2017년 고리 1호기 영구정지 이후 규제기관과 원전운영자는 2031년으로 예정된 부지 제염 및 복원을 수행하기 위해 사전준비 작업을 진행해오고 있다. 적절한 계획 수립 및 효과적인 규제활동을 위해서 규제지침 개발과 기술적 근거수립이 무엇보다 선행되어야 한다. 국내에선 연구용 원자로 해체경험이 있지만 상업용 원전은 없기 때문에 해외 해체 선도국의 부지복원사례연구를 통해 토양 제염과 관련한 기술사항 및 규제기준에 대한 정보를 제공한다면 고리 1호기 복원계획 및 규제기준 수립에 효과적일 것이다. 미국은 상업용 원전에 대한 다양한 해체경험을 축적해 왔으며 RESRAD 프로그램 및 MARSSIM 절차와 같은 체계를 개발 적용하여 오염된 부지의 조사, 제염, 복원 및 해제를 통합적으로 수행하고 있다. 이 논문에서는 미국의 5개 상업용 원전(해체완료 4개, 지연해체 1개)을 대상으로 심층 토양오염에 대한 부지복원 사례연구를 수행하였다. 심층토양의 경우 표층토양과 달리 미국에서도 정형화된 평가방법론이 아직 정립되어 있지 않았고, 오염평가시 지하수 영향을 고려해야 하는 특성이 있음이 확인되었다. 따라서 향후 고리 1호기 부지복원 전략수립 및 규제지침 개발에 고려할 만한 제안사항을 도출하고자 기술 및 규제 관점에서 심층토양에 대한 오염평가, 제염기준 수립, 제염작업 수행 및 결과 검증까지 단계별 주요사례를 정리하고, 미국 해체사업자가 적용한 심층토양 평가방법과 규제기관과 해체사업자 간에 논의된 주요 쟁점사항을 분석하여 시사점을 도출하였다.
목적 수술 전 초음파 검사에서 갑상선 종양의 재발을 예측할 수 있는 심층 학습 모델을 개발하고자 한다. 대상과 방법 수술 전 초음파에서 병리학적으로 확진된 갑상선 수술을 받은 229명의 환자(남성:여성 = 42:187, 평균 연령, 49.6세)의 대표적인 초음파 이미지를 포함시켰다. 각각 대표적인 횡축 또는 종축 초음파 이미지가 선택되었다. 신경 네트워크용 Python 2.7.6 및 Keras 2.1.5, convolutional neural network을 사용한 심층 학습이 사용되었다. 재발한 환자와 재발이 없는 환자의 임상 및 조직학적 특징을 비교하였다. 그룹 간의 심층 학습 모델의 receiver operating characteristic curve 곡선 아래의 영역은 재발 갑상선암을 예측하기 위한 심층 학습 모델의 예측에 사용되었다. 결과 전체 환자 229명 중 49명이 종양 재발(21.4%)을 보였다. 종양의 크기, 다원성은 재발이 없는 군과 재발 군에서 유의한 차이가 있었다(p < 0.05). 재발성 갑상선암 예측을 위한 심층 학습 모델의 전반적인 평균 area under the curve (이하 AUC) 값은 0.9 ± 0.06이었다. 평균 AUC는 macrocarcinoma에서 0.87 ± 0.03, microcarcinoma에서 0.79 ± 0.16이었다. 결론 갑상선암의 초음파 이미지를 이용한 심층 학습 모델로 갑상선암 재발의 예측 모델 구축의 가능성을 보여주었다.
본 연구에서는 심부 지하공간의 안정성을 평가하고자 심부 응력조건을 반영한 암석블록의 이축압축실험을 통하여 지하공동에서 손상 발생시 발생하는 음향방출 및 미소변형의 특성을 분석하였다. 음향방출 특성 분석 결과 지하공동에서 손상 발생 직전에 음향방출 신호의 주파수, 카운트, 에너지, 진폭 특성이 급격히 증가하였다. 특히 주파수와 카운트는 손상 전후에서 특성 차이가 크게 나타나 원형 공동의 손상 특성 분석에 적합한 음향방출 인자인 것으로 나타났다. 이미지상관기법 적용결과 실험 중 공동 주변에 변형이 집중되었음을 변형률의 공간적 분포를 통해 알 수 있었으며, 실험 종료 지점에서는 스폴링 현상이 발생하였음을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 원형 공동 손상시 음향방출 및 미소변형 특성은 심지층 활용을 위한 지하공동 안정성 평가의 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 일반적으로 연약지반 개량 공사에 사용하는 심층혼합처리 공법을 도심지 공사에서 지반개량 공법으로 적용하는 방안을 평가하였다. 심층혼합처리 공법을 협소한 도심지 현장에서도 시공이 가능하도록 소형화시킨 시공 장비를 사용하여 서울 시내 재개발 현장에서 기초 지반개량 목적으로 적용하고 개량한 지반의 강도 특성, 지반교반 시 발생한 진동, 시공위치와 인접한 석축구조물에 발생한 변위를 측정하였다. 강도 시험 및 현장계측 결과 심층혼합처리 공법은 원지반의 강도를 효과적으로 개량시켰으며 시공 시 발생시킨 진동과 인접 구조물에 발생한 변위가 미소하여 도심지 공사에서 요구하는 기준을 만족시키는 것으로 판단되었다. 따라서 심층혼합처리 공법은 소음 및 진동 문제가 중요한 고려사항인 도심지 공사에서 기초공법으로 유용하게 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 카지노기업 종사원의 감정노동이 소진 및 직무만족에 어떠한 영향을 미치는지 검증하고자 실시하였다. 분석 결과, 카지노기업 종사원의 감정노동 요인 중 심층행위는 정서적 탈진에 부(-)의 영향을 미치며, 표면적 행위는 정서적 탈진에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 심층행위와 감정제어는 개인적 성취감 결여에 부(-)의 영향을 미치며, 표면적 행위는 개인적 성취감 결여에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 드러났다. 심층행위와 감정제어는 비인간화에 부(-)의 영향을 미치는 반면, 표면적 행위는 비인간화에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 드러났다. 다음으로 카지노기업 종사원의 감정노동이 직무만족에 미치는 영향을 분석한 결과, 감정노동 요인 중 심층행위는 직업환경에 부(-)의 영향을 미치며, 표면적 행위는 직업환경에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 심층행위와 감정제어는 종사원의 보상 및 가치공유에 정(+)의 영향을 미치지만 표면적 행위는 보상 및 가치공유에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 드러났다. 한편 카지노기업 종사원의 감정노동은 공정성에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났으며, 감정노동 요인 중 감정제어만이 종사원의 근무환경에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다.
본 연구는 단일 단계 접착제의 표층과 심층 상아질에 대한 미세인장 결합강도의 차이를 평가하기 위해서 시행되었다. 발거된 상$\cdot$하악 대구치의 교합면측에 있는 표층 상아질과 심층 상아질을 각각 15개씩 노출시킨 후, 사용된 접착제에 따라 AQ군, L-Pop군, Xeno군으로 분류하여 복합레진을 축조하였다. 각 시편은 상아질과 복합레진 계면의 단면적이 $1.0mm^2$이 되도록 절단하였고, 각 군 당 20개의 시편을 사용하였다. 각 군의 미세인장 결합강도의 측정하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 표층과 심층 상아질 모두에서 Xeno III는 다른 접착제보다 가장 높은 결합강도를 나타내었다 (p<0.05). 또한 모든 접착제는 심층 상아질에서 보다 표층 상아질에서 더 높은 결합강도를 나타내었으나 이들 간에 통계학적 인 유의성은 접착제의 종류에 따라 다르게 나타났다.
IoT 네트워크에서 클러스터와 싱크 노드 사이의 게이트웨이 역할을 하는 클러스터 헤드의 전력 관리는 IoT 단말의 수가 증가함에 따라 점점 더 중요해지고 있다. 특히 클러스터 헤드가 이동성을 가진 무선 단말인 경우, IoT 네트워크의 수명을 위하여 전력 소모를 최소화할 필요가 있다. 또한 IoT 네트워크에서의 전송 딜레이는 IoT 네트워크에서의 빠른 정보 수집을 위한 주요한 척도 중 하나이다. 본 논문에서는 IoT 네트워크에서 정보의 전송 딜레이를 고려한 저전력 버퍼 관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 심층 강화학습 방법에서 사용되는 심층 Q 학습(Deep Q learning)를 사용하여 수신된 패킷을 포워딩하거나 폐기함으로써 전송 딜레이를 줄이면서도 소비 전력을 절약할 수 있다. 제안한 알고리즘은 비교에 사용된 기존 버퍼 관리 기법과 비교하여 Slotted ALOHA 프로토콜 기준 소모 전력 및 딜레이를 개선함을 보였다.
사용후핵연료 최종처분을 위해 심층처분은 세계적으로 가장 선호되는 방법이다. 이를 위해 선진국들은 자국 여건에 가장 잘 부합되는 고유의 처분시스템 개발에 주력하고 있거나, 일부 확보하여 상용처분사업에 적용하고 있다. 현재까지 알려진 대부분의 심층처분시스템은 공학적 및 천연방벽으로 구성된 다중방벽시스템이다. 이들 처분시스템은 수 천 년 ~ 수 십만 년 이상의 성능기간이 대하여 성능 안전성의 입증이 확인되어야 후속 상용처분사업에 적용 가능하다. 입증 현안과제들은 처분시스템의 상능 안전성 확보를 위해 수행되는 모든 행위 즉, 조사, 분석, 해석, 평가, 설계, 건설, 운영 및 폐쇄에 이르는 전 과정에 있어서 추진 과정과 결과에 대한 실현 가능성과 실증에 필요한 내용들이 해당된다. 이를 위해 대부분의 선진국들은 자국내 분포하는 대표적인 선호암종 지역에서 지하연구시설(URL)을 건설하여 실증 시연프로그램을 수행하거나 완성단계에 있다. 이 과정과 결과들은 후속되는 최종처분장 부지선정 과정에 평가기준으로 활용될 것이며, 최종처분시설의 성능 안전성평가에 필수적으로 적용하게 된다. 지하연구시설은 또한 규제-일반대중-전문가 등 다양한 이해당사자들로 하여금 심층처분의 안전성 수준에 대한 이해제고와 토론의 마당으로서 핵심적인 역할과 기능을 할 것으로 기대된다.
최근 기업의 지속가능경영 역량으로 대변되는 기업 ESG 성과(environmental, social, and corporate governance)가 투자의사 결정에 주요 요인 중 하나로 부각되고 있다. 전통적 ESG 성과 평가 프로세스는 평가기관마다의 고유 기준에 따라 질적 정성적 방식으로 수행되어 그 평가 소요 시간 및 비용이 큰 데 비해 투자의사 결정 시 신뢰성과 예측 가능성 및 적시성에 제약이 존재한다. 이에 본 연구에서는 정량화되고 공개된 기업 재무 정보를 활용하여 머신러닝을 통한 자동화된 기업 ESG 평가 예측을 시도하였다. 심층신경망 기법을 활용해 2019년부터 2021년까지 3년간 한국ESG기준원에서 제공한 1,780건의 ESG 평가에 대하여 총 12종(21,360건)의 시장 공개 재무 정보를 기반으로 예측 모형을 구축한 결과, 제안된 심층신경망 모형은 약 86%의 분류성능을 보여 여타 비교모형 대비 크게 높은 정확도를 나타냈다. 본 연구는 정량적이고 공개된 과거 기업 재무 정보만으로도 자동화된 프로세스를 통해 비교적 정확한 미래 ESG 평가 예측을 달성할 수 있었다는 점에 의의가 크다. 특히 기업 ESG 관련 정보 접근이 상대적으로 불리한 일반 투자자들의 입장에서 볼 때 낮은 비용과 적은 시간 투자로도 기업 ESG 성과 평가에 대한 예측 가능성과 적시성을 향상 시킬 수 있다는 점에 실용적 함의가 있다. 또한 본 연구는 향후 추가적인 국내외 데이터 수집 및 모형 고도화를 통해 기업 ESG 성과 예측 분야에서의 확장이 기대된다.
본 연구는 효율적 인적자원관리의 실행과 유지에 있어서 '일과 삶 균형(WLB: Work-Life Balance)' 정책의 중요성을 이론적·실증적 접근방식으로 규명하고자 하였다. 특히 본 연구에서는 WLB 정책을 유연근무제, 친가족정책, 개인신상지원 프로그램 등 3가지 차원으로 구분하여 제시하였으며, 분석대상을 공공조직과 민간조직으로 구분하여 기존 연구와의 차별화를 도모하였다. 연구모형 개발과 가설검증을 위해 제3차 여성가족패널(KLoWF) 자료를 바탕으로 WLB 정책과 정책 부합성, 직무만족도, 이직의도 간의 관계를 분석하였으며, 설문조사를 통한 양적 분석의 한계를 보완하기 위하여 공공조직 및 민간조직 여성 근로자와의 심층 인터뷰를 통한 질적 분석을 병행하였다. 분석결과, WLB 정책과 조직 효과성 간의 관계에 있어 공공조직과 민간조직 간의 유의미한 차이가 있음을 확인할 수 있었으며 심층 인터뷰를 통해 이러한 결과가 공공조직과 민간조직의 상호 이질적인 조직 문화, 제도, 구조적 특성에 기인하고 각 영역 구성원들의 서로 다른 욕구 및 동기 유발 체계에 의한 것임을 발견할 수 있었다. 이러한 분석결과를 바탕으로 본 연구에서는 각각의 조직 특성에 맞는 수요자 친화형 WLB 정책 구축의 필요성을 제안하고, WLB 정책 시행 측면의 문제점 및 개선방안 등을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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