非眼前指示用法에 관한 一考察 - 韓國語와의 對照를 통하여 -

裵孝陣(배효진) 한양일본학회 2002 漢陽日本學 Vol.10 No.-

산불 지역 토양지하수 환경 내 세슘의 거동 지연 특성 연구

배효진(Hyojin Bae),정성욱(Sungwook Choung),정진아(Jina Jeong) 대한지질학회 2021 대한지질학회 학술대회 Vol.2021 No.10

최근 지구온난화로 전 세계가 극심한 기후변화를 겪고 있으며, 이러한 기후변화는 우리나라에서도 뚜렷하게 나타나고 있다. 특히나 이상고온, 강수 패턴의 변화는 산불 발생의 규모와 강도를 증가시키고 있다. 산불은 바이오매스의 불완전 연소를 일으킬 수 있으며, 이로 인해 생성되는 다양한 입자성 유기물은 토양 내에 축적되어 토양 지하수 환경을 변화시킨다. 본 연구에서는 산불 발생으로 변화된 토양지하수 환경에 세슘이 누출될 경우 해당 물질의 거동 지연 특성을 규명하고자 하였다. 연구에 사용한 토양 시료는 2017년 대형 산불이 발생한 강원도 강릉시 성산면 일대의 두 지점(GS1, GS2)에서 심도별(~5, ~20, ~40 cm)로 채취하였다. 채취한 시료의 이화학적 특성을 규명하고자 XRD, XRF, TOC 분석을 진행하였고, 지연 특성을 알아보기 위해 농도별 세슘에 대한 배치 흡착 실험을 수행하여 흡착 분배계수(Kd )를 산출하고 실험 결과를 비선형 흡착 모델(Freundlich & Langmuir model)에 적용하였다. 또한 실제 지하수 환경에서의 세슘 이동성을 평가하고자 고농도 세슘(C0 ≈ 100 mg/L)에 대하여 컬럼 실험을 수행하였다. XRD 분석 결과, 각 시료는 주로 석영과 장석으로 구성되어 있으며, GS2가 GS1에 비해 장석의 비율이 높고 소량의 일라이트(4~5.9%)를 함유하고 있다. 유기탄소 함량은 표토에서 7~8 wt%로 비교적 높은 값을 나타냈으며, 깊이가 깊어질수록 점차 감소하였다. 농도별 배치 흡착 실험 결과, 고농도로 갈수록 Kd 값이 비선형적으로 감소하여 실험 농도 범위에서 Freundlich 모델과 잘 일치하였다. 각 시료의 Kd 값을 비교해보니 GS2 시료가 GS1 시료에 비해 Kd 값이 비교적 높은 것으로 나타났으며, 이는 GS2 시료에서 일라이트의 함량이 더 높기 때문인 것으로 판단된다. 시료의 심도별 흡착 특성은 유기탄소 함량이 높은 표토가 심토보다 높은 Kd 값을 보였다. 이는 광물 성분 이외에 유기물이 특성 및 종류에 따라 세슘 흡착에 영향을 미칠 수 있음을 암시한다. 또한 컬럼 실험을 통해 분산도 및 지연계수를 특정하였으며, 이를 통해 입자성 유기물이 풍부한 토양지하수 환경에서 세슘의 거동에 영향을 미치는 요소를 규명하였다.

미국의 최저임금법

배효진 한국노동연구원 2012 국제노동브리프 Vol.10 No.8

산불로 인해 변화하는 토양지하수 환경에서의 세슘 흡착 및 거동에 대한 새로운 고찰

배효진 ( Hyojin Bae ),정성욱 ( Sungwook Choung ),정진아 ( Jina Jeong ) 한국물환경학회 2022 한국물환경학회지 Vol.38 No.1

This study was conducted to investigate the effect of soil and groundwater environment changed by wildfire on cesium adsorption and transport. Soil samples (A, B) used in the study were collected from Gangwon-do, where wildfires frequently occur, and the adsorption and transport of cesium in the samples were evaluated through batch and column experiments. As a result of the batch adsorption experiments with various concentrations of cesium (CW ≈ 10~10⁵ μg/L), the adsorption distribution coefficient (K_d) of cesium was higher in sample A for all observed concentrations. It means that the adsorption capacity of sample A was higher to that of sample B, which was also confirmed through the parameters of adsorption isotherm models (Freundlich and Langmuir model) applied to the experimental results. The fixed bed column experiments simulated the actual soil and groundwater environment, and they showed that cesium was retarded approximately 43 and 27 times than a nonreactive tracer in sample A and B, respectively. In particular, a significant retardation occurred in the sample A. Although sample A contains little clays, total organic carbon (TOC) contents were 3 times greater than sample B. These results imply that particulate organic matter caused by wildfire might influence the adsorption and transport of cesium in the organic matter-rich soil and groundwater environment.

소셜미디어 인지도와 음원 흥행요인을 통한 가수 가치 책정방법

배효진,배성문,김형준 한국산업경영시스템학회 2020 한국산업경영시스템학회 학술대회 Vol.2020 No.춘추계

[미국] 미국 성차별 집단소송

배효진 한국노동연구원 2011 국제노동브리프 Vol.9 No.7

데이터 중심 통합생산시스템 설계 및 구현 : 대형항공부품가공 사례

배성문(Sungmoon Bae),배효진(Hyojin Bae),홍금석(Kum Suk Hong),박철순(Chulsoon Park) 한국산업경영시스템학회 2021 한국산업경영시스템학회지 Vol.44 No.4

In the era of the 4th industrial revolution driven by the convergence of ICT(information and communication technology) and manufacturing, research on smart factories is being actively conducted. In particular, the manufacturing industry prefers smart factories that autonomously connect and analyze data. For the efficient implementation of smart factories, it is essential to have an integrated production system that vertically integrates separately operated production equipment and heterogeneous S/W systems such as ERP, MES. In addition, it is necessary to double-verify production data by using automatic data collection technology so that the production process can be traced transparently. In this study, we want to show a case of data-centered integration of a large aircraft parts processing factory that requires high precision, takes a long time, and has the characteristics of processing large raw materials. For this, the components of the data-oriented integrated production system were identified and the connection structure between them was explained. And we would like to share the experience gained through the design and implementation case. The integrated production system proposed in this study integrates internal components based on data, which is expected to serve as a basis for SMEs to develop into an advanced stage, and traces materials with RFID technology.

텍스트마이닝(Text mining)을 활용한 한의학 원전 연구의 가능성 모색 -黃帝內經에 대한 적용례를 중심으로 -

배효진(Bae Hyo-jin),김창업(Kim Chang-eop),이충열(Lee Choong-yeol),신상원(Shin Sang-won),김종현(Kim Jong-hyun) 대한한의학원전학회 2018 대한한의학원전학회지 Vol.31 No.4

Objectives : In this paper, we investigated the applicability of text mining to Korean Medical Classics and suggest that researchers of Medical Classics utilize this methodology. Methods : We applied text mining to the Huangdi’s internal classic, a seminal text of Korean Medicine, and visualized networks which represent connectivity of terms and documents based on vector similarity. Then we compared this outcome to the prior knowledge generated through conventional qualitative analysis and examined whether our methodology could accurately reflect the keyword of documents, clusters of terms, and relationships between documents. Results : In the term network, we confirmed that Qi played a key role in the term network and that the theory development based on relativity between Yin and Yang was reflected. In the document network, Suwen and Lingshu are quite distinct from each other due to their differences in description form and topic. Also, Suwen showed high similarity between adjacent chapters. Conclusions : This study revealed that text mining method could yield a significant discovery which corresponds to prior knowledge about Huangdi’s internal classic. Text mining can be used in a variety of research fields covering medical classics, literatures, and medical records. In addition, visualization tools can also be utilized for educational purposes.

산불에 의한 지하수 토양 환경오염과 방사성 물질 분포 및 거동 영향 고찰

배효진,정성욱,오정선,정진아 대한자원환경지질학회 2023 자원환경지질 Vol.56 No.5

산불은 연소 과정에서 다양한 오염물질을 배출하여 심각한 환경 문제를 초래할 수 있다. 최근 지구 온난화와 기후변화의 영향으로 전 세계적으로 산불의 규모와 빈도가 증가하여 환경에 미치는 영향 역시 급증할 것으로 예상된다. 한국은 산불 발생이 빈번한 동해안 지역에 원자력 발전소가 위치하고 있어, 중대 사고에 대비하여 산불 환경에서 방사성 핵종의 거동 특성에 대한 이해가 요구된다. 본 리뷰 논문에서는 산불이 지하수 토양 환경에 가져오는 변화와 오염 특성을 검토하고, 산불로 변화된 지하수토양 환경에서의 방사성 핵종 거동을 고찰하였다. 특히, 변화된 지중환경의 여러 특성 중 방사성 핵종의 거동에 영향을 미칠 수 있는 요인들을 고려하였으며, 보다 구체적인 메커니즘 이해를 위해 산불이 초래하는 지하수 토양 환경 변화와 오염에 대한 연구의 필요성을 기술하였다. Forest fires can generate numerous pollutants through the combustion of vegetation and cause serious environmental problems. The global warming and climate change will increase the frequency and scale of forest fires across the world. In Korea, many nuclear power plants (NPPs) are located in the East Coast where large-scale forest fires frequently occur. Therefore, understanding the sorption and transport characteristics of radionuclides in the forest fire areas is required against the severe accidents in NPPs. This article reviewed the physiochemical changes and contamination of groundwater and soil environments after forest fires, and discussed sorption and transport of radionuclides in the subsurface environment of burned forest area. We considered the geochemical factors of subsurface environment changed by forest fire. Moreover, we highlighted the need for studies on changes and contamination of subsurface environments caused by forest fires to understand more specific mechanisms.

한의학에서 딥러닝의 뜻밖의 역할: 딥러닝의 과학으로 한의학 이해하기

배효진(Hyojin Bae),김창업(Chang-Eop Kim) 대한미병의학회 2023 대한미병의학회지 Vol.4 No.1

Deep learning is revolutionizing in many scientific fields today. When it comes to Traditional Korean Medicine(TKM), it is commonly expected that deep learning will be able to assist TKM doctors to diagnose and prescribe treatments. We believe, however, there is another way to revolutionize TKM using deep learning. Mathematically, deep learning is a universal approximation function and can be a powerful model that explains cognitive processes in the brain. Since all of the decision-making processes in TKM are cognitive processes in the TKM doctors’ brain, they could also be modeled and explained using deep learning framework. As the science of deep learning advances, we will be able to better understand TKM through deep learning framework.