에너지 자원의 안정적 확보 어려움, 화석연료 이용에 따른 온실가스 방출로 지구 온난화 현상 등의 문제가 대두됨에 따라 재생에너지 개발에 대한 관심이 증가하고 있다. 조석현상은 일정한 주기를 가지고 정기적으로 발생하는 규칙성이 존재하므로 사전에 정확한 예측이 가능하여 에너지 회수 측면에서 이점이 있다. 따라서 조석을 에너지원으로 활용하기 위한 다양한 방법이 고안되어왔다. 방조제를 활용한 조력발전은 많이 운영되는 대표적인 방식이지만, 조지내 조차 감소, 수질 변화, 생태계 변화 등으로 조력발전 사업 추진이 지연되거나 중단되고 있다. 본 연구에서는 방조제가 이미 설치되어 있는 해역에 적용가능한 조력발전 장치의 개발 및 성능 검증을 위하여 현장실험을 실시하였다. 2개의 수조 및 관수로, 개수로, 웨어 그리고 수차 및 발전기를 이용하여 4종류의 실험을 수행한 결과, 10 kW 이상의 출력과 효율 60% 이상이 가능한 발전시스템 개발 가능성을 확인하였다. 이러한 연구결과는 기존 방조제를 활용한 소규모 조력발전에 활용할 수 있다.
최근 의학계에서도 딥러닝 기술을 이용한 질병의 치료결과 예측 연구가 활발하다. 그러나, 소규모 환자 데이터와 특정한 딥러닝 알고리즘을 선택·활용, 연구를 진행하여 특정 조건 아래에서 의미 있는 결과를 보여주었다. 본 연구에서는 연구 결과의 일반화를 위하여 환자 대상을 좀 더 확대·세분화하여 80대·90대·100대 남녀 대상으로 폐암 진단 후 사망률 예측 연구 결과를 도출하였다. 건강보험심사평가원의 대규모 진료 정보와 다종의 딥러닝 알고리즘을 제공하는 AutoML을 이용, 80대·90대·100대 남녀의 폐암 진단 후 84개월간의 사망률 예측을 위해 Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost, Logistic Regression 등 5개 알고리즘별 모델을 생성하고 이를 통해 예측 성능을 비교하고 사망률에 영향을 미치는 요인에 대한 분석도 추진하였다. 연구 결과, 80대와 90대에서 남성이 여성보다 사망 예측률이 더 높았으며 100대에서는 여성의 사망 예측률이 남성보다 높게 나타났다. 그리고 사망률에 가장 큰 영향을 미치는 요인으로는 치료기간으로 분석되었다.
본 연구는 강우 발생시 유량을 추정하는 것에 목적이 있다. 이를 위해 본 연구는 선행연구의 모형 개발방법론에서 벗어나 딥러닝 알고리즘 중 하나인 합성곱 신경망 (convolution neural network)과 수문학적 이미지 (hydrological image)를 이용하여 강우 발생시 유량을 추정하였다. 합성곱 신경망은 일반적으로 분류 문제 (classification)을 해결하기 위한 목적으로 개발되었기 때문에 불특정 연속변수인 유량을 모의하기에는 적합하지 않다. 이를 위해 본 연구에서는 합성곱 신경망의 완전 연결층 (Fully connected layer)를 개선하여 연속변수를 모의할 수 있도록 개선하였다. 대부분 합성곱 신경망은 RGB (red, green, blue) 사진 (photograph)을 이용하여 해당 사진이 나타내는 것을 예측하는 목적으로 사용하지만, 본 연구의 경우 일반 RGB 사진을 이용하여 유출량을 예측하는 것은 경험적 모형의 전제(독립변수와 종속변수의 관계)를 무너뜨리는 결과를 초래할 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 임의의 유역에 대해 2차원 공간에서 무차원의 수문학적 속성을 갖는 grid의 집합으로 정의되는 수문학적 이미지는 입력자료로 활용했다. 합성곱 신경망의 구조는 Convolution Layer와 Pulling Layer가 5회 반복하는 구조로 설정하고, 이후 Flatten Layer, 2개의 Dense Layer, 1개의 Batch Normalization Layer를 배열하고, 다시 1개의 Dense Layer가 이어지는 구조로 설계하였다. 마지막 Dense Layer의 활성화 함수는 분류모형에 이용되는 softmax 또는 sigmoid 함수를 대신하여 회귀모형에서 자주 사용되는 Linear 함수로 설정하였다. 이와 함께 각 층의 활성화 함수는 정규화 선형함수 (ReLu)를 이용하였으며, 모형의 학습 평가 및 검정을 판단하기 위해 MSE 및 MAE를 사용했다. 또한, 모형평가는 NSE와 RMSE를 이용하였다. 그 결과, 모형의 학습 평가에 대한 MSE는 11.629.8 m3/s에서 118.6 m3/s로, MAE는 25.4 m3/s에서 4.7 m3/s로 감소하였으며, 모형의 검정에 대한 MSE는 1,997.9 m3/s에서 527.9 m3/s로, MAE는 21.5 m3/s에서 9.4 m3/s로 감소한 것으로 나타났다. 또한, 모형평가를 위한 NSE는 0.7, RMSE는 27.0 m3/s로 나타나, 본 연구의 모형은 양호(moderate)한 것으로 판단하였다. 이에, 본 연구를 통해 제시된 방법론에 기반을 두어 CNN 모형 구조의 확장과 수문학적 이미지의 개선 또는 새로운 이미지 개발 등을 추진할 경우 모형의 예측 성능이 향상될 수 있는 여지가 있으며, 원격탐사 분야나, 위성 영상을 이용한 전 지구적 또는 광역 단위의 실시간 유량 모의 분야 등으로의 응용이 가능할 것으로 기대된다.
미래 전장은 지·해·공·우주·사이버로 확대되고 있다. 이로 인해 미래의 군사작전은 다양한 전장 도메인에서 동시·복합적으로 수행될 것으로 예상된다. 또한 인공지능, loT, 빅데이터 등 경제, 사회, 국방 전 분야에 걸쳐 혁신을 일으키는 융합기술 적용이 추진되고 있다. 그러나 현재의 한국군 C4I체계는 하나의 DB서버에 다양한 전투수행기능 DB를 관리하고 있어 전장 데이터 활용, 데이터 정보 유통 속도, 작전 반응 시간 등에서 전투 수행, 효율성이 크게 저하되고 4차 산업혁명 기술 적용이 어렵다는 문제점을 갖고 있다, 이를 해결하기 위해 인공지능, loT, 5G, 빅데이터, 클라우드 등 4차 산업혁명 기술을 한국군 C4I체계에 어떻게 적용할 것인지 연구가 필요하나 이에 대한 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 현재 한국군 C4I체계의 문제점을 분석하고, 미래전 양상에 적합한 통합 C4I체계로 발전하기 위해 작전임무, 네트워크 및 데이터링크 컴퓨팅 환경, 사이버 작전, 상호운용성 및 연동능력 측면에서 4차 산업혁명 기술을 적용하는 방안을 제시한다.
우리 생활주변에서 사용하고 있는 화학물질의 연소과정을 차단하거나 지연시키기 위해 사용되고 있는 다양한 종류의 난연제 중 브롬화난연제는 가격이 저렴하고 가격에 비하여 성능이 우수하여 많이 사용되고 있으나, 제품에 첨가하거나 반응시키는 과정에서 제품 중에 부산물로 브롬화다이옥신의 생성원인물질로 많은 관심을 보이고 있다. 현재 브롬화난연제의 위해성에 대한 많은 연구가 추진되고 규제가 강화되고 있으나, 브롬화다이옥신류는 전처리 과정 중에 빛에 의해 광분해되고, 분자량이 커서 GC (Gas Chromatograph)로 분리하는데 어려움이 많아 연구가 많이 이루어지지 않은 실정이다. 따라서 현재 관심이 대두되고 있는 브롬화난연제와 비의도적 부산물로 생성되는 브롬화다이옥신류의 일반적인 현황, 관리동향, 생성 경로, 잔류농도, 분석방법 등 최근의 연구동향에 대하여 조사하였다.
현재 우리나라의 교통정책은 도로의 신설 확장은 지양하고, 도로의 선형 및 시설을 개량하여 안전성을 증대시키고, 친환경적이며 효율적으로 운영할 수 있는 방향으로 나아가고 있다. 이는 국가 도로사업 중 하나인 제2차 국도 5개년계획('06~'10)이 확장 53건(71%), 개량 22건(29%)인 반면, 제3차 국도 5개년계획('11~'15)은 확장 22건(30%), 개량 50건(70%)로 변화된 것으로 나타나고 있다. 이러한 시설개량위주의 도로사업을 좀 더 효과적으로 추진하기 위해서는 도로의 안전성을 객관적이고 과학적으로 판단하여 사업을 선정하고, 사업에 따른 안전성 향상에 대한 평가가 이루어져야 한다고 판단된다. 본 연구는 이러한 도로별 안전성 분석 및 평가를 위한 모형을 개발하는데 목적이 있다. 본 연구의 주요내용은 미국의 HSM (Highway Safety Manual)을 근간으로 하여 한국실정에 맞게 도로의 안전성을 분석하고 평가할 수 있는 모형을 개발하는 것이다. 모형 정립을 위한 데이터 구축은 전라북도 권역 5개 국도호선을 대상으로 기하구조 요인이 동일하다고 판단되는 구간을 동질성 구간으로 구분하였고, 구분된 1,452개 구간에 대하여 도로 기하구조, 시설물, 교통량, 기상상태, 토지이용 등의 대표값을 수집하였다. 수집된 자료는 교통사고와 각 도로요소의 상관관계 분석을 수행하여 어떠한 요인이 교통사고에 큰 영향을 미치는지 분석하였고, 이를 바탕으로 음이항회귀모형으로 사고모형을 정립하였다. 개발된 모형을 가지고 교통량과 도로구간연장을 이용하여 발생사고건수를 예측하는 안전성능함수와 도로기하구조 및 교통특성 등의 변화에 따라 사고빈도 변화를 결정하는 사고수정계수를 도출하였다.
쓰레기 소각장이나 산업체의 폐열을 농업에 활용한 사례는 몇몇 있었다. 그러나 온배수를 농업에 활용한 사례는 전무하였으며, 치어, 종패 등을 양식하는 수산업이 대부분이었다. 본 연구에서는 화력발전소의 온배수(폐열)를 열원으로 이용하는 120 RT 규모의 냉난방시스템을 제주특별자치도 서귀포시 안덕면 소재의 $5,280m^2$ 아열대 작물(망고) 재배온실에 설치, 10월에서 다음해 2월까지 약 5개월 동안 난방을 실시하여 난방에너지 비용 절감 효과 등 분석하였다. 난방에너지 비용 절감효과는 면세경유에 대하여 87%이였으며, 또한 발전소의 온배수를 에너지원으로 재활용함으로서 62%의 이산화탄소 배출 저감 효과를 얻었다. 본 연구를 계기로 2015년에 해수가 수열에너지 분야로 재생에너지에 포함되었다. 해수의 표층의 열을 히트펌프를 사용하여 변환시켜 얻은 에너지라는 수열에너지 분야의 기준과 범위를 볼 때, 이는 온배수가 재생에너지에 포함되었다고 말해도 과언이 아닐 것으로 사료된다. 그 이유는 온배수도 해수임에도 불구하고 온도가 일반 해수보다 $7{\sim}8^{\circ}C$ 높아, 일반 해수를 히트펌프의 열원으로 이용하는 것보다 온배수를 열원으로 이용했을 때 히트펌프의 성능이 높기 때문이다. 또한 같은 해 농식품부의 폐열 재이용 시설 지원 사업이 발표되어, 발전소 온배수뿐만 아니라 산업체와 소각장의 폐열을 농업에 활용하면 지원을 받을 수 있게 되었다. 이 사업에 의하여 2015년 당진시, 하동군, 제주시, 곡성군이 선정되었으며, 2016년 태안군, 서귀포시 등이 선정되어, 2016년 말 곡성군과 제주시가 공사를 완료, 농업에 폐열을 활용하고 있으며(제주시는 발전소, 곡성군은 산업체 폐열을 이용하고 있음), 기타 지역은 추진 중이다.
본 연구는 미세먼지에 대한 야외활동의 위험인식의 논란에 따른 미세먼지 우려의 본질을 파악해보고자 미세먼지의 노출로 건강에 영향을 많이 받는 자전거 커뮤니티를 대상으로 카페글과 댓글을 수집하여 분석하였다. 그 결과 첫째, 정부에서 주도한 미세먼지 정책은 매 시기별로 견고해지고, 세분화되고 있었지만 자전거 커뮤니티 내에서의 미세먼지 위험인식은 시간흐름에 따라 논의가 활성화되고, 심각해지고 있었다. 둘째, 미세먼지 우려로 인한 야외활동 인식변화를 분석한 결과 자전거 커뮤니티 회원들은 날씨 변수보다 미세먼지 등급에 따라 야외활동 여부가 달라지는 양상을 보였다. 또한 국내 미세먼지 수치나 마스크 성능에 대한 불신과 맞물리면서 일상생활과 건강에 심각한 위협을 주는 공포의 대상으로 변화되고 있었다. 궁극적으로 이러한 미세먼지 위험인식은 주로 야외에서 즐겼던 자전거활동 일부를 실내공간으로 이동하게 하였다. 하지만 경관, 사람, 날씨 등 야외에서 다양한 요소들을 누리며 즐겼던 자전거활동에 비해 단조로운 실내 자전거운동은 헬스, 요가 등의 다른 실내운동 유형으로 전환되고 있었다. 종합적으로 살펴보면 미세먼지에 대한 자전거 이용객의 위험인식이나 야외 자전거활동의 인식변화는 정부나 지자체 등에서 제공하는 미세먼지 농도수치의 정확성, 중국영향, 국내 어플리케이션 신뢰성, 마스크 성능, 미세먼지 농도 제시방법(숫자제시형, 점적 데이터 제공) 등 정책 불신과 검증되지 않는 과도한 정보 오류로 인한 논란이 가장 큰 역할을 하고 있는 것으로 도출되었다. 따라서 모든 계층을 아우르는 종합적 사회방안이나 정부주도형 미세먼지 정책을 제시하기보다 자전거 이용객들의 눈높이에서 미세먼지로 인한 건강상의 위험을 인지하는 것이 필요하다. 또한 총체적 유기적으로 미세먼지를 인식하도록 돕는 체감형 위험 커뮤니케이션이나 교육 및 홍보과정이 선행되어야 하고, 단계별 토의를 통한 사회적 합의와 함께 향후 야외활동 유형별로 세분화된 체계적 연구가 추진되어야할 것으로 판단된다. 이에 따라 본 연구는 정부와 지자체, 언론, 국민들의 효과적인 커뮤니케이션 방향 모색을 위한 학술적 근거로 제공될 수 있을 것으로 기대된다.
군(軍)에서 방위력개선사업(이하 방위사업)은 매우 투명하고 효율적으로 이루어져야 함에도, 방위사업 관련 법 및 규정의 과도한 다양화로 많은 실무자들이 원활한 방위사업 추진에 어려움을 겪고 있다. 한편, 방위사업 관련 실무자들이 각종 문서에서 다루는 법령 문장은 문장 내에서 표현 하나만 잘못되더라도 심각한 문제를 유발하는 특징을 가지고 있으나, 이를 실시간으로 바로잡기 위한 문장 비교 시스템 구축에 대한 노력은 미미했다. 따라서 본 논문에서는 Siamese Network 기반의 자연어 처리(NLP) 분야 인공 신경망 모델을 이용하여 군(軍)의 방위사업 관련 문서에서 등장할 가능성이 높은 문장과 이와 관련된 법령 조항의 유사도를 비교하여 위법 위험 여부를 판단·분류하고, 그 결과를 사용자에게 인지시켜 주는 '군(軍) 보고서 등장 문장과 관련 법령 간 비교 시스템' 구축 방안을 제안하려고 한다. 직접 제작한 데이터 셋인 모(母)문장(실제 법령에 등장하는 문장)과 자(子)문장(모(母)문장에서 파생시킨 변형 문장) 3,442쌍을 사용하여 다양한 인공 신경망 모델(Bi-LSTM, Self-Attention, D_Bi-LSTM)을 학습시켰으며 1 : 1 문장 유사도 비교 실험을 통해 성능 평가를 수행한 결과, 상당히 높은 정확도로 자(子)문장의 모(母)문장 대비 위법 위험 여부를 분류할 수 있었다. 또한, 모델 학습에 사용한 자(子)문장 데이터는 법령 문장을 일정 규칙에 따라 변형한 형태이기 때문에 모(母)·자(子)문장 데이터만으로 학습시킨 모델이 실제 군(軍) 보고서에 등장하는 문장을 효과적으로 분류한다고 판단하기에는 제한된다는 단점을 보완하기 위해, 실제 군(軍) 보고서에 등장하는 형태에 보다 더 가깝고 모(母)문장과 연관된 새로운 문장 120문장을 추가로 작성하여 모델의 성능을 평가해본 결과, 모(母)·자(子)문장 데이터만으로 학습시킨 모델로도 일정 수준 이상의 성능을 확인 할 수 있었다. 결과적으로 본 연구를 통해 방위사업 관련 군(軍) 보고서에서 등장하는 여러 특정 문장들이 각각 어느 관련 법령의 어느 조항과 가장 유사한지 살펴보고, 해당 조항과의 유사도 비교를 통해 위법 위험 여부를 판단하는 '실시간 군(軍) 문서와 관련 법령 간 자동화 비교 시스템'의 구축 가능성을 확인할 수 있었다.
최근 들어 무선 인터넷이 발전하고, PDA, HPC의 보급이 늘어남에 따라 GIS(Geographic Information System)와 관련된 연구 및 개발이 점차적으로 위치 기반 서비스(LBS: Location Based Service)를 제공하기 위한 실시간 모바일 GIS로 변화해 가고 있다. LBS를 효과적으로 제공하기 위해서는 이동 객체의 동적인 상황을 효과적으로 처리할 수 있는 실시간 GIS 플랫폼과 위치 데이타의 특성을 반영한 위치 인덱스가 필요하다. 위치 데이타는 이전의 GIS에서 사용되는 것과 동일한 데이타 타입(예, 점)이 사용되지만 위치 데이타의 관리는 이전 GIS와는 다른 처리 방식을 사용해야 한다. 이를 위하여 본 논문에서는 대용량의 위치 데이타를 효율적으로 처리할 수 있는 HBR-tree를 이용한 실시간 모바일 GIS의 개발에 대하여 연구하였다. 본 연구에서 개발된 실시간 모바일 GIS는 HBR-tree와 실시간 GIS 플랫폼으로 구성되어 있다. HBR-tree는 R-tree와 공간 해쉬가 결합된 위치 인덱스이다. 그러므로, 위치 데이타가 빈번하게 변경되더라도 갱신 연산은 HBR-tree의 동일한 해쉬 테이블에서 일어나기 때문에 다른 트리 기반 인덱스에 비하여 갱신 연산이 적으며, 검색 연산은 R-tree의 검색 메커니즘을 이용하기 때문에 공간 데이타를 신속하게 검색할 수 있다. 본 논문에서 실시간 GIS 플랫폼은 주기억장치 데이타베이스 시스템의 기능이 확장된 실시간 GIS 엔진, 공간 및 비공간 데이타를 서버와 클라이언트로 전송하기 위한 미들웨어, 그리고 모바일 장치에서 동작하는 모바일 클라이언트로 구성되어 있다. 특히, 본 논문에서는 실험적 방법을 사용하여 HBR-tree와 실시간 GIS 엔진의 성능 평가 결과에 대해서도 기술하였다. 확보하며 이루어져야 가능하다. 여러 지자체를 중심으로 수행된 지자체 GIS 감리와 컨설팅의 경험을 통해 도출된 문제점들을 일반화시켜 정리하였으며, 이를 통해 지자체 GIS사업의 추진 및 운영모델을 제시하였다. 표시할 수 있음으로서 의사결정에 보다 많은 도움을 줄 수 있을 것이다. 비트율의 증가와 화질 열화는 각각 최대 1.32%와 최대 0.11dB로 무시할 수 있을 정도로 작음을 확인 하였다.을 알 수 있었다. 현지관측에 비해 막대한 비용과 시간을 절약할 수 있는 위성영상해석방법을 이용한 방법은 해양수질파악이 가능할 것으로 판단되며, GIS를 이용하여 다양하고 복잡한 자료를 데이터베이스화함으로써 가시화하고, 이를 기초로 공간분석을 실시함으로써 환경요소별 공간분포에 대한 파악을 통해 수치모형실험을 이용한 각종 환경영향의 평가 및 예측을 위한 기초자료로 이용이 가능할 것으로 사료된다.염총량관리 기본계획 시 구축된 모형 매개변수를 바탕으로 분석을 수행하였다. 일차오차분석을 이용하여 수리매개변수와 수질매개변수의 수질항목별 상대적 기여도를 파악해 본 결과, 수리매개변수는 DO, BOD, 유기질소, 유기인 모든 항목에 일정 정도의 상대적 기여도를 가지고 있는 것을 알 수 있었다. 이로부터 수질 모형의 적용 시 수리 매개변수 또한 수질 매개변수의 추정 시와 같이 보다 세심한 주의를 기울여 추정할 필요가 있을 것으로 판단된다.변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에 있어서 시장수익률을 평균적으로 초과할 수
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
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제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
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제 19 조 (관할 법원)
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.