멤브레인은 분리 기술 및 다양한 사용처에 따라서 유기물, 액체, 용질, 증기, 기체, 이온 또는 전자 등 다양한 물질 을 선택적으로 분리할 수 있다. 멤브레인은 크게 대칭막과 비대칭막으로 나누며, 기공의 유무에 따라 다공성과 비다공성으로 분류된다. 또한 멤브레인의 계면은 분자적으로 균일하거나, 또는 화학적으로 또는 물리적으로 불균일할 수 있다. 제조기술로 는 용융 압출 제조법, 연신법, 템플레이트 침출법, 트랙-에치법, 용액 캐스팅법, 상전이법 및 용액 코팅법 등이 있다. 제조된 멤브레인은 정밀여과, 한외여과, 나노여과, 역삼투, 기체분리 및 에너지 분야와 같은 다양한 응용 분야에 적용될 수 있다. 본 총설에서는 멤브레인의 분류 및 종류에 따른 제조 방법에 대한 튜토리얼을 제공한다.

Understanding the characteristics of reservoir water quality is fundamental in reservoir ecosystem management. The water quality of reservoirs is affected by various factors including hydro-morphology of reservoirs, land use/cover, and human activities in their catchments. In this study, we classified 83 major reservoirs in South Korea based on nine physicochemical factors (pH, dissolved oxygen, chemical oxygen demand, total suspended solid, total nitrogen, total phosphorus, total organic carbon, electric conductivity, and chlorophyll-a) measured for five years (2015~2019). Study reservoirs were classified into five main clusters through hierarchical cluster analysis. Each cluster reflected differences in the water quality of reservoirs as well as hydromorphological variables such as elevation, catchment area, full water level, and full storage. In particular, water quality condition was low at a low elevation with large reservoirs representing cluster I. In the comparison of eutrophication status in major reservoirs in South Korea using the Korean trophic state index, in some reservoirs including cluster IV composed of lagoons, the eutrophication was improved compared to 2004~2008. However, eutrophication status has been more impaired in most agricultural reservoirs in clusters I, III, and V than past. Therefore, more attention is needed to improve the water quality of these reservoirs.

The water consumption data of individual consumers must be analyzed and forecast to establish an effective water demand management plan. A k-mean cluster model that can monitor water use characteristics based on hourly water consumption data measured using automated meter reading devices and demographic factors is developed in this study. In addition, the quantification model that can estimate the daily water consumption is developed. K-mean cluster analysis based on the four clusters shows that the average silhouette coefficient is 0.63, also the silhouette coefficients of each cluster exceed 0.60, thereby verifying the high reliability of the cluster analysis. Furthermore, the clusters are clearly classified based on water usage and water usage patterns. The correlation coefficients of four quantification models for estimating water consumption exceed 0.74, confirming that the models can accurately simulate the investigated demographic data. The statistical significance of the models is considered reasonable, hence, they are applicable to the actual field. Because the use of automated smart water meters has become increasingly popular in recent year, water consumption has been metered remotely in many areas. The proposed methodology and the results obtained in this study are expected to facilitate improvements in the usability of smart water meters in the future.

본 연구는 다양한 결실기로 육성한 산초나무 5개의 신품종(한초 915호, 한초 930호, 한초 10호, 한초 1020호, 한초 1030호)에 대해 잎과 가시의 형태적 특성을 조사하여 비교하였다. 조사는 질적 특성과 양적 특성으로 구분하여 실시하였으며, 양적 특성은 일원배치 분산분석(One-Way ANOVA)과 Scheffe의 다중검증(Scheffe's multiple range test)으로 품종 간 차이를 확인하였다. 또한 요인분석을 이용하여 조사한 특성의 기여도를 확인하였다. 그 결과 잎 길이에서는 유의한 차이를 확인하지 못했으나, 정소엽의 거치 수, 소엽의 수, 가시의 크기에서 품종 간 유의한 차이가 있었으며, 요인분석도 유사한 결과를 확인 하였다. 또한 비가중평균결합(Unweighted pair-group method using arithmetic averages) 군집분석을 수지도(dendrogram)로 확인한 결과, 한초 1020호와 1030호가 근접하고, 한초 915호와 930호가 근접하였으나 개화기와 결실기에서 뚜렷한 차이로 품종이 구분되는 것을 확인할 수 있었다.

This study is about the production of radiation sources of simulated concrete and soil reference materials to verify the validity of the quality establishment and measurement of the detector (HPGe) of the radioactive soil and concrete waste classification system, which is being developed to quickly and accurately classify nuclear decommissioning waste. Specific activity of gamma nucleus among radioactive wastes is evaluated using gamma spectroscopy. At this time, in order to verify the validity and reliability of measuring equipment, it shall be a standardized substance of the same medium as nuclear decommissioning waste (chemical ingredients, particles, density, etc.) in order to correct the energy and efficiency of gamma nuclide analysis equipment. The CRM used for the detector’s energy correction used a 1 L Marinelli beaker standard correctional radiation source consisting of 10 radioactive isotopes. In order to correct efficiency, in accordance with the production and certification process of the Korea Standards and Research Institute, it has produced artificial simulated radioactive concrete similar to nuclear decommissioning waste (30% for cement, 60% for regulation and 10% for bentonite). The radioactive homogeneity of the simulated concrete reference materials was evaluated using dispersion analysis (ANOVA) in accordance with ISO Guide 35, while 137Cs and 60Co of concrete reference materials were able to obtain homogeneous measurements both in and between bottles. The self-absorption rate of the simulated concrete reference material was determined by the MCNP computer simulation measurement method, and the self-absorption correction coefficients of 137Cs and 60Co were assessed at 0.995 and 0.996, respectively, and the standard value for the radiation of the simulated concrete reference material was calculated on the weighted average of the measurements of 20 samples. The uncertainty about the reference value was calculated by combining measurement uncertainty (Type B evaluation), bottle to bottle standard deviation, and uncertainty within bottle by modifying the formula suggested in ISO Guide 35. The concentration of 137Cs and 60Co of reference materials was divided into high-speed measurement mode and precision measurement mode in consideration of the self-disposal standard. The reference value and uncertainty of expansion among reference materials for high-speed measurement mode were rated at 1,032.7 ± 64.0 Bq·kg−1and 1,083.7 Bq·kg−1, respectively. The standard value and expansion uncertainty for 137Cs and 60Co among reference materials for precision measurement mode were rated at 113.7 ± 10.0 Bq·kg−1 and 122.3 ± 10.3 Bq·kg−1, respectively.

Comprehensive identification and systematic classification of all features, events and processes (FEP) that influence on the performance of a high-level radioactive waste disposal system is essential for safety assessment. Nuclear energy agency (NEA) has been developing and updating the standardized generic FEP list, so-called NEA international FEP list, which may be used as the basis to develop project-specific FEP lists to reflect diverse system and site characteristics in different countries. On the basis, Finland and Sweden have recently got licenses to construct spent nuclear fuel deep disposal facilities. Also in Korea, timely construction of a high-level radioactive waste disposal facility is an urgent issue for stable operation of nuclear power plants. For this end, a FEP list that properly considers for system and site characteristics of Korean high-level radioactive waste disposal facility needs to be developed. In this study, the most recent NEA international FEP list published in 2019 was comprehensively reviewed with focus on the structure of the classification system and the physicochemical mechanisms associated with the key elements. The obtained results will be used for the comparative analysis of domestic and oversea project-specific FEP lists and for the development of a generic FEP list relevant to Korean high-level radioactive waste disposal system.

Along with the current rapid development of technology, object classification is being researched, developed, and applied to security systems, autonomous driving, and other applications. A common technique is to use vision cameras to collect data of objects in the surrounding environment. Along with many other methods, LiDAR sensors are being used to collect data in space to detect and classify objects. By using the LiDAR sensors, some disadvantages of image sensors with the negative influence on the image quality by weather and light condition will be covered. In this study, a volumetric image descriptor in 3D shape is developed to handle 3D object data in the urban environment obtained from LiDAR sensors, and convert it into image data before using deep learning algorithms in the process of object classification. The study showed the potential possibility of the proposal and its further application.

골목상권은 상권 경쟁력 확보와 상권 내 점포의 안정적 운영 측면에서 중요한 공간적 영역으로 인식되어 왔고, 코로나 이후 상권 측면에서도 골목상권은 중요한 연구 대상으로 제기되고 있다. 지금까지 골목상권 연구는 서울시와 같은 대도시 골목상권 을 중심으로 진행되어 왔다. 이에 본 연구는 청주시를 사례로 소상공인 개별 데이터와 GIS 기법을 활용하여 중소도시에 적합한 골목상권 영역 설정 방법을 제안하고, 이를 토대로 골목상권 유형을 분류하고 주요 특성을 살펴보고자 하였다. 골목상권 영역 설정은 데이터 전처리 과정을 거쳐, 생활밀착형 업종 점포를 추출하고 도로명주소 내 ‘길’ 단위 점포를 추출하여 골목상권 영역을 설정하였다. 골목상권 유형은 개폐업률에 의해 성장형-순환형-정체형-쇠퇴형으로 분류하고, 네 유형의 골목상권 분포를 지도화하 고 상권별 주요 특성을 살펴보았다. 본 연구에서 제안한 골목상권 영역 설정 방법과 유형 분류는 앞으로 세밀한 골목상권의 이해와 공간 단위에서의 골목상권 변화에 활용되기를 기대한다. 또한 본 연구의 성과는 상권의 이해와 변화 예측을 넘어 골목상권 활성화를 위한 정책 수립의 출발점이 될 수 있다.

The rapid development of computer vision and deep learning has enabled these technologies to be applied to the automated classification and counting of microscope images, thereby relieving of some burden from pathologists in terms of performing tedious microscopic examination for analysis of a large number of slides for pathological lesions. Recently, the use of these digital methods has expanded into the field of medical image analysis. In this study, the Inception-v3 deep learning model was used for classification of chondrocytes from knee joints of rats. Knee joints were extracted, fixed in neutral buffered formalin, decalcified, processed and embedded in paraffin, and hematoxylin and eosin (H&E) stained. The H&E stained slides were converted into whole slide imaging (WSI), and the images were cropped to 79 × 79 pixels. The images were divided into training (60.42%) and test (39.58%) sets (46,349 and 30,360 images, respectively). Then, images containing chondrocytes were classified by Inception-v3 and accuracy was calculated. We visualized the images containing chondrocytes in WSIs by adding colored dots to patches. When images of chondrocytes in knee joints were evaluated, the accuracy was within the range of 91.20 ± 8.43%. Therefore, it is considered that the Inception-v3 deep learning model was able to distinguish chondrocytes from non-chondrocytes in knee joints of rats with a relatively high accuracy. The above results taken together confirmed that this deep learning model could classify the chondrocytes and this promising approach will provide pathologists a fast and accurate analysis of diverse tissue structures.

곤충은 주변환경에 적응하며 발육과 번식을 통해 진화하여 왔다. 온도발육모형을 이용하여 곤충과 응애 분류군별 공통고유최적온도, 발육 최적온도, 산란최적온도를 산출하기 위해 112편의 논문에서 응애류 14종, 딱정벌레목 8종, 파리목 5종, 노린재목 31종, 벌목 7종, 나비목 18종, 메뚜기목 1목, 다듬이벌레목 5종, 총채벌레목 5종의 온도발육과 산란자료를 분석하였다. 분석을 통하여 총채벌레목을 제외하고 공통고유최적온 도는 발육최적온도보다는 산란최적온도와 차이가 적었다. 본 종설을 통해 공통고유최적온도는 발육최적온도보다는 산란최적온도와 밀접한 관계 가 있을 가능성이 높음을 제안하였다.

본 연구는 치유농업 산업의 분류체계 구축을 통해 치유농업 산업의 범위에 근거한 현황을 분석하여 향후 치유농업 정책수립에 활용하고자 수행하였다. 분류체계는 한국표준산업분류체계를 기반으로 하였으며, 치유농업 산업의 개념과 특징을 반영하여 특수분류체계를 구성하였다. 이러한 분류체계를 통해 치유농장을 대상으로 운영 및 경영 현황을 조사함으로써 국내 치유농업의 산업적 구성과 비중을 분석하였다. 국내 치유농장의 사업 비중은 전체 매출액 중 치유농업 산업이 47.8%, 투입재 산업 40.4%, 파생 산업은 11.9%를 차지하였다. 소분류기준 매출액이 가장 많은 분야는 공동체 서비스 교육, 정신적 재활치료, 치유농업 농산물 재배업 순이었다. 치유농장의 81.1%가 치유농업 운영을 위해 시설을 건설하였는데 그 종류로는 조경 및 공원, 녹지 조성이 77.9%로 가장 많았다. 한편 매출액이나 종사자 규모로 살펴본 결과, 국내 치유농장은 매우 영세하게 운영되는 것으로 나타났다. 본 조사 결과, 현재까지 치유농업 산업이 정부 주도의 사업으로써 도입되고 있는 수준이라는 점에서 산업 현황자료로서 한계점을 가지고 있다고 본다. 그러나 향후 치유농업의 효율적인 사업경영을 위한 정책 마련의 기초자료로서 유용하게 활용될 수 있으리라 여겨지며, 한편 치유농업법에 따른 정기적 실태조사 추진의 방법적 기반을 마련했다고 평가된다.

본 연구는 메꽃과 6종의 식물에 대해 신속하고 비파괴적으로 분류하기 위해 근적외선 (Vis-NIR) 스펙트럼을 이용하였고 데이터의 전처리와 머신러닝 기술을 적용하였다. 전국적으로 분포하는 메꽃과 6종에 대해 야외에서 휴대용 분광기를 이용하여 판별하였다. 식물의 잎의 표면에서 400~1,075 nm의 근적외선 스펙트럼 (1.5 nm)을 수집하였 다. 수집된 스펙트럼 데이터는 3가지의 전처리와 raw데이터를 이용하였고 4종류의 머신러닝 모델을 적용하여 높은 판별 정확도를 확인하였다. 전처리와 머신러닝 모델의 조합을 통해 분석된 판별의 정확도는 43~99%의 범위로 분석되었고, standard normal variate 전처리와 support vector machine 머신러닝 모델의 조합에서 판별 정확도가 98.6% 로 가장 높게 나타났다. 본 연구에서 수집된 스펙트럼은 식물의 성장단계, 다양한 측정 지역 및 잎에서의 측정 위치 등과 같은 요인과 더불어 데이터 분석을 위한 조건으로 최 적의 전처리와 머신러닝 기술을 적용한다면 메꽃과 식물의 야외에서의 정확한 분류가 가능하고 이들 식물의 효과적인 관리와 모니터링에 활용할 수 있을 것으로 판단되었다.

Chinese characters spread to the Korean peninsula, forming a huge Chinese character document, unearthed inscriptions, handwritten copies and manuscripts in volume. Investigating the changes in the use of characters in their documents, most of them inherited the normal and popular characters in China. Until the Li Dynasty of Korea, regional popular characters gradually became characteristics. Especially in pen-based and block-printed editions, there are many variants of folk characters, and the types include province variants, understanding variants, symbol variants, cursive variants, and vulgar variants. The article examines the regional variations of “邊” “懷” “竄” “儒” “滅” “釋” “辭” “聲” “樂” in Korean historical documents.

목적 : 본 연구는 한국표준산업분류에 따라 산재환자의 작업능력평가 세부항목 실시 데이터를 분석하여 업종별 직장복귀프로그램의 기초자료를 제시하는데 있다. 연구방법 : 후향적 코호트 조사 연구로 근로복지공단 소속병원의 전자의무기록을 활용하여 2018년 1월부터 2020년 12월까지 작업능력평가를 실시한 2,145명의 산재환자의 기초분석과 한국표준산업분류에 따라 건설업, 제조업, 전문ㆍ기술업, 시설 관리 및 서비스업, 운송업, 보건업 및 사회복지 서비스업으로 분류한 후 대상자들에게 시행된 작업능력평가 세부항목의 수행 빈도 차이를 분석하였다. 결과 : 작업능력평가에 참여한 대상자는 남성 1,798명(83.8%), 여성 347명(16.2%)이었으며, 연령대는 50-59세가 790명(36.8%)으로 가장 많았다. 산재 요양시작 이후 평균8.83 ± 5.32개월 시점에 평가가 이루어졌다. 제조업 692명(32.3%), 건설업 642명(29.9%), 전문ㆍ기술업 308명(14.4%)이 대부분이었고 손상 부위는 하지 손상이 736명(34.3%)으로 가장 많았다. 작업능력평가 시 포함된 세부 평가항목 중 어깨높이에서 밀기ㆍ당기기, 작업장 이동에서 걷기, 기어가기, 자세유지평가에서 무릎 꿇기 작업을 제외한 모든 항목에서 직업에 따라 유의한 차이가 있었다. 특히, 건설업에서 들기와 옮기기의 수행 빈도가 높았고, 가장 무거운 무게까지 평가를 했으며, 제조업에서는 자세유지평가 빈도가 높았다. 결론 : 본 연구에서 작업능력평가에 참여한 산재환자의 동향과 한국표준산업분류에 따라 실시되는 작업능력평가 세부항목 차이를 확인하여 임상에서 참고할 수 있는 기초자료를 제시하였다.

백한우는 한우에서 유래되었으며, 모색과 망막에 색소가 전혀 없는 전형적인 알비노 증상을 보인다. 본 연구는 mtDNA D-loop 영역 전체 서열에 기초하여 백한우의 모계유전특성을 분석하기 위해 수행하였다. 백한우에서 특이적으로 나타나는 TYR 유전자 exon 2 영역의 염기변이를 PCR-RFLP 분석을 통해 확인하였다. 이 결과를 통해서 본 연구에서 공시한 32두 모두 백한우임을 확인하였다. 백한우 32두에 대한 mtDNA D-loop 영역 전체 서열을 이용하여 염기변이 및 유전적 다양성을 확인하였다. A, T, C, G 염기 각각의 빈도는 32.8, 28.9, 24.4 및 13.9%, GC 함량은 38.3%로 확인되었으며, 이러한 빈도는 타 소품종들과 유사하였다. 또한 9개의 다형부위가 확인되었고, 6개의 haplotype으로 분류되었다. haplotype 다양성지수는 0.651, 염기변이율은 0.00181로 확인되었으며, 기존에 보고된 다른 소품종들보다 낮은 수치를 보였다. 염기변이 양상 비교 및 계통유전학적 분석 결과, 백한우에서 나타난 6개의 haplotype은 T1 및 T3 haplogroup으로 분류되었으며, 특히 5개 haplotype이 T3 haplogroup에 포함되었다. 본 연구의 결과는 백한우의 보존, 관리 및 활용을 위한 중요한 자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

교정시설의 과밀화 수용, 개별교정처우, 출소 후 재범예방 등을 위해서 수형자 분류 지표에 대한 논의는 지난 10여 년간 꾸준히 논의되어 온 주제이다. 현 교정본부에서는 교정재범예측지표를 활용하여 수형자의 가석방심사를 비롯하여 개벌적인 교정처우와 프로그램참여 등을 수행하고 있다. 수형자 분류는 수용시설에서 범죄성에 대한 억제와 재사회화를 위한 프로그램 설계 및 운영하는데 있어서 가장 중요한 도입단계라 볼 수 있다. 수형자의 재범억제와 성공적인 재사회화를 위해서 수형자 분류와 관련된 지표를 활용하고자 한다면, 이 지표에 대한 과학적 근거를 바탕으로 한 효과성 및 타당성 등의 평가가 뒷받침 되어야 한다. 우선 이 연구에서는 수형자 분류 지표에 대한 효과성을 검증하기 앞서 탐색적 연구를 수행하고자 하였다. 현재 국내 수형자 재범위험성 평가 도구를 파악하고, 내용 및 각 요인들을 살펴보았다. 다음으로 국내외 수형자 또는 범죄자의 위험성 등을 분류할 수 있는 평가도구를 자세히 살펴보았다. 마지막으로 개별처우, 수형자 분류 등의 중요성이 강조되어야 하는지를 뒷받침 할 수 있는 국내외 선행연 구를 검토하였다. 이 연구를 통해 현재 국내에서 수행되고 있는 수형자 분류와 관련된 지표를 살펴보고, 분산된 관련 자료들을 정리하여 추후 실증연구를 진행할 수 있는 근거자료로 활용하고자 하였다.