이 연구의 목적은 기술 교사에게 필요한 핵심역량의 요인을 추출하고, 추출된 역량요인에 대한 교육 요구도를 분석하여 교사 재교육 과정에서의 핵심역량의 적용의 방안을 탐색하고자 하였다. 이 연구는 문헌 고찰, 전문가 타당화, 교육요구도 분석 방법에 의하여 수행되었고, 기술 1급 정교사 연수에 참여한 기술교사가 대상이며, 92매가 최종 분석되었다. 자료의 분석은 SPSS 24를 활용하여 요인분석, 교육요구도, IPA 분석을 수행하였다. 교육 요구도가 높은 핵심역량 요인은 보리치 공식에 의한 산출점수와 IPA 분석에 의하여 선정하였다. 연구의 결과, 최우선적으로 도전, 기획능력, 의사결정능력, 이 미래지향, 지식재산 활용 능력, 의사소통 능력, 융합적 사고 등의 29개 요인이 선정되었다. 이 연구의 결론을 기초로 다음과 같이 제언한다. 초임 기술교사의 교육요구도가 높은 핵심역량을 중심으로 새로운 재교육 프로그램을 신설하는 것이다. 아울러 기존의 교사 재교육 프로그램에서 핵심역량을 방법론적으로 반영하는 전략이 필요하다. 그리고 향후 연구 과제로는 초임교사의 핵심역량 증진을 위한 프로그램 설계 및 교재개발연구, 그리고 프로그램의 적용에 따른 질적 양적 실험연구가 뒤따라야 할 것이다.
도로 터널의 주행은 시야의 제한으로 인해 유고상황이 발생한 후 2차 대형사고로 이어지기 쉽다. 따라서, 유고상황 발생 즉시, 상황을 자동 감지하여 신속히 초동대응이 이루어 져야 한다. 유고상황을 자동으로 감시할 수 있는 시스템은 기존에도 존재했지만, 폐합된 터널 내 열악 환경에서 촬영되는 CCTV 영상의 질적 한계로 인해 유고상황을 제대로 감지하지 못했다. 이러한 한계를 극복하기 위해 딥러닝을 기반으로 한 터널 영상유고 자동 감지 시스템을 개발하였으며, 지난 2017년 11월 딥러닝 객체 인식 네트워크에 대한 연구를 진행하여 우수한 객체인식 성능을 보인바 있다. 그러나 객체인식은 정지영상 기반으로 수행되므로 이동체의 이동방향과 속도를 알 수 없어, 정차 및 역주행 등 이동체의 이동특성에 따른 유고상황을 판단하기 힘들다. 본 논문에서는 객체인식으로 감지된 이동체의 객체정보를 기반으로 별도의 객체추적기법을 적용하여 이동체의 이동 특성을 자동으로 추적하는 프로세스를 제안하였다. 이를 통해 얻어진 이동체의 이동 방향과 속도 정보를 기반으로 정차 및 역주행을 판별하는 알고리즘을 개발하여 딥러닝 기반 터널 영상유고 자동감지 시스템을 완성하였다. 또한, 유고상황이 포함된 영상들에 대하여 유고상황 감지성능을 검증하였다. 검증 실험 결과, 화재, 정차와 역주행 상황에 대해서는 모두 100% 수준으로 완전한 유고상황 감지성능을 보였으나, 보행자 발생 상황에서는 78.5%로 상대적으로 낮은 성능을 보였다. 하지만, 향후 지속적인 영상유고 영상 빅데이터를 확장해 나가고 주기적인 재학습을 통해 유고상황에 대한 인지성능을 향상시켜 나갈 수 있을 것이다.
전 세계적으로 철도의 노후화 및 고속화 등으로 인한 열차탈선사고가 증가하고 있으며, 그로인한 인적 물적 피해가 증가하고 있는 실정이다. 특히 철도교량의 경우에는 가드레일 또는 방호벽 등을 설치하고 있으나, 이는 탈선열차차량(train body level)이 방호벽과 충돌함으로써 열차의 탈선운동을 억제하여 정지시키는데 목적이 있다. 이와 같은 차량에 의한 탈선방호는 인명피해 위험성 및 2차 피해발생 가능성이 높다. 그러므로 본 연구에서는 주행레일 사이에 일탈방호시설물(DCP, Derailment Containment Provision)을 설치하여, 차륜 또는 차축(wheel/bogie level)에서 탈선열차를 방호할 수 있는 시설물을 개발하였다. 또한, 기존 철도교량의 일탈방호성능을 확보할 수 있도록 DCP의 급속시공이 가능하도록 설계하였으며, 방호벽에 작용하는 충돌하중과 급곡선부에서의 관성력을 감소시킴으로써 일탈된 열차가 교량 밖으로의 전도 낙하방지 및 반대편 선로의 침입하는 것을 최소화 하고자 하였다. 본 논문에서는 LS-Dyna을 이용하여, 설계한 DCP의 열차 충돌위치 및 콘크리트 궤도 접합조건에 따른 거동에 대하여 해석적으로 변수연구를 수행하였다. 특히 접합조건은 접합재료의 물성치에 따라 끊어짐을 모사하는 Tiebreak contact과 완전 부착되었다고 가정하는 Perfect bond contact으로 나눠 해석적으로 검토하였다. DCP의 변위, 앵커 및 콘크리트의 응력, 변형률을 확인한 결과 Tiebreak contact이 실제 충돌하중에 대한 거동을 보다 유사하게 모사하는 것으로 판단하였다. 또한, 충돌위치에 따른 변위는 접합구간에서 가장 큰 변형이 발생하였으며, DCP 블록의 중앙에 충돌이 가해질 경우, 충돌하중이 가해지는 DCP 배면에서 휨 파괴가 발생하였다. 본 연구에서 수행한 충돌해석은 실제 충돌실험의 어려움에 의해 사전적으로 해석을 수행하였으며, 이를 바탕으로 DCP 앵커 설계변경은 필요할 것으로 판단된다.
본 연구는 디자인씽킹 기반 팀 프로젝트 학습이 간호대학생의 공감력 및 문제해결의 적극성에 미치는 효과를 검증하고 팀 프로젝트 학습 참여경험을 분석하였다. 연구설계는 단일집단 전후설계에 의한 원시실험연구로 대상자는 N대학교 간호학과 4학년 간호관리학실습 교과목 수강자 64명이었다. 디자인씽킹 기반의 팀 프로젝트 학습은 2주간의 임상실습 중 매주 5일, 1일 1시간 30분, 총 10회기를 실시하였다. 수집된 자료는 SPSS/WIN 22.0을 사용하여 paired t-test, Pearson's correlation coefficients로 분석하였으며, 팀 프로젝트 학습 참여경험은 내용분석을 하였다. 연구결과 디자인씽킹 기반 팀 프로젝트 학습 전과 후 대상자의 공감력(t=-2.94, p=.005)과 문제해결의 적극성(t=-6.23, p<.001)은 통계적으로 유의한 차이가 있었으며, 공감력과 문제해결의 적극성 간에는 유의한 양의 상관관계(r=.634, p<.001)가 있었다. 팀 학습 참여경험은 디자인씽킹, 공감, 문제해결능력, 비판적사고의 4개 주제로 범주화 되었다. 연구결과 디자인씽킹 기반 팀 프로젝트 학습은 고객의 욕구를 찾고, 정의하고, 문제의 해결안을 창출하는 과정에서 다양한 이해관계자 간 협업을 통해 문제에 대한 몰입도를 높이고 공감력을 발휘하는데 효과적인 교수학습 방법임을 알 수 있었다.
지진의 2차사고 중 화재 및 가스 폭발에 의한 사고는 아파트형 주거 형태와 대형 복합화 된 건물이 많은 도시 일수록 인명피해의 우려가 커지게 되고, 이를 방지하기 위하여 화재 방호 계통 스프링클러 시스템의 경우 내진 설계가 필수적으로 수행되어야 한다. 하지만 현재 일반적으로 사용하고 있는 화재 방호 계통 스프링클러 시스템 배관은 대부분 스테인리스 계열의 금속 파이프를 사용하고 있고 일부 특수 위치에서 합성수지 계열의 파이프를 사용하고 있어 진동 및 지진 등에 취약한 소재가 적용되고 있다. 이에 본 연구에서는 폴리에틸렌(Polyethylene, 이하 : PE)과 알루미늄(Aluminum, 이하 : Al)의 다층구조 복합관이 보유한 변위 흡수 유연성이 진동 환경과 지진 발생에 대한 내진 성능을 상승 시키는 특성으로 판단하였고, PE-Al-PE 복합관을 기존 스테인리스 관, PE관과 비교하여 내진 성능을 실험 하였다. 내진 특성은 스프링클러 파이프가 전달하는 진동의 양과 범위를 측정하면 진동에 대한 흡수 정도를 알 수 있고 이는 지진에 대하여 대상체가 자체적으로 진동을 감쇠하는 내진 특성 판단의 방법으로 횡 형 진동 측정법으로 발생한 진동의 최초 응답 변위에 대한 대수 감쇠율을 비교하여 파이프의 내진 특성을 확인하였다.
기상은 교통흐름, 운전자의 주행패턴, 교통사고 등 여러 방면에서 도로교통에 영향을 미치는 중요한 요인이다. 본 연구는 기상상황과 노면상태 사이의 관계에 초점을 맞추어 기계학습을 통해 도로의 노면상태를 추정하는 모델을 개발하였다. 노면 상태의 수집을 위해 실험 차량에 노면센서를 부착하여 '건조', '습윤', '젖음', 3가지 범주로 구분된 노면상태 정보를 수집하였고, 이를 추정하기 위한 변수로 도로의 기하구조 정보(곡률, 구배), 교통정보(교통량), 기상정보(강우량, 습도, 온도, 풍속)를 활용하였다. 노면 상태를 예측하기 위한 알고리즘으로는 다양한 기계학습 알고리즘이 검토되었으며, 그 중 가장 높은 정확도를 보인 'Random forest'를 기반으로 한 2단계 분류모형을 구축하였다. 총 16일의 실측 데이터 중 14일의 데이터를 모델을 학습하는 데 활용하였고, 2일의 데이터를 모형의 정확도를 검증하기 위해 사용하였다. 그 결과 81.74%의 검증 정확도를 가지는 노면상태 예측 모델을 구축하였다. 본 연구의 결과는 기상청에서 관측하는 기상정보로 도로의 노면상태를 추정할 수 있다는 가능성을 보여주며, 새로운 장비나 센서를 설치하지 않고도 기존의 기상 관측 정보와 교통정보 등을 활용하여 노면의 상태를 추정할 수 있음을 시사한다.
본 논문에서는 새로운 해양 방사선 자동 감시 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 다음과 같은 특징들을 가진다. 첫 번째로 NaI + PVT 혼합형 검출기를 사용함으로 반응속도가 빠르고 정밀분석이 가능하다. 두 번째로 섬광체형 센서에 온도보상 알고리즘을 적용함으로서 추가적인 냉각장치가 필요 없으며 시시각각 변화하는 해양환경에 안정적인 운영이 가능하다. 세 번째로 냉각장치가 필요 없으므로 전력소비량이 적어 태양열을 활용하여 전력의 안정적인 공급이 가능하므로 해양환경 관측부이에 설치 가능하다. 네 번째로 GPS 및 무선통신을 사용하여 측정지역에 대한 정확한 위치정보와 실시간 데이터 전송기능으로 주변국 등의 원전사고 등 발생 시 즉각적인 경보대응이 가능하다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과는 방사선 측정범위는 세계 최고 수준인 $5{\mu}Sv/h{\sim}15mSv/h$의 범위에서 측정이 되었고, 정확도는 ${\pm}8.1%$의 측정 불확도가 측정되어 국제 표준인 ${\pm}15%$ 이하에서 정상동작 됨이 확인되었다. 내환경등급(방수)은 IP67을 달성하였고, $-20{\sim}50^{\circ}C$ 동작온도에서 5% 이내로 변동률이 측정되어서 안정성이 확인되었다. 진동시험 후 측정값 변화율이 10% 이내로 측정되어서, 파도에 의한 해양환경에서 진동으로 인한 측정값의 변화가 없을 것으로 확인되었다.
자율주행 자동차 내 인포테인먼트(infotainment) 서비스에 대한 요구가 증가할 것으로 예측되면서 디스플레이 역할이 커질 것으로 기대되고 있다. 특히 센터페시아 디스플레이의 활용도가 증대될 것이라고 전망되며, 디스플레이의 크기 확대 및 위치 변화가 예상되기 때문에 사용자 경험 관점에서 연구가 선행되어야 한다. 하지만 자율주행 자동차 디스플레이의 크기 및 위치에 대해 사용자 의식을 파악한 연구는 미비한 실정이다. 본 논문에서는 자율주행 단계별로 센터페시아 디스플레이 크기 및 위치에 대한 선호도를 제시하는 것이며, 이를 위해 본 연구는 주행 시뮬레이터를 활용한 실험 후 설문조사 및 회상적 발성사고법(Retrospective Think-aloud)을 통한 인터뷰를 진행하였다. 조사 결과, 자율주행 2단계에서는 '상단 위치 가로형 디스플레이(12.5인치)'에 대한 선호도가 높게 나타났으며, 자율주행 3단계에서는 '세로형 디스플레이(17인치)'에 대한 선호도가 자율주행 2단계와 비교하여 통계적으로 유의미하게 높은 것으로 나타났다. 본 연구는 양산되지 않은 자율주행 자동차 디스플레이를 대상으로 주행 시뮬레이터를 활용하여 사용자의 선호도를 제시한 연구로 중요한 의미를 지닌다.
2015 개정 과학과 교육과정의 생명과학II 교과서에 수록된 탐구활동 유형을 추출하여 6개의 대단원과 5종의 출판사별로 비교 분석하였다. 탐구활동 유형 중 조사 토의 및 발표(IP)의 수가 많이 늘어난 것과 표현하기(EX)가 각 단원마다 수록되어 있다는 것은 2015 개정 교육과정에서 지향하는 교실 수업을 학생중심활동으로 전환하기에 충분한 것으로 해석할 수 있다. 실험 관찰, 모의 활동, 조사 토의 및 발표 등의 학생중심 활동 영역의 탐구활동 유형이 2009 개정 교육과정의 약 27% 정도를 차지한 것보다 증가한 약 41% 정도를 차지하였다. 그러나 여전히 자료 해석 유형이 가장 많기 때문에 앞으로 교과서 개발이 필요할 때 학생들의 창의성과 사고력을 신장시키기 위해서 자료 해석의 유형을 줄이고 모의 활동이나 표현하기의 유형이 더 늘어나도록 해야 할 것이다. 교사들은 생명공학 기술의 발전뿐만 아니라 교과서마다 각기 다른 다양한 과학 소재를 재구성한 후 학생들에게 활용하여 균형 잡힌 사고를 유도하고, 표현력, 창의력, 논리력, 비판적 사고력을 신장시키기 위한 노력이 필요하다.
후쿠시마 원전사고 이후 비상 배터리 시설에 대한 안전성 강화가 요구되면서 리튬 폴리머 배터리를 적용한 새로운 전원 공급장치가 국내에서 세계 최초로 제안되었다. 그러나 제안된 기술을 현장에 적용하기 위해서는 배터리 장치가 설치되는 랙 시스템의 내진 안전성이 요구된다. 본 연구에서는 세계 최초로 72시간 용량 확보를 위해 개발 된 리튬폴리머 배터리 장치를 대상으로 지진 발생 시 전원장치의 안전성을 확보하기 위해 설계 된 전원장치 스트링 및 랙 프레임에 대한 내진성능을 평가하고자 하였다. 실험 결과 1) 단위 랙 시스템의 공진대역은 9 Hz로서 지진하중 전 후의 고유진동수가 변하지 않음에 따라 설계지진하중에 대한 부재 및 부재간의 연결부에 대한 안전성을 확인할 수 있었다. 원전 설계기준 OBE와 SSE에서의 가속도 응답 결과 2) 스트링 제작에 의한 진동 저감 효과가 약 20%정도 보였으며, 3) OBE, SSE 조건에서의 내진시험 결과 랙 프레임 시스템은 설계지진에 대해 안전한 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서 제시한 랙 시스템은 요구 지진력에 대한 구조적 건전성이 입증되었으므로 원전 시설에 적용이 가능한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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