In the context of low-carbon economy, the assumption of free carbon emission is disappearing, and manufacturing enterprises need to plan their low-carbon strategies. Enterprises need to consider a series of issues such as investment in low-carbon technology, control and prevention of carbon emissions in the production process, and trading of carbon emission rights. These decisions and actions require accounting to reflect enterprises' carbon emission activities. This paper starts with the connotation of carbon emission cost, analyzes the confirmation process and classification of carbon emission cost, and obtains the combination point of optimal carbon emission and carbon emission cost by constructing the short-term carbon emission cost decision model. After further analysis of the long-term carbon emission cost decision model, it is proposed that the long-term carbon emission cost will decrease with the decrease of carbon emission. At the same time, the paper takes the automobile industry as an example to analyze the carbon tax levied on "carbon emission", and verifies the decision-making model of short-term and long-term carbon emission cost.

본 연구에서는 2006년도의 교량 유지관리 빅데이터를 이용하여 선행연구에서 개발된 차종별 교통량 데이터와 연직 변위 데이터의 상관관계를 바탕으로 광안대교의 차종별 교통량 데이터를 이용한 연직 변위 추정 모델에 대하여 10여년이 경과한 현재적 적용성을 각각의 업데이트 방법으로 개발된 모델의 변위 추정 성능을 비교 분석하였다. 개발된 모델의 현재적 적용성은 추정된 변위는 실측 변위와 유사한 것으로 분석되었으며, 구조화 회귀 분석에 기반한 모델과 주성분 분석에 기반한 모델의 변위 추정 성능은 상호간에 큰 차이가 없다는 것을 알 수 있었다. 결론적으로 본 연구에서 개발한 차종별 교통량 데이터를 이용한 연직 변위 추정 모델은 광안대교의 교통하중에 따른 거동 분석 등에 유효하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

Purpose - This study aims to identify the priorities of medical service quality improvement by customer satisfaction characteristics and potential customer satisfaction improvement (PCSI) index based on the dualistic quality classification of Kano Model (1984) for Comprehensive Health Screeening Center in General Hospitals and Centers only for Comprehensive Health Screening and suggest a direction for future improvement. Research design, data, and methodology - Through advanced research on health screening medical service quality, this study set four service quality factors, including tangible, human, process and supportive factors, and 39 measurement items. Based on these items, the study used 117 questions, which consist of dualistic quality factors, customer satisfaction coefficients, positive and negative questions for PCSI index and questions for current satisfaction. 300 effective samples were collected for adults in their 20s who experienced health screening service in Seoul, Gyeonggi-do and Incheon within the past two years. Collected data were input in the quality evaluation duality table to categorize quality factors and calculate customer satisfaction coefficients by Timko(1993). The study also analyzed PCSI index in comparison with current satisfaction and identified priorities in quality improvement. Results - It was found that the most urgent factors to improve the quality in both groups were adequate waiting hours and emergency response for complications, which are process factors classified as unitary quality. It is urgently needed to improve the quality as the PCSI index was high in supportive factors (complaint response team) as attractive quality in Comprehensive Health Screening Center in General Hospitals and in process factors (prevention of infection) as unitary quality in Centers only for Comprehensive Health Screening. As the PCSI index was low in space use as a tangible factor, it was found that the current level can be maintained instead of improvement. Conclusions - To improve the health screening medical service quality, it is required to focus on process factors (adequate waiting hours, emergency response for complications, prevention of infection) and supportive factors (complaint response team) among service qualities perceived by users. It is proposed to ensure continuous efforts to manage and reinforce priorities as a direction for future improvement in health screening service.

항로표지사고는 항로표지의 신뢰성을 저하시키고, 관리자는 추가적인 업무가 부여되며, 이용자는 항해 중 부담감을 가지게 되는 등 모두에게 불편을 초래하는 사회적 비용(경제적 손실)이 발생하게 된다. 이러한 항로표지사고로 인한 경제적 손실을 추정하기 위해 선행연 구에서는 항로표지사고의 사회적비용 추정모델을 생산손실비용, 행정비용, 위험비용의 합으로 제안하였으나, 위험비용의 추정에 대한 적절한 연구결과를 제시하지 못하였다. 따라서 본 연구에서는 선행연구에서 제시한 추정모델을 보완하여, 부산청 관할해역에서 최근 10년간 (2008-2017년) 발생한 항로표지사고 249건에 대한 사회적비용을 산출하였다. 즉, 항로표지 사고의 위험비용은 항로표지가 비시장재화이므로 조건부가치측정법을 이용하여 산출하였다. 그 결과, 10년간 항로표지사고의 사회적비용은 생산손실비용 31억원(25.38%), 행정비용 17억원 (13.62%), 위험비용 75억원(61.01%) 등 총 124억원으로 추정되었다.

선원의 행동은 해양사고에 있어서 주요한 원인이다. 본 연구에서는 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)에 기반하여 선원의 행동을 모델링하였다. 그런 후, 모델에서 추정한 행동의 경로분석을 통하여 어떠한 상황과 절차 그리고 오류에 의해서 해양사고가 발생되는지를 해석하였다. 모델 구현을 위하여, 선원의 행동을 해양안전심판원에서 간행된 재결 요약서에서 관측하였고, 관측한 결과는 SRKBB(Skill-, Rule-, and Knowledge-Based Behavior)를 기반으로 한 행동분류 프레임워크를 이용하여 HMM 학습에 적합한 행동 데이터 로 변환하였다. 선박유형별 선원의 행동을 모델링한 결과, 선박 유형별로 차별성이 있음을 확인하였고, 선원이 우선적으로 행한 행동경로의 식별이 가능하였다. 연구 결과, 본 연구에서 제안한 모델링 기법은 선원의 행동경로 예측에 적용 가능할 뿐만 아니라 해양사고 예방에 필요한 선원 행동 보정을 위한 우선순위 결정에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

GFRP 보강근과 콘크리트의 부착성능은 접착력, 부착력 및 지압력으로 발휘되며 보강근의 표면처리 방식이나 외피형상에 따라 발휘되는 부착저항력의 종류와 크기는 다르다. GFRP 부착 해석모델에 대한 선행연구를 살펴보면 철근의 부착 해석모델을 일부 수정하여 발전시키거나 수치해석을 통한 매개변수의 수가 많은 복잡한 해석식을 제안하였다. 전자의 경우에는 규격화된 마디형상을 갖는 철근과 달리 구성재료, 배합방법, 제조방법에 따라 다양한 외피형상을 가지는 GFRP 보강근의 특성을 포괄적으로 제안하는 데는 제약이 있으며 후자의 경우에는 수치해석으로 인한 수학적 관계식으로 GFRP 보강근의 부착거동과의 역학적인 관계를 고려하기에는 어려움이 있다. 따라서 이 연구에서는 GFRP 보강근의 콘크리트와의 외피형상에 따라 달라지는 부착메커니즘을 반영한 부착 해석모델을 제안하고자 하였다. 제안한 부착 해석모델에 대한 적합성 검증을 위하여 타 연구자가 수행한 실험값과 비교하였으며 기존의 부착 해석모델인 BPE 부착 해석모델과 CMR 부착 해석모델과의 비교연구도 수행하였다. 비교결과 이 연구에서 제안한 부착 해석모델이 실제 거동에 가장 근사하게 평가하였다.

This research provide a general model for viscosity curve. The rheological behavior of cement-based materials has been described by a flow curve. The flow curve helps intuitive understanding to explaining the flow of concrete. However, in this study, the rheological behavior of cement paste was analyzed using different approach called the viscosity curve. In this study, Sisko model for viscosity curve is used to indicate the rheological behavior of cement paste. Also relaxation process is analyzed by exponential model.

Last few years, many researches on deep learning-based crack detection model have been reported in order to develop an efficient structure inspection method. While developing crack detection deep learning model, many research results reported the importance of the training data. Since most of the research results only qualitatively discussed the importance of training data, this study examine the influence of the training data by experiment, especially in the case of negative samples such as construction joint, spider web and concrete blocks.

This research presents an method to select explanatory variables to develop deterioration models for bridges. The ranking of candidate variables are estimated using the covariance analysis between the condition ratings and inspection data. To determine the most stationary set of explanatory variables, weighting factors associated with the investigated year and ranking are introduced. Yearly inspected bridge data are classified into multiple subsets using explanatory variables and the deterioration model is developed for each. The condition ratings for individual bridges are predicted using the deterioration model. The prediction error comparison shows that the more representative and stationary explanatory variables are selected when weighing factors are considered.

Recently, road maintenance is important for road performance and longevity in accordance with the increase of road infrastructure, so research on efficient damage detection has been actively carried out. In this study, we developed a technology to automatically detect the cracks on the highway road surface by using the road surface image of UAV and deep learning based object detection technology, which was applied to the actual highway image to verify its performance.

본 논문에서는 고에너지 전자선(6MeV)을 조사한 피부의 세포막 모델에서 공기의 주요 구성성분인 N2-O2 혼합기체가 압력차에 따른 투과도차의 변화를 나타내고 결국 N2-O2 분리투과성의 변화로 나타내어 기체분 자가 분리 전달되는 특성을 연구하였다. 이 실험에 사용한 재료로 피부의 세포막 모델은 polydimethyl siloxa ne (PDMS)분말을 polysulfone과 결합시킨 비다공성 복합막, 압축공기와 순도 99.9%인 산소, 질소기체통, 산 소분석기(LC-700H, Japan), soap-bubble flow meter, wet-test meter, pressure regulator, back-pressure regulator, permeation cell, Linac 전자선 조사기 등을 사용하였다. 실험방법으로는 N2-O2 기체투과 장치를 이용하여 피 부세포막모델의 온도는 36.5℃로 고정한 후에 기체의 온도도 15℃로 고정하고 조작압력법위를 1∼6 kgf/㎠ 로 하며 각각 1 kgf/㎠ 단위로 측정하였다. 방사선을 조사한 피부의 고분자막(세포막모델)에서 공기를 구성 한 N2-O2 혼합기체의 분자가 압력차에 따른 투과도차가 발생하여 피부세포에 비정상적으로 전달되는 과정을 실험을 한 결과 아래와 같은 결론을 추론하게 되었다. 피부의 고분자 막(세포막모델)에서 N2-O2 혼합기체의 투과분리특성의 변화에 대하여 알아본 결과 방사선을 조사하지 않은 때 질소와 산소의 투과도 변화는 각각 1.19 × 10-4 ∼ 2.43 × 10-4과 1.72 × 10-4 ∼ 2.6 × 10-4[㎤(STP)/㎠ · sec · cmHg]이며 방사선조사로 질소와 산소의 투과도 변화는 각각 0.19 × 10-4 ∼ 0.56 × 10-4 과 0.41 × 10-4 ∼ 0.76 × 10-4 [㎤(STP)/㎠ · sec · cmHg]이며 4∼10배 정도 낮아짐을 알 수가 있었고 방사선을 조사하지 않은 때 질소에 대한 산소의 이상분리인자 α *의 값은 1.32∼0.42로 나타내었으며 방사선조사로 질소에 대한 산소의 이상분리인자 α * 의 값은 0.237∼0.125이며 4∼5배 정도 낮아짐을 나타내었다. 또한, 압력차가 1∼6 kgf/㎠로 증가함에 따라서 작업변수인 cut가 0에 접근할수록 투과도상의 산소부화도는 증가하지만 반면에 압력비 Pr이 0에 가까워 질수록 투과도상의 산소부화도는 방사선조사로 4∼19배 정도 감소하였다. 방사선의 조사 유·무에 관계없이 압력차가 1∼6 kgf/㎠ 로 증가함에 따라서 질소, 산소 및 공기의 투과도는 증가하였지만 질소에 대한 산소의 선택성은 감소하였다.

목적: 이 연구는 긍정적 유소년 발달과 라이프스킬의 개념 및 라이프스킬 발달 모델을 고찰하고 태권도 라이프스킬 교육 모델로의 확대 방안을 탐색하였다. 방법: 긍정적 유소년 발달과 라이프스킬 개념 및 이론과 관련된 문헌 고찰 및 전문가집단 회의를 통해 태권도 현장에 적용 가능하도록 도출된 태권도 라이프스킬 교육 모델을 제시하 였다. 결과: 태권도 라이프스킬 교육 모델은 네 단계로 구성된다. 첫째, 계획 단계는 체계적이고 구조화된 태권도 교육 프로그램을 구성하는 단계다. 둘째, 교육 단계는 수련생의 욕구지지를 위해 지도자가 의도적이고 지속적인 피드백을 제공하는 단계다. 셋째, 습득 단계는 지도자의 욕구지지에 의한 수련생들의 욕구가 만족되어 라이프스킬을 내면화하는 단계다. 넷째, 전이 단계는 태권도 환경에서 배운 라이프스킬이 일상생활 속으로 일반화되는 단계다. 결론: 태권도 라이프스킬 교육 모델은 태권도 인성교육의 절차와 핵심내용들을 반영함은 물론 현장에서 적용 가능한 방안들을 제시하였다.

중고선은 신조선과 달리 시장참여자에게 즉각적인 시장 진출입 기회를 제공하기 때문에 해운산업에서 중요한 시장이라 할 수 있 다. 중고선 거래 시 정확한 선가 추정은 향후 장기적인 자본비용의 부담과 직접적인 관련이 있기 때문에 투자의사결정에서 상당히 중요한 요소가 된다. 기존의 중고선시장과 관련된 연구들은 시장의 효율성검증에 치우쳐 있어 정확한 중고선가 추정을 위한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 중고선박 가치추정에 전통적인 계량모델보다 기존연구에서 시도되지 않았던 인공신경망모델을 새롭게 제안하였다. 문헌연구를 통해 중고선 가격에 영향을 미치는 6개 요인(운임, 신조선가격, 총 선복대비 발주량, 해체선 가격, 선령, 사이즈)을 선정하였고, 데이터는 2016년 1월부터 2018년 12월까지 Clarkson에 보고된 파나막스 중고선의 실거래 기록 366건을 이용하였다. 변수선정을 위하여 상관분석과 단계적 회귀분석 실시한 결과 최종적으로 운임, 선령, 사이즈 3개의 변수가 채택되었다. 모델의 설계는 10분할 교차검증으로 인공신경망모델의 파라미터들을 추정하여 진행되었다. 인공신경망 모델의 중고선 가치추정치를 단순 단계적 회귀모형과 비교한 결과 인공신경망모델의 성능이 우수함을 확인하였다. 이 연구는 중고선 선가추정에 미치는 요인들에 대한 통계적인 검증, 성능개선을 위한 기계학습기반의 인공신경망 모델 활용이라는 측면에서 차별적 의미가 있다. 또한 정확한 선가 추정이 요구되는 실무에서 통계적인 합리성과 결과의 정확성이 동시에 만족되는 과학적 모델을 제시하여 실무적으로도 도움이 될 것으로 기대한다.

Background: Taraxacum platycarpum has been used in traditional medicine in Korea to treat intoxication and edema and as a diuretic. According to previous reports, it has anti-cancer, anti-gastritis, and anti-inflammation effects. However, the improvement effect of T. platycarpum on rheumatoid arthritis has not been investigated. The anti-oxidative and anti-inflammation effects of the aerial parts of T. platycarpum are different from those of its subterranean parts. Thus, we evaluated the effect of the water extracts of Taraxaci radix (WTR) on type II collagen-induced rheumatoid arthritis (CIA) in animal models. Methods and Results: Rheumatoid arthritis was induced by type II collagen. WTR (100㎎/㎏ and 500㎎/㎏) was administered to the animal models. Methotrexate was used as the positive control. The levels of interleukin-6, TNF-alpha, and type II collagen IgG in the animals were measured by using enzyme-linked immunosorbent assay. Treatment with 500㎎/㎏ WTR decreased the serum levels of interleukin-6, TNF-alpha, and collagen IgG in the CIA models. Moreover, treatment with WTR diminished the arthritisinduced swelling of the hind legs and monocyte infiltration in the bloodvessels of the animal models. Conclusions: These results indicate that WTR has the potential to improve rheumatoid arthritis by reducing the levels of inflammatory cytokines such as interleukin-6 and TNF-alpha. However, further experiments are required to elucidate the influence of WTR on signal transduction in vitro and in vivo.

고속도로 통행량 및 주행속도 증가로 인해 중앙분리대 충돌사고가 빈번히 발생하고 있다. 특히 차량의 대형화와 통행 중차량의 증가로 인해 중앙분리대 충돌사고 시 중앙분리대의 방호 성능을 초과하는 사고 역시 증가하는 추세이다. 따라서 고속도로의 안전성을 높이기 위해 고성능 중앙분리대의 개발이 필요하다. 본 논문은 고성능 중앙분리대 설치 필요에 따라 성능개선수준(하중모델) 및 설치위치 제안을 목적으로 하고 있다. 이를 위해 고속도로 중앙분리대 충돌 사고 자료 분석을 통해 고성능 중앙분리대 개발을 위한 성능 개선 수준 SB6등급(충격도 = 420 kJ, 하중: 25 ton, 충돌속도: 80 km/h, 충돌각도: 15°)으로 제안하고 운전자의 운전행태 분석을 통해 개량 및 신설 고성능 중앙분리대 설치 위치를 제안하였다.

본 논문에서는 압축파괴에너지를 이용하여 고강도 구속콘크리트에 대한 응력-변형률 모델을 제안하였다. 참고문헌[5]에서 저자가 실시한 압축실험에는 변형률 게이지를 부착한 아크릴 막대를 실험체의 중앙부에 매립하여 압축부재의 국부 변형률 측정을 시도하였다. 이 아크릴 막대를 이용한 국부 변형률 측정은 매우 효과적인 것으로 나타났다. 압축파괴영역길이는 아크릴 막대로부터 측정된 국부 변형률 분포에 기초하여 정의되었다. 구체적으로, 구속콘크리트의 국소파괴영역길이는 압축강도 발현시의 변형률 εcc의 2배 이상 변형률이 증가하는 영역으로 정의하였다. 또한, 동일한 횡구속압을 받는 압축부재에 흡수된 에너지양은 부재의 형상이나 크기에 관계없이 일정하다는 가정에서 압축파괴에너지를 도입한 구속콘크리트의 응력-변형률 관계를 제안하였다. 본 연구에서 제안된 모델은 본 연구의 실험결과뿐만 아니라 타 연구자들의 실험결과를 대체적으로 잘 예측하는 것으로 나타났다.

Two man-made carbon emissions, fossil fuel emissions and land use emissions, have been perturbing naturally occurring global carbon cycle. These emitted carbons will eventually be deposited into the atmosphere, the terrestrial biosphere, the soil, and the ocean. In this study, Simple Global Carbon Model (SGCM) was used to simulate global carbon cycle and to estimate global carbon budget. For the model input, fossil fuel emissions and land use emissions were taken from the literature. Unlike fossil fuel use, land use emissions were highly uncertain. Therefore land use emission inputs were adjusted within an uncertainty range suggested in the literature. Simulated atmospheric CO2 concentrations were well fitted to observations with a standard error of 0.06 ppm. Moreover, simulated carbon budgets in the ocean and terrestrial biosphere were shown to be reasonable compared to the literature values, which have considerable uncertainties. Simulation results show that with increasing fossil fuel emissions, the ratios of carbon partitioning to the atmosphere and the terrestrial biosphere have increased from 42% and 24% in the year 1958 to 50% and 30% in the year 2016 respectively, while that to the ocean has decreased from 34% in the year 1958 to 20% in the year 2016. This finding indicates that if the current emission trend continues, the atmospheric carbon partitioning ratio might be continuously increasing and thereby the atmospheric CO2 concentrations might be increasing much faster. Among the total emissions of 399 gigatons of carbon (GtC) from fossil fuel use and land use during the simulation period (between 1960 and 2016), 189 GtC were reallocated to the atmosphere (47%), 107 GtC to the terrestrial biosphere (27%), and 103GtC to the ocean (26%). The net terrestrial biospheric carbon accumulation (terrestrial biospheric allocations minus land use emissions) showed positive 46 GtC. In other words, the terrestrial biosphere has been accumulating carbon, although land use emission has been depleting carbon in the terrestrial biosphere.

Background: The leaf temperature (TLEAF) is one of the most important physical parameters governing water and carbon flux, including evapotranspiration, photosynthesis and respiration. Cnidium officinale is one of the important folk medicines for counteracting a variety of diseases, and is particularly used as a traditional medicinal crop in the treatment of female genital inflammatory diseases. In this study, we developed a model to estimate TLeaf of Cnidium officinale Makino based on black globe temperature (TBGT). Methods and Results: This study was performed from April to July 2018 in field characterized by a valley and alluvial fan topography. Databases of TLEAF were curated by infrared thermometry, along with meteorological instruments, including a thermometer, a pyranometer, and an anemometer. Linear regression analysis and Student’s t-test were performed to evaluate the performance of the model and significance of the parameters. The correlation coefficient between observed TLEAF and calculated TBGT obtained using an equation, developed to predict TLEAF based on TBGT was very high (r2 = 0.9500, p < 0.0001). There was a positive relationship between TBGT and solar radiation (r2 = 0.8556, p < 0.0001), but a negative relationship between TBGT and wind speed (r2 = 0.9707, p < 0.0001). These results imply that heat exchange in leaves seems to be mainly controlled by solar radiation and wind speed. The correlation coefficient between actual and estimated TBGT was 0.9710 (p < 0.0001). Conclusions: The developed model can be used to accurately estimate the TLeaf of Cnidium officinale Makino and has the potential to become a practical alternative to assessing cold and heat stress.

한국형 e-Navigation의 내항성 안전 모듈은 운항 중인 선박을 실시간으로 모니터링하고 내항성의 이상 상태를 사전에 경고함으로써 선박의 안정성을 확보하는 선내 원격 모니터링 서비스 중 하나이다. 일반적으로 선박설계를 위한 내항성능은 주어진 조건에서 선체 운동 시뮬레이션을 수행하여 평가하여 왔다. 하지만 운항 중 선박의 내항성능을 실시간으로 평가하기 위해 이러한 시뮬레이션을 실제 운항조건에 맞추어 수행하는 것은 계산시간의 한계로 인해 현실적이지 않다. 본 연구에서는 기계학습 기반의 근사모델을 활용하여 선박의 내항성능 평가 요소들 중 하나인 횡동요 운동특성을 합리적으로 보다 빠르게 예측하는 방법을 소개하고자 한다. 다양한 학습 기법과 데이터의 샘플링 조건을 적용하여, 얻어진 근사모델의 결과와 운동해석 결과의 오차가 거의 1% 내로 일치함을 보였다. 따라서 이러한 방법을 활용하면 선박의 실시간 내항 성능을 평가하는데 효율적으로 사용할 수 있을 것으로 판단된다.