• 대한토목학회논문집
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• 제26권1D호
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• pp.49-58
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• 2006

본 연구는 도시개발밀도와 교통시설용량 간의 영향관계를 실증적으로 분석하여, 교통성과(transportation performance)를 극대화하기 위한 토지이용방안을 모색하는 것이다. 이를 위해 서울시 도심을 사례분석지역으로 선정하여 다양한 개발밀도 시나리오에 따라 교통용량의 한계를 감안한 개발용량을 산정하였다. 개발밀도 변화에 따른 교통영향분석을 위한 분석모형으로 SECOMM모형이 제시되었고, 이를 활용하여 20개의 다양한 개발밀도 대안의 영향을 분석하였다. 분석 결과, 도심고밀개발시교통 관점에서 볼 때 분석상 교통적으로 가장 지속가능성이 높은 수준은 도심혼잡통행료를 징수하고 용적률을 460% 까지 개발했을 때인 것으로 나타났다. 한편 도심용적률이 460%를 상회해도 서울시 전체적인 교통상황이 지속적으로 개선되는 것으로 분석되어, 통행료 수준을 높임으로써 지속가능한 교통여건을 달성하는 것이 보다 바람직할 것으로 판단된다. 한편, 도심에서 혼잡통행료를 부과하지 않는다면 도심에서 최대 용적률 430%까지 밖에 고밀화를 진행할 수 없고 이때 서울시 전체적으로 개선폭도 그리 크지 않은 것으로 분석되었다. 따라서 도심고밀화를 위해서는 교통수요관리시책(TDM)과 병행하는 것이 필수적일 것으로 사료된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권4A호
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• pp.605-609
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• 2006

이 연구에서는 최근 사회기반시설물의 스마트 모니터링을 위하여 많은 관심을 받고 있는 광섬유 FBG형 가속도계와 MEMS형 가속도계의 적용성을 평가하고자 하였다. 이들의 성능을 비교하기 위하여 저주파수 영역에서 높은 민감도와 신뢰성을 가지고 있는 ICP형 가속도계를 스마트 센서와 동시에 모형구조물에 부착하여 소규모 진동대 실험을 수행하였으며, 계측된 응답을 이용하여 모드해석을 수행함으로써 간접적으로 계측자료의 신뢰성을 비교하였다. 계측자료로부터 구한 모드자료를 이용하여 진단빌딩의 층간 강성을 추정하였다. 추정된 강성의 신뢰성을 검증하기 위하여 기지의 질량을 추가하여 구조물의 특성을 변경시킨 후, 다시 진동대 실험을 수행하여 구한 실험모드해석 결과를 수치해석결과와 비교하였다.

• 한국노년학
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• 제32권2호
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• pp.525-540
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• 2012

본 연구의 목적은 시니어클럽의 현황 전반에 대해 살펴보고, 노인일자리사업을 중심으로 시니어 클럽의 정책과제를 모색함에 있다. 시니어클럽의 현황에서 법적 근거, 조직, 사업 유형, 재원, 사업 성과, 그리고 운영상 어려움(낮은 수익 산출, 높은 노동 강도와 저임금, 부족한 예산 지원, 사업수행의 법적 근거 미약)에 대해 살펴 보았다. 향후 시니어클럽의 정책과제로 1) 시니어클럽의 역할 정립(지역노인일자리사업의 거점, 지역특성에 적합한 시장형 노인일자리사업 수행 주체, 노인인식 증진 및 노인역량 강화를 통한 지역사회 변화의 구심체), 2) 노인일자리의 질적 향상(욕구반영 및 지속 가능한 노인일자리 창출, 노인일자리사업 교육의 내실화, 실무자의 근무여건 향상, 민·관 지원연계 및 파트너십 구축), 3) 노인일자리사업 관련 법 제·개정 등을 제시하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.132-133
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• 2021

In recent years, energy harvesting from natural sources and waste heat has been attracting more attention from researchers in response to ever-growing energy demands, high energy prices, and climate-change-mitigation purposes. It is also an important step towards future sustainable energy usages. In thermal dynamic cycles, expanders are playing as the most important equipment for waste heat recovery and energy harvesting as well. As a kind of expander, the bladeless turbine has a promising future and more widely using owning its advantages on relatively long life, good off-design performance, easy operation cleaning and maintenance, a simple structure, no blade corrosion, and low manufacturing costs. There are numerous studies about using the Tesla Turbine as a key technology for energy harvesting in a wide range of applications and conditions. They are presented to help identify technologies that have sufficient potential for applicating to our life and marine industrial engineering. This review paper, initially, presents an overview of current studies both theoretical and experimental of Tesla Turbine usage for waste heat recovery alongside its challenges and investigation on the effect of its configuration, working fluid selection as well. To conclude, future perspectives besides possible ways of transforming waste heat energy to electricity or work, which leads to circular energy, are discussed. The ambition of this paper is to act as a first-hand reference, through the well-defined possible directions, to the young researchers and senior scientists.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권1호
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• pp.45-56
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• 2024

Faced with aging populations, declining resources, and limited agricultural productivity, rural areas in South Korea require innovative solutions. This study investigated the potential of drone-based vegetation indices (VIs) to analyze soybean growth patterns in open-field smart agriculture in Goesan-gun, Chungbuk Province, South Korea. We monitored multi-seasonal normalized difference vegetation index (NDVI) and the normalized difference red edge (NDRE) data for three soybean lots with different irrigation methods (subsurface drainage, conventional, subsurface drip irrigation) using drone remote sensing. Combining NDVI (photosynthetically active biomass, PAB) and NDRE (chlorophyll) offered a comprehensive analysis of soybean growth, capturing both overall health and stress responses. Our analysis revealed distinct growth patterns for each lot. LotA(subsurface drainage) displayed early vigor and efficient resource utilization (peaking at NDVI 0.971 and NDRE 0.686), likely due to the drainage system. Lot B (conventional cultivation) showed slower growth and potential limitations (peaking at NDVI 0.963 and NDRE 0.681), suggesting resource constraints or stress. Lot C (subsurface drip irrigation) exhibited rapid initial growth but faced later resource limitations(peaking at NDVI 0.970 and NDRE 0.695). By monitoring NDVI and NDRE variations, farmers can gain valuable insights to optimize resource allocation (reducing costs and environmental impact), improve crop yield and quality (maximizing yield potential), and address rural challenges in South Korea. This study demonstrates the promise of drone-based VIs for revitalizing open-field agriculture, boosting farm income, and attracting young talent, ultimately contributing to a more sustainable and prosperous future for rural communities. Further research integrating additional data and investigating physiological mechanisms can lead to even more effective management strategies and a deeper understanding of VI variations for optimized crop performance.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_4호
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• pp.1145-1153
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• 2023

도시 수목은 대기 중 이산화 탄소 흡수, 대기질 개선, 도시열섬 현상 완화 및 생태계서비스 제공과 같은 중요한 역할을 한다. 도시 수목을 효과적으로 관리하고 보전하기 위해서는 위치, 상태, 수종, 개체 수 등에 대한 정확한 공간 정보가 필요하다. 본 연구에서는 딥러닝 기반의 고해상도 도시 수목 면적 지도를 이용해 도시 지표면으로부터 수목을 분리하고, 국지적 최대값 필터링을 통해 수목의 위치를 정확하게 탐지하는 알고리즘을 제안한다. 도시의 다양한 생육 환경을 고려해 일률적인 필터 크기를 사용하는 대신, 수고에 따라 적절한 필터 크기를 선택해 수목 탐지 성능을 향상시켰다. 수원시 전역을 대상으로 구축한 도시 수목 위치 및 수고 정보는 도시 생태계의 지속가능한 관리와 탄소 저감 대책을 위한 기반이 될 것이다.

• Computers and Concrete
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• 제32권6호
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• pp.577-594
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• 2023

Engineered cementitious composites with calcined clay limestone cement (LC³-ECC) as a kind of green, low-carbon and high toughness concrete, has recently received significant investigation. However, the complicated relationship between potential influential factors and LC³-ECC compressive strength makes the prediction of LC³-ECC compressive strength difficult. Regarding this, the machine learning-based prediction models for the compressive strength of LC³-ECC concrete is firstly proposed and developed. Models combine three novel meta-heuristic algorithms (golden jackal optimization algorithm, butterfly optimization algorithm and whale optimization algorithm) with support vector regression (SVR) to improve the accuracy of prediction. A new dataset about LC³-ECC compressive strength was integrated based on 156 data from previous studies and used to develop the SVR-based models. Thirteen potential factors affecting the compressive strength of LC³-ECC were comprehensively considered in the model. The results show all hybrid SVR prediction models can reach the Coefficient of determination (R²) above 0.95 for the testing set and 0.97 for the training set. Radar and Taylor plots also show better overall prediction performance of the hybrid SVR models than several traditional machine learning techniques, which confirms the superiority of the three proposed methods. The successful development of this predictive model can provide scientific guidance for LC³-ECC materials and further apply to such low-carbon, sustainable cement-based materials.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제40권5호
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• pp.1043-1054
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• 2023

비건 화장품 시장이 급성장하는 가운데, 소비자의 환경 및 윤리적 가치 지향이 강화되고 있지만, 이에 관한 연구는 제한적이다. 본 연구는 비건 화장품의 구매의도에 영향을 주는 소비자의 가치 인식과 환경 동기, 그리고 지각된 장벽 간의 관계를 분석하였다. 300명의 비건화장품 사용 경험이 있는 여성을 대상으로 PLS-SEM 분석을 진행한 결과, 금전적 가치, 사회적 가치, 브랜드 가치, 감정적 가치, 품질 가치, 그리고 환경 지식이 구매의도에 큰 영향을 주는 것으로 확인되었다. 조절 효과 분석에서는 이미지 장벽과 가치 장벽이 중요한 요인으로 나타났다. 중요도-성능 지도 분석을 통해, 감정적 가치가 비건 화장품의 구매의도를 강화하는 전략적 결정에 중요한 핵심 요인으로 드러났다. 본 연구는 비건 화장품 시장의 경쟁력 강화와 지속 가능한 소비 태도 활성화에 대한 이론적 및 실무적 기여를 제공한다.

• Advances in concrete construction
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• 제16권1호
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• pp.35-57
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• 2023

Majority of the plastic produced each year is being disposed in land after single-use, which becomes waste and takes up a lot of storage space. Therefore, there is an urgent need to find alternative solutions instead of disposal. Recycling and reusing the PET plastic waste as aggregate replacement and fiber in concrete production can be one of the eco- friendly methods as there is a great demand for concrete around the world, especially in developing countries by raising human awareness of the environment, the economy, and Carbon dioxide (CO2) emissions. Self-compacting concrete (SCC) is a key development in concrete technology that offers a number of attractive features over traditional concrete applications. Recently, in order to improve its durability and prevent such plastics from directly contacting the environment, various kinds of plastics have been added. This review article summarizes the latest evident on the performance of SCC containing recycled PET as eco-friendly aggregates and fiber. Moreover, it highlights the influence of substitution content, shape, length, and size on the fresh and properties of SCC incorporating PET plastic. Based on the findings of the articles that were reviewed for this study, it is observed that SCC made of PET plastic (PETSCC) can be employed in construction era owing to its acceptable mechanical and fresh properties. On the other hand, it is concluded that owing to the lightweight nature of plastic aggregate, Reusing PET waste in the construction application is an effective approach to reduces the earthquake risk of a building.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권12호
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• pp.3218-3241
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• 2023

Financial fraud undermines the sustainable development of financial markets. Financial statements can be regarded as the key source of information to obtain the operating conditions of listed companies. Current research focuses more on mining financial digital data instead of looking into text data. However, text data can reveal emotional information, which is an important basis for detecting financial fraud. The audit opinion of the financial statement is especially the fair opinion of a certified public accountant on the quality of enterprise financial reports. Therefore, this research was carried out by using the data features of 4,153 listed companies' financial annual reports and audits of text opinions in the past six years, and the paper puts forward a financial fraud detection model integrating audit opinions. First, the financial data index database and audit opinion text database were built. Second, digitized audit opinions with deep learning Bert model was employed. Finally, both the extracted audit numerical characteristics and the financial numerical indicators were used as the training data of the LightGBM model. What is worth paying attention to is that the imbalanced distribution of sample labels is also one of the focuses of financial fraud research. To solve this problem, data enhancement and Focal Loss feature learning functions were used in data processing and model training respectively. The experimental results show that compared with the conventional financial fraud detection model, the performance of the proposed model is improved greatly, with Area Under the Curve (AUC) and Accuracy reaching 81.42% and 78.15%, respectively.