The complex combination of organic contaminants in the wastewater made water treatment challenging; hence, organic matter in water bodies is usually measured in terms of organic carbon. Since it is important to identify the types of compounds when deciding suitable treatment methods, this study implemented a quantitative and qualitative analysis of the organic matter content in an actual graywater sample from Ulsan, Republic of Korea using mass spectroscopy (MS). The graywater was treated using adsorption to remove the organic contaminants. Using orbitrap MS, the organic matter content between an untreated graywater and the treated effluent were compared which yielded a significant formula count difference for the samples. It was revealed that CHON formula has the highest removal count. Isotherm studies found that the Freundlich equation was the best fit with a coefficient of determination ($R^2$) of 0.9705 indicating a heterogenous GAC surface with a multilayer characteristic. Kinetics experiments fit the pseudo-second order equation with an $R^2$ of 0.9998 implying that chemisorption is the rate-determining step between the organic compounds and GAC at rate constant of $52.53g/mg{\cdot}h$. At low temperatures, the reaction between GAC and organic compounds were found to be spontaneous and exothermic. The conditions for optimization were set to achieve a maximum DOC and TN removal which yielded removal percentages of 94.59% and 80.75% for the DOC and TN, respectively. The optimum parameter values are the following: pH 6.3, 2.46 g of GAC for every 30 mL of graywater sample, 23.39 hrs contact time and $38.6^{\circ}C$.
Heo, Jin Young;Park, Jung Hwan;Chae, Yong Jae;Oh, Seung Hwan;Lee, So Young;Lee, Ju Yeon;Gnanapragasam, Nirmal;Lee, Jeong Ik
Nuclear Engineering and Technology
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제53권8호
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pp.2427-2444
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2021
The lack of plant-side energy storage analysis to support nuclear power plants (NPP), has setup this research endeavor to understand the characteristics and role of specific storage technologies and the integration to an NPP. The paper provides a qualitative review of a wide range of configurations for integrating the energy storage system (ESS) to an operating NPP with pressurized water reactor (PWR). The role of ESS technologies most suitable for large-scale storage are evaluated, including thermal energy storage, compressed gas energy storage, and liquid air energy storage. The methods of integration to the NPP steam cycle are introduced and categorized as electrical, mechanical, and thermal, with a review on developments in the integration of ESS with an operating PWR. By adopting simplified off-design modeling for the steam turbines and heat exchangers, the results show the performance of the PWR steam cycle changes with respect to steam bypass rate for thermal and mechanical storage integration options. Analysis of the integrated system characteristics of proposed concepts for three different ESS suggests that certain storage technologies could support steady operation of an NPP. After having reviewed what have been accomplished through the years, the research team presents a list of possible future works.
강한 외부 조도 아래에서의 디스플레이는 인간의 인지 시스템에 의해, 실제보다 더 어둡게 인지된다. 해당 문제를 소프트웨어 측면에서 해결하기 위한 기존의 기법들은, 외부 조도에 대응하지 못하거나 밝기에 비해 색상이 향상되지 못하는 한계를 보인다. 따라서 본 논문은 외부 조도 값에 따라 영상의 밝기 및 색상을 향상하는 시인성 개선 알고리즘을 제안한다. 해당 알고리즘은 입력 영상과 함께 외부 조도 값을 인자로 받은 후, 딥러닝 모델을 통한 luminance 학습 및 chrominance 복원 방정식을 적용하여, 개선된 영상의 열화 현상과 입력 영상과의 대비 차이가 최소화되도록 영상을 생성한다. 이는 정성적 평가에서 열화 모델링 적용 영상 비교를 통해 해당 알고리즘이 강한 외부 조도 아래에서의 시인성 개선에 뛰어난 성능을 보임을 확인할 수 있다.
코로나19 위기로 인해 청년 일자리 문제는 더욱 심각해 지고 있는 상황에서 청년구직자가 일하고 싶은 우수한 중소기업을 쉽고 편리하게 찾을 수 있는 '참 좋은 일자리 플랫폼'이 제안되었다. 본 연구는 청년 구직자의 선호 일자리를 파악하고 중소기업 스스로가 평가하는 '좋은 일자리' 자가평가모형을 개발하여 실제로 이 플랫폼에 적용하였다. 이 과정에서 구직자 관점의 좋은 일자리 특성을 연봉수준, 성과보상, 근무환경, 기업건전성, 조직문화 관점에서 컨조인트 분석을 통해 파악하고, 산·학·연 전문가 대상으로 AHP 분석을 통해 세부 평가항목 13개의 중요도를 확인하였다. 본 연구의 자가평가 모형은 중소기업 환경을 청년구직자가 선호하는 일자리로 변화시키는 인식개선의 도구로 일자리 문제를 비용 중심적인 지원 중심에서 질적 체질을 개선하는 계기로 만들 수 있을 것이다.
Purpose: In order to improve the audit quality of a company, an in-depth analysis is required to categorize the audit report in the form of a text document containing the details of the external audit. This study introduces a systematic methodology to extract keywords for each group that determines the differences between groups such as 'audit plan' and 'interim audit' using audit reports collected in the form of text documents. Methods: The first step of the proposed methodology is to preprocess the document through text mining. In the second step, the documents are classified into groups using machine learning techniques and based on this, important vocabularies that have a dominant influence on the performance of classification are extracted. In the third step, the association rules for each group's documents are found. In the last step, the final keywords for each group representing the characteristics of each group are extracted by comparing the important vocabulary for classification with the important vocabulary representing the association rules of each group. Results: This study quantitatively calculates the importance value of the vocabulary used in the audit report based on machine learning rather than the qualitative research method such as the existing literature search, expert evaluation, and Delphi technique. From the case study of this study, it was found that the extracted keywords describe the characteristics of each group well. Conclusion: This study is meaningful in that it has laid the foundation for quantitatively conducting follow-up studies related to key vocabulary in each stage of auditing.
목적 : 본 연구는 국내 CO-OP 중재 연구를 체계적으로 고찰하여 임상적 근거를 제공하고자 한다. 연구방법 : 본 연구는 2015년 1월부터 2021년 12월까지 학술연구정보서비스(RISS), 학술교육원(e-article) 데이터베이스에 게재된 문헌 중 선정기준에 적합한 13편의 논문을 최종적으로 선택하여 연구 방법의 내용에 따라 일반적 특성과 질적 수준으로 나누어 분석하였다. 결과 : 연구 내용을 분석한 결과, 2015년 이후 연구가 지속적으로 진행되었으며 CO-OP 중재 연구의 근거 수준은 개별대상연구가 주를 이루었다. 연구 대상은 아동과 성인 모두에게 적용되고 있었으며, CO-OP 중재의 목표 활동 영역으로 아동은 놀이와 여가, 성인은 수단적 일상생활 영역으로 나타났다. 중재의 효과를 살펴보기 위한 평가로는 COPM과 PQRS 평가를 많이 사용하였으며 구체화 전략으로는 아동은 자세, 집중하기, 과제변형, 언어적 상상을 많이 사용하였고 성인은 자세, 집중하기, 과제변형, 움직임에 대한 느낌, 언어적 상상, 과제 촉진 언어를 주로 사용한 것으로 나타났다. 결론 : 본 연구를 통해 국내 CO-OP 중재를 적용한 연구의 특성과 질적 수준을 확인할 수 있었다. CO-OP 중재가 작업치료 분야에서 지속해서 적용되고 있으며, 적용 연령과 진단군이 확대되고 있음을 알 수 있었다. 국내 CO-OP 중재 연구의 체계적 고찰을 통해 임상에서 CO-OP 중재를 실행하기 위한 근거 자료를 제공하였다는 데 의의가 있다.
개인에게 맞춤형 서비스를 제공하는 것이 중요해지면서 개인화 추천 시스템 관련 연구들이 끊임없이 이루어지고 있다. 추천 시스템 중 협업 필터링은 학계 및 산업계에서 가장 많이 사용되고 있다. 다만 사용자들의 평점 혹은 사용 여부와 같은 정량적인 정보에 국한하여 추천이 이루어져 정확도가 떨어진다는 문제가 제기되고 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 현재까지 많은 연구에서 정량적 정보 외에 다른 정보들을 활용하여 추천 시스템의 성능을 개선하려는 시도가 활발하게 이루어지고 있다. 리뷰를 이용한 감성 분석이 대표적이지만, 기존의 연구에서는 감성 분석의 결과를 추천 시스템에 직접적으로 반영하지 못한다는 한계가 있다. 이에 본 연구는 리뷰에 나타난 감성을 수치화하여 평점에 반영하는 것을 목표로 한다. 즉, 사용자가 직접 작성한 리뷰를 감성 수치화하여 정량적인 정보로 변환해 추천 시스템에 직접 반영할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 이를 위해서는 정성적인 정보인 사용자들의 리뷰를 정량화 시켜야 하므로, 본 연구에서는 텍스트 마이닝의 감성 분석 기법을 통해 감성 수치를 산출하였다. 데이터는 영화 리뷰를 대상으로 하여 도메인 맞춤형 감성 사전을 구축하고, 이를 기반으로 리뷰의 감성점수를 산출한다. 본 논문에서 사용자 리뷰의 감성 수치를 반영한 협업 필터링이 평점만을 고려하는 전통적인 방식의 협업 필터링과 비교하여 우수한 정확도를 나타내는 것을 확인하였다. 이후 제안된 모델이 더 개선된 방식이라고 할 근거를 확보하기 위해 paired t-test 검증을 시도했고, 제안된 모델이 더 우수하다는 결론을 도출하였다. 본 연구에서는 평점만으로 사용자의 감성을 판단한 기존의 선행연구들이 가지는 한계를 극복하고자 리뷰를 수치화하여 기존의 평점 시스템보다 사용자의 의견을 더 정교하게 추천 시스템에 반영시켜 정확도를 향상시켰다. 이를 기반으로 추가적으로 다양한 분석을 시행한다면 추천의 정확도가 더 높아질 것으로 기대된다.
본 연구는 조직구성원의 지식기여도를 객관적으로 측정하기 위한 평가항목 및 각 항목의 가중치를 개발하고자 하는 연구이다. 평가항목의 개발을 위해 연역적 방법과 가중치 개발을 위해 델파이 기법이 각각 사용되었다. 평가항목의 도출을 위해 우선 '지식기여'에 대하여 정의를 내리는 것으로 출발하였다. 도출된 정의를 기초로, 지식기여의 형태는 크게 형식적 기여와 암묵적 기여로 구분되었다. 형식적 기여는 기여하는 지식의 내용에 따라 사실지와 방법지로 구분되었다. 사실지는 구체적으로 방법지 산출물과 기타 사실지로, 방법지는 방법지 매뉴얼과 체득된 방법지로 구분되었다. 암묵적 기여는 암묵성 정도에 따라 대리, 시범, 질의응답(Q&A) 세가지로 구분되었다. 7가지 지식기여 요소에 대한 평가는 양적 측면과질적 측면에서 이루어졌다. 본 연구는 조직구성원의 지식기여의 활동결과는 지식관리시스템(KMS)에 저장되는 것을 전제로 하고 있다. 지식관리시스템 상에서의 형식적 기여의 경우 양적인 평가에서는 게시건수 혹은 수행건수로, 질적인 평가에서의 평가는 조회건수나 만족도 평가, 요청 받은 건수 등으로 측정하였다. 이상과 같이 연역적 방법에 의해 평가요소 및 평가항목들을 개발하고 각 평가항목들에 대한 가중치분석을 위해 전체를 100으로 하였을 때의 각 항목의 가중치를 정하기 위해 전문가들의 의견을 조합하는 델파이기법이 사용되었다. 델파이 결과, 형식적 기여 차원과 암묵적 기여 차원에 동일한 가중치가 부여되었으며, 형식적 기여차원에서는 사실지 보다는 방법지에 가중치가 좀더 부여되었고, 암묵지 기여 차원에서는 질의응답 - 시범 - 대리의 순으로 가중치가 부여되었다. 이를 통해 '타인의 지식 획득과 활용에 도움을 주는 지식기여행위가 되기 위해서는 어떤 형태로든 지식 제공자와 지식 수여자간의 밀접한 상호작용이 높아야 하며, 제공자의 지식이 타인에게 빠르게 그리고 잘 전달될 수록 지식기여도가 높다'라는 결론이 도출되었다. 본 연구는 지식기여 활동에 대한 평가 지표를 마련하였다는 점에서 의의가 크다 하겠으나, 업종별이나 산업별로 세분화된 평가 지표 마련에는 미흡하였다. 또한 항후 지식 경영을 도입하여 시행한 연수에 비추어서 평가 항목별 가중치를 부여를 할 수 있다면 보다 정교한 평가도구의 제공이 될 수 있을 것으로 보인다.
한국의 수출지원정책은 1997년 IMF 외환위기를 계기로 중소기업 중심으로 전환한 이후 중소기업수출액이 2011년 최초로 1,000억 달러를 초과하는 양적 성장을 거두었으나 이후 정체 수준을 보여 왔다. 이와 같은 정체의 배경에는 수출지원정책이 수출경쟁력 제고에 크게 기여하지 못한 측면도 존재하는 것으로 판단된다. 따라서 중소수출기업의 수출기반확충과 수출경쟁력 제고를 위하여 2010년 이후의 주요 선행연구를 중심으로 지원정책의 문제점을 분석하고 문제점 개선을 위한 효율화 방안을 도출하였다. 연구 결과 수출지원정책의 효율화를 위해 첫째, 수출지원기관 간 기능조정과 통합, 수출단계별 지원주체의 조정, 중소기업청과 지방자치단체의 역할조정 등에 대한 검토가 필요하다. 둘째, 기업 맞춤형 지원시스템의 구축이 필요하다. 셋째, 지원기관의 인력확보 및 전문성 제고를 위해서는 무역회사 퇴직 인력 또는 청년인턴제도의 검토가 필요하다. 넷째, 일정규모 이상의 지원사업에 대하여는 외부평가의 비중을 높이고 정량평가와 정성평가 모두가 가능한 균형 잡힌 지표의 개발이 필요한 것으로 나타났다.
지표수에 비해 지하수 자원은 비교적 오염률이 낮은 편이지만 관리의 미흡으로 인한 복구의 어려움이 매우 크다. 국가에서는 지하수 보조관측망을 이용하여 지하수 자원을 효율적으로 관리 및 모니터링한다. 본 논문에서는 지하수 자원 관리의 업무 효율성 증대와 실시간 모니터링을 위해 수온, 수위, 전기전도도(E.C.) 등의 무선 센서 노드와 GPS(Global Positioning System)가 내장된 이동식 보조관측망 프로토타입 시스템과 지하수 정보 사용자 GUI(Graphic User Interface)로 이루어진 GeoSensor 기반의 지하수 무선 자동측정시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 자체 전력을 위해 태양광을 이용하고 있으며, 무선 센서 노드로부터 수집된 다양한 지하수 정보는 CDMA(Code Division Multiple Access) 모듈을 이용하여 무선 송수신한다. 아울러 사용자의 편의성을 도모하기 위해 사용자 GUI는 GIS(Geographic Information System) 맵에 수집된 지하수 정보를 가시화 한다. 제안한 시스템의 성능평가를 위해 제작된 보조관측망을 통해 수집된 센싱 정보를 이용하여 수행하였으며, 타 연구와의 정성평가를 제안하는 시스템의 우수성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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