본 연구에서는 대부분이 수조실험에 의한 추정되어 온 해중의 방파제나 호안 등의 연직벽체에 작용하는 undular 및 turbulent bore에 의한 단파파력을 수치적으로 추정하기 위하여 Navier-Stokes운동방정식에 수면형상의 추적에 VOF법(Hirt and Nichols, 1981)을 채용하고 있는 CADMAS-SURF(CDIT, 2001)를 적용한다. 적용에서는 소스코드를 본 연구의 목적에 부합하도록 일부 수정하였다. 얻어진 원수치데이터에는 급격한 파력의 증감을 나타내는 스파이크현상이 강하게 표현되었으며, 이에 수치필터를 적용하여 5Hz 이상의 고주파수성분을 필터링하였다. 수치해석결과의 신뢰성을 확보하기 위하여 Matsutomi(1991) 및 Ramsden(1996)의 수조실험결과와 비교 검토하였으며, 이로부터 매우 좋은 일치성과 유용성을 확인할수 있었고, 단파성지진해일의 작용하에 있는 구조물의 설계에 도입될 수 있을 것으로 판단된다. 그리고, 본 2차원수조내에서 단파의 변형을 수위의 시 공간변화로부터 추정함과 동시에 전파속도의 변화특성을 나타내었다. 단파의 전파속도는 전파과정에서 변화되는 것을 확인할 수 있었다.
목적: 본 연구는 만성폐쇄성폐질환(Chronic Obstructive Pulmonary Disease, COPD) 환자의 신체활동, 수면 장애, 건강관련 삶의 질 간의 관련성을 검정하기 위해 수행되었다. 방법: 본 연구는 COPD 환자의 증상관리중재연구의 사전 조사 자료를 이용한 서술적 조사연구이다. 성 조지 호흡기계 설문지, 국제신체활동 설문지, 만성폐쇄성 폐질환과 천식의 수면영향 설문지를 이용하여 6개의 병원에서 자료수집이 이루어 졌으며, 총 245명이 분석에 포함되었다. 대상자의 특성, 대상자의 신체활동, 수면장애, 건강관련 삶의 질의 수준 및 연구 개념간의 관련성을 확인하기 위해 서술적 통계, ANOVA, Pearson 상관분석, 회귀분석이 SPSS WIN 18.0 프로그램을 통해 이루어졌다. 결과: 대상자의 건강관련 삶의 질과 수면장애의 평균(표준편차)은 각각 36.04(19.43)과 14.33(6.20)이었다. 대상자의 32%가 비활동적인 것으로 나타났다. 다변량적 접근에서 수면장애가 심하고(β=.27), FEV1 % predicted가 낮고(β=-.23), 신체활동량이 적고(β=-.19), 가정의 총수입이 낮고(β=-.16), COPD 진단을 받은 지 5년 이상(β=.14)이 된 대상자들에게서 유의하게 삶의 질이 낮았다(R2=.34). 결론: 본 연구결과는 COPD 환자의 삶의 질 향상을 위한 중재방안으로 수면의 질 향상과 신체활동량 증진이 효과적일 수 있음을 제시하며 이들 중재프로그램의 효과검증이 추후 필요하다 하겠다.
보편적 인공지능교육의 필요성이 확대되고 직무 변화가 이루어지고 있는 현 시점에서, 가장 먼저 인공지능을 직무의 일부분으로 경험하게 되는 대학의 비전공자를 위한 인공지능 교양교육에 대한 연구 및 논의는 미흡한 실정이다. 비전공자 대상 인공지능 교육과정이 운영되고 있지만 주로 인공지능의 개념 및 원리에 대한 이론 중심의 교육으로 운영되고 있다. 비전공자 대상 인공지능에 대한 일반적인 개념을 이해하기 위해 체험학습을 병행하여 진행 할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 비전공자의 특성을 고려하여 학습에 흥미를 갖고, 인공지능 수업에 대한 부담감을 낮출 수 있는 난이도의 인공지능 체험교육 학습콘텐츠를 설계한 후 앱인벤터와 오렌지 인공지능 플랫폼을 활용한 체험 교육의 학습효과를 살펴보고자 한다. 팀 별 인공지능 관련 프로젝트 작성을 통해 수집된 학습관련 데이터와 설문조사 자료를 바탕으로 분석한 결과 인공지능 교육의 필요성에 대한 인식의 긍정적인 변화와 인공지능 리터러시 능력이 향상된 것으로 나타났다. 교수자에게는 인공지능 체험교육 학습을 위한 학습모형을 설계하는 데 기틀을 마련해 주는 계기가 될 것으로 기대한다.
이 연구는 리빙랩 기반 교육 프로그램의 효과를 메타분석을 통해 종합하기 위해 실시되었다. 자료 분석을 위해 리빙랩 기반 교육의 효과를 보고한 선행연구 7편을 선정하였다. 연구문제는 다음과 같다. 첫째, 리빙랩 기반 교육 프로그램의 전체 효과크기는 어떠한가? 이 때 전체 효과크기는 인지적 영역과 정의적 영역에 대한 효과를 의미한다. 둘째, 범주형 변수에 따른 리빙랩 기반 교육 프로그램의 효과크기는 어떠한가? 이 연구에서 범주형 변수는 연구 결과 특성, 연구 특성, 연구 설계 특성으로 구분하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 리빙랩 기반 교육의 전체 효과크기는 0.347로 나타났다. 둘째, 인지적 영역에 따른 효과크기는 지식정보처리 1.244, 의사소통능력 0.593, 문제해결능력 0.261, 창의성 0.26의 순으로 나타났다. 셋째, 교과 영역에 따른 효과크기는 전기전자 1.146, 기술가정 0.489, 인공지능 0.379, 실과 0.168의 순으로 나타났다. 넷째, 학교급에 따른 효과크기는 고등학교 1.058, 중학교 0.312, 초등학교 0.217의 순으로 나타났다. 다섯째, 학년에 따른 효과크기는 두 학년 이상을 통합하여 운영한 경우 0.295, 단일 학년 0.294의 순으로 나타났다.
Purpose - Southeast Asia has been the focus of Korea's foreign investment. Korea has been helping developing countries in Southeast Asia achieve economic growth and win-win cooperation through capital exports. FDI is an important channel for technology diffusion. However, the impact of FDI on the bias of technological progress in the host country is dependent on the host country's own endowment structure and capital-labor factor substitution elasticity. Therefore, the central issue of this paper is to accurately evaluate the impact of Korea's FDI to the four Southeast Asian countries in various industries on their bias of technological progress. Design/methodology - The paper uses macroeconomic data for Korea and four East Asian countries to estimate capital-labor factor elasticities of substitution using nonlinear, seemingly uncorrelated regressions (NLSUR). Then, the biased technological change index (BTCI) is calculated for each country. Finally, panel data analysis is used to explore the impact of Korean FDI in various industries in the four Southeast Asian countries on their own directed technological progress, and a robustness test is conducted. Findings - There is a substitution relationship between capital and labor factors based on their elasticity in Korea, Singapore and the Philippines. There is a complementary relationship between capital and labor factors in Indonesia and Malaysia. According to the BTCI, there is a trend toward labor-biased technological progress in all countries. Korean investments in manufacturing, wholesale and retail trade in the host country trigger capital-biased technological change in the host country; investments in the finance, insurance and information and communication sectors trigger labor-biased technological change. In addition, this paper also confirms that directed technological progress can enable cross-country transmission. Originality/value - The innovation of this paper lies in three aspects. First, we estimate the BTCI for five countries and explore the trend and situation of directed technological progress in each country from each country's own perspective. Second, we explore the impact of Korean FDI in the host country on the bias to its technological progress at the industry level. Second, we explore the impact of Korean FDI in various industries in the four Southeast Asian countries on the four countries' own directed technological progress from a national perspective. Finally, we propose corresponding countermeasures for technological progress from the perspective of inverse factor endowment. These innovative points not only expand the understanding of technological progress and cross-country technology transfer in East Asia but also provide practical references for policy-makers and business operators.
Pulse oximetry, a non-invasive technique for evaluating blood oxygen saturation, conventionally depends on isolated measurements, rendering it vulnerable to factors like illumination profile, spatial blood flow fluctuations, and skin pigmentation. Previous efforts to address these issues through imaging systems often employed red and near-infrared illuminations with distinct profiles, leading to inconsistent ratios of transmitted light and the potential for errors in calculating spatial oxygen saturation distributions. While an integrating sphere was recently utilized as an illumination source to achieve uniform red and near-infrared illumination profiles on the sample surface, its bulkiness presented practical challenges. In this work, we have enhanced the pulse oximetry imaging system by transitioning illumination from an integrating sphere to a multi-wavelength LED configuration. This adjustment ensures simultaneous emission of red and near-infrared light from the same position, creating a homogeneous illumination profile on the sample surface. This approach guarantees consistent patterns of red and near-infrared illuminations that are spatially uniform. The sustained ratio between transmitted red and near-infrared light across space enables precise calculation of the spatial distribution of oxygen saturation, making our pulse oximetry imaging system more compact and portable without compromising accuracy. Our work significantly contributes to obtaining spatial information on blood oxygen saturation, providing valuable insights into tissue oxygenation in peripheral regions.
본 연구에서는 시멘트 클링커 제조에 사용되는 탄산염 광물인 석회석(CaCO3)을 이산화탄소(CO2)가 결합되어 있지 않은 탈탄산 원료를 사용하여 제조 공정 중에 발생하는 이산화탄소(CO2)를 저감하고자 하는 연구로 다양한 산업부산물 중 폐콘크리트에 부착되어 있는 시멘트페이스트를 이용하고자 하였다. 폐콘크리트는 골재에 시멘트페이스트가 부착되어 있는 상태로 일반적인 파·분쇄 방법으로는 효율적으로 분리하지 못하며 원골재 손상없이 시멘트페이스트만을 벗겨내기 위하여 박리·마쇄방법이 유효하다. 박리·마쇄에 영향을 주는 인자로 박리·마쇄시간, 피분쇄물 종류, 피분쇄물양으로 선정하고 실험계획법을 통해 시멘트 크링커 원료로서 탈탄산된 CaO를 함유한 폐콘크리트 미분말 제조를 위한 최적 마쇄 실험 결과, 박리·마쇄시간 7분, 피분쇄물 종류 8mm, 피분쇄물양 0.6이 폐콘크리트 미분말 생산하는데 최적조건인 것을 알 수 있었으며 생산성에 따른 경제성을 고려할 때 피분쇄물의 크기가 크고 양을 많이 할 경우 박리·마쇄시간을 단축할 수 있을 것으로 판단된다.
정부는 2021년부터 다부처 연구개발사업으로 자율주행기술개발혁신사업을 추진해오고 있다. 해당 연구개발사업에서 개발되는 자율주행차와 서비스 기술은 추후 선정된 리빙랩 도시를 대상으로 일반인들에게 제공한다는 계획이다. 특히 서비스분야는 해당 서비스별 목적과 특성에 따라 안전하고 안정적인 서비스가 가능한 공간적 범위와 운행구간을 선정하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 향후 Level 4 수준의 자율주행서비스 제공 구역 설정 방법론을 개발하기 위한 기초 연구로서 기존 공개된 논문 및 관련 문헌조사를 통해 Level 4 수준의 자율주행서비스를 위한 정적인 ODD 구성요소를 재분류하고, 자율주행의 안전성에 미치는 공간적인 영향 요인에 대하여 Level 3 자율주행차 실제 주행데이터 및 공간정보분석 기법을 활용하여 분석하였다. 공간정보분석 기법을 통해 총 6개의 주행모드변경(제어권전환) 다발 지점이 도출되었고, 해당 지점의 중복된 정적인 ODD 구성요소 확인 결과 자율주행의 안전성에 영향을 미치는 요인은 횡단보도, 신호등, 교차로, 자전거 도로, 포켓차로, 주의 표지판, 중앙분리대로 나타났다. 이러한 공간정보분석을 통한 자율주행의 공간적 요인분석은 자율주행기술개발혁신사업의 리빙랩 도시뿐만 아니라 현재 확대·운영되고 있는 자율주행차 시범운행지구에서 자율주행서비스 운영지구 선정에도 기초연구로 활용될 것으로 기대한다.
인프라 구조물은 대부분 경제 성장기에 완공되었다. 이러한 인프라 구조물은 최근 들어 공용연수가 점차 증가하고 있어 노후 구조물의 비중이 점차 증가하고 있다. 이러한 노후 구조물은 설계 당시의 기능과 성능이 저하될 수 있고 안전사고로까지 이어질 수 있다. 이를 예방하기 위해서는 정확한 점검과 적절한 보수가 필수적이다. 이를 위해서는 우선 미세한 균열까지 정확히 탐지할 수 있도록 컴퓨터 비전과 딥러닝 기술에 수요가 증가하고 있다. 하지만 딥러닝 알고리즘은 다수의 학습 데이터가 있어야 한다. 특히 영상 내 균열의 위치를 표시한 라벨 영상은 필수적이다. 이러한 라벨 영상을 다수 확보하기 위해서는 많은 노동력과 시간이 필요한 실정이다. 이러한 비용을 절감하고 탐지 정확도를 높이기 위해서 본 연구에서는 mean teacher 방식의 학습 구조를 제안하였다. 이 학습 구조는 900장의 라벨 영상 데이터 세트와 3000장의 비라벨 영상 데이터 세트로 훈련되었다. 학습된 균열 탐지 신경망 모델은 300여장의 실험용 데이터 세트를 통해 평가되었고 탐지 정확도는 89.23%의 mean intersection over union과 89.12%의 F1 score를 기록하였다. 이 설험을 통해 지도학습과 비교하여 탐지 성능이 향상된 것을 확인하였다. 향후에 이러한 방법은 라벨 영상을 확보하는데 필요한 비용을 절감하는데 활용될 것으로 기대한다.
서울의 이미지에 큰 영향을 주는 한강 스카이라인에 관한 관심이 높아지며, 한강 주변 아파트 단지재건축 계획에서 스카이라인 형태에 대한 고려가 중요해지고 있다. 서울시는 한강 연접부 아파트 높이 제한 기준을 없애고 대상지 특성에 맞는 적절한 높이를 계획해 유연하고 창의적인 스카이라인을 유도하고 있다. 그러나 기존 스카이라인 분석 방법은 구체적인 스카이라인 속성과 수준을 고려하지 않아, 새로운 서울의 스카이라인 계획을 위한 구체적인 선호 스카이라인 형태 제시에 한계가 있다. 또한, 디지털 트윈 3D 모델링 프로그램의 발전에도 아직까지 선호 형태를 반영하면서 도시 스카이라인을 효과적으로 관리할 수 있는 프로그램은 일부에 불과하다. 따라서, 본 연구에서는 도시 스카이라인을 효과적으로 관리할 수 있는 디지털 트윈 3D 모델링 프로그램 개발에 기여하고자 선호되는 스카이라인 형태 결정에 각 속성의 중요성을 평가할 수 있는 컨조인트 분석을 활용한다. 한강을 따라 위치한 재개발 계획이 있거나 곧 재개발이 들어가는 압구정 아파트 단지를 대상으로 한 선호 스카이라인 분석을 통해 본 연구는 디지털 트윈 3D 모델링 프로그램 개발을 위한 선호 스카이라인 형태의 기준을 제안한다. 또한, 이 개발 과정에서 컨조인트 분석이 유용한 방법으로 활용될 수 있음을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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