한번 배출된 수은은 소멸되지 않고 자연환경에 축적 및 순환되며 생태계 및 인류보건에 심각한 위해를 준다. 미국에서는 수은의 인위적 배출량의 약 32 %를 차지하는 것으로 알려진 석탄 화력발전소의 배출가스의 증기수은 제거를 위해 황점착 활성탄 사용을 고려하고 있다. 본 연구애서는 석탄 연소설비 배출가스 중의 증기상의 원소수은을 저감하기 위한 고효율의 다공성 수은흡착 소재를 개발하여 소재의 수은 흡착 특성을 조사하였다. 30℃에서 증기수은 흡착능 조사결과 수은흡착용으로 상용화된 활성탄 Darco FGD 대비 실리카 나노소재인 MCM-41의 경우는 약 35 %에 불과하였으나 황을 1.5% 함침한 경우 133 %까지 증가하였고, 폐동 재생공정에서 회수한 용광로 비산재의 경우는 523 %의 효율을 보였다. 또한 30 ℃, 80 ℃ 및 120 ℃의 온도에서 흡착능을 조사한 결과 80 ℃에서 가장 우수한 흡착성능을 나타냈다. MCM-41은 실리카 나노튜브로 구조가 견고해 여러 번 재사용할 수 있을 뿐더러 활성탄을 사용할 경우 우려되는 열점형성으로 인한 화재 가능성이 없어 추가적인 장점까지 지니고 있다.
본 연구는 셀러엑터를 활용한 문화콘텐츠를 <놀면 뭐하니?>의 멀티 페르소나를 중심으로 분석하였다. 셀러엑터에 내재된 멀티 페르소나가 한국 셀러브리티 문화의 특징을 어떻게 재현하고 있으며, 그 문화적 의미가 무엇인지 살펴보는 것에 그 목적이 있었다. 총 6개의 프로젝트에 대한 텍스트 분석을 통해, <놀면 뭐하니?>가 재현하는 멀티 페르소나는 어떠한 것인지를 살펴보았고, 이것이 한국 사회에서 갖는 문화적 의미에 대해 파악하였다. 또한, 대중의 정체성과 문화 형성에 영향을 미치는 한국 셀러브리티 문화가 어떠한 특징과 사회적 관계 속에 있는지를 고찰하였다. 연구 결과에 따르면, <놀면 뭐하니?>는 다양한 페르소나를 대중의 사고방식과 취향, 정서적 성향을 내재한 가상의 캐릭터 유형인 셀러엑터를 통해 드러내고 있으며, 환상(Fantasy), 도전(Challenge), 향수(Nostalgia)라는 세 가지 문화코드가 한국 셀러브리티 문화에 내재되어 있었다. 이는 동시에 <놀면 뭐하니?>의 셀러엑터는 사회적 관계와 자본주의 권력구조, 한국 사회에 존재하는 상징체계를 의상, 분장, 소품, 장신구 등 다양한 방법을 사용하여 그들의 몸을 통해 재현하고 있으며, 자본과 권력의 영향력, 도덕적 미덕과 선한 영향력, 그리고 위계질서 전통의 영향력이라는 세 가지 측면에서 문화적 의미를 드러내고 있었다.
최근 공중 전투체계 기술들이 발전함에 따라 대공방어 시스템의 발전이 요구되고 있다. 대공 방어 시스템의 운용개념에 있어, 표적에 적합한 무장을 선택하는 것은 제한된 대공 전력을 사용하여 위협체에 대해 효율적으로 대응한다는 측면에서 체계에 요구되는 능력 중 하나이다. 비행 위협체의 식별에 있어 많은 부분이 운용자의 육안 식별에 의존하는데 고속으로 기동하고 원거리에 위치한 비행체를 육안으로 판별하는 것은 많은 한계가 있다. 뿐만 아니라, 현대 전장에서 무인화 및 지능화된 무기체계의 수요가 증가함에 따라 운용자의 육안 식별 대신 체계가 자동으로 비행체를 식별하고 분류하는 기술의 개발이 필수적이다. 영상자료를 수집해 딥러닝 기반의 모델을 이용하여 무기체계를 식별한 사례로는 전차와 함정 등이 있지만 비행체의 식별에 대한 연구는 아직 많이 부족한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 합성곱 신경망 모델을 이용하여 전투기, 헬기, 드론을 분류하는 모델을 제시하고 제시하는 모델의 성능을 분석한다. 본 논문에서 제시하는 모델은 시험세트에 대해 95% 이상의 정확도를 보이고, precision 0.9579, recall 0.9558, F1-socre 0.9568의 값을 나타내는 것을 확인할 수 있다.
The Cu2ZnSn(SxSe1-x)4 (CZTSSe) absorbers are promising thin film solar cells (TFSCs) materials, to replace existing Cu(In,Ga)Se2 (CIGS) and CdTe photovoltaic technology. However, the best reported efficiency for a CZTSSe device, of 13.6 %, is still too low for commercial use. Recently, partially replacing the Zn2+ element with a Cd2+element has attracting attention as one of the promising strategies for improving the photovoltaic characteristics of the CZTSSe TFSCs. Cd2+ elements are known to improve the grain size of the CZTSSe absorber thin films and improve optoelectronic properties by suppressing potential defects, causing short-circuit current (Jsc) loss. In this study, the structural, compositional, and morphological characteristics of CZTSSe and CZCTSSe thin films were investigated using X-ray diffraction (XRD), X-ray fluorescence spectrometer (XRF), and Field-emission scanning electron microscopy (FE-SEM), respectively. The FE-SEM images revealed that the grain size improved with increasing Cd2+ alloying in the CZTSSe thin films. Moreover, there was a slight decrease in small grain distribution as well as voids near the CZTSSe/Mo interface after Cd2+ alloying. The solar cells prepared using the most promising CZTSSe absorber thin films with Cd2+ alloying (8 min. 30 sec.) exhibited a power conversion efficiency (PCE) of 9.33 %, Jsc of 34.0 mA/cm2, and fill factor (FF) of 62.7 %, respectively.
심전도(electrocardiogram)는 심장의 주기적인 활동을 전기적인 신호로 기록한 것으로 심근의 리듬을 측정하고 판단하여 개인건강을 진단할 수 있는 중요한 신체정보이다. 특성상 대용량의 정보를 발생하는데 특정 질병의 진단을 목표로 하는 경우 상당한 기간의 누적 신호를 필요로 한다. 따라서 의학적인 손실 없이 정보용량을 대폭 줄이기 위한 압축 및 저장 처리에 관한 연구가 활발하게 진행되어 왔다. 최근 일상생활에서 착용할 수 있고 신호를 실시간 전송할 수 있는 스마트한 측정기기의 개발로 심전도는 그 활용도가 더욱 높아지고 있다. 측정기기는 일반적으로 사용자의 편리성을 위해 성능과 전력소모가 제한적인데, 이런 환경에서 대용량의 신호를 수 초안에 처리하고 전송할 수 있는 기법의 개발이 요구되고 있다. 본 논문에서는 심전도의 단위 파형의 누적 평균(template)을 활용하여 효율적으로 신호를 압축 전송하는 기법을 제안한다. 압축은 템플릿 매칭을 활용하며 무손실(lossless)이 가능하다. 제안하는 기법은 기존의 대표적인 압축방식과 비교해서 고압축 환경에서 우수한 성능을 보여주며, 복잡도는 상대적으로 높지 않은 것으로 분석된다. 그리고 template 매칭 차이 값에 대한 기존의 압축 기술의 적용도 가능하다.
한가지 유형의 엔진 여러 개를 번들로 묶어서 발사체 제품군을 개발하는 전략은 SpaceX와 그들의 재사용 발사체 Falcon 9과 Falcon Heavy에 의해 입증되었다. 이 연구에서 우리는 35톤급 메탄 다단 연소 사이클 엔진을 이용한 잠재적인 발사체 제품군을 제시하였으며, 다양한 우주 임무에서 그것들의 유용성과 성능을 평가하였다. 예를 들어, Falcon 9의 한국형 버전은 소모성 모드에시 500 km SSO에 약 4.7톤의 탑재체를 투입할 수 있는 반면에, 해상에 착륙하는 모드에서는 약 2.16톤의 탑재량으로 줄어들게 된다. Falcon Heavy의 한국형 버전은 나로우주센터에서 발사되었을 때, 4.4톤을 GTO에 투입할 수 있으며, 이는 이 공통부스터코어 구성이 높은 경사각에도 불구하고 천리안 2호 위성을 투입할 수 있는 것으로 나타났다. 개발 후, 이 메탄 엔진이 소형위성 발사체에 추력공급 용도로도 사용도 가능하다.
재생에너지의 보급과 기후변화를 대응하기 위한 해결책으로 수소에너지에 대한 관심이 늘어나고 있다. 수소는 미이용 전력을 대용량 장주기로 저장하기에 가장 적합한 수단이며 이러한 수소를 생산하는 기술 중 수전해는 물에 전기에너지를 인가하여 수소를 생산하는 친환경적 수소생산 기술로 알려져 있다. 수전해의 구성 요소 중 분리막은 음극과 양극을 물리적으로 분리할 뿐만 아니라 생성되는 수소와 산소의 섞임 현상을 방지하며 이온의 전달을 가능하게 하는 복합적인 역할을 수행한다. 특히 기존의 수전해 기술들의 단점을 보완할 수 있는 차세대 음이온 교환막 수전해에서의 핵심은 우수한 음이온 교환막을 확보하는 것이다. 높은 이온 전도성과 알칼리 환경에서 우수한 내구성을 동시에 가지려는 많은 연구들이 진행되고 있으며 다양한 소재에 대한 탐색이 이루어지고 있다. 본 총설에서는 상용 블록 공중합체인 Polystyrene-b-poly(ethylene-co-butylene)-b-polystyrene (SEBS)를 기반으로 하는 음이온 교환막에 대한 연구에 대해 살펴보며 최신 연구 동향과 앞으로 나아가야할 점에 대해 논하고자 한다.
코로나 시대 이후 아파트 가격 상승은 비상식적이었다. 이러한 불확실한 부동산 시장에서 가격 예측 연구는 매우 중요하다. 본 논문에서는 다양한 부동산 사이트에서 자료 수집 및 크롤링을 통해 2015년부터 2020년까지 87만개의 방대한 데이터셋을 구축하고 다양한 아파트 정보와 경제지표 등 가능한 많은 변수를 모은 뒤 미래 아파트 매매실거래가격을 예측하는 모델을 만든다. 해당 연구는 먼저 다중 공선성 문제를 변수 제거 및 결합으로 해결하였다. 이후 의미있는 독립변수들을 뽑아내는 전진선택법(Forward Selection), 후진소거법(Backward Elimination), 단계적선택법(Stepwise Selection), L1 Regularization, 주성분분석(PCA) 총 5개의 변수 선택 알고리즘을 사용했다. 또한 심층신경망(DNN), XGBoost, CatBoost, Linear Regression 총 4개의 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 이용해 하이퍼파라미터 최적화 후 모델을 학습시키고 모형간 예측력을 비교하였다. 추가 실험에서는 DNN의 node와 layer 수를 바꿔가면서 실험을 진행하여 가장 적절한 node와 layer 수를 찾고자 하였다. 결론적으로 가장 성능이 우수한 모델로 2021년의 아파트 매매실거래가격을 예측한 후 실제 2021년 데이터와 비교한 결과 훌륭한 성과를 보였다. 이를 통해 머신러닝과 딥러닝은 다양한 경제 상황 속에서 투자자들이 주택을 구매할 때 올바른 판단을 할 수 있도록 도움을 줄 수 있을 것이라 확신한다.
고령보행자를 포함한 교통약자는 신체적 능력이 저하되어 보행속도가 상대적으로 낮으며, 인지반응시간이 느린 특성을 가지고 있지만, 현재 교통약자를 위한 보행신호는 0.8m/s로 일률적으로 적용하고 있다. 문제점을 개선하기 위하여 스마트 횡단시스템이 개발되어 운영되고 있지만, 보행자별 적정 보행속도를 반영한 신호운영이 이루어지지 못하고 있다. 본 연구에서는 교통약자비율이 높은 지역에서 수집된 영상정보를 활용하여, 교통약자의 종류, 보행자의 수, 도로의 기하구조 등을 고려한 신경망모형과 다중회귀모형기반의 횡단속도 추정모델을 개발하였다. 이를 통해 개발된 모델을 스마트횡단시스템에 적용하여 실시간 교통약자에 따른 최적 보행신호 제공을 지원하고자 하였다. 경기도 파주시의 도시 교통 네트워크에서 수집된 실제 교통 상황 데이터 2,400개를 사용하였다. 모델의 성능은 상관계수, 평균 절대오차 등 7개의 선택된 지표를 통해 평가되었다. 다중선형회귀모델은 상관 계수가 0.652이고 MAE가 0.182였으며, 신경망모델은 상관계수가 0.823이고 MAE가 0.105로 나타나. 신경망모델이 더 높은 예측력을 보였다.
전자투표는 정해진 장소에서의 키오스크 투표, 정해지지 않은 장소에서의 인터넷 투표 등의 행위를 포함한 개념으로, 오프라인 투표 수행 시 많은 자원과 비용이 소모되는 문제를 완화하기 위해 등장했다. 전자투표를 사용하면 투표 및 개표 업무의 효율성 증대, 비용 감소, 투표율 상승, 오류 감소 등 기존 투표시스템에 비해 많은 이점을 가진다. 하지만 중앙집중식 전자투표는 타인에 의한 데이터 위·변조 및 해킹 우려로 투표 결과를 신뢰할 수 없어 공적 선거 및 기업 안건 투표에 주목받지 못했다. 이를 해결하기 위해 최근에는 블록체인 기술을 활용한 전자투표 시스템을 설계하여 투표정보의 신뢰성 증가, 투명성 확보 등 기존의 전자투표에서 부족한 개념을 보완하는 연구가 활발히 진행되어왔다. 본 논문에서는 퍼블릭 블록체인과 프라이빗 블록체인을 융합하여 사용하는 하이브리드 블록체인 기술을 도입한 전자투표 시스템을 제안하였다. 하이브리드 블록체 인은 프라이빗 블록체인을 이용해 느린 트랜잭션 처리 속도와 수수료 문제를 해결하고, 퍼블릭 블록체인을 통해 거래의 투명성과 데이터 무결성 부족 문제를 보완할 수 있다. 또한, 설계한 시스템을 BaaS로 구현하여 블록체인의 타입 변환 용이성 및 확장성을 확보하고 강력한 연산력을 제공할 수 있도록 한다. BaaS란, Blockchain as a Service의 약어로 클라우드 컴퓨팅 기술 중 하나이며 인터넷을 통해 블록체인 플랫폼 및 소프트웨어를 제공하는 서비스를 의미한다. 본 논문에서는 타당성을 평가하기 위해 제안시스템과 국내외에서 진행한 전자투표 관련 연구를 블록체인 타입, 익명성, 검증 프로세스, 스마트 계약, 성능, 확장성 측면에서 비교 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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