• 청정기술
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• 제24권4호
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• pp.269-274
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• 2018

본 연구에서는 물티슈 제조공정에 대한 전과정평가를 수행하였다. 물티슈 제조공정은 약액을 조제하여 부직포 원단에 투여하고 포장하는 단계로 이루어진다. 특정 업체의 실제 공정을 대상으로 투입 산출물 데이터를 수집하였고, 환경부와 해외 LCI DB를 활용하여 상 하위 흐름을 연결하여 이 공정에 대한 잠재적인 환경영향을 산출하였다. 특성화 결과, 오존층파괴 3.46.E-06 kg $CFC_{11}$, 산성화 5.11.E-01 kg $SO_2$, 자원고갈 $3.52.E+00\;1yr^{-1}$, 지구온난화 1.04.E+02 kg $CO_2$, 부영양화 2.31.E-02 kg ${PO_4}^{3-}$, 광화학산화물생성 2.22.E-02 kg $C_2H_4$, 인간독성 1.55.E+00 kg 1,4 DCB, 생태독성 5.82.E-04 kg 1,4 DCB로 나타났다. 일반적으로 제조공정의 환경영향을 줄이기 위해 공정을 개선하거나 환경영향이 적은 원자재와 포장재로 변경하는 등의 방법이 있다. LCA 결과, 공정에 사용되는 에너지가 주요이슈로 도출되었기 때문에 에너지 효율을 개선한 공정시스템 설계나 환경영향이 낮은 에너지원으로 변경하는 등의 방안이 필요하다. LCA의 특성상 이 연구결과는 사용된 LCI DB 종류에 따라 달라질 수 있고 모든 물티슈 제조공정을 대표할 수 없다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.1397-1404
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• 2018

입체적 단백질 구조를 이용한 단백질의 분석은 3차원 데이타를 생성하기 위한 기술적인 어려움과 요구되는 높은 비용으로 인해 크게 발전하지 못하였다. 모티프(motif)는 단백질이나 유전자 염기서열의 단편(segment) 정보로 정의된다. 단순성 때문에 모티프는 다양한 분야에서 활발하고 폭넓게 응용되고 있다. 그러나 모티프 자체에 대한 포괄적인 이해와 연구는 미미하다. 이 논문이 가지는 중요성은 인공지능 기법을 활용하여 인간 단백질을 분석하는 방법으로 3가지 측면에서 찾아볼 수 있다. (1) 현재 단백질 데이타 뱅크 (PDB)에 저장된 모든 인간의 단백질 구조를, 이에 상응하는 효소위원회 (EC)의 데이타베이스와 단백질의 구조적 특성에 따른 분류 데이타베이스 (SCOP)를 연동하여, 단백질이 가지는 고유의 특성을 모티프를 응용한 새로운 방법으로 컴퓨터를 이용하여, 분석한 최초의 종합적이고 심층적인 인간 단백질의 분석법이다. (2) 본 연구는 모티프에 의해 생성된 새로운 단백질의 특성을 계층적 클러스터링을 이용하여 단백질이 가지는 고유한 특징을 패턴 분석법과 통계 그리고 단백질 기능 분석의 세 가지 범주로 단백질의 특성을 분석한다. (3) 임의로 생성된 모티프가 단백질 내에서 가지는 빈도에 대해 빅 데이타를 활용하여 모티프의 길이를 다양화시킴과 동시에 접촉 염기와 단백질의 기능을 다각도로 분석할 수 있는 임의 모티프 빈도 (RMF)를 이용한 단백질 분석 방법론을 제안한다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권11호
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• pp.411-418
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• 2018

자폐성장애는 의학적인 조기 진단과 치료가 중요하고, 성인기에도 정기적으로 의학적 상태를 점검하는 것이 필요하다. 이 연구는 자폐성장애인에 대한 융복합적 접근을 위해 국민건강보험자료를 이용하여 자폐성장애인의 의료이용 경향과 추이 분석 및 시사점을 도출을 목적으로 하였다. 보건의료빅데이터개방시스템을 이용하여 2010년부터 2017년까지 자폐성장애인의 치료유병률, 의료이용 양상, 연령 구간에 따른 의료이용의 차이, 주 이용 의료기관 유형 및 소재지를 분석하였다. 연구결과 첫째, 자폐성 장애인의 2017년의 의료이용량은 2010년에 비해 50%이상 증가하였고 치료유병률은 79.1%로 추정되었으며, 향후 3년간 의료이용을 예측한 결과 지속적으로 증가하는 것으로 나타났다. 둘째, 자폐성 장애인의 의료이용은 연령구간에 따른 편차가 컸으며 특히 20세 이후에 의료이용량이 급감하였다. 셋째, 주로 이용하는 의료기관 유형은 의원급(45.6%)이었으며 서울(35.9%) 소재 의료기관을 주로 이용하는 것으로 나타났다. 이번 연구결과는 향후 정부의 자폐성장애관련 정책의 실효성 평가에 최소 기준점으로 활용할 수 있을 것이다. 그러나 자폐성 장애인의 치료유병률 향상 방안 및 연령별 의료이용량 차이의 원인 등에 대해 추가적인 연구가 필요하다.

• 해양환경안전학회지
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• 제25권2호
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• pp.159-168
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• 2019

본 연구는 수중활동에서 나타나는 인체의 생리적 변화와 알코올 섭취로 인한 생리적 변화를 살펴보고 알코올 섭취가 스쿠버다이버에게 미치는 영향을 규명하는데 그 목적이 있다. 미국 내부통제연구소위원회의 내부통제 프레임워크를 기초로 본 연구에 적합하도록 새롭게 정립한 '리스크 평가 및 분석(RAA, risk assessment and analysis)' 기법을 활용하여 알코올 섭취 전과 후의 리스크 분석을 실시하였다. RAA기법은 리스크 간 상관관계를 분석하는 1단계, 리스크를 정량화하고 리스크 데이터베이스를 구축하는 2단계, 그리고 이를 도식화하여 리스크맵을 분석하는 3단계로 이루어져 있다. RAA기법을 통해 알코올 섭취로 인한 수중활동의 리스크수준이 전반적으로 증가하여 고위험군의 비율이 높아진 것을 확인하였고 리스크수준의 정량화와 고위험군 분류를 통해 리스크관리 측면에서 우선통제대상을 지정할 수 있었다. 본 연구 결과는 알코올 섭취 후 행해지는 스쿠버다이빙의 위험성을 명확하게 알리고 이에 대한 스쿠버다이버들의 의식 개선을 도모하여 보다 안전한 스쿠버다이빙 환경을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.733-735
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• 2014

표본기반 초해상도(Super Resolution 이하 SR) 기법은 데이터베이스에 저장된 고해상도 영상의 패치와 저해상도 영상의 패치 사이에 대응관계를 이용하여, 저해상도의 입력영상에 가장 유사한 고해상도 패치를 덧붙여서 고해상도를 구성하는 방식이다. 이러한 방식은 한 장의 영상만으로 고해상도 영상을 얻을 수 있고, 위의 과정을 반복하여 2배 이상의 확대된 영상을 얻을 수 있어서 기존의 고전적 SR의 문제점을 해결할 수 있다. 표본기반 SR의 방법들 중 네이버 임베딩(Neighbor Embedding 이하 NE) 기법의 기본 원리는 지역적 선형 임베딩이라는 매니폴드 학습방법의 개념과 같다. 그러나 네이버 임베딩의 빈약한 일반화 능력으로 인하여 알고리즘의 성능을 크게 저하시킨다. 이유는 국부학습 데이터 집합의 크기가 너무 작아서 NE 알고리즘의 성능을 현저히 저하시킨다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해서 일반화 능력이 뛰어난 Support Vector Regression(이하 SVR)기반 개선된 NE를 제안하였다. 저해상도 입력 패치가 주어지면 SVR 기반 개선된 NE를 이용하여 고해상도의 해당 화소 값을 예측하였다. 실험을 통하여 제안된 기법이 기존의 보간법 및 NE 기법 등에 비해 정량적인 척도 및 시각적으로 향상된 결과를 보여 주었다.

• 한국경제지리학회지
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• 제21권4호
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• pp.335-349
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• 2018

본 연구의 목적은 시간이 경과하면서 통행속도와 같은 교통환경에 나타나는 변화가 대중교통이용자의 시간거리 접근성에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 이를 위하여 서울대도시권 대중교통체계의 3개년(2011년, 2013년, 2015년)의 각각 1주일치 통행기록을 담은 교통카드 데이터를 활용한다. 교통카드빅데이터에는 대중교통이용자들의 통행궤적에 대한 시 공간 정보가 담겨 있다. 본 연구에서는 교통카드 자료의 통행시간을 토대로 각 시점의 대중교통체계를 구성하고 있는 지하철 역 및 버스 정류장들 사이의 링크들의 시간거리를 산출한다. 실험 결과로 얻어진 통합 교통망에서 접근도 변화는 두 가지 관점으로 요약할 수 있다. 첫째, 해가 지날수록 접근도는 떨어지는 경향이 있다. 교통망이 더 복잡해짐으로 차량의 이동 속도가 저하되기 때문이다. 둘째, 요일별 접근도 변화 분석에서 주말에 접근도가 높아지는 경향이 있다. 이것은 버스노선들 상의 버스 속도가 주말에 빨라지기 때문이다. 접근도 변화의 분석을 위해 연도별과 요일별 차량속도와 승객수를 그래프로 설명한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제39권4호
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• pp.505-512
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• 2019

본 연구는 트램의 사고분석과 사고보상 체계를 검토하여 국내 도입이 추진되고 있는 트램의 안전대책 마련을 위한 기초연구이다. 트램의 사고특성 분석은 해외자료를 기반으로 분석하였다. 트램 도입 후 5년이 지난 시점부터 사고가 절반으로 감소하여 안정화 되었고, 사망사고는 전체 사상자의 0.5 %이고 대부분 경미사고로 나타났다. 또한, 타 이동수단과의 충돌사고가 84.1 %로 대부분을 차지하며, 그 중 승용차와 사고빈도가 가장 높게 분석되었다. 사고 잦은 지점은 교차로와 정류장으로 분석되었고, 특히 보행자사고에 대한 대책이 중요하게 나타났다. 트램의 사고특성을 토대로 정책적 차원의 안전대책을 제시하면, 트램 개통 후 5년 내 사고 모니터링 집중시기 설정, 교통사고 DB관리를 위한 입력체계 개발, 정류장 주변 무단횡단 방지 펜스 설치, 보행신호와 트램신호 연계를 통한 무단횡단 방지 신호 운영, 교차로 불법유턴 차량 및 보행자 무단횡단 집중단속 등이 필요한 것으로 나타났다. 또한, 일반운전자의 수용도 조사와 해외사례를 토대로 트램의 사고처리 시 가장 중요하게 고려되어야 할 대책을 제시하면, 자동차보험의 대물 보상한도 문제와 트램과 차량 사고 시 과실제도 마련으로 나타났다.

• 대한토목학회논문집
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• 제41권1호
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• pp.85-91
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• 2021

트램은 타 경전철과는 달리 도로에서 자동차와 혼용운행이 가능하다는 큰 특징을 가지고 있으며, 베를린, 뮌헨, 파리, 리스본 등 국외에서는 노선 버스와 일부 노선 및 정거장을 공유하는 사례도 존재한다. 현재 투자평가제도 상에서는 교통수요예측 및 편익산정 시 트램을 경전철 중 하나의 수단으로 구분하고, 도시철도의 분석방법론을 준용하고 있으나, 노선버스 특성과 유사한 트램사업 중 비수도권 사업의 경우 KTDB 배포자료에 노선버스의 O/D 및 Transit Line을 제공하지 않아 사업노선 주변 노선버스에서의 수단전환 등의 통행행태를 반영할 수 없는 구조적인 문제점이 존재한다. 본 연구는 현재 비수도권 사업에서 고려되지 않고 있는 노선버스가 트램사업에 미치는 영향을 검토하기 위하여, 현황 검토 및 문제점을 도출한 후, 노선버스 반영 여부에 따른 트램사업의 효과를 분석하여, 수요예측 및 편익산정 개선방안을 제시하였다. 본 연구를 통해 향후 투자평가체계 개선을 통한 트램사업 도입여건에 변화를 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국음향학회지
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• 제41권1호
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• pp.38-44
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• 2022

잡음에 오염된 음성의 명료도와 음질을 향상시키고자 음성 향상을 수행한다. 본 연구에서는 복소값 스펙트럼을 이용한 마스크기반 음성 향상에서 시간 영역 손실함수와 주파수 영역 손실함수에 따른 학습 결과를 비교하였다. 시간 영역의 음성 파형과 주파수 영역의 스펙트럼의 세부정보를 고려해 두 영역의 장점을 활용할 수 있도록 손실함수 조합에 관해 연구를 진행하였다. 시간 영역 손실함수는 Scale Invariant-Source to Noise Ratio(SI-SNR)을 이용해 계산하고, 주파수 영역 손실함수는 복소값 스펙트럼과 크기 스펙트럼을 Mean Squared Error(MSE)로 계산하여 사용하였고, sin 함수를 이용해 위상에 대한 손실함수를 계산하였다. 손실함수 조합은 시간 영역 손실함수인 SI-SNR과 각 주파수 영역 손실함수를 조합하였다. 또한 크기 값과 위상 값을 모두 고려할 수 있도록 SI-SNR과 크기 스펙트럼, 위상에 관련된 손실함수들도 조합하여 실험을 진행하였다. 음성 향상 결과는 Source-to-Distortion Ratio(SDR), Perceptual Evaluation of Speech Quality(PESQ), Short-Time Objective Intelligibility(STOI)를이용해 성능 비교 평가를 진행하였다. 음성 향상 결과를 확인해보기 위해 스펙트럼 상에서 비교를 진행하였다. TIMIT 데이터베이스를 이용한 실험 결과, 시간 영역 또는 주파수 영역 손실함수보다 SI-SNR과 크기 스펙트럼을 조합한 손실함수를 사용하여 음성 향상을 학습했을 때 가장 높은 성능을 보였다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제9권4호
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• pp.282-289
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• 2022

한반도의 기후변화가 산림생태계에 미치는 영향을 분석하는 것은 난아열대 산림생명자원 관리에 중요하다. 본 연구에서는 난아열대 목본식물인 소귀나무와 Syzygium buxifolium의 위치자료와 생물기후변수를 수집하고, 수집된 자료를 바탕으로 MaxEnt 모형에 적용하여 잠재분포 영역을 추정하였다. 소귀나무의 분포를 결정하는 주요 환경인자는 가장 따뜻한 분기의 강수와 온도 계절성이고, Syzygium buxifolium의 주요 환경인자는 가장 따듯한 분기의 강수와 가장 습한 분기의 강수로 나타났다. MaxEnt 모형의 행정구역별 결과, 소귀나무는 SSP2-4.5 기후변화 시나리오에서 4.6 - 17.7%의 면적 증가율을 보였고, SSP5-8.5 기후변화 시나리오에서 13.8 - 30.5%의 면적 증가율을 보였다. Syzygium buxifolium는 SSP2-4.5 기후변화 시나리오에서 4.8 - 32.2%, SSP5-8.5 기후변화 시나리오에서 12.9 - 48.6%의 면적 증가율을 보였다. 본 연구는 기후변화 시나리오를 적용하여 난대아열대 식물의 미래 잠재분포 영역을 확인하고 데이터베이스를 구축하는데 의의가 있다.