본 연구는 고속도로에서 발생한 교통사고 블랙박스 영상을 기반으로 군집분석과 예측모형 비교를 수행하였다. 분석자료로 사고 직전의 도로 및 교통 상황을 파악할 수 있는 차량 주행행태, 노면 상태 등 사고 영상에서 추출이 가능한 항목을 설명변수로 활용하였다. 여러 요소에 의해 영향을 받는 교통사고 데이터의 특징을 고려하여 데이터의 이질성을 반영하는 군집분석을 활용하였다. 군집분석으로 분류된 각 군집을 사고 심각도 수준의 비율을 기준으로 나누고, 종속변수인 인명피해 수준을 반영하여 사고 예측 평가를 수행하였다. 사고 예측모형은 로짓 모형(Logit model)을 적용한 결과, 전체 데이터를 분석한 경우보다 군집분석에 의해 두 개의 사고 심각도 그룹을 분류하여 예측했을 때 우수한 예측 능력을 보여주었다. 이는 군집분석을 통한 그룹별 사고 특성과 사고 심각도를 반영하여 사고위험을 예측하는 것이 더 효과적인 것으로 판단된다. 또한 2차 사고와 같은 정차 중 추돌사고, 차로변경 중 측면 추돌사고 등이 중요한 주행행태변수로 작용하는 것으로 나타났다.
본 연구는 미강 추출 식이섬유 혼합물을 첨가한 떡갈비의 미생물학적 안전성 확보와 유통기한 산출을 위하여 예측미생물학을 이용하였다. 이를 위해 미강 추출 식이섬유 혼합물을 0, 1, 2, 3%의 비율로 첨가하였으며 냉장($4{\pm}1^{\circ}C$) 조건에서 15일간 저장하며 일반세균수, 혐기성균, 저온균, 내열성균, 대장균군의 미생물학적 변화를 관찰하였다. 일반세균수의 초기 균수(저장 0일)의 경우 3.23-3.85 log CFU/g을 나타내었으며 혐기성균, 저온균의 경우 비슷한 초기균수를 나타내었다. 일반세균수와 혐기성균의 경우 저장 3-5일차에서 균수의 급격한 증가를 나타내었다. 저장기간 동안 측정된 균수를 Baranyi function을 바탕으로 성장예측곡선과 생육 지표를 예측하였으며, 성장예측곡선의 적합성을 검증한 결과 일반세균수, 혐기성균, 저온균의 경우 처리구간 모두 0.923 이상의 높은 $R^2$값을 나타내었으며 $B_f$, $A_f$의 경우 역시 이상적인 값인 1에 가까운 값은 나타내었다. RSME 값 역시 모두 0.65 이하를 나타내어 실측치와 예측치 간의 높은 정확성을 나타내었다. Baranyi function 식 (1), (2)을 이용하여 계산된 균수가 5 log CFU/g이 되는 시점인 predicted shelf-life의 경우 control, T1, T2, T3의 경우 각각 2.5, 3.5, 3.5, 3.6일로 예측되었으며 안전계수(1/1.5)를 고려한 estimated shelf-life의 경우 1.7, 2.3, 2.3, 2.4일로 측정되었다 미강 식이섬유 혼합물이 첨가된 처리구가 control보다 약 0.6-0.7일 긴 유통기한을 가지는 것으로 측정되었고 식이섬유가 3% 함유된 떡갈비가 2.4일로 가장 긴 유통기한을 갖는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해, 미강 추출 식이섬유 혼합물이 첨가된 떡갈비의 유통기한을 예측미생물학을 적용하여 측정할 수 있었으며, 식품산업에 있어서 이러한 예측미생물학은 식품의 제조 가공 판매 등을 결정할 때 미생물의 정량적 위험성을 판단하는 도구로서 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 증가하는 수소에너지 수요에 대응할 수 있는 안정적인 수소 저장 기술에 대한 사회적 니즈가 증가하고 있으며, 이 중 지중수소저장은 대규모 수소 저장이 가능하여 가장 경제적이고 합리적인 저장 방식으로 인식되고 있다. 국내의 경우, 인공적인 방호구조물을 활용한 저심도 수소 저장 방식을 고려하고 있는데, 이와 관련된 안전기준 확립 및 지반 안정성 평가가 중요해지고 있다. 본 연구에서는 저심도 지중 수소저장시설에서의 수소가스 누출 시 발생할 수 있는 지반의 수리역학적 거동을 복합해석 모델을 통해 평가하였다. 벤치마크 실험을 통하여 해석 모델의 예측 신뢰성을 검증한 후, 메타모델을 활용한 매개변수연구를 수행하여 고압수소가스의 지반 침투에 따른 지표면 융기현상에 대한 영향 인자들의 민감도에 대해 평가하였다. 분석결과, 수소가스의 지반누출에 따른 지표변위 변화에 대한 민감도는 지반의 탄성계수가 가장 큰 것으로 확인되었다. 이러한 연구결과는 향후 수소가스 누출뿐만 아니라 수소가스 폭발에 대한 지반 복합해석 평가 시 유용한 기초자료로 활용될 것이다.
제4차 산업혁명 선언 이후 생산 제조 기술과 정보통신기술(ICT)이 융합된 스마트 팩토리가 큰 주목을 받고 사물인터넷(IoT) 기술 및 빅데이터 기술 등이 발전하면서 생산 시스템의 자동화가 가능해졌다. 고도화된 제조 산업에서 생산 시스템에는 예정되지 않은 성능 저하 및 가동 중지 발생 가능성이 존재하며, 가능한 한 빨리 잠재적인 오류를 감지하여 이를 복구해 안전 위험을 줄여나가야 한다는 요구가 있다. 본 연구는 유압 시스템에 부착된 다중 센서 데이터를 기반으로 장비의 고장 예측과 이상 발생 시점 예측을 결합하여 제조 설비 이상탐지를 위한 지도학습 및 비지도학습 모델을 설계한다. 지도학습 분석 방법으로 XGBoost, LightGBM, CNN 모델의 정확도를 비교하였다. 혼동행렬 기반의 평가지표를 통해 LightGBM의 예측력이 97%로 가장 우수한 것을 확인하였다. 또한 비지도 학습 분석 방법으로 MD, AE, LSTM-AE 모델을 구축하여 각 모델을 비교 분석한 결과 LSTM-AE 모델이 이상패턴을 75% 감지하여 가장 우수한 성능을 보였다. 본 연구는 지도학습과 비지도학습 기법을 종합하여 설비의 고장여부를 정확하게 진단하고 이상상황이 발생하는 시점을 예측함으로써 이상상황에 대한 선제대응을 할 수 있는 기반을 마련하여 스마트 팩토리 고도화에 기여하고자 한다.
정량적 미생물 위해평가(Quantitative microbial risk assessment: QMRA)는 국민건강에 영향을 주는 잠재된 위해를 연구하여 식품내 존재하는 병원성미생물과 관련한 위해를 체계적으로 평가하는 것이다. 본 연구는 깁밥에서의 Staphylococcus aureus에 대한 QMRA 모델을 개발하고 이를 식품위생관리에서 이용할 수 있는 기준을 제시하여, 식품안전 분야에서의 QMRA의 필요성과 활용성을 알리기 위해서 실시하였다. QMRA 모델은 매장에서부터 최종소비에 이르기까지 4 단계로 구성되었으며, 미생물 성장모델과 조사자료 그리고 확률분포가 김밥의 최종소비에서의 S. aureus 수준을 평가하기 위하여 이용되었다. S. aureus에 대한 양-반응모델이 없는 관계로 최종 소비단계에서의 S. aureus의 오염수준을 잠재적인 위해를 결정하는데 이용하였다. 이를 위하여 5 log CFU/g이상을 잠재적 유해수준으로 가정하였으며, 시뮬레이션 결과 최종 소비되는 김밥에서 이 유해수준을 초과할 가능성은 30.7%로 나타났다. 김밥에서의 S. aureus의 오염수준은 평균 2.67 log CFU/g으로 나타났으며, 민감도 분석에서는 매장에서의 김밥 보관온도 및 시간이 가장 중요한 요인으로 결정되었다. 이러한 결과를 종합하여 볼 때 김밥 매장에서는 현실적으로 보존시간 관리가 어렵다고 한다면 보관온도를 $10^{\circ}C$ 이하로 유지하는 것이 가장 중요한 것으로 나타났다. 본 연구에서와 같이 QMRA는 식품 내 존재할 수 있는 잠재적인 위해에 영향을 미치는 인자들에 대한 평가에 이용될 수 있으며 이를 식품위생관리에 직접적으로 활용 가능한 것으로 나타났다.삼의 분석방법별 기준인 ginsenoside -Rg1과 -Re의 함량비($Rg1/Re{\Leq}3.87$)에 부합되었다.도에서 MA 저해 효과는 쑥갓>미나리>참깨의 순으로, 각각 54, 48, 29%를 나타냈다. 참깨는 20, $100{\mu}g/mL$의 농도에서처럼 가장 작은 효과를 보여줬고, 쑥갓은 50% 이상의 항산화 효과를 나타냈다. Aldehyde/Carboxylic acid assay에서는 참깨가 가장 높은 효과를 보여줬지만 Lipid MA asaay에서는 그에 비해 가장 낮은 효과를 나타냈다.안전한 수준인 것으로 판단된다. 보여진다.ificantly more inclusive. As a result of the evolution of new fibers, materials, processes and markets, we assert that a new "ENGINEERING WITH FIBERS" (EwF)(중략)web.cnu.ac.kr/~fabric이다. 제작된 멀티미디어를 실제 수업에 활용한 결과 수강생(32명)의 96.9%가 보조자료로 사용된 멀티미디어 콘텐츠자료가 실험관련 교과목 수업에 효과적이라고 응답하였고, 87.5%가 활용된 멀티미디어 콘텐츠 자료에 만족하며, 75%가 기존의 교과서와 비교하여 더 많이 활용하였다고 응답하였다. 따라서 멀티미디어 콘텐츠를 활용한 교육은 개인차에 따른 개별화 학습을 가능하게 할 뿐만 아니라 능동적인 참여를 유도하여 학습효율을 높일 수 있을 것으로 기대된다.향은 패션마케팅의 정의와 적용범위를 축소시킬 수 있는 위험을 내재한 것으로 보여진다. 그런가 하면, 많이 다루어진 주제라 할지라도 개념이나 용어가 통일되지
해양공간계획(Marine spatial planning)은 해양의 합리적인 이용과 지속 가능한 해양 공간 활용을 위한 중요한 요소이다. 특히 어업활동 보호구역은 지속 가능한 어업을 위한 핵심 용도구역으로, 해양공간계획 경계 내에서 약 45.6%를 차지한다. 그러나, 현재 어업활동보호구역의 지정과 평가는 미래 수요와 잠재적 가치를 충분히 반영하지 못하고 있으며, 중장기 계획 수립을 위한 보다 합리적인 평가 방법과 예측 도구가 필요한 상황이다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 연구는 어업활동보호구역 내 주요 어종인 고등어, 갈치, 멸치, 참조기를 대상으로 어종 분포 예측을 시도하고, 현재 용도구역과의 비교를 통해 예측 도구의 가능성을 평가하였다. 한편, IPCC 6차 기후변화 시나리오(SSP1-2.6 및 SSP5-8.5)를 적용한 종분포 모델(MaxEnt)을 사용하여 미래 기후변화에 따른 어종의 이동 및 분포 변화를 분석한 결과, 고등어, 갈치, 참조기의 분포 면적은 현재보다 약 28~86% 증가했으나, 멸치의 분포 면적은 약 6~11% 감소했다. 이 결과를 바탕으로 주요 4종의 종풍부도 지도를 작성하였으며, 해양공간계획 경계 내에서 '높음'으로 평가된 종풍부도 해역과 어업활동보호구역이 중복되는 비율은 약 15%, SSP1-2.6 시나리오에서 21%, SSP5-8.5 시나리오에서 34%로 증가하였다. 연구 결과는 향후 용도구역 평가나 유보구역 변경 시 과학적 근거로 활용될 수 있으며, 어종의 현재 종분포와 기후변화에 따른 분포 예측을 통해 현재 용도구역 평가의 한계를 보완하고, 지속 가능한 유용 해양 자원의 이용을 위한 계획 수립에 기여할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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