연구목적: 기후변화 등으로 인해 자연재해의 빈도 및 강도가 증가하고 있어, 원자력발전소에 영향을 주는 외부사건이 발생할 수 있다. 원자력발전소는 자연재해, 인공재해 등 외부사건으로부터 안전해야 한다. 따라서 원자력발전소에 발생할 수 있는 외부사건을 식별하여야 하며, 원자력발전소에 큰 영향을 줄 수 있는 외부사건을 선별하여야 한다. 본 연구에서는 외부사건을 식별 및 선별하는 방법의 연구동향을 소개한다. 연구방법: 원자력발전소의 확률론적 안전성 평가를 위한 외부사건의 식별 및 선별에 관한 문헌조사를 실시하였다. 또한 국내외 외부사건의 식별 및 선별에 관한 규정을 조사하였다. 연구결과: 원자력발전소의 외부사건 영향분석의 비용을 최소화하고자 외부사건을 식별 및 선별하는 연구가 이루어지고 있다. 각 연구는 관점에 따라 차이를 보이지만 공통적으로 식별과정에서는 원자력발전소 부지에서 발생할 수 있는 모든 사건을 식별하고자 하며, 선별과정에서는 정성적 기준과 정량적 기준을 바탕으로 외부사건을 선별한다. 결론:기후변화 등으로 인하여 자연재해의 강도가 변화하고 있어, 원자력발전소에 영향을 주는 외부사건을 식별 및 선별하는 과정이 중요해지고 있다. 따라서 본 논문에서는 외부사건을 식별과 선별하는 방법에 대해 조사하여 정리하였다. 국내의 경우 원자력발전소의 확률론적 안전성 평가를 위한 외부사건의 식별과 선별에 관한 연구가 미미한 실정이다. 또한 외부사건 정량적 선별과정에서 수행하는 '경계분석'과 '명백히 보수적인 분석' 방법에 관한 연구가 필요할 것으로 보인다.
건설산업의 중대재해 발생률 및 사망률이 가장 높아짐에 따라 이를 감축하기 위해 국내에서도 다양한 노력을 기울이고 있다. 그 중 위험성 평가는 시공단계 위험요소를 평가하고 재해 감소대책을 위한 자료로 활용되고 있다. 그러나 기존의 위험성 평가는 수행자의 주관이 개입되며 국내 건설현장에 취약한 측면이 있다. 본 연구는 위험성 평가 분야에 BIM을 활용하여 정량적으로 위험요소를 도출함으로써 리스크를 조기 식별하고 사전제거하는 것을 목표로 위험성 평가를 위한 DB 분류체계를 구축하였으며 BIM을 활용한 위험성 평가의 방법론을 제시한다. 이를 통해 리스크의 사전 제거로 시공 작업자의 안전성을 증대시키고 안전관리 분야의 추가비용을 절감한다. 또한, 신규 공법에도 적용 가능하므로 프로젝트 참여자들의 이해도를 높이며 의사소통의 도구가 된다. 본 연구는 BIM을 기반으로 정량적인 위험도를 도출하는 프레임워크를 제안하는 연구로써, 향후 BIM을 활용한 위험성 평가 분야에 기반 기술로 활용될 것이다.
최근 경험데이터에 대한 중요성이 커지면서 데이터사이언스적 관점으로 경험데이터를 다루려는 시도가 많아지고 있다. 빅데이터와 같은 수치적으로 계량화하려는 정량(quantitative)적 조사 방식의 수집방식으로 접근하는 경우에 경험이 가지고 있는 가치에 대한 폭넓은 해석이 어려울 뿐 아니라 비용, 시간이 상대적으로 많이 들고, 개인정보 침해의 위험으로 분석에 한계가 있다. 하지만, 정성(qualitative)적 조사 기반의 경험데이터 수집 절차인 에스노그라피(ethnograpy)는 사용자라는 관점에서 미래 고객의 자연스러운 실제 환경에서 주로 실시되기 때문에 적은 표본으로도 고객이 직면한 본질을 확인할 수 있고, 경험데이터가 가지고 있는 맥락적 차원의 관계를 해석하기에도 용이하다. 에스노그라피 방식의 경험데이터 수집이 경제적이고, 효율적이라고 하여도 데이터의 수집 과정에 대한 과학적 절차의 미흡은 문제가 될 수 있기에, 수집과정의 오차를 줄이는 것은 중요하다. 에스노그라피 방식의 경험데이터 수집에 대한 올바른 측정 도구를 사용했느냐에 대한 타당성 확보와 측정대상을 정확하게 선정하여 타당성 있는 측정 도구와 방법을 사용했느냐의 신뢰성 확보가 중요하다. 이러한 관점에서 에스노그라피 방식의 경험데이터 수집에 대한 올바른 측정 방법과 도구개발을 위해 타당성을 확보하고 측정대상을 명확하게 선별하는 연구방법의 신뢰성을 검증할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 에스노그라피 방식의 경험데이터 수집에 기반하여 자영업자의 고객경험을 분석해주는 'I know you_AI' 서비스의 데이터와 방법론 사례를 중심으로 이에 대한 검증 연구를 진행하였고, 연구 결과 신뢰성과 타당성이 있음을 확인하였다.
프랜차이즈 산업의 발전과 더불어 프랜차이즈 기업과 관련한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 그 중 프랜차이즈 성과와 관련된 논의들은 가맹본부 성과, 가맹점 성과, 관계특성에 대한 성과, 재무적 성과, 비재무적 성과 등 연구의 주제나 목적에 따라 다양한 관점에서 제시되어 왔다. 그러나 기존의 프랜차이즈 성과와 관련된 논의들이 너무 포괄적으로 제시되거나 만족, 장기지향성 등 정성적인 측면만을 강조하는 한계를 안고 있다. 따라서 본 연구는 프랜차이즈 기업의 성과를 보다 명확하게 제시할 필요성에 의해 진행하게 되었다. 즉, 프랜차이즈 기업의 특성을 반영한 계량화되고 수치화된 정량적인 성과지표를 제시하고자 한 것이다. 이를 위해 프랜차이즈 기업의 계약관리 실태를 체계적으로 분석 정리하고 이를 전사적 계약관리(ECM)지표로 제시하였으며, 보다 정량적인 분석을 위해 계약관리 레버리지를 제안하였다. 계약관리 레버리지는 가맹점과의 계약증가율이 가맹본부의 매출액증가율의 변화에 어떠한 유의적인 변화를 가져오는가를 보여주는 지표로서 프랜차이즈 기업을 대상으로 분석한 결과, 주목할 만한 시사점을 발견할 수 있었다. 따라서 본 연구는 프랜차이즈 기업의 성과를 매출액이나 가맹점증가율, 만족 또는 재계약의도라는 일면적 측면에서 제시되던 관점에서 보다 종합적이고 입체적인 차원에서 계량화된 분석 틀을 제공함으로써 프랜차이즈 기업 성과연구와 실무적인 차원의 기업 성과관리에 새로운 방법론을 제시하였다는데, 그 목적과 의의가 있다.
상수도 관망은 운영 중 다양한 수질 사고 발생 위험요소에 노출되어 있다. 본 연구는 다양한 수질 사고 위험요소 중 상수도 관망 내로의 바이러스 유입에 따른 위험도 평가 방법론을 제시하고, 이를 활용하여 위험도를 최소화할 수 있는 재염소 시설의 위치와 운영에 대한 검토를 수행하였다. 위험도 평가를 위해 QMRA (Quantitative Microbial Risk assessment)를 적용하였으며, 염소 농도에 따른 Water Quality Resilience를 정의하여 바이러스가 유입되지 않은 정상 운영 상황과 바이러스가 유입된 비정상 상황에서 염소 농도가 목표 범위(0.1-1.0 mg/L)내 운영되는지 여부를 정량적으로 확인하였다. 본 연구에서는 바이러스와 염소간의 반응을 고려해야 하기에, 다양한 수질인자를 고려할 수 있는 EPANET-MSX를 활용하여 수리 및 수질 분석을 수행하였다. 제안한 방법론은 미국의 Bellingham의 관망에 적용하였으며, 재염소 시설의 경우 0.5 mg/L부터 1.0 mg/L까지 주입 가능한 것으로 하였다. 적용 결과 재염소 시설이 없는 경우 Average risk가 0.0154이었으며, 재염소 시설 설치 후 1.0 mg/L의 농도로 주입 시 39.1%의 Average risk를 저감할 수 있었다. 다만, 재염소 시설을 통한 과도한 염소 주입은 Water Quality Resilience를 저감하여, 최종적으로 0.5 mg/L의 재염소 시설을 선정하였으며, 이를 활용하여 20% 가량의 Average risk 저감이 가능함을 확인하였다. 본 연구는 향후 잠재적 바이러스 유입에 대비한 재염소 시설의 설계에 활용할 수 있을 것이다.
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
본 연구에서는 공간빅데이터의 개념과 특징을 정의하고 데이터에 대한 통찰력을 높일 수 있는 정보 시각화 방법론을 조사하였다. 또한 시각화 과정에서 발생할 수 있는 문제점 및 해결방법을 제시하였다. 공간빅데이터를 공간정보의 정량적인 확장의 결과와 빅데이터의 정성적인 확장의 결과로 정의하였다. 공간빅데이터는 6V(Volume, Variety, Velocity, Value, Veracity, Visualization)의 특징을 갖고 있으며, 최근 활용 서비스 측면이 이슈화 되면서 공간빅데이터에 대한 통찰력을 제공하여 데이터의 활용 가치를 높이기 위해 공간빅데이터의 시각화가 주목받고 있다. 정보 시각화의 방법은 Matthias, Ben, 정보디자인교과서 등을 통하여 다양한 방법으로 정의 되어 있으나 공간빅데이터의 시각화는 방대한 양의 원시 데이터를 대상으로 하기 때문에 데이터의 조직화 과정을 거쳐야 하며 이를 통해 사용자에게 전달하려는 정보를 추출해야 하는 차이점이 있다. 추출된 정보는 특성에 따른 적합한 시각적 표현 방법을 사용해야 하며, 많은 양의 데이터를 시각적으로 표현하는 것은 사용자에게 정확한 정보를 제공 할 수 없으므로 필터링, 샘플링, 데이터 비닝, 클러스터링 등을 이용하여 데이터를 축소하여 표현하는 방법이 필요하다.
본 연구에서는 coconut oil과 Tween-Span계 혼합계면활성제를 사용하여 O/W 유화액을 제조하고 유화안정성을 향상시키기 위한 유화조건을 최적화하였다. 이를 위해 최적화과정은 CCD-RSM (central composite design model-response surface methodology)를 이용하였다. 계량인자로는 HLB (hydrophile-lipophilie balance) value, 혼합계면활성제 첨가량, 유화속도 등을 설정하였으며, 반응치로는 평균액적크기(MDS), 유화액의 유화안정도지수(ESI), 열적 불안정도지수(TII)를 설정하였다. CCD-RSM 분석결과 3가지 반응치를 동시에 만족하는 최적조건으로 HLB value (9.1), 혼합계면활성제 첨가량(8.7 wt.%), 유화속도(6,200.8 rpm)로 산출되었으며, CCD-RSM 분석예상값은 MDS (151.0 nm), 유화액의 ESI (99.86%), TII (3.17%)로 나타났다. 이 조건에서의 실제실험 결과 오차율은 3.5% 이하로 나타나 본 연구에서의 O/W 유화액 제조과정에 CCD-RSM 최적화 분석을 적용할 경우 비교적 높은 유의수준의 결과를 얻을 수 있었다.
최근 사회는 아날로그 시대를 거쳐 디지털, 스마트 시대로 접어들었고, 모든 분야의 기술은 끊임없는 변화와 매우 빠른 발전을 하고 있다. 이러한 경쟁사회에서 지식재산, 특히 특허분석을 통한 R&D 전략 수립은 기술경쟁력 향상에 많은 도움이 될 수 있다. 특허문서는 명칭, 요약, 상세한 설명, 청구항, 기술분류정보 등 서지정보, 기술문헌과 권리문헌으로 이루어져 있어 대중은 이를 통해 해당 기술에 대한 많은 정보를 수집할 수 있다. 특허문서의 특징을 정량적으로 활용하고 기술 분석을 실시함으로써 분석대상 기술의 동향을 파악하는 것뿐만 아니라, 해당 기술 분야의 핵심기술과 특허를 탐색하여 경쟁력을 향상시키는 것이 가능하다. 본 논문은 특허 데이터에 대한 정량적인 방법을 기반으로 한 핵심 기술과 핵심 특허의 도출 방법을 제안한다. 특허문서에 포함되어 있는 기술분류정보, IPC 코드에 통계분석과 사회네트워크분석을 적용하여 연구개발이 활발한 분야와 중심성이 높은 기술을 탐색한다. 그 후 특허의 인용정보와 패밀리정보 분석을 통해 핵심 기술 분야에서 중요성이 높은 특허를 추출하여, 최종적으로 기술경영 및 특허경영 전략 수립 방법을 제안한다.
도로시설물의 운영 및 유지관리는 기능을 유지하기 위해 반복적으로 이루어지는 온실가스 배출 활동이며, 도로를 계획 및 시공, 운영, 유지보수의 전과정 측면에서 봤을 때 이미 건설된 도로시설물과 신규로 건설하고자 하는 도로시설물에 대해 탄소배출을 줄이기 위한 접근이 용이한 활동이기 때문에 운영 및 유지관리 단계에서 탄소배출량의 정량화는 매우 중요하다. 하지만 도로시설물의 운영 및 유지관리 단계에서의 정량적인 탄소배출량 산정은 분산되어 있는 활동 자료의 수집의 어려움과 탄소배출량 산정 과정의 복잡성을 이유로 정량적인 탄소배출량 산정은 이루어지지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 도로시설물의 운영 및 유지보수 단계에서 탄소배출원단위를 산정하였고, 이를 활용해 2012년 기준으로 국내에 건설되어 운영중인 고속국도 및 일반국도에 대해 탄소배출량을 산정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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