• 환경영향평가
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• 제28권5호
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• pp.440-456
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• 2019

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.

• 대한환경공학회지
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• 제31권2호
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• pp.79-89
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• 2009

나프탈렌은 휘발성이 있는 소수성 물질로 발암유발 가능성이 있고, 수생태계에 심각한 영향을 미친다. 본 연구는 초음파의 주파수 및 반응조건별 나프탈렌 분해효율과 OH 라디칼 변화량을 조사하였다. C-18 역상칼럼을 이용한 LC/FLD (1200 series, Agilent)로 나프탈렌을 분석한 결과 MDL (Method detection limit)은 0.01 ppm이었다. 초음파 조사동안 휘발된 나프탈렌은 거의 검출되지 않았고(0.05 ppm 이하), 반응조 덮개 개폐별 나프탈렌 분해효율은 거의 차이를 보이지 않았다(1% 이내). 초음파 반응온도가 증가할수록 나프탈렌 제거효율은 감소하는 경향($15^{\circ}C$: 95% ${\rightarrow}$ $40^{\circ}C$: 85%)을 보였고, pH가 낮을수록 나프탈렌 분해효율이 증가(pH 12: 84% ${\rightarrow}$ pH 3: 95.6%)하였다. 나프탈렌 초기농도의 감소에 따라 반응속도는 증가하는 경향을 보여주었다(2.5 ppm: $27.3{\times}10^{-3}\;min^{-1}$, 5 ppm: $27.3{\times}10^{-3}\;min^{-1}$, 10 ppm : $19.0{\times}10^{-3}\;min^{-1}$). 동일한 초음파 조건(2.5 ppm 나프탈렌, 0.075 W/mL, $20^{\circ}C$, pH 6.8)에서 28 kHz의 분해효율이 132 kHz보다 약 1.46배 높았고(132 kHz: 56%, 28 kHz: 82.7%), 유사 일차반응 속도상수($k_1$)도 약 2.3배 높게 나타났다(132 kHz: $2.4{\times}10^{-3}\;min^{-1}$, 28 kHz: $5.0{\times}10^{-3}\;min^{-1}$). 초음파 조사 10분 후 $H_2O_2$ 농도는 132 kHz가 28 kHz보다 약 7.2배 높았지만(132 kHz: 0.36 ppm, 28 kHz: 0.05 ppm), 조사 90분 후에는 28 kHz가 132 kHz보다 1.1배 높았다(28 kHz: 0.45 ppm, 132 kHz: 0.4 ppm). 2.5 ppm 나프탈렌 용액에 132 kHz와 28 kHz 초음파 조사시 발생된 $H_2O_2$ 농도는 초순수에 초음파 조사한 결과보다 각각 0.1 ppm과 0.05 ppm씩 낮게 나타났다. 혼형(24 kHz)과 배스형(28 kHz) 초음파의 나프탈렌 분해효율은 각각 87%와 82.7%였고, $k_1$은 $22.8{\times}10^{-3}\;min^{-1}$와 $18.7{\times}10^{-3}\;min^{-1}$로 산출되었다. 다주파 복합형 초음파 시스템(28 kHz 배스형 + 24 kHz 혼형 초음파)의 나프탈렌 분해효율은 단일주파수 24 kHz(혼형)와 비슷한 제거효율을 보였으나(88%), $H_2O_2$의 농도는 약 3.5배 높게 조사되었다(28 kHz + 24 kHz: 2.37 ppm, 24 kHz: 0.7 ppm). 이와 같은 다주파 복합형 초음파 시스템은 OH 라디칼에 의해 산화가 잘 일어나는 물질의 분해에 매우 효과적으로 적용될 수 있을 것으로 예상된다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.173-198
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• 2020

최근 온라인의 비약적인 활성화로 캠페인 채널들이 다양하게 확대되면서 과거와는 비교할 수 없을 수준의 다양한 유형들의 캠페인들이 기업에서 수행되고 있다. 하지만, 고객의 입장에서는 중복 노출로 인한 캠페인에 대한 피로감이 커지면서 스팸으로 인식하는 경향이 있고, 기업입장에서도 캠페인에 투자하는 비용은 점점 더 늘어났지만 실제 캠페인 성공률은 오히려 더 낮아지고 있는 등 캠페인 자체의 효용성이 낮아지고 있다는 문제점이 있어 실무적으로 캠페인의 효과를 높이고자 하는 다양한 연구들이 지속되고 있다. 특히 최근에는 기계학습을 이용하여 캠페인의 반응과 관련된 다양한 예측을 해보려는 시도들이 진행되고 있는데, 이 때 캠페인 데이터의 다양한 특징들로 인해 적절한 특징을 선별하는 것은 매우 중요하다. 전통적인 특징 선택 기법으로 탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm) 중 SFS(Sequential Forward Selection), SBS(Sequential Backward Selection), SFFS(Sequential Floating Forward Selection) 등이 많이 사용되었지만 최적 특징만을 학습하는 모델을 생성하기 때문에 과적합의 위험이 크고, 특징이 많은 경우 분류 예측 성능 하락 및 학습시간이 많이 소요된다는 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 캠페인에서의 효과성 제고를 위해 개선된 방식의 특징 선택 알고리즘을 제안한다. 본 연구의 목적은 캠페인 시스템에서 처리해야 하는 데이터의 통계학적 특성을 이용하여 기계 학습 모델 성능 향상의 기반이 되는 특징 부분 집합을 탐색하는 과정에서 기존의 SFFS의 순차방식을 개선하는 것이다. 구체적으로 특징들의 데이터 변형을 통해 성능에 영향을 많이 끼치는 특징들을 먼저 도출하고 부정적인 영향을 미치는 특징들은 제거를 한 후 순차방식을 적용하여 탐색 성능에 대한 효율을 높이고 일반화된 예측이 가능하도록 개선된 알고리즘을 적용하였다. 실제 캠페인 데이터를 이용해 성능을 검증한 결과, 전통적인 탐욕알고리즘은 물론 유전자알고리즘(GA, Genetic Algorithm), RFE(Recursive Feature Elimination) 같은 기존 모형들 보다 제안된 모형이 보다 우수한 탐색 성능과 예측 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한 제안 특징 선택 알고리즘은 도출된 특징들의 중요도를 제공하여 예측 결과의 분석 및 해석에도 도움을 줄 수 있다. 이를 통해 캠페인 유형별로 중요 특징에 대한 분석과 이해가 가능할 것으로 기대된다.