VS30지도는 부지증폭을 나타내는 주요 변수로 임의의 부지에서 지반운동을 예측하는 ShakeMap의 핵심 변수로 사용된다. 하지만, 한반도의 지질특성과 지형특성을 고려하는 VS30지도는 아직 제시된 적이 없다. 이번 연구에서는 지질과 지형을 고려하는 VS30지도를 작성하기 위해 전단파 속도 주상도로부터 계산 또는 추정된 1,101개의 VS30과 한반도 광범위 지질, 지형정보 레이어를 수집하였다. 이러한 데이터와 일반선형회귀분석 방법을 사용하여 VS30 추정 모델을 개발하였다. 모델은 지질분류에 따라 매립지, 신생대 제4기 퇴적층, 중생대 그룹, 선캄브리아기와 해양층으로 구분된 후 지형정보의 함수로 제안되었다. 지도의 해상도는 기상청에서 기존에 진도추정을 위한 ShakeMap 구동에 사용하는 미국지질조사국(USGS)의 지도의 2배로 하였다. 그 결과, 프락시 기반 VS30지도의 대수로그 잔차의 표준편차는 0.233으로 USGS의 VS30 지도의 표준편차인 0.387보다 낮은 수치를 보인다. 본 연구에서 개발한 VS30지도를 사용한다면 ShakeMap의 불확실성이 줄어들 것으로 기대된다.
지상공간의 건설부지 부족 현상으로 인한 도심지 지하화가 진행되고 있으며, 이에 따른 건설부지의 정확한 지반특성 평가가 요구되고 있다. 본 논문에서는 지하공간을 활용한 복합플랜트 후보부지에 대한 지반특성 파악하고자 시추조사와 다양한 물리탐사 방법 중 지표 탐사인 탄성파 굴절법 탐사와 전기비저항 탐사를 수행하였다. 시추조사는 BH-1 ~ BH-9까지 총 9개 시추공에서 수행하였으며, 일정한 간격을 유지하여 각 공에서의 지하수위 및 지질구조의 수직분포 등에 대한 정보를 획득하였다. 탄성파 굴절법 탐사에서 각 지층의 구간별 속도 및 지층 두께를 측정하였으며, 전기비저항 탐사는 쌍극자 배열법을 이용하여 지층의 전기비저항 분포를 파악하였다. 시추조사 결과를 종합하여 대상지반의 토사층 분류 및 기반암선을 파악하였으며, 물리탐사 결과를 통해 파쇄대와 같은 이상대를 평가하였다. 본 논문은 시추조사와 물리탐사 기법을 활용하여 지하복합 플랜트 후보부지에 대한 지반특성 파악하였고, 향후 시추조사와 물리탐사를 병행하는 지반조사에 참고 자료로 쓰일 수 잇다는 점에서 의의가 있다.
해양경찰청에서는 연안사고를 예방하기 위해 주요 연안활동장소에 대한 위험도를 평가하여 이를 기반으로 순찰·관리하고 있으나, 연안사고 발생 증가 속도에 적절하게 대응하지 못하고 있다. 이는 연안활동 공간이 점차 확장됨에도 불구하고 관리·감독 인력은 확충되지 못하여 생기는 관리 공백으로 인한 안전관리의 사각지대가 발생하기 때문이다. 따라서 이를 해소하기 위해서는 현행 안전관리 체계를 점검.보완한 보다 효율적이고 실효성 있는 방안 마련이 요구된다. 특히 연안사고는 시간에 따른 이용자들의 활동 특성의 차이로 인해 사고요인 및 사고장소가 달리 나타나는 특징을 보인다. 연안사고 통계자료(2017~2021)를 분석한 결과, 주로 가족 단위의 여가활동이 빈번한 갯바위, 해수욕장, 해양의 경우 주간 사고발생 빈도가 높고, 음주, 방향상실, 자살로 인한 사고가 주로 발생하는 항포구, 갯벌, 교량의 경우에는 야간이 높은 것으로 나타났다. 또한 주중에 비해 이용객이 증가하는 주말의 사고빈도가 높았다. 이러한 경향은 연안활동장소의 위험도 평가 시 이용자의 시간적 활동 특성을 반드시 반영해야 함을 시사한다. 따라서 본 연구에서는 연안사고 사례를 기반으로 시간에 따른 연안활동 장소에 대한 사고 특성을 파악하고 이를 등급화하여 위험도를 평가할 수 있는 기준을 제시하였다. 제시된 평가 기준을 활용하여 시간에 따라 연안활동장소를 효율적으로 관리·감독함으로써 연안사고를 줄일 수 있는 기반을 마련할 수 있을 것으로 기대된다.
이 논문은 문법적 추론에서 유전자 알고리즘의 진화대상으로 테이블 표현(Tabular representation: TBL)을 이용한 문맥자유 문법(Context-free grammar: CFG)을 학습하는 기존의 방법을 개선하여 더 효율적인 결과를 얻은 그 방법과 실험 결과를 제시한다. 이 논문에서 소개하는 개선된 점은 두가지로, 첫째는 적합도 함수를 긍정과 부정의 예들에 대한 학습 평가를 동시에 반영하도록 수식을 개선하고 둘째는 긍정적 학습 예들로부터 생성된 TBL들에 대응되는 파티션(partition)들을 학습 문자열의 크기별로 분류하여 부류별 진화 과정을 진행하며 그 성공률에 따라 구성 비율을 조정하여 다음세대에 생존에 연계하는 학습 방법을 적용한다. 이 개선점들은 학습 예들의 크기에 따른 TBL의 크기가 여러 개체들 사이의 교배와 일반화 단계에서 복잡성과 어려움을 해결하여 기존 방법보다도 좋은 효율을 제공한다. 이 연구는 기존 방법에서 제안된 언어들로 실험하고 그 결과는 기존 방법보다 같은 성공률을 갖는 상태에서 학습 완성의 평균 세대수가 적게 걸리는 다소 빠른 세대속도의 결과를 보여준다. 앞으로 이 방법은 확장된(extended) CYK에 시도할 수 있으며 더 나아가 좀 더 복잡한 파싱 테이블(parsing table)에도 적용할 가능성을 제시한다.
현재 해양 미세플라스틱에 의한 해양 환경 오염문제가 국제적으로 심각하게 대두되고 있다. 이와 관련하여 본 연구에서는 휴대용 미세플라스틱 수거 장비의 경량화 개발을 위해 대한민국 전국 21개소 해안가에서의 미세플라스틱종류와개수를조사하였고, 미세플라스틱수거장비진공장비의내구성, 내부식성, 경량화를위해 CFRP(Carbon Fiber Reinforced Plastic), GFRP(Glass Fiber Reinforced Plastic), ABS(Acrylonitrile Butadiene Styrene copolymer), aluminum과 같은 다양한 소재를 적용하여 설계 및 해석을 수행하였다. 해안가에서의 시료 채취 및 분류결과 함덕해수욕장에서 미세플라스틱이 가장 많이 분포되어 있는 것을 확인하였고, 주로 폴리스타이렌(Polystyrene)의 미세플라스틱이 분포되어 있는 것으로 나타났다. 해안가 현장 조사를 통한 입자정보 분석과 전산유체해석을 통해 모래 및 불순물 등의 입자 유동속도 및 분포를 분석하였고, 이를 진공 본체 내부의 중요 부품인 싸이클론 장치의 구조해석에 적용하였다. 싸이클론 장치의 모래 및 불순물 흡입 시 발생되는 입자 충격을 고려한 구조해석 결과 CFRP, GFRP, aluminum, ABS의 순으로 구조적 안전성이 우수한 것으로 평가되었다. 경량화 측면으로는 싸이클론 장치에 aluminum 소재를 적용했을 때와 비교하여 CFRP는 53%, GFRP는 47%, ABS는 61%의 경량화가 가능한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 의료 영상 분석 분야에서 이용되고 있는 AI(Artificial Intelligence)기술을 문헌 검토를 통해 분석하였다. 문헌 검색은 중심어(keyword)를 사용하여 PubMed, ResearchGate, Google 및 Cochrane Review의 문헌 검색을 수행했다. 문헌 검색을 통해 114개의 초록을 검색하였고 그 중 16개의 중복된 것을 제외하고 98개의 초록을 검토했다. 검토된 문헌에서 AI가 응용되고 있는 분야는 분류(Classification), 국소화(Localization), 질병의 탐지(Detection), 질병의 분할(Segmentation), 합성 영상의 적합도(Fit degree) 등으로 나타났다. 기계학습(ML: Machine Learning)을 위한 모델은 특징 추출을 한 후 신경망의 네트워크에 특징 값을 입력하는 방식은 지양되는 것으로 나타났다. 그 대신에 신경망의 은닉층을 여러 개로 하는 심층학습(DL: Deep Learning) 방식으로 변화되고 있는 것으로 나타났다. 그 이유는 컴퓨터의 메모리 량의 증가와 계산속도의 향상, 빅 데이터의 구축 등으로 특징 추출을 DL 과정에서 처리하는 것으로 사료된다. AI를 이용한 의료영상의 분석을 의료에 적용하기 위해서는 의사의 역할이 중요하다. 의사는 AI 알고리즘의 예측을 해석하고 분석할 수 있어야 한다. 이러한 이해를 위해서는 현재 의사를 위한 추가 의학 교육 및 전문성 개발과 의대에 재학 중인 학습자를 위한 개정된 커리큘럼이 필요해 보인다.
급속한 모바일 기술의 발전과 네트워크 속도 향상은 다양한 서비스 형태로 생활의 편의를 제공하고 있으며 모바일 쇼핑몰에서도 예외는 아니다. 빅데이터를 활용한 맞춤 추천, AI 기반의 특화된 개인화 서비스 등을 활용하여 기업들은 판매촉진에 큰 노력을 하고 있으나, 대다수의 모바일 쇼핑몰에서는 상품에 대한 정보를 담고 있는 상세페이지의 정보 구성은 동일한 레이아웃 형태로 제공되고 있다. 이러한 맥락에서 본 연구는 모바일 상품 상세페이지의 콘텐츠 배열 및 레이아웃이 소비자 성향에 맞게 제공되어야 한다고 판단하여, Higgins의 조절초점이론(Regulatory Focus Theory)을 바탕으로 소비자의 성향을 분류하여 두 가지 레이아웃 배열의 상품 상세페이지를 구성하여 제시하였다. 콘텐츠 레이아웃 배열이 F-shaped 패턴으로 제시되었을 때 정돈감(Organizedness)으로 정보가 인지되고, Z-shaped 패턴으로 제시되었을 때 생생함(Vividness)으로 정보가 인지되어 소비자의 성향에 따라 제품 태도와 구매 의도에 영향을 받는지에 대하여 알아보고자 하였다. 결과적으로 예방초점 성향의 소비자들은 콘텐츠 레이아웃 구성이 통일감 있고 정돈감(Organizedness) 있는 형태의 레이아웃 배열에서, 향상초점 성향의 소비자들은 생생함(Vividness)이 느껴지는 자유로운 레이아웃 배열로 제시되었을 때 제품 태도 및 구매 의도에 긍정적인 영향을 받는 것을 확인하였다.
4차 산업혁명이 빠른 속도로 전개됨에 따라 대학이 생존하기 위한 조건으로 대학에 주어진 본질적 사명을 시스템 이론의 관점에서 재조명할 필요가 있다. 본 연구에서는 대학을 고등교육 서비스를 통해 고부가가치를 창출하는 5차 서비스 산업으로 규정하고, 경영학을 기반으로 한 다학제적(Multidisciplinary) 관점의 접근을 시도하되 특히 서비스 운영관리이론에 기초하여 이를 재조명함으로써 대학경영의 과학적 합리화를 위해 다양한 대학관계자에게 새롭고 참신한 시각을 제공하려고 시도하였다. 이를 위해 대학의 본질적 사명인 교육, 연구, 봉사를 제대로 수행하기 위한 교육조직, 연구조직, 봉사조직, 그리고 이들에 대한 지원조직의 성격을 분류하고 이들에 맞는 경영행위를 수행하기 위한 개념과 기법을 탐색하는 것이 본 연구의 일차적 목적이다. 또한, 학문적·실무적 관점에서 대학을 고등교육 서비스를 통해 고부가가치를 창출하는 5차 서비스 산업으로 규정한 뒤 경영학적 관점에서 새로운 접근을 시도하되 보다 구체적으로는 서비스 경영이론, 특히 서비스 운영관리이론에 기초하여 대학 행정을 재조명함으로써 대학경영의 과학적 합리화를 위한 새로운 관점과 수단을 제공하는 것, 나아가 대학 총장을 CEO의 관점에서 바라보는 최근의 한 경향을 반영하여 이를 학문적으로 체계화시켜보려는 것이 본 연구의 구체적인 목적이다. 이를 통해 새로운 환경변화에 대응할 수 있는 체계적이고 과학적인 대학경영조직의 이상형을 모색해보고자 하였다.
당뇨병의 주된 합병증 중 하나는 새로운 혈관 생성과 신경퇴화의 특징을 보이는 증식성 망막증이다. 당뇨병에서는 고혈당증, 저산소증과 부적절한 대사조절 능력이 혈관내피성장인자(vascular endothelial growth factor, VEGF)의 발현에 중요한 요인으로 제시되고 있다. 본 연구에서는 당뇨를 유발한 흰쥐에서 당뇨성 망막증에 대한 트레드밀 운동의 효과를 알아보고자 하였다. Sprague-Dawley계 흰쥐를 대조군, 운동군, 당뇨군, 당뇨운동군으로 분류하여 각 군당 8마리씩 배정하였다. 당뇨는 streptozotocin을 50 mg/kg의 용량으로 주사하여 유발하였다. 운동군은 분당 8 m의 속도로 하루 30분씩 주 5회, 총 12주 동안 트레드밀 운동을 실시하였다. 본 연구의 결과 당뇨쥐의 망막에서 phosphoinositide 3-kinase(PI3K), phospho-protein kinase B(pAkt), hypoxia inducible factor-1α(HIF-1α), 그리고 VEGF의 발현이 증가하였다. 트레드밀 운동은 PI3K/Akt 신호전달체계를 억제하여 HIF-1α의 발현과 VEGF의 발현을 감소시켰다. 본 실험 결과 트레드밀 운동은 망막의 새로운 혈관 생성을 억제함으로써 당뇨성 망막증의 진행을 억제하는데 효과적인 방안이 될 수 있을 것으로 생각된다.
의류산업은 대표적인 노동집약적인 산업 중 하나로 의류 제조의 기본 공정인 봉제 작업은 인력에 대한 의존도가 매우 높다. 의류 생산비용은 라인의 효율성에서 큰 영향을 받는데, 생산비용의 절감을 위해서는 생산 속도를 조절하여 라인의 균형 유지하는 것이 중요하다. 그러나, 현재 의류 생산라인에서 활용되고 있는 인력에 의한 생산 실적 집계 방식은 이를 위한 부수적인 인력의 소요 등으로 인한 추가 비용이 소요되어 중소기업들이 직접 적용하기 쉽지 않다. 완제품의 인력에 대한 의존도는 집계 시간의 추가 소요와 인적 오류가 크게 잠재되어 생산비용의 증가와 함께 효율성의 저하를 초래할 수 있다. 본 논문에서는 에너지 소비 데이터를 수집하고 이를 CNN (Convolutional Neural Network) 기법을 적용하여 분석함으로써 재봉 작업을 통하여 생산한 제품의 수량을 추적하고 자동으로 집계할 수 있는 봉제 작업 생산 추적 시스템을 제안한다. 개발된 시스템을 통하여 2종의 재봉 작업을 테스트 한 결과, 최대 98.6 %의 정확도를 보이며 재봉 작업을 감지할 수 있었다. 개발도상국에서 의류봉제산업은 매우 중요한 산업이나, 위에 언급한 문제들을 해결하기 위하여 고가의 첨단기술을 적용하는 등 많은 자본을 투입하는 것은 크게 제한된다. 적정 기술을 적용한 본 기술은 이러한 개발도상국의 의류산업에 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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