynamic characteristics of time series data. LSTM RNNs resolve the vanishing gradient problem that occurs in existing RNNs. They are classified into three different types according to data characteristics and constructed through connections among the LSTMs. The constructed neural network learns training data and predicts user activity. To evaluate the proposed model, the root mean square error (RMSE) was used in the performance evaluation of the user physical activity prediction method for which an autoregressive integrated moving average (ARIMA) model, a convolutional neural network (CNN), and an RNN were used. The results show that the proposed DC-LSTM RNN method yields an excellent mean RMSE value of 0.616. The proposed method is used for predicting significant activity considering the surrounding circumstances and user status utilizing the existing standardized activity prediction services. It can also be used to predict user physical activity and provide personalized healthcare based on the data collectable from mobile host devices.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.516-524
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• 2019

본 연구는 도시재생 관점에서 입체도시의 효과를 밝히고, 국내 입체도시계획 관련 제도의 문제점과 한계를 고찰함으로써 제도적 개선방안을 제시하고자 수행되었다. 그리하여 사례 분석을 통해 도시공간 연결, 지역경제 활성화, 기반시설 확충, 주택 공급 등 입체도시의 도시재생 기능과 역할을 파악하였으며, 제도적 문제점으로 국유재산에 대한 사권설정 금지로 민간참여가 저해되고, 2차원적 토지이용계획에 의거한 획일적인 기반시설 설치 기준으로 일정비율 이상의 토지 확보가 없으면 입체공간 활용이 어려우며, 법률간 연계성이 미흡한 문제를 도출하였다. 결론적으로 지역기반 산업구조 다양화 및 도시기능 강화 등을 목표로 입체시설 추진을 적극 지원 유도하고, 구도심 구역을 대상으로 입체 복합개발을 추진하며, 노후주택가의 공원, 학교, 도로, 전통시장의 하부공간을 활용한 보행로, 지하상가, 주차장 등의 도시재생사업 실현을 위해 중앙정부, 지자체, 민간부문 간 협력이 이루어져야 한다.

• 한국항해항만학회지
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• 제42권6호
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• pp.539-545
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• 2018

운임시장의 심한 변동성과 시계열 데이터의 불안정성으로 해운시황 예측에 대한 연구가 큰 성과를 내지 못하고 있지만 최근 대표적인 비선형 모델인 기계학습모델을 적용한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 대부분의 기존 연구가 계량모델의 설계단계에서 입력변수에 해당하는 요인들을 기존 문헌연구와 연구자의 직관에 의존하여 선정했기 때문에 요인선정에 대한 체계적인 연구가 필요하다. 본 연구에서는 케이프선 운임을 대상으로 단계적 회귀모형과 랜덤포레스트모델을 이용하여 중요 영향요인을 분석하였다. 해운시장에서 비교적 단순한 수급구조를 가져 요인파악이 용이한 케이프선 운임을 대상으로 하였으며 총 16개의 수급요인들을 사전 추출하였다. 요인간의 상호관련성을 파악하여 단계적 회귀는 8개 요인, 랜덤포레스트는 10개 요인을 분석대상으로 선정하였으며 선정된 변수를 입력변수로 하여 예측한 결과를 비교하였다. 랜덤포레스트의 예측성능이 아주 우수하였는데 수요요인이 주로 선정된 단계적 회귀분석과는 달리 공급요인이 비중 있게 선정되었기 때문인 것으로 판단된다. 본 연구는 운임예측 연구에 있어 운임결정요인에 대한 과학적인 근거를 마련하였으며 이를 위해 기계학습 기반의 모델을 활용하였다는데 연구적 의의가 있다. 또한 시장정보의 분석에 있어 실무자들이 어떤 변수에 중점을 두어야 하는지에 대해 합리적 근거를 제시한 측면에서 해운기업의 의사결정에 실질적 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국환경농학회지
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• 제37권3호
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• pp.160-165
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• 2018

BACKGROUND: Mixed cropping of legume and grass was effective system in view point of providing organic matter and nitrogen or reducing the nitrogen starvation of following crop. The relation of the change of N and P constituents depending on the cropping types and those effects on the growth and nutrient uptake of the following crop were observed. METHODS AND RESULTS: Three cropping types, hairy vetch mono cropping, barley mono cropping, and mixed cropping of hairy vetch and barley were applied. Soil properties, growth characteristics, and nitrogen production of green manure crops were observed. In additions, the effect of cropping types on the growth pattern of corn as the following crop was observed. In the mixed cropping system, creeping type hairy vetch climbed to the erect type barely for light utilization resulting in improvement of light interception rate and higher LAI (Leaf Area Index) than in mono cropping. Mixed cropping showed higher biomass production and soil nitrogen availability among the cropping types, indicating relatively much more nutrient supply and higher yield production of following crop. CONCLUSION: Mixed cropping showed relatively higher LAI (dry matter) mainly because of intense competition for light utilization usually after flowering stage. Mixed cropping also showed relatively higher yield of corn, the following crop rather than other types, mainly due to the more biomass production potential and higher N and P production ability. Therefore, mixed cropping was adaptable method to reduce or replace chemical fertilizer application for environmentally-friendly agriculture.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제34권4호
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• pp.374-379
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• 2019

본 연구에서는 대표적인 신선 잎채소류인 상추의 세척 단계에서 초음파 (37 kHz) 와 염소 (100~300 ppm) 의 병용처리 후 냉장 ~ 실온저장 ($10{\sim}25^{\circ}C$)에 따른 이 식품 중의 Salmonella Typhimurium의 성장예측모델을 개발하였다. 1 차 모델 개발을 위해 Gompertz 방정식을 활용하여 각기 다른 실험 조건에서의 S. Typhimurium의 생육도 (SGR 과 LT)를 조사했다. 본 방정식에 의한 1 차 모델 개발시 $R^2$가 0.92 이상으로 우수하게 나타났으며 저장온도가 낮을수록 초음파에 사용된 염소의 농도가 높을수록 SGR 값은 감소하였고 LT 값은 증가하였다. 이를 바탕으로 2 차 polynomial 모델을 개발하여 다양한 통계적 지표 ($R^2$, MSE, $A_f$ 및 $B_f$)를 통해 분석한 결과 개발된 모델의 적합성을 확인할 수 있었다. 따라서 개발된 모델이 초음파와 염소의 병용 세척에 따른 저장 중 상추에 대한 S. Typhimurium의 성장예측모델로 사용 가능하다고 판단되어지며, 신선 잎채소류에서의 식중독을 예방하고 미생물학적 위생관리기준을 설정하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제45권3호
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• pp.100-113
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• 2012

최근 활발한 발굴조사가 이루어지는 가운데 영남지방에서 신라기와가 다량 출토되고 있다. 이들 중에는 특히 경주에서 출토되는 신라기와와 동범관계의 기와가 확인된다. 이에 영남지역의 신라시대막새에 대해서 경주지역 출토품과 비교하여 문양구성 등이 동일한 막새 중 동범막새와 동형막새로 구분하고 검토해 보았다. 그 중에서 특히 주목되는 유적은 인각사이다. 인각사 발굴조사에서 출토된 신라기와 중 연화문수막새를 포함한 당초문암막새 등 일부가 경주 월성과 황룡사지 등에서 출토되는 막새와 같은 틀로 제작한 동범막새의 관계인 것으로 판단된다. 이는 경주에서 제작된 막새가 각 지방으로 직접 이동한 경우와, 와범만이 이동하여 현지에서 제작된 경우, 와공이 이동하여 현지에서 제작한 경우로 정리해 볼 수 있다. 지방출토 신라기와는 인각사의 경우, 시기를 구분하여 나타나는 기와의 양상을 통해서 공존과 확장, 그리고 보수가 거듭된 상황을 파악할 수 있다. 이러한 정황은 경주로부터 비단 한시적으로 공급된 것이 아닌 지속적 관계로 이해하는 단서로서 의미가 깊다고 하겠다. 한편 신라기와가 경주에서 생산되어 각 지방으로 유입되는 과정에서도 직접유입이 이루어졌다면, 여러 가지 조건에 의해 육로운송 보다는 수로운송이 유리하였을 것으로 생각된다. 이는 대상 유적이 크고 작은 강과 하천 부근에서 확인된 것과도 깊은 연관이 있을 것으로 판단된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.35-43
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• 2019

본 논문은 10비트 비동기 SAR ADC에 사용되는 CDAC의 선형성을 개선하기 위한 커패시터 자체 보정 기법을 제안한다. 제안된 커패시터 자체 보정 기법은 10비트 CDAC의 상위 5비트의 각각의 커패시터의 값이 하위 커패시터의 값들의 합과 같아지도록 수행된다. Behavioral 시뮬레이션의 결과에 의하면, CDAC의 커패시터의 최대 부정합 오류가 4%일 때, 제안한 커패시터 자체 보정 기법은 DNL과 INL를 각각 -0.810/+0.194LSB와 -0.832/+0.832LSB에서 -0.235/+0.178LSB와 -0.227/ +0.227LSB로 개선시킨다. 1.2V 공급전압과 110nm CMOS 공정을 이용하여 제작된 10비트 비동기 SAR ADC의 면적과 전력소모는 각각 $0.205mm^2$와 1.25mW이다. 20MS/s의 샘플율과 96.13kHz 입력 주파수에 대해 제안한 10비트 비동기 SAR ADC의 측정된 ENOB는 9.194비트이다.