• 한국작물학회지
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• 제64권3호
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• pp.246-268
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• 2019

Soybean [Glycine max (L.) Merr.] is a species of legume native to East Asia. The interactions between climatic conditions and genetic characteristics are known to affect the agricultural performance of soybean. Therefore, the present investigation was conducted to identify the main elements affecting the agricultural performances of 11 soybean varieties/lines from China [Harbin ($45^{\circ}12^{\prime}N$), Yanji ($42^{\circ}53^{\prime}N$), Dalian ($39^{\circ}30^{\prime}N$), Qingdao ($36^{\circ}26^{\prime}N$)] and the Republic of Korea [Suwon ($37^{\circ}16^{\prime}N$), and Jeonju ($35^{\circ}49^{\prime}N$)]. The days to flowering (DTF) of soybeans with the e1-nf and e1-as alleles and the E1e2e3e4 genotype, except in 'Keumgangkong', 'Tawonkong', and 'Duyoukong', were relatively short compared to those of soybeans with other alleles. Although DTF of the soybeans was highly correlated with all climatic conditions [negative: precipitation, average temperature (AVT), accumulated temperature; positive: day-length (DL)], days to maturity and 100-seed weight of the soybeans showed no significant correlation with any climatic conditions. The soybeans with a dominant Dt1 allele, except 'Tawonkong', had the longest stem length (STL). Moreover, STL of the soybeans grown in the test fields showed a positive correlation with only DL; however, the results of our chamber test that was conducted to complement the field tests showed that STL of soybean was positively affected by AVT and DL. Although soybean yield (YLD) showed positive correlations with latitude and DL (except L62-667, OT89-5, and OT89-6), the response of YLD to the climatic conditions was cultivar-specific. Our results show that DTF and STL of soybeans grown in six different latitudes are highly affected by DL, and AVT and genetic characteristic also affect DTF and STL.

• 한국과학예술포럼
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• 제37권5호
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• pp.239-248
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• 2019

본 연구는 현재 목공예품 제작 시 사용성이 편하고 경제적이라는 이유로 합성 PVAc계 접착제가 주로 사용된다. 본 연구는 합성 PVAc계 접착제의 단점 중 작업자나 사용자에게 미치는 인체 안정성과 환경 유해성 등에 대한 문제점을 개선해보고자 하는 연구에서 시작되었다. 본 연구의 목적은 이러한 문제점이 대두되기 시작하면서 친환경에 대한 사회적 관심이 증대되고 수요도 급격히 증가되고 있는 상황으로 천연 접착제에 대한 연구를 통해 친환경 접착제를 개발하는 것이다. 따라서 본 논문은 목공예용 천연 접착제의 개발을 위해 천연 접착 소재인 셀룰로오스계 목재 추출물을 이용해 목공예용 천연 접착제를 개발하기 위한 기반 연구를 시도하였다. 연구결과 및 내용은 다음과 같다. 첫째, 목공예용 천연 접착제 개발을 위한 기반 물성인 접착 강도에서 기존 재료 보다 약 0.2 ~ 4 배 증진된 효과를 보여주었으며, 기존 재료와 유사하거나 안정적인 pH 값을 확인하였다. 또한 우수한 가역성을 나타내어 목공예용 접착제로서의 기초적인 물성은 확인되었으며, 자외선 열화에 대한 내구성도 약 1.5 ~ 8.5 배 우수한 결과값을 확인하였다. 이러한 연구결과를 바탕으로 셀룰로오스계 목재 추출물의 정제 기술 개발과 기능성 부여를 통한 접착강도, 항균성, 보존성 등에 대한 지속적인 연구가 이루어진다면 기존에 사용되어온 재료에 비해 성능이 개선된 목공예용 천연 접착제가 개발될 수 있을 것으로 기대한다.

• 직업교육연구
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• 제35권6호
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• pp.85-112
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• 2016

이 연구는 2000년부터 2015년까지 평생 직업교육훈련 분야에 게재된 학술논문을 바탕으로 연구자 간의 협력관계 및 네트워크 구조를 살펴보는 데 목적이 있다. 이를 위해 평생 직업교육훈련 분야의 대표적인 학술지인 "평생교육학연구", "직업교육연구", "고용직업능력개발연구"의 연구자 간 사회적 관계와 학술적 영향력의 특성에 대해 파악하고자 NetMiner 4.0을 활용하여 공저자 네트워크 분석을 실시하였다. 분석 결과, 평생 직업교육훈련 분야의 연구 생산성은 멱함수의 형태를 나타내고, 세부 연구 집단이라고 할 수 있는 컴포넌트들이 존재하며 이 네트워크 구조는 좁은 세상의 특성을 나타내고 있었다. 또한 중심성 분석을 통해 연결정도 중심성이 높은 저자는 공동저자로서 다른 연구자들과의 정보 획득과 교류가 활발하여 네트워크상에서 중추적인 역할을 수행하고, 매개 중심성이 높은 저자는 구성원들 사이를 매개해주는 브로커 역할을 하여 여러 집단의 지식과 정보를 전달해주는 통로의 역할을 하고 있음을 알 수 있었다. 과거에 비해 공저자 활동의 증가는 평생 직업교육훈련 분야 연구자 간의 연구협력 기회 및 발전에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 해석된다. 그러나 소수의 저자를 중심으로 한 네트워크를 넘어서 다양한 연구자들이 지속적인 연구 생태계를 구성하여 공동연구를 수행하는 성과로 이어지기를 기대한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.359-369
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• 2019

본 연구는 소극장 여건에 맞는 영상 솔루션 구성 및 활용방안을 제안하고자 하였다. 맵핑 서버로 밀루민을 선택했는데 이는 프로젝터를 4대 이상 사용하기 어렵고 제작 예산이 적은 소극장의 환경을 반영한 것이다. 미디어 서버의 장단점을 비교하여 제작요건에 적합한 서버를 선택하도록 했으며, 맵핑 프로그래머가 작품의 분석단계부터 참여하여 예술성과 효율성을 높이는 방안을 제시하였다. 뮤지컬 <트레이스 유(2018)>를 토대로 작품의 발단, 전개, 위기, 절정, 반전에 사용된 영상의 변화와 제공된 내러티브의 관계를 분석하였다. 전문가 그룹 인터뷰를 통해 위 내용을 검증했다. 그 결과 밀루민의 경제성에 64.3%, 맵핑 프로그래머의 분석과정 참여에 따른 효율성에 85.8%가 긍정적인 평가를 했다. 영상의 비주얼 모티브를 묻는 질문에 음악적 변화, 가사, 배우의 행동, 대사 순으로 선호했다. 소극장 영상은 플롯의 전환점, 인물의 감정, 서브플롯, 반전과 관련이 있음을 확인했으며 이는 소극장 영상의 모티브는 드라마의 개연성을 떠나서는 생각할 수 없음을 함의하고 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.565-572
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• 2019

과학기술 정부출연연구소(출연연)는 정부출연금으로 운영되는 공공 연구기관으로서 우리나라 산업발전 및 과학기술을 선도해왔다. 로버트 레버링은 '일하기 좋은 훌륭한 일터(Great Place to Work; GPTW)'를 본인이 고안한 신뢰지수(Trust Index)로 측정하여 매년 'Fortune 100대 GPTW'를 선정하고 있다. 본 연구의 목적은 GPTW 신뢰지수 5개 요소인 믿음, 존중, 공정성, 동료애, 자부심간의 영향 관계를 분석하고 이들이 GPTW 인식에 어떠한 영향을 미치는 지를 실증 분석하는 것이다. 또한 GPTW 신뢰지수가 'Fortune 100대 GPTW' 선정기준으로 타당한지도 간접적으로 증명하고자 한다. 본 연구는 K 출연연 구성원 262명이 응답한 설문을 분석에 활용하였으며, 수집된 자료의 통계처리는 Smart PLS 2.0과 SPSS 18 프로그램을 활용하였다. 연구결과 믿음은 자부심에, 존중은 자부심과 동료애에, 공정성은 동료애에, 동료애는 자부심에 각각 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 자부심과 동료애는 구성원이 속한 조직이 GPTW라는 인식에 정(+)의 영향을 미치고 있는 것으로 나타남으로써 로버트 레버링의 신뢰지수가 GPTW 선정지표로서 타당하다는 것을 간접적으로 증명했다. 본 연구는 출연연 구성원들이 인식하는 5개 GPTW 신뢰지수 요소들 간 영향관계를 처음으로 실증분석 했다는 데 큰 의미가 있다. 본 연구는 출연연의 조직성과를 높이기 위해서는 서로 신뢰하고 존중하고 동료애를 발휘하여 자부심을 높여야 한다는 시사점을 제공하고 있다.

• 한국음향학회지
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• 제37권6호
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• pp.396-403
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• 2018

본 논문에서는 쾌적한 운전 환경을 제공하기 위해 자동차 시트를 냉각시키기 위한 고성능 및 저소음 원심팬을 개발하였다. 먼저 팬 성능 테스터 및 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics, CFD) 시뮬레이션을 이용하여 기존 팬 장치의 유동 특성을 분석하였다. 예측한 유동장 분석을 통하여 팬 허브 팁 근처의 와류 및 팬 허브 상단의 정체된 유동 현상이 관측되었다. 이러한 와류 및 정체 유동을 줄이기 위해 두 가지 설계 요소를 고안하였다. 첫째, 팬 날개와 팬 하우징 최소 간극(cut-off)를 증가시켜 난류강도를 줄이고 그 결과로 전체적인 음압 레벨을 줄이고자 하였다. 둘째, 허브 형상은 정체 유동을 줄이기 위해 형상을 변경하였다. 제안된 설계의 타당성을 수치해석을 통해 확인하였다. 수치해석결과를 바탕으로 프로토타입을 제작하고 팬 테스터에서 측정한 성능 곡선(P-Q curve)과 반무향실에서 측정한 음압 레벨의 분석을 통해서 유동과 소음 성능의 향상을 확인하였다.

• 한국해양공학회지
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• 제33권4호
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• pp.350-357
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• 2019

The development of marine technology is expected to increase the demand for marine plants because of increasing oil prices. Therefore, there is also expected to be an increase in the demand for cylindrical structures such as URF (umbilical, riser, flowline) structures and spars, which are used operating in various seas. However, a cylindrical structure experiences vortex induced motion (VIM) in a current. In particular, for risers and umbilicals, it is important to identify the characteristics of the VIM because interference between structures can occur. In addition, various studies have been conducted to reduce VIM because it is the cause of fatigue damage to structures. The helical strake, which was developed for VIM reduction, has an excellent VIM reduction performance, but is difficult to install on structures and has a negative effect on heave motion. Therefore, the purpose of this study was to supplement the shortcomings of the helical strake and develop a high-performance reduction device. In the reduction device developed in this study, a string is placed around the structure inside the flow, causing vibration. The vibration of this string causes a small turbulence in the flow field, reducing the VIM effect on the structure. Finally, in this study, the 2-DOF motion characteristics of models without a suppression device, models with a helical strake, and models with a string were investigated, and their reduction performances were compared through model tests.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제58권2호
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• pp.283-298
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• 2019

초등학교 교육과정에 포함된 측정 속성 가운데 둘레와 넓이, 겉넓이와 부피는 5, 6학년에서 집중적으로 다루어진다. 그러나 이 영역에서 학생들의 수행능력이 어느 정도가 되며 어떤 문제가 있는지에 대해서는 알려진 바가 많지 않다. 이 연구는 평면도형의 둘레와 넓이, 입체도형의 겉넓이와 부피에 대한 초등학교 6학년 학생들의 이해 정도를 진단하고, 각 요소별 수행 능력을 비교 분석하여 차후 수학 교과서 개발 및 측정 영역 지도를 위한 시사점을 도출하고자 하였다. 이를 위해 둘레, 넓이, 겉넓이, 부피, 둘레와 넓이의 관계, 겉넓이와 부피의 관계에 관련된 문항을 구성하여 6학년 학생 95명을 대상으로 수행 능력을 분석하였다. 분석결과 초등학교 6학년들의 수행능력이 둘레, 겉넓이, 둘레와 넓이의 관계, 겉넓이와 부피의 관계 영역에서 특히 낮은 것으로 드러났다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 둘레와 넓이, 겉넓이와 부피 개념의 도입 순서와 지도 방법, 지도 순서 등에 대한 몇 가지 아이디어를 제안하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.105-111
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• 2019

인공지능, 빅데이터, 자율주행 등 4차 산업혁명시대를 이끄는 핵심기술은 컴퓨팅 파워의 급속한 발전과 사물인터넷에 기반한 초연결 네트워크를 통해 구현되고 서비스된다. 본 논문에서는 자율주행을 위한 기본적인 기능으로 다양한 환경에서도 정확하게 주행가능한 영역을 인식하여 추출하는 인공지능 딥러닝 모델들을 구현하고, 그 결과를 비교, 분석한다. 주행가능한 영역을 추출하는 딥러닝 모델은 영상 분할 분야에서 성능이 우수하고 자율주행 연구에서 많이 사용하는 Deep Lab V3+와 Mask R-CNN을 활용하였다. 다양한 환경에서의 주행 정보를 위해 여러 가지 날씨 조건과 주 야간 환경에서의 주행 영상 및 이미지를 제공하는 BDD 데이터셋을 학습데이터로 사용하였다. 활용한 모델들의 실험 결과, DeepLab V3+는 48.97%의 IoU를 보였으며, Mask R-CNN은 68.33%의 IoU로 더 우수한 성능을 보였다. 또한, 구현한 모델로 추출된 주행가능 영역을 이미지에 표시하여 육안으로 검사한 결과, Mask R-CNN은 83%, Deep Lab V3+는 69% 정확도로 Mask R-CNN이 Deep Lab V3+ 보다 주행가능한 영역을 추출하는 분야에서는 더 성능이 높은 것으로 확인하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제26권1호
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• pp.93-106
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• 2021

최근 도로균열 탐지에 대한 많은 연구에서 딥러닝 기반의 접근법을 활용하면서 과거 알고리즘 기반의 접근법을 활용한 연구들보다 높은 성능과 성과를 보이고 있다. 그러나 딥러닝 기반의 많은 연구가 여전히 균열의 유형을 분류하는 것에 집중되어 있다. 균열 유형의 분류는 현재 수작업에 의존하고 있는 균열탐지 프로세스를 획기적으로 개선해 줄 수 있다는 점에서 상당한 기대를 받고 있다. 그러나 실제 도로의 유지보수 작업에 있어서는 균열의 유형뿐만 아니라 균열의 심각도에 관한 판단이 필수적이지만, 아직까지 도로균열 탐지와 관련된 연구들이 균열의 심각도에 대한 자동화된 산출까지 진전되지 못하고 있다. 균열의 심각도를 산출하기 위해서는 균열의 유형과 이미지 속 균열의 부위가 함께 파악되어야 한다. 본 연구에서는 균열 유형과 균열 부위의 동시적 탐지를 효과적으로 자동화하기 위해 딥러닝 기반의 객체탐지 모델인 Mobilenet-SSD를 활용하는 방법을 다루고 있다. 균열탐지의 정확도를 개선하기 위해 U-Net을 활용해 입력 이미지를 자동 분할하고, 이를 객체탐지 기법과 결합하기 위한 여러 실험을 진행하여 그 결과를 정리하였다. 결과적으로 U-Net을 활용한 이미지 의 자동 마스킹을 통해 객체탐지의 성능을 mAP 값이 0.9315가 되도록 향상시킬 수 있었다. 본 연구의 결과를 참고하여 도로포장 관리시스템의 구현에 균열탐지 기능의 자동화가 더욱 진전될 수 있다고 기대된다.