본 논문에서는 에너지 섹터의 혁신성 제고를 위한 리빙랩(Living Labs) 활용 전략 수립에 관한 탐색적 분석 연구를 수행하였다. 기존 연구문헌을 통해 이론적 배경이 되는 리빙랩의 개념, 필수 구성요소, 혁신성 특성과 에너지 섹터의 혁신 이슈 유형을 확인할 수 있었다. 이를 토대로 리빙랩 필수 구성요소의 맞춤형 전략 수립과 혁신성 제고와의 연관성, 에너지 섹터에서의 혁신 이슈에 대한 접근으로 리빙랩 활용 가능성에 대해 에너지 리빙랩 사례 연구(해외 8건, 국내 1건)을 통해 분석되었다. 연구 결과, 리빙랩 필수 구성요소의 맞춤형 전략 수립이 혁신성 제고에 동인으로 작용 될 수 있으며, 리빙랩이 에너지 섹터의 혁신 이슈(수요관리, 공급기술, 기술사업화 촉진 및 수용성, 기술정책)에 대한 접근 방법론으로 효과적으로 활용 될 수 있음을 확인되었다. 사례연구 결과 기반으로 혁신성 기여 관점에서 리빙랩 사례별 동인을 도출하고 에너지 혁신이슈별 리빙랩 활용 전략을 수립하였다. 본 연구는 에너지 섹터에서의 혁신이슈에 대한 접근으로 리빙랩 모델의 활용 전략과 그 가치에 대한 탐색적, 기술적 분석 연구로서 종래에 시도되지 않았던 리빙랩 활용 전략 프레임워크를 제공할 수 있고, 에너지 리빙랩 활성화와 네트워크 형성에도 기여될 수 있다는 점에서 학술적·실용적·정책적 함의가 있다고 볼 수 있다.
최근 건강 식품에 대한 관심이 높아짐과 함께 우리나라의 대표적인 여름철 전통 보양식인 삼계탕의 소비 증대를 위한 노력이 이루어지고 있다. 그러나 삼계탕은 조리를 위해 다양한 재료 준비와 시간, 노력 등이 많이 드는 요리로 시장성 확대에 어려움이 있어 가정간편식 형태 중 하나인 레토르트 제품으로 개발되어 판매되고 있다. 레토르트 삼계탕 제품개발로 장기 보존이 가능해지고 수출량이 증가하면서 레토르트 삼계탕 제품의 소비 및 시장성 확보를 하기 위해 삼계탕 가공 및 레시피, 디자인 선호도 등 다양한 연구가 이루어지고 있으나 소비자의 기호성을 충족시키기 위한 포장 선호도 조사 연구는 아직 미비한 실정이다. 본 연구에서는 레토르트 삼계탕 제품의 포장 디자인 및 편의성 선호도 조사 연구를 기반으로 소비자들이 제품의 보호성과 편의성을 주는 포장재를 선호하는 것으로 파악되었으며, 특히 조리 편의성을 위해 별도의 용기 없이 전자레인지 조리가 가능한 레토르트 제품개발이 필요한 것으로 파악되었다. 따라서 국내 소비자의 레토르트 삼계탕 제품 포장 선호도 조사 연구를 바탕으로 국외 수출 증대를 위한 레토르트 제품의 종류 및 형태에 따른 포장 소비 선호도 그리고 각 포장 재질과 편의성 개선에 따른 상품화 가능성 및 가격 변화 요인을 고려한 연구가 향후 필요할 것으로 판단된다.
페로브스카이트 태양전지는 4차 산업혁명으로 사물인터넷, 가상환경 등의 증가에 따른 전력 수요가 급증하면서 점진적으로 고갈되어가는 석유, 석탄, 천연가스 등의 화석연료를 대체할 태양에너지, 풍력, 수력, 해양에너지, 바이오에너지, 수소에너지 등의 신재생 에너지 분야에서 연구가 활발한 부분이다. 페로브스카이트 태양전지는 페로브스카이트 구조를 가진 유-무기 하이브리드 물질을 사용하는 태양전지 소자로 고효율, 저가의 용액 및 저온 공정으로 기존의 실리콘 태양전지를 대체할 수 있는 장점들이 있다. 기존의 경험적 방법으로 예측한 광흡수층 박막을 최적화하기 위해서 소자 특성 평가를 통해 신뢰도를 검증해야 한다. 그러나 광흡수층 박막 소자 특성 평가 비용이 많이 소요되므로 시험 횟수에 제약이 따른다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 광흡수층 박막 최적화의 보조 수단으로 머신러닝이나 인공지능 모델을 이용하여 명확하고 타당한 모델의 개발과 적용 가능성이 무한하다고 본다. 이 연구에서는 페로브스카이트 태양전지의 광 흡수층 박막 최적화를 추정하기 위하여 서포트 벡터 머신의 선형 커널, 가우시안 커널, 비선형 다항식 커널, 시그모이드 커널의 회귀분석 모델을 비교하여 커널 함수별 정확도 차이를 검증하였다.
Low flow는 하천수의 공급관리 및 계획, 관개용수 등 다양한 분야에 영향을 미친다. 이러한 유황곡선을 산정하기 위해서는 30년 이상의 충분한 기간의 유량자료의 확보가 필수적이다. 하지만 국가하천 단위 이하의 하천의 경우 장기간의 유량자료가 없거나 중간에 일정기간 동안 결측된 관측소가 있어 하천별 유황 곡선을 산정하기에 한계가 있다. 이에 과거에는 미계측 유역의 유황을 예측하기 위해 다중회귀분석(Multiple Regression Analysis), ARIMA 모형 등 통계학적 기반의 기법들을 사용하였지만, 최근에는 머신러닝, 딥러닝 모형의 수요가 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 최신 패러다임에 맞는 머신러닝 기법인 DNN기법을 제시한다. DNN기법은 ANN기법의 단점인 학습과정에서 최적 매개변수 값을 찾기 어렵고, 학습시간이 느린 단점을 보완한 방법이다. 따라서 본연구에서는 DNN 모형을 이용하여 미계측 유역에 적용 가능한 유황곡선을 산정하고자 한다. 먼저, 유황곡선에 영향을 미치는 인자들을 수집하고 인자들 간의 다중공선성 분석을 통해 통계적으로 유의한 변수를 선정하여, 머신러닝 모형에 입력자료를 구축하였다. 통계적 검증을 통해 머신러닝 기법의 효용성을 검토하였다.
도심지 포화 상태로 인한 지하공간 개발의 일환으로 터널 건설의 수요가 증가하고 있다. 쉴드 TBM 공법은 진동과 소음을 최소화하며 굴착과 동시에 지반 변형을 최소화하는 공법으로, 국내 도심지 터널 시공은 대체로 쉴드 TBM이 적용되고 있다. 도심지 지반침하 예측의 중요성은 나날이 증가하고 있으며 쉴드 TBM 시공의 경우 지반 변형을 최소화 하지만 터널굴착에 의한 지반침하는 필연적으로 발생한다. 따라서 본 연구에서는 도심지 적용성이 높은 쉴드 TBM과 지반침하와의 상관성을 분석하여 지반침하에 주요한 영향을 미치는 쉴드 TBM 시공인자를 제시하고자 한다. 실제 현장에서 수집한 쉴드 TBM 시공데이터와 지반침하 계측데이터 간 상관관계 분석을 수행하였으며, 상관성 정도를 상관계수 "r"로 표현하였다. 그 결과 지반침하에 영향을 미치는 쉴드 TBM 주요 시공인자는 추력(Thrust force), 토크(Torque), 챔버압(Chamber pressure), 뒷채움압(Backfill pressure), 배토량(Muck discharge)으로 나타났다. 본 연구 결과를 통해 향후 쉴드 TBM 운용 시 지반침하를 사전에 예측 및 제어 할 수 있도록 주요 시공데이터에 대한 판단 기준 제시에 기여할 것으로 기대된다.
해기사의 과도한 직무스트레스는 신체적, 정신적으로 부정적인 영향을 미치며, 이로 인한 이직은 원활한 해기인력 수급에 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 해기사의 체계적인 직무스트레스 측정 및 관리를 위한 도구로써 모바일 웹 애플리케이션을 개발하고 품질평가를 통하여 검증하였다. 애플리케이션의 개발은 전통적인 소프트웨어 개발 방식인 Waterfall 모델에 따라 수행되었다. 요구분석 단계에서는 현직 해기사 및 해상직원 인사담당자 각 5명을 대상으로 Brain Storming을 실시하고 그 결과를 설계에 반영하였다. 설계 및 개발 단계에서는 요구사항 분석 결과를 바탕으로 애플리케이션을 설계하고, JSP와 Spring Framework를 활용하여 기능을 구현하였다. 애플리케이션의 작동 Test를 수행한 결과 사용자 인터페이스에서 입력한 직무스트레스, 정신건강, 진로적응성 등 입력 데이터에 따른 정상적인 출력 결과가 도시되었으며, 관리자 인터페이스에도 응답자의 입력 결과가 정상적으로 도시되고, 데이터베이스로 구성됨을 확인하였다. 요구사항 분석 참여 집단을 대상으로 ISO/IEC 9126-2 메트릭 기반의 5점 척도 품질평가를 시행한 결과 사용자 인터페이스 4.70점, 관리자 인터페이스 4.72점으로 유의한 결과가 도출되었다. 본 연구를 통해 개발한 애플리케이션은 사용자 요구를 반영한 지속적인 개정 및 보완이 필요하며, 향후 수집된 Data의 분석 및 활용을 위한 시스템 구축에 관한 연구가 필요하다.
전자·신소재·IT 등 첨단 기술을 핵심으로 한 고도의 지식 집약적 산업인 하이테크 산업은 반도체·디스플레이·배터리 분야를 중심으로 빠르게 발전하고 있으며, 시장 규모가 지속적으로 증가하고 있다. 하이테크 산업의 공장 건설은 시장의 변화, 수요 변화, 발주처의 요구사항 등 다양한 요인으로 인하여, Fast-Track 공사, 기본 라인 구성 등 공장 가동 시점을 앞당기기 위한 많은 노력이 이루어지고 있다. 따라서 공사 계획, 초기 단계의 빠른 의사결정을 위한 다양한 유형에 대응 가능하며, 정확도, 신뢰도 높은 공사비 산출 방법이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 하이테크 산업 공사의 특성을 반영하여, 공장 전체 생산량을 고려하여 전체라인 구성을 위한 공사 유형과 빠른 생산가동을 위한 기본라인 구성을 위한 공사 유형으로 기존 공사내역을 분류하였으며, 비교·분석을 통하여 기본라인 구성 유형 공사비 산출을 위한 공사별, 세부 공사별 보정 비율을 도출하였다. 신규 하이테크 공장 건설 프로젝트에 본 연구에서 제시한 보정 비율을 적용하여 신뢰성 및 정확도를 검증하였다.
화장품 및 뷰티산업에서 고객의 피부상태 진단과 관리는 중요한 필수기능이다. 소셜미디어 환경이 사회 전 분야에 확산되고 일반화되면서 피부 상태의 진단과 관리에 대한 다양하고 섬세한 고민과 요구 사항의 질문과 답변의 상호작용이 소셜미디어 커뮤니티에서 활발하게 다루어지고 있다. 그러나 소셜미디어 정보는 매우 다양하고 비정형적인 방대한 빅데이터이므로 적절한 피부상태 정보분석과 인공지능 기술을 접목한 지능화된 피부상태 진단 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 소셜미디어의 텍스트 분석정보를 학습데이터로 가공하여 고객의 피부상태를 지능적으로 진단 및 관리하기 위한 피부상태진단시스템 SCDIS를 개발하였다. SCDIS에서는 딥러닝 기계학습 방법인 인공신경망 기술을 사용하여 자동적으로 피부상태 유형을 진단하는 인공신경망 모델 AnnTFIDF을 빌드업하여 사용하였다. 인공신경망 모델 AnnTFIDF의 성능은 테스트샘플 데이터를 사용하여 분석되었으며, 피부상태 유형 진단 예측 값의 정확성은 약 95%의 높은 성능을 나타내었다. 본 논문의 실험 및 성능분석결과를 통하여 SCDIS는 화장품 및 뷰티산업 분야의 피부상태 분석 및 진단 관리 과정에서 효율적으로 사용 가능한 지능화된 도구로 평가할 수 있다. 본 논문에서 제안된 시스템은 소셜미디어 기반의 새로운 환경에서 화장품 및 피부미용에 대한 사용자의 요구를 체계적으로 파악하고 진단하는 기초 기술로 사용 가능할 것이다. 그리고 이 연구는 새로운 기술 트렌드인 맞춤형 화장품제조와 소비자중심의 뷰티산업기술 수요를 해결하기 위한 기초 연구로 사용될 수 있을 것이다.
본 연구는 장애학생에게 실시된 원격수업에 대한 장애학생 학부모의 인식을 파악하고, 교육지원에 대한 요구를 탐색하고자 하였다. 이를 위하여 학령기 장애 자녀가 있는 전국의 학부모 총 2,392명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 설문조사 문항은 크게 교육격차 방지를 위한 학습지원, 행동 및 심리적 어려움을 위한 지원, 교육복지 보장을 위한 돌봄지원의 영역에 관한 문항들로 구성되었다. 설문조사를 통해 취합된 자료는 기술통계를 통해 분석되었으며, 중복응답을 한 문항의 경우에는 다중응답 빈도분석을 통해 분석되었다. 연구결과 원격수업 시 장애학생의 교육격차 방지를 위해 지원해야 할 학습지원의 중요도로 학교 내 대면교육이 가장 높게 나타났으며, 특수교육지원센터와 연계한 학습지원과 관련해서는 장애특성에 맞는 원격학습 방법 및 전략에 대한 상담이 가장 높게 나타났다. 장애학생 원격수업을 위한 학습지원의 방안으로 예비특수교사를 통한 개별학습 지원에 대한 요구가 높게 나타났으며, 학습보조기기 및 보조공학기기 관련해서는 필요할 때 적절하게 이용할 수 있는 충분한 기기의 확보를 요구하였다. 이 밖에도 장애학생이 행동 및 심리적 어려움을 위한 심리상담 및 교육지원이 요구되었으며, 장애특성에 적합한 돌봄 프로그램 개발 및 전담 인력 추가 배치 등에 대한 요구가 나타났다. 이러한 연구결과를 토대로 본 연구에서는 장애학생이 원격수업으로 인한 겪게 되는 학습격차 해소를 위한 방안 및 구체적인 교육지원 방안에 관하여 시사점을 제시하였다.
국제해사기구(IMO)의 대기오염물질 배출 규제에 대응하기 위해 액화천연가스(LNG)를 연료로 사용하는 선박이 증가하고 있다. 이와 함께 선박의 안정적인 연료 수급을 위한 LNG 벙커링 인프라 확대의 필요성이 대두되고 있다. LNG 벙커링은 TTS(Truck to ship), PTS(Pipe to ship), STS(Ship to ship) 3가지 방식으로 진행된다. 외국에서는 3가지 방식 모두 진행하고 있지만, 국내의 경우 인프라 부족으로 TTS 방식으로만 LNG 벙커링이 진행되고 있다. LNG 벙커링은 위험 요소가 많은 작업으로 안전한 벙커링 작업을 위해 작업 종사자의 역량이 아주 중요하며 역량 강화를 위한 전문교육과정이 필요하다. 본 연구는 LNG 벙커링 전문인력 육성과 안전하고 체계적인 벙커링 작업수행을 목적으로 LNG 벙커링 종사자 교육 콘텐츠를 설계하기 위해 진행되었다. 이를 위해 LNG 연료추진선박 및 벙커링 현황을 파악하고 국내외 관련 교육내용을 분석하였다. 더불어 전문가 설문을 통해 교육내용의 중요성에 대한 의견을 수렴하였다. 연구의 결과로서 다양한 교육 대상에 적합한 교육 콘텐츠 설계를 하고, 이를 총 4일이 소요되는 기초교육과 상급교육 과정으로 구분하여 제안하였다. 설계된 교육 콘텐츠를 바탕으로 우리나라 벙커링 환경을 충분히 반영하여 추가 연구가 진행된다면 LNG 벙커링 종사자 역량 증진을 도모하고 인적 자원 육성에 큰 도움이 될 것으로 사료 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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