• 멤브레인
• /
• 제32권6호
• /
• pp.427-441
• /
• 2022

고분자 전해질 막 연료전지(polymer electrolyte membrane fuel cell, PEMFC)의 핵심 구성요소 중 하나인 고분자 전해질 막(polymer electrolyte membrane, PEM)은 수소이온을 애노드(anode)에서 캐소드(cathode)로 이동시키는 전해질의 역할 및 연료의 투과를 막는 분리막으로서의 역할을 수행하며 PEMFC의 성능 및 효율을 결정짓는 핵심 소재이다. 현재 나피온 (Nafion^®)으로 대표되는 과불소화계 전해질 막이 높은 수소이온 전도도 및 화학적 안정성으로 인해 상용화 되었지만, 높은 생산비용과 구동 시 환경오염 물질이 배출된다는 문제점을 갖고 있다. 이를 대체할 PEM 소재로써 고분자의 구조 조절 및 개질 과정이 용이한 다양한 종류의 탄화수소계 고분자가 제시되고 있지만, 실제 PEMFC에 적용되기 위해서는 성능 및 내구 특성을 개선해야 하는 과제가 남아있다. 이에 본 총설은 탄화수소계 PEM의 성능 및 내구 특성을 향상시키기 위해 1) 가교 구조를 도입한 가교 막 개발, 2) 무기 첨가제 도입을 통한 유⋅무기 복합 막 개발 및 3) 다공성 지지체를 활용한 강화 복합막을 개발하는 연구에 대해 살펴보고자 한다.

• 지능정보연구
• /
• 제29권3호
• /
• pp.401-418
• /
• 2023

최근 ChatGPT 등의 등장으로 거대언어모델(이하 LLM: Large Language Model)에 대한 사회경제적 관심이 고조되고 있다. 생성형AI의 일종인 거대언어모델은 대본 창착이 가능한 수준까지 이르고 있다. 이러한 측면에서 일반인과 전문가들이 광범위하게 활용할 거대언어모델에서 공연예술 전반 혹은 특정 공연예술물이나 단체의 차별 이슈(성차별, 인종차별, 종교차별, 연령차별 등)를 어떻게 묘사하는지에 관심을 가지고 해결해 나가야 할 것이다. 그러나 아직 거대언어모델에서 공연예술의 차별 이슈에 대한 본격적인 조사와 논의는 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 거대언어모델로부터의 공연예술 분야 차별이슈 인식 양상을 텍스트 분석하고 이로부터 공연예술분야가 대응할 시사점과 거대언어모델 개발 시사점을 도출하는 것이다. 먼저 거대언어모델에게 차별에 대한 감수성을 측정하기 위해 9가지 차별 이슈에 대한 BBQ(Bias Benchmark for QA) 질문 및 측정법을 사용했으며, 대표적인 거대언어모델로부터 도출된 답변에 대해서 공연예술 전문가에 의해 거대언어모델이 잘못 인지한 부분이 있는지의 검증을 거친 후에 내용분석법을 통해 공연예술분야의 차별적 관점의 윤리성에 대한 거대언어모델의 인식을 분석하였다. 분석 결과로 공연예술 분야에게 주는 시사점과 거대언어모델 개발 시 주의할 점 등을 도출하고 토의하였다.

• 지능정보연구
• /
• 제29권3호
• /
• pp.419-437
• /
• 2023

국내 씬파일러(Thin Filer)의 수가 1200만명을 넘어서며, 금융 업계에서 씬파일러의 신용을 정확히 평가하여 우량고객을 선별해 대출을 공급하는 시도가 많아지고 있다. 특히, 차주의 신용정보에 존재하는 비선형성을 반영하여 채무불이행을 예측하기 위해서 다양한 머신러닝 알고리즘을 활용한 연구가 진행되고 있다. 그 중 그래프 신경망 구조(Graph Neural Network)는 일반적인 신용정보 외에 대출자 간의 네트워크 정보를 반영할 수 있다는 점에서 데이터가 부족한 씬파일러의 채무 불이행 예측에서 주목할 만하다. 그러나, 그래프 신경망을 활용한 기존의 연구들은 신용정보에 존재하는 다양한 범주형 변수를 적절히 처리하지 못했다는 한계가 있었다. 이에 본 연구는 범주형 변수의 맥락적 정보를 추출할 수 있는 트랜스포머 메커니즘(Transformer mechanism)과 대출자 간 네트워크 정보를 반영할 수 있는 그래프 합성곱 신경망(Graph Convolutional Network)를 결합하여 효과적으로 씬파일러의 채무 불이행 예측이 가능한 TeGCN (Transformer embedded Graph Convolutional Network)를 제안한다. TeGCN는 일반 대출자 데이터셋과 씬파일러 데이터셋에 대하여 모두 베이스 라인 모델 대비 높은 성능을 보였으며, 특히 씬파일러 채무 불이행 예측에 우수한 성능을 달성했다. 본 연구는 범주형 변수가 많은 신용정보와 데이터가 부족한 씬파일러의 특성에 적합한 모델 구조를 결합하여 높은 채무 불이행 예측 성능을 달성했다는 시사점이 있다. 이는 씬파일러의 금융소외문제를 해결하고 금융업계에서 씬파일러를 대상으로 추가적인 수익을 창출하는데 기여할 수 있을 것이다.

• 한국음향학회지
• /
• 제42권2호
• /
• pp.133-142
• /
• 2023

업무 형태 변화와 Information Technology(IT) 기술 발전 그리고 Coronavirus disease(COVID)-19 상황 등에 따라 사무환경도 변화되고 있다. 사무공간 사용자가 쾌적하고 효율적으로 업무를 수행하기 위해서는 구성원 사이의 교류는 물론 개인의 프라이버시 확보가 필요하다. 우리나라도 사무공간의 음향성능 개선에 대한 요구가 증가하고 있으나, 관련 성능 기준과 지침은 수립되어 있지 않은 실정이다. 본 연구에서는 사무공간 음향성능 측정, 평가 방법의 표준화와 유럽 국가들의 음향성능 기준을 비교, 검토하였다. 국제표준화 동향과 각국의 음향성능 기준을 종합적으로 검토하고 우리나라 사무공간 음향 실태 조사 등을 통해 사무공간 음향성능과 만족도 평가 기준을 수립하여 활용하는 것을 제안한다. 국제표준화 방향과 통신, 전기음향 시스템과의 호환 등을 고려하여 음성전달지수 또는 음성전달지수 응용지표를 활용한 기준을 수립하는 것이 적절하고 활용도와 호환성이 높을 것으로 판단된다. 또한, 사무용 가구류 업계에서도 사무공간의 음향성능 개선에 관심을 나타내고 있어, 사무용 가구류의 음성 레벨 저감량에 관한 성능 기준을 수립하고 표시하는 방안을 마련하는 것이 필요하다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제56권6호
• /
• pp.393-402
• /
• 2023

최근 이상기후 현상으로 발생빈도 및 규모가 증가한 가뭄은 다양한 분야에서 극심한 문제를 유발하여 가뭄에 의한 물부족 발생 시 수생태 건강성 확보를 위한 합리적인 대응 방안을 마련하기 위해 가뭄 감시, 전망 및 대응기술 개발이 필요하다. 본 연구에서는 유역모델 HSPF와 수질모델 QUAL-MEV를 연계하여 가뭄 기간 물 부족 상태가 수문 순환을 통해 변동되는 수질을 예측하였다. SPI, RCP 4.5 시나리오를 검토하고 HSPF 및 QUAL-MEV를 활용하여 유량변동에 따른 수질변화를 모의하여 유량변동에 따른 수질 변화를 분석하였다. 갈수기 유량과 수질의 관계는 높으나 강수량과 수질의 관계는 미비한 것으로 나타났다. 유량 및 SPI6는 상이한 경향이 나타나 가뭄의 영향으로 변화되는 수질 예측시 중장기 가뭄지수와 관계는 미비한 것으로 나타났다. 가뭄에 의한 수질 영향을 평가하기 위해 단기간의 가뭄지수 활용 및 유량 변동에 따른 평가방안 마련이 필요한 것으로 사료된다.

• 해양환경안전학회지
• /
• 제29권2호
• /
• pp.127-138
• /
• 2023

국제사회는 글로벌 기후위기 극복을 위해 2050년까지 탄소중립(Net Zero)을 목표로 다양한 탈탄소 에너지원 개발을 지속하고 있다. 우리 정부에서도 '재생에너지 3020' 정책을 수립하고 태양광이나 풍력을 이용한 에너지 개발계획을 추진함에 따라 해상 풍력발전단지와 같이 연안해역에서 기존에는 볼 수 없었던 대규모 해양개발사업이 추진되고 있다. 해양시설물은 선박의 입장에서 볼 때는 항행 장애물의 일종이며, 해양시설물 설치에 따라 좁아진 수역에서 선박 간 충돌사고 발생 또는 선박과 해양시설물의 접촉사고 발생시 환경오염 및 인명피해 등의 발생이 우려된다. 이에 국내외의 해상풍력발전단지 개발계획을 살펴보고 풍력단지에서 선박의 안전한 통항을 보장하기 위한 제도적 장치가 완비되어 있는지 분석하였으며, 해외의 입법 사례와 국내 법규를 비교하여 법적 사각지대를 해소하기 위한 새로운 법령안을 제안함으로써 대한민국의 관할해역에서 해양시설물의 안전한 운영과 선박의 안전한 통항을 기대하였다.

• 해양환경안전학회지
• /
• 제29권1호
• /
• pp.60-66
• /
• 2023

현재의 해양산업의 기술은 스마트 선박 및 자율운항선박 등의 개발과 같은 자율화 및 지능화와 환경규제의 강화에 맞추어 선박의 운항 효율성을 개선하는 친환경 선박을 위한 기술이 함께 개발되고 있다. 이러한 흐름에 맞추어, 세계각국에서는 선박의 안전운항을 보장하는 선에서 선박운항효율을 극대화하기 위해 다양한 방식으로 노력하고 있다. 본 연구에서는, 현존하는 선박운항효율 개선 기술이 운항 당시의 기상환경, 선박조종 등의 선박운항상태를 실시간으로 반영하지 못하는 문제를 개선하기 위해, 선박에서 수집한 선박운항데이터를 활용하여 실시간 선박운항효율 분석모델을 개발하고자 한다. 본 연구의 실시간 선박운항효율 분석모델은 연료소모를 기준으로 판단한 선박운항효율과 당시의 선박운항상태를 감안하여 판단한 선박운항효율을 비교하여, 식별된 선박운항효율의 타당성을 확인할 수 있는 모델이다. 분석의 주요 내용은 대상선박의 선정과 선박운항데이터의 수집, 선박운항효율 특성과 선박운항상태 특성의 구분, 그리고 이를 활용한 분류모델의 개발을 포함한다. 연구의 결과는 기존의 선박운항효율과 항해 당시 선박운항상태를 감안한 운항효율을 제시하여 선박 운항자의 의사결정을 지원하여 운항효율을 개선하고자 한다.

• International Journal of Oral Biology
• /
• 제48권2호
• /
• pp.9-18
• /
• 2023

The rapid detection of bacteria in the oral cavity, its species identification, and bacterial count determination are important to diagnose oral diseases caused by pathogenic bacteria. The existing clinical microbial diagnosis methods are time-consuming as they involve observing patients' samples under a microscope or culturing and confirming bacteria using polymerase chain reaction (PCR) kits, making the process complex. Therefore, it is required to analyze the development status of substances and systems that can rapidly detect and analyze pathogenic microorganisms in the oral cavity. With research advancements, a close relationship between oral and systemic diseases has been identified, making it crucial to identify the changes in the oral cavity bacterial composition. Additionally, an early and accurate diagnosis is essential for better prognosis in periodontal disease. However, most periodontal disease-causing pathogens are anaerobic bacteria, which are difficult to identify using conventional bacterial culture methods. Further, the existing PCR method takes a long time to detect and involves complicated stages. Therefore, to address these challenges, the concept of point-of-care (PoC) has emerged, leading to the study and implementation of various chair-side test methods. This study aims to investigate the different PoC diagnostic methods introduced thus far for identifying pathogenic microorganisms in the oral cavity. These are classified into three categories: 1) microbiological tests, 2) microchemical tests, and 3) genetic tests. The microbiological tests are used to determine the presence or absence of representative causative bacteria of periodontal diseases, such as A. actinomycetemcomitans, P. gingivalis, P. intermedia, and T. denticola. However, the quantitative analysis remains impossible, and detecting pathogens other than the specific ones is challenging. The microchemical tests determine the activity of inflammation or disease by measuring the levels of biomarkers present in the oral cavity. Although this diagnostic method is based on increase in the specific biomarkers proportional to inflammation or disease progression in the oral cavity, its commercialization is limited due to low sensitivity and specificity. The genetic tests are based on the concept that differences in disease vulnerability and treatment response are caused by the patient's DNA predisposition. Specifically, the IL-1 gene is used in such tests. PoC diagnostic methods developed to date serve as supplementary diagnostic methods and tools for patient education, in addition to existing diagnostic methods, although they have limitations in diagnosing oral diseases alone. Research on various PoC test methods that can analyze and manage the oral cavity bacterial composition is expected to become more active, aligning with the shift from treatment-oriented to prevention-oriented approaches in healthcare.

• 지능정보연구
• /
• 제29권2호
• /
• pp.35-56
• /
• 2023

정보통신 기술의 발전에 따라 웹 사이트에는 수많은 리뷰가 지속적으로 게시되고 있다. 이로 인해 정보 과부하 문제가 발생하여 사용자들은 본인이 원하는 리뷰를 탐색하는데 어려움을 겪고 있다. 따라서, 이러한 문제를 해결하여 사용자에게 유용하고 신뢰성 있는 리뷰를 제공하기 위해 리뷰 유용성 예측에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존 연구는 주로 리뷰에 포함된 특성을 기반으로 리뷰 유용성을 예측하였다. 그러나, 예측한 리뷰가 왜 유용한지 근거를 제시할 수 없다는 한계점이 존재한다. 따라서 본 연구는 이러한 한계점을 해결하기 위해 리뷰 유용성 예측 모델에 eXplainable Artificial Intelligence(XAI) 기법을 적용하는 방법론을 제안하였다. 본 연구는 Yelp.com에서 수집한 레스토랑 리뷰를 사용하여 리뷰 유용성 예측에 관한 연구에서 널리 사용되는 6개의 모델을 통해 예측 성능을 비교하였다. 그 다음, 예측 성능이 가장 우수한 모델에 XAI 기법을 적용하여 설명 가능한 리뷰 유용성 예측 모델을 제안하였다. 따라서 본 연구에서 제안한 방법론은 사용자의 구매 의사결정 과정에서 유용한 리뷰를 추천할 수 있는 동시에 해당 리뷰가 왜 유용한지에 대한 해석을 제공할 수 있다.

• 지적과 국토정보
• /
• 제53권1호
• /
• pp.83-105
• /
• 2023

최근 서비스 로봇을 일반 건축물에 도입하는 사례가 늘어나고 있다. 이에 2022년 로봇 친화형 건축물 인증제도가 구축되었으나, 업무용 건축물로 대상을 한정하여 적용 가능한 건축물이 많지 않았다. 본 연구에서는 기존 로봇 친화형 건축물 인증제도를 아파트 단지로 확장한 로봇 친화형 환경 인증 모델을 개발하였다. 초점집단면접과 분석적 계층화 과정을 통하여 지표를 구축한 결과, 총점 176점으로 구성된 지표의 분야별 중요도는 건축 및 시설 설계, 네트워크 및 시스템, 건축 운영 관리, 로봇 지원 및 기타 서비스 순으로 나타났다. 개별 항목의 점수들은 분야 간 중요도, 분야 내 중요도를 반영하자 1점에서 18점으로 다양하게 산출되었다. 28개의 개별 항목에 대한 점수를 합한 총점에 따라 아파트 단지에 최우수, 우수, 일반 인증 등급을 부여할 수 있다. 본 연구는 인간-로봇의 상호작용을 고려한 아파트 단지의 로봇 친화형 환경 인증 모델을 세계 최초로 개발하였다는 데 의의가 있다.