• 식품과학과 산업
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• 제54권2호
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• pp.93-101
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• 2021

1993년 국제식품규격위원회(CODEX)에서 HACCP 지침서를 발간하고 적용할 것을 권장하면서 HACCP 제도는 국제적인 교역에서도 필수적인 제도가 되기 시작했다. 국내의 경우 1990년대부터 본격적으로 도입되어 축산과 식품을 우선으로 적용되기 시작하였으며 수산물, 급식, 외식 등 식품 원료, 제품 전 분야를 망라하는 구조로 확대 적용되고 있다. 국내에서의 HACCP은 축산, 식품으로 이원 적용되었기 때문에 두 제도간의 일원화 연구가 보고되고 있으며, HACCP 적용에 따른 효과 검증 연구가 축산, 식품 등 다양한 제품을 대상으로 이루어지고 있다. 한국과학기술정보연구원(KISTI)의 학술정보 검색엔진(ScienceON)을 활용하여 연도 제한 없이 'HACCP'을 검색어로 검색 시 총 6,173건의 연구보고가 검색되었다. 관련한 연구보고 중 관리, 효과 관련 연구가 492건으로 전체의 53%에 이르는 것으로 나타나 중복을 감안하더라도 많은 연구가 이에 집중되어 있음을 알 수 있다. 즉, HACCP 적용 시의 식품안전, 품질 및 경제적 효과에 대한 연구가 지속적으로 보고되고 있고, HACCP 적용에 따른 소비자 인식 변화 및 이를 통한 기업에의 영향연구가 이루어지고 있다. 4차 산업혁명시대의 급변하는 기술변화와 발맞춰 HACCP 제도에도 블록체인 등 다양한 기술을 접목하여 효율적인 모니터링을 진행할 수 있도록 추진되고 있다. HACCP관련 연구는 지속적으로 이루어지고 있으므로 이들 연구 자료의 활용을 위해 체계적 문헌고찰(systematic review)과 같은 방법론을 적용하여 좀 더 체계적으로 검토하여 연구 방향 설정 및 정책 반영에 활용하는 것이 좋겠다.

• 한국전통조경학회지
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• 제29권3호
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• pp.12-21
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• 2011

본 연구는 상호가시성 분석을 통해 신라산성의 입지와 감시체계를 해석하였다. 분석을 위해 Arcview 3.2에서 $10{\times}10m$ 그리드의 지형표고모형이 제작되고, 명활산성, 남산신성, 서형산성 등의 위치가 표시되었다. 4개의 연구결과가 도출되었다. 첫째, 신라 왕도(538개 조망점)의 누적가시도(cumulative visibility, 累積可視度)에서 왕도에 면한 산성구간이 높은 피시빈도(被視頻度)를 보였다. 이는 산성이 왕도에 대한 가시를 확보하고 있음을 의미한다. 둘째, 3개 산성별 누적가시도에서 산성의 내부지역은 전시에 지휘가 유리하고, 외부지역은 산성간 상호감시체계가 형성되었음을 밝혔다. 셋째, 3개 산성 합산 누적가시도에서 산성이 없는 왕도 북쪽에서 높은 피시빈도가 나타났다. 왕도 북쪽은 명활과 서형산성에서 적군의 감시와 지원이 용이한 4km 내외에 포함된다. 신라 왕도는 산성으로 인해 견고한 감시체계를 형성하고 있음을 알 수 있다. 넷째, 효율적인 감시와 방어를 위해 산성이 왕도에서 봉우리로 상승하며 입지되었음을 추론하였다. 이는 7~8부 능선 입지설을 대체할 수 있는 실용적 산성 입지설이 될 것이다. 본 연구에서 사용한 누적가시도 분석기법은 추후 경관고고학적 입지 분석에 실증적인 도구가 될 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.487-495
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• 2021

선박에서 주로 사용하는 전압은 450[V], 6.6[kV], 11[kV]이며, 운항 중 전력계통의 안정성 확보를 위해 접지 시스템이 적용된다. 일반적으로 450[V]를 사용하는 저전압 선박은 비접지 시스템을 6.6[kV], 11[kV]를 사용하는 고전압 선박은 고저항 접지 시스템을 적용한다. 선박의 전력계통에서 지락 고장이 발생하면 건전상의 대지 전압이 선간전압 또는 그 이상으로 증가하고, 케이블의 절연에 과도한 충격을 주게 되므로 이를 분석하는 것은 매우 중요한 부분이다. 따라서 본 논문에서는 선박에서 주로 채택하고 있는 고저항 접지 및 비접지 시스템에 대해 지락 고장에 따른 선박 전력계통의 대지 전압의 변동 특성과 고장 상의 판단 방법을 대칭 좌표법을 이용하여 분석하고자 한다. 이를 위해 대칭 좌표법을 이용하여 대지 전압의 수학적 모델을 유도하고, 시뮬레이션을 위한 선박 전압은 6.6[kV]와 450[V]로 선정하였다. MATLAB을 이용한 시뮬레이션 결과 두 접지 시스템 모두 지락상 보다 위상이 120° 앞선 상의 대지 전압이 가장 높게 상승하였고, 이를 이용하여 고장 상을 정확하게 판단할 수 있음을 확인하였다.

• 청정기술
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• 제27권1호
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• pp.61-68
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• 2021

선택적 촉매 혼합법은 대용량의 화력 발전시스템에서 질소산화물을 제거하는 방법으로 많이 사용되고 있다. 분사된 암모니아와 유입된 배기가스의 균일한 혼합은 촉매 층에서의 탈질 환원 과정에서 매우 중요하다. 본 연구에서는 탈질설비의 암모니아 분사시스템 설계과정에 전산해석 기법을 적용하였다. 적용 모델은 현재 가동되고 있는 800 MW급 석탄 화력 발전소의 탈질설비이다. 유동 해석 범위는 암모니아 분사 시스템 입구에서 촉매 층 후단부이다. 2차원 유동장을 선택하였고 비압축성으로 가정하였다. 상용 소프트웨어인 ANSYS-Fluent를 사용하여 정상 상태의 난류 유동을 해석하였다. 설계 변수로는 암모니아 분사 시스템에서의 노즐 배치 간극과 분사 유량으로 4가지 경우에 대해 결과를 분석하였다. 촉매 층 입구에서의 몰 비에 의한 평균제곱근오차 값을 최적화 변수로 선정하였고 실험계획법을 기반으로 한 최적화 알고리즘을 도입하였다. 노즐 피치와 유량을 동시에 조절한 경우가 유동 균일성 관점에서 가장 우수하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권1호
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• pp.53-59
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• 2021

해양 운송 산업은 특성상 항공 및 철도 등의 다른 운송 산업보다 비교적 늦게 신기술이 적용되는 산업이다. 현재 대부분의 선박은 기계장치 및 시스템에 문제가 발생하거나 운용 시간 기반으로 정비를 하는 사후 정비(Corrective Maintenance, CM)와 예방 정비(Preventive Maintenance, PM)에 속하는 시간 기반 정비(TBM, Time Based Maintenance)가 적용되고 있다. 그러나 높은 유지보수 비용이 요구되고, 육상의 즉각적인 지원이 어려우며, 선박이 멈추면 즉시 위험에 노출되는 해양 환경에서 운영되는 선박에서 과도한 단순 정비로 인한 인력과 비용 낭비, 예측되지 못한 고장 및 결함으로 유발되는 사고 등으로 인해 운용 효율화 측면에서 기존 정비법에 대한 한계점이 문제시 되고 있다. 예지 정비(Predictive Maintenance, PdM)는 진보된 기술로 기계의 상태 및 성능을 모니터링하여 고장시기를 예측하여 정비하는 방법으로 핵심 기계장치가 항상 최상의 작동 상태를 효율적으로 유지할 수 있도록 한다. 본 논문은 해양 환경에서 PdM의 적용성에 중점을 둔 해양 예지 정비(MPdM, Maritime Predictive Maintenance)에 대해 고안하였으며, 제시된 MPdM은 지리적 고립과 극한 해양 상황 등 해양 운송 산업의 특수한 환경을 고려하여 설계되었다. 본 논문은 선진 미래 해양 운송을 가능하게 하는 MPdM이라는 개념과 그 필요성을 제안한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.87-96
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• 2020

유속은 수리학적 구조물을 운영 관리하는데 필수적인 요소임에도 불구하고 경제적, 인력적 이유로 인해 유량, 유속 측정이 충분히 이루어지지 않고 있다. 또한, 홍수기에 하천의 유속을 산정하는데 사용되는 공식은 Chezy와 Manning 등류 공식으로 일반적으로 등류가 아닌 자연하천에 이 공식을 그대로 사용하는 것은 문제가 있다. 이에 따라 본 연구는 측정치와 경험적인 방법으로 유량과 유속을 다른 수리학적 요소로 나타내는 방법이 아닌 이론적 방법으로 유속에 접근하였다. 이전의 기존 유속 공식과 분포식의 한계를 엔트로피 이론으로 해결한 Chiu (1987)의 연구를 따라 개수로의 유속을 엔트로피 이론에 근거하여 전개하였고 효용성을 검증하기 위해 지점의 유속이 측정된 수로의 데이터를 활용하여 식을 검증하였다. 이동거리의 R2값은 0.9993, 유속의 R2값은 0.8051~0.9483으로 예측치가 실제 적용 가능함을 확인하였다. 식을 활용하면 실제 유속 측정을 여러 지점에서 매시간 하지 않아도 특성 인자를 통해 시간에 따라 이동하는 하천의 유속과 이동지점을 동시에 구할 수 있고 실시간 유속이 필요하지만 빈번한 실측이 불가능한 홍수기의 유속 산정이 가능하다. 이를 활용하여 하천의 수평·수직거리를 이용해 제작되는 하천 종단면도에 활용 가능하며 GIS와 연계하여 하천 특성인자의 정확성을 높일 수 있을것으로 판단된다. GIS의 공간 모델에 하천의 거리와 유속 정보를 결합해 홍수기의 경보·예측 시스템에 활용이 가능할 것으로 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.561-580
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• 2021

쑤저우 평강로 역사문화거리를 분석 대상으로 도시역사거리의 발전과 보호에 대해 알아보았다. 다음과 같은 방식을 통해 도시역사거리에서 문화거리의 발전, 재생방법과 현황에 대해 전면적인 조사를 진행하였다. 우선 역사문화거리의 개념과 특성을 이해하고, 문헌조사를 통해 역사문화거리의 보존과 재생특성을 물리적 요소와 비물리적 요소로 정리했다. 또한, 한국의 인사동, 삼청동, 중국 베이징의 난뤄구샹, 항저우의 남송어가 등 4개 역사문화거리의 통합디자인교류시스템을 분석하고 연구했다. 기초 연구와 분석을 거쳐 비물리적 요소에서 문화성, 경제성, 사회성에 포함되는 평가 기준을 마련하고 물리적 요소를 공간 구조, 도로 맥락, 건물 보존으로 나누어 분석틀을 정리했다. 평강로에서 비물리적 요소와 물리적 요소의 복합적인 발전 관점을 제시하여 역사문화거리의 보존과 재생에 평가 모델을 제공할 수 있다는 점에서 의의가 있다. 또한 현장 조사를 결합해 방문객을 위한 프로그램 및 서명 시스템의 정비와 개발, 역사문화 네트워크 플랫폼의 지속적인 개발 등 방면의 미흡한 부분에 대해 최적화와 구체적인 연구를 진행할 필요가 있으며, 이를 통해 같은 유형의 다른 역사문화거리에 참고할 만한 기초 자료를 제공하여야 한다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제24권6호
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• pp.35-48
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• 2021

In Suwon, the overall hygiene of the city is threatened by the emergence of the rook(Corvus fugilegus) in the city. Rooks began to appear in November of 2016 and has continued to appear from November to March every year. In order to eradicate or to prepare an alternative habitat for rooks, this study aimed to identify the preferred habitat and specific environmental variables. Therefore, in this work, we aim to understand the predicted distribution of rooks in Suwon City with citizen science and through MaxENT, the most widely utilized habitat modeling using citizen science to analyze the preferred habitat of harmful tides appearing in urban areas. In this study, seven environmental variables were chosen: biotope group complex, building floor, vegetation, euclidean distance from farmland, euclidean distance from streetlamp, and euclidean distance from pole and DEM. Among the estimated models, after the time period of sunrise (08:00~18:00) the contribution percentage were as following: euclidean distance from arable land(39.2%), DEM(25.5%), euclidean distance from streetlamp(22.3%), euclidean distance from pole(7.1%), biotope group complex(4.9%), building floor(1%), vegetation(0%). In the time period after sunset(18:00~08:00) the contribution percentage were as following: biotope group complex(437.4%), euclidean distance from pole(26.8%), DEM(13.4%), euclidean distance from streetlamp(11.8%), euclidean distance from farmland(7.9%), building floor(1.4%), vegetation(1.3%).

• 동의생리병리학회지
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• 제36권2호
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• pp.73-78
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• 2022

Since Traditional Korean medicine (TKM) doctors use various knowledge systems during treatment, diagnosis results may differ for each TKM doctor. However, it is difficult to explain all the reasons for the diagnosis because TKM doctors use both explicit and implicit knowledge. In this study, an upgraded random forest (RF)-based evaluation tool was proposed to extract clinical knowledge of TKM doctors. Also, it was confirmed to what extent the professor's clinical knowledge was delivered to the trainees by using the evaluation tool. The data used to construct the evaluation tool were targeted at 106 people who visited the Sasang Constitutional Department at Kyung Hee University Korean Medicine Hospital at Gangdong. For explicit knowledge extraction, four TKM doctors were asked to express the importance of symptoms as scores. In addition, for implicit knowledge extraction, importance score was confirmed in the RF model that learned the patient's symptoms and the TKM doctor's constitutional determination results. In order to confirm the delivery of clinical knowledge, the similarity of symptoms that professors and trainees consider important when discriminating constitution was calculated using the Jaccard coefficient. As a result of the study, our proposed tool was able to successfully evaluate the clinical knowledge of TKM doctors. Also, it was confirmed that the professor's clinical knowledge was delivered to the trainee. Our tool can be used in various fields such as providing feedback on treatment, education of training TKM doctors, and development of AI in TKM.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.263-278
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• 2022

최근 IoT 기술의 발달로 외출 중에도 반려동물에 급여하도록 자동 사료급식기가 유통되고 있다. 그러나 자동급식에서 중요한 중량을 측정하는 저울 방식은 쉽게 고장이 나고, 3D카메라 방식은 비용이 든다는 단점이 있으며, 2D카메라 방식은 중량 측정의 정확도가 떨어진다. 특히 사료가 복합된 경우 중량 측정 문제는 더욱 어려워질 수 있다. 따라서 본 연구의 목적은 2D카메라를 사용하면서도 중량을 정확하게 추정할 수 있는 딥러닝 접근법을 제안하는 것이다. 이를 위해 다양한 합성곱 신경망을 이용하였으며, 그중 ResNet101 기반 모델이 3.06 gram의 평균 절대 오차와 3.40%의 평균 절대비 오차를 기록하며 가장 우수한 성능을 보였다. 본 연구의 결과로 사료와 같이 규격화된 물체의 중량을 확보가 용이한 2D 이미지를 통해서만 예측할 필요가 있을 경우 유용한 정보로 활용될 수 있다.