• 마이크로전자및패키징학회지
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• 제30권4호
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• pp.91-97
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• 2023

전기화학적 이산화탄소 (CO₂) 환원은 CO₂를 고부가가치의 탄소화합물로 전환하는 매우 유망한 방법이다. 본 논문에서는 양극 산화법과 원자층 증착법을 이용하여 전기화학적 CO₂ 환원용 SnO₂/Cu(OH)₂ 나노와이어 (NWs) 전극을 합성하는 손쉬운 방법과 그 특성에 대해 보고한다. 제작된 SnO₂/Cu(OH)₂ NWs (-16 mA/cm²)는 -1.0 V (vs. RHE)에서 Cu(OH)₂ NWs (-6 mA/cm²) 대비 더 우수한 전기화학적 성능을 보였다. CO₂ 환원 성능을 확인해 보았을 때도 일산화탄소(CO), 포름산염 (HCOOH) 생성물에 대해 각각 29.72 %, 58.01 %의 높은 페러데이 효율 (FE)을 보였다. 본 연구는 CO₂ 배출로 인한 기후 변화에 대응하는 경제적이며 지속 가능한 방법을 제공할 뿐만 아니라, 전기화학적 CO₂ 환원용 전극 개발에 크게 기여할 것으로 예상된다.

• 터널과지하공간
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• 제33권5호
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• pp.312-338
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• 2023

고준위방사성폐기물 심층처분시설은 고온의 사용후핵연료에서 핵종 누출을 막기 위해 열적, 역학적, 수리적 안전성이 장기적으로 확보되도록 일반적인 지하터널과는 다른 특별한 설계가 필요하다. 스웨덴 SKB는 고준위방사성폐기물 처분시설의 설계 기준을 수립하고 포쉬마크 지역에 대해 실제 설계를 수행하였다. 그리고 지반 불확실성에 대응하기 위해 모니터링과 그에 따른 설계 변경이 가능한 관찰 기법과 단계별 개발법을 제안하였다. SKB는 지반 유형과 지반 거동을 분류하고 포쉬마크 지역에 존재하는 지반유형과 거동의 조합에 적절한 지보 유형을 대응시키는 독자적인 지보 시스템을 개발하였고 기존 지보 시스템과 비교를 통해 안전성을 확인하였다. POSIVA는 SKB와 유사한 방식으로 온칼로 지역에 대해 지보시스템을 개발하였으나 포쉬마크와는 상이한 지반 특성을 반영하였다. 이를 참고하여, 국내 고준위방사성폐기물 심층처분시설 건설을 위한 설계가 이루어질 수 있을 것이며 국내 특성에 맞는 지보 시스템 또한 수립될 수 있을 것이다.

• 터널과지하공간
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• 제33권6호
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• pp.445-471
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• 2023

수만년 이상의 기간동안의 장기 안전성을 확보하는 것이 처분장 건설에서의 최우선 조건이나, 건설 및 운영중 대심도 지하 사용후핵연료 처분장의 역학적 안정성 확보 역시 안전한 터널 공사 및 운영을 위해 필수적인 요소이다. 처분장의 장기 안전성에 중요한 요소인 벤트나이트 충전재 및 완충재의 차폐 성능을 저감시킬 가능성이 있는 숏크리트, 콘크리트, 그라우팅 등의 터널 지보공 및 차수공을 금지 내지는 제한하는 조건은 암반공학자 및 터널 기술자에게 매우 도전적인 과제로 판단된다. 본 연구에서는 처분장 부지 선정과정에서 올바른 처분장의 선정에 도움이 될 수 있는 대심도에 건설할 것으로 예상되는 처분장의 터널 네트워크, 처분 터널 및 처분공의 역학적 안정성을 확보하기 위한 제반 조건의 광범위한 탐색의 일환으로 지하 500 m 심도의 처분장을 무지보 상태로 건설할 경우 2차원 및 3차원 수치해석 검토를 통해 안정성의 확보 가능한 물성 범위를 탐색하고자 하였다. 예비 연구결과 처분장의 중앙터널과 처분터널 안정성 확보 가능 암반물성의 범위를 파악하였으며, 3차원 해석을 통해 수직구 주변 터널 네트워크의 안정성을 확인하여 처분장 건설을 위한 기초적인 암반 조건이 파악된 것으로 판단된다.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제37권3호
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• pp.332-336
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• 2024

High-energy bandgap material silicon carbide (SiC) is gaining attention as a next-generation power semiconductor material, and in particular, SiC-based MOSFETs are developed as representative power semiconductors to increase the breakdown voltage (BV) of conventional planar structures. However, as the size of SJ (Super Junction) MOSFET devices decreases and the depth of pillars increases, it becomes challenging to uniformly form the doping concentration of pillars. Therefore, a structure with different doping concentrations segmented within the pillar is being researched. Using Silvaco TCAD simulation, a SJ VVD (vertical variation doping profile) MOSFET with three different doping concentrations in the pillar was studied. Simulations were conducted for the width of the pillar and the doping concentration of N-epi, revealing that as the width of the pillar increases, the depletion region widens, leading to an increase in on-specific resistance (R_on,sp) and breakdown voltage (BV). Additionally, as the doping concentration of N-epi increases, the number of carriers increases, and the depletion region narrows, resulting in a decrease in R_on,sp and BV. The optimized SJ VVD MOSFET exhibits a very high figure of merit (BFOM) of 13,400 KW/cm², indicating excellent performance characteristics and suggesting its potential as a next-generation highperformance power device suitable for practical applications.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.79-92
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• 2024

ChatGPT는 생성형 인공지능(Generative AI) 기술을 활용한 대표적인 챗봇으로서 과학기술 영역뿐만 아니라 사회, 경제, 산업, 문화 등 당양한 분야에서 유용하게 활용되고 있다. 본 연구는 글로벌 소셜미디어 레딧(Reddit)을 활용해 ChatGPT에 대한 사용자의 감정과 요구에 대한 탐색적인 분석을 수행한다. 이를 위해, 2022년 12월부터 2023년 8월까지의 댓글 10,796건을 수집하여 키워드 분석, 감성 분석, 니드마이닝(Needmining) 기반 토픽모델링을 실시하였다. 분석 결과, ChatGPT에 대한 댓글에서 출현 빈도가 가장 높은 단어는 "time"으로 답변의 신속성, 시간 효율성, 생산성 향상을 강조한 것으로 나타났다. 사용자들은 ChatGPT에 대해 신뢰와 기대의 감정과 동시에 사회적 영향에 대한 두려움과 분노의 감정을 표현하였다. 또한, 토픽모델링 분석을 통해 잠재적 니즈(Needs)를 포함한 14개의 주제를 도출하였고, 사용자들이 특히 ChatGPT에 대한 교육적 활용과 사회적 영향에 많은 관심을 보였다. 또한, ChatGPT와 관련된 언어모델, 직업, 정보, 의료, 서비스, 게임, 규제, 에너지, 윤리적 문제 등 다양한 주제들이 논의된 것을 알 수 있었다. 분석 결과를 바탕으로 사용자들의 요구를 반영하여 향후 실행계획의 방향을 제시하였다. 본 연구는 향후 ChatGPT를 이용하여 제품과 서비스를 개선하고, 새로운 서비스 플랫폼 기획 단계에서 유용한 정보를 제공할 것으로 기대된다.

• 한국식품저장유통학회지
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• 제30권1호
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• pp.170-178
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• 2023

본 연구에서는 복숭아 나뭇가지를 이용하여 열수 추출하고 얻어진 추출물에 대해 유기용매를 이용하여 극성별 분획을 실시하였으며, 열수추출물 및 분획물의 항산화 활성과 관련된 총페놀 함량, DPPH 및 ABTS⁺ 라디칼 소거능, α-glucosidase 및 α-amylase 저해능을 측정하였다. DPPH 라디칼 소거능 측정에서는 페놀성 물질의 함량을 가장 많이 나타낸 EtOAc 가용부의 IC₅₀값이 3.82±1.6 ㎍/mL로 가장 우수한 활성을 나타내었고, ABTS⁺ 라디칼 소거활성 평가에서도 EtOAc 분획물에서 IC₅₀값이 16.5±0.7 ㎍/mL로 강한 라디칼 소거활성을 나타내었다. 항당뇨 활성과 관련된 효소인 α-glucosidase 및 α-amylase 저해능 평가에서도 우수한 라디칼소거능을 나타낸 EtOAc 분획물에서 IC₅₀값이 각 38.2±1.6 및 69.6±6.1 ㎍/mL로 다른 유기용매 분획물에 비해 우수한 저해 활성임을 확인하였다. 이러한 결과는 복숭아 나뭇가지 추출물이 항산화 및 항당뇨 효능을 가지며, 새로운 천연물 유래의 기능성 신소재 발굴을 위한 기초자료로 이용 가능할 것으로 사료된다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제24권4호
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• pp.294-304
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• 2023

Objective: We aimed to investigate whether image standardization using deep learning-based computed tomography (CT) image conversion would improve the performance of deep learning-based automated hepatic segmentation across various reconstruction methods. Materials and Methods: We collected contrast-enhanced dual-energy CT of the abdomen that was obtained using various reconstruction methods, including filtered back projection, iterative reconstruction, optimum contrast, and monoenergetic images with 40, 60, and 80 keV. A deep learning based image conversion algorithm was developed to standardize the CT images using 142 CT examinations (128 for training and 14 for tuning). A separate set of 43 CT examinations from 42 patients (mean age, 10.1 years) was used as the test data. A commercial software program (MEDIP PRO v2.0.0.0, MEDICALIP Co. Ltd.) based on 2D U-NET was used to create liver segmentation masks with liver volume. The original 80 keV images were used as the ground truth. We used the paired t-test to compare the segmentation performance in the Dice similarity coefficient (DSC) and difference ratio of the liver volume relative to the ground truth volume before and after image standardization. The concordance correlation coefficient (CCC) was used to assess the agreement between the segmented liver volume and ground-truth volume. Results: The original CT images showed variable and poor segmentation performances. The standardized images achieved significantly higher DSCs for liver segmentation than the original images (DSC [original, 5.40%-91.27%] vs. [standardized, 93.16%-96.74%], all P < 0.001). The difference ratio of liver volume also decreased significantly after image conversion (original, 9.84%-91.37% vs. standardized, 1.99%-4.41%). In all protocols, CCCs improved after image conversion (original, -0.006-0.964 vs. standardized, 0.990-0.998). Conclusion: Deep learning-based CT image standardization can improve the performance of automated hepatic segmentation using CT images reconstructed using various methods. Deep learning-based CT image conversion may have the potential to improve the generalizability of the segmentation network.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권6호
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• pp.409-419
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• 2024

기후변화는 이미 지속 가능한 수자원 관리에 영향을 미치고 있다. 기후변화가 댐 저수지의 물 공급에 미치는 영향은 일반적으로 지구 기후 모델 결과 기반으로 생성된 기후변화 시나리오를 사용하여 수행되고 있다. 그러나 기후변화를 추정하기 때문에 시나리오는 미래에 발생할 수도 있는 상황을 가정하는 한계로 인하여 본질적으로 불확실성을 내포하고 있다. 이러한 문제에 대한 대책으로 의사결정 스케일링 접근법을 본 연구에 적용하였다. 연구대상지는 충주, 용담, 합천, 섬진강 댐이다. 강우 유출 모형(IHACRES)과 HEC-ResSim기반 댐 운영 모형을 결합하여 댐 이수 안전도를 분석하였다. 이 수안전도 분석은 안정적인 댐 운영에 목적을 두고 그 결과에 따라 구조적 또는 비구조적 이수공급 계획을 수립하는데 활용하고 있다. 따라서 본 연구에서는 이수안전도 분석으로 댐이 안전하게 운영될 수 있는지를 평가하고 장래 댐 운영 중 발생할 수 있는 잠재적인 위험을 식별하기 위함이다. 1995년 부터 2014년까지 관측된 강수량과 온도를 기준으로 49개의 기후스트레스 시나리오(분위 수 기준 7개의 강수 시나리오와 0℃부터 6℃도까지 1℃ 간격의 7개의 온도 시나리오)를 적용하였다. 그 결과 홍수기 강우 변동이 비홍수기의 강우 증가보다 수위 상승에 더 큰 변화를 가져왔다. 따라서 이수 안전도는 1분위 강우 의존성이 매우 높은 것으로 평가되었다. 또한 강수 및 온도를 결합한 시나리오에서 댐 용수 공급 신뢰도는 개별 강수 및 온도 시나리오 신뢰도 변화의 합계보다 더 큰 변화가 모의되었다. 이러한 차이는 강수량의 감소와 증가가 각각 물과 에너지가 제한된 증발량의 발생으로 초래하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 수행한 의사결정 스케일링을 통한 이수안전도 평가는 댐 운영의 효율성 향상을 도모할 것으로 평가된다.

• 자원리싸이클링
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• 제33권2호
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• pp.62-72
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• 2024

기후 위기에 대응하고자 지난 2015년 파리협정에서 지구 온도상승을 2℃보다 아래로 유지하고 나아가 1.5℃ 아래로 억제하기 위한 목표를 설정하였음에도 불구하고, 지구 온도는 계속 상승 중에 있다. 실질적으로 이에 대응하기 위한 주요 전략으로 선진국들은 순환경제 실현을 제시하고 있으며, 세부 이행 방법으로는 재사용, 재제조, 재활용, 에너지 회수 등이 있다. 그중 재제조는 다른 자원순환 방법보다도 고부가가치 및 탄소중립 달성에 큰 잠재력을 가지고 있지만, 재제조를 통한 온실가스 저감효과를 정량적으로 평가할 수 있는 표준화된 방법이 부재한 상황이다. 이에 본 연구에서는 재제조에 의한 온실가스배출 감축효과 산정에 관한 2020년 이후의 최근 연구동향과 온실가스를 포함한 환경영향 평가 국제 표준 및 환경성적표지제도를 비교·분석함으로써 재제조품의 온실가스배출 저감효과 산정 표준화를 위한 핵심 요소를 도출하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권1호
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• pp.403-409
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• 2024

본 논문에서는 산업안전보건법에 따라 유해·위험 설비 사업자가 제출하여 공정안전관리 전담기관으로부터 승인받은 공정안전보고서의 데이터를 기반으로 사업장 안전성 향상을 위한 인공지능 통합 공정안전관리(PSM) 시스템 설계를 위한 가이드라인을 제안하였다. 제안된 가이드라인으로 구성되는 시스템은 단일사업장 또는 다수의 사업장을 운영하는 사업자와 공정안전관리 전담기관에 각각 구축하며, 데이터 수집·전처리, 확장 및 분할, 레이블링, 학습 데이터 셋구축 등의 주요 구성 요소와 단계로 구성하였다. 각 공정에서 발생하는 공정 운영 데이터 및 변경 허가 승인 데이터의 수집이 가능하며, 사업장 운영에서 발생하는 모든 데이터의 분석을 통해 잠재적인 고장 예측 및 유지보수 계획을 수립하여, 공정 운전 상황에서의 의사 결정 지원이 가능하다. 또한, 정확하고 신뢰할 수 있는 학습 데이터, 특화된 데이터 셋을 이용하여 시간 및 비용 절감, 인적 오류를 포함한 다양한 위험 요소 감지와 예측, 지속적인 모델 개선 등에 유용성과 효과를 갖으며, 이를 통해 작업장 안전성 향상 및 사고 예방이 가능하다.