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운동법칙을 적용한 고령화 가속현상의 정량적 해석

김사명 ( Samyeong Gim ),김솔희 ( Solhee Kim ),김찬우 ( Chanwoo Kim ),김유안 ( Yooan Kim ),서교 ( Kyo Suh ) 한국농공학회 2019 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2019 No.-
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우리나라의 고령화율는 2015년 기준 12.8%로 OECD 36개국 중 32위에 불과하다. 하지만 1990년 이후 고령화의 진행 속도는 3위에 달하며 2045년에는 일본을 넘어 전세계에서 가장 고령화율이 높은 국가가 될 것으로 전망되고 있다. 의료기술의 발달과 출생인구 감소에 따른 고령화는 피할 수 없는 미래이므로 다가올 장수사회를 대비해야 할 것으로 판단된다. 하지만 프랑스나 일본과 같은 선진국들이 고령화의 속도에 맞춰 점진적인 변화에 대응하는 것과 달리 우리나라의 경우 급속한 고령화로 인해 사회적 적응과 경제적 대응이 상대적으로 더 어렵다고 볼 수 있다. 고령화는 경제적 활동이 가능한 인구가 부양해야 하는 65세 이상의 인구가 증가하는 현상으로 준비 없이 맞이하는 고령사회는 한 국가의 큰 부담이 될 수 있으며, 고령인구가 상대적으로 많은 농촌이 도시에 비해 더 큰 문제가 될 수 있어 지역적 특성을 고려한 고령화 대응방안이 마련되어야 할 것으로 전망된다. 따라서 본 연구에서는 ‘뉴턴의 운동법칙’의 원리를 이용하여 고령화의 진행 속도가 변하는 정도를 분석하고, 그 속도를 변화시키는 힘의 크기를 계산하고자 하였다. 이를 위해 25년간(1990년부터 2015년) 5년 단위의 연령별 인구분포, 출생률, 사망률 자료를 이용하여 국가, 시도, 시군구 단위의 고령화관성속도를 분석하였으며, 더 나아가 실제 고령화 속도와의 차이와 관성질량을 계산하였다. 향후 이를 바탕으로 고령화라는 사회적 변화를 가속시키는 힘과 그 영향인자들을 분석하고 급속한 고령화의 문제에 대응할 수 있는 방안에 대해 살펴보고자 한다.
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정부 국정 목표 변화에 따른 농산어촌지역개발사업의 추진방향 및 예산편성 분석

김솔희 ( Solhee Kim ),김사명 ( Samyeong Gim ),서교 ( Kyo Suh ) 한국농공학회 2019 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2019 No.-
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우리나라의 농어촌지역개발은 1950년대 후반 ‘지역개발사업’으로 시작으로 1960년대 주민참여를 통한 농촌생활개선 사업인 ‘시범농촌건설사업’, 1970년대 ‘새마을운동’, 1980∼1990년대 ‘정주생활권개발사업’을 거쳐 2000년대 ‘농촌 삶의 질 향상 정책’으로 발전하였다. 우리나라의 농어촌지역개발은 2000년대를 기점으로 농업생산기반과 농촌생활환경 정비 중심에서 농촌 삶의 질 향상을 위한 도농교류, 농촌관광, 지역특화산업 육성 등으로 전환되고 있다. 이에 상향식 농촌개발과 내생적 농촌개발을 위한 다양한 노력이 시도되고 있음에 따라 지역개발과 관련한 법령이 제정 혹은 개정되고 있으며, 관련 예산이 편성되어 운영되고 있음에도 불구하고 사업의 변천과정과 예산 및 법령의 변화를 동시에 고려한 연구는 찾아보기 힘들다. 따라서 본 연구에서는 2000년대 이후의 역대 정부(참여정부, 이명박 정부, 박근혜 정부, 문재인 정부)별로 시행된 농산어촌지역개발사업의 변천과정을 관련 법령 제·개정과 예산 변화의 관점에서 살펴보고자 한다. 특히 농산어촌지역개발사업의 분류는 사업의 목적에 따라 크게 정주환경개선 및 농가소득향상으로 나누어 검토하고자 하였다.
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해상운송 환경규제에 따른 기술개발이 곡물푸드마일에 미치는 영향 분석

김찬우 ( Chanwoo Kim ),김사명 ( Samyeong Gim ),김유안 ( Yooan Kim ),김솔희 ( Solhee Kim ),서교 ( Kyo Suh ) 한국농공학회 2019 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2019 No.-
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해상운송에서 배출되는 황산화물(SOx)은 전체 운송부문 배출량의 약 60%로 매우 높은 비중을 차지하고 있으며, 황산화물은 해안지역의 대기오염뿐만 아니라, 산성비, 미세오염물질에 따른 인체질환 등 다양한 환경범주에 대한 심각한 영향을 미친다. 국제해사기구(International Maritime Organization, IMO)는 해상운송에서 발생하는 황산화물 배출량을 감소시키기 위해 2020년부터 선박에 사용되는 연료의 황 함유량을 기존의 3.5%에서 0.5% 이하로 규제하였다. 최근 많은 연구에서는 IMO의 규제에 따른 선박의 연료전환, 탈황시설 설비 등 기술적 대안을 제시하고 그에 따른 효율을 분석하고 있다. 하지만 대부분의 연구가 경제적 측면의 효율만을 제시하고 있어, 환경적 관점에서의 효율을 함께 고려할 수 있도록 환경개선효과를 평가한 연구는 매우 제한적 이다. 따라서 본 연구에서는 해상운송 환경규제에 따른 기술적 대안에 따른 환경저감효과를 국내에 수입되는 주요 곡물의 무역과정을 대상으로 평가해 보았다. 이를 위해 IMO의 ‘연료 내황 함유량 규제’가 기존의 벙커C유를 연료로 사용하는 선박의 환경영향을 개선하는 데에 어떠한 영향을 주는지 살펴보고, 해상운송수단이 탈황장치나 LNG 연료를 기반으로 한 선박으로 전환될 경우의 예상되는 저감효과를 분석하였다. 기술적 대안에 따른 해상운송과정의 환경영향을 평가하기 위해 전과정환경영향평가(life-cycle assessment, LCA) 방법을 활용하여 다양한 환경범주에서 운송수단에 따른 단위 무게·거리 당 발생하는 환경영향을 분석하였다. 해상운송수단의 환경영향범주는 LCIA TRACI에서 제시하는 다양한 환경영향범주 가운데 해상무역과정에서 발생하는 황산화물과 온실 가스에 주된 영향을 받는 기후변화(greenhouse gases, GHG), 미세먼지(particulate matters, PM10), 산성화(acidification)로 선정하였다. 전과정평가를 위한 선박의 모델별 인벤토리는 Ecoinvent 데이터베이스에 구축된 데이터셋을 활용하였으며. 선박의 모델은 사용연료의 고려와 함께 곡물운송에 주로 활용되는 해상운송 모델을 선정하였다. 본 연구를 통해 분석된 결과는 향후 해상운송의 환경규제에 따른 국제교역을 위한 해상운송과정에서 발생되는 다양한 범주의 환경영향에 대한 개선효과를 제시하고, 가장 친환경적인 기술적 대안 선택과 적용에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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머신러닝을 통한 국내 전기차 보급 영향 인자 분석

김유안 ( Yooan Kim ),김솔희 ( Solhee Kim ),김찬우 ( Chanwoo Kim ),김사명 ( Samyeong Gim ),서교 ( Kyo Suh ) 한국농공학회 2019 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2019 No.-
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Since transportation generates greenhouse gas emissions (GHGs), many countries have tried to adapt environmental policies to mitigate climate change. Electric vehicles can be recognized as a good way to reduce the emissions of transportation sector for climate change. The Korean government has actively been promoting electric vehicles (EVs) as a substitute for current internal combustion engine vehicles (ICEVs) for better environment. The Korean government has made a plan to disseminate more than one million EVs by 2025 through supportive policies such as purchase subsidies and tax breaks. However, it is hard to find relative studies for effective policy leverages to propagate EVs. This study aims to identify the effective factors for the regional dissemination of EVs and suggest potential political leverages to meet the government 2025 goal. Potential factors were selected based on EV related studies considering variables associated with the socio-economic motivations for people’s decisions to shift to EVs and analyze the correlation of potential factors selected. We applied a deep learning algorithm for predicting a regional EV dissemination rate with given regional characteristics. This study will indicate the individual impacts imposed by various effective factors on EV dissemination, and facilitate further impact through political decisions for EV dissemination.

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