본 연구에서는 인천광역시에서 유통되는 수산물의 안전 성을 확보하기 위하여 2023년부터 2024년까지 연안부두 활어도매시장, 소래포구 전통어시장 등에서 수거한 22품 목 107건을 대상으로 잔류동물용의약품 실태조사를 실시 하였다. 잔류동물용의약품 분석은 식품공전 일반시험법의 축·수산물 중 동물용의약품 동시 다성분 시험법으로 분석 가능한 동물용의약품 51종(2023년), 156종(2024년)을 분석 하였다. 수산물 107건 중 21건(19.6%)에서 잔류동물용의약품 이 검출되었으며 넙치 4건(3.7%)은 잔류동물용의약품 허용 기준을 초과하였다. 잔류동물용의약품 검출빈도는 넙치 14회 (53.8%), 조피볼락 3회(21.4%)로 다른 수산물에 비해 높은 검 출빈도 및 검출률을 나타내었고 가장 높은 검출빈도를 나타 낸 잔류동물용의약품은 oxytetracycline(8회), amoxicillin(6회), enrofloxacin(3회), trimethoprim(2회)로 나타났다. 넙치 4건에서 amoxicillin, benzylpenicillin, oxytetracycline이 잔류기준을 초과 하였으나 대부분 불검출 또는 잔류허용기준 이하로 검출되 어 안전한 수준으로 평가되었다. 그러나 일부 수산물에서 잔류허용기준의 최대 85.7배까지 잔류동물용의약품이 검 출되는 사례도 발생하므로 수산물의 안전관리와 소비자의 불안감을 해소하기 위해서 양식장, 어민 등을 대상으로 동 물용의약품의 올바른 사용법 준수, 휴약기간 준수 등 교 육과 홍보를 지속적으로 실시하고 잔류동물용의약품의 모 니터링을 통해 부적합 수산물의 유통을 사전에 차단하는 것이 필요할 것으로 판단된다.

본 연구는 한국 기상대 데이터를 활용하여 콘크리트 포장의 깊이별 온도를 예측하는 ANN(Artificial Neural Network) 모델을 개발하는 것을 목표로 한다. 기존의 열평형 방정식 기반 모델은 특정 지역의 기상 데이터를 필요로 하기 때문에 일반적인 적용이 어렵다는 한계를 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 ANN을 활용하여 기상대 데이터를 기반으로 범용적 인 온도 예측 모델을 개발하고자 한다. 이를 통해 다양한 지역 및 환경 조건에서도 적용 가능한 모델을 구축하는 것이 목적이다. 본 연구에서는 2017년 1월 1일부터 2018년 12월 31일까지의 1시간 단위 기상 및 온도 데이터를 활용하며, 0.05m, 0.15m, 0.25m, 0.35m, 0.45m 깊이별 온도 데이터를 학습 데이터로 사용한다. 입력 변수로는 기온, 풍속, 강수량, 습도, 일 조량, 일사량, 적설량, 적운량, 지면온도를 포함한다. 이러한 다양한 기상 데이터를 활용하여 신경망 모델을 학습하고, 기 존 방식보다 높은 정확도를 확보하는 것이 연구의 핵심 목표이다. 기존 ANN 구조인 O = WI + B에서 확장된 O = W(I + (WI + B)) + B 형태의 비선형 구조를 적용하여 기존 모델이 가지는 비선형 관계 반영의 한계를 극복하고자 한다. 또한, 선형 다중 은닉층 모델과 비선형 다중 은닉층 모델을 각각 개발하여 성능을 비교하고, 비선형 모델의 필요성과 일반화 능력을 평가할 예정이다. 최종적으로 두 모델의 성능을 평균 제곱 오차 및 평균 절대 오차 등과 같은 평가 지표들을 이용하여 비교 분석하고, 가장 적합한 모델을 도출하고자 한다.

Component-specific information is crucial for identifying sources of PM2.5 in indoor environments. However, profiles of PM2.5 at various locations, including subway tunnels are limited. This study aimed to evaluate the relationships between PM2.5 and its component across tunnels, platforms, and outdoor environments at underground subway stations in Incheon. The study was conducted at six underground subway stations in Incheon. PM2.5 concentrations were measured twice at each station, simultaneously covering the tunnel, platform, and outdoor areas. Carbon (two types), ion (eight types), and metal components (20 types) were analyzed using each analytical instruments. The mean PM2.5 concentration in the tunnel was 33.0±15.7 μg/ m3, significantly higher than the concentrations observed on the platform (12.9±4.6 μg/m3) and outdoors (13.1±7.6 μg/m3). The proportion of total metal concentrations in PM2.5 was highest in the tunnel (57.8%), followed by the platform (22.2%) and outdoor areas (11.3%). Significant correlations between the platform and tunnel were observed for organic carbon, SO4 2–, NO3 –, NH4 +, Ba, Mn, Fe, and Se. Significant correlations between the platform and outdoor were observed for SO4 2–, NO3 –, NH4 +, and Ti, while the tunnel and outdoor showed correlations for SO4 2– and NH4 +. PM2.5 concentrations and total metal concentrations were highest in the tunnel. While PM2.5 concentrations on the platform and outdoors were similar, total metal concentrations were higher on the platform than outdoors. From the platform’s perspective, the concentrations of Ba, Mn, Fe, and Se were only associated with the tunnel, while SO4 2–, NO3 –, and NH4 + had tendency of correlations between both the tunnel and outdoors. The findings suggest that for platform PM2.5 concentrations, Ba, Mn, Fe, and Se may serve as indicators of tunnel-originating PM2.5, while SO4 2–, NO3 –, and NH4 + may serve as indicators for outdoor sources.

가로수의 수종에 따른 결함 요인을 분석하고자 인천광역시의 가로수 느티나무, 백합나무, 양버즘나무 와 왕벚나무 4수종을 대상으로 시각적 수목평가를 실시하고 위해 정도를 파악하였다. 느티나무는 변재 부의 부후 상처가 다른 수종에 비해 많고 상처면적이 큰 개체도 다수 발견되나 줄기에서 관찰되는 공동 의 수는 적고 균류의 자실체 발생률 또한 낮았다. 반면 타진음 검사에서 이상 소견이 가장 많이 관찰되었 고 동일세력 줄기의 발생률과 분기지점의 결함 수관에서 차지하는 고사지의 비율 등은 다른 수종에 비 해 높다. 또한 줄기를 옥죄는 뿌리의 발생률은 비교적 낮고 수관이 차도 또는 보행로 방향으로 편중된 경향을 보였다. 백합나무는 구조적으로 안정된 수형을 이루고 있으며, 변재부의 부후상처 발생률, 타진음 검사결과 동일세력 줄기의 결함 등은 다른 수종에 비해 건전한 것으로 분석되었다. 그러나 백합나무 는 줄기가 직립하는 성질이 강하여 수관이 편향된 개체의 비율은 비교적 낮은 편이다. 양버즘나무는 세장비가 비교적 높고 줄기가 약하게 기울어 자라는 특성이 관찰되나 활관비가 높아 활력을 유지하는 것으로 판단된다. 줄기에 발생하는 결함 요인들도 비교적 낮은 수준이어서 건강성이 높으나 위험하지 않을 정도로 줄기가 기울어 수관이 차도 방향으로 편중된 개체의 비율은 높다. 왕벚나무는 세장비가 4수종 중 가장 낮아 초살이 잘 발달하는 수종이며, 활관비와 줄기의 기울기 각도는 비교적 안정한 편이 다. 그러나 부후와 공동의 발생률은 다른 수종에 비해 유의적으로 높아 상처에 취약한 수종임을 확인할 수 있다. 수종별 위험도 등급을 구분한 결과 느티나무와 왕벚나무의 결함 발생률과 위험도가 비교적 높게 나타났으며, 백합나무와 양버즘나무는 상대적으로 도로환경의 적응도가 높은 것으로 판단된다. 시각적 수목평가는 조사할 나무의 수량이 많고 선형으로 식재된 가로수의 위험성 평가에 흔히 통용되 는 방법인데, 향후 가로수의 건강한 생육과 안전한 관리를 위해 평가 항목을 개발하고 평가 기준을 표준 화하는 등의 추가적인 연구가 필요하다.

외국인투자유치를 통해서 지역발전과 경제성장을 이루려는 목적으로 도입된 경제자유구역이 2003년 본격적으 로 도입된 지 20년이 넘었다. 그동안 경제자유구역 연구는 주로 정책적인 측면에서 이루어졌다. 경제자유구역에 실제로 투자한 외국인투자가 시각에서 한국의 경제자유구역이 어떻게 받아들여지고 있는가를 정확하게 평가하는 것이 필요하다. 이에 본 연구에서는 인천경제자유구역 송도지구에서 장기간에 걸쳐서 투자와 경영활동을 성공적으 로 수행하고 있는 4개의 외국인투자기업(삼성바이오로직스, 셀트리온, 얀센백신, 아이센스)에 대한 사례분석을 통 해서 경제자유구역에 대한 심도 있는 평가와 경제자유구역 발전을 위한 정책적 시사점을 도출하고 있다. 본 연구 에서는 더닝의 해외직접투자 절충이론 ‘OLI 프레임워크’를 적용하여 사례를 자세히 분석하고, 경제자유구역 관련 정 책적 시사점을 도출하였다. 본 연구 결과 외국인투자가의 다양한 기업특유우위(Ownership specific advantage) 를 확인할 수 있었고, 각 사례 기업이 중요하게 평가한 인천경제자유구역의 다양한 입지특유우위(Location specific advantage)도 파악할 수 있었다. 100% 지분율의 얀센백신 사례에서는 내부화우위(Internalization advantage) 를 확인할 수 있었으며, 소수지분으로 투자한 나머지 사례에서는 한국기업과 파트너가 되어 협력적 투자를 실행한 동기도 확인할 수 있었다. 본 사례연구 결과로 도출된 정책적 시사점은 첫째, 외국인투자유치에서 결정적인 역할을 한 양질의 토지를 확충할 경제자유구역 추가 지정, 둘째, 경제자유구역 내 외국기업 단독 또는 협력 등 다양한 방식의 연구개발 사업에 대한 지원을 확충 등이다.

The concept of the linguistic landscape provides a framework for analyzing language use in public spaces, offering insights into the linguistic dynamics and identities of a region's inhabitants. This study examines the linguistic landscape of Incheon Chinatown to understand the complex identities of the longstanding overseas Chinese community in Korea. Initially, the study collected and analyzed linguistic data from Incheon Chinatown. It explored how regional names and language types contribute to identity understanding. The findings reveal that Korean, Chinese, and English are predominantly used, each serving different functions and symbolic meanings. Korean is mainly used for informational purposes, while Chinese represents cultural identity and connectivity. The research also investigates language use nuances, such as differences between simplified and traditional Chinese and local signage names. This analysis highlights the diversity and complexity of identities within Korea's old overseas Chinese community. The study is significant as it connects linguistic landscape and identity, contributing to broader discussions on identity in various linguistic environments. It also informs future language policy development, enhancing our understanding of multicultural interactions and identity formations.

본 연구에서는 인천광역시에서 유통 중인 한약재의 안 전성을 확인하기 위해 24품목의 50건을 대상으로 345종 의 잔류농약을 분석하였다. 잔류농약은 미량으로도 인체 의 건강에 해를 가할 수 있는 유해 물질로 주의가 필요하 다. 기준 규격외 다양한 잔류농약 확인을 위해, QuEChERS 법으로 전처리후 분석한 결과, 7품목 24건(48%)의 한약재 에서 총 22종의 잔류농약이 검출되었으며, 농약이 검출된 한약재는 천궁, 택사, 당귀, 백지 순으로 많았다. 검출 농 약 중 2건을 제외하고는 모두 기준이 설정되어 있지 않은 농약이었으나, 위해 평가 결과 안전한 수준으로 확인되었 다. 또한, 동일 품목에서 다빈도로 검출되는 농약을 확인 하여, 해당 품목의 지속적인 잔류농약 모니터링의 필요성 을 시사하였으며, 대한약전의 전처리법에 따른 비교분석 에서도 동일한 농약이 검출되어, QuEChERS법을 이용한 생약의 잔류농약 분석 가능성을 제시하였다. 결과적으로, 소비자 안전을 위해서 기준규격 잔류농약 항목 외에도, 생 약에 대한 지속적인 잔류농약 모니터링과 신뢰성 높은 고 효율 분석법 개발 연구가 계속 필요할 것이다.

본 연구의 목적은 급변화하는 사회환경속에서 사회복지 조직의 적시성 있는 대처를 위해 필요한 새 로운 경영가치 체계의 필요성을 고민하면서 최근 이슈가 되고 있는 ESG 가치를 통해 사회복지 경영의 새로운 변화를 돕고자 실증적인 연구를 수행하는 것이다. 이를 위해 인천시에 있는 지역사회복지관 종사자들이 생각하는 ESG 개념, 관련 운영 사업에 대한 조사, ESG에 대한 인식도, 조직에 적용하기 위한 필수조건, 사회복지 조직이 ESG를 적용해야 하는 이 유 등과 관련된 내용을 조사, 분석하였다. 또한 설문조사 결과를 바탕으로 FGI를 추가 진행하고 최종 합의하는 방식으로 연구를 수행하였다. 구체적으로, 인천시 지역사회복지관이 적용할 수 있는 ESG에 대한 개념과 지표 그리고 전략을 선정 하였으며, 현재 진행하고 있는 ESG 관련 사업과 내부 전략 등을 조사 분석하였다. 연구결과를 통해 ESG에 대한 필요성과 기관 적용 모델을 가치적 실천 모델(A), 사업적 적용 모델 (B), 전략적 실천모델(C)로 제안하였다. 이 연구를 통해 ESG를 기반으로 사회복지 조직 운영에 필요한 7가지 정책적 대안을 제시하였다.

본 연구는 과학문화 활성화를 위한 효율적 정책 추진을 목적으로 인 천지역 과학문화의 특성을 파악하고 확산 정도를 파악하고자 한다. 이를 위해 네이버 지도 내 등록된 인천지역의 구조물을 탐색하고 인천광역시 홈페이지 및 인천지역 8개의 구, 2개의 군을 대상으로 구·군청 공식 홈 페이지를 활용하여 인천 8구·2군의 지역별 과학문화 확산에 기여할 수 있는 인프라를 분석하였다. 그 결과 인천지역 8구·2군의 인프라 유형은 역사적 가치를 담은 박물관이 가장 많았으며 체험장, 연구소, 공단에서 조성한 공간, 교육센터, 과학관, 공원, 기업에서 운영하는 공간 순으로 구 성되었다. 특히, 기업에서 운영하는 과학문화 공간이 가장 적은 실정이며 이러한 인프라는 서구, 중구, 연수구에만 집중된 것으로 나타났으며, 인 천지역의 구･군별 과학문화 인프라의 격차가 있음을 확인하였다. 하지만, 인천은 오랜 역사를 가지고 발전해 왔기에 지역의 고고학적 자료, 역사적 유물, 예술품 등의 역사 문화에 관한 인프라가 구축되어 있으며 지리적으 로도 서해와 인접하고 한강의 하류에 위치하여 168개의 크고 작은 섬과 한강과 서해로 유입되는 작은 하천, 산 등 인천만의 특화된 풍부한 자연 환경을 가지고 있다. 따라서, 인천의 다양한 문화적 또는 지리적 특성의 자원을 체계적으로 구분하고 연계함으로써 인천광역시만의 특화된 과학 문화 인프라 자원을 활용하고 과학문화 향유의 기회를 제공할 수 있을 것으로 사료 된다.

In this study, changes in the microbial ecosystem of the Yeongheungdo island coastal waters were investigated for five years to collect basic data. To evaluate the influence of distance from the coast on the microbial ecosystem, four sites, coastal Site (S1) and 0.75, 1.5, and 3 km away from the coast, were set up and the changes in physicochemical and biological factors were monitored. The results showed seasonal changes in water temperature, dissolved oxygen, salinity, and pH but with no significant differences between sites. For nutrients, the concentration of dissolved inorganic nitrogen increased from 6.4 μM in April-June to 16.4 μM in July-November, while that of phosphorus and silicon phosphate increased from 0.4 μM and 2.5 μM in April-June to 1.1 μM and 12.0 μM in July-November, respectively. Notably, phosphorus phosphate concentrations were lower in 2014-2015 (up to 0.2 μM) compared to 2016-2018 (up to 2.2 μM), indicating phosphorus limitation during this period. However, there were no differences in nutrients with distance from the coast, indicating that there was no effect of distance on nutrients. Phytoplankton (average 511 cells mL-1) showed relatively high biomass (up to 3,370 cells mL-1) in 2014-2015 when phosphorus phosphate was limited. Notably, at that time, the concentration of dissolved organic carbon was not high, with concentrations ranging from 1.1-2.3 mg L-1. However, no significant differences in biological factors were observed between the sites. Although this study revealed that there was no disturbance of the ecosystem, further research and more basic data on the microecosystem are necessary to understand the ecosystem of the Incheon.

PURPOSES : The objective of this study is to develop the data driven pavement condition index by considering the traffic and climatic characteristics in Incheon city. METHODS : The Incheon pavement condition index (IPCI) was proposed using the weighted sum concept with standardization and coefficient of variation for measured pavement performance data, such as crack rate, rut depth, and International Roughness Index (IRI). A correlation study between the National Highway Pavement Condition Index (NHPCI) and Seoul Pavement Condition Index (SPI) was conducted to validate the accuracy of the IPCI. RESULTS : The equation for determining the IPCI was developed using standardization and the coefficient of variation for the crack rate, rut depth, and IRI collected in the field. It was found from the statistical analysis that the weight factors of the IPCI for the crack rate were twice as high as those for the rut depth and IRI. It was also observed that IPCI had a close correlation with the NHPCI and SPI, albeit with some degree of scattering. This correlation study between the NHPCI and SPI indicates that the existing pavement condition index does not consider the asymmetry of the original measured data. CONCLUSIONS : The proposed pavement condition provides an index value that considers the characteristics of the original raw data measured in the field. The developed pavement condition index is extensively used to determine the timing and method of pavement repair, and to establish pavement maintenance and rehabilitation strategies in Incheon.

본 연구에서는 사례연구 대상지역(인천)의 특화산업에 대해 LQ지수분석을 통해 해양특화산업을 도출하고, 특화산업의 해양 공간 활용현황과 용도구역 설정에 따른 현안을 진단하였다. 대상지역의 해양산업에 대한 LQ지수(Location Quotients, LQ) 분석을 통해 사 업체수 기준 LQ지수 1.08, 종사자수 기준 LQ지수 1.67로 전국평균 대비 높은 해양바이오산업을 인천지역 해양특화산업으로 선정하였 다. 해양특화산업인 해양바이오산업의 현안진단을 위해 영흥도 실증 배양장 사례 검토 및 가장 낮은 특화도를 나타낸 해양에너지개발 부문에서의 현안 진단을 통해 해양용도구역의 중첩문제, 이해관계자간 민원발생 이슈 등 현장문제 해결을 위해서 객관적이고 정량적 근거를 기반으로 정책의사결정지원시스템 마련이 필요하다는 결론을 제시하였다.

Incheon is an area where complaints about odors occur frequently and there are many sources of odor emission. In this study, we used a real-time monitoring device to measure the odorous concentration near the areas where there are complaints about odors. The measurements were carried out for the three areas (G, C, S) that are located around emissions sources. G is situated in an industrial complex that has a reputation for being one of the most foul smelling regions of Incheon. A petroleum refining plant and storage facility are located around C. S is a residential area nearby an industrial site. The concentration of major designated odor substances in the G and S areas satisfied the site boundary emission standards. With regard to the characteristics of odor substances by region, although the C area region had the highest odor intensity among the three regions due to the odor intensity near the oil storage facility areas G and S were similar in terms of odor intensity. In the region of the G area, the odor intensity was slightly higher at the northern side of t he industrial complex. In terms of the odor intensity of the designated odor substances, trimethyl amine was the strongest, followed by hydrogen sulfide. The real time monitoring system was necessary to analyze the changing trends of odor substances and for the determination of major odor sources. This study was conducted to identify the material causes of odors in areas of Incheon where there are frequent complaints about major odors.

PURPOSES : Local governments in Korea, including Incheon city, have introduced the pavement management system (PMS). However, the verification of the repair time and repair section of roads remains difficult owing to the non-existence of a systematic data acquisition system. Therefore, data refinement is performed using various techniques when analyzing statistical data in diverse fields. In this study, clustering is used to analyze PMS data, and correlation analysis is conducted between pavement performance and influencing factors. METHODS : First, the clustering type was selected. The representative clustering types include K-means, mean shift, and density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN). In this study, data purification was performed using DBSCAN for clustering. Because of the difficulty in determining a threshold for high-dimensional data, multiple clustering, which is a type of DBSCAN, was applied, and the number of clustering was set up to two. Clustering for the surface distress (SD), rut depth (RD), and international roughness index (IRI) was performed twice using the number of frost days, the highest temperature, and the average temperature, respectively. RESULTS : The clustering result shows that the correlation between the SD and number of frost days improved significantly. The correlation between the maximum temperature factor and precipitation factor, which does not indicate multicollinearity, improved. Meanwhile, the correlation between the RD and highest temperature improved significantly. The correlation between the minimum temperature factor and precipitation factor, which does not exhibit multicollinearity, improved considerably. The correlation between the IRI and average temperature improved as well. The correlation between the low- and high-temperature precipitation factors, which does not indicate multicollinearity, improved. CONCLUSIONS : The result confirms the possibility of applying clustering to refine PMS data and that the correlation among the pavement performance factors improved. However, when applying clustering to PMS data refinement, the limitations must be identified and addressed. Furthermore, clustering may be applicable to the purification of PMS data using AI.

PURPOSES : In this study, surface distress (SD), rutting depth (RD), and international roughness index (IRI) prediction models are developed based on the zones of Incheon and road classes using regression analysis. Regression analysis is conducted based on a correlation analysis between the pavement performance and influencing factors. METHODS : First, Incheon was categorized by zone such as industrial, port, and residential areas, and the roads were categorized into major and sub-major roads. A weather station triangle network for Incheon was developed using the Delaunay triangulation based on the position of the weather station to match the road sections in Incheon and environmental factors. The influencing factors of the road sections were matched Based on the developed triangular network. Meanwhile, based on the matched influencing factors, a model of the current performance of the road pavement in Incheon was developed by performing multiple regression analysis. Sensitivity analysis was conducted using the developed model to determine the influencing factor that affected each performance factor the most significantly. RESULTS : For the SD model, frost days, daily temperature range, rainy days, tropical nights, and minimum temperatures are used as independent variables. Meanwhile, the truck ratio, freeze–thaw days, precipitation days, annual temperature range, and average temperatures are used for the RD model. For the IRI model, the maximum temperature, freeze–thaw days, average temperature, annual precipitation, and wet days are used. Results from the sensitivity analysis show that frost days for the SD model, precipitation days and freeze–thaw days for the RD model, and wet days for the IRI model impose the most significant effects. CONCLUSIONS : We developed a road pavement performance prediction model using multiple regression analysis based on zones in Incheon and road classes. The developed model allows the influencing factors and circumstances to be predicted, thus facilitating road management.