• 한국환경농학회지
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• 제39권4호
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• pp.375-383
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• 2020

BACKGROUND: Bisphenol A (BPA) is a chemical widely used in polycarbonate plastics, epoxy resins. BPA is an endocrine disruptor. Residue of BPA in agricultural environments is a major concern. The objective of this study was to understand the characteristics of the uptake and distribution of BPA and its metabolites introduced into the agricultural environment to crops, and to use it as basic data for further research on reduction of BPA in agricultural products. METHODS AND RESULTS: This study established the analysis method of BPA and its metabolites in soil and crops, and estimated the intake of BPA and its metabolites from lettuce (Lactuca sativa) grown in sandy loam and loam soil, which are representative soils in Korea. The two major metabolites of BPA were 4-hydroxyacetophenone (4-HAP) and 4-hydroxybenzoic acid (4-HBA). BPA, 4-HAP and 4-HBA have been analyzed by using liquid chromatography tandem mass spectrometry (LC-MS/MS). These substances were detected in sandy loam and loam soil, indicating that certain portions of BPA were converted to 4-HAP and 4-HBA in the soil; however, it was observed that only 4-HBA migrated to lettuce through the roots into crops. CONCLUSION: The uptake residues showed the BPA and 4-HAP were not detected in lettuces grown on sandy loam (SL) and loam (L) soil treatments that were applied with of 10 ng/g, 50 ng/kg and 500 ng/g of BPA. However, the 4-HBA was detected at the level of 7 ng/g and 11 ng/g in the lettuce grown in sandy loam and loam soil that were treated with the 500 ng/g of BPA, respectively, while the 8 ng/g of 4-HBA was measured in the lettuce cultivated in the loam that was treated with 100 ng/g of BPA. This result presents that the BPA persisting in the soil of the pot was absorbed through the lettuce roots and then distributed in the lettuce leaves at the converted form of 4-HBA, what is the oxidative metabolite of BPA.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.523-529
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• 2020

배전선로계통의 효율적인 관리와 운영을 위해서 배전지능화시스템은 필수적이다. 배전지능화시스템은 IT를 기반으로 배전망을 통합관리하는 시스템으로 전력산업의 발전과 더불어 진화해 오고 있다. 현재의 배전지능화시스템은 주장치 단위의 독립운전을 기준으로 상대적으로 낮은 네트워크 전송속도로 운영되도록 설계되어있다. 하지만 최근 급속히 보급이 증가하고 있는 태양광이나 에너지 저장장치와 같은 분산자원으로 인하여 미래 배전환경의 운영은 보다 복잡해 지고 있으며 다양한 정보의 실시간 수집이 필요하다. 본 연구에서는 기존의 배전지능화의 한계를 극복하기 위해 차세대 배전지능화 시스템의 요구사항을 도출하였으며, 이를 기반으로 배전계통에 필요한 통신네트워크 체계와 성능요건을 정의하였다. 배전지능화시스템과 같은 대규모 시스템의 현장 도입에는 과도한 시간과 비용이 소요되므로 설계된 시스템의 성능 검증을 위하여 소프트웨어 기반의 단말장치 시뮬레이터를 개발하였다. 시뮬레이터를 활용하여 실제 운영과 유사한 시험환경을 구축하고, 단말장치를 1,000대 까지 증가시켰을 때 제시된 시스템의 네트워크 점유는 최대 10% 이하로 차세대 배전지능화시스템의 기능을 지원하기 위한 네트워크 요구사항을 충족함을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.384-397
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• 2021

본 연구는 코로나로 인한 사회적 거리두기 강화 이후 가정 및 시설학대가 증가되고 있는 시점에서 노인학대 예방사업을 수행하는 노인보호전문기관 상담원들의 직무스트레스가 이직의도에 미치는 영향과 업무환경의 매개효과를 검증하고자 하였다. 본 연구는 전국 전수조사로 2020년 7월1일부터 7월30일까지 총 34개소의 지역 노인보호전문기관 306명의 상담원을 대상으로 설문지를 배포하여 최종 290명의 응답이 분석에 활용되었다. 분석방법으로 SPSS 23.0을 사용하여 변수들의 영향 및 관계를 확인하고자 기술통계, 상관관계 분석, 매개효과 확인을 위한 다중회귀분석, 유의성 검증을 위해 Sobel-Test를 실시하였다. 연구결과, 첫째, 노인보호전문기관 상담원의 직무스트레스는 이직의도에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 업무환경은 이직의도에 부적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 셋째, 상담원의 직무스트레스와 이직의도의 관계에서 업무환경이 유의미한 부분매개 역할을 확인하였다. 이러한 연구결과를 토대로 노인보호전문기관 종사자의 직무스트레스 경감, 업무환경 개선 및 이직감소를 위한 정책적 및 실천적 함의를 제시하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.547-557
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• 2022

이 연구에서는 일개 의과대학의 2020학년도 1학기 온라인 수업 만족도를 평가하여 분석 결과 및 온라인 수업 구성 원칙에 따라 수업 환경을 개선하였고, 2학기 수업을 재평가하여 그 결과를 비교하였다. 온라인 수업 평가를 위해 온라인 수업 플랫폼 이용, 학생 참여도, 수업 방식, 수업 내용, 학생 평가, 수업 지원 등의 영역에 대한 만족도 설문 문항을 개발하였고, 1학기에는 학생 223명과 교수 37명, 2학기에는 학생 218명과 교수 49명이 연구대상자로 설문에 응답하였다. 수집한 자료는 기술통계 및 두 종속 표본 t검정으로 분석하여 비교하였다. 연구 결과, 온라인 수업 플랫폼, 수업 방식, 수업 내용, 수업 지원에 대한 학생들의 만족도는 개선 후 전체적으로 긍정적 변화를 보인 것으로 나타났다. 다만, 학생 참여도와 학생 평가 만족도는 개선 후 통계적으로 유의미한 차이를 보이지 않았다. 각 학습시기별 결과를 비교한 결과, 기초 및 임상의학시기 학생들의 만족도는 부정적인 차이를 보였으며, 이는 본격적으로 학습량이 증가하는 학습시기로 학생들의 수업 집중도가 떨어짐을 확인할 수 있었다. 상대적으로 예비의학시기 및 임상실습시기 학생들의 만족도는 긍정적인 변화를 보였다. 연구 결과를 통해 전국 의과대학의 온라인 수업 개선에 의미 있는 기초자료가 될 수 있길 기대한다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권11호
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• pp.351-357
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• 2021

분산 환경에서 다양하게 사용되고 있는 IoT 장치는 의료·환경·교통·바이오·공공장소 등 사용 분야가 다양해지면서 IoT 장치에서 송·수신되는 데이터의 중요도가 점점 증가하고 있다. 본 논문에서는 IoT 데이터의 신뢰성을 보장하기 위한 방법으로 수 많은 데이터들을 다양한 중요 속성별로 분류·처리하도록 오토인코더 기반의 IoT 연계 처리 기법을 제안한다. 제안 기법은 오토인코더 기반의 IoT 연계 처리를 위해서 IoT 데이터를 특성별로 블록체인으로 묶어 처리하도록 IoT 데이터별로 상관관계 지수를 사용한다. 제안 기법은 IoT 데이터의 신뢰성을 보장하기 위해서 상관관계 지수에 적용된 블록체인 기반의 n-계층 구조로 확장 운영한다. 또한, 제안 기법은 IoT 데이터의 상관관계 지수에 따라 IoT 수집 데이터에 가중치를 적용하여 IoT 데이터를 선택할 수 있을 뿐만 아니라 실시간으로 IoT 데이터의 무결성을 검증하는 비용을 낮출 수 있다. 제안 기법은 n-계층 구조로 IoT 데이터를 확장할 수 있도록 IoT 데이터의 처리 비용을 유지한다.

• 한국전통조경학회지
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• 제40권3호
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• pp.46-56
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• 2022

본 연구는 서울특별시 문화재의 입지특성을 분석하여 문화재 유형별 홍수 민감성을 파악하고자 하였다. 홍수 민감성 관련 입지요인으로 고도, 경사, 최소 수계거리, 지형입지를 분석하고, 문화재가 현 지점에 위치하게 된 역사·인문적 입지환경을 문헌고찰하였으며, 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 서울특별시 문화재는 특히 한양도성 내에 집중 분포하고 있다. 계량적 공간분석 결과에서도 중구-종로구-은평구 진관동-강북구 우이동을 중심으로 문화재가 밀집하고 있음이 확인되었다. 둘째, 홍수 민감성이 높은 입지특성을 지닌 문화재 유형은 상업·유통, 교통, 근대교통·통신, 지구과학기념물, 주거, 관청, 궁궐로 나타났다. 셋째, 홍수 민감성이 낮은 입지특성을 지닌 유형은 자연명승, 통신, 요업, 불교, 무덤, 능묘조각 문화재로 나타났다. 자연환경의 변화와 더불어 인위적인 영향으로 인해 문화재의 가치를 손상시킬 수 있는 위험 요인들이 점차 증가하는 작금에, 본 연구는 문화재 고유의 특성을 반영한 취약성 분석을 위한 기초자료를 제공한다. 이는 자연적 요인과 더불어 인문·사회과학적 자료를 분석에 함께 포함하여 문화재 관리 및 보호를 위한 좀 더 포괄적이고 종합적인 통찰에 기여할 수 있을 것이다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.13-21
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• 2009

무선 센서 네트워크 환경에서 네트워크를 구성하는 센서 노드들은 라우팅 및 센싱 역할을 함께 수행해야 하기 때문에 각 센서 노드들은 항상 에너지 부담을 가지고 있다. 이러한 무선 센서 네트워크에 사용되는 센서는 무인으로 동작 되거나 사람이 접근하기 힘든 환경에서 동작하는 경우가 대부분이다. 또한 다량의 센서를 배치하여 무선 센서 네트워크를 형성 하는 경우가 많아 센서 노드의 크기가 작아야 하고, 가격이 저렴해야 하므로 노드에 공급할 수 있는 전원의 양과 데이터 처리 능력에 제한이 있게 된다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크 환경에서 센서 노드의 전력 소모를 줄이고, 망을 효율적으로 관리할 수 있는 알고리즘과 효율적인 라우팅 프로트콜을 제안하고, 제안한 알고리즘을 LEACH 프로토콜에 적용시켜 에너지 효율성을 검증하였다. Particle Sensor에서 이전 주기에 측정된 값과 현재 주기에 측정된 값을 비교하여 현재 측정된 값이 작거나 같으면 먼지가 감소하고 있다고 가정하고 다음 주기에 sleep모드를 설정해 주어 센서 노드의 에너지 소비를 줄여주는 알고리즘이다. 제안한 알고리즘의 시뮬레이션 결과를 보면 센서 노드의 에너지 소모를 향상시켜 주었고, LEACH 라우팅 프로토콜에 적용시킨 결과 네트워크의 수명을 향상 시켰다.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.1243-1244
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• 2022

In recent years, the growing interest in off-site construction has led to factories scaling up their manufacturing and production processes in the construction sector. Consequently, continuous large-scale site monitoring in low-variability environments, such as prefabricated components production plants (precast concrete production), has gained increasing importance. Although many studies on computer vision-based site monitoring have been conducted, challenges for deploying this technology for large-scale field applications still remain. One of the issues is collecting and transmitting vast amounts of video data. Continuous site monitoring systems are based on real-time video data collection and analysis, which requires excessive computational resources and network traffic. In addition, it is difficult to integrate various object information with different sizes and scales into a single scene. Various sizes and types of objects (e.g., workers, heavy equipment, and materials) exist in a plant production environment, and these objects should be detected simultaneously for effective site monitoring. However, with the existing object detection algorithms, it is difficult to simultaneously detect objects with significant differences in size because collecting and training massive amounts of object image data with various scales is necessary. This study thus developed a large-scale site monitoring system using edge computing and a small-object detection system to solve these problems. Edge computing is a distributed information technology architecture wherein the image or video data is processed near the originating source, not on a centralized server or cloud. By inferring information from the AI computing module equipped with CCTVs and communicating only the processed information with the server, it is possible to reduce excessive network traffic. Small-object detection is an innovative method to detect different-sized objects by cropping the raw image and setting the appropriate number of rows and columns for image splitting based on the target object size. This enables the detection of small objects from cropped and magnified images. The detected small objects can then be expressed in the original image. In the inference process, this study used the YOLO-v5 algorithm, known for its fast processing speed and widely used for real-time object detection. This method could effectively detect large and even small objects that were difficult to detect with the existing object detection algorithms. When the large-scale site monitoring system was tested, it performed well in detecting small objects, such as workers in a large-scale view of construction sites, which were inaccurately detected by the existing algorithms. Our next goal is to incorporate various safety monitoring and risk analysis algorithms into this system, such as collision risk estimation, based on the time-to-collision concept, enabling the optimization of safety routes by accumulating workers' paths and inferring the risky areas based on workers' trajectory patterns. Through such developments, this continuous large-scale site monitoring system can guide a construction plant's safety management system more effectively.

• 환경생물
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• 제40권3호
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• pp.325-334
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• 2022

물참새피와 털물참새피는 주로 물가, 수로 등 습기가 많은 환경을 선호하는 벼과 다년생잡초이다. 두 종 모두 원산지는 북아메리카 지역으로 물참새피는 전 세계적으로 분포하고 있지만, 털물참새피는 미국, 일본, 한국에만 발생한다. 이런 연유로 많은 나라에서는 물참새피와 털물참새피는 같은 종으로 분류하는 경향이다. 두 종은 종자보다는 주로 지하경의 단편(조각)에 의해 번식하고 확산한다. 이 지하경은 3 cm 이상의 땅속에 매몰되면 출아하지 않는 특성이 있다. 농경지에서 물참새피와 털물참새피의 관리방안으로는 경종적 방제와 화학적 방제를 병행하는 것이 효과적이다. 즉 심경(deep plowing)이나 써레질을 조합한 경종적 방법으로 논이나 휴경답에 침입한 두 종의 출아를 억제시킬 수 있다. 그 후 출아하는 두 종에 토양처리제인 butachlor, thiobencarb 등이나 경엽처리제인 cyhalofopbutyl, fenoxaprop-p-ethyl 등을 살포하면 방제될 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.1-11
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• 2009

XQuery가 XML 데이터를 위한 표준 질의어로 제안되면서, XQuery를 효율적으로 처리하기 위한 연구는 새로운 연구의 주제가 되었고, 몇몇 연구자들은 XQuery 질의를 최적화하기 위한 방법을 제안하고 있다. 그러나 앞선 대부분의 연구들은 XML 데이터 관리 시스템에 특화된 최적화 규칙만을 정의하고 있을 뿐 어떠한 시스템에서도 일반적으로 사용할 수 있는 최적화 방법과는 거리가 멀다. 또한 앞선 몇몇 연구에서는 XML 스키마 또는 DTD와 같은 미리 정의된 XML데이터의 구조정보를 이용하여 최적화하는 방법을 제안하고 있다. 그러나 현재 모든 응용이 XML 데이터를 위한 구조정보를 포함하고 있지는 않은 것이 현실이다. 그러므로 본 논문에서는 XQuery 질의의 특성을 파악하고 XQuery 질의 자체만을 이용한 최적화 방법들을 제안한다. 본 논문에서는 XQuery질의의 특성들을 고려한 세 가지 XQuery질의를 최적화 방법을 제안한다. 첫 번째 방법은 XQuery질의에 존재하는 불필요한 표현을 제거하는 것이고, 두 번째 방법은 질의 재배치를 이용한 최적화 방법이다. 마지막으로 세 번째 방법은 XQuery가 For절에 의해서 중첩된다는 점을 고려하여 For절에 의해서 발생하는 불필요한 반복을 최소화하는 방법이다. 성능 평가를 통해 논문에서 제안한 방법들에 의해 재작성 된 질의의 처리시간은 원본 질의의 처리 시간보다 뛰어나다는 것을 알 수 있다. 또한 각 방법들은 독립적으로 수행될 수 있으므로 XQuery 엔진의 필요에 따라 개별적으로 사용이 가능하다.