• Korean Chemical Engineering Research
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• 제62권1호
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• pp.36-43
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• 2024

폐어망은 해양 플라스틱 폐기물의 50% 이상을 차지하며, 해양생태계를 파괴하는 주요 원인으로 지목되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 폐어망은 소각, 매립, 기계적 재활용 등의 방법으로 처리되고 있으나, 부가가치가 낮은 제품으로 재활용되며, 오염 물질을 배출한다는 한계가 존재한다. 하지만 플라스틱 고분자로 구성된 폐어망은 열분해 방법을 통해 처리할 경우, 합성가스 및 열분해유와 같은 유용한 자원으로 재활용할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 CO₂ 기반에서 폐어망을 촉매 열분해하여 고순도의 H₂를 생산하는 공정을 제안하였다. 제안된 공정은 다음 3단계로 구성된다. 첫째, 전처리 된 폐어망을 CO₂ 기반 하 Ni/SiO₂ 촉매 열분해 반응을 통해 합성가스 및 열분해유를 생산한다. 둘째, 생성된 열분해유를 연소시켜 열분해 반응의 에너지원으로 재사용한다. 마지막으로, 합성가스를 WGS (Water-Gas-Shift) 및 PSA (Pressure Swing Adsorption)를 통해 고순도의 H₂로 전환한다. 본 연구에서는 제안된 공정의 열분해 결과를 일반적인 열분해 조건인 기존 N₂ 기반 열분해 결과와 비교하였다. 시뮬레이션 결과, 폐어망 500 kg/h을 열분해 시 N₂ 기반에서는 2.933 kmol/h의 고순도 H₂를, CO₂ 기반에서는 3.605 kmol/h 의 고순도 H₂를 생산 가능했다. CO₂ 기반 폐어망 열분해에서 CO 생산이 향상되어 최종적으로 H₂ 생산량이 증대된 결과가 도출되었다. 또한 폐어망 열분해 시 CO₂ 기반에서는 공정 운전 과정에서 배출되는 CO₂를 포집 후 활용함으로써, N₂ 기반 열분해에 비해 CO₂ 배출량을 89.8% 줄일 수 있었다. 연구 결과를 바탕으로 CO₂ 기반에서의 제안 공정은 폐어망 재활용과 더불어 친환경적인 수소 연료생산이라는 목표를 달성할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한조선학회지
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• 제61권1호
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• pp.16-29
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• 2024

2014년 4월 18일 오전 8시 48분경 전라남도 병풍도 인근 해역에서 세월호는 전복된 후 침몰하였다. 사고 당시 이 배에는 승객 443명과 선원 및 승무원 33명 모두 476명이 타고 있었고, 이 중 미수습자 5명을 포함하여304명이 생명을 잃었다. 그 동안 공식적인 사고원인 규명활동이 꾸준히 진행되어 이 사고의 원인을 규명하기 위한 조사가 네 차례 있었다. 하지만 아직까지 사고 원인이 무엇인지 명쾌하게 밝혀지지 않고 있다. 이 글에서는 먼저 그동안 있었던 네 차례의 공식적인 세월호 사고원인 규명활동을 정리하였다. 가장 먼저 사고원인 규명활동을 전개한 해양안전심판원 특별조사부는 2014년 사고 직후부터 그해 12월까지 활동하였다. 특별조사부 최종보고서에는 화물의 과적과 평형수 적재 부족으로 인한 선박복원성 기준 미달, 타각의 대각도 조타와 장시간 유지로 인한 부적절한 조타, 화물의 부실한 고박으로 인한 화물의 이동, 수밀문의 관리 부실로 인한 조기 침수와 비상대피장소(muster station)로의 승객대피 조치 미이행을 사고의 원인으로 들고 있다. 2015년 3월부터 2016년 6월까지 활동한 4·16세월호참사 특별조사위원회(특조위)는 '4·16 세월호 참사 특별 조사위원회 청산 백서'만을 간행하고 최종보고서를 제출하지 못한 채 활동을 종료하였다. 세월호 선체조사위원회(선조위)는 2017년 4월부터 2018년 8월까지 활동하였다. 선조위는 세월호 사고원인 규명을 위한 다른 기구에 비해 위원의 구성도 균형이 있었고, 직권사건 위주의 조사방법도 적절하였다. 또한 조타기와 조타 과실 여부, 급선회 항적 및 횡경사와 핀안정기의 물리적 손상에 관한 용역을 국내 여러 기관에 발주하였다. 뿐만 아니라 다양한 해양사고 원인규명 용역에 참여한 실적이 있는 영국의 기술용역회사인 Brookes Bell에 급선회와 빠른 침몰의 원인 조사를 요청하였다. 아울러 세계에서 가장 활발히 수조실험을 수행하고 있는 상업 연구소인 네덜란드의 MARIN에 수조시험과 시뮬레이션도 의뢰하였다. 하지만 아쉽게도 선조위는 서로 다른 사고 원인을 주장하는 두 권의 종합보고서를 간행하였다. 종합보고서로 '내인설' 종합보고서[6]는 타기 솔레노이드 밸브의 고착으로 시작된 급선회를 사고의 직접 원인으로 지목하고 있다. 하지만 '열린안' 종합보고서[7]에서는 수중체와의 충돌을 직접적인 사고 원인으로 밝히고 있다. 마지막으로 가습기살균제 사건과 4·16세월호 참사 특별조사위원회(사참위)가 2019년 3월부터 2022년 9월까지 활동하였다. 사참위는 위원으로 조선해양공학과 항해학 전문가가 포함되어 있지 않아 세월호의 사고원인 규명활동을 효과적으로 수행하기에는 적절하지 못하였다. 사참위는 주로 조타장치 고장에 따른 세월호 전타 선회현상 검증, 세월호 변형 손상부의 확인 및 원인 조사와 세월호 횡경사 원인과 침수과정 분석을 직권 과제로 추진하였다. 또한 네덜란드 MARIN에 자유항주시험을 추가로 의뢰하였으며, 핀란드의 NAPA group에도 복원성 계산과 침수해석을 의뢰하였다. 사참위는 선조위의 두 가지 사고원인에 대해 '내인설'의 솔레노이드 밸브 고착은 사고원인일 가능성이 매우 낮고, '열린안'의 수중체와의 충돌 시나리오는 근거가 부족함을 확인하였다. 이상에서 정리한 바와 같이 규명활동이 진행됨에 따라 사고원인이 수렴되어야 함에도 불구하고 아직까지 원인을 시원하게 밝히지 못하고 있다. 이 글에서는 사고원인 규명활동을 수행한 네 개 기구의 구성과 활동 내용을 비교하고, 사고조사 위원회의 바람직한 구성과 위원회의 운영 방법을 제시하고 있다. 또한 Brookes Bell 보고서에 수록된 출항 당시의 흘수에 근거한 배수량과 선미 램프의 폐쇄 전후의 횡경사각으로부터 도출한 GoM도 소개하고 있다. 아울러 출항 당시의 GoM값으로 추정한 사고 당시의 GoM값도 소개하고 있고, 수중체와의 충돌 시나리오를 후보 사고 시나리오에서 제외시켜야 할 이유도 열거하고 있다. 끝으로 해양사고 원인규명 활동이 보다 과학적으로 그리고 보다 합리적으로 이루어질 수 있기 위해 그리고 우리 사회의 안전문화 제고를 위한 몇 가지의 방안을 제시하고 있다. 또한 세월호 사고로 치른, 아직도 치르고 있는 희생을 딛고 해양안전문화가 한 걸음 더 나아가기 위해서는 세월호 사고의 원인을 반드시 규명해야 한다는 말씀으로 글을 마무리하고 있다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.257-265
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• 2024

본 연구는 자동노출제어 흉부 방사선 검사 시 신체 기능 일부를 대체 보조하거나 의약품 등을 주입하는 인체 이식형 의료기기가 흉부 영상의 선량과 화질에 영향을 미치는지 알아보고자 하였다. 제조회사와 모델이 다른 3대의 디지털 X선 발생장치와 인체모형 팬텀을 사용하여 흉부 검사와 동일한 방법으로 위치잡이를 선정 후 선행 연구에서 선량의 변화가 관찰된 인공심장박동기(Pacemaker), 심장 재동기화 치료기(CRT), 케모포트(Chemoport) 3개의 HIMD(Human Implantable Medical Device)를 상단 이온전리조센서에 부착한 후 Monte Carlo 방법론 기반의 프로그램 PCXMC 2.0을 사용하여 실험에서 도출된 DAP(Dose Area Product) 값을 입력하여 유효선량을 측정하였다. 또한 흉부 영상의 화질 평가를 하기 위해 가슴 부위에 관심 영역 3곳과 잡음영역 1곳을 설정하고 신호대잡음비(SNR; Signal to Noise Ratio), 대조도대잡음비(CNR; Contrast to Noise Ratio)를 측정하였다. 연구 결과는 유효선량의 유의미한 차이를 보여주었으며 AEC 적용과 미적용 그룹을 비교하였을 때 Pacemaker와 CRT는 유의한 차이가 있었다. (p<0.05) AEC 적용 시 Pacemaker에서 37%, CRT에서 52% 유효선량이 증가하였다. Chemoport는 유효선량의 10% 차이는 있었지만, 유의미한 차이를 보이지 않았다. (p>0.05) 영상 품질 평가에서는 모든 HIMD 삽입과 AEC 적용 유무에 따른 SNR, CNR의 유의미한 차이를 보이지 않았다. (p>0.05) 최종 결론은 AEC 적용 후 HIMD가 삽입된 환자의 흉부 X-ray 검사 시 유효선량이 증가하였으며 AEC 적용 유무에 따른 흉부 영상의 품질 차이는 없음을 알 수 있었다. 이는 HIMD가 삽입된 환자의 흉부 검사 시 AEC 미사용이 환자의 선량을 낮추는 타당성을 확인한 것이며 과피폭을 주의하고 피폭 저감화를 위한 다양한 방법을 모색하여야 한다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.71-88
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• 2017

언어모델은 순차적으로 입력된 자료를 바탕으로 다음에 나올 단어나 문자를 예측하는 모델로 언어처리나 음성인식 분야에 활용된다. 최근 딥러닝 알고리즘이 발전되면서 입력 개체 간의 의존성을 효과적으로 반영할 수 있는 순환신경망 모델과 이를 발전시킨 Long short-term memory(LSTM) 모델이 언어모델에 사용되고 있다. 이러한 모형에 자료를 입력하기 위해서는 문장을 단어 혹은 형태소로 분해하는 과정을 거친 후 단어 레벨 혹은 형태소 레벨의 모형을 사용하는 것이 일반적이다. 하지만 이러한 모형은 텍스트가 포함하는 단어나 형태소의 수가 일반적으로 매우 많기 때문에 사전 크기가 커지게 되고 이에 따라 모형의 복잡도가 증가하는 문제가 있고 사전에 포함된 어휘 외에는 생성이 불가능하다는 등의 단점이 있다. 특히 한국어와 같이 형태소 활용이 다양한 언어의 경우 형태소 분석기를 통한 분해과정에서 오류가 더해질 수 있다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 문장을 자음과 모음으로 이루어진 음소 단위로 분해한 뒤 입력 데이터로 사용하는 음소 레벨의 LSTM 언어모델을 제안한다. 본 논문에서는 LSTM layer를 3개 또는 4개 포함하는 모형을 사용한다. 모형의 최적화를 위해 Stochastic Gradient 알고리즘과 이를 개선시킨 다양한 알고리즘을 사용하고 그 성능을 비교한다. 구약성경 텍스트를 사용하여 실험을 진행하였고 모든 실험은 Theano를 기반으로 하는 Keras 패키지를 사용하여 수행되었다. 모형의 정량적 비교를 위해 validation loss와 test set에 대한 perplexity를 계산하였다. 그 결과 Stochastic Gradient 알고리즘이 상대적으로 큰 validation loss와 perplexity를 나타냈고 나머지 최적화 알고리즘들은 유사한 값들을 보이며 비슷한 수준의 모형 복잡도를 나타냈다. Layer 4개인 모형이 3개인 모형에 비해 학습시간이 평균적으로 69% 정도 길게 소요되었으나 정량지표는 크게 개선되지 않거나 특정 조건에서는 오히려 악화되는 것으로 나타났다. 하지만 layer 4개를 사용한 모형이 3개를 사용한 모형에 비해 완성도가 높은 문장을 생성했다. 본 논문에서 고려한 어떤 시뮬레이션 조건에서도 한글에서 사용되지 않는 문자조합이 생성되지 않았고 명사와 조사의 조합이나 동사의 활용, 주어 동사의 결합 면에서 상당히 완성도 높은 문장이 발생되었다. 본 연구결과는 현재 대두되고 있는 인공지능 시스템의 기초가 되는 언어처리나 음성인식 분야에서 한국어 처리를 위해 다양하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.87-109
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• 2020

현재 육상에서는 유무선 통신의 발전으로 다양한 IT 서비스를 제공받고 있다. 이러한 변화는 육상을 넘어서서 해상에서 항해 중인 선박에서도 다양한 IT 서비스가 제공되어야 하며 육상에서 이용하는 것과 마찬가지로 양방향 디지털 데이터 전송, Web, App 등과 같은 다양한 IT 서비스들의 제공에 대한 요구가 증가될 것으로 예상하고 있다. 하지만 이러한 초고속 정보통신망은 AP(Access Point)와 기지국과 같은 고정된 기반 구조를 바탕으로 네트워크를 구성하는 지상에서는 쉽게 사용할 수 있는 반면 해상에서는 고정된 기반 구조를 이용하여 네트워크를 구성할 수 없다. 그래서 전송 거리가 긴 라디오 통신망 기반의 음성 위주의 통신 서비스를 사용하고 있다. 이러한 라디오 통신망은 낮은 전송 속도로 인해 매우 기본적인 정보만을 제공할 수 있었으며, 효율적인 서비스 제공에 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해서 디지털 데이터 상호교환을 위한 추가적인 주파수가 할당되었으며 이 주파수를 사용하여 활용할 수 있는 선박 애드 혹 네트워크인 SANET(ship ad-hoc network)이 제안되었다. SANET은 높은 설치비용과 사용료의 위성 통신을 대신하여 해상에서 IP 기반으로 선박에 다양한 IT 서비스를 제공할 수 있도록 개발되었다. SANET에서는 육상 기지국과 선박의 연결성이 중요하다. 이러한 연결성을 갖기 위해서는 선박은 자신의 IP 주소를 할당 받아 네트워크의 구성원이 되어야 한다. 본 논문에서는 선박 스스로 자신의 IP 주소를 할당 받을 수 있는 SANET-CC(Ship Ad-hoc Network-Cell Connection) 프로토콜을 제안한다. SANET-CC는 중복되지 않는 다수의 IP 주소들을 육상기지국에서 선박들에 이어지는 트리 형태로 네트워크 전반에 전파한다. 선박은 IP 주소를 할당할 수 있는 육상 기지국 또는 나누어진 구역의 M-Ship(Mother Ship)들과 간단한 요청(Request) 및 응답(Response) 메시지 교환을 통해 자신의 IP 주소를 할당한다. 따라서 SANET-CC는 IP 충돌 방지(Duplicate Address Detection) 과정과 선박의 이동에 의해 발생하는 네트워크의 분리나 통합에 따른 처리 과정을 완전히 배제할 수 있다. 본 논문에서는 SANET-CC의 SANET 적용가능성을 검증하기 위해서 다양한 조건의 시뮬레이션을 수행하였으며 기존 연구와 비교 분석을 진행하였다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.191-207
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• 2021

오늘날 이동통신은 급증하는 데이터 수요에 대응하기 위해서 주로 속도 향상에 초점을 맞추어 발전해 왔다. 그리고 5G 시대가 시작되면서 IoT, V2X, 로봇, 인공지능, 증강 가상현실, 스마트시티 등을 비롯하여 다양한 서비스를 고객들에게 제공하기위한 노력들이 진행되고 있고 이는 우리의 삶의 터전과 산업 전반에 대한 환경을 바꿀 것으로 예상되고 되고 있다. 이러한 서비스를 제공하기위해서 고속 데이터 속도 외에도, 실시간 서비스를 위한 지연 감소 그리고 신뢰도 등이 매우 중요한데 5G에서는 최대 속도 20Gbps, 지연 1ms, 연결 기기 106/㎢를 제공함으로써 서비스 제공할 수 있는 기반을 마련하였다. 하지만 5G는 고주파 대역인 3.5Ghz, 28Ghz의 높은 주파수를 사용함으로써 높은 직진성의 빠른 속도를 제공할 수 있으나, 짧은 파장을 가지고 있어 도달할 수 있는 거리가 짧고, 회절 각도가 작아서 건물 등을 투과하지 못해 실내 이용에서 제약이 따른다. 따라서 기존의 통신망으로 이러한 제약을 벗어나기가 어렵고, 기반 구조인 중앙 집중식 SDN 또한 많은 노드와의 통신으로 인해 처리 능력에 과도한 부하가 발생하기 때문에 지연에 민감한 서비스 제공에 어려움이 있다. 그래서 자율 주행 중 긴급 상황이 발생할 경우 사용 가능한 지연 관련 트리 구조의 제어 기능이 필요하다. 이러한 시나리오에서 차량 내 정보를 처리하는 네트워크 아키텍처는 지연의 주요 변수이다. 일반적인 중앙 집중 구조의 SDN에서는 원하는 지연 수준을 충족하기가 어렵기 때문에 정보 처리를 위한 SDN의 최적 크기에 대한 연구가 이루어져야 한다. 그러므로 SDN이 일정 규모로 분리하여 새로운 형태의 망을 구성 해야하며 이러한 새로운 형태의 망 구조는 동적으로 변하는 트래픽에 효율적으로 대응하고 높은 품질의 유연성 있는 서비스를 제공할 수 있다. 이러한 SDN 구조 망에서 정보의 변경 주기, RTD(Round Trip Delay), SDN의 데이터 처리 시간은 지연과 매우 밀접한 상관관계를 가진다. 이 중 RDT는 속도는 충분하고 지연은 1ms 이하이기에 유의미한 영향을 주는 요인은 아니지만 정보 변경 주기와 SDN의 데이터 처리 시간은 지연에 크게 영향을 주는 요인이다. 특히, 5G의 다양한 응용분야 중에서 지연과 신뢰도가 가장 중요한 분야인 지능형 교통 시스템과 연계된 자율주행 환경의 응급상황에서는 정보 전송은 매우 짧은 시간 안에 전송 및 처리돼야 하는 상황이기때문에 지연이라는 요인이 매우 민감하게 작용하는 조건의 대표적인 사례라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 자율 주행 시 응급상황에서 SDN 아키텍처를 연구하고, 정보 흐름(셀 반경, 차량의 속도 및 SDN의 데이터 처리 시간의 변화)에 따라 차량이 관련정보를 요청해야 할 셀 계층과의 상관관계에 대하여 시뮬레이션을 통하여 분석을 진행하였다.