• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.172-183
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• 2021

21세기는 디지털 문화의 성장과 함께 문화콘텐츠의 시대를 열었다. 이와 함께 대중문화는 문화산업의 중요한 영역이 되었고 걷는 길은 여가와 관광산업의 큰 콘텐츠로 부상하였다. 걷기는 이미 상업적 소비재가 되었으며, 관광객이 그곳을 찾아 걷는 이유는 특별한 스토리가 있기 때문이다. 길은 역사가 발전하고 삶이 이동하는 공간이며, 문화의 다양한 통로이다. 옛길 조성사업을 통해 생태자연을 복원하고 과거의 역사와 문화를 찾는 것은 길의 가치를 재발견하고 경쟁력을 높여 지역 활성화에 이바지할 수 있다. 강원도 길이 문화관광콘텐츠로서 성공하기 위해서는 인문예술적 요소를 바탕으로 한 스토리텔링 전략이 필요하다. 기존의 사실을 그대로 빌려 활용하기보다는 현대인의 미적 정취에 맞는 새로운 스토리를 개발하고 지역민과 관광객 간의 소통을 통한 옛길 이미지 형성이 중요하다. 구체적인 소재는 옛 정취를 재현함과 더불어 이용자의 인문학적 체험을 바탕으로 상상력을 결합하여 스스로 참여하여 만들어내는 방식이 유용하다. 본문에서 강원도 길의 역사성과 대표적인 국내 길 조성을 사례를 살펴보고 강원도 길의 스토리텔링 전략과 문화콘텐츠로서의 발전방안을 되짚어 보았다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.182-191
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• 2020

본 연구는 고학력 성인학습자의 교육동기에 관한 것으로 고학력 성인학습자의 교육 참여 현상을 이해하고 그 특성을 분석하는 사전 연구의 목적이 있다. 본 연구는 연구 참여자들과의 심층 면담을 통해 참여자들이 진술하는 진솔하고도 생생한 언어적 자료를 현상학적 방법을 활용하여 분석하였다. 본 연구를 통해 고학력 성인학습자의 교육 참여 본질을 파악하여 사회복지교육에 대한 구체적이고 다양한 교육적 요구에 반영할 수 있을 것이다. 고학력 성인학습자에 대한 교육동기의 분석은 나아가 고학력 성인학습자의 삶의 질 향상을 위한 방안과도 연결이 된다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 교육의 동기를 살펴본 결과, 사례1과 사례2 모두 목표지향형의 특징으로 나타났다. 둘째, 교육의 본질을 살펴본 결과, 사례1은 교육에 대한 심층적인 의미, 세부적인 교육의 본질 및 의미를 파악하고 있었다. 사례2의 경우, 교육의 동기에서 제시한 목표와 달리 학습지향형의 특징이 나타났다. 셋째, 사회복지교육을 학습한 후 사회복지에 대한 의미변화를 살펴본 결과, 사례1은 다양한 사회복지에 대한 영역을 이해하는 계기가 되었고, 사회복지사로서 전문적인 자원봉사활동가로 사회에 기여를 할 수 있다는 자신감이 생긴 것을 알수 있었다. 사례2는 열악한 사회복지현장을 설명할 수 있었으며, 사회복지사의 전문성에 대해 이해하고 설명할 수 있었다. 넷째, 온라인대학은 오프라인대학에 비해 공간적, 시간적 유연성이 있다는 장점이 있고, 자기주도 학습을 할 수 있다는 특징이 있다.

• 한국전통조경학회지
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• 제39권4호
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• pp.66-76
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• 2021

본 연구의 목적은 경포호의 변천과정과 각 누정에서의 조망범위를 분석하여, 시기별로 누정에서의 조망특성이 어떻게 변해왔는가를 파악하는 것이었다. 선행연구와 현장조사를 통해 누정의 조영특성을 파악하였으며, 시기별 경포호 경관유형분류도를 작성하고, 각 누정별 조망범위를 설정하여 중첩을 통해 조망변천 특성을 파악하였다. 경포호의 둘레와 면적은 1750년 15.2km, 3.9km²에서 1933년에 9.0km, 1.7km²로, 2017년에는 4.4km, 1.0km²로 축소되었다. 시기에 따라 누정에서의 경포호 조망비율이 가장 큰 폭으로 감소한 곳은 환선정으로서 1750년대에 비해 2017년에는 48.0%가 감소한 것으로 나타났다. 활래정과 해운정은 인접 호수가 농경지로, 호해정은 농경지, 주거지 및 상업지로 변화되면서 경포호의 조망이 불가능한 것으로 나타났다. 인문환경이 자연환경을 배경으로 만들어진 전통문화의 공간으로서 의미를 갖는 누정의 계승과 발전을 위해서는 건축물로서의 보전 및 관리뿐만이 아니라, 조영목적 및 기능을 고려하여 누정에서 조망되는 경관의 복원이 요구된다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.391-401
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• 2022

최근 딥러닝 기반의 객체 검출 및 인식 연구가 발전해가면서 산업 및 실생활에 적용되는 범위가 넓어지고 있다. 건설 분야에도 딥러닝 기반의 시스템이 도입되고 있지만 아직은 미온적이다. 건설 도면에서 자재 산출이 수작업으로 이뤄지고 있어 많은 소요시간과 부정확한 적산 결과로 잘못된 물량산출의 거래가 생길 수 있다. 이를 해결하기 위해서 빠르고 정확한 자동 도면 인식시스템이 필요하다. 따라서 본 논문은 건설도면 내 철강 자재를 검출하고 인식하는 인공지능기반 자동 도면 인식 적산 시스템을 제안한다. 빠른 속도의 YOLOv4 기반에 소형 객체 검출성능을 향상하기 위한 복제 방식의 데이터 증강기법과 공간집중 모듈을 적용하였다. 검출한 철강 자재 영역을 문자 인식한 결과를 토대로 철강 자재를 적산한다. 실험 결과 제안한 방식은 기존 YOLOv4 대비 정확도와 정밀도를 각각 1.8%, 16% 증가시켰다. 제안된 방식의 Precision은 0.938, Recall은 1, AP_0.5는 99.4%, AP_0.5:0.95 68.8%의 향상된 결과를 얻었다. 문자 인식은 기존 데이터를 사용한 인식률 75.6%에 비해 건설도면에 사용되는 폰트에 맞는 데이터 세트를 구성하여 학습한 결과 99.9%의 인식률을 얻었다. 한 이미지 당 평균 소요시간은 검출 단계는 0.013초, 문자 인식은 0.65초, 적산 단계는 0.16초로 총 0.84초의 결과를 얻었다.

• 터널과지하공간
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• 제32권2호
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• pp.131-143
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• 2022

달 현지 탐사를 위해 무인 이동체가 활용되고 있으며, 달 지상 관심 지역의 지형 특성을 정확하게 파악하여 실시간으로 정보화 하는 작업이 요구된다. 하지만, 정확도 높은 지형/지물 객체 인식 및 영역 분할을 위해서는 다양한 배경조건의 영상 학습데이터가 필요하며 이러한 학습데이터를 구축하는 과정은 많은 인력과 시간이 요구된다. 특히 대상이 쉽게 접근하기 힘든 달이기에 실제 현지 영상의 확보 또한 한계가 있어, 사실에 기반하지만 유사도 높은 영상 데이터를 인위적으로 생성시킬 필요성이 대두된다. 본 연구에서는 가용한 중국의 달 탐사 Yutu 무인 이동체 및 미국의 Apollo 유인 착륙선에서 촬영한 영상을 통해 위치정보 기반 스타일 변환 기법(Style Transfer) 모델을 적용하여 실제 달 표면과 유사한 합성 영상을 인위적으로 생성하였다. 여기서, 유사 목적으로 활용될 수 있는 두 개의 공개 알고리즘(DPST, WCT2)를 구현하여 적용해 보았으며, 적용 결과를 시간적, 시각적 측면으로 비교하여 성능을 평가하였다. 평가 결과, 실험 이미지의 형태 정보를 보존하면서 시각적으로도 매우 사실적인 영상을 생성할 수 있음을 확인하였다. 향후 본 실험의 결과를 바탕으로 생성된 영상 데이터를 지형객체 자동 분류 및 인식을 위한 인공지능 학습용 영상 데이터로 추가 학습된다면 실제 달 표면 영상에서도 강인한 객체 인식 모델 구현이 가능할 것이라 판단된다.

• 터널과지하공간
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• 제31권6호
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• pp.610-622
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• 2021

DECOVALEX 프로젝트는 고준위방사성폐기물 처분 시스템에서 발생하는 복잡한 열-수리-역학-화학적(THMC) 복합거동에 대해 수치해석을 통해 보다 더 깊이 이해하기 위해 수행되고 있는 대표적 국제공동 연구이다. 현재 DECOVALEX-2023이 7개 task를 기반으로 진행 중이며, 이 중 Task C는 Mont-Terri 지하연구시설에서 수행된 실규모 정치(FE) 시험을 대상으로 처분시스템 내 THM 복합거동을 모사하는 것을 목표로 하고 있다. 본 연구에서는 자체개발 해석 코드인 OGS-FLAC을 활용하여 수치해석 연구를 수행하였다. 수치모델에서는 FE 시험과 같이 일정 출력의 히터를 수평으로 위치시켰으며, 주어진 계측지점에서 압력 분포, 온도 변화, 역학적 변형을 계측하였다. 완충재 내부로 유입되는 유체 흐름은 완충재의 흡입력으로 인해 발생하였으며, 주변 영역에서는 열 팽창 및 열 압력이 지배적으로 작용함을 확인하였다. 해석 결과는 향후 타 참여 그룹 및 실험 결과와 비교 검증을 수행할 계획이다.

• 한국주조공학회지
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• 제41권6호
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• pp.535-542
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• 2021

본 연구에서는 주철-알루미늄 이종재료의 계면결합강도를 향상시키기 위하여 탈흑연 열처리를 통해 주철 표면에서 일정 깊이까지의 흑연을 제거하였다. 열처리 시간이 증가함에 따라 흑연이 제거되는 깊이는 증가하였으며, 열처리 시간과 깊이 사이에 선형 관계가 나타났다. 일정 깊이의 흑연이 제거된 주철에 알루미늄을 다이캐스팅 공법으로 주조접합하여 주철에서 흑연이 제거된 공간을 알루미늄으로 채운 후, 계면 반응 및 알루미늄 침투 깊이를 조사하고 계면접합강도를 평가하였다. 다이캐스팅 공법을 통한 알루미늄은 탈흑연 열처리된 주철 표면에서 일정한 깊이까지 채워지는 것으로 확인되었으며, 주철-알루미늄 계면에 금속간화합물이 생성되지는 않은 것으로 확인되었다. 계면접합강도는 열처리 시간과는 큰 관계없이 90MPa 수준의 접합강도를 나타내었으며 이는 탈흑연 열처리를 하지 않은 소재의 접합강도 12MPa에 비해 매우 높은 강도이며, 주철의 탈흑연 영역에서 고압 다이캐스팅 공정에 의해 침투된 알루미늄 용탕이 응고되면서 언더컷 구조의 기계적 결합에 의한 것으로 생각된다.

• 터널과지하공간
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• 제31권6호
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• pp.400-414
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• 2021

고준위방사성폐기물 처분장에서 벤토나이트는 공학적방벽재로서 주로 사용되어지는 재료로서 열-수리-역학-화학적 복합적 거동을 겪게 된다. 본 보고에서는 이러한 벤토나이트에 대한 X선 단층촬영 기반의 분석 및 특성화와 관련된 최근 연구 및 기술동향을 고찰하였다. X선 단층촬영 기반 벤토나이트의 평가는 분말형태와 펠렛형태에 대해 적용된 내용을 다루었다. X선 이미징을 통해 마이크로스케일에서 입자의 정보를 추출할 수 있으며 벤토나이트의 불균질성을 야기할 수 있는 펠렛 내부의 균열을 검출할 수 있다. 수화조건하에서 분말과 펠렛이 혼합된 벤토나이트에 대한 X선 분석을 통해 실험과정에서 발생하는 불균질 영역을 특정하고 모니터링이 가능하다. 펠렛으로만 구성된 벤토나이트가 펠렛과 파우더의 혼합으로 이루어진 벤토나이트보다 더 빨리 팽윤되는 특성이 보고되기도 하였다. 벤토나이트의 입자와 블록에 존재하는 작은 균열들이 건조-수화 조건하에서 각각 균열의 닫힘과 열림이 발생하는 것도 확인되었다. 전문 소프트웨어를 이용하여 시공간 단층 이미지로부터 변형률분포를 추출한 경우도 있었다. 최근의 연구들에서는 X선 단층촬영 기술을 이용하여 시간경과에 따른 벤토나이트의 건조밀도, 함수비, 입자의 이동 등을 평가하기도 하였다. 또한, 수화과정에 온도 조건을 고려하여 시간에 따른 재료의 전체 밀도 및 국부적 밀도 변화를 관찰하는 연구도 진행되고 있다.

• Composites Research
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• 제35권3호
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• pp.201-215
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• 2022

본 연구에서는 초고온 환경에서 내화학성 및 열적 안정성이 우수한 지오폴리머 기반의 알루미노실리케이트 레진과 세라믹 섬유를 활용한, 목표주파수 X-band(8.2 GHz to 12.4 GHz)에서 전자파를 흡수하는 세라믹 복합재(Radar-absorbing ceramic composite, RACC)를 구현하였다. 주 성분이 FeSi인 판형 구조의 샌더스트 자성 입자를 분산시킨 알루미노실리케이트 레진은 목표 주파수 대역에서 자성 및 유전손실 특성을 발휘하였고, 입도와 무게분율별 유전특성을 Cole-Cole Plot으로 표현하였다. 샌더스트가 분산된 알루미노실리케이트 레진의 미세구조, 화학적 성분 및 결정, 자기 및 열적 특성 등을 분석하기 위해 SEM, EDS, VSM 및 TGA를 측정하였다. 샌더스트의 입도 크기 35 ㎛, 무게분율 40 wt.%를 분산시킨 레진의 유전손실 특성을 활용하여, X-band에서 약 1.51 GHz 대역폭에 대해 -10 dB 이하의 반사손실 성능을 발휘하는 단층형(t = 1.585 mm) RACC를 설계 및 제작하였다. 제작된 RACC의 초고온(25℃ to 1,000℃)에서 전자파 흡수 거동을 살피기 위해 개발된 초고온 환경 자유공간측정 장비를 활용하여 X-band 대역에서 그 성능을 검증하였다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제23권8호
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• pp.29-36
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• 2022

최근 지하공간에 대한 개발이 활발히 진행됨에 따라 지중 시설물의 정보에 대한 중요도가 증가하고 있다. 굴착작업을 수행하기 전에 지중 시설물의 위치를 정확히 파악해야 한다. 지표투과레이더(GPR)와 같은 지구물리적 탐사 방법은 지중 시설물을 조사하는데 유용하게 사용된다. GPR은 지반에 전자기파를 송출하며 지반과 다른 매질에 의해 반사되는 신호를 분석하여 지중시설물의 위치와 깊이 등을 파악한다. 그러나 GPR 데이터의 판독은 숙련된 전문가의 주관적 판단에 의존하기 때문에 이를 딥러닝을 통해 자동화하려는 많은 연구가 진행되고 있다. 딥러닝은 학습 데이터가 많을수록 정확한 모델을 만들 수 있으며, 이러한 학습데이터 축적에 있어 수치해석이 좋은 대안이 될 수 있다. 수치해석의 경우 지반의 불균질성을 모사하여 다양한 조건에서의 GPR 탐사 데이터를 생성할 수 있으며, 이를 이용하여 학습모델의 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 생각된다. 지반은 불균질하며, GPR 신호는 지반의 다양한 변수로 인해 영향을 받는다. 그러나 이러한 불균질 지반에 대한 연구가 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 프랙탈 차원수와 지반의 함수비 범위에 따른 GPR탐사 신호특성을 분석하고 불균질한 지반을 모사하기 위한 입력파라미터에 대한 연구를 수행하였다. 프랙탈 차원수가 2.0을 넘어가면 적합곡선에 대한 오차가 크게 감소하는 것으로나타났다. 그리고 분석의 타당성을 확보하기 위해 함수율의 범위가 0.14 미만이어야 한다.