최근 모바일과 유비쿼터스 컴퓨팅에서 보다 지능적인 다양한 서비스를 제공하고자 하는 비즈니스 전략과 함께 온톨로지 기술이 큰 관심이 되고 있다. 온톨로지를 이용하는 응용 도메인에서의 본질적 문제점은 모든 영역 구성원, 에이전트, 응용 프로그램이 온톨로지에서 정의된 동일 개념을 공유해야 하는 것이다. 하지만, 다양한 제조업자에 의해서 만들어지는 다양한 모바일 디바이스, 센싱 디바이스, 네트워크 구성요소, 다양한 통신 사업자, 다양한 서비스 제공업자 들이 모여 이루어지는 모바일과 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 서로 상이한 온톨로지가 공존할 가능성이 높다. 이러한 의미적 상호 운용성의 문제를 해결하고자 했던 다수의 연구가 있다. 이를 크게 분류하면, 맵핑, 합병, 변환에 의한 방법들이다. 본 연구에서는 이러한 방법들 중 OntoMorph와 같이 상이한 온톨로지 데이타들 간에 변환 규칙을 직접 작성하여 사용하는 방법에 초점을 맞춘다. 하지만 이러한 변환 규칙을 수작업으로 직접 작성하는 방법은, 그 자체도 어려울뿐더러 N개의 온톨로지가 존재할 경우 최악의 경우 $O(N^2)$의 변환 규칙 작성 복잡도를 갖는다. 따라서 본 논문에서는 이러한 복잡도를 개선하기 위한, 웹의 개방성에 근거한 연쇄 조합 변환 규칙 생성의 개념을 소개한다. 연구 성과는 변환 규칙의 변환의 신속성, 변환의 적합성, 변환 규칙 작성의 용이성 등의 중요한 평가 요소를 도출할 수 있었으며, 몇 가지 실험 및 기존 연구와의 비교 분석을 통하여 제안된 방법이 신속성과 정확성을 보장하면서 보다 높은 용이성을 가짐을 확인할 수 있었다.
아세트아닐리드는 의약품과 염료의 합성과정에서 중간체로서 공기와 폐수를 통하여 환경 중에 방출될 수 있다. 아세트아닐리드는 호기적 조건하에서 신속히 생분해되고 OH 래디컬의 존재하에 간접적으로 광분해된다. 생물농축계수는 4.5로 추정되므로 수생생물에서의 생물농축은 낮을 것으로 예상된다. 아세트아닐리드에 관한 생태독성학적 데이터 조사결과 4종 어류에 대한 급성독성치만 보고되어 있으며, EUSES시스템에 의하면 어류에서의 최저 PNEC 값(예상 무작용농도)은 0.01mg/l이고 표면수에서의 PEC값(예상 환경농도)은 지역수준에서 최악의 경우 9.1$\times$$10^{-5}$mg/l이다. 지역수준에서 표면수에 대한 아세트아닐리드의 RCR(위해성지수)은 9.1$\times$$10^{-3}$으로 추정되어 어류에 대한 안전성은 충분하다. 그러나 국지 수준에서의 RCR은 물과 침적물에서 각각 1.3과 1.6이므로 제조공장 주변에서는 생태독성 위험이 존재할 것으로 추정된다. 아세트아닐리드의 환경위해성 평가를 보다 정확하게 하기 위해서는 물벼룩과 조류에 대한 급성독성 자료가 보완되어야 할 것이며, 따라서 이에 대한 실험이 진행되어야 할 것으로 사료된다.
2003년 남해안에 내습한 태풍 매미에 의해 발생한 폭풍해일과 파랑을 JMA-MSM 예보기상자료, NCEP-CFSR 재분석 기상자료, ECMWF-ERA5 재분석 기상자료, JTWC의 최적경로를 이용한 기상자료를 이용하여 수치모의하고, 계산된 해일고를 전국 해안의 항만에서 관측된 폭풍해일 시계열 자료와 비교하였다. 폭풍해일과 동시에 발생하는 파랑에 대해서는 계산된 유의파고를 관측 자료와 비교하였다. 이 비교를 통해 태풍 매미에 대한 각종 기상장의 신뢰도를 평가하였다. 그 결과 JMA-MSM 기상자료가 가장 신뢰도가 높았고, JTWC의 최적경로를 이용한 기상자료도 상당히 우수하게 나타났다. ECMWF-ERA5 기상자료는 전반적으로 해일고나 파고의 크기가 작게 나타났으며, NCEP-CFSR 기상자료는 태풍 매미의 특정 경우에 대해 신뢰도가 가장 낮게 나타났다. 이 연구를 통하여 폭풍해일과 파랑을 추산하기 위해 신뢰도 높은 기상장이 필수적임을 알 수 있었다.
본 연구에서는 도심지 국가하천을 지나는 도시가스 고압 배관에 대하여 정량적 위험성 평가를 실시하였다. 위험성 평가는 최악의 시나리오 조건에서 실제 도시가스 물성, 교통량과 인구·기상 데이터를 기반으로 수행하였으며, 평가 결과 사회적(societal) 위험도와 개인적 (individual) 위험도는 조건부 허용영역에 위치하는 것을 확인하였다. 이는 하천매설 배관의 시공 시 당시 보호관으로 보호하거나 방호구조물 안에 설치한 것에 따른 위험 경감 효과가 고려되지 않은 위험성 평가 결과에 반영되지 않은 점을 고려한다면 보다 안전하다고 판단할 수 있다. 또한, SAFETI v8.22를 활용하여 복사열에 의한 사고 피해 거리와 확산 거리 등이 풍속과 대기안정도의 변화에 따른 영향을 분석하였다. 결과적으로 위험성 평가 결과 현재까지 배관의 안전성은 확보되어 있으나, 주기적인 점검과 모니터링을 통해 하상 변동을 포함한 예상치 못한 사고를 방지하는 등 안전성 향상방안을 제언한다.
This study was conducted to estimate the relative performance of modules with changed characteristics due to long term exposure to the outdoor environment, with a specially made test device for simultaneous measurement of real time power output from the photovoltaic array, taking into account the inclined panel, direct irradiation, power being generated, temperature as well as the optimal analysis timing. In terminology description, M is an abbreviation of module and Group A, Group B are 10 modules series connection (1~10 of M), (11~20 of M) for each of them respectively. The overall mean voltage difference of M-18 with the lowest power output and M-14 with the highest output is-2.13V and it was identifiable that voltage difference was more concentrated to Group B. In addition, in case of M-2 and M-7, M-8, when compared with M-14, the overall mean voltage difference was -0.92V, -1.56 and -0.91V respectively showing the more concentration to Group A. When the temperature of module went up by $1^{\circ}C$, the mean voltage was reduced by 0.35V. For current, Group A was lower than Group B by-0.022A and the ratio of each group was 49.68% and 50.32% respectively, presumably the module with deteriorated properties were more concentrated to Group A relatively. From the comparison of relations with the comprehensive accumulation, M-2, M-7, M-8, M-16 and M-18 were those with deterioration of performance to the worst, thereby requiring precision examination. In comparative efficiency, M-14 was the most excellent one as 12.19% while M-18 as 10.53% was identified that its efficiency was comparatively rapidly reduced.
선박은 해양사고 발생 시 최악의 경우 퇴선을 해야 하나 특성상 협소하고 복잡하며 해상에서 운항하므로 퇴선이 쉽지 않다. 특히, 여객선의 경우 해상에서의 안전훈련을 이수하지 않은 불특정 다수의 승객들로 인해 더욱 퇴선이 어려운 상황이 된다. 이런 경우 승무원들의 피난 유도가 상당히 중요한 역할을 하게 된다. 그리고 구조자가 사고 선박에 진입하여 구조 활동을 하는 경우 어느 구역으로 진입해야 가장 효과적인지에 대한 검토가 필요하다. 일반적으로 승무원 및 구조자는 최단경로를 택하여 이동하는 것이 일반적이나 최단 경로에 사고 상황 등이 발생했을 경우 제2의 최적 경로 선택이 필요하다. 이러한 상황을 해결하기 위해 이 연구에서는 머신러닝(Machine learning)의 기법 중에 하나인 강화학습(Reinforcement Learning)의 Q-Learning 이용하여 퇴선 경로를 산출하고자 한다. 강화학습은 인공지능(Artificial Intelligence)의 가장 핵심적인 기능으로 현재 여러 분야에 사용되고 있다. 현재까지 개발된 대부분의 피난분석 프로그램은 최단 경로를 탐색하는 기법을 사용하고 있다. 이 연구에서는 최단경로가 아닌 최적경로를 분석하기 위해 머신러닝의 강화학습 기법을 이용하였다. 향후 AI기법인 머신러닝은 자율운항선박의 최적항로 선정 및 위험요소 회피 등 다양한 해양관련 산업에 적용 가능할 것이다.
Objectives: Laboratories have various latent physical, chemical, biological, and ergonomical factors according to the diversification and fusion of research and development activities. This study aims to investigate the chemical exposure concentrations of college laboratories and evaluate their health risks, and use them as basic data to promote the health of college students. Methods: The sampling and analysis of harmful chemicals in the air in laboratories were performed using Method 1500 of the U.S. National Institute for Occupational Safety and Health (NIOSH)의 Method 1500. The harmful chemicals in the laboratories were divided into carcinogenic and non-carcinogenic chemicals. Risk assessment was performed using the cancer risk (CR) for carcinogenic chemicals and using the hazard index (HI) for non-carcinogenic chemicals. Results: The harmful chemicals in college laboratories consisted of acetone, diethyl ether, methylene chloride, n-hexane, ethyl acetate, chloroform, tetrahydrofuran, toluene, and xylenes. They showed the highest concentrations in laboratories A (acetone 0.001~2.34ppm), B (chloroform 0.95~6.35ppm), C (diethyl ether 0.08~8.68ppm), and D (acetone 0.07~14.96ppm). The risk assessment result for non-carcinogenic chemicals showed that the HI of methylene chloride was 2.052 for men and 2.333 for women, the HI of N-hexane was 4.442 for men and 5.05 for women. Thus, the HI values were higher than 1. The risk of carcinogenic chemicals is determined by an excess cancer risk (ECR) value of 1.0×10-5, which means that one in 100,000 people has a cancer risk. The ECRs of chloroform exceeded 1.0×10-5 for both men and women, indicating the possibility of cancer risk. Conclusion: College laboratories showed the possibility of non-carcinogenic health risks for methylene chloride, n-hexane, tetrahydrofuran (THF), toluene, and xylenes, and carcinogenic health risks for chloroform, methylene chloride. However, this study used the maximum values of measurements to determine the worst case, and assumed that the subjects were exposed to the corresponding concentrations continuously for 8 hours per day for 300 days per year. In consideration of the nature of laboratory environment in which people are intermittently exposed, rather than continuously, to the chemicals, the results of this study has an element of overestimation.
기후변화에 대한 대응으로 각국에서는 에너지수급계획에서 온실가스를 줄이는 목표를 제시하고 있으며, 그 이행을 위한 에너지 자원의 우선순위에서 늘 빠지지 않은 화두가 수소가스 이용이다. 이 수소가스를 이용하기 위한 대중적인 방법으로 수소연료전지 자동차의 이용을 꼽을 수 있으며, 이 수소연료전지 자동차를 이용하는데 필수적인 것이 수소충전소의 확충이다. 하지만 수소충전소의 확충을 위해서 여러 제약사항이 발생하고 있으며 그 중 가장 대표적인 것이 주민 수용성이다. 현재 국내 건립된 수소충전소 중 대부분은 인구밀도가 떨어진 외곽에 위치하고 있으며, 때문에 수소연료전지 자동차 이용자들의 불편은 해소되지 않고 있고 그에 따라 수소연료전지 자동차의 보급도 진전이 없다. 본 논문에서는 시민들이 많이 이용하는 철도부지에 수소충전소를 건설하였을 때의 위험성을 알아보기 위해 사고 피해 영향을 분석하였다. 대상 수소충전소 부지는 부산의 한 철도기지창을 대상으로 하였으며, 이 부지 주위에는 철도차량, 국도 및 상업시설이 존재한다. 최악의 시나리오를 가정했을 때 사로고 인해 영향을 받은 지역과 그 영향을 분석하여 수소충전소 부지의 안전에 대한 고찰을 하고자 한다.
최근 온라인 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 사용자가 크게 늘어나고 있으며 다양한 분야에서 SNS의 사용자 관계 구조 및 메시지를 분석하기 위한 연구를 진행하고 있다. 그러나 대부분의 소셜 네트워크 분석 방법들은 노드 사이의 최단 거리를 기초로 하고 있으므로 계산 시간이 오래 걸린다. 이는 점차 대형화 되어가는 SNS의 데이터를 여러 분야에서 활용하는데 걸림돌이 되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 SNS의 사용자 그래프에서 사용자간 최단거리를 빠르게 찾기 위한 휴리스틱 기반의 최단 경로 탐색 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 1) 트리로 표현된 소셜 네트워크에서 시작 노드와 목표 노드를 설정한다. 그리고 2) 만약 목표 노드가 경사 트리의 단말에 있다면 경사 트리가 시작하는 노드를 임시 골 노드로 설정한다. 마지막으로 3) 연결의 차수를 평가값으로 하는 휴리스틱 기반 최단거리 탐색을 수행한다. 이렇게 최단거리를 탐색한 후 매개 중심성 분석(Betweenness Centrality) 및 근접 중심성(Closeness Centrality)를 계산한다. 제안하는 방법을 사용하면 소셜 네트워크 분석에서 가장 많은 시간이 필요한 최단거리 탐색을 빠르게 수행할 수 있으므로 소셜 네트워크 분석의 효율성을 기대할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법을 검증하기 위하여 약 16만 명으로 구성된 SNS에서의 실제 데이터를 이용하여 매개 중심성 분석과 근접 중심성 분석을 수행하였다. 실험 결과, 제안하는 방법은 전통적 방식에 비하여 매개 중심성, 근접 중심성의 계산 시간이 각각 6.8배, 1.8배 더 빠른 결과를 보였다. 본 논문에서 제안한 방법은 소셜 네트워크 분석의 시간을 향상시켜 여러 분야에서 사회 현상 및 동향을 분석하는데 유용하게 활용될 수 있다.
본 연구는 잠견의 상족조건 및 생견취급을 극치 악화된 상태로 처리하여 그 결과 생사의 대중절성적이 얼마나 저하되는지를 않기 위하여 하고 또 제사공장에 입하된 잠견이 제사공장에 무슨 요인으로 얼마나 대중절성적을 악화하는를 았기 위하여 진행된 것인 바 얻어진 결과를 열거하면 다음과 같다. 1. 생사의 대중절발생은 정상적인 상태에서 소절성적과 극히 밀접한 상관성이 있고 소절평균성적보다 1.6점 상위점을 차지하는 것이 보통이다. 2. 소절성적은 상족조건 및 생견취급에 크게 좌우되며 이것이 악화되면 소절을 악화시키고 결과적으로 대중절성적도 표준상족 및 취급시보다 각각 40점정도까지 감점시키고 중절 특히 윤절 열절의 발생요인으로 된다. 이래서 양자중한 가지만 악화될때는 4A격으로될 생사가 E격으로 하락한다. 3. 제사용수질의 양부로 1.04점의 대중절점차가 발생한다. 4. 제사기술의 양부로 0.86점의 대중절점차가 발생한다. 5 건견기용량의 충족여부로 1.97점의 대중절점차가 발생한다. 6. 자동조사기는 다조기보다 1.55점의 육중절감을 저하시킨다. 7. 1965년의 대중절성적에 비하여 1969년의 성적이 1.99점 하락되었는데 이것은 건견기용량 충족여부의 점차와 가장 유사하므로 현단계의 한조생사의 대중절악화의 주요요인이 되고 있는 것으로 본다. 8. 제사공장에 입하된 잠견의 대중절발생소인은 용수질, 제사기술, 건견기용량 및 조사기종의 4종이며 대중절성적과 각요인의 관련도는 다음과 같다. 대중정성적=소절성적+1.6-1.04(1-a)-1.97(1-b)-0.86(1-c)+1.55$\times$d 단 a. 수질총족비율(0$\longrightarrow$1) b. 건견기용량충족비율(0$\longrightarrow$1) c. 기술충족비율(0$\longrightarrow$1) d.. 다조기시는 1, 자동기시는 0 9. 대중절성적은 해서율과는 큰 상관관계가 없으며 제사기술로서 해결할 수 있다. 10. 상족조건이나 생견취급의 악화는 대중절이외에도 견질에 더욱 큰 악영향을 미치는 원인이 된다. 11. 우리나라 잠견의 해서율 악화원인은 상족조건이외에도 잠재하고 있는 것 같다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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