• 한국습지학회지
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• 제23권1호
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• pp.67-73
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• 2021

도시화와 산업화로 인하여 불투수면적이 증가함에 따라 강우유출에 의한 비점오염원이 수계에 미치는 영향이 커지고 있다. 과거에는 비점오염원을 관리하기위해 장치형 시설(BMP)이 많이 사용되었으나 최근 LID(Low Impact Development)기술을 통해 자연적으로 처리하는 기술이 많이 활용되고 있다. 본 연구에서는 자연형 시설 중 식생체류지에서의 강우 모니터링을 실시한 데이터를 토대로 SWMM 모델을 통해 다양한 강우사상을 모의하였다. LID 모델링 연구의 특징으로 실데이터가 자연시설을 통해 얻은 결과이기 때문에 단기간 데이터로는 정확한 모델링 자료를 구축하기 어려워 정확한 모델을 구현하기가 힘들다는 특징이 있는데, 본 연구에서는 3년간 모니터링한 데이터를 통해 정밀한 모델을 구축하였다는 점에서 의의가 있다. 총 18회 모니터링한 실데이터를 모의하였으며, 유입량과 유출량, 오염물질 5개항목의 제거효율을 모의하였다. 성능평가를 실시한 결과 7개 항목 대부분이 우수한 지표를 나타내었으며, 상대적으로 TN과 TP 항목이 모의성능이 낮은 것으로 나타났다. 미래에는 우리나라도 상수도 시스템과 하수도 시스템이 실질적으로 통합되어 운영되는 통합물관리 시스템이 도입될 것으로 예상된다. 따라서, 본 연구결과는 미래형 통합물관리시스템에서 강우를 초기에 관리하는 단계에서 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 판단되며, 설치예상지역의 강우유출저감 및 오염물질 저감 정도를 사전에 예측할 수 있으며, 이를 통해 식생체류지의 과다설계를 방지할 수 있을 것으로 기대된다.

• 분석과학
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• 제33권6호
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• pp.262-273
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• 2020

식품 중 대표적인 오일 제형인 크릴오일 중에 불소 시험법 개발을 위해 식약처 "식품등 시험법 마련 표준절차에 관한 가이드라인"에 따라서 연소-이온크로마토그래피를 사용하여 크릴오일 중 불소 시험법을 개발하였다. 기존 크릴오일 중 불소 시험법은 전통적인 습식 전위차법이 사용되었으나, 신뢰성이 높지 않았고 국내에서는 이러한 오일 제형에 대해서는 불소 시험을 하는 식품검사기관이 없는 상황이었다. 이에 할로젠 시험법 관련 국가 및 국제표준으로 개발된 시험규격을 확인하였으며, 이 중에 오일 제형에 충분히 적용 가능한 연소-이온크로마토그래프 장비를 선택하여 크릴오일에 적합한 시험법을 개발하였다. 오일 제형의 특성상 시료준비 및 도입 시에 손실 및 각종 방해 (interference) 관련 우려를 사전 검토하여 다양한 실험을 통해서 최적의 시험법을 확립하였다. 개발된 오일 중 불소 시험법을 활용하여 유통되는 크릴오일 제품 11 개를 구입하여 불소함량 시험을 하였으며, 1개 시료를 제외한 대부분 제품들은 시험법에서 제시한 보고서 검출한계 미만으로 불검출을 확인하였다. 또한 불소가 검출되는 부분을 확인하기 위해 진행한 크릴새우 자체 시험한 결과, 크릴 부위에 따라서 농도가 다르긴 하지만, 몸통을 제외한 크릴 껍질부는 약 2,000 mg/kg ~ 3,000 mg/kg의 높은 불소함량이 검출됨을 확인하였다. 이후 확립된 시험법을 국제공인 시험기관 (ISO/IEC 17025) 2 곳에 시료를 의뢰하여 본 수행기관과 시험결과를 비교해 본 결과, 3개 실험실 간에 분산분석 통계처리에서 결과의 유의차가 없음을 확인하였고, 이에 본 내용을 토대로 크릴오일 중 불소함량 분석법 관련 시험법으로 적합함을 확인하였다.

• 한국기록관리학회지
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• 제22권1호
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• pp.43-59
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• 2022

전자적으로 생산된 공공기록물은 생산과 동시에 편철되고 보존기간이 부여되며 일정기간이 지나면 영구기록물관리기관으로 이관되어 보존된다. 이관 시 기록물관리 담당자가 기록물 분류정보를 확인하고 품질을 일정 수준으로 유지토록 해야 하지만, 이관된 기록물의 분류는 기록물 정리/기술 업무로 편성되어 있고, 대부분의 정리/기술 업무는 수작업에 의존하고 있어 당해 연도에 처리해야 할 기록물 수량을 맞추기 어려운 실정이다. 이에 본 연구는 이관 기록물 분류 업무의 효율화와 일관된 기준을 유지하기 위한 방안을 제안하고자 한다. 이를 위해 먼저 국가기록원에서 수행하고 있는 현행의 기록분류 업무 프로세스를 분석하고 개선 요구사항을 수렴하여 분류 업무의 수작업을 최소화하기 위한 방안으로 이관된 기록물의 편철 정보, 즉 목록에 기반한 분류 이상치 후보를 판별하는 과정을 도출·체계화하였다. 나아가 제안한 이상치 판별 프로세스를 실제 국가기록원으로 이관된 기록물을 대상으로 적용하고, 그 결과를 규격화하여 추후 기계학습에 활용 가능한 학습데이터 형식으로 구축하였다. 본 연구의 궁극적인 목적은 지능형 전자기록 관리 환경 구축을 위한 사전 단계로, 기록관리 업무 내 기계학습 기법이 적용 가능한 문제 유형을 선별하고 자동화하는 방안을 모색하고자 한다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.411-421
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• 2021

논문의 목적은 Q방법론을 사용하여 COVID-19 시대의 의료 언택트 서비스 캠페인 인식을 확인하고 그 의미를 논의하는 것이었다. 이 연구에서는 위와 같은 연구주제와 목적을 위하여 주관성 연구분석을 사용하였다. 또한 이 분석은 연구문제로서, 1) 언택트 의료서비스 캠페인 인식의 유형들은 어떠하며, 2) 논의된 유형들 간의 유사한(일치하는) 특성과 함의점(시사점)들은 무엇인지에 관하여 점검(진단)하였다. Q진술문들은 사전 조사에 참여한 대학생들(설문조사 응답자)과의 인터뷰를 통한 Q모집단으로 최종 구성되었다. 그리고 사용처리된 Q-과정체제는 PC QUANL 프로그램의 Q요인분석을 통하여 분석되었다. 본 논의에서 사용된 Q방법론은 COVID-19 시대의 의료 언택트 서비스 캠페인 인식에 관한 주관적인 성향을 알아보기 위하여 사용되었다. 연구분석의 결과, 총 4개의 유형이 확인되었으며, 1유형(N=7)은 '신뢰 및 공지 유형', 2유형(N=4)은 '정부적 차원의 공지 유형', 3유형(N=3)은 '의학적 정보의 공지 유형', 4유형(N=2)은 '공감적 정보 유형' 등으로 분류되었다. 이와 같은 통찰력있는 논의분석은 COVID-19 시대의 의료 언택트 서비스와 관련된 응답자들의 주관성 유형요인들을 확인하고 진단하는 데 도움을 주었다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.29-41
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• 2022

본 논문에서는 대표적인 보급형 장비인 키넥트를 활용하여 실시간으로 사용자 캐릭터의 자세를 제어하고, 상대 캐릭터와 함께 자연스러운 상호작용 동작을 수행하는 실시간 상호작용 애니메이션 시스템을 소개한다. 해당 상호작용 애니메이션 시스템은 실시간으로 두 캐릭터의 상호작용 동작을 연출하는 시스템으로, 사용자는 키넥트를 이용한 자세 입력을 통해 사용자 캐릭터의 동작을 제어하고 상대 캐릭터는 사용자 캐릭터의 동작에 따라 반응하는데 이 반응 동작은 시스템에 의해 자동으로 결정된다. 전처리 과정은 예제 동작 데이터 정보를 사전에 관측 및 분석하여 맵핑 모델을 생성하고, 실시간 처리 과정에서는 사용자의 실시간 입력에 맞는 두 캐릭터의 자세(동작)을 실시간으로 생성 및 보정 후 최종 결과 애니메이션을 화면에 출력한다. 실험 결과를 통해 해당 시스템은 사용자의 입력 동작에 맞추어 상대 캐릭터는 적절한 대응 동작을 수행하고, 화면상의 두 캐릭터가 서로 상호작용 동작을 연출하는 것을 확인할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 기술 및 아이디어는 응용하여 실제 사용자 상호작용 소프트웨어 개발에 적용할 수 있고, 이를 통해 사용자에게 더 나은 몰입감을 제공할 수 있을 것이다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제22권12호
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• pp.65-70
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• 2021

우리나라 제방 중 내부침식에 의한 붕괴는 약 10% 이상을 차지하고 있다. 내부침식 뿐만 아니라 월류, 제체 불안정 등으로 인한 제방의 붕괴를 사전에 방지하고 최소한의 피해를 위하여 다양한 연구들이 시도되고 있고, 그 중 하나가 바이오폴리머 적용에 관한 연구이다. 바이오폴리머의 적용 분야에는 강도, 식생, 내침식성으로 나뉘며 본 연구에서는 내침식성에 대한 내용을 다룰 것이다. 본 연구의 목적은 모형제방의 다짐도 및 내부침식 유도로에 따른 붕괴양상을 검토하고 적합한 조건을 선정하여 바이오폴리머 혼합토 제방의 효과를 검증하기 위한 실규모 실험 기초자료를 확보하는 것이다. 모형제방의 다짐도를 상, 중, 하로 나누어 각각의 유도로 조건에 따른 침식양상을 검토하여 가장 적합한 실험 조건을 선정하였으며, 바이오폴리머 혼합토 처리 유무에 따른 효과를 확인하였다. 실험결과, 바이오폴리머 혼합토를 적용한 제방에서의 내부침식률이 크게 감소하였으며, 실제 제방에 적용이 가능할 것으로 판단된다. 그러나 본 연구에서는 스케일을 축소시킨 모형제방에 바이오폴리머 혼합토를 적용하여 실제 적용 가능한지 여부를 연구하였다. 따라서, 실제 현장적용성 평가를 위해서는 실규모 제방실험이 필요할 것으로 판단된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권3B호
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• pp.221-230
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• 2009

국내 주요 상수 취수원은 동일한 하천 및 호수에 하수 처리장이 위치해 있어 처리 방출수로 인한 악영향을 받게 된다. 또한 하천을 따라 건설된 도로나 교량에서 발생하는 교통사고나 수질 오염사고로 인한 하천 내의 오염물 유입은 취수장 운영에 큰 어려움을 주게 된다. 특히 우리나라 주요 상수원에 해당하는 팔당호의 경우 호수면적에 비해 유역면적이 상당히 크기 때문에 다양한 수질 오염사고에 노출되어 있다. 따라서 사전에 발생 가능한 수질사고를 모의하고 이에 대한 대책을 모색하는 일이 매우 중요하다. 본 연구에서는 팔당호 주변에서 발생할 수 있는 수질 오염사고에 대한 수질모의를 수행하였다. 2차원 수치모형을 이용하여 사고로 유입된 오염물질의 혼합거동을 모의하였고, 팔당호에 위치한 주요 취수장에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해서 2차원 흐름모형인 RMA-2를 이용하여 유속장을 모의하고, 이 결과를 2차원 하천수질 해석모형인 RAM4에 입력하여 오염물질의 시간에 따른 거동을 분석하였다. 갈수기 수질사고 발생시 저감방안으로써 남한강과 북한강의 유량증대에 따른 오염물질의 희석 및 수세 효과에 대해 분석하였다. 분석결과 유량증대에 따라 오염물질의 최대 농도는 더 높아지면서 더 빠르게 이동하는 현상을 관찰할 수 있었다. 따라서 오염물질이 주입된 지점에서의 초기 희석 효과보다는 빨라진 흐름에 의한 수세 효과가 훨씬 더 크게 나타난 것으로 판단된다. 이를 통해 독성 오염물질로 인한 수질사고 발생시 유량증대에 의한 수세 효과가 취수장 운영에 있어 유리한 대책이 될 수 있음을 확인할 수 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권1D호
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• pp.115-123
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• 2006

최근 국내 건설계약 문화가 선진화 되어가고 클레임 발생 건수가 증가함에 따라 클레임 관리의 중요성이 부각되고 있다. 선진 외국의 경우 분쟁 예방 및 건설 분쟁에 따른 문제점을 최소화하기 위한 클레임 관리 기법의 개발 및 클레임 자료의 데이터베이스화 방안에 관한 연구가 지속적으로 이루어져 왔으나, 국내의 경우 최근 클레임 발생 건수의 급속한 증가 추세에도 불구하고 이에 대한 연구는 매우 미흡한 실정이다. 본 연구의 목적은 클레임 판례/사례, 유권해석 및 법률조항의 분석을 통해 규명된 원인요소를 중심으로 클레임의 예방과 해결을 위한 분류체계 및 알고리즘을 개발하고, 웹 및 데이터베이스 기술을 활용하여 건설 프로젝트 참여 주체들이 자신의 클레임 사안들을 보다 쉽게 분석하고 예방과 해결을 위한 의사결정을 지원할 수 있도록 하는 전산화 시스템을 개발하는 것이다. 개발 시스템의 활용을 통해 건설 프로젝트 참여 주체는 클레임 판례/사례, 유권해석, 법률조항, 책임관계 및 타당성 등을 체계적으로 분석하여 예측 가능한 클레임을 사전에 대비하고 발생된 클레임 사안에 효과적으로 대처하여 클레임 처리 업무의 효율성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_4호
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• pp.1111-1123
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• 2023

원격탐사 영상을 이용한 지표 속성의 변화를 모니터링 하기 위해서 딥러닝(deep learning) 모델을 이용한 의미론적 영상 분할 방법이 최근에 널리 사용되고 있다. 대표적인 의미론적 영상 분할 딥러닝 모델인 UNet 모델을 비롯하여 다양한 종류의 UNet 기반의 딥러닝 모델들의 성능 향상을 위해서는 학습 데이터셋의 크기가 충분해야 한다. 학습 데이터셋의 크기가 커지면 이를 처리하는 하드웨어 요구 사항도 커지고 학습에 소요되는 시간도 크게 증가되는 문제점이 발생한다. 이런 문제를 해결할 수 있는 방법인 전이학습은 대규모의 학습 데이터 셋이 없어도 모델 성능을 향상시킬 수 있는 효과적인 방법이다. 본 논문에서는 UNet 기반의 딥러닝 모델들을 대표적인 사전 학습 모델(pretrained model)인 VGG19 모델 및 ResNet50 모델과 결합한 세 종류의 전이학습 모델인 UNet-ResNet50 모델, UNet-VGG19 모델, CBAM-DRUNet-VGG19 모델을 제시하고 이를 건물 추출에 적용하여 전이학습 적용에 따른 정확도 향상을 분석하였다. 딥러닝 모델의 성능이 학습률의 영향을 많이 받는 점을 고려하여 학습률 설정에 따른 각 모델별 성능 변화도 함께 분석하였다. 건물 추출 결과의 성능 평가를 위해서 Kompsat-3A 데이터셋, WHU 데이터셋, INRIA 데이터셋을 사용하였으며 세 종류의 데이터셋에 대한 정확도 향상의 평균은 UNet 모델 대비 UNet-ResNet50 모델이 5.1%, UNet-VGG19 모델과 CBAM-DRUNet-VGG19 모델은 동일하게 7.2%의 결과를 얻었다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.1007-1016
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• 2023

본 연구에서는 인삼 및 생약류의 전통적 건조 가공방법 대비 증숙 가열건조 과정을 거쳐 홍삼화로 기능성 성분 함량 및 활성 증대로 홍삼 및 생약류에 다량 함유된 polyphenols 및 flavonoids 등 기능성 물질이 항산화활성 특성에 미치는 영향 및 향미 효과를 비교하였다. 실험 결과에 의하면, 사전 열처리 과정을 추가하는 것에 의해 DPPH 라디컬 소거능, polyphenols 및 flavonoids 등 항산화성이 현저하게 증가되었다. 또한 수삼을 증숙 가열건조 홍삼 제조과정 중에 amino-carbonyl 갈색화 반응이 촉진되어 갈색도가 증가되고 구수한 향미를 갖게 되었다. 그러나 홍삼에 함유된 주효 약효성분인 ginsenosides의 함량은 쓰고 텁텁한 맛의 주된 요인이 되었다. 또한 홍삼의 로스팅 처리 후 분말 제조로 쓰고 텁텁한 맛이 상당히 개선되었으나 한편 한방에서 십전대보탕 및 사물탕 등 자양강장 처방에 주요 약재로 사용되는 당귀, 천궁, 작약은 생약 특이의 향미가 매우 강하고 쓰고 텁텁한 맛이 매우 강하여 즉석 추출용 재료로 사용하기 위해서는 제조과정에서 증숙가열 제조방법이 필요한 것으로 검토되었다.