현대 산업에서 복합재료를 폭넓게 사용하고 있다. 특히 섬유를 기반으로 하여 레진으로 경화시킨 섬유 강화 플라스틱의 재료는 우수하면서도 비강도, 비강성이 뛰어난 경량화 소재로 주목받고 있다. 이 중에서도 탄소섬유를 이용한 탄소섬유강화 플라스틱은 다른 섬유와 달리 뛰어난 기계적 특성을 지녀 차량과 항공기 등 고강도와 경량성을 동시에 필요로 하는 곳에 쓰이고 있다. 본 논문에서는 탄소섬유강화 플라스틱으로 구성된 CT시험편으로 섬유 설계에 따른 인장특성을 해석적 연구를 통해 규명한다. 구멍을 가진 CFRP복합재료의 응력해석에 있어서, 인장환경에서의 파괴경향을 파악한다. 또한 적층각도에 따른 결과를 통하여 해석결과 값에 있어 적층각도 60°로 구성된 해석모델에서 가장 낮은 응력값이 발생함과 사전크랙의 변형에너지 가장 낮음을 알 수 있었다. 본 연구 결과를 토대로 실제 실험으로 적용된 구조물에서의 파괴형상을 예측하기 위한 기반데이터를 제공할 수 있을 것으로 사료된다.
2004년 고용허가제의 도입과 함께 시작된 외국인 노동자의 유입은 60만 명 수준으로 증가되었다. 하지만 이들의 권리 보장과 처우개선을 위한 제도적 뒷받침은 부족한 실정이다. 이는 한국이 이주노동자를 수용, 통합의 대상이 아닌 일시적 거주자이자 노동력으로 인식하기 때문일 것이다. 그 결과 이주 노동자들의 법적 지위와 권리 보장은 인권 보다는 이들의 활용측면에 치우치고 있으며, 인권적 보호는 미비하다는 비판을 받고 있다. 이러한 상황에서 이 논문은 한국 국회의 다수석을 차지하고 있는 4개 정당(더불어 민주당, 자유한국당, 바른정당, 정의당)의 19대 대통령 선거 공약을 분석하여 이주노동자 정책이 어떻게 전개될 것인지 예측했다. 연구 결과 이주노동자에 대한 정책이 언급되지 않은 정당이 두 곳이었으며, 나머지 두 정당 또한 현재의 정책을 유지하는 선이었다. 이는 이주노동자를 일시적 거주자로 인식하는 것이 가장 큰 원인일 것이다. 하지만 이들도 한국 사회의 구성원이자 보장받아야 할 인권의 소유자임을 주지하고 이들과 함께 살아갈 수 있는 방향의 정책 수립이 고려되어야 할 것이다.
국립공원은 세계 자연 보존 연맹(WWF)이 수립한 보호지역 관리 체계의 중요 유형 중 하나이며, 또한 자연 및 문화 유산의 효과적인 보호와 지속적인 이용을 실현하는 세계 각국의 관리 모델이다. 이러한 공원은 보호, 과학 연구, 교육, 레크리에이션 및 지역 개발을 비롯한 중요한 역할을 담당하다. 대용량 데이터의 배경 아래, 본 연구는 전 세계 연안 습지의 대표적인 대상인 중국 랴오하 국립공원을 사례 지역으로 삼아 파이썬 기술을 사용하여 중국의 주요 관광 OTA 사이트 중 하나인 망픈웨이 (Mafengwo), 셰어이(Gonglve), 큐난우(Chujingyou), 메이툰(Meituan) 및 대중점평넷(Dianping)의 관광객 여행기와 댓글을 데이터 소스로 수집하였다. 텍스트 시간 범위는 2015년부터 2022년까지이며, 총 2,998개의 댓글과 166,588개의 단어를 포함하다. ROST 콘텐츠 마이닝 및 Gephi 소프트웨어를 사용하여 랴오하 국립공원 방문객의 만족도, 인지 과정, 공선 네트워크, 감정 성향 등을 시각적 분석하였다. 결과는 다음과 같다. 야생 동물 및 식물 자원, 강과 바다가 결합 된 자연 경관, 습지 생태는 랴오하 국립공원 방문객의 인식에서 충분히 반영되었다. 방문객은 랴오하 국립공원에 대해 강한 긍정적인 감정을 가지고 있지만, 시설 서비스, 대중교육, 방문객 참여 경험 등에서 여전히 개선할 여지가 있다.
본 연구에서는 1km 고해상도 앙상블 신기후변화 시나리오(공통사회 경제경로 시나리오) 자료를 기반으로 하여 남한을 포함한 한반도 전체의 벼 기후생산성(CYP) 변화를 평가하였다. 이때, 기후변화 시나리오자료에서 제공하는 제한적인 변수를 활용하기 위해 일조시간을 대신하여 일사량을 이용하였다. 연구 결과에 따르면, 현재 기후에 비해 온난화된 미래 기후조건에서 CYPmax 값은 감소하고 최적출수일은 점차 늦춰지는 경향이 나타났다. 이는 고도가 높은 한반도 북동부의 산악 지역을 제외하고 모든 지역에서 나타나는 현상이며, 특히 온난화가 빠르게 진행되는 SSP585시나리오 일수록 더욱 뚜렷하게 나타났다. 이러한 결과는 낮은 배출 시나리오의 이점을 보여주는 동시에 온실 가스 배출을 제한하기 위해 더 많은 노력을 기울일 필요가 있음을 강조한다. 한편, CYPmax의 시계열에서 넓은 폭의 앙상블 스프레드가 나타났는데, 이는 단일모형 혹은 작은 수의 모형을 선택하였을 때 미래 변화 분석에 내재된 불확실성을 보여주며 앙상블 예측의 중요성을 보여준다. 본 연구를 통해 분석된 장기간의 기온 및 일사 조건의 변화에 따른 기후학적 벼 생산성 변화 및 불확실성에 대한 분석은 기후변화 대응을 위한 기초정보로써 가치가 있다.
이차전지 산업의 성장과 함께 이차전지의 생산량과 사용량의 급격한 증가가 예상되며, 이와 맞물려 생산 스크랩을 포함한 폐이차전지의 재활용에도 많은 관심과 노력이 이루어지고 있다. 그동안 폐이차전지 재활용은 양극재를 중심으로 많은 노력이 이루어졌지만, 핵심 광물의 공급망 확보와 재활용률 향상을 위해 음극재의 재활용에도 많은 관심이 기울이기 시작하였다. 음극재의 주성분인 흑연 분석을 위해 석탄의 함량을 측정하는 공업분석이 활용될 수 있지만, 기존의 석탄 분석에 활용되는 공업분석 방법은 블랙 매스의 구성 성분 간의 상호작용으로 인해 정확한 측정이 불가능하다. 이에 본 연구에서는 산소 분위기에서 950℃까지의 온도 상승에 따른 블랙 매스 각 성분의 열중량 변화를 측정하였다. 측정 결과 양극재의 경우에는 양극재에 포함된 바인더와 도전재의 산화에 의한 약 5%의 질량 감소 이외에는 질량 변화가 측정되지 않았으며, 음극재의 경우에는 약 2%의 바인더에 의한 질량 감소 이외에는 모두 고정 탄소에 의한 질량 감소로 측정되었다. 또한 블랙 매스에 함유될 수 있는 금속 전극(Al, Cu)들은 온도가 상승함에 따라 산화되어 질량이 증가하는 현상이 관찰되었다. 다양한 혼합 비율의 양극재/음극재 혼합 시료의 열중량 변화 측정 결과는 양극재와 음극재 각각의 열중량 변화를 통해 계산할 수 있는 예측값과 유사한 결과를 보여, 블랙 매스의 열중량 특성 변화를 통해 음극재의 함량 도출이 가능할 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 택배 이용자의 프라이버시 침해 경험이 프라이버시 심리와 행동에 미치는 영향을 조사하였다. 택배 이용자가 프라이버시 침해 경험을 가지고 있는가에 따라, 프라이버시 침해 사건에 대해 학습이 이루어지고, 인지가 형성되고, 감정이 형성되고, 행동이 나타난다. 이러한 택배 이용자의 프라이버시 심리의 변화 과정은 프라이버시 보호 행동 반응을 예측하는데 중요하다. 본 연구에서는 태도이론을 응용해 택배 이용자의 프라이버시 심리를 설명하기 위한 연구의 이론적 프레임워크를 개발하였다. 이 프레임워크에 기반해, 택배서비스 이용자의 프라이버시 침해 경험, 인지된 프라이버시 위험, 프라이버시 염려 (즉, 개인정보 오류에 따른 염려, 비인가된 이차 이용에 따른 염려, 개인정보 수집에 따른 염려, 부적절한 개인정보에 대한 접근 염려), 프라이버시 보호 행동의 관계를 분석하였다. 본 연구에서는 제안된 연구모델에 대해 택배서비스 이용 경험이 있는 사람들을 대상으로 설문조사를 하였고, SMART-PLS 구조방정식 소프트웨어를 이용해 실증분석을 하였다. 본 연구의 실증분석 결과는 택배 이용과정에서의 프라이버시 침해 경험, 프라이버시 위험, 프라이버시 염려, 그리고 프라이버시 보호 행동 사이에는 인과관계가 존재하는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 안전한 택배 서비스를 위한 프리이버시 보호 행동 연구에 유용한 이론적 시사점을 제공해 주었고, 더불어 보다 안전한 택배 비즈니스 모델 개발에 유용한 실무적 시사점을 제공해 주었다.
수중 소음 측정이 가능한 수동 소나에 수신된 선박 방사소음은 Detection of Envelope Modulation on Noise(DEMON) 분석으로 얻은 선박 정보를 사용하여 선박 식별과 분류가 가능하다. 하지만 낮은 신호대잡음비(Signal-to-Noise Ratio, SNR) 환경에서는 DEMON 그램 내 선박 정보가 담겨있는 표적 주파수선을 분석 및 파악하는데 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 낮은 SNR 환경에서 보다 정확한 표적 식별을 위해 딥러닝 기법 중 의미론적 분할을 사용하여 표적 주파수선들을 추출하는 연구를 수행하였다. SNR과 기본 주파수를 변경시키며 생성한 모의 DEMON 그램 데이터를 사용하여 의미론적 분할 모델인 U-Net, UNet++, DeepLabv3+를 학습 후 평가하였고, 학습된 모델들을 이용하여 캐나다 조지아 해협에서 측정한 선박 방사소음 데이터셋인 DeepShip으로 제작한 DEMON 그램 예측 성능을 비교하였다. 모의 DEMON 그램으로 학습된 모델을 평가한 결과 U-Net이 성능이 가장 높았으며, DeepShip으로 만든 DEMON 그램의 표적 주파수선을 어느 정도 추출할 수 있는 것을 확인하였다.
색도는 고추의 품질을 결정하는 중요한 요인으로, 색도 측정을 위해 high-performance liquid chromatography(HPLC), thin layer chromatography(TLC), ASTA-20 방법 등이 활용되고 있다. 특히 ASTA-20 방법은 간단하고 정확하게 다수의 시료에 대한 색도 분석을 수행할 수 있다는 장점 덕분에 주로 사용된다. 하지만 전처리 과정에 시간이 많이 소요되고 아세톤과 같은 폐시약이 발생한다. 따라서 본 연구에서는 ASTA-20 방법을 대체하기 위하여 Vis/NIR 초분광 분석법을 활용한 빠른 색도 분석법을 개발하고자 하였다. ASTA-20 방법과 Vis/NIR 초분광 분석법의 상관관계를 분석하기 위하여 총 488점 고춧가루의 색도를 두 가지 방법으로 측정하였다. 이후 무작위로 선발한 366개의 시료를 이용하여 Vis/NIR 초분광 분석법으로 측정한 값으로부터 ASTA 값을 예측하는 부분최소자승법(PLS) 모델을 확립하였다. 모델 개발에 활용하지 않은 122개 시료의 ASTA 값을 PLS 모델을 이용하여 예측하고, ASTA-20 방법으로 측정한 값과 비교해본 결과, 매우 유의성 있는 상관관계($R^2=0.88$)를 나타내 Vis/NIR 초분광 분석법의 신뢰도를 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구에서 개발한 간편하고 빠른 ASTA 값 측정 방법은 전처리 단계를 요구하지 않고, 30분 이내에 100개 시료에 대한 분석을 수행할 수 있어 다수의 고춧가루 색도를 빠르게 측정하는데 유용하게 사용될 것으로 기대한다.
본 연구는 학생들이 자각한 학습풍토 유형과 각 유형별 수준에 따라 전공분야에 대한 높은 몰입 수준에 미치는 요인들과 영향력을 분석하기 위해 전공분야 몰입수준과 학습풍토를 조사, 분석하여 표집집단의 주관적 인식 수준을 기술하고 이들 사이의 관계여부를 설명할 수 있는지 탐색하고자 경기, 대전, 충청지역에 소재하는 4개의 대학 치위생과에 재학 중인 431명을 대상으로 설문조사를 실시하여 분석한 결과는 다음과 같다. 1. 대학생들의 전공분야 몰입도는 표집대상의 특성을 보면 높은 몰입 수준 즉, 전공분야에 대한 헌신과 관심 학습 지속성이 높은 속성을 보이는 비율은 31.8%, 낮은 몰입 수준, 즉 전공분야에 대한 관심이 적고 전공에 대한 기대수준이 낮은 비율은 10.2%로 나타났다. 표집대상의 절반을 넘는 58.0%은 중간정도의 몰입수준을 보여준다. 2. 보건계열 학생들이 인식하고 있는 학습 풍토의 수준을 유형별로 살펴본 결과, 상호관계적 유형 88.6%, 목표지향성 63.8%, 체제유지 94.4%, 체제변화 87.2% 등 4가지 요인 모두 보통 수준으로 인식하고 있었다. 학년(p<.001)과 지역(p<.005)은 전공 몰입 수준에 대하여 매우 유의한 차이를 보여 주며, 학습풍토는 상호관계성(p<.001)과 체제변화 유형(p<.005)에서 인식 집단 간의 유의미한 차이를 보여준다. 3. 보건계열 대학생들은 자신들 주변의 학습풍토에 대하여 상호관계적 인식유형과 체제변화적 인식유형의 수준이 높고, 체제유지적 인식유형 수준이 낮을 때 전공에 대한 몰입도가 높을 것이라 예측할 수 있다. 또한 상호관계적 인식유형과 체제유지적 인식유형, 목표지향적 인식유형과 체제변화적 인식유형이 낮은 수준으로 결합되어질 경우에도 전공에 대한 몰입도가 높을 것이라 예측할 수 있다. 결론적으로 이러한 분석결과는 높은 수준의 몰입도는 명확한 직업관과 인생관 진로의식과 전문가로서의 자존감 등을 지속적으로 되어졌을 때 나타날 수 있으며, 상대적으로 목표의식이 명확한 대학생에게도 정서적 학습 환경과 풍토조성의 중요함을 보여준 실증적 연구라 볼 수 있다. 따라서 이번 연구의 결과로 치위생과 학생들이 인식한 학습풍토가 전공분야의 전문가로서 역량을 발휘하기 위해 필요한 몰입 수준에 영향을 미칠 수 있도록 학생, 교 강사, 학교행정, 학생지원 등의 대안마련에 중요한 단서로서 작용하게 하여 미래에 지역사회에서 역할 하는 전문가로서의 자세 배양에 도움이 될 것으로 사료된다.
최근 화상 회의, 화상 전화, 모바일 환경에서의 화상 통신, 얼굴 인식을 이용한 보안 시스템 등의 상업화에 힘입어 비디오에서의 얼굴 검출 및 추적 기술은 눈부신 발전을 이룩하였다. 또한, 얼굴 요소 검출은 요소 그 자체뿐 아니라 정화한 얼굴 영역 검출을 위한 필수 단계로서 중요한 연구 주제가 되고 있다. 그러나 영상에 나타난 복잡한 배경과 카메라 조작 및 조명에 의한 색상 왜곡 그리고 다양한 조명 조건 둥은 얼굴 검출 및 추적, 요소 검출에 있어 여전히 큰 장애가 되고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 실시간 화상 통신을 위한 새로운 얼굴 영역 검출 및 추적 알고리즘과 검출된 얼굴 영역에서 효과적으로 눈 영역을 검출할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 얼굴 검출 알고리즘은 복잡한 배경과 다양한 조명 조건에 관계없이 얼굴을 검출하고 추적하기 위해 웨이블릿 변환된 세 종류의 부 영역을 이용하여 얼굴 형판을 생성하고 웨이블릿 변환된 입력 영상과의 유사도를 측정하여 얼굴을 검출한다. 특히 다양한 조명 조건을 극복하기 위해 최소-최대 정규화와 히스토그램 평활화를 혼합 적용하여 매우 밝거나, 매우 어두운 영상에서의 얼굴 오 검출 및 놓침을 줄일 수 있었으며 세 가지 크기의 얼굴 형판을 이용함으로써 입력 영상에 존재하는 다양한 크기의 얼굴도 검출할 수 있었다. 또한 효과적인 얼굴 추적 알고리즘을 통해 다음 프레임에서의 얼굴 위치를 예측하고 예측된 얼굴 위치를 중심으로 탐색 영역을 정해 형판 정합을 수행함으로써 얼굴 검출률을 높이면서 수행 시간도 단축시킬 수 있었다. 수직, 수평방향 투영을 이용한 합리적인 눈 검출 알고리즘은 어두운 조명이나 부정확한 얼굴 영역에서도 만족스러운 결과를 보여주었다.26$이었으며, 점차 감소, 다시 증가하여 담금 10일에는 $3.42{\sim}3.69$이었다. 시험구별로는 KKR이 가장 낮았다. 총산은 담금 1일에 $0.29{\sim}0.82%$였으며 담금 6일에 $1.75{\sim}2.53%$로 최고값을 나타내었으며 그 후 감소하여 담금 10일에는 $1.61{\sim}2.34%$였다. 시험구간에는 KKR, SKR이 비교적 높은 값을 나타내었다. 무기질 함량은 발효기간이 경과할수록 증하였고 Ca는 $2.95{\sim}36.76$, Cu는 $0.01{\sim}0.14$, Fe는 $0.71{\sim}3.23$, K는 $110.89{\sim}517.33$, Mg는 $34.78{\sim}122.40$, Mn은 $0.56{\sim}5.98$, Na는 $0.19{\sim}14.36$, Zn은 $0.90{\sim}5.71ppm$을 나타내었으며, 시험구별로 보면 WNR, BNR구가 Na만 제외한 다른 무기성분 함량이 가장 높았다.O to reduce I/O cost by reusing data already present in the memory of other nodes. Finally, chunking and on-line compression mechanisms are included in both models. We demonstrate that we can obtain significantly high-performance
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[게시일 2004년 10월 1일]
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