일반적으로 수소의 정제는 화학적, 물리적인 방법을 통해 수행한다. 여러 종류의 정제방법 중 현재는 정제 용량 및 경제성이 가장 우수한 PSA(Pressure Swing Adsorption)를 이용한 정제방법이 가장 널리 사용되고 있다. 국내도 대부분 PSA를 이용하여 자동차 및 발전용 수소 연료전지 등에 사용하는 수소를 정제하고 있다. 기존 석유화학 단지중심의 부생수소는 운송 등의 어려움이 있다. 정부는 도시가스 공급망과 연계하여 소비지에서 직접 수소를 생산하는 수소추출기 설치 계획하고 있으며, 기업들도 이와 관련된 연구 및 실증 설비를 속속 설치하고 있는 실정이다. 유럽 등은 최근 PSA와 관련된 안전기준을 마련하여 시공 및 운영단계에서 체계적인 안전관리를 위한 노력을 기울이고 있으나, 국내는 PSA와 관련된 안전기준 마련이 아직까지는 미흡하다. 본 연구에서는 기존 PSA를 운영하고 있는 회사의 설문 및 위험성평가를 통해 기존설비의 문제점을 파악하고, 국외 기술기준에 이를 포함한 국내 기술기준을 작성하여 신규설치 및 기존 운영되고 있는 PSA시스템의 안전을 도모하고자 한다.
이 연구는 한국의 소셜 미디어에서 폐기물 순환과 관련된 동영상 콘텐츠의 특성을 규명하였다. 제작주체들 중에서 방송사업자가 제작한 동영상의 인기가 가장 높았고 주로 시사 및 교육 콘텐츠가 인기가 높았다. 동영상에서 폐기물 순환 문제의 해법들 중에서 '제도 및 정책 개선'이 가장 지배적으로 다루어졌다. 방송사업자, 지방자치단체, 비영리민간단체, 중앙행정기관은 해법 전달과 소비자 참여를 위해 소셜 미디어를 적극 활용하였다. 하지만 폐기물에 대한 사회적 책임이 있는 기업이 제작한 콘텐츠는 매우 적었다. 연구의 결과물들은 폐기물 순환 관련 동영상 제작과정에서 소통 중심의 대중 친화형 콘텐츠 개발의 중요성을 보여준다. 이들은 관련 제도 및 정책의 개발과 개선을 지지하는 의사결정에 유용한 지침이 될 것으로 본다.
W3C(World Wide Web Consortium)에서는 DCAT(Data Catalog Vocabulary)이라는 RDF(Resource Description Framework) 기반의 메타 데이터 표준을 제시한 바 있고 세계 각국에서 적용되고 있다. DCAT은 웹에서 발행된 데이터 카탈로그 간의 상호운용성 향상을 위해 설계된 RDF 어휘로 W3C에서 2014년 웹 표준으로 권고 승인되었다. 상호운용성 및 통합성을 고려할 때, 교통부문의 메타 데이터도 RDF 기반의 DCAT 형식을 채택하되, 교통데이터 특성에 맞게 수정 보완하는 것이 필요할 것이다. 교통데이터의 복잡한 관계를 이용자가 직관적으로 이해할 수 있도록 하는 데에 RDF 그래프 형태의 시각화가 효과적일 것으로 판단된다. 본 연구에서는 RDF 기반의 메타 데이터 표준이 제정되고 광범위하게 사용되는 추세에 맞춰, 교통데이터에서 나타내어야 하는 데이터 간의 관계를 RDF 그래프 형식으로 표현하기 위한 어휘를 개발하고, RDF 그래프 형식으로 나타낸 데이터 맵을 예로 제시하였다. 본 연구결과는 DCAT 기반의 교통 메타 데이터 구축의 방향을 제시하고, 복잡한 데이터 관계를 시각적으로 직관적으로 이해하고 이용자가 필요한 데이터를 효율적으로 검색하는 데이터 검색시스템의 기반이 될 것으로 기대된다.
본 연구는 간호남학생의 생활스트레스, 그릿, 대학생활적응 정도를 파악하고, 그릿의 매개효과가 생활스트레스와 대학생활적응의 관계에 미치는 영향을 파악하여 남자간호대학생의 대학생활 적응을 촉진하기 위해 수행되었다. 연구 대상자는 5개 도시의 간호학과 남자 간호대학생 209명으로 편의표집을 하였다. 수집된 데이터는 SPSS/WIN 25.0으로 분석하였다. 생활스트레스는 대학생활적응과 그릿에 유의한 부적 상관관계를 보였으나 그릿은 대학생활적응에 정적 상관관계로 나타났다. 매개효과 검증결과 최종모델은 대학생활적응의 43.5%를 설명하였다. 따라서 남자간호대학생의 대학생활적응을 향상시키기 위해서 생활 스트레스를 낮추고, 그릿과 대학생활 적응수준을 높일 수 있는 프로그램 개발이 요구된다.
본 연구는 정보력이 약한 신생 건설엔지니어링 기업이 해외 건설시장에 성공적으로 진출할 수 있도록 지원하기 위한 일환으로 해외 건설시장에서 관심을 갖는 관심어가 무엇이고, 우리나라와 어떤 차이가 있는지를 분석하고자 하였다. 이를 위해 최근 한국과 베트남에서 관심이 높은 스마트시티를 대상으로 2,473개의 뉴스 기사 제목과 주요 기사를 수집하였다. 네트워크 구성과 토픽 모델링을 통해 관심어와 관심어 간의 연결 관계를 살펴 보았다. 또한, 페이지랭크 중심성을 사용하여 네트워크에서 관심어의 영향력을 측정하였다. 이러한 분석을 통해 양국에서 스마트시티 관련 구축, 도시, 디지털에 대한 관심이 높은 것을 알 수 있었으며, 한국과 베트남이 갖는 관심어의 차이를 유추하였다. 끝으로, 본 연구가 갖는 제약과 이를 보완하기 위한 추가적인 연구 방향을 제시하였다.
2025년을 목표로 UAM을 상용화하겠다는 정부의 의지를 바탕으로 국가기관과 전 세계 기업을 중심으로 UAM 기체 개발을 포함한 여러 분야에서 놀라운 성과를 이뤄내고 있다. 또한 최근에는 도심항공모빌리티(UAM) 개념을 기반으로 도심 항공 운용과 관련이 없는 장거리 또는 근거리 도시 간 상용운용, 화물배달, 공공 서비스, 항공 관광, 개인/레저용 기체와 같은 사용을 포함하는 선진항공모빌리티(AAM; Advanced Air Mobility) 개념으로 진화하고 있다. 이처럼 UAM 산업이 기체 개발, Vertiport 설계 및 구축, 항행시스템 등의 다양한 분야에서 활성화되고 있지만, UAM을 이용한 승객 이동 시 저고도 운항 특성과 3차원 내에서의 속도감, 외부 환경에 의한 기체 흔들림 등으로 인한 승객의 공포심과 어지러움 등 신체적 문제에 관한 연구는 지금까지 거의 찾아볼 수 없는 상태이다. 따라서 본 연구에서는 헬리콥터를 활용하여 UAM의 예상 고도와 속도로 비행하면서 실제 영상을 촬영, VR과 Motion이 장착된 UAM 시뮬레이터를 활용하여 일반인들에게 체험함으로써, 추후 UAM 실제 운항 시 발생할 수 있는 승객들의 공포심과 어지러움 등의 신체적 반응을 확인하고, 문제점을 분석하고자 한다.
담낭용종의 잘 알려진 위험요소는 대사증후군, 연령, 이상지질혈증 등이다. 제주도는 한반도에서 가장 큰 섬으로 한국의 본토에서 약 80km 떨어져 있으며 행정구역상 제주시와 서귀포시로 나뉘어 있지만 기업들과 편의시설들, 학교들 때문에 자연스럽게 시내와 시외로 더 나누어진다. 많은 이주민들과 젊은 성인들은 상업 활동이 활발한 시내 지역에 사는 경향이 있다. 고령 성인들은 어업이나 농업에 종사하기 때문에 시외 지역에 사는 경향이 있다. 고령의 성인들은 전통적인 식이를 유지하고 있고, 그들 중 다수는 힘든 노동으로 인해서 고위험 알코올 음주자의 비율이 높다. 이러한 요인들로 인해 두 지역간의 담낭용종 유병률에도 차이가 있을 것이다. 따라서 이 연구의 목적은 제주도 두 지역간에 담낭용종의 유병률을 알아보고 그 유병률과 관련된 다양한 요인들을 비교해 보고자 하는 것이다. 이 연구는 2009년 1월부터 2019년 12월까지 제주대학교병원 단일 건강검진센터에서 건강검진을 시행한 21,734명을 대상으로 하였다. 시내 지역과 시외 지역 거주민들의 담낭용종 유병률은 각각 10.1%와 8,7% (P = 0.006)로 의미있게 차이가 있었다. 평균 총콜레스테롤 수치가 시내 지역 거주민들에서 시외 지역 거주민들보다 높았고, 음주와 관련된 평균 알카라인 인산분해효소와 감마-글루타밀전이효소 수치들과 평균연령은 시외 지역 거주민들이 시내 지역 거주민들보다 더 높았다. 나이, 알코올 섭취와 평균 콜레스테롤 수치가 이러한 두 지역 간에 담낭용종 유병률의 차이를 만들었을 것이다.
인공위성의 발전과 함께 초소형 위성, 레이더 위성 등 이전보다 높은 시공간 해상도와 분광 해상도를 제공하는 위성들이 많아지고 있다. 이전에는 국가 단위의 위성개발이 주를 이루었지만 최근에는 민간기업에서도 위성을 개발하고 활용하는 연구들을 꾸준히 진행하고 있다. 본 특별호에서는 우리나라에서 수행되는 최신 원격탐사 기법 기반의 지구환경 분석에 대한 연구 및 기술개발 동향을 확인할 수 있다. 연구결과를 통해 추후 위성센서 개발을 위한 기초자료가 될 수 있으며 인공지능을 이용하는 연구자들에게 도메인에 대한 연구정보를 제공할 수 있다. 이번 특별호에서는 최신 원격탐사 기법을 데이터를 이용하여 지구환경을 모니터링하고 예측하는 연구들에 대한 소개를 중심으로 최근 원격탐사 분야의 기술 동향을 안내한다. 이를 통해 앞으로 원격탐사 분야에서 나아가야 할 방향을 확인하고자 한다.
지하철은 현대 도시의 교통 체계에서 중요한 역할을 하는 대중 교통 수단이다. 하지만, 갑작스런 고장 및 시스템 불통 등의 이유로 혼잡을 야기시키는 경우가 종종 발생하여 불편을 초래하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 지하철 시스템의 효율적 운영을 위해 머신러닝을 활용한 고장 예측 및 예방 연구를 진행하였다. UC Irvine의 MetroPT-3 데이터셋을 활용하고, 로지스틱 회귀를 이용하여 지하철 고장 예측 모델을 구축하였다. 모델은 0.991의 높은 정확도로 비고장 상태를 예측하나, 정밀도와 재현율은 상대적으로 낮아 고장 예측에 있어 오류 가능성을 시사하고 있다. ROC_AUC 값이 0.901로, 모델이 무작위 추측보다 뛰어난 분류를 할 수 있다. 구축한 모델은 지하철 시스템의 안정적인 운영 운영에 유용하나, 성능 개선을 위한 추가 연구가 필요하다고 생각한다. 따라서 학습 데이터가 많고 데이터의 정제가 잘 이루어진다면 고장 예측을 통해 사전 점검을 하여 예방할 수 있다.
본 연구는 디지털 헬스케어 산업 활성화를 위한 정책적 접근으로서, 주요 의제 도출 및 정책적 시사점을 제시하는데 목적이 있다. 본 연구에서는 10년(2013년~2022년) 간의 헬스케어와 관련된 뉴스 빅데이터 총 91,873건을 수집하여 토픽모델링 분석, 다차원척도 분석 및 시계열 회귀분석을 수행하였다. 토픽모델링 분석 및 다차원척도법을 통해 총 20개의 토픽을 도출하여 2차원선상에 토픽들의 군집 형태를 파악하였고, 시계열 회귀분석을 통해, 상승 추세를 나타내는 4개의 Hot topic(건강관리, 바이오제약, 기업매출·전망, 정부·정책)과 하향 추세를 나타내는 3개의 Cold topic(스마트기기, 주식·투자, 도시·건설)을 도출되었다. 본 연구의 결과는 우리나라 정책을 수립하는 정부 기관에 중요한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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