본 연구는 산지하천에 설치된 기존의 콘크리트 계단식 어도의 문제점에 착안하여 전통적인 돌보의 개념을 응용한 계단식 전석 어도의 적용성을 제시하고자 하였다. 이러한 목적을 달성하기 위해 선정된 대표어종의 소상능력을 고려하여 계단식 전석 돌보를 설계, 시공하였다. 현장측정을 통하여 주어진 유량조건 하에서 어도의 수리특성을 조사하고 대표어종의 소상능력과 비교, 분석하였다. 어도의 길이가 짧고 급경사인 구조이지만, 각 배플 사이의 평균낙차가 0.15~0.29 m 범위였으며, 이 범위는 대표어종이 소상할 수 있는 낙차의 한계조건인 약 0.40 m를 만족시킬 수 있었다. 각 배플과 풀의 평균유속은 0.82~0.87 m/sec와 0.13~0.24 m/sec 이었다. 이 결과는 대표어종이 소상 가능한 돌진속도(체장의 10~30 배)와 휴식처 평균유속(돌진속도의 7~25%)의 조건을 충족시켰다. 전석으로 형성된 풀의 바닥면이 완만한 역경사면으로 되어 회전류가 발생하지 않기 때문에 어도의 효율을 증가시킬 수 있고, 또한 토사퇴적을 차단하여 어도의 유지관리 문제점을 해소할 수 있을 것이다.
현재 고속도로 터널 내 돌발상황 정보는 라디오 재난경보방송 및 VMS (Variable Message Sign)를 통해 터널 내에서만 제공되고 있다. 따라서, 터널 입구부 사고의 경우, 운전자는 돌발상황 정보 서비스를 받지 못하며, 이에 대한 대처가 늦어져 사고 위험성이 증가하게 된다. 한편, 터널 진입구간 라디오 기반 돌발상황 정보 서비스는, 해당 문제점에 대한 좋은 해결방안이 될 수 있다. 따라서, 본 연구의 목적은 라디오 기반 재난경보 방송을 실시하기 전 일반 운전자들의 자동 재난경보방송 기술에 대한 생각과 수용성을 분석하는 것이다. 총 762명의 운전자를 대상으로 수행된 설문조사 결과에 대하여 구조방정식을 적용하였으며, 새롭게 도입될 기술과 서비스에 대한 수용성 분석을 진행하였다. 결과적으로 운전자 특성(연령, 운전빈도, 운전경력 등), 교통정보 활용도, 교통정보 유용성이 자동 정보제공 기술 및 라디오 재난경보방송 수용성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 새로운 재난경보방송 시스템의 검토 및 적용에 대한 기반자료로 활용될 것으로 기대된다.
식품포장의 발전은 식품 제조 및 식품 공급을 안전하게 유지하는 데 매우 중요한 역할을 한다. 식품포장은 식품의 보관, 취급, 운송 및 보존을 용이하게 하며 음식물 쓰레기를 최소화하는데도 기여하고 있다. 반면에 식품포장재는 생산량이 많고 사용 시간이 짧고 폐기물 관리 및 쓰레기와 관련된 환경문제 발생을 가속시키고 있으므로, 포장 기술은 식품 보호와 에너지 및 재료 비용, 환경사회적 의식 고양, 그리고 오염물질 및 도시고형폐기물 처리에 대한 엄격한 규제 등의 문제와 균형을 이루며 발전되어야 한다. 자원의 절약과 재활용을 통해 지속가능성을 추구하며 폐기물 생성 및 탄소배출을 줄이는 순환경제(Circular Economy)가 이미 도입되었다. 자원고갈과 환경오염을 최대한으로 줄이는 친환경 경제시스템을 활성화하여 감량, 재사용, 재활용, 재설계로 순환경제의 목표를 실천하면 식품포장이 환경에 미치는 영향도 줄일 수 있을 것이다. 이 고찰에서는, 재활용이 현재 포장 폐기물을 관리하는 중요한 수단으로 여겨지기 때문에 재활용 식품포장의 안전성 측면에 중점을 두어 설명하였다. 재활용은 잠재적으로 위험한 화학물질이 포장재에서 또는 식품으로 이행된 후의 그 수준을 증가시킬 수 있으므로 재활용 포장재의 안전성을 평가하는 것은 매우 중요하다. 플라스틱, 종이 및 판지, 알루미늄, 강철 및 다중재료 다층 포장 등 다양한 식품포장 재료가 일반적으로 사용되나 여기서는 가장 사용 비중이 크고 사용 후 문제가 심각하게 증가되고 있는 플라스틱 식품포장재의 재활용 안전성에 대해서만 고찰하였다.
최근에는 COVID-19 인해 의료기관에서 원격으로 관리되는 환자케어 시스템의 보급이 증가되고 있다. 특히 수액 모니터링인 경우 환자의 안전과 간호사의 업무를 줄일 수 있는 시스템으로 병원에서 도입을 고려하고 있다. 현재 개발되어 있는 제품은 무게를 측정하는 로드셀 방식과 적외선 센싱으로 수액 방울을 검출하는 방식의 두 가지 제품이 있다. 각 제품은 동작원리, 센서의 종류, 크기, 사용법, 가격등의 차이가 있지만, 의료기관에서는 획득되는 데이터의 정확도에 관심이 높다. 본 연구에서는 센서 방식이 다른 두 가지 시제품을 제작하여 수액모니터링 장치의 핵심인 정확도를 실험하기 위해 시간당 총 수액량을 측정하였다. 또 외부의 움직임이 있을 경우 수액 측정값의 변화를 실험하여 측정방식에 따른 정확도를 평가하였다. 실험 결과 두 장치의 측정값 오차는 5% 미만의 차이가 있었고, 로드셀 방식은 저용량 측정값에서 적외선 방식은 고용량 측정값에서 차이를 보였다. 본 연구결과 수액모니터링장치의 센서방식에 따른 정확도 차이는 거의 없었고, 향후 의료기관에서 사용할 경우 정확도의 문제는 없을 것으로 사료된다.
밸브의 내부 누설 현상은 밸브의 내부 부품의 손상에 의해 발생하며 배관 시스템의 사고와 운전정지를 일으키는 주요 요인이다. 본 연구는 버터플라이형 밸브의 내부 누설에 따라 배관계에서 발생하는 음향방출 신호를 이용하여 배관 가동 중 실시간 누설 진단의 가능성을 검토하였다. 이를 위해 밸브의 작동 모드별로 측정한 시간영역의 AE 원시신호를 취득하였으며 이로부터 구축한 데이터셋은 데이터 기반의 인공지능 알고리즘에 적용하여 밸브의 내부 누설 유무를 진단하는 모델을 생성하였다. 누설 유무진단을 분류의 문제로 정의하여 SVM 기반의 머신러닝과 CNN 기반의 딥러닝 분류 알고리즘을 적용하였다. 데이터의 특징 추출에 기반한 SVM 분류 모델의 경우, 이진분류 모델에서 구축된 모델에 따라 83~90%의 정확도를 나타냈으며, 다중 클래스인 경우 분류 정확도가 66%로 감소하였다. 반면, CNN 기반의 다중 클래스 분류 모델의 경우 99.85%의 분류 정확도를 얻을 수 있었다. 결론적으로 밸브 내부 누설 진단을 위한 SVM 분류모델은 다중 클래스의 정확도 향상을 위해 적절한 특징 추출이 필요하며, CNN 기반의 분류모델은 프로세서의 성능 저하만 없다면 누설진단과 밸브 개도 분류에 효율적인 접근방법임을 확인하였다.
본 연구에서는 심층혼합처리공법에 관하여 저자들에 의해 수행된 국내/외 설계, 시공 및 품질관리에 대한 평가와 고찰을 수행하였고, 추후 DCM 공법의 발전을 위한 개선 사항들을 제시하였다. 본 연구 결과, 실내배합실험 시 강도에 대한 단면적 보정이 필요하고, 외삽법 적용 시 실제와 다른 결과가 도출될 수 있으므로 주의가 요구됨을 알 수 있었다. 설계 시 개량율과 개량형식 등을 모두 고려하여 적용 가능한 설계법을 선정해야 하며, 안전율이 적용된 허용압축강도는 안정성 검토를 위한 기준치를 의미하는 것이지 설계 지반정수가 아님을 확인하였다. 응력분담비의 경우 관행적인 값을 적용하기 보다는 설계 조건을 반영한 실험 및 이론적 응력분담비를 산정해야 경제적인 설계를 수행할 수 있었다. 시공 시 선천공이 예상되는 경우 증가된 함수비가 원지반 대비 크지 않은 경우 함수비 증가를 고려하지 못한 결과를 사용하여도 큰 문제가 발생하지 않는 경우도 있었다. 또한, 개량길이 대비 선단처리 길이의 비율이 높은 경우 시공 시 단위길이당 설계 시멘트량이 적게 주입될 수 있음을 확인하였다. 품질관리 시 개량체 코어링은 1축 개량체는 D/4~2D/4, 다축 개량체는 D/4 지점이 최적인 것으로 평가되었다. 품질관리를 위한 항목으로 개량체의 일축압축강도와 더불어 TCR을 고려하는 기준이 국내 실정에 더 적합할 것으로 판단된다.
기술의 발전으로 스마트 선박과 관련된 다양한 연구가 진행되고 있으며, 기관실을 무인으로 순찰할 수 있는 기관실 순찰 로봇도 이러한 연구 중의 하나이다. 순찰로봇은 인공지능을 통해 학습된 정보를 기반으로 기관실을 이동하며 기기 정상 유무 및 누수, 누유, 화재 등의 이상 유무를 파악한다. 기관실 순찰로봇에 관한 연구는 인공지능을 이용한 객체 검출에 관한 연구가 주로 진행되고 있으나, 순찰로봇의 이동 및 제어에 관한 연구는 부족한 상황이다. 이는 순찰로봇이 객체를 검출하더라도 검출한 객체까지 이동할 방법이 없다는 문제를 야기한다. 이에 본 논문에서는 기관실 이상상황 발생 시 빠르게 이상 유무를 파악할 수 있는 기동성을 확보하기 위해, A* 알고리즘을 적용하여 순찰로봇이 최단경로를 탐색할 수 있는지를 확인하였다. 라이다를 장착한 소형차를 이용하여 선박 기관실을 주행하며 데이터를 얻어, SLAM으로 매핑하여 지도를 만들었다. 매핑한 지도에서 순찰로봇의 출발 지점과 목표 지점을 설정하고, A* 알고리즘을 적용하여 출발 지점부터 목표 지점까지 최단 경로를 탐색하는지를 확인하였다. 시뮬레이션 결과 매핑된 지도에서 출발 지점부터 목표 지점까지의 장애물을 회피하며 최단 경로를 잘 탐색함을 확인 할 수 있었으며, 기관실 순찰로봇에 적용하면 선박안전에 도움이 될 것으로 사료된다.
오늘날 웹의 발전으로 우리는 각종 언론 매체를 통해 온라인 기사를 쉽게 접하게 된다. 온라인 기사를 쉽게 접할 수 있게 된 만큼 거짓 정보를 진실로 위장한 가짜뉴스 또한 빈번하게 찾아볼 수 있다. 가짜뉴스가 전 세계적으로 대두되면서 국내에서도 가짜뉴스를 탐지하기 위한 팩트 체크 서비스가 제공되고 있으나, 이는 전문가 기반의 수동 탐지 방법을 기반으로 하며 가짜뉴스 탐지를 자동화하는 기술에 대한 연구가 계속해서 활발하게 이루어지고 있다. 기존 연구는 기사 작성에 사용된 문맥의 특성이나, 기사 제목과 기사 본문의 내용 비교를 통한 탐지 방법이 가장 많이 사용되고 있으나, 이러한 시도는 조작의 정밀도가 높아졌을 때 탐지가 어려워질 수 있다는 한계를 가진다. 따라서 본 논문에서는 기사 조작의 발달에 따른 영향을 받지 않기 위하여 기사의 진위 여부를 판단할 수 있는 검증기사를 함께 사용하는 방법을 제안한다. 또한 가짜뉴스 탐지 정확도를 개선시킬 수 있도록 실험에 사용되는 기사와 검증기사를 문서 요약 모델을 통해 요약하는 과정을 추가했다. 본 논문에서는 제안 알고리즘을 검증하기 위해 문서 요약 기법 검증, 검증기사 검색 기법 검증, 그리고 최종적인 제안 알고리즘의 가짜뉴스 탐지 정확도 검증을 진행하였다. 본 연구에서 제안한 알고리즘은 다양한 언론 매체에 적용하여 기사가 온라인으로 확산되기 이전에 진위 여부를 판단하는 방법으로 유용하게 사용될 수 있다.
시계열 예측은 과거 시점의 정보를 토대로 미래 시점의 정보를 예측하는 것을 말한다. 향후 시점의 정보를 정확하게 예측하는 것은 다양한 분야 전략 수립, 정책 결정 등을 위해 활용되기 때문에 매우 중요하다. 최근에는 트랜스포머 모델이 시계열 예측 모델로서 주로 연구되고 있다. 그러나 기존의 트랜스포머의 모델은 예측 순차를 출력할 때 출력 결과를 다시 입력하는 자가회귀 구조로 되어 있다는 한계점이 있다. 이 한계점은 멀리 떨어진 시점을 예측할 때 정확도가 떨어진다는 문제점을 초래한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하고 더 정확한 시계열 예측을 위해 스타일 변환 기법에 착안한 순차 디코딩 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 트랜스포머-인코더에서 과거 정보의 특성을 추출하고, 이를 스타일-기반 디코더에 반영하여 예측 시계열을 생성하는 구조로 되어 있다. 이 구조는 자가회귀 방식의 기존의 트랜스포머의 디코더 구조와 다르게, 예측 순차를 한꺼번에 출력하기 때문에 더 먼 시점의 정보를 좀 더 정확히 예측할 수 있다는 장점이 있다. 서로 다른 데이터 특성을 가지는 다양한 시계열 데이터셋으로 예측 실험을 진행한 결과, 본 논문에서 제시한 모델이 기존의 다른 시계열 예측 모델보다 예측 정확도가 우수하다는 것을 보인다.
In order to increase the clinical value of an identification of patterns according to the eight principles (IPEP) in Korean medicine practice, The research on the Clinical Practice Guideline (CPG) of IPEP should comprehend the situation of clinical usage of IPEP practiced by Korean medicine doctors at first. Google survey form were emailed to Korean Medicine doctors registered in the Association of Korean Medicine on 04/15/2021 and the survey was closed at 04/22/2021. Data of 505 answered cases were analyzed by Frequency analysis, Chi-Square analysis, correlation analysis for understanding differences by groups. Out of 505 respondents, 57.6% have answered that they are using IPEP. It means that 42.4% of KM doctors don't use in the medical practice reversely in spite of fundamental diagnostic theory. The 64.7% respondents of no using IPEP presented their opinion about the theoretical problem that it is difficult to use because the concept of IPEP is ambiguous. And next, the 52.1% of the respondents expressed that there is no objective tools to measure and record the IPEP evidences in actual implementation. And 49.6% of the respondents also suggested that it is hard to trust and use IPEP similar to the previous comment. Even about 50% of the respondents are carrying out diagnosis and treatment using IPEP, it showed that there were several unsolved problems such as lack of understanding and practical tools or objective indicators for diagnosis of IPEP. Through the above results, the concept, usage, measurement requirements with indices and discriminant logic of IPEP were manifested as the main hopes of attending members of Korean medicine in the survey, so the IPEP CPG should make clear about these difficult but necessary assignment in the near future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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