국내의 기계 및 설비관련 학과는 모든 산업의 기초가 되는 기계를 다루는 기술인이 반드시 알아야 할 기계관련 이론과 다양한 실기를 통해 산업현장에 필요한 전문직업인 양성에 교육 목표를 두고 있다. 또한 오늘날 첨단 기계 산업의 발달 및 다양화에 따라 생산 및 생산시설 관리, 제품 설계 및 제작, 엔지니어링 마케팅, 컴퓨터 하드웨어 및 소프트웨어 관련 업무를 충실히 담당할 중견 전문가 양성도 담당하고 있다. 기계 설비분야의 미래를 책임질 기계설비 전문인을 양성하기 위해 기계 및 설비관련 학과는 2009년 현재 전국의 13개 대학에서 다양한 커리큘럼을 통해 배출하고 있다. 본지는 지난 3월호부터 전국의 기계 및 설비관련 학과를 소개한다.
국내의 기계 및 설비관련 학과는 모든 산업의 기초가 되는 기계를 다루는 기술인이 반드시 알아야 할 기계관련 이론과 다양한 실기를 통해 산업현장에 필요한 전문직업인 양성에 교육 목표를 두고 있다. 또한 오늘날 첨단 기계 산업의 발달 및 다양화에 따라 생산 및 생산시설 관리, 제품 설계 및 제작, 엔지니어링 마케팅, 컴퓨터 하드웨어 및 소프트웨어 관련 업무를 충실히 담당할 중견 전문가 양성도 담당하고 있다. 기계 설비분야의 미래를 책임질 기계설비 전문인을 양성하기 위해 기계 및 설비관련 학과는 2010년 현재 전국의 13개 대학에서 다양한 커리큘럼을 통해 배출하고 있다. 본지는 지난해 3월호부터 전국의 기계 및 설비관련 학과를 소개하고 있다.
국내의 기계 및 설비관련 학과는 모든 산업의 기초가 되는 기계를 다루는 기술인이 반드시 알아야 할 기계관련 이론과 다양한 실기를 통해 산업현장에 필요한 전문직업인 양성에 교육 목표를 두고 있다. 또한 오늘날 첨단 기계 산업의 발달 및 다양화에 따라 생산 및 생산시설 관리, 제품 설계 및 제작, 엔지니어링 마케팅, 컴퓨터 하드웨어 및 소프트웨어 관련 업무를 충실히 담당할 중견 전문가 양성도 담당하고 있다. 기계 설비분야의 미래를 책임질 기계설비 전문인을 양성하기 위해 기계 및 설비관련 학과는 2009년 현재 전국의 13개 대학에서 다양한 커리큘럼을 통해 배출하고 있다. 본지는 지난 3월호부터 전국의 기계 및 설비관련 학과를 소개한다.
글로벌 시장에서의 급변하는 제품 개발 환경과 그에 따른 신속한 고객대응에 대한 제조 전략의 변화가 전 세계적인 이슈가 되고 있다. 결국, 차별화 된 다양한 상품의 시장 공략은 제조업의 핵심전략으로 대두되었고, 이로 인한 지식 기반의 제품개발 체제 확립 및 개발 전문가 사이에 효율적인 정보 교환을 위한 협업 프레임워크의 필요성이 급증하고 있다. 특히, 인터넷과 IT 기술의 발전은 이러한 제조 환경 변화 및 필요성 등과 접목이 되면서, e-Business 환경에서의 글로벌 분산 제조 환경 구축이라는 목표를 구현하기 위해 선진국을 중심으로 연구가 활발하게 진행되고 있는 실정이다.(중략)
국내의 기계 및 설비관련 학과는 모든 산업의 기초가 되는 기계를 다루는 기술인이 반드시 알아야 할 기계관련 이론과 다양한 실기를 통해 산업현장에 필요한 전문직업인 양성에 교육 목표를 두고 있다. 또한 오늘날 첨단 기계 산업의 발달 및 다양화에 따라 생산 및 생산시설 관리, 제품 설계 및 제작, 엔지니어링 마케팅, 컴퓨터 하드웨어 및 소프트웨어 관련 업무를 충실히 담당할 중견 전문가 양성도 담당하고 있다. 기계 설비분야의 미래를 책임질 기계설비 전문인을 양성하기 위해 기계 및 설비관련 학과는 2009년 현재 전국의 13개 대학에서 다양한 커리큘럼을 통해 배출하고 있다. 본지는 지난 3월호부터 전국의 기계 및 설비관련 학과를 소개한다.
최근 인공지능 교육을 위한 다양한 플랫폼과 컨텐츠가 개발되고 있지만, 초등 저학년 학습자를 위한 인공지능 교육 프로그램은 미비한 상황이다. 이에 본 연구는 초등학교 저학년 학습자를 위한 인공지능 교육 프로그램을 개발하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 노벨 엔지니어링 기법을 활용하여 교육 프로그램을 설계하였고 전문가 타당도 검사로 타당도를 검증하였다. 그 결과 한글 해득 과정 중인 저학년 학습자 수준을 고려하여 문자 언어보다는 음성 언어를 기반으로 한 프로그램을 구성하고, 교과 간 통합으로 교육 시수를 확보할 필요가 있었다. 이를 반영하여 정보 교과가 별도로 신설되어 있지 않은 초등 저학년의 교육과정을 고려하여 국어, 수학, 통합 교과와 융합하여 인공지능 교육 프로그램을 설계하였다. 노벨 엔지니어링은 그동안 소프트웨어 교육을 위한 다양한 융합교육 연구사례가 있었고 그 효과가 검증되었다. 학습의 풍부한 맥락을 제공하여 주는 노벨 엔지니어링을 통해 초등 저학년을 위한 인공지능교육의 새로운 방향성을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.
건물의 고층화와 규모의 증가로 인해 프로젝트 설계단계에서의 시공성을 반영한 엔지니어링 기술의 중요성이 점점 커지고 있다. 특히, 설계단계에서의 가설작업을 위한 설비, 장비 및 공법과 관련된 엔지니어링 기술적용의 노력은 시공성 및 프로젝트 성과 향상에 크게 기여할 수 있다. 이에 본 연구에서는 고층 건축공사의 시공성 향상을 위하여 가설공사를 중심으로 설계단계에 요구되는 시공엔지니어링 업무를 도출하고자 하였다. 우선, 문헌고찰과 전문가 집단면접을 통해 27개의 예비 업무를 도출하였으며, 그 후 설문조사를 통하여 각 업무의 필요성 및 중요도를 분석하였다. 분석 결과, 골조공사 및 양중장비 계획과 관련된 대부분의 업무가 상대적으로 중요한 것으로 분석되었다. 마지막으로 요인분석을 통해 21개의 엔지니어링 업무를 선정하였으며, 이들 업무는 크게 1)골조공사 및 측량/동선계획, 2)양중 및 콘크리트 압송계획, 3)공간구획계획, 4)용수계획, 5)가설건물 및 전력/조명계획의 5개 요인으로 분류되었다. 본 연구의 결과는 설계단계에서 시공엔지니어링 업무를 효과적으로 반영할 수 있는 프로세스 수립을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.
기존 공학교육 모델은 기업들로부터 만족을 얻지못하고 있다. 본 논문은 이를 극복할 수 있는 새로운 공학교육모델, 엔지니어링 하우스 교육모델을 제안하고 있다. 엔지니어링 하우스는 3개의 공간으로 구성되어 있다. 세 가지는 교육, 연구, 기업지원공간 등이다. 무엇보다도 교육공간이 가장 중요하다. 우리는 이 공간을 기반으로 학부생에게 실용기술을 교육하고자 하였다. 특히 기업의 전문가가 학부교육에 참여하게 된다. 학부교육에 참여하는 기업들은 연구도 공동으로 진행하게 되는데, EH를 공동으로 관리하는 $2{\sim}3$명의 교수와 산학협력하게 된다. 이 과정은 학생, 교수, 기업인 모두가 공동으로 참여하게 된다는 것이다. 그리고 EH내 모든 시설은 기업인에 개방되어 있고, 학생들도 기업과의 협력 중에 이들 장비 사용법을 배우게 되고 취업으로도 연계되는 장점도 있다. 즉 EH는 산학협력 기반위에 교육과 취업이 연계되는 모델인 것이다. 새로운 교육모델은 산학협력에 기반을 두고 학부생을 기업맞춤형으로 교육할 수 있는 좋은 프로그램이 될 것으로 기대하고 있다.
국내 건설시장의 침체가 예상되는 상황에서 지속적으로 국내 중소엔지니어링 기업의 해외시장으로의 진출을 지원하기 위해 해외건설엔지니어링 정보시스템(OVICE)이 운영되고 있다. 이에 본 연구에서는 기존 연구를 통해 수행된 전문가 설문조사를 통한 필요정보 우선순위와 정보시스템 사용자 통계를 비교하여 정보시스템의 정보제공 방향성을 제시하여 정보서비스 품질을 높이고자 하였다. 정보시스템의 이용 통계 분석에 있어서, 우선순위를 매기기 힘든 통계분석의 효율성을 높이기 위해 K-means Clustering 기법을 분석에 활용하였다. 그 결과 기존 설문결과와 정보시스템 이용 통계의 차이를 분석하여 정보시스템의 정보제공에서의 보완점과 함께 설문조사 과정에서 부각되지 않았던 중요한 콘텐츠를 찾아낼 수 있었다.
18년 물관리일원화 이후 인프라와 사람 중심으로부터 자연과 인간의 조화를 위한 환경·생태계의 자연성 회복으로의 물관리 패러다임 전환이 빠르게 이루어지고 있으며, 대규모 국책사업이후의 하천 관리에 있어서도 기존의 이수, 치수, 환경이라는 단순한 기능적 구분을 벗어나 보다 근본적이고 장기적인 대국민 서비스로의 전환을 도모하고 있다. 또한, ICBAM 등으로 정의되는 4차산업혁명 기반 기술의 접목이 거의 대부분의 분야에서 이루어지고 있는 것을 실질적으로 체감하는 시기가 도래하였다. 그러나, 하천 및 수자원 관리분야에서의 기술은 근대 엔지니어링의 기초가 되는 수로 건설 등으로부터 시발되어 사실상 가장 앞선 과학적 진보의 토대를 갖추었으나 최근의 기술적 트렌드를 잘 추종하지 못하는 것처럼 비추어 지는 것이 사실이다. 주된 이유로서 기후변화라는 광범위하고 장기적인 입력요소를 가진 하천관리 시스템의 특성상 불확실성의 추정 및 즉각적인 응답이 어려운 부분이 분명히 존재하지만, 실질적으로 여전히 해소되지 않는 부분은 하천의 기초자료 수집에 대한 효율성과 신뢰도가 낮은 것이라고 하겠다. 또한, 유역으로부터 댐-다기능보-하천으로 이어지는 의사결정을 위한 다양한 형태의 자료로부터 적절한 정보를 수집하는 체계(거버넌스의 문제이자 기술적/재정적 한계)가 확립되지 않은 점도 고려해야 할 것이다. 본 연구에서는 인공지능을 활용한 하천의 유량 예측 등을 위해 필요한 수자원 기초데이터의 근원적인 수집 및 관리상의 문제점에 대해서 검토하고자 하였으며, ARIMA, Kalman Filtering, MA 및 복합기법을 통한 자료처리 기법을 적용하여 상황에 맞게 오차 및 불확실성의 저감을 위한 방안을 찾고자 하였다. 또한, 이용자 중심의 하천 관리에 근접한다고 볼 수 있는 스마트워터시티 개념에서의 바람직한 하천관리 기법에 대해서 논의하고, 관련하여 근자에 개발한 하천의 물리적 해석 도구들에 대해서 적용 사례를 검토한다. 마지막으로, 지식기반의 하천관리 의사결정 플랫폼 개발을 위해서 기존의 기계학습을 통한 자동화된 의사결정에 부가하여 전문가와 시스템이 상호작용을 통해서 AI를 학습시켜 결정한 사항을 전문가의 의사결정에 참고하는 MCRDR기법의 적용의 적용 가능성과 도입 방향에 대해서 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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