nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
본 연구에서는 2016-2017년 봄철(3-5월) 동안 보성 지역에서의 해풍 발생 시 연직 기상 특성을 분석하기 위해, 해풍 발생에 대한 선정 기준을 마련하였다. 이를 위해 지상에서 측정된 강수량, 운량, 풍향과 지상과 해상 기온의 차이, 1km 고도에서의 윈드프로파일러 및 수치모델 자료를 이용한 풍속 값이 사용되었다. 선정 기준에 따라 보성지역에서의 해풍일을 분류하였고, 해풍 발생 시간 및 고도와 풍속의 크기 분석을 통해 해풍의 시공간적 특성을 파악하였다. 해풍의 발생일은 총 183일 중 23일(12%)로서, 보성지역의 경우 봄철 10일 중 최소 1.2일은 해풍이 나타났다. 해풍은 1200 LST부터 1800 LST로 낮 시간에 지상에서부터 700 m 고도까지 주로 발생하였다. 또한, 최대 풍속은 평균 4.9 m s 로 1600 LST에 40 m 고도에서 나타나, 선행연구보다 비교적 낮은 값을 보였다. 이는 해안지형이 복잡하여 지형 효과에 따른 풍속 감소로 인한 것으로 보인다.

In this study, the selection criteria for the occurrence of sea breezes in the Boseong area during the spring season (March-May) of 2016-2017 were prepared for the analysis of vertical weather characteristics. For this purpose, wind speed values were determined using the measured precipitation, cloud volume, wind direction, the difference between the ground and sea temperature, a wind Profiler at an altitude of 1 km, and numerical model data. The dates of the sea breezes in Boseong were classified according to the selection criteria, and the spatial and temporal characteristics of the sea breezes were identified by analyzing the time and altitude of the sea breeze and the size of the wind speed. Sea breezes occurred 23 out of 183 days (12%), and in Boseong, at least 1.2 out of 10 spring days exhibited sea breezes. Sea winds ranged from 1200 to 1800 LST, mainly from ground to 700 m altitude during the day. In addition, the maximum wind speed averaged 4.9 m s , at an altitude of 40 m at 1600 LST, showing relatively lower values than those in a preceding study. This seems to be owing to the reduction in wind speed due to the complexity of the coastal terrain.

(게재일: 2020.10.31)
본 연구는 학생들의 효율적인 학습을 위하여 정보처리이론에 따른 소프트웨어 교육 수업 전략 설계 및 교수학습 활용 방법을 도출하는데 목적이 있다. 정보가 입력되어 인출되기까지의 정보처리과정을 적용해 소프트웨어 교육에서 프로그래밍을 보다 효과적으로 이해하고 적용할 수 있는 원리와 방법을 제시한다. 학습의 과정을 개선하고 소프트웨어 교육 정보를 보다 많이 기억하고 인출할될 수 있도록 돕는 유용한 내용들을 제공한다. 정보처리이론을 소프트웨어 교육 수업에 적용함으로써 학생들은 집중력, 문제해결능력이 향상되고 학습정보에 대해 효과적으로 기억하며 장기간 기억, 인출이 가능해 질 것을 기대한다. 교육 환경이 발전하고 학습방법도 달라지고 있지만 학습자의 인지구조가 변화되진 않을 것이다. 그러므로 발전하는 교육 환경에 맞추어 정보처리이론을 토대한 소프트웨어 교육에서 교수·학습 방법은 지속적으로 연구되어야 한다.


(게재일: 2020.01.08)
이 연구의 목적은 기호학적 관점에서 프로그래밍에서 발생하는 학습자의 사고 과정을 이해하기 위함이다. 그래서 프로그래밍의 표상과정을 이해하기 위한 기호작용 모형을 제안하였다. 이 연구의 결론은, 프로그래밍 교육에서 구성주의(constructivism) 학습 이론을 적용하기 위해서는 개인의 해석체와 프로그래밍 요소에서 인터텍스트(intertext) 속성을 파악하는 것이 선결과제인 것과 프로그래밍 맥락인 콘텍스트(context)의 중요함을 확인하였다. 후속 연구로 인지언어학적 방법으로 학습자가 프로그래밍에서 표상한 해석체(interpretant)와 콘텍스트(context), 인터텍스트(intertext) 등의 상호작용을 구체적으로 알아보는 연구를 진행하고자 한다.


(게재일: 2020.01.08)
모바일 게임 시장 규모가 커짐에 따라 RPG, 보드게임 등 다양한 종류의 모바일 게임이 출시되고 있다. 그 중 보드게임의 경우 대부분이 과도한 과금 요소, 지나치게 운에 따라 승패가 결정되어 이에 불만을 가지는 사용자들이 많다. 본 논문에서는 기존 보드게임의 형식을 탈피해 새로운 보드게임 형식을 제공하고, 운적인 요소와 과금 요소를 최소화하여 전략을 통해 승패를 가르는 모바일 기반 게임 애플리케이션을 개발하였다. 또한 보드게임에 레이싱 요소를 결합함으로써 턴 방식이 아닌 실시간 방식으로 게임을 운영하고, 게임의 긴박감을 증가시켜 색다른 경험과 재미를 제공한다.


(게재일: 2020.01.08)
팀 프로젝트 기반 컴퓨터 프로그래밍 수업에서 팀의 동료 학습자들은 공동의 성과물을 얻기 위해 다양한 팀 활동을 하게 되며 그 과정에서 여러 학습 능력이 향상될 수 있다. 본 연구에서는 팀 프로젝트에 참여하는 학습자들이 팀 구성, 주제 선정, 프로젝트 계획서 작성, 역할 분담, 팀 단위의 프로그래밍 개발 활동 및 평가에 참여하는 과정에서 얻게 되는 학습 성과를 분석해보고자 한다. 팀 프로젝트 수행과 관련 있는 창의력, 협동 능력, 의사소통 능력 그리고 문제해결 능력에 대해 학습자들 스스로 얼마나 향상되었다고 느끼는지 조사분석하여 다음 학기 수업 운영 시 교수법 개선에 반영하고자 한다.


(게재일: 2020.01.08)
본 논문에서는 SR DEVS에서 객체간의 상속이 발생할 경우 상속 확률 변수에 대해 고려한다. 객체간 상속의 경우 상속 강도는 확률 변수에 의해 결정될 수 있다. 본 논문에서는 확률 변수로 베르누이 확률 분포를 고려하여 객체 상속에 대한 상속 강도를 고려한다.


(게재일: 2020.01.08)
생산 현장에서 발생되는 다양한 형태의 데이터는 스마트한 제조관리를 가능하게 하는 원동력으로 이를 효율적으로 저장하고 처리, 분석하는 일련의 과정이 4차 산업혁명 기반의 제조혁신에 능동적으로 대응하기 위한 핵심요소로서, 이와 관련한 다양한 연구들이 활발히 이루어지고 있다. 특히, 제조데이터 분석이라는 영역은 단순하게 기존의 데이터를 통계적인 접근 수단으로만 보는 것이 아니라 다양한 산업별 업종 도메인의 특성에 기반하여 빅데이터 분석과 기계학습 등의 인공지능 모델로 발전하고 있다. 본 논문에서는 다양한 산업별 제조현장을 이해하는 도메인 경험 및 특성을 고려하여 데이터를 효과적으로 저장, 처리, 분석할 수 있는 클라우드 형태의 빅데이터 시스템을 제안한다.


(게재일: 2020.01.08)
본 논문에서는 클라우드 저장소의 민감한 데이터를 보호하기 위해 제시된 암호화 알고리즘을 이용하여 텍스트 데이터를 암호화하고 처리 속도에 대한 성능을 측정하여 기존의 방식과 비교·분석하였다. 클라우드 데이터는 사용자 로그인 정보 탈취나 SSL Strip 공격에 취약하기 때문에 이러한 보안 사고의 피해를 최소화하기 위해 데이터 암호화를 통한 데이터의 보안이 요구된다. 본 논문에서는 클라우드 전송을 위해 구글 드라이브 API를 연동했으며, 암호화 알고리즘을 텍스트에 적용하기 위해 Python 언어를 이용하여 데이터를 암호화하고 구글 드라이브에 전송하는 테스트 프로그램을 제작하여 프로젝트를 진행하였다.


(게재일: 2020.01.08)
4차 산업혁명과 더불어 급격하게 성장하고 있는 우리나라 항공운송산업은 다른 교통 및 운송수단에 비교하였을 때 항공운송이 갖는 고유한 특성인 안전성, 경제성, 국제성 등의 장점으로 인하여 꾸준히 성장을 거듭하고 있는 것이 사실이다. 하지만 이러한 성장과정 속에서 우리가 예상 할 수 없이 갑작스럽게 벌어지는 항공기 엔진 결함으로 지연 및 항공기 추락사고 등으로 발생되는 법률적인 분쟁도 지속적으로 증가해 가는 것도 틀림이 없다. 한편 그동안 항공사고를 둘러싼 인명피해나 재산상 손해에 대한 법률적인 분쟁에 있어서 국제항공운송과 관련해서는 국제조약으로 국내항공운송은 각 항공사가 제시한 항공운송약관 및 민법, 상법 등으로 해결을 해왔었다. 따라서 본 연구에서는 항공기사고와 관련한 항공운송인의 손해배상책임에 대한 쟁점사항을 살펴보고 그에 대한 합당한 개선방안을 적시하고자함이 본 연구의 목적이다.


(게재일: 2020.01.08)
공중장소에서 충전기에 꽂힌 상태로 무방비로 도난의 위협에 방치되어있는 스마트폰들을 아주 쉽게 발견할 수 있다. 잃어버린 스마트폰은 다시 구매하면 되지만 혹시라도 미처 백업하지 못한 자료나 연락처 등의 소중한 정보의 손실로 인해 피해는 클 것이다. 공중장소에서 충전중인 스마트폰을 절도를 목적으로 무단으로 전원에서 분리할 가능성에 대비하여 경고화면을 보여주는 한편, 만일 무단으로 충전기에서 뽑거나 케이블을 절단하면 경보를 울리는 한편, 현재 위치의 위도와 경도를 SMS기능을 사용해 지정한 전화번호로 해당 정보를 전송하는 기능을 안드로이드에 구현하였다. 이를 통해 도난이 되더라도 스마트폰을 잃어버린 위치와 시간을 특정 할 수 있게 도와 줄 수 있기 때문에, 도난이 의심되는 해당 시설 또는 근처의 CCTV영상을 확보하여 범인을 빨리 특정할 수 있게 함으로써 최대한 빠르게 스마트폰을 되찾을 수 있는 확률을 높여주고, 스마트폰에 대한 절도억제 효과도 줄 수 있다.


(게재일: 2020.01.08)
본 논문에서는 OpenCV의 Marker Detection 기술을 이용하여 특정지점의 마커를 영상처리기술로 인식하여 드론의 자동 이착륙 및 주변 위기상황, 미션수행 등을 마커를 통해서 드론에게 전달하여 비행 제어할 수 있는 체계를 개발한다. 드론은 OpenCV Aruco모듈을 이용하여 Marker ID별로 특정 명령어를 데이터 베이스와 비교하여 비행제어 명령을 수행한다. 지상에서는 마커의 변경을 통해서 실시간으로 미션변경을 할 수 있다. 이를 통해 드론은 제어용 송수신 채널을 통해서 통신을 하고는 있으나, 주파수 채널수가 제한이 되어 있으므로 구체적인 비행 제어 명령을 마커를 통해 이착륙시 추가적이며, 자동적인 진행이 가능하다.


(게재일: 2020.01.08)
머신러닝이 보편화되면서 모델 학습을 돕기 위한 머신러닝 및 데이터과학 도구의 수요가 증가하고 있다. 머신 러닝을 사용하는 연구에서는 다양한 파라미터에 대한 실험이 진행되어 많은 학습 부산물이 생성 된다. 하지만 기존의 학습 부산물을 관리하는 프레임워크는 하나의 실험을 진행하는데 모든 경우의 수를 진행해 그 규모가 크다. 본 연구는 기존의 도구가 가지는 규모 문제를 개선하고, 주기적으로 메일을 사용자에게 전송해 실험과정을 보고하는 새로운 도구를 제안한다. 이러한 시스템은 학습과정에서 사용자가 의도한 파라미터의 학습이 진행되는지 추적가능하다.


(게재일: 2020.01.08)
인터넷 상에서의 허위정보 생산과 유통은 주로 가짜 뉴스를 통하여 이루어진다. 과거에는 신문이나 공중파 TV등 뉴스 기사의 생산과 유통이 매우 제한적이었지만 지금은 인터넷의 발달로 누구나 쉽게 뉴스를 생산하고 유통할 수 있다. 뉴스 생산의 용이성은 정보 공유의 즉각성과 수월성이라는 장점을 제공하지만 반대로 불확실한 뉴스 남발로 인한 정보의 신뢰성 하락과 선량한 피해자를 양산하는 단점 또한 존재한다. 이는 가짜 뉴스가 사회적 문제로 대두되고 있는 이유이다. 에이전트나 스파이더 등의 소프트웨어를 통해 인터넷으로 급속도로 전파되는 가짜 뉴스를 전통 방식인 소수의 전문가가 수동으로 잡아내는 것은 불가능하다. 이에 기술발달로 잡아내기 힘들어진 가짜뉴스에 대해, 역으로 발달된 기술을 활용하여 잡아내려는 시도가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 가짜뉴스를 판별하는 다양한 기법들을 탐색하고 해결방안을 제시하고자 한다.


(게재일: 2020.01.08)
본 연구는 TA-50 항공기 임무컴퓨터에서 JDAM을 가상으로 운용하는데 필요한 소프트웨어 개선 내용 중 가상 JDAM 무장 투하 구역 계산 방법을 제안한다. 이 연구에서 제안한 무장투하구역 알고리즘은 FA-50 JDAM DLZ에서 추출한 무장투하구역 입/출력값을 tensorflow를 사용하여 학습한 알고리즘이다. 이 연구를 통해 제안한 가상 JDAM DLZ 알고리즘을 사용할 경우 실제 무장을 장착하지 않은 항공기에서 가상으로 JDAM 무장 투하 구역 표시가 가능하고, 조종사는 가상의 JDAM DLZ를 참고하여 무장 투하 훈련을 수행할 수 있다.


(게재일: 2020.01.08)
본 논문에서는 한류의 영향으로 그 관심이 증가되고 있는 신한복 커스터마이징 시스템 개발을 위해 신한복 치마 패턴개발에 필요한 기초자료를 얻고자 시판 6개 신한복 브랜드의 치마 패턴을 비교분석하였다. 같은 디자인의 free사이즈 치마임에도 불구하고 각기 다른 치수로 제작되는 것으로 나타났다. 치마길이는 17cm, 허리벨트길이는 29cm, 허리벨트폭은 4.5cm, 끈길이는 72.7cm, 치마길이는 17.0cm, 치마폭은 90.5cm의 차이를 나타냈다. 같은 신한복 치마임에도 브랜드에 따라 치수 차이가 큰 것으로 분석되어 치수규격의 정리가 필요할 것으로 사료된다. 한국 성인여성의 신체치수를 분석하여 그에 적합한 신한복 치마 패턴 개발이 이루어져야 함을 알 수 있다.


(게재일: 2020.01.08)
응용프로그램의 응답성을 향상시키기 위해서는 저장장치 시스템의 데이터 처리 능력이 중요하다. 한편, 차세대 메모리(NVDIMM)는 DRAM과 SSD 중간 정도의 성능 특성과 저장 용량을 갖는다. NVDIMM을 저장장치의 캐시로 사용함으로써 메모리와 저장장치의 격차는 많이 줄게 된다. 본 논문에서는 경량의 재사용 거리 측정 기법을 이용하여 효율적으로 디스크를 캐싱하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 경량의 재사용 거리 측정 기법을 바탕으로 계산된 CFD(Computational Fluid Dynamics)값에 따라 디스크 캐시에 해당 데이터 적재 여부를 결정한다. 결과적으로 제안 기법을 적용한 디스크 캐시를 운용함에 따라 캐시의 히트율을 향상시켰다.


(게재일: 2020.01.08)
최근 360도 형태로 영상을 촬영하고 제공하는 경우가 많아 일반적인 동영상과 달리 360도 형태의 영상저작물에 적절하고 효과적인 방법으로 광고를 삽입하여 노출 시킬 수 있는 방법이 필요하게 되었다. 따라서 본 논문에서는 실감형 360도 영상저작물 객체 추출을 통한 추천 광고 매칭방법을 제안한다. 360도 영상저작물 내에 광고를 매칭하고 추출된 객체와 연관된 광고를 추출하여 해당 프레임에 자동으로 삽입 노출이 가능하도록 하는 방법으로 이 방법을 이용함으로써 사용자의 현재 시점 영역 내에 광고 영상이 노출되도록 광고의 삽입 위치를 이동시켜 영상이 재생되도록 하거나, 광고 영상이 삽입된 좌표로 사용자의 현재 시점을 이동시켜 영상이 재생되게 할 수 있다.


(게재일: 2020.01.08)
컴퓨터 하드웨어, 소프트웨어의 급속한 발전에도 불구하고 인간의 정보처리능력에 뒤지는 경우도 있다. 이와 같이 인간의 정보처리체계가 어떻게 이런 문제를 해결할 수 있는지에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 인간의 시각 정보 처리의 특성에 의한 인지 정보 처리 모델링을 기반으로 학습 가능성을 보이고 일반적인 영상 인식 모델과의 차이를 비교 분석하고자 한다.


(게재일: 2020.01.08)
임플란트 술식은 그 동안 많은 발전을 하였고, 자연치를 대체할 훌륭한 치료법임에는 부인할 수 없지만 치주인대가 존재하지 않는 구조적 한계점, 발치 직후 시작되는 bundle bone의 흡수는 자연치와 같은 적절한 emergence profile을 만들어내기 어려울 수 있고 이는 심미적인 결과로 이어질 수 있다. 만약 해당 환자의 구강 내에 건전한 제3대구치가 있고, 결손부위의 염증상태가 심각하지 않으면 건전한 제3대구치를 결손된 부위로 이식하여 치아를 재건할 수 있다. 성공적인 자가치아이이식술은 저작기능을 회복하고, 자가치아를 이용하기에 생체 친화적이며, 치조골의 흡수를 예방하는 훌륭한 치료이기 때문에 가능하기만 하다면 첫번째 치료로 충분히 고려될 수 있을 것이다.

Autotransplantation is the surgical repositioning of an autogenous erupted or unerupted tooth from one site to another in the same individual. This treatment is indicated in traumatic tooth loss, teeth with severe caries, congenitally missing teeth, teeth with bad prognosis and in case of developmental anomalies of teeth. The following 2 cases describe the potential to utilize autotransplantation to replace hopeless teeth with sound wisdom teeth.

(게재일: 2020.06.21)
Laminate veneer는 전부도재 크라운 보다 전.구치 포함 적용범위는 매우 넓다. 또한 치관 형성시 요구되는 시간이 단축되며 침습 또한 적은 장점이 있다. 그러므로 치은에도 우수한 심미성과 기능개선을 가능하게한다. 환자의 고통과 치질손실의 부담도 훨씬 줄일 수 있으므로 앞으로도 잔존 자연치아의 심미성과 기능개선의 중요한 역할을 담당할 것이라 생각한다.

Recently, according to the concept of minimal invasive, there have been many opportunities for restoration treatment with porcelain laminate veneers that are less invasive and can ideally improve esthetics. Patients also visit the laminate well, and patients also want to reduce the amount of teeth cut, so the choice of the entire trimming crown is decreasing. Therefore, various techniques of laminate are required. Most dental clinicians seem to have negative images of laminates such as risk of fracture, margin pigmentation and dropout. However, this situation is due to incorrect adhesion manipulation and lack of inspection of the occlusal relationship, and there is no problem with the Porcelain Laminate Veneer itself. The purpose and scope of adaptation leading to the success of porcelain laminate veneer will be introduced.

(게재일: 2020.06.21)
식물성플랑크톤은 영양염, 광합성, 탄소순환 등의 측면에서 해양의 생태계를 제어하는데, 해양 환경에 미치는 영향의 정도는 식물성플랑크톤의 크기에 좌우된다. 원격탐사 기술을 기반으로 해양의 식물성플랑크톤 크기 별 생체량을 식별하려는 많은 연구가 있었으며, 그 중 가장 성공적인 접근법 중 하나는 식물성플랑크톤의 크기를 세 등급(micro-plankton;> 20 ㎛, nano-; 2-20 ㎛ 및 pico-; <2 ㎛)으로 구분하여 각 그룹별 엽록소 농도를 추정하는 삼성분 모델(three-component model)이다. 이 연구에서는 동해에서 식물성플랑크톤의 크기 별 생체량 분포를 추정하기 위한 GOCI 자료의 활용 가능성에 대해 검토하였다. 각 크기 별 엽록소 농도(CHL)를 도출하기 위해, 연구지역에서 수 년 동안 수집된 식물성플랑크톤 색소자료를 기반으로 회귀분석을 통해 삼성분 모델의 계수를 산출하였다. 새롭게 산출된 삼성분 모델을 시간 별 GOCI 기반 엽록소 농도 이미지에 적용하여, 전체 엽록소 농도 중 각 식물성플랑크톤 크기 별 생체량이 차지하는 비율을 산출하였다. 또한, 이 결과를 이용하여 동해에서 2013년 여름 대규모 적조가 발생한 시기의 크기 별 엽록소-a 농도 분포를 분석하였다.

Phytoplankton controls marine ecosystems in terms of nutrients, photosynthetic rate, carbon cycle, etc. and the degree of its influence on the marine environment depends on their physical size. Many studies have been attempted to identify marine phytoplankton size classes using the remote sensing techniques. One of successful approach was the three-component model which estimates the chlorophyll concentrations of three phytoplankton size classes (micro-phytoplankton; >20 ㎛, nano-; 2-20 ㎛ and pico-; <2 ㎛) as a function of total chlorophyll. Here, we examined the applicability of Geostationary Ocean Colour Imager (GOCI) to the mapping of the phytoplankton size class distribution in the East Sea. A fit of the three-component model to a biomarker pigment dataset collected in the study area for some years including a large harmful algal bloom period has been carried out to derive size-fractioned chlorophyll concentration (CHL). The tuned three-component model was applied to the hourly GOCI images to identify the fractions of each phytoplankton size class for the entire CHL. Then, we investigated the distribution of phytoplankton community in terms of the size structure in the East Sea during the harmful Cochlodinium polykrikoides blooms in the summer of 2013.

(게재일: 2020.12.31)
국내 미기록종 가는타래사초(Carex molestiformis Reznik and Rothrock)를 강원도 평창군 벽파령 일대에서 처음으로 발견하였다. 본 분류군의 원산지는 북아메리카 미국의 남부지역(Missouri, Oklahoma, Arkansas등 11개 주)으로, 자생지에서는 주로 개활지나 강둑, 범람원 등에서 무리지어 밀생한다. 타래사초절(sect. Ovales)에 속하며, 자웅성 소수를 갖는 다년생 초본으로, 한 화서에 달리는 소수의 수가 2-4개로 적고, 과낭의 폭이 2.6-3.4 mm로 넓으며, 과낭 배면의 맥이 6-9개로 많아 국내에 자생하는 근연종인 타래사초(C. maackii Maxim.) 및 귀화종인 한석사초(C. scoparia)와 명확히 구별된다. 국명은 본 분류군이 형태적으로 타래사초와 유사하며, 식물체가 전체적으로 가늘어 '가는타래사초'로 신칭하였고, 분류군에 대한 기재문, 화상자료 및 도해 그리고 유사종에 대한 검색표를 제시하였다. 또한, 가는타래사초와 근연종의 유전적 차이를 확인하고자 3개(chloroplast DNA matK, ndhF, nuclear ribosomal DNA internal transcribed spacer) DNA barcode 지역의 부분 염기서열을 비교하여, 총 8개의 가는타래사초의 종특이적 단일염기다형성(single nucleotide polymorphisms)을 확인하였다.

We found an unrecorded species, Carex molestiformis Reznicek & Rothrock, in Byeokparyeong, Daehwa-myeon, Pyeongchang-gun, Gangwon-do, South Korea. This species is native to southern parts of the United States (ca. 11 states, including Arkansas, Missouri, and Oklahoma). These plants are usually distributed densely in stream flood plains, bottomlands, stream banks, and along roadsides. Belonging to section Ovales Kunth, perennial herbs with gynecandrous spikes, C. molestiformis is closely related to C. maackii Maxim. and C. scoparia Willd. and is distinguished from them by the number (2-4) of spikes in each inflorescence and the width (2.63.4 mm) and number (69) of veins of perigynia. A new Korean name of C. molestiformis 'Ga-Neun-Ta-Rae-Sa-Cho' was given, as it has slender overall appearance compared with C. maackii (Ta-Rae-Sa-Cho). We also provide a description, illustrations, photographs and a key of related taxa in Korea. We compared three DNA barcode region (chloroplast DNA matK, ndhF and nuclear ribosomal DNA internal transcribed spacer) sequences from C. molestiformis with those of C. maackii and C. scoparia, determining eight species-specific single nucleotide polymorphism sites for C. molestiformis.

(게재일: 2020.09.30)
학습 상황에서 개인의 내적 특성은 다양한 방식으로 학습행동에 영향을 준다. 특히 '동기'는 학습자의 목표 설정하 및 전략 선택에 영향을 주는 핵심적인 요소이다. 본 연구는 학습자의 목표지향이 학습 시간 분배 방식에 어떠한 영향을 미치는가를 확인하였다. 참가자들의 목표지향 상태를 달리하기 위하여 관련 변인인 조절초점(regulatory focus)과 지능관점(theories of intelligence)을 측정 및 조작하여 집단을 구분하였다. 두 변인은 각각 접근-회피전략(조절초점에 따른 동기 성향)과 숙달-수행지향적 태도(지능관점에 따른 동기)를 유발하며 학습자의 목표지향(goal orientation) 형성에 영향을 주는 핵심적인 변인으로 알려져 왔다. 실험에서 조절초점은 성향검사점수를 기준으로 두 집단으로 구분하였으며, 조작을 통해 지능관점의 차이를 일시적으로 유발하여 두 변인 간의 상호작용을 확인하였다. 참가자들은 일련의 스페인어-한국어 단어 쌍을 학습한 후 재학습하고 싶은 항목을 선택하여 자유롭게 학습순서를 결정할 수 있었다. 단어 쌍은 어렵거나 쉬운 항목들로 구성되어 있었으며, 학습자들은 원한다면 같은 단어를 여러 번 학습할 수 있었다. 결과에서, 조절초점과 지능관점에 따라 학습 초반에 어려운 단어를 선택하는 비율의 상호작용 효과가 나타났다. 즉, 향상초점-증진조건의 참가자들은 향상초점-불변조건의 참가자들에 비해 학습 초반에 어려운 단어를 배치하는 비율이 높았으며, 예방초점인 학습자들은 지능관점의 영향을 받지 않았다. 이러한 결과는 학습자의 목표지향에 따라 학습 전략을 세우는 방식이 다를 수 있음을 보여준다.

Psychological properties of learners have influence on learning behaviors in various ways. The purpose of this study was to examine how the goal orientation of learners affected the learning time distribution method. Regulatory focus and theories of intelligence were measured and manipulated in order to differentiate participants' goal-oriented state. Two variables are known to be key variables influencing learner's goal orientation, inducing the approach-avoidance strategy and mastery-performance oriented attitude. In the experiment, the control focus was divided into two groups based on the inclination test score (regulatory Focus Questionnaire, RFQ), and TOI(theory of intelligence) was temporally induced through manipulation to confirm the interaction between the two variables. Participants were able to determine the order of learning freely by learning a set of Spanish-Korean word pairs and then selecting the items they would like to re-learn. Word pairs consisted of difficult or easy items, and learners could learn the same word many times if they wanted to. In the results, promotion-incremental group showed allocating difficult word-pairs in early time.

(게재일: 2020.12.31)
구형 페놀수지 입자 및 상대적으로 가교밀도가 낮은 구형 페놀-크레졸 공중합체 수지를 페놀, ortho-크레졸, 및 포름알데히드로부터 염기성 촉매인 트리에틸아민(triethylamine)의 존재 하에 98 ℃에서 현탁중합을 통하여 합성하였다. 페놀은 두 개의 ortho 및 한 개의 para 위치에서 포름알데히드와 반응하여 가교구조를 형성하지만 ortho-크레졸은 선점된 하나의 ortho 위치의 methyl 기로 인하여 공중합 시 가교 밀도를 저하시킨다. 그 영향으로 700 ℃ 질소 환경에서의 탄화 시 구형 페놀수지 비드에 비해 구형 페놀-크레졸 공중합체 수지의 경우 겉보기 밀도의 감소와 함께 수축율의 증가 현상이 일어나는 것을 확인할 수 있었다. 크레졸 올리고머의 분자량이 증가함에 따라 탄화 된 공중 합체 비드의 기공 반경이 감소하여 밀도 및 수축 결과와 일치 하였으며, 크레졸을 이용하여 구형 페놀수지 입자의 가교도를 조절함으로써 탄화과정에서의 밀도 감소율이 약 3~6%포인트 증가되고, 수축율은 약 6~20%포인트 증가함을 확인하였다.

Spherical phenolic resin beads were synthesized by suspension polymerization at 98 ℃ from phenol, ortho-cresol, formaldehyde, with triethylamine as a basic catalyst, and spherical phenol-cresol copolymer resin beads with relatively low crosslinking density as well. Phenol reacts with formaldehyde at two ortho- and one para- positions to form a crosslinked structure, but ortho-cresol instead of phenol reduces the crosslinking density during copolymerization due to the methyl group at a ortho- position. As a result, spherical phenol-cresol copolymer beads showed more shrinkage with decreasing apparent density compared to the spherical phenol beads when carbonized at 700 ℃ under nitrogen. As the molecular weight of the cresol oligomer increases, the pore radius of the carbonized copolymer beads decreases, which is consistent with the density and shrinkage results. It was confirmed that the characteristics such as density decrease, shrinkage, yield and so on during carbonization can be controlled by controlling the degree of crosslinking of the spherical phenolic resin particles with cresol.

(게재일: 2020.11.01)
지속적으로 강화되는 환경오염 물질 배출 규제로 인해, 질소 산화물(NO )의 배출량 예측 및 관리는 산업 현장에서 많은 관심을 받고 있다. 본 연구에서는 인공지능 기반 질소산화물 배출량 예측모델 개발을 위한 연구모형을 제안하였다. 제안된 연구모형은 데이터의 전처리 과정부터 인공지능 모델의 학습 및 평가까지 모두 포함하고 있으며, 시계열 특성을 가지는 NO 배출량을 예측하기 위하여 순환 신경망 중 하나인 Long Short-Term Memory (LSTM) 모델을 활용하였다. 또한 의사결정나무 기법을 활용하여 LSTM의 time window를 모델 학습 이전에 선정하는 방법을 채택하였다. 본 연구에서 제안된 연구모형의 NO 배출량 예측 모델은 가열로에서 확보한 조업 데이터로 학습되었으며, 최적 모델은 hyper-parameter를 조절하여 개발되었다. 개발된 LSTM 모델은 학습 데이터 및 평가 데이터에 대하여 모두 93% 이상의 NO 배출량 예측 정확도를 나타내었다. 본 연구에 제안된 연구모형은 시계열 특성을 가지는 다양한 대기오염 물질의 배출량 예측모델 개발에 응용될 수 있을 것으로 기대된다.

Prediction and control of nitrogen oxides (NO ) emission is of great interest in industry due to stricter environmental regulations. Herein, we propose an artificial intelligence (AI)-based framework for prediction of NO emission. The framework includes pre-processing of data for training of neural networks and evaluation of the AI-based models. In this work, Long-Short-Term Memory (LSTM), one of the recurrent neural networks, was adopted to reflect the time series characteristics of NO emissions. A decision tree was used to determine a time window of LSTM prior to training of the network. The neural network was trained with operational data from a heating furnace. The optimal model was obtained by optimizing hyper-parameters. The LSTM model provided a reliable prediction of NO emission for both training and test data, showing an accuracy of 93% or more. The application of the proposed AI-based framework will provide new opportunities for predicting the emission of various air pollutants with time series characteristics.

(게재일: 2020.11.01)
프로필렌은 석유화학제품의 제조 시 기초 유분으로 산업 공정에서 널리 사용되고 있으며, 새로운 물질을 제조하기 위하여 200 ℃ 이상의 온도에서 합성되고 있다. 그러나 프로필렌은 인화성 가스로써 화재 및 폭발의 위험성이 존재하므로, 이를 방지하기 위하여 불활성 가스 중 가격이 저렴하고 공기 중 가장 많이 존재하는 질소를 주입하여 사용한다. 본 연구에서는 프로필렌-질소-산소를 사용하여 온도 200 ℃에서 압력의 변화(0.10 MPa, 0.15 MPa, 0.20 MPa, 0.25 MPa)에 따른 실험적 연구를 수행하였다. 산소농도가 21%일 때 압력이 0.10 MPa에서 0.25 MPa로 상승할수록 폭발 하한계는 2.2%에서 1.9%로감소하였으며, 폭발상한계는 14.8%에서 17.6%로증가하였다. 또한최소산소농도는 10.3%에서 10.0%로 감소하여 압력이 증가할수록 폭발 범위가 넓어져 위험성이 증가하였다. 폭발압력은 압력이 0.10 MPa에서 0.25 MPa로 상승할수록 1.84 MPa에서 6.04 MPa로 증가하였으며, 최대 폭발압력상승속도는 90 MPa/s에서 298 MPa/s로 크게 증가하였다. 고온 및 고압에서는 폭발의 위험성이 증가하므로 프로필렌을 사용하는 사업장의 폭발사고 예방을 위한 기초자료를 제공하고자 한다.

Propylene is widely used in petrochemical manufacturing at over 200 ℃. However, since propylene is a flammable gas with fire and explosion risks, inert nitrogen is injected to prevent them. In this study, experiments were conducted using propylene-nitrogen-oxygen upon pressure changes at 200 ℃. At 21% oxygen, as pressure increased from 0.10 MPa to 0.25 MPa, lower explosion limit (LEL) decreased from 2.2% to 1.9% while upper explosion limit (UEL) increased from 14.8% to 17.6%. In addition, minimum oxygen concentration (MOC) decreased from 10.3% to 10.0%, indicating higher risks with the expanded explosive range as pressure increased. With increase of pressure from 0.10 MPa to 0.25 MPa, explosion pressure increased from 1.84 MPa to 6.04 MPa, and the rate of rise of maximum explosion pressure increased drastically from 90 MPa/s to 298 MPa/s. It is hoped that these results can be used as basic data to prevent accidents in factories using propylene.

(게재일: 2020.08.01)
본 연구는 화학 및 석유화학 플랜트 등의 장치산업에서 사업장 외부로 유해화학물질이 누출·확산되어 발생할 수 있는 배상책임 위험도에 대한 산정 방식을 개선하고자 하였다. 이를 위해 환경부 사고대비 물질(14종)에 대해 누출·확산 시뮬레이션, 화학물질 누출사고 사례 분석, 식물피해 영향 자료 분석 등을 통하여 화학물질 누출사고 배상책임 위험도와의 상관관계인자를 도출하였고, 도출된 결과를 바탕으로 화학물질 배상 책임 위험도 산정 방법을 수정·보완하였다. 14종의 화학물질의 Probit 값과 EURAM 배상책임 위험도의 상관계수는 -0.526로 나타났고, 수정된 화학물질 누출사고 배상책임 위험도와의 상관계수는 0.319로 상관성이 있는 것으로 분석되었다. 수정된 산정 방법론으로 97종에 대한 배상책임 위험도와 ERPG-2 값의 상관계수는 -0.494로 분석되었고, 이는 기존 배상책임 위험도와의 상관관계보다 약 19배 높은 상관관계를 보였고, 부식위험도 값과의 상관계수는 0.91로 분석되었다. 위험도의 증가와 감소에 영향을 미친 상관관계 인자의 표준화 회귀계수(β) 값은 Corrosion Index (0.713), ERPG-2 (0.400), NFPA_Health Index (0.068) 크기 순서로 도출되었다. 이러한 연구결과는 기존과 신규 화학물질의 합리적인 배상책임 위험도 산정이 가능하게 하고, 사업장에서 정량적인 배상책임 위험관리 지표로 활용하는데 도움이 되리라 판단된다.

This study is to improve the method of calculating the risk of liability that arise from release and dispersion of chemicals outside the plant in process industries such as chemical and petrochemical plants. To achieve this goal, the correlation factors with the risk of chemical release accident is derived by simulating release and dispersion of substances (14 types) designated by Ministry of Environment as preparation for accident, analyzing the cases of chemical release and effects of plant life damage. The method of calculating chemical liability risk was modified and supplemented based on the results obtained from the study. The correlation coefficient between the probit value of 14 chemical types and the liability risk by EURAM (European Union Risk Ranking Method) was -0.526, while the correlation coefficient with the modified chemical release accident risk was 0.319. Thus, the value from modified method shows that they appear to be correlated. According to modified calculating methodology, the correlation between ERPG-2 value and liability risk of 97 chemical types was -0.494 which is 19 times higher than existing liability risk correlation as absolute value. And the correlation coefficient of corrosion risk was 0.91. The standardized regression coefficients (β) value of correlation factors that affected the increase and decrease of risk were derived in order of Corrosion Index(0.713), ERPG-2 (0.400) and NFPA Health Index (0.0680) by values. It is expected that these findings this study result will also enable the calculation of reasonable chemical release liability risk for existing and new chemical, and will help use them as quantitative liability risk management indicators for chemical plant site.

(게재일: 2020.08.01)