• 한국노년학
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• 제29권4호
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• pp.1559-1575
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• 2009

2008년 기초노령연금제도가 시행되면서 공적 노후소득보장의 근거가 마련되었다. 하지만 아직 기초노령연금은 보조수당의 범위를 벗어나지 못하고 있어 소득보장제도로서의 핵심적인 역할을 하기에는 미흡한 수준이며, 경제적 자립이 어려운 노인들은 총소득 중 여전히 사적이전소득 의존율이 높을 것으로 예상된다. 따라서 경제활동이 원활하지 못하거나 공적소득보장제도의 적용을 제대로 받지 못하는 노인가구의 빈곤율은 노인이 아닌 가구에 비해 더 높을 것이다. 본 연구에서는 공적이전소득이 노후 생활보장의 핵심적인 수단이 되어야 한다는 전제에서 공적이전소득과 사적이전소득이 노인가구의 빈곤을 어느 정도 경감시키는가를 비교해 보았다. 특히 노인인구 중에서도 상대적으로 더 취약한 독거노인가구를 대상으로 하여 공적 및 사적 이전소득의 빈곤경감 효과를 비교분석함으로써 공적 소득보장제도의 중요성을 검증하였다. 연구대상은 65세 이상 혼자 사는 독거노인가구이며, 분석자료는 통계청의 가계조사 중 2006년-2008년의 자료를 활용하였다. 독거노인가구의 빈곤정도와 이전소득의 빈곤경감 정도를 상대적으로 파악하기 위해 우리나라 전체인구 및 전체 노인가구의 빈곤율과 비교하였고, 독거노인가구에 속한 하위집단의 빈곤정도와 이전소득의 빈곤경감 효과를 살펴보기 위해 성별, 연령, 경제활동 여부 등 인구사회학적인 특성별로 구분하여 분석하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 노인가구 전체의 빈곤율은 기초노령연금 및 장기요양보험제도가 시행된 2008년 이후에도 전년대비 감소하지 않았다. 둘째, 독거노인가구를 포함한 노인가구에서 두 가구 중 한 가구는 절대빈곤상태에 놓여 있으며, 특히 독거노인가구 중 여성, 비근로, 저학력, 고령, 농어촌 노인가구의 빈곤율이 상대적으로 더 높았다. 셋째, 독거노인가구의 빈곤감소에서 공적이전에 의한 빈곤감소효과가 조금씩 증가하는 추세이지만, 여전히 사적이전에 의한 빈곤감소가 공적이전에 의한 빈곤감소보다 더 크게 기여하였다. 넷째, 공적이전효과 중에서는 생계비 지원 등의 사회보장 수혜효과가 공적연금효과보다 더 큰 것으로 나타났다.

• 실천공학교육논문지
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• 제15권1호
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• pp.119-126
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• 2023

오늘날 자동차의 연비 향상 과 동적 거동 향상을 위해서 자동차 부품의 경량화 및 간소화 시대가 형성되고 있다. 설계와 제작의 간소화를 위해 제품 형상을 다양한 부품의 일체화로 진행되고 있다. 예를 들어 3개의 제품을 1개의 제품화 시키기 위해서 아주 협소한 부분까지 제품 가공하는 일이 발생되고 있다. 기존의 부품의 경우 가공의 편의성을 위해 정밀 다이캐스팅 또는 주물 생산으로 가공 후 조립하는데 다중 조립체(multi-piece) 방식은 공정수가 많이 필요로 하며, 부품의 정밀도와 강도를 저하시키는 요인이 된다. 가공 공정을 단순화 시키고 부품의 강도를 확보하기 위해서 일체형으로 제작하는 것이 단점을 극복하는데 매우 유리하지만 깊고 좁은 포켓 부분을 가공 할 경우 장비 자체 스핀들로는 가공이 불가능하다. 문제점을 해결하고자 절삭가공에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 다축 복합가공 기술은 이러한 문제점을 해결할 뿐만 아니라, 지금까지 하나의 공작기계로 여러 공정에 따른 유연한 절삭가공이 어려웠던 복합 형상에도 절삭가공이 가능하다는 등 많은 장점을 가지고 있다. 하지만 고가의 장비로 인하여 제조경비 상승과 기계를 운영할 수 있는 기술자가 부족한 것이 현실이다. 5축 절삭 가공기에서는 깊고 협소한 구간의 제품을 생산할 때 공구의 간접으로 제품 생산에 사이클 타임이 늘어남은 물론 가공상에 문제점들이 많이 발생된다. 따라서 전용 공작기계 및 다축 복합가공기를 사용해야 한다. 그 대안으로 3축 머시닝센터에서 5축 이상의 다축 복합가공을 할 수 있는 특수 공구로서의 앵글 스핀들(angle spinde)이 사용될 수 있다. 앵글 스핀들 사용함으로 가공 진동 흡수, 낮은 열 발생과 작동 안정성, 우수한 치수 안정성, 강도 확보와 같은 분야에서 다양하고 지속적인 연구가 필요하다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제24권6호
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• pp.12-23
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• 2023

국제개발 사업은 공여국의 해외원조를 통해서 수원국의 지속가능한 개발을 돕는 것을 목표로 한다. 그러나 프로젝트 이후의 지속가능성을 유지하기 위해서는 초기단계에서부터 양 국가가 협상하면서 나아가야 함에도 불구하고 명확한 가이드라인이나 기준이 세워지지 않았다. 또한 상대적으로 선진국인 공여국에서 수원국의 상황을 이해하면서 프로젝트를 진행해야함에도 불구하고, 공여국 중심의 프로젝트를 진행하다보니 지속가능성의 가치를 중시하지 못한 경우가 많다. 이에 본 연구는 이론고찰을 통해 지속가능성을 위협하는 경제적, 사회적, 환경적 리스크를 추출하고, 해당 기준들을 기반으로 협상 프레임워크를 제안하였다. 본 프레임워크를 검증하기 위해 실질적으로 선진공여국(호주, 미국, 일본)과 대한민국이 진행한 국제개발 사례들을 분석하였으며, 각 국가의 강조하는 관점을 본 프레임워크를 기준으로 경제, 사회, 환경적 관점에서 분석하였다. 각 국가에서 공유한 계획단계부터 운영단계까지 전체적인 내용을 다룬 보고서를 내용분석한 결과, 선진 공여국이 지속가능성을 유지하기 위해서는 공통적으로 (1) 사전조사의 중요성이 강조되어야 하며 (2) 공여국만의 중점적 가치가 존재함에도 수원국의 국민 및 해당 커뮤니티와의 조율이 필수적이며 (3) 선진국의 보완해야할 가치로는, 경제적으로는 사전 운영 및 유지비용의 고려, 사회적으로는 수원국민들과의 소통, 그리고 환경적으로는 시공 초기 단계에서부터 고려되어야하는 오염물질의 처리가 중요함을 파악하였다. 이와 관련지어 대한민국은 지역 주민들과의 협의도 중시하여 사회적 통합을 이뤄야하며, 현지관리자의 배치를 통한 바른 협상을 통해 지속가능성을 향상시켜야 할 것이다. 본 연구에서 제안한 프레임워크는 양 국가와 현지인들과의 의사소통을 향상시키는 도구로 활용될 것이며 이를 통해 프로젝트 만족도와 지속가능성을 높일 것으로 기대한다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제24권6호
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• pp.24-35
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• 2023

최근 국토교통부 '제6차 건설기술진흥기본계획' 및 '스마트 건설 활성화 방안(2022.7.20.)' 등에서 국내 건설 산업 혁신 방안의 하나로 제시되고 있는 PC (Precast Concrete), 모듈러(Modular) 등 탈 현장 건설 생산방식인 OSC (Off-Site Construction)는 공기 단축, 원가 절감, 품질 향상, 건설 폐기물 감소, 안전사고 감소 등 각종 장점이 있는 것으로 알려져 있으나, 현장타설 기반의 전통적 RC공법에 비해 비싼 공사비로 인하여 활용 확산에 제약이 되어왔다. 본 연구에서는 이러한 OSC 활용성을 개선할 수 있도록 공동주택을 대상으로 계획·설계단계에서의 의사결정을 지원할 수 있는 경제성 분석 지표 및 방법론을 제안하였다. 국내·외 연구, 기술자료 조사 등을 통해 전통적인 경제성 분석의 틀에서 공사비 외에도 정량화 가능한 다양한 공동주택 OSC(PC공법 기반) 방식의 경제성 연관 요인들의 특성을 검토하였으며, 최종 편익 부문 지표로는 OSC의 기술적 장점을 반영한 '공사기간', '재해발생', '폐기물발생', '온실가스배출' 을 도출하였다. 또한, 이렇게 제시된 경제성 분석 지표 및 편익 산출기준을 실제 공동주택 사례 데이터를 기반으로 시나리오 분석을 실시하여, 기존 RC공법과의 공사비 차이를 상쇄시키는 편익 수준을 검토하였다. 향후 세부 지표별 측정 기준 적용성에 대해 추가적인 사례 연구 수행과 편익 지표 보완이 필요할 것으로 판단되며, 이를 통해 보다 개선된 효과 검증도 가능할 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.669-681
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• 2023

과일 나무의 생육을 평가하는 중요한 지표인 엽록소 함량을 추정하는데 비교적 많은 노동력의 투입이 요구되고 오랜 시간이 소요되는 기존의 파괴 조사 대신 비파괴적 조사 방식인 원격탐사기술을 적용하기 위한 연구가 시도되고 있다. 이 연구에서는 2년(2021, 2022) 간 무인기 기반의 초분광 영상을 이용하여 배나무 잎의 엽록소 함량을 비파괴적으로 추정하는 연구를 수행하였다. 영상 처리로 추출된 배나무 캐노피(canopy)의 단일 band 반사율은 시간 변화에 따라 불안정한 복사 효과를 최소화하기 위해 밴드비화(band rationing) 되었다. 밴드비(band ratios)를 입력 변수로 머신러닝 알고리즘인 elastic-net, k-nearest neighbors (KNN)과 support vector machine을 사용하여 추정(calibration, validation) 모델들을 개발하였다. Full band ratios 기반 추정 모델들의 성능과 비교하여 계산 비용 절감과 재현성 향상에 유리한 key band ratios를 선정하였다. 결과적으로 모든 머신러닝 모델에서 full band ratios를 이용한 calibration에 coefficient of determination (R²)≥0.67, root mean squared error (RMSE)≤1.22 ㎍/cm², relative error (RE)≤17.9%)와 validation에 R²≥0.56, RMSE≤1.41 ㎍/cm², RE≤20.7% 성능을 비교하였을 때, key band ratios 네 개가 선정되었다. 머신러닝 모델들 사이에 validation 성능에는 비교적 큰 차이가 없어 calibration 성능이 가장 높았던 KNN 모델을 기준으로 삼았으며, 그 key band ratios는 710/714, 718/722, 754/758, 758/762 nm가 선정되었다. Calibration에서 R²=0.80, RMSE=0.94 ㎍/cm², RE=13.9%와 validation에서 R²=0.57, RMSE=1.40 ㎍/cm², RE=20.5%를 나타내었다. Validation의 기준으로 한 성능 결과는 배나무 잎 엽록소 함량을 추정하기에 충분하지 않았지만, 앞으로의 연구에 기준이 될 key band ratios를 선정했다는 것에 의미가 있다. 추후 연구에서는 추정 성능을 향상하기 위해 지속적으로 추가 데이터세트를 확보하여 선정된 key band ratios의 신뢰성 검증과 함께 실제 과원에 재현 가능한 추정 모델로 고도화할 필요가 있다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제27권6호
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• pp.120-129
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• 2023

본 연구는 기존의 재하시험에 의한 계측 결과와 시험 열차 및 상시주행 열차 간의 결과 비교를 통해 주행 열차에 의한 재하시험을 검증하였다. 또한 계측된 자료로부터 정적,·동적 거동 특성을 추출하여 평가를 진행하여 재하시험의 신뢰성 검증을 위해 기존 계측자료와 열차속도, 노선 간 응답 비교, 경향분석, 충격계수 선정 및 고유진동수 분석을 통해 타당성을 입증하였다. 이를 위해 동호철교를 대상지로 적용하였으며 제안 방법의 적용성을 검증하였다. 상시 운행 열차 10대와 시험 열차를 이용하여 교량에 44개의 센서를 부착하고 재하시험 경간에 대한 변형률, 처짐 등을 계측하여 이론치와 비교분석 하였다. 분석 결과 하중의 대칭성 및 중첩성은 양호하며 정적 동적 재하시험 결과에 대한 비교 또한 양호한 것으로 나타났다. 충격계수 분석 결과 최대 실측 충격계수(0.092)가 이론충격계수(0.327)보다 작은 것으로 분석되어, 활하중에 의한 충격 영향은 양호한 것으로 판단된다. 실측 고유진동수는 최저 2.393Hz로 해석 값 2.415Hz와 비교 시 근사하게 평가되었다. 위 결과를 바탕으로 본 논문에서는 내하력 평가 시 열차의 통행 차단이 필요하지 않고, 기존의 처짐 및 응답 계측보다 계측이 용이하도록 트러스 교량구조의 응답 결과를 도출하였다. 주행 열차의 재하시험을 통해 트러스 철도 교량의 변형률 및 처짐을 측정하고 정적, 동적 거동 특성을 파악하여 응력보정을 위한 응답비 및 동적 강성을 평가할 수 있음을 보였다.

• 벤처창업연구
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• 제18권4호
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• pp.21-35
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• 2023

생성 AI 기술의 막대한 파급력에 대한 기대가 산업계를 휩쓸고 있다. 생성 AI 기술의 활용과 발전에 창업생태계가 중요한 역할을 할 것으로 기대되는 만큼, 이 분야의 벤처투자 현황과 특성을 더 잘 이해하는 것도 중요하다. 본 연구는 생성 AI 기술과 창업생태계를 주도하는 미국을 비교 대상으로 삼아 한국의 벤처투자 내역을 분석하고 향후 벤처투자 금액을 예측한다. 분석을 위해서 미국의 117개 생성 AI 스타트업의 2008년부터 2023년까지 286건의 투자 내역과 한국의 42개 생성 AI 스타트업의 2011년부터 2023년까지 144건의 투자 내역을 수집하여 새로운 분석 자료를 구축했다. 분석 결과, 생성 AI 기업의 창업과 벤처 투자가 최근 들어 급증하고 있으며, 초기 투자에 절대다수의 투자 건이 집중됐다는 점이 미국과 한국에서 공통적으로 확인됐다. 양국의 차이점도 몇 가지 발견됐다. 미국의 경우 한국과는 다르게 같은 투자 단계에서 최근의 투자 규모가 그 이전보다 285%에서 488%까지 증가했다. 단계별 투자 소요 기간은 한국이 미국보다 다소 길었으나 그 차이가 통계적으로 유의하지는 않았다. 또한, 전체 벤처투자 금액 중 생성 AI 기업에 대한 투자 비중도 한국이 미국보다 높았다. 생성AI의 세부 분야별로는 미국은 텍스트와 모델 분야에 전체 투자액의 59.2%가 집중된 반면, 한국은 비디오, 이미지, 챗 기술에 전체 투자액의 61.9%가 집중돼 차이를 보였다. 2023년부터 2029년까지 한국의 생성 AI 기업에 대한 벤처 투자 예상 금액을 네 가지 다른 모델로 예측한 결과, 평균 3조 4,300억 원(최소 2조 4,085억 원, 최대 5조 919억 원)이 필요할 것으로 추정됐다. 본 연구는 미국과 한국의 생성 AI 기술 분야의 벤처투자를 다각도로 분석하고, 한국의 벤처투자 예상 금액을 제시하였다는 점에서 실무적 의의를 찾을 수 있다. 또한, 아직 학술적 연구가 충분하지 않은 생성AI 벤처투자에 대한 현황을 구체적 자료와 실증근거를 통해 분석함으로써 향후 깊이 있는 학술 연구의 토대를 제시한다는 점에서 학술적 의의가 있다. 본 연구에서는 벤처투자 금액 예측을 위한 방법 두 가지를 새롭게 개발하여 생성 AI의 향후 벤처투자 금액을 예측하는데 적용했다. 이 방법도 후속 학술 연구에서 다양한 분야로 확장·적용되고 정제된다면 벤처투자 예상 금액 예측 방법을 풍부하게 하는 데 공헌할 수 있을 것이다.

• 벤처창업연구
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• 제18권5호
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• pp.77-90
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• 2023

본 연구의 목적은 SNS 사용특성과 대출상품의 특성, 개인특성이 신용대출 상환에 미치는 영향력을 확인하여 SNS를 활용하는 대안신용평가가 기존 대출심사를 보완할 수 있는지를 검증하기 위함이다. 이를 위해 SNS를 활용하여 실제 대출심사에 반영하고 있는 T사 A 신용대출 프로그램 데이터를 이용하여 SNS 사용특성, 대출특성, 개인특성이 신용대출 상환에 미치는 영향력을 이항로지스틱 회귀분석을 통해 분석하였다. 분석결과 첫째, 사용자의 성격 및 개별 특성을 나타내는 프로필 사진의 경우 본인을 드러내지 않으려고 프로필 사진을 등록하지 않은 사람들과 달리 외향적인 경향의 사람이 선택할 가능성이 큰 본인 사진, 가족, 친구 등의 사적그룹 사진, 성실성의 경향이 강한 사람이 선택할 확률이 높은 취미 등 사회활동 사진, 개방성과 신경성이 높은 경향의 사람이 많이 선택하는 캐릭터·유머 사진, 개인의 사생활과 직결되는 가족·친구 등 사진을 SNS에 사용하는 사람들일수록 신용대출 상환에 적극적인 것으로 나타났다. 본인을 감추는 풍경 등의 사진 사용과 신용대출 상환과의 인과관계는 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났다. 또한, SNS 사용량이 많을수록 신용대출 상환가능성이 높아지는 것으로 나타났다. 반면 SNS 소통량은 신용대출 상환가능성에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났는데, 이는 소통량이라는 변수가 사용자가 직접 작성한 글보다는 타인의 댓글에 대한 공감을 나타내는 수동적 측면이 강하기 때문에 나타난 결과라 판단된다. 대출채권이 가진 특성을 나타내는 대출기간과 대출횟수도 신용대출 상환에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 대출기간과 대출횟수가 소액대출 상품에서도 중요한 영향요소로 고려되어야 함을 의미한다. 개인 특성 변수 중에서는 성별만 유의하게 나타났다. 이는 분석에 사용한 대출프로그램이 은행 등의 금융기관에서 대출이 불가능한 저신용 점수를 가진 20~30대 고객이 대부분인 상품으로 이용자의 나이와 신용점수에 있어서 차별성이 크지 않다는 것을 의미한다. 본 연구는 SNS사용량과 프로필 사진 등 기존 신용평가 연구에서 다루지 않은 변수를 사용하여 신용대출 상환과의 영향관계를 실증분석 하였다는 점에서 기존 연구와 차별성을 갖는다. SNS와 같은 주관적 비정형정보를 서민지원 대출심사에 활용한다면, 신용거래가 없어서 신용등급이 낮거나 단기적 유동성 함정에 빠진 차입자 즉 금융이력부족자(Thin filer)들이 신용거래 등의 금융 이력이 축적될 때까지의 신용비용에 대한 불이익을 감소시킬 수 있다는 점에서 의의가 있다.

• 한국학교ㆍ지역보건교육학회지
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• 제25권2호
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• pp.59-70
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• 2024

목적: 국가별 감염병 대응 역량을 분석하여 이를 바탕으로 우리나라의 감염병 관리 대응에 대한 개선점을 찾아보고자 한다. 방법: 본 연구에서는 첫 번째로 2022년 WHO가 공개한 전 세계 96개국 SPAR 점수로 코로나19 감염병 대응 역량을 국가별로 분석하였다. 둘째, Our World in Data와 글로벌보건안보지수(GHSI)를 활용하여 각국의 구체적인 코로나19 방역 성과를 분석하였다. 결과: 첫째, 2021년 1월 24일의 방역강도 지수는 동남아시아 지부 방역이 67.6으로 가장 높아 강한 방역대책을 가지고 있었고, 아프리카 지부는 44.5로 가장 낮았다. 2022년 12월 31일의 방역강도 지수는 유럽이 11.6으로 대폭 낮아졌다. 둘째, SPAR 지표가 인구 백만명당 총환자수에 미친 영향 요인은 국가 실험실(C4)로 p=.027이고, 인구 백만명당 총사망수에 미친 영향 요인은 감염 예방과 관리(C9) p=.005, 위험 의사소통 및 지역사회 참여(C10) p=.040이었다. 1인당 GDP의 영향 요인은 감염 예방과 관리(C9) p=.009이고, GHSI에 미친 영향 요인은 감염 예방과 관리(C9) p=.002이었다. 결론: 이상의 연구결과로 감염병 역량 정도를 각 국가가 자체평가한 결과인 SPAR가 코로나19의 누적 환자수를 낮추거나 방역강도를 결정하는 것과 연관성을 발견하기 어려웠지만 사망율과 GHSI, 국민소득 등과는 일정 부분 영향을 받은 것으로 판단이 된다. 향후 우리나라의 감염병 관리 대응에 대한 개선점은 향후 미지의 신종감염병이 발생했을 때를 대비하여 JEE 혹은 GHSI 등과 같은 보다 과학적이고 신뢰성 높은 데이터를 중심으로 대응역량을 분석하여 사회·경제적 비용 감소 효과를 절감할 수 있는 방역대책 수립이 필요하다. 이를 기초로 공중보건학적 국가 위기에 대응하여 전문가 그룹을 중심으로 한 콘트롤타워의 주도적인 의사결정과 효과적 보건 의사소통도 요구된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권3호
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• pp.151-164
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• 2024

상수도 공급을 위한 정수장에서 전염소 또는 중염소 공정이 도입된 수처리 공정의 염소농도 관리에 필요한 공정제어를 위하여 AI 기술을 활용한 수질예측 기법이 연구되고 있다. 본 연구에서는 정수장 수처리 공정에서 실시간으로 관측, 생산되고 있는 수량·수질자료를 이용하여 염소소독 공정제어 자동화를 목적으로 침전지 후단의 잔류염소 농도를 예측하기 위한 AI 기반 예측모형을 개발하였다. AI 기반 예측모형은 과거 수질 관측자료를 학습하여 이후 시점의 수질에 대한 예측이 가능한 기법으로, 복잡한 물리·화학·생물학적 수질모형과 달리 간단하고 효율적이다. 다중회귀 모형과 AI 기반 모형인 랜덤포레스트와 LSTM을 이용하여 정수장의 침전지 후단 잔류염소 농도를 예측하여 비교하였다. 최적의 잔류염소 농도 예측을 위한 AI 모형의 입출력 구조로는 침전지 전단의 잔류염소 농도, 침전지 탁도, pH, 수온, 전기전도도, 원수의 유입량, 알칼리도, NH₃ 등을 독립변수로, 예측하고자 하는 침전지 유출수의 잔류염소 농도를 종속변수로 선정하였다. 독립변수는 침전지 후단의 잔류염소에 영향이 있는 정수장에서 확보가 가능한 관측자료중에서 분석을 통해 선별하였으며, 분석 결과 연구대상 정수장인 정수장에서는 중회귀모형, 신경망모형, 모델트리 및 랜덤포레스트 모형을 비교한 결과 랜덤포레스트에 기반한 모형오차가 가장 낮게 도출되는 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구에서 제시하는 침전지 후단의 적정 잔류염소 농도 예측값은 이전 처리단계에서 염소주입량의 실시간 제어가 가능토록 할 수 있어 수처리 효율 향상과 약품비 절감에 도움이 될 것으로 기대된다.