The decommissioning of domestic Nuclear Power Plants (NPPs) in Korea is expected to begin with the Kori-1, which was permanently shutdown in 2017. In addition, Wolsong-1 has been also permanently shutdown, and another type will be the decommissioning project following Kori-1. KHNP is promoting operation and decommissioning projects as the owner of NPPs, and the Central Research Institute (CRI) has been developing a Final Decommissioning Plan (FDP) for the decommissioning license document. The FDP consists of 11 major chapters in the order of overview of the project, characteristic evaluation, safety assessment, radiation protection, decontamination & dismantlement activities, waste management, etc. The contents described in each chapter are individual chapters, but there are also parts that consider the connection with other chapters. The CRI, which develops the FDP for the first decommissioning project in Korea, has spent a lot of time and effort considering this and has been proceeding through trial and error until the present stage. Therefore, this study aims to explain the current status of FDP, a license document for domestic decommissioning projects, and the link between major input data in major chapters. It can be said that System, Structure, and Components (SSCs) subject to dismantling are considered as the scope of FDP. Chapters that perform estimations on these dismantling targets may include safety assessments, exposure dose assessments for workers and residents, and waste inventory assessments. Therefore, an important part of performing the estimation works is to consider the entire scope of decommissioning activities, and as a way, it can start from data based on the inventory data. After generating the inventory data, the waste treatment classification for the inventory is designated by reflecting the results of the characterization. In addition, for cost estimation, the cost of decommissioning project is predicted by inputting some data (i.e., UCF) such as work process, number of workers, and time required for each item with data reflected in quantity and characterization. After that, based on these inventory, characterization, and UCF data, accident scenarios and industrial safety evaluation are performed for the safety assessment. The worker exposure dose is estimated by considering the dose rate of the workspace with these data. In the case of the amount of waste, the final amount of waste is estimated by considering the factors of reduction and decontamination. In summary, the main estimation contents of FDP are evaluated by adding elements required for the purpose of each chapter from data combined with inventory, characterization, and UCF, so the contents of these chapters are based on the logic of considering the entire scope of decommissioning in common.

This study investigated the potential role of dietary factors associated with obesity and metabolic syndrome (MetS) in Koreans. The scoping review method was used to evaluate the studies that utilized the secondary data sets comprising the Korean National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES) and the Korean Genome and Epidemiology Study (KoGES). Articles published between 2012 and 2022 were identified using RISS, KISS, DBpia, PubMed, and ScienceDirect databases. In all, there were 32 published articles on obesity and 119 on MetS. Obesity research included eight articles on nutrients, 12 on food items/food groups, two on dietary patterns, nine on dietary behavior/eating habits, and one on the dietary index. MetS studies comprised 34 articles on nutrients, 43 on food items/food groups, seven on dietary patterns, 25 on dietary behavior/eating habits, and 10 on the dietary index. Carbohydrates, alcohol, and coffee consumption were the most frequently studied dietary factors for obesity and MetS. The primary areas of study were largely focused on nutrients and food items/food groups. Thus, to overcome the paucity of information on the relationship of dietary patterns and dietary indexes with obesity and MetS, there is a need for further research using the KNHANES and KoGES data sets.

Gamma Reality Inc. (GRI) provides real-time, mobile 3D radiation mapping, data fusion, and visualization technologies for applications ranging from nuclear power and decommissioning to emergency response. The GRI-LAMP is a compact, multi-sensor system weighing about 10 lbs (4.5 kg). LAMP is fully mobile, provides 360 degree imaging (only limited by physical access to objects/area), and streams the 3D map fused with radiation data in real-time to the control tablet for immediate results that can quickly inform the user of potential hazards in the area or direct the user to the specific location where efforts should be focused. GRI systems are also remotely deployable on robotic platforms and are used on unmanned aerial vehicles (UAS), unmanned ground vehicles (UGV), as well as on manned vehicles and in handheld configurations. This deployment flexibility coupled with real-time data maximizes dose reduction opportunities and further enables dynamic operational planning, which can help reduce the costs of managing and maintaining operational nuclear power plants, as well as decontaminating, or decommissioning nuclear facilities. Applications include, but are not limited to, conducting regular radiation surveys, hotspot localization, shielding verification, radioactive waste shipment surveys, contamination mapping, and dose measurement. GRI’s solutions enable faster, safer, and more efficient radiation detection, mapping, and visualization of source terms and contamination. Commercially available LAMP versions include gamma-ray imaging, dual neutron and gamma mapping, and non-imaging gamma-ray mapping options.

Big data analysis in healthcare research seems to be a necessary strategy for the convergence of sports science and technology in the era of the Fourth Industrial Revolution. The purpose of this study is to provide the basic review to secure the diversity of big data and healthcare convergence by discussing the concept, analysis method, and application examples of big data and by exploring the application. Text mining, data mining, opinion mining, process mining, cluster analysis, and social network analysis is currently used. Identifying high-risk factor for a certain condition, determining specific health determinants for diseases, monitoring bio signals, predicting diseases, providing training and treatments, and analyzing healthcare measurements would be possible via big data analysis. As a further work, the big data characteristics provide very appropriate basis to use promising software platforms for development of applications that can handle big data in healthcare and even more in sports science.

전기통신사업법에 따른 통신자료제공제도는 수사기관에 법원의 영장 없이 전기통신사업자에게 이용자의 개인정보를 제공해달라고 요청할 권한을 부여한 제도이다. 이에 대한 수사기관의 권한남용을 통제할 수단이 미비한 가운데 전기통신 사업자는 수사기관의 통신자료 제공요청을 무분별하게 수용해왔고, 이용자들의 개인정보자기결정권과 익명표현의 자유를 비롯한 헌법상 기본권 보호는 뒷전으로 밀려났다. 통신자료제공제도를 둘러싼 갈등은 전기통신사업자의 통신자료제공행위의 위법성 판단기준이 명확하지 않은 데서 기인한다. 이에 전기통신사업자가 수사기관의 통신자료 제공요청에 대해 어떤 심사의무를 부담하는지 밝혀 통신자료제공행위의 불법행위상 위법성 판단기준을 설정하는 것이 이 글의 목적이다. 수사기관의 권한남용에 대한 궁극적 책임은 수사기관에 있으므로 전기통신사업자의 실질적 심사의무에 대해서는 일도양단적 태도를 지양하고 이익형량을 통한 조화를 시도할 필요가 있다. 전기통신사업자의 실질적 심사의무는 대법원 2016. 3. 10. 선고 2012다105482 판결의 취지대로 원칙적으로 부정하는 것이 타당하다. 그러나 개인정보 보호법 시행을 계기로 전기통신사업자는 개인정보 보호법에 따른 이익침해 심사의무를 부담하므로 전기통신사업자는 위 대법원 판결에서 설시한 “수사기관이 통신자료의 제공요청 권한을 남용하여 정보주체 또는 제3자의 이익을 부당하게 침해하는 것임이 객관적으로 명백한 경우와 같은 특별한 사정”이 있는 경우에 한해 예외적으로 실질적 심사의무를 부담한다. 예외적 실질적 심사의무는 수사기관의 권한남용이 객관적으로 명백한 때 한하여 적용되므로 일반적 주의의무 보다 주의수준이 경감되며 수사여건상 이용자의 표현행위 자체가 범죄구성요건에 해당하는 때 한해 인정될 것으로 예상된다.

Much of the data used in the analysis of environmental ecological data is being obtained over time. If the number of time points is small, the data will not be given enough information, so repeated measurements or multiple survey points data should be used to perform a comprehensive analysis. The method used for that case is longitudinal data analysis or mixed model analysis. However, if the amount of information is sufficient due to the large number of time points, repetitive data are not needed and these data are analyzed using time series analysis technique. In particular, with a large number of data points in the current situation, when we want to predict how each variable affects each other, or what trends will be expected in the future, we should analyze the data using time series analysis techniques. In this study, we introduce univariate time series analysis, intervention time series model, transfer function model, and multivariate time series model and review research papers studied in Korea. We also introduce an error correction model, which can be used to analyze environmental ecological data.

황해 동부 해안의 홀로세 해수면 변동 특성을 이해하고 시기 별 상승추세를 비교하기 위하여 지질학적 대리기 록과 기기관측 자료를 통합하여 분석하였다. 홀로세 동안 황해의 해수면은 초기에 약 10 mm/yr의 속도로 빠르게 상승 하고 중기를 거쳐 후기로 갈수록 해수면 상승률은 1 mm/yr 정도로 둔화되며, 20세기 해수면은 홀로세 후기보다 다소 빠르게 상승하였다. 빠른 상승으로 알려진 현재 해수면 상승률은 홀로세 초기와 중기의 상승추세와 비교할 때 사실 훨씬 낮거나 비슷하게 나타난다. 최근 조위계 자료는 황해 해수면이 21세기로 갈수록 상승률이 높아지고 있음을 나타낸 다. 이러한 상승 추세는 전 지구적 해수면 변화와 일치한다. 추가적으로, 연구지역에서 현재의 해수면 상승 추세는 이 산화탄소 농도와 해수표층온도의 증가율과 대비되며, 이는 인간활동에 수반된 지구온난화의 신호이다. 그러므로 황해 동부와 전세계의 해양에서 관찰되는 현 지구온난화에 의해 야기된 해수면 변화를 ‘인류세’ 해수면 변화라고 제안한다. 이 해수면변화는 조위계와 인공위성 고도계 같은 기기관측을 기반으로 하며, 계측시대를 의미한다. 이와 같이, 황해의 홀로세 해수면 변동은 대리기록으로, ‘인류세’ 해수면은 기기관측을 기반으로 한다.

최근 정보 기술의 발달과 GIS 논의 발전과 함께, 소셜 미디어 데이터의 생성과 공유에 대한 관심이 증대되고 있다. 소셜미디어를 통해 생성되는 트윗 데이터는 기존의 지리 정보와는 다르며, 이를 보완, 대체하고 있다. 이러한 트윗 데이터의 중요성에도 불구하고 지리학 분야에서 이에 대한 이론적 고찰 및 실증적 분석 연구가 부족한 실정이다. 본 연구의 목적은 트윗 데이터에 대한 논의를 정보 격차를 중심으로 이론적으로 고찰하며, 이를 바탕으로 트윗 데이터의 공간 패턴, 시간적 시각화, 사회-인구변수와의 관련성을 중심으로 실증적으로 탐색하는데 있다. 미국 킹 카운티를 사례로 한 연구 결과, 트윗 데이터가 공간 및 시간 측면의 집중적으로 분포함을 발견하였으며, 또한 도시-농촌 간 정보 격차가 나타나고 있음을 탐지하였다. 또한 트윗 데이터의 분포는 사회 인구 변수와의 회귀 분석 결과, 젊은 층 인구, 소득 변수 등과 일부 관련성을 가지는 것으로 나타났다.

개인정보보호법에 의하면, ‘개인정보’란 생존 하는 개인에 관한 정보로서 성명∙주민등록번호 등을 통하여 개인을 알아볼 수 있는 정보(해당 정 보만으로는 특정 개인을 알아볼 수 없어도 다른 정 보와 쉽게 결합하여 알아볼 수 있는 경우에는 그 정 보를 포함한다)를 말한다. 해당 정보와 결합 가능한 다른 정보가 모두 동 일인에게 보유되어 있을 필요는 없으므로 개인정 보처리자가 아닌 제3자가 보유한 정보도‘다른 정 보’가 될 수 있다. ‘쉽게 결합하여’, 즉, 해당 정보와 다른 정보의 결합이 용이하다는 의미는 합리적인 수단∙방법에 의해 해당 정보와 다른 정보를 결합할 수 있다는 것 을 의미한다. 결합이 용이한지 여부를 반드시 개인 정보처리자의 기준에서 판단할 필요는 없다. 나아가, 개인정보처리자가‘다른 정보’에 대해 반드시정당한접근권한이있어야하는것도아니다 개인정보처리자가 아닌 제3자가 해당 정보와 다른 정보를 결합하여 정보주체를 알아볼 수 있는 경우 도 있기 때문이다.

The purpose of this study was to investigate the literature in connection with the names and recipes of japgwabyung recorded between 1392 and 2000. The names of japgwabyung were classified into eight types, including japgwabyung, japgwapyun, japgwajumbyung, japgwago, and japgwadanja. The names of japgwatteoks, classified with recipes, were Jjjin-tteoks, Chin-ttoks, and Salmeun-tteoks. The main ingredients used for japgwabyung were glutinous rice, nonglutinous rice, and buckwheat. The subsidiary ingredients were fruits, spices, seeds, and sweeteners. This study classified the names of japgwabyung, depending on the recipes, as japgwabyung, japgwapyun, japgwadanja, and japgwainjulmi. In addition this study classified recipes, depending on names, as steamed rice cakes made of sedimentary rice, steamed valley rice cake, steamed rice ]cakes with stuffs filled in and with bean powder dredged after striking, and steamed or struck rice cake with bean powder dredged. The main ingredients were glutinous rice and nonglutinous rice. The subsidiary ingredients were chestnuts, jujubes and dried persimmons, with other fruits being added according to taste.

성공적인 국제 Argo 사업을 통해 얻어진 고해상도의 수온 및 염분 프로파일들을 이용하여 준실시간으로 3차원 전지구 해양 상태의 재현이 가능해졌으며, 전지구 해양 자료 분석 연구에 대한 관심 또한 크게 증가하였다. 본 연구에서는 XBT와 Argo 자료의 계통 오차, 열염분 해수면 높이 및 인공위성 관측 자료와의 해수면 수지 불일치, 해양 열용량 변동 및 객관 분석장 개발 현황 등 최근의 자료 분석 연구의 주요 쟁점들에 관해 정리하였다. 특히 동아시아 해역에서의 지역 규모 해양 기후 변화 분석에 앞서 매우 신중한 해양 자료의 품질 관리 및 전구 규모의 해양 변동에 관한 이해가 필요하다는 것을 강조하였다.

The main purpose of this study was to perform a literature review regarding bibimnaengmyeon (cold buckwheat noodles mixed with sauce)-related recipes. To conduct this research, we analyzed recipe data published in Korea from the 1800's to the 1980's. The research was conducted by content analysis and literature review. The documents used in the research were 30 books (dictionaries and recipe books). A total of 37 bibimnaengmyeon-related recipes were identified. The results of the analysis of documented data published within the last 200 years showed two different types of main ingredients for bibimnaengmyeon-related recipes; noodles based on buckwheat flour, and noodles based on wheat flour. Additionally, the bibimnaengmyeon-related recipes were divided according to the sauce; 1) noodles mixed with red pepper sauce and 2) noodles mixed with soy sauce.

The paper reviews the methodologies of confirmatory data analysis(CDA) and exploratory data analysis(EDA) in statistical quality control(SQC), design of experiment(DOE) and reliability engineering(RE). The study discusses the properties of flexibility, openness, resistance and reexpression for EDA.

본 논문에서는 국내의 지진자료를 이용하여 지진특성을 추정하기 전에 적용할 수 있는 사전자료처리기법을 종합적으로 검토하였다. 사전처리 기법으로는 계기보정, 센서검교정상태 확인, 윈도우에 의한 스펙트럼 왜곡 최소화, non-causal ringing에 의한 초동 왜곡 보정 기법을 분석하였으며, 자료 선택시 주파수 영역의 S/N비 확인 및 포화된 자료의 사용가능성 여부를 제시하였다.

Recently, measurement monitoring is actively used for safety management of facilities. However, since the field measurement data contains many outliers, a preprocessing process is required for reliable behavior analysis of the data. In this paper, we present a detection method of time series outliers and its applications. And we propose the precaution for the preprocessing process.

최근 들어 VR 산업의 성장을 위한 양질의 VR 콘텐츠에 대한 필요성이 꾸준히 제기되고 있다. 이에 본 연구는 VR 콘텐츠 중에서 가장 큰 주목을 받고 있는 VR 게임의 사용자의 관심요소에 대해 연구하였다. 연구 수행을 위해 스팀(STEAM)의 사용자 리뷰 데이터를 활용하였고 리뷰 데이터에 텍스트마이닝과 네트워크 분석을 적용한 결과 VR 게임 사용자의 관심요소는 '현존감', '1인칭 시점 게임', '청각적 요소', '상호작용' 으로 확인되었다. 본 연구는 양질의 VR 게임 개발을 위한 사용자 관점의 연구를 수행하고 사용자 관점의 연구를 리뷰을 통해 시도한 초기 연구라는 것에 대해 그 의의가 있다.

Many of the structures constructed since the 1970s have begun to deteriorate. As a result, safety inspection / diagnosis and maintenance are expected to increase further, and long-term and systematic measures are urgently needed to prepare for the aging of major infrastructures. Currently, the safety inspection and maintenance of the structure is carried out by the method based on the utilization of the measurement data and the manager's experience, but the reliability and the accuracy are still insufficient. In other words, there is a limit to understanding the state change of bridges, such as abnormal behavior and gradual damages, therefore, it is necessary to have an accurate and reliable monitoring process using new techniques and systems. For this reason, I would like to examine the possibility of using cloud and big data in the field of infrastructure safety management.