본 연구에서는 대학 교수학습센터에서 제공하는 학습지원 프로그램의 성과를 종합적으로 평가하기 위한 BSC(Balanced Score Card) 기반의 성과평가 모형을 개발하고 적용하는 데 있다. 문헌 연구를 통해 성과평 가의 이론적 배경을 조사하고, BSC 모형을 교육 분야에 맞게 수정하여 학습지원 프로그램에 적용 가능한 평가 체계를 설계하였다. 재무, 수요 자, 운영, 프로그램의 네 가지 관점에서 성과평가 지표를 설정하고, 이를 기반으로 대학의 다양한 학습지원 프로그램의 성과를 분석하였다. 분석 결과, 특정 프로그램들이 높은 성과를 보임을 확인하였으며, 동시에 개선 이 필요한 영역을 확인하였다. 개발된 BSC 기반 성과평가 모형은 대학 학습지원 프로그램의 다각도에서의 성과를 평가하는 데 유용하였으며, 프로그램의 강점과 개선점을 명확하게 확인할 수 있었다. 이 연구를 통 하여 대학 교수학습센터가 학습지원 프로그램의 질을 개선하고, 대학 교 육의 질적 향상에 기여하길 기대한다.

본 실험에서는 Ti를 기반으로 한 평판 수소 분리막을 설계하여 제조하였다. 새로운 조성의 Ti를 베이스로 한 수소 분 리막을 찾기 위하여 여러 합금들의 물리화학적 특성과 수소투과도 사이의 상관관계에 대해 조사하였다. 이를 바탕으로 신조성의 합금막 2종(Ti14.2Zr66.4Ni12.6Cu6.8 (70 μm), Ti17.3Zr62.7Ni20 (80 μm))을 설계 및 제조하였다. 제조된 평판 수소 분리막은 300~500°C, 1~4 bar의 조건에서 혼합 가스(H2, N2), sweep 가스(Ar)를 이용하여 수소 투과 실험을 진행하였다. Ti14.2Zr66.4Ni12.6Cu6.8 합금 막은 500°C, 4bar에서 최대 16.35 mL/cm2min의 flux를 가지며, Ti17.3Zr62.7Ni20 합금막은 450°C, 4 bar에서 최대 10.28 mL/ cm2min의 flux를 가진다.

PURPOSES : This study aimed to predict the number of future COVID-19 confirmed cases more accurately using public and transportation big data and suggested priorities for introducing major policies by region. METHODS : Prediction analysis was performed using a long short-term memory (LSTM) model with excellent prediction accuracy for time-series data. Random forest (RF) classification analysis was used to derive regional priorities and major influencing factors. RESULTS : Based on the daily number of COVID-19 confirmed cases from January 26 to December 12, 2020, as well as the daily number of confirmed cases in Gyeonggi Province, which was expected to occur on December 24 and 25, depending on social distancing, the accuracy of the LSTM artificial neural network was approximately 95.8%. In addition, as a result of deriving the major influencing factors of COVID-19 through random forest classification analysis, according to the number of people, social distancing stages, and masks worn, Bucheon, Yongin, and Pyeongtaek were identified as regions expected to be at high risk in the future. CONCLUSIONS : The results of this study can help predict pandemics such as COVID-19.

본 연구는 국내의 세 품종 돼지에 대하여 혈통자료를 이용한 근교계수와 유전체자료를 이용한 근교계수를 분석하고 비교하기 위하여 수행되었다. 분석에 이용된 혈통자료는 듀록, 랜드레이스 및 요크셔 종에서 각각 137,302두, 228,651두와 657,079두였고, 유전체자료의 경우 Illumina Porcine SNP 60K bead chip V2를 이용하여 수집하였으며 세 품종에서 각각 2,567개, 7,594개 및 12,906개의 자료를 이용하였다. 듀록, 랜드레이스와 요크셔에서 혈통자료를 이용하여 추정된 근교계수는 각각 0.04, 0.02 및 0.02였으며, 유전체자료를 이용하여 추정된 근교계수는 각각 0.184, 0.098 및 0.063이었다. 듀록에서 두 근교계수의 상관이 0.466으로 가장 높게 나타났다. 본 연구를 통하여 혈통완성도는 유전체 정보를 이용하여 보완할 수 있음이 확인되었으며, 유전체 정보는 집단의 유전자원 관리에도 활용도가 높아 국내 양돈산업의 근친도 관리에서 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.

수소 동위 원소는 중성자 수에 따라 경수소, 중수소, 삼중수소로 분류될 수 있으며, 각 원소는 특정 분야에서 사용 되고 있다. 구체적으로, 중수소는 전자 산업, 원자력에너지 산업, 분석기술 산업, 의약품 산업, 그리고 통신 산업에서 관심을 받고 있다. 냉각 증류, 열 주기 흡수 공정, Girdler sulfide 공정, 그리고 수전해와 같은 기존의 방법들은 각각의 장단점을 가지 고 있지만, 공통적으로 막대한 에너지를 필요로 하는 공정에 기반한다는 문제점을 가지고 있다. 높은 에너지 효율을 보이는 기술을 기반으로 분리하는 공정의 개발이 요구되는 실정이다. 이런 맥락에서 막을 사용한 수소 동위 원소 분리 기술이 에너 지 소비를 줄이는 유망한 해결책 중 하나라 볼 수 있다. 이 총설에서는 분리막을 활용한 수소 동위원소 분리에 관한 선행 연 구와 그들의 작동 원리를 소개하고자 한다. 특히 최근 제시되고 있는, 그래핀 기반 전기적 펌핑을 통한 수소 동위원소 분리 기술에 대하여 다루고자 한다. 분리막을 활용한 수소 동위원소 분리에 대한 기술은 이제 개념이 제안되기 시작한 단계이며, 많은 부분에서 해결해야 할 난제가 있다. 그러나 이를 달성할 경우 경제적인 효과가 상당할 것으로 판단된다. 이를 위한 향후 연구 방향에 대해서 논하고자 한다.

운량은 천체 관측을 지속하는 데에 중요한 요소 중 하나이다. 과거에는 관측자가 날씨를 직접 판단할 수밖에 없 었으나, 원격 및 자동 관측 시스템의 개발로 관측자의 역할이 상대적으로 줄어들었다. 또한 구름의 다양한 형태와 빠른 이동 때문에 자동으로 운량을 판단하는 것은 쉽지 않다. 이 연구에서는 기계학습 기반의 파이썬 모듈인 “cloudynight” 을 밀양아리랑우주천문대의 전천 영상에 적용하여 운량을 모니터링하는 프로그램을 개발하였다. 전천 영상을 하위 영역 으로 나누어 각 39,996개 영역의 16개의 특징을 학습하여 기계학습 모델을 생성하였다. 검증 표본에서 얻은 F1 점수는 0.97로, 기계학습 모델이 우수한 성능을 가짐을 보여준다. 운량(“Cloudiness”)은 전체 하위 영역 개수 중 구름으로 식별 된 하위 영역 개수의 비율로 계산하며, 운량이 지난 30분 동안 0.6을 초과할 때 관측을 중단하도록 자동 관측 프로그 램 규칙을 정하였다. 이 규칙을 따를 때, 기계학습 모델이 운량을 오판하여 관측에 영향을 미치는 경우는 거의 발생하 지 않았다. 본 기계학습 모델을 통하여, 밀양아리랑우주천문대 0.7 m 망원경의 성공적인 자동 관측을 기대한다.

항생제는 과도한 사용으로 인해 폐수뿐만 아니라 다양한 수원에서 발견되는 새로운 오염 물질 중 하나입니다. 수 중 항생제 오염 물질을 처리하기 위한 고도 산화 공정, 생물학적 처리 등 다양한 기술이 있습니다. 이 두 가지 공정은 비효율 적이며, 부산물의 생성은 이 공정을 더욱 복잡하게 만듭니다. 오염 물질을 제거하기 위한 또 다른 대안으로 막 기술이 있습니 다. 항생제와 내성 유전자의 제거를 개선하기 위해 막 생물 반응기는 NaClO와 탄소 물질로 변형됩니다. 풍부한 반응성 종의 생성은 항생제의 내성 유전자에 대해 활성입니다.

This study proposes the use of a cobalt-based Prussian blue analogue (Co-PBA; potassium cobalt hexacyanoferrate), as an adsorbent for the cost-effective recovery of aqueous ammonium ions. The characterization of Co-PBA involved various techniques, including Fourier-transform infrared spectroscopy, X-ray diffraction, scanning electron microscopy, nitrogen adsorption-desorption analysis, and zeta potential. The prepared Co-PBA reached an adsorption equilibrium for ammonium ions within approximately 480 min, which involved both surface adsorption and subsequent diffusion into the interior. The isotherm experiment revealed a maximum adsorption capacity of 37.29 mg/g, with the Langmuir model indicating a predominance of chemical monolayer adsorption. Furthermore, the material consistently demonstrated adsorption efficiency across a range of pH conditions. Notably, adsorption was observed even when competing cations were present. Co-PBA emerges as a readily synthesized adsorbent, underscoring its efficacy in ammonium removal and selectivity toward ammonium.

PURPOSES : Under the Traffic Safety Act, the installation and management of transportation facilities (facilities and attachments necessary for the operation of transportation, such as roads, railways, and terminals) must take necessary measures to ensure traffic safety, such as enhancing safety facilities. Recently, railway operators have graded the congestion level inside railway stations and vehicles, addressing safety and convenience issues arising from congestion and providing this information to users. However, for bus-related transportation facilities (such as bus stops, terminals, and transfer facilities), criteria and related research for assessing traffic congestion are lacking. Therefore, this study developed a model for the congestion risk factors of four bus-related transportation facilities and proposed criteria for classifying congestion risk levels. METHODS : This study involved selecting congestion risk influence variables for each traffic facility through field surveys, calculating congestion risk index values through evacuation and pedestrian simulations, and constructing a congestion risk influence model based on the ridge model. RESULTS : The factors influencing congestion were selected to include the number of people waiting, effective sidewalk width, and number of bus stops. As a result of developing congestion risk grades, the central bus stops were determined to be in a severe stage if the Average Waiting Time (AWT) was 2.7 or above. Roadside bus stops were considered severe at 4.2, underground metropolitan transit centers at 3.7, and bus terminals at 5.9 or above. CONCLUSIONS : This study can help establish a foundation for a safety management system for congested areas in transportation facilities. When the congestion risk prediction results correspond to cautionary or severe levels, measures that can reduce congestion risk must be applied to ensure the safety of road users.

최근 연구는 역삼투압(RO), 나노여과(NF) 및 전기투석(ED)과 같은 막 공정에서 고급 용량성 탈이온화(CDI) 및 막 변형(MCDI)을 포함하는 광범위한 담수화 및 수처리 방법을 탐구합니다. 비교 분석은 저염도 시나리오에서 ED의 비용 효 율성을 보여주는 반면 하이브리드 시스템(NF-MCDI, RO-NF-MCDI)은 향상된 염 제거 및 에너지 효율성을 보여줍니다. 새로 운 이온 분리 방법(NF-CDI, NF-FCDI)은 향상된 효율성과 에너지 절감을 제공합니다. 이러한 연구는 또한 다양한 산업에 특 정한 복잡한 폐수를 처리하는 데 있어 이러한 방법의 효율성을 강조합니다. 환경 영향 평가는 시스템 선택의 지속 가능성의 필요성을 강조합니다. 또한 마이크로 제작된 센서를 멤브레인에 통합하면 실시간 모니터링이 가능하여 기술 개발이 진전됩니 다. 이러한 연구는 새로운 담수화 및 수처리 기술의 다양성과 가능성을 강조합니다. 이는 효율성 향상, 에너지 사용 최소화, 산업별 문제 해결 및 기존 방법 한계를 능가하는 혁신을 위한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 다양한 응용 분야에서 효율성 향 상, 환경 영향 최소화 및 적응성 보장에 초점을 맞춘 지속적인 발전으로 지속 가능한 수처리의 미래는 밝습니다.