Although, microbial arsenic mobilization by dissimilatory arsenate-reducing bacteria (DARB) and the practical use to the removal technology of arsenic from contaminated soil are expected, most previous research mainly has been focused on the geochemical circulation of arsenic. Therefore, in this review we summarized the previously reported DARB to grasp the characteristic for bioremediation of arsenic. Evidence of microbial growth on arsenate is presented based on isolate analyses, after which a summary of the physiology of the following arsenate-respiring bacteria is provided: Chrysiogenes arsenatis strain BAL-$1^T$, Sulfurospirillum barnesii, Desulfotomaculum strain Ben-RB, Desulfotomaculum auripigmentum strains OREX-4, GFAJ-1, Bacillus sp., Desulfitobacterium hafniense DCB-$2^T$, strain SES-3, Citrobacter sp. (TSA-1 and NC-1), Sulfurospirillum arsenophilum sp. nov., Shewanella sp., Chrysiogenes arsenatis BAL-$1^T$, Deferribacter desulfuricans. Among the DARB, Citrobacter sp. NC-1 is superior to other dissimilatory arsenate-reducing bacteria with respect to arsenate reduction, particularly at high concentrations as high as 60 mM. A gram-negative anaerobic bacterium, Citrobacter sp. NC-1, which was isolated from arsenic contaminated soil, can grow on glucose as an electron donor and arsenate as an electron acceptor. Strain NC-1 rapidly reduced arsenate at 5 mM to arsenite with concomitant cell growth, indicating that arsenate can act as the terminal electron acceptor for anaerobic respiration (dissimilatory arsenate reduction). To characterize the reductase systems in strain NC-1, arsenate and nitrate reduction activities were investigated with washed-cell suspensions and crude cell extracts from cells grown on arsenate or nitrate. These reductase activities were induced individually by the two electron acceptors. Tungstate, which is a typical inhibitory antagonist of molybdenum containing dissimilatory reductases, strongly inhibited the reduction of arsenate and nitrate in anaerobic growth cultures. These results suggest that strain NC-1 catalyzes the reduction of arsenate and nitrate by distinct terminal reductases containing a molybdenum cofactor. This may be advantageous during bioremediation processes where both contaminants are present. Moreover, a brief explanation of arsenic extraction from a model soil artificially contaminated with As (V) using a novel DARB (Citrobacter sp. NC-1) is given in this article. We conclude with a discussion of the importance of microbial arsenate reduction in the environment. The successful application and use of DARB should facilitate the effective bioremediation of arsenic contaminated sites.
소프트웨어(S/W) 재공학은 S/W의 생명주기의 연장을 통한 지속적인 비즈니스 가치 창출 및 궁극적인 S/W ROI(Return on Investment) 확대에 가장 효과적인 기술 중 하나이다. 그럼에도 불구하고 S/W 재공학은 비용 소모적이며, 그 효과 역시 미흡한 어려운 작업으로 인식되어 왔다. 사실, 빈번히 발생하는 유지보수 요구에 대해 레거시 시스템들을 일치성 없이 그때그때 확장, 수정함으로써, 기존 시스템 본연의 의도를 상실 시켜 S/W시스템 아키텍쳐가 존재하지 않는 난잡한 시스템으로 전환시키는 경우가 종종 발생하고 있다. 더욱이 급격히 변하는 시스템 환경과 복잡 다양해지는 고객의 요구를 충족시킬 수 있는 새로운 S/W 시스템들을 매번 적시에(Time-to-Market) 제공하기는 거의 불가능하다. 따라서, 새로운 IT 기술의 출현과 비즈니스 정보 모델의 다양한 변경, 시스템 처리 로직의 급격한 복잡성 증가 등의 변화에 적절히 대처하기 위해서는 조직의 주요 자산으로서 레거시 시스템의 활용을 극대화할 수 있는 체계적인 재공학이 요구된다. 그러므로 본 논문에서는 레거시 시스템들의 가치를 극대화할 수 있는 체계적인 재공학 방법론 제공을 목적으로, 재공학의 초기 계획 단계에서부터 역공학 과정과 컴포넌트 변환 단계를 포함하는 재공학 프로세스와 그에 따른 구체적인 작업과 기법 및 산출물들을 명시한 레거시 시스템의 컴포넌트화 프로세스인 마르미-RE를 제안하고 간단한 사례적용 과정을 제시한다.
본 연구에서는 전자빔공정에서 반응표면법의 하나인 Box-Behnken법을 이용하여 주요 인자로서 diazinon 농도($X_1$), 조사강도($X_2$)와 pH($X_3$)를 토대로 3개 수준으로 구성된 실험설계에 따라 diazinon의 제거와 무기화 특성에 대해 연구하였다. 우선 pH와 diazinon 농도의 영향이 반응표면법(RSM)에 적용될 적정 범위를 결정하기 위해 수행되었다. 통계적 접근은 회귀분석과 분산분석(ANOVA)를 각 인자별 정량적 비교를 도출하기 위해 적용하였으며, 인자별 영향은 조사강도>diazinon 농도>pH의 순으로 나타났다. 회귀모델은 최적화도구를 이용하여 운영조건의 영향을 고려한 최적점을 예측하였으며, 그에 따른 모델식은 $Y_1=81.73-5.58X_1+23.69X_2-14.23X{_2}^2+4.22X{_3}^2(R^2=99.7%)$, $Y_2=35.23-3.01X_1+10.79X_2-7.58X_2{^2}(R^2=97.9%)$로 도출하였다. 그에 따른 결과는 diazinon 농도 12.75mg/L와 조사강도 4.26kGy에서 diazinon 제거율 95.7%, TOC 저감율은 41.8%로 나타났다. pH 조건은 기존의 다른 고도산화공정(AOPs)에 비해 전자빔 공정에서는 유의한 영향이 없는 것으로 나타났다.
본 연구는 최근 정부의 주요 에너지 관련 정책 중 하나인 지능형 전력망 확산 사업 중 대규모 장비와 전기차, 충전사업 등 다양한 이해관계자가 얽혀있는 지능형 운송 서비스를 도입하는 데 대한 객관적 타당성을 검증하기 위한 방안을 제시하였다. 지능형 운송 서비스를 구성하기 위한 기본적인 사업 모형을 설계하고, 해당 사업에 참여하는 이해관계자를 정의하였으며, 전기차 이용에 따른 이해관계자간 상호 거래를 중심으로 경제성 분석을 위한 기준을 제시 하였다. 특히, 전기차 이용자와 충전사업자의 경우 전기차 보급 규모에 따른 경제성이 크게 달라지는 만큼 극단적인 두 보급 시나리오를 설계하여 각 이해관계자들이 수익 구조가 어떻게 달라지는 지를 비교 분석하였다. 분석 결과 초기 장비 투자비용에 대한 부담을 가진 전기차 이용자와 충전사업자의 경우 해당 사업에 참여하기 위한 경제적 타당성을 확보하기 어려운 상황인 반면 전기차 및 충전설비 공급자의 경우 일정 수준 이상의 수익을 보장받을 수 있을 것으로 예상되었다. 특히, 해당 사업의 추진과 지원의 책임을 가진 정부의 경우 전기차 보급에 따른 에너지 수입 비용 및 이산화탄소 배출 절감에 따른 편익 증가를 통해 전기차 보급 규모에 따라 타 이해관계자에 비해 높은 수익을 보장받을 수 있다는 점을 발견하였다. 따라서 전기차 이용자와 충전사업자에 대한 지원 비율을 일정수준 높일 필요가 있으며, 전기차 사용자와 충전사업자 간 이해가 상충되는 전기차대 충전설비 비율에 대한 다양한 시나리오 분석이 추후 수해되어야 할 것이다. 본 연구의 결과를 통해 향후 성공적인 지능형 운송 서비스 확산을 위해 필요한 사항을 개별 이해관계자 관점에서 확인하는 데 활용될 수 있을 것이다.
High Level Architecture (HLA)는 완성된 시뮬레이터를 연동함으로써 재사용성을 높이고 분산된 이기종 시뮬레이터간의 연동성을 확보하고자 제정된 연동 표준으로, Runtime Infrastructure (RTI)로 구현되어 다양한 시뮬레이터간의 연동 시뮬레이션을 중개한다. 이러한 연동 시뮬레이션 관련 연구는 연동 대상이 되는 시스템이 점점 복잡해짐에 따라 시뮬레이터간의 연동을 넘어 연동된 페더레이션 간의 연동으로 발전하고 있다. 그러나 기존의 연구들은 객체 모델 통합에 대한 고민이 없었기 때문에 객체 모델이 동일한 표준 형식을 따르며 차이점이 존재하지 않아 쉽게 통합될 수 있다고 가정하고 진행되었다. 그러나 다양한 HLA 표준에 기초한 페더레이션들이 이미 구현되어 있기 때문에 객체 모델의 형식에 차이점이 있어 기계적인 객체 모델 통합이 불가능하고, 실제로는 같은 객체/속성에 대해 다르게 기술되어 있을 가능성이 많다. 또한 모든 객체를 통합하여 공개했을 때에는 보안성의 문제도 존재한다. 따라서 본 논문은 이러한 문제를 해결하는 페더레이션 연동을 위한 객체 모델 통합 프로세스를 제안한다. 제안하는 객체 모델 통합 프로세스는 서로 다른 표준을 따르는 객체 모델 간의 통합 방법을 제안하고, 객체간의 서로 다른 이름/특성 문제를 해결하며, 보안객체를 제외하는 기능을 담고 있다. 본 연구를 통하여 페더레이션 연동 기술이 실제적으로 적용될 때에 각 페더레이션의 연동성과 재사용성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.
음향 이벤트 인식은 다수의 음향 이벤트가 발생하는 환경에서 이를 인식하고 각각의 발생과 소멸 시점을 판단하는 기술로써 인간의 청각적 인지 특성을 모델화하는 연구다. 음향 장면 및 이벤트 인식 연구 그룹인 DCASE는 연구자들의 참여 유도와 더불어 음향 인식 연구의 활성화를 위해 챌린지를 진행하고 있다. 그러나 DCASE 챌린지에서 제공하는 데이터 세트는 이미지 인식 분야의 대표적인 데이터 세트인 이미지넷에 비해 상대적으로 작은 규모이며, 이 외에 공개된 음향 데이터 세트는 많지 않아 알고리즘 개발에 어려움이 있다. 본 연구에서는 음향 이벤트 인식 기술 개발을 위해 실내외에서 발생할 수 있는 이벤트를 정의하고 수집을 진행하였으며, 보다 큰 규모의 데이터 세트를 확보하였다. 또한, 인식 성능 개선을 위해 음향 이벤트 존재 여부를 판단하는 보조 신경망을 추가한 이중 CNN 구조의 알고리즘을 개발하였고, 2016년과 2017년의 DCASE 챌린지 기준 시스템과 성능 비교 실험을 진행하였다.
4차 산업혁명시대에 반지하 실내 복도 환경에서 새로운 전파 수요를 발굴하기 위해 본 논문에서는 주파수 6, 10, 17 GHz의 전파 특성에 대한 측정 및 분석하였다. 측정한 실내 내부 환경은 3면의 강의실과 외면의 유리창으로 구성되어있는 일자형 복도이다. 본 연구는 이러한 환경에 맞게 측정 시나리오 개발과 측정 시스템을 구성하였다. 송신 안테나는 고정하고 수신 안테나 위치의 거리에 따라 가시선 환경에서 주파수 영역과 시간영역 전파 특성을 측정하여 분석 하였다. 주파수 영역은 FI(: Floating intercept) 경로 손실 모델의 매개변수와 R-squared 값의 0.5 이상에 대한 신뢰도를 얻었다. 또한, 시간 영역은 RMS(: Root mean square) 지연 확산과 K-factor의 누적 확률에서 6 GHz는 전파 전달도가 높고, 17 GHz는 전파 전달도가 낮은 결과를 얻었다. 이러한 연구 결과는 반지하 실내 복도 환경에서 WIFI 6 이상이나 5G 이상에 대해 초 연결과 초 지연 인공지능 서비스를 제공하는데 효과가 있을 것이다.
최근 국제 교역량 증가에 따른 물동량 폭증은 항만하역업 내 위험 노출 및 안전사고 증가로 이어지고 있다. 그리고 2021년 1월부터 중대재해처벌법이 시행되면서 항만하역업 내 안전을 중요시하고 생명을 보호하는 각종 지침과 법안들이 제정되고 있다. 하지만, 이러한 노력에도 불구하고 항만하역업 내 중대형 안전사고는 지속적으로 발생하고 있다. 한국산업안전보건공단에 따르면 2016년부터 2019년 4년 동안 항만하역업 내 재해자수는 연평균 4.2%씩 증가하였다. 항만하역업 사고의 효율적인 사후관리나 안전 관련 법/제도를 마련하기 위해서는 사고 원인과 피해를 고려한 위험도 분석이 진행되어야 현실적인 사고 저감방안 및 방지대책을 수립할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 5년간 한국산업안전보건공단에서 집계된 항만하역업 사고사례 1,039건을 바탕으로 위험성 평가를 진행하여 항만하역업 내 주요 위험요인 및 예방대책을 도출하였다. 이후 IPA분석과 Borich 요구도 분석, The Locus for Focus 분석을 진행하여 예방대책에 대한 우선순위를 결정하였다.
RFID(Radio Frequency Identification) 시스템은 응용 서비스의 비용과 에너지 효율성으로 인해 사물인터넷 기술의 핵심 구성 요소로 각광받고 있다. RFID 기술을 사물인터넷 응용 서비스 분야에서 사용하기 위해서는 RFID 시스템의 리더와 태그 사이의 단순한 인식뿐만 아니라 다양한 정보를 장기간 저장하고 관리할 수 있어야 한다. 그리고 정보를 태그에 읽고 쓰기 위하여 열악한 무선 채널에 강하고 신뢰성 있는 성능 향상 기술이 필요하다. 특히, UHF(Ultra High Frequency) RFID 시스템에서는 다수의 태그가 밀집 환경에서 수동적인 방법으로 통신하기 때문에 개별 태그의 인식률과 전송속도 향상이 필수적이다. 본 논문에서는 임펄스 잡음 환경에서 RFID 시스템의 성능을 분석하기 위하여 Middleton의 A급 임펄스 잡음 모델을 선정하였고 태그에서는 FM0 인코딩과 Miller 인코딩을 적용하여 RFID 시스템의 오율 성능을 분석하였다. Middleton의 A급 임펄스 잡음 채널에서 RFID 시스템의 성능을 분석한 결과, 가우스 잡음 대 임펄스 잡음의 전력비 값과 임펄스 잡음 지수 값이 클수록 가우시안 잡음 채널과 유사함을 알 수 있었다.
교통사고로 인한 인체 상해를 최소화할 수 있는 안전벨트의 착용이 전 좌석에서 의무임에도 불구하고, 안전벨트를 착용하지 않은 교통사고 사상자수는 여전히 많은 비율을 차지한다. 주행차량 내 전 좌석 안전벨트 착용 검지시스템은 탑승자의 안전벨트 착용 여부를 판단하고 착용을 유도하는 시스템으로 안전벨트 미착용 사상자수 감소를 위한 유용한 기술적 대응방안이 될 수 있다. 본 연구에서는 첫 번째로 순서형프로빗 모형을 활용한 교통사고 상해심각도 영향요인 평가를 통해 시스템 도입에 대한 타당성을 제시하였다. 분석결과, 안전벨트 착용 여부는 교통사고 상해심각도에 통계적으로 유의한 영향을 미치며 안전벨트 착용 시 사망 및 치명상에 이를 확률이 0.054배 감소하는 것으로 나타났다. 두 번째로 안전벨트 및 교통사고 상해와 관련된 선행연구를 기반으로 메타분석을 수행하여 시스템 도입 시 기대되는 사고심각도 감소효과를 추정하였다. 사고심각도 감소효과 분석결과, 안전벨트 착용 시 사망사고가 63.3% 감소할 것으로 분석되었으며 앞좌석은 75.7%, 뒷좌석은 58.1%의 사망사고 감소효과를 갖는 것으로 나타났다. 마지막으로 메타분석 결과와 교통사고 통계자료를 기반으로 시스템 도입 시 기대되는 교통사고 사상자수 감소효과를 도출하여 시스템의 교통안전 측면 효과를 분석하였다. 시스템 도입률이 증가함에 따라 안전벨트 미착용 교통사고 사상자수가 감소하였으며 시스템 도입률이 60%일 경우 사망자수는 현재 대비 3배 이상 감소할 것으로 예상되었다. 분석결과를 활용하여 안전벨트 착용률을 높이고 사고심각도를 저감시킬 수 있는 시스템 운영 방안을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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