• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
• /
• 제27권6호
• /
• pp.152-161
• /
• 2023

일반적으로 대용량의 수소를 저장하기 위해 사용되는 수직형 원통 용기는 강재로 제작되며, 사용 환경을 고려하여 제작된 받침 콘크리트 상부에 기초 슬래브에 선 설치된 앵커로 고정하는 방식이 사용된다. 이와 같은 방식은 지진과 같은 외력이 작용될 시 정착부에 응력이 집중될 수 있으며, 앵커 및 콘크리트 손상으로 인한 구조물의 전도 피해가 발생할 수 있다. 본 연구는 현장 조사를 통한 실제 운용중인 수직형 수소 저장용기를 특정하여 3차원 유한요소로 모델링하였고, 비 구조 요소의 내진 성능 검토에 사용되는 ICC - ES AC 156의 인공 지진 및 규모 5.0 이상의 국내 기록지진을 적용하여 거동 특성을 분석하였다. 실제 규모로 제작된 구조물을 대상으로 실험을 진행하는 것이 타당하지만 현실적 제약으로 수행하기에 어려움이 있어 해석적 접근 방식을 통하여 대상 구조물의 안전성을 검토하였다. 거동 특성의 경우 지진동에 의해 발생된 구조물의 응답 가속도는 검토되는 지진 하중 대비 평균적으로 10 배 이상 크게 증폭이 되는 것으로 나타났으며, 무게 중심이 위치되는 지점으로 전달될수록 감소되는 경향을 보였다. 취약 부위로 예상되는 하부 시스템(지지 기둥 및 앵커 정착부)의 경우 허용 응력을 만족하는 것으로 나타났지만, 정착을 위한 받침 콘크리트의 쪼갬 및 인장 강도는 허용 응력 대비 약 5 % 정도의 여유만이 있어 이에 대한 대처 방안이 요구된다. 본 논문에서 제시된 연구 결과를 바탕으로 향후 진동대 시험을 통하여 수행이 되는 수소저장 용기 제작에 필요한 설계 하중 및 조건 등의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제56권11호
• /
• pp.775-784
• /
• 2023

최근 이상기후로 수공 구조물의 설계빈도를 상회하는 극한호우의 증가 경향이 뚜렷함에 따라 과거에 설계된 농업용 저수지의 안전성 검토가 필요하다. 그러나 한국농어촌공사 관할 일정 규모 이상의 저수지를 제외한 지자체 관리 저수지는 비상시 긴급 방류가 가능 저수지는 전무하다(13,685개소). 이러한 경우 이동식 사이펀을 현장에 빠르게 투입하여 사전 방류하는 방법이 긴요하며, 본 연구에서는 사전 및 긴급방류 기능을 동시에 수행할 수 있는 직경 200 mm, 최소 수위차 6 m, 420(m²/h), 10,000(m²/day)의 이동식 사이펀을 경주시 유금저수지를 대상으로 적용 가능성을 평가하였다. 테스트베드인 유금 저수지는 1945년 준공되어 공용기간이 78년 정도 경과한 시설물로 수문학적 안정성 분석 결과 현재 댐마루 구간의 최저높이는 27.15(EL.m)로 검토 홍수위 27.44(EL.m) 보다 0.29 m 낮아 제방을 통한 월류 가능성이 있고 여유고도 1.72 m 부족한 것으로 나타나 수문학 안전성을 확보하지 못하는 것으로 검토되었다. 유금저수지는 수위-유량 계측이 주기적으로 이루어진지 얼마 되지 않아 저수지의 수위-유량 관계 곡선식을 명확하게 확립하기 어려워 수위-용적 곡선을 임의로 도출하였으며 도출된 곡선을 기반으로 중소규모 노후저수지 운영 알고리즘을 통해 사전방류시간, 여수로 방류량을 고려하고 빈도별 홍수량에 따른 저수지 월류시간을 예측함으로써 사전에 대피 시간을 확보하고 붕괴위험을 저감할 수 있는 기술을 확보하였다. 직경 200 mm 이동식사이펀 1열 기준, 30년 빈도 홍수량 유입 시 상한수위 기준 80% 수준(약 30,000 m²)을 유지하면서 주민대피 시간(약 1시간)을 확보할 수 있는 최적 사전방류시간은 12시간 이전으로 분석되었다. 중소규모 노후저수지를 대상으로 사이펀 활용 사전방류기술 및 저수지 운영 알고리즘에 따라 이상기후 대비 사전에 방류를 시행하고 관리자의 의사결정을 돕는다면, 저수지 붕괴 위험지역 내의 주민들의 안전을 확보하고 주민대피 지원체계 구축을 통해 주민들의 불안감 해소, 저수지 위험상황 시 위험회피 수단 제공으로 위험요소 감소가 충분히 가능하다.

• 재활치료과학
• /
• 제13권1호
• /
• pp.9-21
• /
• 2024

목적 : 본 연구의 목적은 뇌졸중 환자에게 일상생활활동 향상을 위해 중재를 시행한 국내 단일대상연구문헌의 특성과 질적 수준을 확인하는 것이다. 연구방법 : 학술연구정보서비스(Research Information Sharing Service), 누리미디어(DBpia), 학술교육원(e-article)의 원문제공 서비스를 통해 2009년부터 2023년까지 최근 15년간 발간된 논문 중 '뇌졸중', '일상생활활동', '단일대상연구'를 주요 키워드로 검색하였다. 총 9편의 논문을 대상으로 분석 대상 논문의 특징과 질적 수준을 알아보았다. 결과 : 9편의 분석 대상 논문 중 작업치료 분야 학회지에 실린 논문이 6편이었고, 분석 논문에서 적용한 연구 설계는 ABA 설계가 3편으로 가장 많았다. 대상자들의 성별은 남성과 여성이 각각 10명씩이었고, 대상자 수가 3명인 논문이 5편으로 가장 많았다. 연구 대상자들의 연령은 60대가 6명으로 가장 많았다. 일상생활활동 향상을 위해 적용한 독립변인은 강제유도운동치료, 상상연습, 시각되먹임을 차단한 자세 수직훈련, 양측성 상지운동, 가상현실을 이용한 과제훈련, 신경인지재활치료와 전통적인 작업치료, 체간 안정화 훈련, 완곡추적 안구운동과 경부신전근 진동자극법, 작업기반 지역사회 재활 각각 1편씩으로 다양한 중재들을 적용하고 있는 것으로 나타났다. 종속변인을 측정한 평가도구는 Assessment of Motor and Process Skills이 4편으로 가장 많았고, Modified Barthel Index와 Canadian Occupational Performace Measure가 각각 2편이었다. 분석 논문의 질적 수준을 평가한 결과 총 9편 중 높은 수준의 연구가 7편이었고, 중간 수준의 연구는 2편이었으며, 낮은 수준의 연구는 단 1편도 없었다. 결론 : 뇌졸중 환자의 일상생활활동 향상을 위한 중재법으로 여러 유형의 재활치료가 활발히 적용되고 있으며, 일상생활활동 중재를 적용한 단일대상연구들의 질적 수준은 신뢰할 수준인 것을 확인할 수 있었다.

• 지질공학
• /
• 제34권3호
• /
• pp.367-379
• /
• 2024

본 연구는 무등산 국립공원 주상절리대의 장기적 안정성을 평가하기 위하여 무등산 국립공원 기후 조건을 고려한 인공풍화 시험을 실시해 무등산 응회암의 물성 변화를 분석하였다. 이를 위하여 약 20년간의 무등산 국립공원 기후를 조사하였고, 이를 기반으로 동결융해 온도 조건을 -20~30℃로 설정하였다. 인공풍화에 따른 물성 변화는 탄성파 속도를 측정하여 분석하였고, 동결융해 40회 반복마다 측정하였다. 무등산 응회암의 생성기원과 균열 분포 등을 고려하여 탄성파 속도는 시료 축방향의 면과 방사방향을 일정 간격으로 구분하여 생성된 교차점 24곳에 대해 측정하였다. 초기 암석의 축방향 탄성파 속도는 5,187~5,367 m/s, 방사방향 속도의 경우 4,001~5,290 m/s로 나타났다. 동결융해 200회 반복 시험 결과 축방향 탄성파 속도는 MT-1는 5.53%, MT-2는 4.89%, MT-3은 5.36% 감소하였고, 방사방향 탄성파 속도의 경우 MT-1은 20.00%, MT-2는 17.02%, MT-3은 19.84% 감소하였다. 동결융해 반복에 따른 무등산 응회암의 탄성파 속도 감소율은 탄성파 속도가 느릴수록 크게 나타났다. 축방향 속도는 동결융해 120회 반복 이후 풍화의 가속화가 발생하였고, 방사방향의 경우에는 동결융해 시험 시작과 동시에 풍화가 활발히 진행된 것으로 판단된다. 결과를 종합하면 탄성파 속도가 느리면 인공풍화에 의한 탄성파 속도 감소량이 크게 나타나 풍화에 취약한 것으로 사료 된다. 이를 통하여 무등산 응회암과 주상절리는 생성 기원 등으로 인한 이방성이 뚜렷한 것으로 판단되고 무등산 국립공원 주상절리대 현장 조사 및 안정성 평가 시 이를 면밀히 조사해야 할 것으로 판단된다.

• 대한교통학회:학술대회논문집
• /
• 대한교통학회 1995년도 제27회 학술발표회
• /
• pp.101-113
• /
• 1995

The objective of this research is to test the feasibility of developing a statewide truck traffic forecasting methodology for Wisconsin by using Origin-Destination surveys, traffic counts, classification counts, and other data that are routinely collected by the Wisconsin Department of Transportation (WisDOT). Development of a feasible model will permit estimation of future truck traffic for every major link in the network. This will provide the basis for improved estimation of future pavement deterioration. Pavement damage rises exponentially as axle weight increases, and trucks are responsible for most of the traffic-induced damage to pavement. Consequently, forecasts of truck traffic are critical to pavement management systems. The pavement Management Decision Supporting System (PMDSS) prepared by WisDOT in May 1990 combines pavement inventory and performance data with a knowledge base consisting of rules for evaluation, problem identification and rehabilitation recommendation. Without a r.easonable truck traffic forecasting methodology, PMDSS is not able to project pavement performance trends in order to make assessment and recommendations in the future years. However, none of WisDOT's existing forecasting methodologies has been designed specifically for predicting truck movements on a statewide highway network. For this research, the Origin-Destination survey data avaiiable from WisDOT, including two stateline areas, one county, and five cities, are analyzed and the zone-to'||'&'||'not;zone truck trip tables are developed. The resulting Origin-Destination Trip Length Frequency (00 TLF) distributions by trip type are applied to the Gravity Model (GM) for comparison with comparable TLFs from the GM. The gravity model is calibrated to obtain friction factor curves for the three trip types, Internal-Internal (I-I), Internal-External (I-E), and External-External (E-E). ~oth "macro-scale" calibration and "micro-scale" calibration are performed. The comparison of the statewide GM TLF with the 00 TLF for the macro-scale calibration does not provide suitable results because the available 00 survey data do not represent an unbiased sample of statewide truck trips. For the "micro-scale" calibration, "partial" GM trip tables that correspond to the 00 survey trip tables are extracted from the full statewide GM trip table. These "partial" GM trip tables are then merged and a partial GM TLF is created. The GM friction factor curves are adjusted until the partial GM TLF matches the 00 TLF. Three friction factor curves, one for each trip type, resulting from the micro-scale calibration produce a reasonable GM truck trip model. A key methodological issue for GM. calibration involves the use of multiple friction factor curves versus a single friction factor curve for each trip type in order to estimate truck trips with reasonable accuracy. A single friction factor curve for each of the three trip types was found to reproduce the 00 TLFs from the calibration data base. Given the very limited trip generation data available for this research, additional refinement of the gravity model using multiple mction factor curves for each trip type was not warranted. In the traditional urban transportation planning studies, the zonal trip productions and attractions and region-wide OD TLFs are available. However, for this research, the information available for the development .of the GM model is limited to Ground Counts (GC) and a limited set ofOD TLFs. The GM is calibrated using the limited OD data, but the OD data are not adequate to obtain good estimates of truck trip productions and attractions .. Consequently, zonal productions and attractions are estimated using zonal population as a first approximation. Then, Selected Link based (SELINK) analyses are used to adjust the productions and attractions and possibly recalibrate the GM. The SELINK adjustment process involves identifying the origins and destinations of all truck trips that are assigned to a specified "selected link" as the result of a standard traffic assignment. A link adjustment factor is computed as the ratio of the actual volume for the link (ground count) to the total assigned volume. This link adjustment factor is then applied to all of the origin and destination zones of the trips using that "selected link". Selected link based analyses are conducted by using both 16 selected links and 32 selected links. The result of SELINK analysis by u~ing 32 selected links provides the least %RMSE in the screenline volume analysis. In addition, the stability of the GM truck estimating model is preserved by using 32 selected links with three SELINK adjustments, that is, the GM remains calibrated despite substantial changes in the input productions and attractions. The coverage of zones provided by 32 selected links is satisfactory. Increasing the number of repetitions beyond four is not reasonable because the stability of GM model in reproducing the OD TLF reaches its limits. The total volume of truck traffic captured by 32 selected links is 107% of total trip productions. But more importantly, ~ELINK adjustment factors for all of the zones can be computed. Evaluation of the travel demand model resulting from the SELINK adjustments is conducted by using screenline volume analysis, functional class and route specific volume analysis, area specific volume analysis, production and attraction analysis, and Vehicle Miles of Travel (VMT) analysis. Screenline volume analysis by using four screenlines with 28 check points are used for evaluation of the adequacy of the overall model. The total trucks crossing the screenlines are compared to the ground count totals. L V/GC ratios of 0.958 by using 32 selected links and 1.001 by using 16 selected links are obtained. The %RM:SE for the four screenlines is inversely proportional to the average ground count totals by screenline .. The magnitude of %RM:SE for the four screenlines resulting from the fourth and last GM run by using 32 and 16 selected links is 22% and 31 % respectively. These results are similar to the overall %RMSE achieved for the 32 and 16 selected links themselves of 19% and 33% respectively. This implies that the SELINICanalysis results are reasonable for all sections of the state.Functional class and route specific volume analysis is possible by using the available 154 classification count check points. The truck traffic crossing the Interstate highways (ISH) with 37 check points, the US highways (USH) with 50 check points, and the State highways (STH) with 67 check points is compared to the actual ground count totals. The magnitude of the overall link volume to ground count ratio by route does not provide any specific pattern of over or underestimate. However, the %R11SE for the ISH shows the least value while that for the STH shows the largest value. This pattern is consistent with the screenline analysis and the overall relationship between %RMSE and ground count volume groups. Area specific volume analysis provides another broad statewide measure of the performance of the overall model. The truck traffic in the North area with 26 check points, the West area with 36 check points, the East area with 29 check points, and the South area with 64 check points are compared to the actual ground count totals. The four areas show similar results. No specific patterns in the L V/GC ratio by area are found. In addition, the %RMSE is computed for each of the four areas. The %RMSEs for the North, West, East, and South areas are 92%, 49%, 27%, and 35% respectively, whereas, the average ground counts are 481, 1383, 1532, and 3154 respectively. As for the screenline and volume range analyses, the %RMSE is inversely related to average link volume. 'The SELINK adjustments of productions and attractions resulted in a very substantial reduction in the total in-state zonal productions and attractions. The initial in-state zonal trip generation model can now be revised with a new trip production's trip rate (total adjusted productions/total population) and a new trip attraction's trip rate. Revised zonal production and attraction adjustment factors can then be developed that only reflect the impact of the SELINK adjustments that cause mcreases or , decreases from the revised zonal estimate of productions and attractions. Analysis of the revised production adjustment factors is conducted by plotting the factors on the state map. The east area of the state including the counties of Brown, Outagamie, Shawano, Wmnebago, Fond du Lac, Marathon shows comparatively large values of the revised adjustment factors. Overall, both small and large values of the revised adjustment factors are scattered around Wisconsin. This suggests that more independent variables beyond just 226; population are needed for the development of the heavy truck trip generation model. More independent variables including zonal employment data (office employees and manufacturing employees) by industry type, zonal private trucks 226; owned and zonal income data which are not available currently should be considered. A plot of frequency distribution of the in-state zones as a function of the revised production and attraction adjustment factors shows the overall " adjustment resulting from the SELINK analysis process. Overall, the revised SELINK adjustments show that the productions for many zones are reduced by, a factor of 0.5 to 0.8 while the productions for ~ relatively few zones are increased by factors from 1.1 to 4 with most of the factors in the 3.0 range. No obvious explanation for the frequency distribution could be found. The revised SELINK adjustments overall appear to be reasonable. The heavy truck VMT analysis is conducted by comparing the 1990 heavy truck VMT that is forecasted by the GM truck forecasting model, 2.975 billions, with the WisDOT computed data. This gives an estimate that is 18.3% less than the WisDOT computation of 3.642 billions of VMT. The WisDOT estimates are based on the sampling the link volumes for USH, 8TH, and CTH. This implies potential error in sampling the average link volume. The WisDOT estimate of heavy truck VMT cannot be tabulated by the three trip types, I-I, I-E ('||'&'||'pound;-I), and E-E. In contrast, the GM forecasting model shows that the proportion ofE-E VMT out of total VMT is 21.24%. In addition, tabulation of heavy truck VMT by route functional class shows that the proportion of truck traffic traversing the freeways and expressways is 76.5%. Only 14.1% of total freeway truck traffic is I-I trips, while 80% of total collector truck traffic is I-I trips. This implies that freeways are traversed mainly by I-E and E-E truck traffic while collectors are used mainly by I-I truck traffic. Other tabulations such as average heavy truck speed by trip type, average travel distance by trip type and the VMT distribution by trip type, route functional class and travel speed are useful information for highway planners to understand the characteristics of statewide heavy truck trip patternS. Heavy truck volumes for the target year 2010 are forecasted by using the GM truck forecasting model. Four scenarios are used. Fo~ better forecasting, ground count- based segment adjustment factors are developed and applied. ISH 90 '||'&'||' 94 and USH 41 are used as example routes. The forecasting results by using the ground count-based segment adjustment factors are satisfactory for long range planning purposes, but additional ground counts would be useful for USH 41. Sensitivity analysis provides estimates of the impacts of the alternative growth rates including information about changes in the trip types using key routes. The network'||'&'||'not;based GMcan easily model scenarios with different rates of growth in rural versus . . urban areas, small versus large cities, and in-state zones versus external stations. cities, and in-state zones versus external stations.

• 지능정보연구
• /
• 제23권4호
• /
• pp.127-146
• /
• 2017

상품자산(Commodity Asset)은 주식, 채권과 같은 전통자산의 포트폴리오의 안정성을 높이기 위한 대체투자자산으로 자산배분의 형태로 투자되고 있지만 주식이나 채권 자산에 비해 자산배분에 대한 모델이나 투자전략에 대한 연구가 부족한 실정이다. 최근 발전한 기계학습(Machine Learning) 연구는 증권시장의 투자부분에서 적극적으로 활용되고 있는데, 기존 투자모델의 한계점을 개선하는 좋은 성과를 나타내고 있다. 본 연구는 이러한 기계학습의 한 기법인 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 상품자산에 투자하는 모델을 제안하고자 한다. 기계학습을 활용한 상품자산에 관한 기존 연구는 주로 상품가격의 예측을 목적으로 수행되었고 상품을 투자자산으로 자산배분에 관한 연구는 찾기 힘들었다. SVM을 통한 예측대상은 투자 가능한 대표적인 4개의 상품지수(Commodity Index)인 골드만삭스 상품지수, 다우존스 UBS 상품지수, 톰슨로이터 CRB상품지수, 로저스 인터내셔날 상품지수와 대표적인 상품선물(Commodity Futures)로 구성된 포트폴리오 그리고 개별 상품선물이다. 개별상품은 에너지, 농산물, 금속 상품에서 대표적인 상품인 원유와 천연가스, 옥수수와 밀, 금과 은을 이용하였다. 상품자산은 전반적인 경제활동 영역에 영향을 받기 때문에 거시경제지표를 통하여 투자모델을 설정하였다. 주가지수, 무역지표, 고용지표, 경기선행지표 등 19가지의 경제지표를 이용하여 상품지수와 상품선물의 등락을 예측하여 투자성과를 예측하는 연구를 수행한 결과, 투자모델을 활용하여 상품선물을 리밸런싱(Rebalancing)하는 포트폴리오가 가장 우수한 성과를 나타냈다. 또한, 기존의 대표적인 상품지수에 투자하는 것 보다 상품선물로 구성된 포트폴리오에 투자하는 것이 우수한 성과를 얻었으며 상품선물 중에서도 에너지 섹터의 선물을 제외한 포트폴리오의 성과가 더 향상된 성과를 나타남을 증명하였다. 본 연구에서는 포트폴리오 성과 향상을 위해 기존에 널리 알려진 전통적 주식, 채권, 현금 포트폴리오에 상품자산을 배분하고자 할 때 투자대상은 상품지수에 투자하는 것이 아닌 개별 상품선물을 선정하여 자체적 상품선물 포트폴리오를 구성하고 그 방법으로는 기간마다 강세가 예측되는 개별 선물만을 골라서 포트폴리오를 재구성하는 것이 효과적인 투자모델이라는 것을 제안한다.

• 지능정보연구
• /
• 제26권2호
• /
• pp.131-145
• /
• 2020

산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• Asia Marketing Journal
• /
• 제12권4호
• /
• pp.27-54
• /
• 2011

본 연구는 문화예술상품 소비자 연구를 위한 개념적 구조를 마련하고, 문화예술상품 생산기관 및 문화예술정책기관과 문화예술을 활용하는 기업의 문화마케팅의 효율성을 위하여 문화예술정책기관에 실무적 시사점을 제시하기 위하여 실시되었다. 현대소비문화 속에서 문화예술상품 소비자의 가치인식과 추구혜택을 사회적 맥락에서 심층적으로 파악하기 위해, 문화예술상품 소비자를 대표할 수 있는 10대부터 50대까지의 남녀 58명을 12개의 그룹으로 나누어 총 12회에 걸친 표적집단면접(FGI)를 실시하였다. 문화예술상품은 예술가의 정신적·관념적 창작행위나 그 결과물인 작품에 경제적 교환가치가 부여되어 소비되는 상품이다. 문화예술상품의 특성을 바탕으로 문화예술상품에 대한 소비자의 가치인식의 개념구조를 알아본 결과 '실제적·개인적 가치재', '사회적 공공재', '미학적·감각적 경험재'로 나타났으며, 경험적 소비재의 관점에서 문화예술상품 소비 추구혜택의 개념구조를 알아본 결과 '예술적 특성지향', '사회적 관계지향', '개인적 유익지향'의 방향성을 가지고 있는 것으로 나타났다. 문화예술상품 소비에 대한 이와 같은 소비자의 가치인식과 추구혜택의 개념구조는 합리적 소비, 기호 상징적 소비, 경험적 소비, 반성적 소비라는 복합적인 현대소비문화가 반영된 것으로 해석 할 수 있다. 문화예술상품에 대한 소비자 가치인식과 추구혜택의 관계를 개념적으로 분석한 결과 문화예술상품 소비자의 가치인식에 따라 추구혜택이 다르게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 문화예술상품에 대한 소비자의 가치인식이 추구혜택의 특성을 형성하며, 소비를 결정하고 문화예술상품을 선택하는데 있어서 중요한 영향을 미칠 수 있다는 것을 시사하는 것이다. 본 연구 결과로 나타난 가치인식과 추구혜택의 개념구조는 문화예술상품 소비자 연구의 측정도구 개발에 사용될 수 있으며, 기업의 효율적인 문화예술마케팅 전략 및 소비자 중심의 문화예술상품 생산과 국민의 삶의 질을 향상시키고자 하는 국가기관의 정책 수립에 필요한 소비자 정보로 활용될 수 있을 것이다.

• 대한방사선치료학회지
• /
• 제26권2호
• /
• pp.305-312
• /
• 2014

목 적 : 동적다엽조준기(dynamic multileaf collimator, DMLC)에서 leaf 속도 정도관리 시 획득된 dynalog 파일을 이용하여 leaf 속도 정확성을 평가하고 정도관리와 모터 교체의 연관성을 분석하여 정도관리의 유용성을 살펴보고, 이를 통해 leaf 속도 정도관리의 적절한 주기를 파악하고자 하였다. 폐암의 정위적체부방사선치료시 실제 적용하고 있는 최대강도투사(MIP) 영상과 호흡위상별(0~90%)영상에서 3차원적으로 재구성된 선량 분포 차이를 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 다엽조준기(multileaf collimator, MLC) 모터 120개에 대해 2012년 1월부터 2014년 6월까지 leaf 위치의 정확성과 치료 중심점(isocenter) 일치도 및 leaf 속도의 정확성에 대해 정도관리를 하였다. leaf 위치 정확성은 모눈종이를 사용하였으며, 또한 leaf의 치료 중심점 일치도를 평가하였다. 그리고 약 1~2 주에 1회씩 총 92회의 leaf 속도 정도관리를 통해 모터 교체회수를 파악하여 leaf 속도 정도관리와 모터 교체와의 상관관계를 분석하였으며, 교체된 모터로부터 leaf의 RMS 값이 점차적으로 증가하는 경우와 급격하게 증가하는 경우로 나누어 적절한 정도관리 주기를 평가하였다. 또한 정도관리를 통해 획득된 RMS 값과 전혀 무관하게 그리고 정도관리를 통해 교체된 모터 횟수를 분석하여 leaf 속도 정도관리의 유용성을 알아보았다. 결 과 : leaf 위치의 정확성과 치료 중심점 일치도를 측정한 결과는 TG-142 보고서에서 권고 하는 허용 범위 이하의 정확성으로 관찰되었고, leaf 속도 정도관리는 총 92회를 시행한 결과 MLC 모터 교체 회수는 56회 이었다. 정도관리를 통해 교체된 모터에서 leaf의 RMS 값이 점차적으로 증가한 경우가 급격하게 증가한 경우에 비해 많았으며, RMS 값이 점차적으로 증가하는 경우는 평균값이 0.298 cm 이었고 급격하게 증가한 경우는 평균값이 0.273 cm 이었다. 모두 에러 히스토그램이 1 cm 이상 벗어난 횟수가 측정되어 교체하였다. RMS 값이 점차적으로 증가하여 모터가 교체될 때까지의 소요기간은 평균 22일 정도 였다. 전체 모터 교체 중 정도관리와 무관하게 그리고 정도관리를 통해 교체한 경우가 각각 28회씩으로 나타났다. 또한 방사선치료 도중 MLC 모터 고장으로 인하여 발생되는 치료 지연 시간은 약 20분 정도였다. 결 론 : 본 연구에서는 최근 IMRT 치료가 증가함에 따라 MLC 사용 빈도 역시 증가하고 있는 시점에서 leaf 위치 정확성 및 치료 중심점 일치도 그리고 속도 정확성 평가를 2년 6개월 동안 수행하였다. leaf 속도 정도관리를 통해 분석한 결과로부터 2 주에 한 번씩 정도관리를 수행하는 것이 적절한 것으로 판단된다. 이 주기를 통해서 leaf 속도 저하를 추적 관찰하여 최종 모터의 교체시기를 예측할 수 있을 것이다. 더불어 방사선치료 중 leaf의 모터 고장으로 인한 방사선치료 지연을 방지하여 좀 더 정확한 IMRT 치료가 이루어지겠다.

• 청정기술
• /
• 제12권2호
• /
• pp.67-77
• /
• 2006

본 연구에서 소규모 하수고도처리를 위한 이중슬러지(Dual sludge) $KNR^{(R)}$ (Kwon's nutrient removal) 시스템이 개발되었다. $KNR^{(R)}$ 시스템은 부유성장식 탈질미생물과 부착성장식 질산화미생물을 분리시킨 이중슬러지 공정으로 최초침전조, 혐기조, 무산소조, 농축조의 복합기능을 수행하는 UMBR (Upflow multi-layer bioreactor)과 펠렛형 담체가 충진된 호기성 담체조로 구성되어 있다. 소규모 하수처리시 본 개발공정의 안정성과 처리성능을 평가하기 위해 처리용량 $50m^3/d$ 규모의 파일럿 플랜트를 고도처리 공정으로 개선공사 중인 처리용량 $50m^3/d$ 규모의 실제 소규모 마을하수처리장에 적용하였다. UMBR과 담체조의 체류시간은 각각 4.7 h와 7.2h이었으며, 반응조 수온은 $18.1{\sim}28.1^{\circ}C$이었다. 유입 하수량과 유입수의 BOD/N의 변동폭이 컸음에도 불구하고 파일럿 플랜트는 안정된 처리성능을 보였다. 전체 실험기간 중 처리수의 $COD_{cr}$, $COD_{Mn}$, $BOD_5$, TN, TP의 평균 농도는 11.0 mg/L, 8.8 mg/L, 4.2 mg/L, 3.5 mg/L, 9.8 mg/L, 0.87/0.17 mg/L (poly aluminium chloride(PAC) 투입/미투입)이었으며, 제거율을 각각 95.3%, 87.6%, 96.3%, 96.5%, 68.2%, 55.4/90.3% 이었다. 잉여슬러지 발생량은 $A_2O$와 Bardenpho 등과 같은 단일슬러지를 이용하는 고도처리공정과 비교시 약 1.9~3.8배 낮은 $0.026kg-DS/m^3$ and 0.220 kg-DS/kg-BOD로 나타났다.