This study was carried out in order to provide suggestions with regard to optimal control methods for various odor emission facilities (162 companies and 26 industrial classifications) through comparative analysis of effective odor treatment technologies for each type of odor substance by literature reviews, based on measured 22 odor substance data for 162 samples taken from A city. The industrial classification of Pulp showed the highest odor quotient (7,589 as average value) and was followed by the industrial classifications of Wastewater, Woods, and Furniture, indicating average odor quotient values of 2,361, 1,396 and 1,392, respectively. Absorption using chlorine dioxide and sodium hydroxide can be an optimal treatment method to remove the odor substances of sulfide and aldehyde groups. Biofilers with microbial communities will be effective to remove odors caused by volatile organic compounds (VOCs) and an absorption method using sulfuric acid is proper for the removal of odor substances caused by nitrogens.

냉매 오충전은 에어컨에서 빈번하게 발생하는 고장 모드 중 하나로, 적정 충전량 대비 부족 및 과충전 모두 냉방 성능의 저하를 유 발하므로 충전된 냉매량을 정확하게 판단하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 퍼지 군집화 기법을 통한 정상상태 식별을 통해 냉매 오 충전량을 다중 분류하는 모델을 개발하였다. 정상상태 식별을 위해 에어컨 운전 데이터에 대해 이동 평균 간의 차이를 활용한 퍼지 군 집화 알고리즘을 적용하였으며, IFDR를 통해 기존 연구된 정상상태 판단 기법들과 식별 결과를 비교하였다. 이후, 시스템 내 상관성 을 고려한 mRMR을 이용해 특징을 선택하였으며, 도출된 특징을 이용해 SVM 기반의 다중 분류 모델이 생성되었다. 제안된 방법은 시험 데이터를 통해 만족할 만한 분류 정확도와 강건성을 도출하였다.

In spite of lab safety act for over 10 years, over 100 safety accidents in the laboratory have been constantly occurring. The ideal safety management system is to prevent accidents by differential classifying and managing laboratory regulatory materials according to the risk level. In order to approach this system, in-depth interviews with safety managers were first conducted to identify the current status of safety management in domestic university laboratories. And then through comparative analysis of safety management systems in domestic and foreign laboratories, a new regulatory substance classification standard based on the analysis of the hazards and the classification of risk grades, and a safety management system are proposed. From this study, it will contribute to the creation of a safe laboratory environment by differential classification and management laboratory regulatory materials based on the risk level.

The Korean tariff rate for fishery products is a single tax rate of 10% for live fish and frozen seafood, and 20% for all others. Since FTAs have been concluded with several countries, the tariffs is not an appropriate means to protect domestic fishery producers. The differential tariff rate according to the scientific name (genus) of the fishery products, which was implemented 30 years ago to protect fishery products produced in the Korean coastal waters has lost its original purpose. It seems that future fishery trade policy should focus on IUU prevention, hygiene and safety of consumers rather than protecting fishery producers through customs tariffs. This paper suggest that a paradigm shift in the fishery producers protection policies such as direct financial support from the state, protection and development of fishery resources, and support for fostering the 6th industry rather than indirect protection through tariffs.

Elevators are the main means of transport in buildings. A malfunction of an elevator in operation may cause in convenience to users. Furthermore, fatal accidents, such as injuries and death, may occur to the passengers also. Therefore, it is important to prevent failure before accidents happen. In related studies, preventive measures are proposed through analyzing failures, and the lifespan of elevator components. However, these methods are limited to existing an elevator model and its surroundings, including operating conditions and installed environments. Vibration occurs when the elevator is operated. Experts have classified types of faults, which are symptoms for malfunctions (failures), via analyzing vibration. This study proposes an artificial intelligent model for classifying faults automatically with deep learning algorithms through elevator vibration data, hereby preventing failures before they occur. In this study, the vibration data of six elevators are collected. The proposed methodology in this paper removes "the measurement error data" with incorrect measurements and extracts operating sections from the input datasets for proceeding deep learning models. As a result of comparing the performance of training five deep learning models, the maximum performance indicates Accuracy 97% and F1 Score 97%, respectively. This paper presents an artificial intelligent model for detecting elevator fault automatically. The users’ safety and convenience may increase by detecting fault prior to the fatal malfunctions. In addition, it is possible to reduce manpower and time by assisting experts who have previously classified faults.

본 연구는 코덱스 식품분류에 포함된 식물성 가공식품 에 대해 그 원료식품에 대한 코덱스 식품원료 분류 정보 (그룹 및 subgroup)와 국내 식품원료 분류 포함 여부를 파 악하기 위해 수행되었다. 연구 결과를 간략히 요약하면 다 음과 같다. 첫째 코덱스 주요 가공식품 그룹별로 코덱스 분류 내용을 가공식품 그룹(분류 코드의 수/원료식품이 포 함되는 식품원료 그룹 수/식품원료 분류에 포함되지 않은 원료식품의 수)로 보면, 건조 과일류(46/8/0), 건조 채소류 (76/11/1), 건조 허브류(54/4/12), 곡류 도정 가공품(36/1/0), 차(19개 코드, 가공식품으로만 분류), 식물성 조제유(17/4/ 3), 식물성 정제유(34/8/9), 과일 주스(20/8/0), 채소 주스(3/ 2/0)로 나타났다. 둘째 국내 식품원료 분류에 포함되어 있 지 않은 원료식품의 수는 건조 과일류 9종, 건조 채소류 14종, 건조 허브류 35종, 곡류 도정 가공품 0종, 차 6종, 식물성 조제유 3종, 식물성 정제유 9종, 과일 주스 2종, 채 소 주스 0종이었다. 셋째 코덱스와 국내 식품 분류에 차 이를 보이는 코코넛(코덱스는 열대과일뿐만 아니라 견과 로도 분류), 올리브(유지종실뿐만 아니라 열대과일로도 분 류) 그리고 코덱스 분류에서 특이점을 보이는 건조 고추( 향신료로 분류, 건조채소류로 분류하지 않음), 토마토 주 스(원료식품은 채소류, 주스는 과일주스로 분류), 생강(잎 은 식품원료 분류에 포함되어 있지 않으나 뿌리줄기는 향 신료에 포함)과 같은 식품에 대해 코덱스 식품 분류를 활 용하는 데 주의가 필요한 것으로 나타났다.

본 연구는 4차 산업혁명 및 디지털 전환 역량과 관련된 176개의 선행연구를 기반으로 빈도 분석과 네트워크 분석을 통한 메타분석 연구이다. 국내외 기관·학술자료·도서 등의 선행연구로부터 역량을 추출하고 통제 및 범주화 작업을 거쳐 최종 역량을 도출하였으며 이를 학계와 산업계로 나누어 분석하였다. 분석 결과 '의사소통'과 '창의성', '협업 능력'에 대한 역량이 가장 높은 빈도를 보였으며, 학계에서는문제 해결과 문제 발견이 업계에서는 ICT 기술과 융합적 사고력 등이 뒤를 이었다. 또한, 연결 중심성, 매개 중심성, 위세 중심성의 네트워크 분석을 실시하였다. 그 결과 연결 중심성에서는 의사소통과 창의성역량이 학계와 산업계 모두에서 높은 중심성을 보이는 것으로 나타났다. 또한, 위세 중심성 분석 결과 학계에서는 의사소통, 문제 해결, 창의성, 협업 능력, 문제 발견 역량이, 산업계에서는 창의성, 자기주도성, 유연성, 리더십, 문제 해결이 상위 역량으로 도출되었다. 본 연구는 4차 산업혁명 시대에서 요구되는 역량들을 학계와 산업계를 기준으로 그 차이를 확인하고자 하였으며, 역량 간의 관계성을 확인함으로써 추후역량 연구의 방향성과 실천적 함의를 제시하고자 하였다.

해수 속의 용존 유기·무기물과 플랑크톤 등의 상호 작용은 해수의 색과 광학적 특성을 결정한다. 동중국해에 위치한 이어도 해양과학기지(I-ORS) 주변의 해역은 서쪽으로 양자강 저염수, 남쪽으로 대마 난류에 영향을 받아 한반도 주변의 해수 순환과 광특성 변동 연구에 적합하다. 본 연구에서는 MODIS/Aqua로 관측한 위성 원격 반사도와 NOMAD 실측 원격 반사도를 이용하여 2016년 1월부터 2020년 12월까지 I-ORS 주변의 해수의 원격반사도를 스펙트 럼 특성에 따라 23가지의 유형으로 분류하였으며, 이어도 해양 과학기지 주변 해역(d ≤ 10 km)의 위성 일치점 자료 59,532개를 이용하여 연구 해역 수형의 계절 변동 특성을 제시하였다. 각 관측 지점에서의 원격 반사도 스펙트럼은 분 광 각도법을 이용하여 기준 스펙트럼과의 유사도를 비교함으로써 가장 근접한 기준 수형으로 분류 하였으며 분광 유사 도가 10o 이내일 때만 유의미하다고 판단하였다. 연구 기간내 I-ORS 주변 해역에서는 상대적으로 맑은 해역에서 잘 나 타나는 수형이 50% 이상으로 가장 빈번하게 관측되었다. 계절별 수형의 도수분포에서 여름과 겨울의 분포 양상이 다르 게 나타났고, 특히 여름에는 맑은 해수에서 주로 나타나는 7 이하의 수형이 주로 출현한 반면에 겨울에는 전체 4% 미 만으로 존재하였다. I-ORS 주변을 비롯한 동중국해의 수형의 공간 분포 특성을 고려할 때 I-ORS는 해수 수형의 전이 대에 위치한 것으로 판단된다. 본 연구는 한반도 연안에서의 수형 변동을 분석함으로써 해수의 광학 특성 이해을 이해 하고 인공위성 해색 변수의 정확도 향상을 위한 토대 마련에 기여할 것으로 기대된다.

독립형 VR기기가 활발히 개발되기 전 스마트폰을 HMD로 만들려는 움직임이 있었고 구글의 카드보드와 삼 성의 기어 VR이 그 예이다. 하지만 독립형 VR기기의 출시와 모바일 기기의 한계로 현재는 대부분 AR로 전 환되어 사용되었다. 그렇지만 지난 10년간 모바일 VR과 AR의 기술도 발달했지만, 그동안 모바일 기기의 성 능도 향상되었다. 따라서 발달한 기술들을 바탕으로 손 추적을 뛰어넘어 손동작 분류를 모바일 기기에서 기 존의 VR과 AR 콘텐츠와의 상호작용에 활용할 수 있다. 본 논문에서는 Manomotion을 이용하여 2D 또는 3D 의 골격을 추적하고 손동작 분류를 구현했으며 게임을 사용하여 검증하였다.

이전 정서연구에서는 다양한 정서유발자극을 이용한 정서 차원 연구들을 통해 쾌불쾌 차원(valence)과 각성 차원 (arousal)이란 두 가지의 핵심정서(core affect) 차원을 밝혔다. 최근 등장한 ASMR은 심리적 안정감, 편안함 등의 정서를 유발하는데, 이런 새로운 자극 또한 핵심정서차원에 위치하는지, 사람들에게 일으키는 정서표상은 어떤 양상 을 보이는지 확인하고자 하였다. 본 연구는 3가지 정서유형(부정, 중립, 긍정)으로 구분한 ASMR 영상을 자극으로 사용하였다. 연구1에서는 청각 ASMR, 연구2에서는 청각 및 시청각 ASMR을 자극으로 사용하였고, 각 자극마다 10가지의 형용사에 대해 5점 리커트 척도로 정서경험을 보고받았다. 자료수집 이후 다차원척도법과 분류분석을 실시 하였다. 다차원척도법 결과, 청각 및 시청각 ASMR 모두 핵심정서차원인 쾌불쾌 차원에서 잘 구분되었다. 분류분석 결과, 동일한 감각양상 및 서로 다른 감각양상의 ASMR에 대한 참가자 개인의 정서표상 구분과 참가자들간 정서표 상 구분이 잘 이뤄졌다. 종합적으로 본 연구는 다른 정서유발자극들과 같이 ASMR 또한 핵심정서차원에 위치한다는 것을 시사한다는 점에서 기존의 Russell(1980)의 핵심정서차원 이론을 지지한다. 또한, 감각양상에 상관없이 ASMR 에 대한 참가자 개인의 정서표상이 예측가능하며, 참가자들의 정서표상이 일관적이라는 점을 시사한다.

본 연구는 산림자원으로 활용 가능한 활엽수림(혼효림 포함)의 상층 교목성 수종을 대상으로 유사한 수종구성을 갖는 산림 유형 분류를 통해 활엽수림의 효율적 산림관리 기반 구축을 위해 실시하였다. 제7차 국가산림자원조사 고정표본점(3,994지점) 중 2,291지점의 임분 현황 자료를 기반으로 클러스터분석, 지표종분석, 다중판별분석 등 다양한 다변량 통계분석 기법을 이용하여 산림 유형을 분류하였다. 활엽수림의 산림 유형은 신갈나무-피나무림, 신갈나무-당단풍나무림, 신갈나무-물푸레나무림, 신갈나무-굴참나무림, 신갈나무-소나무림, 졸참나무-굴참나무림, 소나무-신갈나 무림, 소나무-굴참나무림, 밤나무-아까시나무림, 상수리나무-소나무림 등 10개로 구분되었다. 신갈나무와 기타 활엽수림, 신갈나무가 우점하는 참나무 림, 주요 참나무류 수종과 소나무의 혼효림 형태로 구성된 것으로 파악되었다. 조사된 102종의 수종 중 점유비율이 높은 신갈나무, 굴참나무 및 소나무가 산림유형 분류에 중요한 역할을 한 것으로 나타났다.

Most of the drinking water dams managed by the local governments in Korea are earthfill dams, and these dams have almost no geotechnical property information necessary for seismic performance evaluation. Nevertheless, in the rough planning stage for improving seismic safety for these dams, it is necessary to classify their relative seismic hazard against earthquakes and conduct an additional ground investigation. The zero seismic failure probability curve is a curve suggested in this study in which the probability of failure due to an earthquake becomes ‘0’ regardless of the geotechnical properties of the earthfill dam. By examining the method and procedure for calculating failure probability due to an earthquake suggested in previous researches, the zero seismic failure probability curves for an earthquake in 1,000-year and 2,400-year return periods in Korea were presented in the form of a hyperbola on the plane of the dam height versus freeboard ratio (ratio of freeboard to dam height), respectively. The distribution characteristics of the dam height and the freeboard ratio of 81 Korean earthfill dams were presented. The two proposed zero seismic failure probability curves are shown on the plane of the dam height versus freeboard ratio, and the relative seismic hazard of 81 dams can be classified into three groups using these curves as boundaries. This study presented the method of classifying the relative seismic hazard and the classification result.

In this study, we perform a statistical investigation of the kinematic classification of 4,264 coronal mass ejections (CMEs) from 1996 to 2015 observed by SOHO/LASCO C3. Using the constant acceleration model, we classify these CMEs into three groups: deceleration, constant velocity, and acceleration motion. For this, we devise three different classification methods using fractional speed variation, height contribution, and visual inspection. The main results of this study can be summarized as follows. First, the fractions of three groups depend on the method used. Second, about half of the events belong to the groups of acceleration and deceleration. Third, the fractions of three motion groups as a function of CME speed are consistent with one another. Fourth, the fraction of acceleration motion decreases as CME speed increases, while the fractions of other motions increase with speed. In addition, the acceleration motions are dominant in low speed CMEs whereas the constant velocity motions are dominant in high speed CMEs.