• 한국식품위생안전성학회지
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• 제36권3호
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• pp.220-227
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• 2021

Fluoroimide는 감과 감자의 둥근무늬낙엽병과 역병을 억제하는데 효과가있는 살진균제로서, 이전 사용되었던 fluoroimide의 시험법은 전처리시 발암물질인 benzene을 사용하는 문제가 있었으며, 복잡한 시험법으로 인해 시간이 오래걸리고 효율이 떨어지는 단점이 있었다. 또한, fluoroimide의 특성상 산성에서 안정한 편이므로 전처리 시 이를 고려해야 하는 문제가 있었으며, PLS시행에 따라 기존의 정량한계인 0.05 mg/kg보다 낮은 정량한계 요구로 인해 fluoroimide에 대한 새로운 전처리방법이 필요하였다. Fluoroimide가 산성에서 안정한 특성을 고려하여, 추출 시 4N의 염산을 사용하였고 용매는 acetic acid가 포함된 acetonitrile을 사용하였으며, MgSO₄와 NaCl을 통해 추출하였다. 정제는 C₁₈ (Octadecylsilane)과 GCB (graphitized carbon black)를 첨가하여 정제하였으며, 기기분석은 LC-MS/MS로 분석하였다. 대표농산물 5종(현미, 감자, 대두, 감귤, 고추)을 대상으로 정량한계(0.01 mg/kg), 정량한계 10배(0.1 mg/kg), 정량한계 50배(0.5 mg/kg)의 수준으로 회수율 실험을 5반복 실시하였으며, 그 결과는 농산물 5종에서 85.7-106.9%의 회수율을 확인하였으며, 분석오차는 15.6% 이하의 결과를 보여, 국제식품 규격위원회 가이드라인의 잔류농약 분석 기준 및 '식품등 시험법 마련 표준절차에 관한 가이드라인(2016)'에 부합하였다. 상기의 결과를 통해 개선한 fluoroimide의 시험법은 benzene을 대체해 실험자의 안전성을 확보하였고, QuEChERS법을 적용하여 효율을 높여, 안전관리에 대한 공정시험법으로서 활용가능할 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.177-190
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• 2021

4차 산업혁명 기술의 발전으로 사람이 처리하지 못하는 부분을 기계학습 등 인공지능 기법을 활용하여 개선해 보려는 노력이 확대되고 있다. 주문형 생산 기업에서도 주문에 대한 총생산시간을 예측하여 납기 지연 등의 기업 리스크를 줄이고자 하나 주문마다 총생산시간이 모두 달라 이를 예측하는데, 어려움을 겪고 있다. 주문 처리량 증대, 주문 총비용 절감을 위해 효율성이 가장 낮은 영역을 찾아 그 영역을 강화하는 TOC(Theory of constraints) 이론이 개발되었으나 총생산시간 예측은 제시하지 못하였다. 주문생산은 고객의 다양한 요구로 인해 주문마다 그 특성이 모두 다르므로 개별적인 주문의 총생산시간을 사후에 측정할 수는 있으나 사전 예측을 하기는 어렵다. 기존 주문의 이미 측정된 총생산시간도 모두 달라 표준 시간으로 활용할 수 없는 한계성이 있다. 이에 따라 경험이 많은 관리자는 시스템의 이용보다는 감에 의존하고 있고, 경험이 부족한 관리자는 간단한 관리지표(예, 원재료가 파이프이면 총생산시간 60일, 철판이면 총생산시간 90일 등)를 사용하고 있다. 불완전한 감이나 지표를 기초로 하여 작업 지시를 너무 빨리하면 정체가 발생하여 생산성이 저하되고, 너무 늦게 하면 긴급 처리로 인해 생산비용이 증가하거나 납기를 지키지 못하는 경우가 발생한다. 납기를 지키지 못하면 지체상금을 배상해야 하거나 영업, 수금 등의 부문에 악영향을 미친다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 주문생산시스템을 운영하는 기업의 신규 주문 총생산시간을 추정하는 기계학습 모델을 찾고자 한다. 기계학습에 활용된 자료는 수주, 생산, 공정 실적을 사용한다. 그리고 총생산시간의 추정에 가장 적합한 알고리즘으로 OLS, GLM Gamma, Extra Trees, Random Forest 알고리즘 등을 비교 분석하고 그 결과를 제시하고자 한다.

• 지식경영연구
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• 제22권4호
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• pp.103-118
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• 2021

국가의 경제적인 성장 정도를 나타내는 주요 지표 중 하나는 국내총생산(Gross Domestic Product, GDP)이다. GDP에 영향을 미치는 정도가 각 산업의 경쟁력으로 작용한다. 따라서 식의약 산업 관련 통계 데이터를 활용하여 GDP 내의 비중이 어느 정도인지 파악하고, 타 산업과의 비교를 통해 식의약 산업이 국내 경제에 미치는 영향력에 대해 분석하고자 하였다. 식의약 산업은 국내 산업 중 산업의 범위가 넓고 국민의 삶에 밀접하게 연관되어있다. 또한, 갈수록 인간의 수명이 늘어나고 근래에는 COVID-19라는 감염병의 확산으로 인해 식의약 산업에 속하는 바이오 분야가 각광을 받고 있다. 따라서 식의약 산업의 경쟁력이 갈수록 상승할 것으로 기대되기 때문에 산업에 대한 주목이 필요하다. 식약처는 식의약 산업에 대한 통계를 제공하지만, 체계화 된 GDP 비중을 제공하고 있지 않다. 따라서 다른 산업과 비교하여 어느 정도 영향력이 있는 산업인지 파악하기 어렵기 때문에 본 연구에서는 식의약 산업의 GDP 비중을 구하고 타 산업과 비교해보고자 한다. 식의약 산업 부문 GDP를 구하는 과정에서 시점별로 통계자료 내 수치가 통일되지 않는다는 난점이 있었다. 이러한 부분을 극복하기 위하여 기준이 되는 통계자료를 정하고, 총부가가치와 산업별 생산액, 매출액, 부가가치액 등을 사용하여 식의약 산업 부문 GDP를 추정하였다. 다른 12개 분야 산업들과 비교하였을 때, 식의약 산업 부문 GDP는 제조업의 GDP 다음으로 2위를 차지하였고, 결과적으로 식약처 산업이 국내 산업 중에서도 국가 경제력에 많은 영향력을 미친다는 점을 나타냈다.

• 한국심리학회지:법
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• 제13권1호
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• pp.1-22
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• 2022

본 연구는 국민참여재판의 평결범주가 일반인의 법적판단에 미치는 영향과 그 과정에서 '무죄표상'의 역할을 확인하였다. '무죄표상'은 일반적인 의미의 무죄(잘못이 없음)판단을 위한 심리적 기준을 의미한다. 또한, 법률로 정해진 유죄판단 기준으로 간주되는 '합리적 의심의 여지없는 유죄의 증명(beyond a reasonable doubt: BRD)'과 개인의 역치에 대한 추정치인 IT(individual threshold)의 역치로서의 기능을 비교하였다. 본 연구는 평결범주(유죄/무죄 vs. 유죄/유죄아님)와 피고인 유죄가능성(낮음 vs. 높음)을 각각 두 수준으로 조작한 2×2 완전교차요인설계를 사용하였으며, 온라인으로 진행되는 실험에 자발적으로 참여한 137명의 자료가 분석에 사용되었다. 실험은 '무죄표상' 및 기소유죄확률 측정, 재판시나리오 제시, 피고인에 대한 법적판단(판단 확신감 및 피고인 유죄가능성 추정 등 포함) 순으로 진행되었다. 연구 결과, 평결범주는 일반인의 법적판단에 유의한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났으나 '유죄/무죄'의 평결범주를 제시받은 경우 '유죄/유죄아님'의 평결범주를 제시받은 경우보다 유죄판단 비율이 높은 경향이 있었다. 일반인들의 '무죄표상'과 평결범주의 상호작용은 이론적 유죄판단 역치(BRD)와 개인의 역치(IT)의 차이(역치 변화량)를 잘 예측하는 것으로 나타났으며, '유죄/무죄'의 평결범주를 제시받은 경우에 '유죄/유죄아님'의 평결범주를 제시받은 경우보다 '무죄표상'의 변화에 따른 역치변화량이 더 컸다. 역치로서의 BRD와 IT를 비교한 결과에서는 IT가 유죄가능성과 상호작용하여 일반인의 법적판단을 유의하게(p<.1) 예측하는 것으로 나타나서 IT가 BRD보다 더 좋은 역치 추정치라고 할 수 있었다. 본 연구는 법률가들 사이에서 종종 제기되는 문제인 국민참여재판 평결범주의 효과를 실험을 통하여 확인하고 그 효과의 심리적 기제에 대한 논리적인 추론 및 경험적 근거를 제공하였다는 데 의의가 있다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제59권3호
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• pp.399-409
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• 2021

백운석을 칼슘/마그네슘 화합물 소재로 활용하기 위해 마이크로웨이브 소성로(950 ℃, 60 min)을 이용하여 소성하여 고반응성 경소백운석(CaO·MgO)을 제조하였다. Hydration test(ASTM C 110) 기준에 따라 실험을 실시하였으며 수화 반응성 결과, 중 반응성(max 74.1 ℃, 5 min)으로 분석 되었다. 경소백운석의 수화 반응에 기초하여 경소백운석과 염(MgCl₂·6H₂O) (a) 1:1, (b) 1:1.5, (c) 1:2 wt%로 실험을 진행하였다. 염 첨가 비율이 증가 할수록 경소백운석의 MgO가 Mg(OH)₂로 증가되는 것을 X-선 회절 분석 결과 확인하였다. 분리 반응 후 칼슘은 CaCl₂ 용액 상태로 80 ℃, 24 시간 동안 교반시켜 흰색 결정체인 CaCl₂가 제조 되었다. XRD 분석 결과, CaCl₂·(H₂O)x(calcium chloride hydrate)로 경소백운석과 염 첨가 반응에 의한 CaO는 CaCl₂로 분리 되는 것을 확인하였다. 그리고 CaCl₂ 용액에 NaOH 첨가 반응으로 순도 99 wt%의 Ca(OH)₂ 합성하였으며, 합성된 Ca(OH)₂를 열처리 과정을 통하여 CaO를 제조하였다. 탄산칼슘을 제조하기 위해 CaCl₂ 용액에 Na₂CO₃ 첨가 반응으로 CaCO₃를 합성하였으며, 형상은 큐빅(cubic) 형태로 순도 99 wt%로 분석 되었다.

• 한국조경학회지
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• 제50권5호
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• pp.13-29
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• 2022

장애인등편의법 개정에 따라 2021년 12월 4일 이후 최초 공원조성계획이 수립되는 공원 및 공원시설은 의무 대상이며, 공원은 장애인 등을 위한 편의시설을 의무적으로 설치해야 한다. 따라서 본 연구는 공원 인증 평가지표와 공원시설의 건축물 인증 평가지표 및 인증 현황 사례의 평가서를 비교 분석하여 공원 인증 평가지표의 개선 방향을 도출하는 데 있다. 연구 방법으로 첫째, 공원과 공원시설의 인증 대상에 대해 공원녹지법과 비교 고찰하였으며, 인증 과정상 차이점, 인증 실적 등을 비교 분석하였다. 둘째, 공원과 건축물 BF인증 평가지표를 분석하여 차이점 및 공통항목을 도출하였다. 셋째, BF인증 공원 4개소와 인증 공원 내 공원시설의 건축물 인증 사례 4개소를 대상으로 자체평가서, 심사 결과를 중심으로 차이점, 문제점 등을 분석한 후 개선방안을 도출하였다. 공원과 건축물 평가지표를 분석한 결과 평가목적, 평가 방법, 평가항목이 공통으로 적용되는 항목은 매개시설의 접근로 7개, 장애인 전용 주차구역 5개, 안내시설의 안내설비 2개, 위생시설의 5개 범주의 14개, 기타 설비 1개로 분석되었다. 위생시설 항목은 공원으로 평가된 사례가 없고 부설 화장실이 아닌 경우 건축물로 인증되는 것을 확인하였다. 공원과 공원시설의 건축물 배점 점수가 자체평가보다 심사 결과 시 하락하였으며, 건축물은 3개소에서 인증 등급이 하락하였다. 표준편차가 가장 큰 항목은 공원은 BF보행 연속성, 건축물은 접근로 중 주 출입구까지의 경로 항목이었다. 위생시설을 제외하고 공통적인 평가항목 19개를 공원과 건축물의 심사 결과를 분석한 결과 1개의 항목을 제외하고는 사례 대상지별 평가항목의 배점 등급 차이가 발생하였다. 따라서 공원과 건축물 공통으로 평가되는 항목에 대한 동일한 세부 산출기준을 적용이 필요하며, 위생시설은 공원 인증된 사례가 없고 건축물로 인증되고 있으므로 부속 화장실에 대한 개념 정립과 공원 위생시설 평가지표 적용에 대한 논의가 필요하다. 공원 내 평가되지 않는 항목에 대한 조정과 공원 특성을 고려한 평가지표를 신설하는 등 공원 특성에 적합한 평가지표가 개발이 필요하다. 본 연구가 공원 인증지표 개선을 위한 기초자료로 활용될 것으로 기대해 본다.

• 대순사상논총
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• 제42집
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• pp.201-226
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• 2022

인성교육은 먼저 인성에 대한 명확한 정의로부터 시작된다. 인성이 인간의 본성 혹은 성격이라는 주장들이 있으나 교육적 측면으로 이해한다면 인성은 곧 선하냐 악하냐에 대한 문제로 귀결된다. 인간의 본성으로 보나 성격으로 보나 결국 교육이라는 의미에서 인간의 본성이 악하다는 입장에서의 교육과 인간의 본성이 선하다는 입장에서의 교육은 상당한 차이가 난다. 오늘날 현대교육은 인간의 본성이 악하다는 입장에서 교육은 미성숙한 자를 성숙한 상태로 이끄는 것으로 보고 있다. 하지만 인간의 본성이 악하다면 한번도 선하게 된적도 없는 우리의 본성을 무슨 수로 선하게 만드는 교육을 시행할 수 있을 것인가. 인성교육이 단순히 잘못된 사례를 중심으로 고쳐나가는 방식의 에티켓 교육이나 주입식 예의범절 교육이 된다면 그 이전에 잘못된 교육사례의 답습밖에 안될 것이다. 그런 의미의 인성교육은 교육이 아니라 교정이다. 교육은 인간의 미성숙하기에 끊임없이 교정·교화해나가는 절차가 아니라 완전한 나를 깨닫고 이해하는 방식이어야 한다. 그런 의미에서 본고에서는 인성교육에서 말하는 인간의 본성이 선하다는 입장 하에서 인간의 선한 본성으로 드러난 감정을 중심으로 감정의 자기이해가 올바른 인성교육임을 말하고자 하였다. 인성은 교육 가능하지만 이때의 교육은 결코 없던 인성을 채워넣는 방식이 아닌 이미 완전하고 선한 나의 본성을 이끌어내는 방식이어야 한다. 어떤 행동을 '하지마'라는 부정적 명령보다 '왜 하면 안될지'에 대해 생각하는 것, 그리고 그 이전에 내 감정이 그렇게 느끼고 말해주는 것에 귀 기울여 듣는 '감정의 자기이해'가 녹아들어가는 인성교육이 된다면 가장 바람직한 교육이 될 것이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권2호
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• pp.239-247
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• 2023

FIDIC Red Book은 발주자가 설계를 하고 시공자가 시공을 하는 국제표준계약조건이다. FIDIC Red Book의 Engineer는 발주자의 대리인 으로서가 아닌, 중립적으로 3.7조에 따라 클레임 또는 모든 사안에 대하여 합의하거나 결정하여야 한다. 본 연구는 델파이 기법을 이용하여 18년 만에 최근 개정된 FIDIC Red Book의 Engineer가 3.7조에 따라 합의하거나 결정해야할 49개의 세부조항들 중 핵심 리스크 세부조항 도출을 목표로 하였다. 국제건설계약에 대한 10년 이상의 경험과 전문지식을 보유한 35명의 전문가 패널을 구성하여 총 3회의 델파이 설문조사 과정을 통해 판단과정에서의 오류 및 편향을 방지하여 신뢰성을 향상시켰다. 연구 수행 방법은 계약조건 분석을 통해 FIDIC Red Book 3.7조에 따라 Engineer가 합의하거나 결정해야 하는 세부조항들을 49개로 조사하였다. 49개의 세부조항들별 계약적 리스크 발생도와 영향도를 평가하기 위해 델파이 조사는 리커트 10점 척도로 폐쇄형 설문조사를 3회 반복 수행하였다. 델파이 1차 설문조사 결과를 2차 설문조사 시 전달하고 2차 설문 조사 결과를 3차 설문조사에 전달하여 전문가 의견의 일치성을 높이는 방향으로 재평가하였다. 델파이 3차 조사 결과의 신뢰성은 변이계수 COV 값으로 검증하였다. 49개의 세부조항들 각각의 리스크 발생도와 영향도 평균값을 PI Risk Matrix를 적용하여 최종적으로 Extreme Risk 범위에 속하는 9개의 핵심 리스크 세부조항들을 도출하였다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.263-271
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• 2019

최근 교육훈련기관과 산업체의 수요에 필요한 지식이 불일치하는 인력 미스매치(miss match)의 현상은 신입 직원의 재교육과 취업을 위한 사교육 비용 증가로 전이되어 결과적으로는 개인의 직무수행 능력 저하와 취업 역량 저조는 물론 국가 차원에서도 경제적, 물질적 낭비의 원인이 되고 있다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 실무에서 바로 활용이 가능하고 산업체에서 추구하는 인재양성을 목표로 국가에서 지정하는 직무 능력의 표준점을 구한 국가직무능력표준(NCS: National Competency Standards)이 개발되었으며, 이러한 시대적 흐름과 맞물려 NCS를 기반 한 자격제도까지 등장하게 되었다. 따라서 본 연구는 교육기관에서 NCS와 NCS기반 자격에서 제시하고 있는 수준에 맞춰 학교급별로 교육과정을 편성 운영하고 있는 현 시점에서 NCS기반 자격에서 제시하고 있는 수준의 전반적인 점검을 위하여 피부미용 분야 NCS기반 자격 중 피부관리 L3수준의 능력단위와 능력단위 요소의 중요도 및 우선순위를 도출하였으며, 이를 통해 산업계에서 요구하는 직무 수준별 전문인력 양성에 필요한 교육과정 개발의 기초자료로 제공하고자 시도되었다. 본 연구는 현장 전문가집단, 교육 전문가집단으로 구성하였으며, L3수준의 능력단위와 능력단위 요소에 대한 요구분석을 위해 AHP 설문 기법을 실시하였다. 또한 AHP 분석을 위한 통계처리는 데이터 코딩(data coding)과 데이터 크리닝(data cleaning) 과정을 거쳐, SPSS(Statistical Package for Social Science) ver. 21.0 통계 패키지 프로그램과 AHP전용 솔루션인 Expert Choice 2000을 활용하였다. 그 결과 현장 전문가집단, 교육 전문가집단의 의견이 부분적으로 차이를 보였다. 이는 전문적인 능력을 갖춘 현장맞춤형 인재 양성을 목표로 변화하고 있는 현 시점에서, 교육훈련기관과 산업현장의 불일치를 해소해야함을 시사하고 있으며, 해결 방안으로는 산업현장에서 요구하는 인재상과 접목시켜 산업현장의 직무와 교육기관의 표준화된 교육이라 할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권11호
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• pp.471-480
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• 2023

국내 건설수주 규모는 2013년 91.3조원에서 2021년 총 212조원으로 특히 민간부문에서 크게 성장하였다. 국내외 시장 규모가 성장하면서, EPC(Engineering, Procurement, Construction) 프로젝트의 규모와 복잡성이 더욱 증가되고, 이에 프로젝트 관리 및 ITB(Invitation to Bid) 문서의 위험 관리가 중요한 이슈가 되고 있다. EPC 프로젝트 발주 이후 입찰 절차에서 실제 건설 회사에게 부여되는 대응 시간은 한정적일 뿐만 아니라, 인력 및 비용의 문제로 ITB 문서 계약 조항의 모든 리스크를 검토하는데 매우 어려움이 있다. 기존 연구에서는 이와 같은 문제를 해결하고자 EPC 계약 문서의 위험 조항을 범주화하고, 이를 AI 기반으로 탐지하려는 시도가 있었으나, 이는 레이블링 데이터 활용의 한계와 클래스 불균형과 같은 데이터 측면의 문제로 실무에서 활용할 수 있는 수준의 지원 시스템으로 활용하기 어려운 상황이다. 따라서 본 연구는 기존 연구와 같이 위험 조항 자체를 정의하고 분류하는 것이 아니라, FIDIC Yellow 2017(국제 컨설팅엔지니어링 연맹 표준 계약 조건) 기준 계약 조항을 세부적으로 분류할 수 있는 AI 모델을 개발하고자 한다. 프로젝트의 규모, 유형에 따라서 세부적으로 검토해야 하는 계약 조항이 다를 수 있기 때문에 이와 같은 다중 텍스트 분류 기능이 필요하다. 본 연구는 다중 텍스트 분류 모델의 성능 고도화를 위해서 최근 텍스트 데이터의 컨텍스트를 효율적으로 학습할 수 있는 ELECTRA PLM(Pre-trained Language Model)을 사전학습 단계부터 개발하고, 해당 모델의 성능을 검증하기 위해서 총 4단계 실험을 진행했다. 실험 결과, 자체 개발한 ITB-ELECTRA 모델 및 Legal-BERT의 앙상블 버전이 57개 계약 조항 분류에서 가중 평균 F1-Score 기준 76%로 가장 우수한 성능을 달성했다.