• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.688-696
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• 2021

본 연구는 피부미용 프랜차이즈 시스템의 개발을 위한 기초자료를 제공할 목적으로 한국과 미국의 피부미용 프랜차이즈 현황, 개설비용 및 서비스 내용을 조사하고 비교 분석하였다. 피부미용 프랜차이즈 현황 비교 분석 결과 한국과 미국 모두 주력 아이템은 페이셜 케어와 바디 케어이며 가맹점 수는 한국이 평균 54개로 미국의 평균 361개보다 적으나 이것은 프랜차이즈 시장 규모, 국토의 면적과 인구 등의 영향이 크다고 판단되었다. 개설 비용 비교 분석 결과 미국의 가맹비는 한국의 최대 가맹비보다 약1.5배 높으며 로열티는 한국이 20-60만원(월), 미국은 연간 매출액의 5-6%를 지급하며 Net Worth Requirement, Cash Requirement 등 개인 자산 확인을 필요로 하였다. 미국은 스파를 운영하는 업체가 많아 비용적인 부분에서 한국과 차이가 있었고, 교육 시스템에 대해 한국은 비용, 미국은 시간으로 정해져 있었다. 프랜차이즈에서 제공하는 서비스 내용 비교 결과 양국 모든 업체에서 페이셜 케어와 바디 케어를 중심으로 하고 있으며 한국은 대부분 브라이달 케어, 연구소를 운영하며 미국은 왁싱과 남성 관리, 핫 스톤, 스파 서비스를 추가로 운영하고 있었다. 양국 간의 기후나 인종 등의 차이와 함께 사회문화적인 분위기와 피부미용을 대하는 양국 간의 인식의 차이, 특히 개방도의 차이가 반영된 결과라고 판단된다. 향후 본 연구의 결과를 바탕으로 국내 피부미용 프랜차이즈 시스템을 발전적으로 보완한다면 해외 미용산업 프랜차이즈 시장에서 성장 가능할 것으로 전망된다.

• 한국환경보건학회지
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• 제48권2호
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• pp.66-74
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• 2022

Background: The health effects of particulate matter (PM_2.5) bonded with various harmful chemicals differ based on their composition, so investigating and managing their concentrations and composition is vital for long-term management. As industrial complexes emit considerable quantities of pollutants, higher PM_2.5 concentrations and chemical component effects are expected than in other places. Objectives: We investigated the concentration distribution ratios of PM_2.5 chemical components to provide basic data to inform future major emissions control and PM_2.5 reduction measures in industrial complexes. Methods: We monitored five sites near the Ansan and Siheung industrial complexes from August 2020 to July 2021. Samples were collected and analyzed twice per week in spring/winter and once per week in summer/autumn according to the National Institute of Environmental Research in the Ministry of Environments' Air Pollution Monitoring Network Installation and Operation Guidelines. We investigated and compared composition ratios of 29 ions, carbon, and elemental components in PM_2.5. Results: The analysis of PM_2.5 components at the five sites revealed that ion components accounted for the greatest total mass at approximately 50% while carbon components and elemental components contributed 23~28% and 8~10%, respectively. Among the ionic components, NO₃^- occupies the greatest proportion. OC occupies the greatest proportion of the carbon components and sulphur occupies the greatest proportion of elemental components. Conclusions: This study investigated the concentration distribution ratios of PM_2.5 chemical components in industrial complexes. We believe these results provide basic chemical component concentration ratio data for establishing future air management policies and plans for the Ansan and Siheung industrial complexes.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.147-161
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• 2022

본 연구는 2000년 이후 시게루 반이 설계한 대표적인 임시전시관 3곳과 상설전시관 3곳을 대상으로 반의 전시공간의 생태적 특성과 디자인 특성에 대한 변화를 고찰하였다. 생태건축에 관한 개념 및 특성, 전시공간의 디자인 특성 등에 대한 문헌고찰을 통해 전시공간의 디자인 특성과 생태건축의 디자인요소에 대한 분석틀을 도출하였다. 연구 결과 건축규모, 공간구성, 기능, 재료 및 기술 측면에서 임시전시관과 상설전시관 사이에 큰 변화가 있다. 시게루 반의 임시전시관은 재활용 가능한 재료로 종이튜브, 컨테이너 등을 현장에서 전시 위주의 단층 공간으로 조립해 조립방법이 단순하고 공기가 짧아 전시회가 끝난 후 전시관이 철거되어 그 재료가 다음 전시장으로 옮겨지거나 재활용됐다. 한편 상설전시관은 철근콘크리트를 주체로 하고 목재와 유리재료를 다량으로 사용해 전시공간과 휴게공간을 분리시킨 다층 복합문화공간을 조성했다. 또한 시게루 반의 전시관을 영구건축으로서 친환경적인 재료와 혁신적인 구조기술, 기후설계 개념을 적용하는 등 지속가능한 건축을 실현하고 있다. 생태적 특성 측면에서 임시전시관은 건축자재를 모두 재활용할 수 있어 철거 후 산업폐기물이 발생하지 않았다. 상설전시관은 지붕, 벽면 등에 친환경 목재를 사용해 교체와 보수가 용이하며 두 가지 유형의 전시관은 모두 자연채광과 환기를 통해 자원과 에너지를 절약을 등 생태적 건축을 보다 지속가능한 방향으로 변화시켜 가고 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.148-148
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• 2023

산업 고도화로 인하여 복잡하고 다양한 유기물의 사용량이 증가하였으며, 공공수역 내 새로운 오염물질이 유입됨에 따라 생화학적 산소요구량(BOD) 중심의 수질평가에 한계를 나타내었다. 이후 난분해성 물질을 고려한 유기물관리 정책과 총량관리의 필요성이 제기되었고 국내 하천과 호소에서는 총 유기탄소(TOC)를 유기물 관리지표로 설정하였다. 그러나 부영양 하천과 호소에서 TOC는 외부 부하뿐만아니라 식물플랑크톤의 과잉성장에 의해 증가할 수 있는 항목이므로 TOC 관리정책 추진을 위해서는 유기물의 기원에 대한 파악이 필요하다. 한편, 우리나라와 같이 몬순 기후대에 속한 댐 저수지의 경우 강우시 유입하는 탁수에 의해 다량의 유기물과 인이 유입되기도 하지만 식물플랑크톤의 제한요인 중 광량에 많은 영향을 미친다. 식물플랑크톤의 광합성은 수체 내 유기탄소 내부생성에 매우 중요한 요소이나 점 단위의 실험적 방법을 활용한 유기탄소 순환 해석은 저수지의 시·공간적인 변동성을 고려하기에 한계가 있다. 본 연구의 목적은 금강 수계 최대 상수원인 대청호를 대상으로 3차원 수리-수질 모델을 적용하여 유기탄소 성분 별 유입과 유출, 내부생성 및 소멸량을 평가하고 탁수가 저수지에서의 유기탄소 순환에 미치는 영향을 분석하는데 있다. 유기탄소 물질수지 해석을 위해 AEM3D 모델을 사용하였으며 2018년을 대상으로 입력자료를 구축한 후 보정 및 검정을 수행하였다. 모델은 유기탄소를 입자성, 용존성, 그리고 난분해성과 생분해성으로 구분하여 모의하며 유기물질 성상별 실험결과를 이용하여 입력자료를 구축하였으며 유기탄소순환 해석을 위해 4가지의 탄소성분과 조류 세포 내 탄소의 질량 변화율을 계산하였다. 이를 위해 외부 유입·유출부하율, 수체 내 생성(일차생산, 재부상, 퇴적물과 수체 간 확산) 및 소멸률(POC 및 조류 침강, DOC 무기화, 탈질)을 고려하였으며 탁수의 영향을 분석하기 위해 탁수 포함여부 시나리오를 구성하고 유기탄소 생성 및 소멸기작별 변동성을 비교 분석하였다. 모델은 2018년의 물수지를 적절히 재현하였으며 저수지의 수온 및 탁도 성층구조를 잘 재현해내면서 전반적인 수질을 적절하게 모의하였다. 탁수를 고려하였을 시 연간 TOC 부하량 중 내부기원 부하량은 56% 수준이였으나 탁수를 배제한 경우 내부기원 부하량은 82%로 나타났다. 특히, 연평균 Chl-a 농도가 44~48% 차이가 발생하면서 1차생산량이 약 4배가량 증가하였다. 몬순지역에서의 탁수는 체류시간이 긴 성층 저수지에서 식물플랑크톤 성장제어에 큰 영향을 미쳤으며 전반적인 유기탄소 순환을 해석하는데 있어 매우 중요한 인자로 작용하였다.

• 농업생명과학연구
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• 제50권1호
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• pp.95-104
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• 2016

본 연구의 목적은 서울시 도시녹지 중 가로수의 재적식을 개발하고 탄소저장량을 추정하는데 있다. 서울시 가로수의 79%를 차지하는 은행나무, 메타세콰이어, 느티나무, 양버즘나무를 대상으로 흉고직경을 이용하여 4개의 상대생장식을 비교하였다. 최적의 상대생장식을 개발하기 위하여 이용된 통계량은 결정계수, 잔차 평균, 절대평균 잔차제곱이다. 이를 통하여 추정된 수종별 상대생장식은 양버즘나무에서 aDb, 은행나무, 메타세콰이어, 느티나무에서 aD+bD2 식이고 결정계수는 0.873이상의 수치를 나타내어 가로수 탄소저장량 추정에 사용이 적합한 것으로 판단된다. 본 연구에서 개발된 재적식을 이용하여 추정된 서울시 가로수의 주요 4종에 저장된 탄소량은 약 33,760tC이다. 본 연구의 결과로 제시된 서울시 가로수의 재적식과 탄소저장량은 가로수의 수종별 생장 및 재적정보를 제시하고 도시녹지의 탄소저장량 평가에 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국해양생명과학회지
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• 제3권2호
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• pp.51-58
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• 2018

수온의 변화는 어류의 거의 모든 생리학적 부분에 영향을 미친다. 기후 변화로 인한 수온의 상승은 어류에게 물리적 피해를 줄 수 있다. 이 연구는 최적의 수온(15℃)보다 높은 수온(20℃)에서의 대서양 연어의 건강상태를 평가하기 위해 수행하였다. 간 조직은 열 적응에 중요한 대사기능을 발휘하기에 본 연구에 간 조직을 사용하였다. 생체지표유전자의 개발을 위한 분석 방법으로는 NGS RNAseq 방법을 사용하였고, 생체지표유전자의 발현 양상을 관찰하기 위한 분석 방법으로는 RT-qPCR을 사용하였다. NGS RNAseq 분석을 통해 1,366개의 차별적 발현 유전자를 확인하였으며, 그 중에서 880개의 증가하는 유전자와 486개의 감소하는 유전자를 확인하였다. 생체지표유전자로는 heat shock protein 90 alpha (Hsp90α), heat shock protein 90 beta (Hsp90β) 및 cytochrome P450 1A (CYP1A)을 선정하였는데 이들 유전자는 NGS RNAseq 분석에서 수온의 변화에 민감하게 반응하는 유전자들이었다. 이들 유전자의 RT-qPCR을 통한 발현 양상은 NGS RNAseq 분석과 유사하게 나타났다. 이 연구의 결과는 다른 어종에도 적용할 수 있으며, 산업적으로도 유용하다고 생각된다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권3호
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• pp.817-823
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• 2023

제조 공장은 기후 변화에 따른 에너지 사용 절감 문제에 직면해 있다. 에너지 소비 절감은 생산 비용 절감 및 효율 개선과 같이 가장 중요한 문제 중 하나로 볼 수 있다. 제조 산업 군 중에서도 식품 에너지 소비 규모 증가는 식생활 수준 향상 및 인구 증가와 더불어 점차 높아지고 있다. 식품가공공장의 에너지 절감을 위해서는 에너지 다소비 공정에서의 에너지 소비 특성을 파악하고 분석하는 것이 중요하다. 이에 앞서 기존 에너지 소비량을 모니터링하고 분석하여 절감 방안을 도출하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 육가공류를 생산하는 중소기업 규모 식품가공공장을 사례 연구로 하여 batch식 가열 공정의 주기·단계 수준에서의 에너지 소비 구조를 파악하고 분석하고자 하였다. 이를 통해 개별 공정 작업 조건에서 얻을 수 있는 현실적이고 정량적인 목표를 수립하고자 하였다. 본 연구 결과는 향후 중소기업 식품 공장 공통 핵심 공정에 대한 확산 보급형 에너지 절감 FEMS 기술 개발의 기초 자료로 활용될 것이다.

• 한국산림과학회지
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• 제112권4호
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• pp.530-543
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• 2023

기후변화 대응과 탄소중립 사회로의 이행과정에서 중요한 역할을 담당한 산림이 제공하는 혜택의 사회적 가치는 점증해 왔다. 경제적·공익적 가치를 매개로 산림 부문 체계는 산주·임업인의 범주를 넘어 전체로서의 사회와 상호작용한다. 따라서 전체 사회의 관점에서 산림과 산림정책에 대한 공공 인식과 선호를 파악하는 것은 앞으로 산림정책 방향 설정에 있어서 중요하다. 이를 위해 본 연구는 산림청에서 설문조사 전문기관을 통해 1991년부터 2023년까지 7차례에 걸쳐 수행한 '산림에 관한 국민의식조사' 결과를 바탕으로 지난 32년간 의식변화를 시계열적 비교를 통해 분석하였다. 연구 결과 전반적인 산림정책에 대한 국민의 만족도는 높아졌으며, 산림녹화, 숲길·숲교육, 산림휴양시설 설치·운영 순으로 만족도가 높았고, 산지이용·관리, 산림재해 예방, 국제산림협력 순으로 만족도가 다소 낮은 것으로 나타났다. 또한, 국민은 숲가꾸기, 임도, 해외조림 정책은 지금보다 더 확대가 필요한 것으로 판단했다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_2호
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• pp.755-770
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• 2023

최근 심각한 기후변화, 기상이상 현상 등으로 인해 자연재난의 발생빈도 및 규모가 증가하고 있다. 대형화 재난 발생 시 시간·경제적 제약으로 인해 인공위성, 드론 등 원격탐사 기반의 재난관리의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 재난 발생 시 활용가능한 국내·외 위성들과 최근 우주산업 활성화에 따라 운용 중 및 개발 중인 차세대중형위성, 초소형위성의 현황과 대량의 위성영상들의 활용 기술 동향에 대해 정리하였다. 분석 기술로는 딥러닝의 근간인 인공지능 기술을 접목한 연구들이 있으며, 사용자 중심의 분석 준비 데이터(analysis ready data)를 활용할 수 있는 주요 플랫폼을 소개하였다. 또한 최근 발생된 대형재난인 홍수, 산사태, 가뭄, 산불을 중심으로 위성영상을 활용하여 피해분석을 함으로써 재난관리에 어떻게 활용될 수 있는지에 대해 확인하였다. 마지막으로 개발될 위성을 고려하여 재난 관리 단계별 활용방안에 대해 제시하였다. 본 연구를 통해 위성개발 및 운영현황, 최신 위성영상 분석기술 동향과 다종 위성영상을 활용한 재난대응 방안에 대해 제시되었다. 재난 진행단계에서는 예방과 대비 보다는 대응과 복구에 대한 위성영상의 활용도가 높은 것을 확인할 수 있었다. 향후 다종의 영상이 수급되었을 때 효과적인 재난관리를 위해 인공지능, 딥러닝 등 최신기술 융합 방안과 적용 가능성에 대한 연구를 수행할 예정이다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1143-1150
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• 2023

세계적 기후 위기와 저탄소 정책 이행으로 신재생 에너지에 관한 관심이 높아지고 이와 관련된 산업이 증가하고 있다. 이 중에서 태양 에너지는 고갈되지 않고 오염 물질이나 온실가스를 배출하지 않는 대표적인 친환경 에너지로 주목받고 있으며, 이에 따라 세계적으로 태양광 발전 시설 보급이 증가하고 있다. 하지만 태양광 발전은 지리, 날씨와 같은 환경의 영향을 받기 쉬우므로 안정적인 운영과 효율적인 관리를 위해 정확한 발전량 예측이 중요하다. 하지만 변동성이 큰 태양광 발전을 수학적 통계 기술로 정확한 발전량을 예측하는 것은 불가능하다. 이를 위해서 정확하고 효과적인 예측을 위해 딥러닝 기반의 기술에 관한 연구는 필수적이다. 또한, 기존의 딥러닝을 활용한 예측 방식은 장, 단기적인 예측을 나누어 수행하기 때문에 각각의 예측 결과를 얻기 위한 시간이 길어진다는 단점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 시계열 특성을 가진 태양광 발전량 데이터를 사용하여 장단기 통합 예측을 수행하기 위해 순환 신경망의 다대다 구조를 활용한다. 그리고 이를 다양한 딥러닝 모델들에 적용하여 학습을 수행하고 각 모델의 결과를 비교·분석한다.