• 대한공업교육학회지
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• 제44권1호
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• pp.1-22
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• 2019

이 연구는 특성화고등학교 학생의 부모지지와 진로결정수준의 관계에서 회복탄력성의 매개효과를 검증함으로써 가정과 학교가 연계된 바람직한 진로지도 상담의 기초자료를 제공하여 수준을 높일 수 있는 방안을 모색하기 위한 목적으로 수행되었다. 연구문제로는 첫째, 특성화고등학교 학생의 부모지지, 진로결정수준, 회복탄력성의 수준은 어떠한가, 둘째, 특성화고등학교 학생의 부모지지, 진로결정수준, 회복탄력성의 관계는 어떠한가, 셋째, 특성화고등학교 학생의 부모지지와 진로결정수준의 관계에서 회복탄력성은 매개변인의 역할을 하는가로 설정하여 구명하였다. 연구의 목적을 달성하기 위해 특성화고등학교 학생의 부모지지, 진로결정수준, 회복탄력성에 관련된 이론적 배경을 고찰하여 검사도구를 제작하였다. 설문지는 개인특성(1문항), 부모지지(22문항), 진로결정수준(22문항), 회복탄력성(27문항)으로 총 70문항으로 구성하였으며, 전국 공업계열 특성화고등학교 학생 850명을 대상으로 설문조사를 실시하여 무응답이나 불성실한 응답의 설문지를 제외한 689부를 최종 분석에 활용하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 학년별 부모지지, 진로결정수준, 회복탄력성은 모두 유의한 차이가 없었으며 각각 보통수준을 나타냈다. 또한 부모지지, 진로결정수준, 회복탄력성 모두 높은 상관관계를 나타냈다. 하위요인별로는 부모지지와 진로결정수준, 회복탄력성과 진로결정수준이 높은 상관관계를 보였으며, 부모지지의 하위요인 중 정서적 지지와 언어적 격려가 진로결정수준에 50%이상의 설명력을 보였다. 매개효과 측면으로는 부모지지가 진로결정수준에 미치는 영향에 대해서 회복탄력성 전체와 하위요인인 통제성, 긍정성, 사회성이 모두 부분매개효과를 보이는 것으로 나타났다. 따라서 진로지도상담의 질적 향상을 위해서는 가정적요인과 학생 내적요인을 모두 고려한 학교와 가정이 연계된 프로그램이 진행되어야 하며 특히 정서적, 언어적인 측면을 활용하여 학년이 올라갈수록 긍정적인 부모지지와 회복탄력성을 형성할 수 있는 교육이 선행되어야 할 것이다.

• 유기물자원화
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• 제27권2호
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• pp.19-30
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• 2019

본 연구는 국내산 우각이 혼합된 유기질비료를 개발하여 가장 많은 유기재배 면적을 차지하고 있는 벼를 포함하여 가지에 대한 시용효과를 조사하고 수입 유박을 대체할 유기자원으로 우각의 활용가능성을 구명하고자 실시하였다. 질소함량이 높은 국내산 유기자원 선발을 위하여 계분, 어분, 콩깻묵, 참깻묵, 들깻묵, 혈분, 우각, 맥주오니 등 8종을 분석하여 질소함량이 높은 유기자원을 선발하였고 보조제로 왕겨 바이오차, 미강 등을 원료별, 혼합비율별로 혼합하고 성분을 분석하여 유기농업에 사용 가능한 유기질비료 제조조건을 확립하였다. 우각은 전질소(T-N) 함량이 12.0 %로 높아 혈분 13.5 % 다음으로 높았으며 어분 및 깻묵은 전질소 함량이 5.9~7.9 % 수준이었다. 계분은 유기농업에 사용가능한 무항생제 산란계 계분을 사용하였으며, 맥주오니는 질소함량이 3.4 %로 나타났다. 무항생제 계분, 우각, 맥주오니 등을 주재료로 바이오차, 미강 등을 보조제로 사용하여 유기질비료를 제조한 결과. 수입유박의 질소함량(4.0~4.2 %) 대비 개발한 유기질비료의 질소함량은 7.5 %로 높고 중금속함량은 Zn 400 mg/kg, Cu 120 mg/kg 이하 등으로 나타나 질소 함량이 높고 유기농업자재 품질기준에 적합한 유기질비료를 개발하였다. 우각이 포함된 유기질비료를 사용하여 벼와 가지를 재배하면서 시용효과를 조사한 결과 토양검정질소시비량 기준 100 % 시용시 혼합유박 대비 시용량을 40 % 감소하였음에도 벼 생육 및 수량이 대등하였으며, 가지 재배시에도 동일한 결과를 나타내었다. 우각 등 국산 유기자원을 이용한 새로운 고농도 질소원 선발 및 이를 이용한 유기재배 적합 유기질비료 개발은 친환경농업 확대 보급의 중요성이 높아지고 있는 현 시점에서 지역자원을 이용한 기존 수입 혼합유박 대체 연구의 출발점이자 폐기되고 있는 국내 유기자원의 활용 방안 모색에서 큰 의미를 가지며 향후 확대 보급된다면 친환경농산물의 안정적 생산에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국입자에어로졸학회지
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• 제14권4호
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• pp.153-169
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• 2018

기존 대기 에어로졸에서의 유기성분 분석은 분석 기기로 파악한 피크 가운데 동정 가능한 성분 개수에 제한이 있었다. 이 문제를 극복하는 방법의 하나로 2DGC를 활용하여 보다 많은 성분을 동정하고, 이들 성분들의 특성 파악을 용이하게 하기 위해 검출된 피크들을 휘발도에 따라 3개, 극성도에 따라 2개로 분리하여 총 6개의 그룹으로 구분하고, 각 그룹의 피크를 정성/정성 분석하여 화학 특성에 따른 클래스로 구분하는 방법론을 제시하였다. 제시한 방법론을 서울에서 2013년 여름과 2014년 겨울에 측정한 대기 에어로졸의 유기 성분을 2DGC로 분석한 결과에 적용하여 특성 파악 연구를 수행하였다. 정성/정량 분석 결과 유기 성분을 8개의 클래스로 구분할 수 있었다. 이 성분들은 계절별 유사성과 차별성을 보여주었다. 한 예로 고극성-휘발성유기화합물(HP-VOC)의 정성분석 결과 여름에는 furanone 성분이 대부분이었으나, 겨울에는 furanone 성분이 검출되지 않았다. 저극성 반휘발성유기화합물(LP-SVOC)의 정성적 특징은 VOC와 OVOC가 대부분을 차지하고 있는 것이었으며 OVOC가 VOC보다 더 많은 종류로 검출되었다. 그러나 상대적 정량분석에서는 반대로 OVOC보다 VOC가 두 배 더 많은 양을 차지하고 있었다. 즉 LP-SVOC에서 OVOC는 더 다양한 종류가 발견되나 정량적으로 봤을 때는 VOC가 대부분을 차지하고 있다고 할 수 있다. 이러한 분석 결과는 보다 다양한 성분의 유기성분 분석과 함께 정성/정량 분석의 통합적 활용이 필요함을 보여주고 있다. 이 연구에서 2DGC 시스템 결과를 6개의 그룹으로 구분하여 미지 성분 피크를 그 그룹의 특성을 가진 것으로 정성/정량 분석하여 어느 정도 결과를 도출하였다. 그러나 각 그룹의 경계에 있는 성분들이 비슷한 특성을 갖는 경우가 나타났고, 정량 분석에는 아직도 미흡한 부분이 있는 제한점을 보였다. 이 부분에 대한 보다 심도 깊은 연구가 필요하다. 또한 2DGC 시스템은 단일 GC 시스템보다 검출 한도가 높은 제한점을 가지고 있으며, 정량이 아직 확실하지 않은 단점이 있다. 이들 문제점을 해결하기 위해서는 분석 시스템 자체에 대한 심도 깊은 연구가 필요하다.

• 에너지공학
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• 제28권2호
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• pp.18-35
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• 2019

한국지역난방공사에서 난지 물재생센터의 하수처리 설비로 부터 발생하는 $45,300m^3$/일의 바이오가스를 연료로 1,500 kW, 2대 규모의 엔진 발전기를 운영하고 있다. 그러나 바이오가스 발전 플랜트의 실제 운영 경험이 미미하고, 축적된 기술 및 노하우 부족으로 가스엔진의 잦은 고장과 정지로 많은 경제적 손실이 발생하고 있다. 따라서 이 발전 플랜트의 안정적인 운영을 위한 기술적 근본 대책 마련이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 난지 물재생센터의 하수처리장에서 발생하는 바이오가스를 이용한 가스엔진 플랜트의 일련의 공정상의 문제점을 확인하고, 각 단계별 문제점을 최소화 하여 실제 운전의 최적화 방안을 마련하였다. 먼저 고장 정지의 주요 원인인 발생가스의 정제를 위해 현재 사용 중인 활성탄에 대한 성분분석 및 흡착실험을 통해 활성탄의 흡착능력 품질 기준 마련을 위한 여건을 조성하였다. 또한, 불순물을 최소화하기 위한 활성탄의 교체주기의 기준수립, 황화수소 측정주기 강화, 활성탄 국산화, 설비개선 등 바이오플랜트 운영기준 강화 및 개선방안을 적용하여 실제운전에 적용하였다. 그 결과 가스엔진 1호기는 530%, 2호기는 250%의 정상운전 가동시간이 증가되는 운영실적을 보였다. 또한 통풍구의 설비개선을 통해 작업공정을 줄이고, 정상 운전시간과 가동률을 높일 수 있었다. 경제적으로도 77,000천원/년의 매출증대 효과를 나타냈다, 이와 같이 운영기준의 강화 및 개선방안을 적용하여, 바이오가스 플랜트의 고장 정지를 줄이고 가동률을 높여, 안정적인 운영을 하는 것이 현실적인 바이오가스 플랜트의 최적 운영방안으로 판단된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권2호
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• pp.85-96
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• 2019

일사량은 자연 생태계와 농업 생태계에서 에너지 수지와 물 순환을 추정하는데 중요한 변수이다. 일별 일사량을 추정하기 위해 심층 신경망(DNN) 모델이 개발되었다. 일조시간 등의 변수보다 기상 관측소에서의 가용성이 더 높은 온도와 강수량이 심층 신경망 모델의 입력 자료로 사용되었다. five-fold crossvalidation 을 사용하여 심층 신경망을 훈련시키고 검증하였다. 국내 15 개의 기상 관측소에서 30 년 이상 장기간의 기상 자료가 수집되었다. Cross-validation을 통해 얻어진 심층 신경망 모델은 수원 지역 기상 관측소의 일별 일사량 추정치에 대해 비교적 작은 RMSE($3.75MJ\;m^{-2}\;d^{-1}$) 값을 가졌다. 심층 신경망 모델은 수원 지역 기상 관측소의 일사량의 변위의 약 68%를 설명했다. 1985 년과 1998 년의 일사량 관측값은 일조시간에 비해 상당히 낮은 값이 관측되었다. 이는 후속 연구에서 일사량 관측 데이터의 품질 평가가 필요할 것임을 시사했다. 해당 연도의 데이터를 분석에서 제외했을 때, 심층 신경망 모델의 추정값은 통계적 수치가 약간 높게 나타났다. 예를 들어, $R^2$ 와 RMSE 의 값은 각각 0.72 와 $3.55MJ\;m^{-2}\;d^{-1}$ 이었다. 심층 신경망 모델은 기온과 강수량을 통해 일사량을 추정하는데 유용하며, 이는 미래 기후 시나리오 자료에 대해서 활용할 수 있을 것이다. 따라서, 공간에 대한 제약이 완화된 심층 신경망 모델은 작물 모델의 입력 자료로 일사량이 필요한 작물 생산성에 대한 기후 변화 영향 평가에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• 핵의학기술
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• 제23권2호
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• pp.29-37
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• 2019

DMIDR (General Electric Healthcare, USA)은 GE 사(社)의 최신 장비로써 PSF (Point Spread Function reconstruction), TOF(Time of Flight)와 Q.Clear의 적용이 가능하다. 특히, Q.Clear는 보정 알고리즘으로써 복셀(voxel)단위 신호 잡음 제거로 기존 OSEM (Ordered Subset Expectation Maximization)의 한계를 넘어설 수 있다. 따라서 이러한 재구성 및 보정 알고리즘의 성능 평가를 통해 정확한 SUV를 구현하며, 병변 검출 능력에 도움이 되는 알고리즘의 조합을 확인하고자 하였다. H/B(Hot & Background) Ratio 2:1, 4:1, 8:1의 비율로 NEMA/IEC 2008 PET phantom을 제작하였다. DMIDR의 NEMA test protocol을 이용하여 영상 획득을 하였다. 재구성 조합은 (1) VPFX(VUE point FX(TOF)), (2) VPHD-S(VUE point HD+PSF), (3) VPFX-S(TOF+PSF), (4) QCHD-S-400(VUE point HD+Q.Clear(${\beta}-strength$ 400)+PSF), (5) QCFX-S-400(TOF+Q.Clear(${\beta}-strength$ 400)+PSF), (6) QCHD-S-50(VUE point HD+Q.Clear(${\beta}-strength$ 50)+PSF), (7) QCFX-S-50(TOF+Q.Clear(${\beta}-strength$ 50) + PSF)의 7 가지로 구성하였다. H/B Ratio 및 재구성 알고리즘 별로 측정된 결과를 이용하여 CR (Contrast Recovery)와 BV (Background Variability)을 구하였다. 또한, 각 조합의 count를 측정하여 SNR (Signal to Noise Ratio)과 RC(Recovery Coefficient)를 구하고 SUV (Standardized Uptake Value)를 측정하였다. 구의 크기가 가장 작은 10 mm와 13 mm에서는 VPFX-S, 17 mm 이상에서는 QCFX-S-50에서 가장 높은 CR 결과를 보였다. BV와 SNR의 비교에서는 QCFX-S-400과 QCHD-S-400에서 좋은 값을 보였다. SUV 측정 결과는 H/B ratio와 비례하여 증감하는 양상을 보였다. SUV에 대한 RC의 경우 H/B ratio와 반비례하는 양상을 보였으며, 재구성 알고리즘 중에서는 QCFX-S-50이 가장 높은 값을 보였다. 또한, Q.Clear에 ${\beta}-strength$ 400이 적용된 재구성 알고리즘들이 낮은 값 분포를 보였다. Q.Clear가 적용된 재구성 조합은 ${\beta}-strength$를 높이면 신호잡음이 억제되어 영상 품질면에서 우수한 결과를 보였고 ${\beta}-strength$를 낮추면 선예도가 증가하며, partial volume effect가 감소하여 기존의 재구성 조건에 비하여 높은 RC에 근거한 SUV 측정이 가능하였다. 이러한 진보된 알고리즘의 사용으로 보다 정확한 정량화와 미세병변 검출능력을 향상 시킬 수 있으나 상관 관계를 고려하여 목적에 맞는 최적화 과정이 필요할 것으로 사료된다.

• 생물환경조절학회지
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• 제28권2호
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• pp.95-103
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• 2019

온도와 상대습도는 작물 재배에 있어서 중요한 요소로써, 수량과 품질의 증대를 위해서는 적절히 제어 되어야 한다. 그리고 정확한 환경 제어를 위해서는 환경이 어떻게 변화할지 예측할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 현시점의 환경 데이터를 이용한 다층 퍼셉트론(multilayer perceptrons, MLP)을 기반으로 미래 시점의 기온 및 상대습도를 예측하는 것이다. MLP 학습에 필요한 데이터는 어윈 망고(Mangifera indica cv. Irwin)을 재배하는 8연동 온실($1,032m^2$)에서 2016년 10월 1일부터 2018년 2월 28일까지 10분 간격으로 수집되었다. MLP는 온실내부 환경 데이터, 온실 외 기상 데이터, 온실 내 장치의 설정 및 작동 값을 사용하여 10~120분 후 기온 및 상대습도를 예측하기 위한 학습을 진행하였다. 사계절이 뚜렷한 우리나라의 계절에 따른 예측 정확도를 분석하기 위해서 테스트 데이터로 계절별로 3일간의 데이터를 사용했다. MLP는 기온의 경우 은닉층이 4개, 노드 수가 128개일 때($R^2=0.988$), 상대습도는 은닉층 4개, 노드 수 64개에서 가장 높은 정확도를 보였다($R^2=0.990$). MLP 특성상 예측 시점이 멀어질수록 정확도는 감소하였지만, 계절에 따른 환경 변화에 무관하게 기온과 상대습도를 적절히 예측하였다. 그러나 온실 내 환경 제어 요소 중 분무 관수처럼 특이적인 데이터의 경우, 학습 데이터 수가 적기 때문에 예측 정확도가 낮았다. 본 연구에서는 MLP의 최적화를 통해서 기온 및 상대습도를 적절히 예측하였지만 실험에 사용된 온실에만 국한되었다. 따라서 보다 일반화를 위해서 다양한 장소의 온실 데이터 이용과 이에 따른 신경망 구조의 변형이 필요하다.

• 한국작물학회지
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• 제66권2호
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• pp.138-145
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• 2021

본 연구는 중부지역에서 참깨와 들깨의 작부체계를 개발하기 위하여 중부지역에 적합한 파종기를 설정하고 이에 적합한 참깨 간작 들깨의 작부체계를 개발하기 위하여 수행하였다. 전작물로 재배되는 참깨가 후작물 들깨에 미치는 영향과 파종기에 따른 수량성을 검토하고 참깨 간작 들깨 작부체계를 위한 재배방법을 개발하였다. 참깨 재배 중 들깨 간작을 위하여 전작물로 재배되는 참깨의 특성은 조생이며 경장이 짧은 품종이 적당하였으며, 후작으로 재배되는 들깨의 파종기를 설정하기 위하여 6월 중순, 6월 하순, 7월 초순에 들깨를 참깨 사이에 파종한 결과 6월 중순 파종에서 화방군수, 군당삭수 및 수량이 많았으며 파종기가 늦어질수록 들깨 수량은 현저히 낮아졌다. 전작물 생육특성에 따른 영향으로는 조생이며 경장이 짧은 참깨 품종 재배지에서 들깨의 생육 및 수량이 우수하였다. 참깨 간작 들깨작부체계 개선을 위하여 한 줄 재배(조간×주간) 110×20 cm와 두 줄 재배(조간×주간) 40×40 cm로 재배한 결과 두 줄재배에서 수량이 많았다. 이상의 결과로부터 중부지역에 적합한 참깨 간작 들깨 재배는 전작으로 재배되는 참깨는 조생이며 경장이 작은 품종을 선정하여 재배하고 들깨는 두 줄로 참깨사이에 간작으로 6월 중순에 파종하는 방법이 적합할 것으로 판단되었다.

• 한국산림과학회지
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• 제110권2호
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• pp.198-209
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• 2021

본 연구는 졸참나무, 물푸레나무, 느티나무를 대상으로 용기 규격이 시설양묘 과정에 질소 양분 특성에 미치는 영향을 구명하기 위해 수행되었다. 16 종류의 용기[4 생육밀도(100, 144, 196, 256본/m²) × 4 용적(220, 300, 380, 460 cm³/구)]에서 생산된 묘목의 질소 양분 특성을 조사·분석하였다. 생육밀도와 용적에 따른 용기묘의 질소 양분 농도 및 함량 변화를 알아보기 위해 이원분산분석 및 다중회귀분석을 이용하였다. 세 수종 모두 용기 규격에 따라 묘목의 질소 양분 특성은 유의적 차이를 보였으며, 생육밀도와 용적 두 요인간의 상호작용이 질소 농도 및 함량에서 확인되었다. 세 수종 모두 질소 함량과 용적은 정의 상관관계를 보였지만, 물푸레나무의 질소 함량은 생육밀도와 부의 상관관계를 나타냈다. 추가적으로 양분벡터분석을 실시하여, 용기 규격에 따른 시비 효과 차이로 양분결핍, 과량집적 등의 양분저장능력이 다르다는 것을 확인하였다. 묘목 질소 함량을 기준으로 다중회귀분석기법을 적용한 결과, 졸참나무는 180~210본/m²과 410~460 cm³/구, 물푸레나무는 100~120본/m²과 350~420 cm³/구, 느티나무는 190~220본/m²과 380~430 cm³/구가 최적 용기 규격으로 최종 도출되었다. 수종별 적정 용기 적용으로 시설양묘 과정에서 양분저장능력이 높은 묘목 생산과 함께 조림 후에도 우수한 생장을 기대할 수 있을 것이다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제17권1호
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• pp.97-111
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• 2021

연구목적: 지속가능한 기반시설 관리 기본법 시행으로 시설물관리가 강화되면서 다양한 시설물 진단장비가 필요할 것으로 예상되고 있다. 다양한 융합장비에 대한 시장요구에 맞춰 합리적인 수준의 인증제품 공급하기 위한 인증제도가 필요하다. 본 논문에서는 첨단 기술을 이용한 시설물 진단장비에 대한 인증체계 도입방안에 대하여 연구하였다. 연구방법: 기존 국내 유사인증제도에 대한 상세분석 및 비교를 통하여 인증제도의 기본적인 요소와 체계 및 절차에 대하여 검토하였다. 또한, 카탈로그방식, 최소성능기준(표본조사, 전수조사)에 대하여 진단장비 개발자(제조자), 발주자, 장비사용자를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 연구결과: 설문결과 발주자는 최소성능기준 전수조사 방식을 선호하였으며, 장비사용자 역시 최소성능 전수조사 방식과 표본조사를 거의 비슷한 비율로 선호하였다. 반면, 장비개발자는 카탈로그방식을 선호하였다. 결론: 진단장비의 사용자 입장인 발주자와 사용자는 품질에 대한 신뢰가 중요하므로 최소성능기준제시를 선호하였다. 반면, 개발자(제조자)는 다양한 제품의 개발에 규제가 되므로 자기인증방식인 카탈로그방식을 선호하였다. 현재 사용자가 요구하는 최소성능기준 방식의 도입에 필요한 최소성능기준에 대한 구체적 방안이 마련되지 않은 상황이다. 또한 구체적인 최소성능기준 마련에도 상당한 기간의 연구가 필요하므로 무리하게 인증 제도를 도입하는 것은 바람직하지 않다. 따라서 현실적으로 국내 시설물진단 및 검정장비 시장의 안정적이고 지속적인 발전을 위해서는 카탈로그 방식을 중심으로 일정기간 제도를 운영하는 것이 적절하다. 또한, 향후 필요에 따라서 최소성능기준에 대한 구체적 방안이 마련되면 시장에 대한 영향을 최소화 하는 범위에서 인증 제도를 확대 및 발전시켜 나가는 것이 효과적이다.