코로나 19 팬데믹 및 기후 변화 등으로 전 세계적으로 필수적인 생필품과 자원의 품귀 이슈가 지속해서 발생하고 있다. 이러한 현상을 극복하고자 교역량의 수요가 갑자기 증가하였으며 이 결과 컨테이너선의 운임이 대폭 상승하였다. 컨테이너선의 크기 변화는 1960년대 1,500TEU(twenty-foot equivalent unit)를 시작으로 2021년에는 24,400TEU로 대형화가 진행되고 있다. 컨테이너 적재 능력의 향상은 라싱브릿지 구조의 대형화와 긴밀하게 연관되어 있고, 안전한 컨테이너 고박 및 항해 시 발생하는 다양한 외력 하중에 안전한 구조설계를 해야 한다. 현재 주요 선급에서는 라싱브릿지 구조 안전성을 평가할 수 있는 구조해석 기반의 지침서를 배포하고 있으나, 허용기준 및 평가 방법이 달라서 설계 시 엔지니어들에게 혼선을 주고 있다. 본 연구에서는 결과에 영향을 줄 가능성이 큰 주요 변수들(모델링 범위, 오프닝 고려 여부, 메쉬 크기) 변화에 따른 강도 변화 특성을 정리하였다. 이 결과를 바탕으로 저자들은 합리적인 구조해석 기반 평가에 대한 검토사항을 제안하였고, 추후 선급 기준 개정 시 참고가 될 수 있을 것으로 기대한다.
군(軍)이 가상현실 기술을 다양한 교육훈련체계에 도입을 검토하여 충분히 활용하기 위해서는 해당 기술 및 교육체계의 특성을 반영하는 사업화 특성에 대한 정확한 파악과 선별적인 적용이 중요할 것이다. 본 연구에서는 가상현실 기반의 교육훈련체계 사업화 시 고려해야 할 요인들에 대해서 AHP(Analitic Hierarchy Process)기법을 통해 평가기준을 선정하고 추진 과제들의 우선순위를 판단해보았다. 선행연구를 기초로 초기 AHP 모델을 구성하여 레벨 1의 평가 기준으로 현실성 등 6개 요소에 대한 상대적인 중요도를 분석하였다. 다음으로 레벨 2는 6개의 평가 기준에 11개 과제별 중요도의 확인을 위해 각각의 평가 기준을 대상으로 분석하여 과제별 우선순위를 선정하였다. 분석결과 레벨 1에서는 현실성 및 파급성이 다른 요소에 비해 높은 중요도를 나타내었다. 최종 상대적 중요도를 평가한 결과는 ① 비행훈련, ② 재난훈련, ③ 포탄 사격, ④ 차량 운전 순으로 우선순위가 나타났다. 본 연구에서 제시한 모델의 레벨 1과 2에서 결정된 상대적 우선순위를 바탕으로 국방 가상현실 과제 연구 우선순위의 최종 의사결정에 필요한 사업별 중요도를 제시하였다. 본 연구를 통해 국방 분야의 교육훈련체계 사업화에 대한 우선순위 선정에 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 5년간 고속도로에서 발생한 사망 사고의 통계를 살펴보면, 고속도로 전체 사망자 중 갓길에서 발생한 사망자의 사망률이 약 3배 높은 것으로 나타났다. 이는 갓길 사고 발생 시 사고의 심각도가 매우 높다는 것을 보여주며, 갓길 차로 위반 차량을 단속하여 사고를 미연에 방지하는 것이 중요하다는 것을 시시한다. 이에 본 연구는 Faster R-CNN 기법을 활용하여 갓길 차로 위반 차량을 검출할 수 있는 방법을 제안하였다. Faster R-CNN 기법을 기반으로 차량을 탐지하고, 추가적인 판독 모듈을 구성하여 갓길 위반 여부를 판단하였다. 실험 및 평가를 위해 현실세계와 유사하게 상황을 재현할 수 있는 시뮬레이션 게임인 GTAV를 활용하였다. 이미지 형태의 학습데이터 1,800장과 평가데이터 800장을 가공 및 생성하였으며, ZFNet과 VGG16에서 Threshold 값의 변화에 따른 성능을 측정하였다. 그 결과 Threshold 0.8 기준 ZFNet 99.2%, Threshold 0.7 기준 VGG16 93.9%의 검출율을 보였고, 모델 별 평균 검출 속도는 ZFNet 0.0468초, VGG16 0.16초를 기록하여 ZFNet의 검출율이 약 7% 정도 높았으며, 검출 속도 또한 약 3.4배 빠름을 확인하였다. 이는 비교적 복잡하지 않은 네트워크에서도 입력 영상의 전처리 없이 빠른 속도로 갓길 차로 위반 차량의 검출이 가능함을 보여주며, 실제 영상자료 기반의 학습데이터셋을 충분히 확보한다면 지정 차로 위반 검출에 본 알고리즘을 활용할 수 있다는 것을 시사한다.
교통류에서는 거시적인 지표로 속도, 교통량, 밀도가 중요한 파라미터로 활용되고 있으며, 미시적인 지표로는 가속도와 차두거리가 중요한 파라미터로 활용되고 있다. 속도와 교통량은 현재 설치된 교통정보 수집장치로 수집이 가능하지만 가속도와 차두거리는 안전과 자율주행분야 등에 필요성이 있지만 현재 교통정보 수집장치로는 수집이 불가능한 실정이다. 객체인식 기법인 YOLO는 정확도와 실시간성이 우수하여 교통분야를 포함하여 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 연구에서는 YOLO를 활용하여 가속도와 차두거리를 측정하기 위해 측정 간격을 조밀하게 설정하여 간격별 차량의 속도 변화와 차량 간 통행시간 차이를 통해 가속도와 차두거리를 측정하는 모델을 개발하였다. 지점별 교통특성에 따라 가속도와 차두거리의 범위가 다름을 확인하였고, 측정률 확보를 위한 기준거리와 화면각도에 따른 비교분석을 수행하다. 측정간격은 20m, 각도는 직각에 가까울수록 측정률이 높아짐을 분석하였다. 이를 통해 교차로별 안전도 분석과 국내 차량행태모델 분석에 기여할 수 있을 것이다.
일부 약물은 피부의 표피층 이하로 주입될 때 훨씬 더 효과적인 의료 효과를 제공할 수 있다. 그러나 전통적인 비침습 주입 장치는 피부의 한 부분에 상대적으로 많은 양의 약물을 전달하며, 이는 조직층 구조를 분리하여 멍과 출혈을 유발할 수 있다. 피부의 큰 표면적에 빠른 반복율로 소량을 주입함으로써 환자의 부상과 통증을 감소시킬 수 있다. 이를 위해서 약액을 분사하는 압력은 빠른 속도로 침투 가능 압력까지 상승되고 빠르게 하강하여 주입되지 않는 되튀김량을 줄이고, 주입량을 최소화해야한다. 이러한 형태의 비침습 주사 장치가 개발되었지만 그 장치들의 의학적 효능은 분석된 바가 거의 없다. 따라서 이 연구에서는 속도가 ~310m/s인 마이크로젯을 분사하는 레이저 유도 마이크로젯 장치를 개발했다. 펄스 시간은 400~800 ㎲이며 각 분사가 초당 10번 반복되는 속도로 약물을 약 1 µL 분사할 수 있습니다. 이러한 원리를 사용하여 우리는 마우스 모델에 대한 약물 주사의 효과를 평가했다. 마우스 모델에 인슐린 용액을 주입한 후 혈중 인슐린 농도를 측정하였으며, 일반 바늘 주사 주법과 동일한 값을 얻었다.
최근 빅데이터 분석 수요의 지속적 증가와 함께 관련 기법 및 도구의 비약적 발전이 이루어지고 있으며, 이에 따라 빅데이터 분석은 소수 전문가에 의한 독점이 아닌 개별 사용자의 자가 수행 형태로 변모하고 있다. 또한 전통적 방법으로는 분석이 어려웠던 비정형 데이터의 활용 방안에 대한 관심이 증가하고 있으며, 대표적으로 방대한 양의 텍스트에서 주제를 도출해내는 토픽 모델링(Topic Modeling)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 전통적인 토픽 모델링은 전체 문서에 걸친 주요 용어의 분포에 기반을 두고 수행되기 때문에, 각 문서의 토픽 식별에는 전체 문서에 대한 일괄 분석이 필요하다. 이로 인해 대용량 문서의 토픽 모델링에는 오랜 시간이 소요되며, 이 문제는 특히 분석 대상 문서가 복수의 시스템 또는 지역에 분산 저장되어 있는 경우 더욱 크게 작용한다. 따라서 이를 극복하기 위해 대량의 문서를 하위 군집으로 분할하고, 각 군집별 분석을 통해 토픽을 도출하는 방법을 생각할 수 있다. 하지만 이 경우 각 군집에서 도출한 지역 토픽은 전체 문서로부터 도출한 전역 토픽과 상이하게 나타나므로, 각 문서와 전역 토픽의 대응 관계를 식별할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 전체 문서를 하위 군집으로 분할하고, 각 하위 군집에서 대표 문서를 추출하여 축소된 전역 문서 집합을 구성하고, 대표 문서를 매개로 하위 군집에서 도출한 지역 토픽으로부터 전역 토픽의 성분을 도출하는 방안을 제시한다. 또한 뉴스 기사 24,000건에 대한 실험을 통해 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하였으며, 이와 함께 제안 방법론에 따른 분할 정복(Divide and Conquer) 방식과 전체 문서에 대한 일괄 수행 방식의 토픽 분석 결과를 비교하였다.
본 연구 지역에서의 연구대상자 중 AUDIT 12세 이상, CAGE 2점 이상을 기준으로 한 문제음주자의 비율이 각각 28.3%, 30.0%로 다른 전국 단위 조사결과에 비해 높았다. 본 연구에서 사용한 문제 음주의 선별도구로써의 CAGE, AUDIT는 그 점수가 높은 사람이 술을 자주 마시고, 1회 음주량도 많으며 주간 알코올 섭취량도 많은 유의한 상관관계를 나타내었고, CAGE, AUDIT를 기준으로 문제음주를 분류하였을 때 문제음주가 아닌 집단과 음주 현황 및 음주 인식도와 음주로 인한 폐해에 있어서 전반적으로 유의한 차이를 보였다. 그러므로 CAGE와 AUDIT가 농촌지역사회의 문제음주에 대한 선별과 음주관련 현황 조사도구로써 유용하다 하겠다. 본 연구는 농촌지역사회 인구를 대상으로 한 CAGE, AUDIT의 타당도 검증을 목적으로 한 연구는 아니었지만, 지금까지 한글로 번역된 문제성 음주의 선별도구들의 타당도 조사가 병원에 방문한 환자를 중심으로 이루어졌다는 점을 감안하면, 이후 연구에서 지역사회에서의 CAGE, AUDIT의 타당도 조사가 이루어질 필요가 있겠다. 음주에 대한 인식에 있어 문제음주 집단이 문제음주가 아닌 집단보다 대체로 적정 음주량이나 음주문화에 관대한 편으로 나타나 농촌지역의 문제음주자의 상당수는 문제음주를 인식하지 못하고 습관적으로 음주를 하고 있음을 알 수 있었다. 여가 활동에 있어서 문제 음주자와 문제음주가 아닌 집단 간에 유의한 차이는 없었으나, 농촌사회 여가활동의 대부분이 혼자 TV보거나 아니면 마을회관 등에서 이웃과 모여서 놀면서 습관적 음주가 일어나는 단순한 형태로 이루어지고 있어 적절한 여가활용을 통한 절주프로그램 개발이 필요하다고 여겨진다. 본 연구는 농촌지역의 지역사회 내 음주현황과 문제음주를 일으키는 음주행태와 음주문화, 여가 활용 등의 여러 관련요인에 대한 이해를 할 수 있게 할 것이다. 농촌지역에서 건강한 음주문화를 정착시키고 문제음주율을 낮추기 위해서는, 문제음주와 습관성 음주에 대한 올바른 인식을 확대시키고, 음주를 대체할 수 있는 건강한 여가시간 활용을 위해 지역사회 기반시설과 프로그램 마련 등의 노력을 계획해 볼 수 있을 것이다. 이렇게 함으로써 농촌 지역에서의 절주 프로그램이 실효를 거둘 것으로 생각되며 이를 통해 농촌인구의 건강증진에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
점차 강화되는 배출가스 규제와 적은 연료로 많은 거리를 주행할 수 있는 고효율 자동차에 대한 요구로 에너지소비효율에 대한 관심이 점차 늘어나고 있다. 국내의 에너지소비효율은 도심주행모드와 고속도로 모드를 주행하여 복합연비로 산정하고 5-Cycle 보정식을 이용하여 최종 에너지소비효율을 표시하고 있다. 에너지소비효율의 경우 카본발란스법에 의하여 산출되는데 이때 배출가스에 의해 계산이 됨에 따라 연소에 사용되는 연료는 자동차 성능과 에너지소비효율에 매우 중요한 역할을 하게 된다. 자동차 연료의 경우 국내에서는 석유 및 석유대체연료 사업법 품질기준에 따라 국내에 유통되고 있는데 정유사의 정제 방법이나 원유에 따라 품질 기준 내에서 물성 차이를 보일 수 있다. 일정 품질기준을 정하고 있음에 따라 연료별 큰 차이는 나지 않을 것으로 보이나 자동차의 성능에는 영향을 미칠 수 있어 그에 따른 연구가 필요한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 시중에서 유통되고 있는 연료 중 여름철에 판매되는 경유를 정유사 직영점을 통해 구매하였으며, 각 시료별 물성을 분석하고 그에 따른 에너지소비효율을 측정하였다. 에너지소 비효율의 경우 현행 경유 자동차의 에너지소비효율 산정식과 휘발유 에너지소비효율에서 사용되는 산출식을 이용하여 물성 적용에 따른 변화를 살펴보았다. 그 결과 시료별 밀도는 최대 약 0.9%의 차이를 보였으며, 순발열량은 1.6%의 차이를 보였으며, 현행 에너지소비효율 산출 결과에서는 도심모드에서 약 1%, 고속모드에서 1.4% 차이를 보였다. 휘발유 산출식을 이용한 산출에서는 현행 에너지소비효율 산출때 보다 약 6%정도 낮은 수치를 보였으며, 각 시료별 에너지소비효율은 최대 도심과 고속에서 최대 약 1.4%의 차이를 보였다.
기상청에서 제공하는 넓은 지역의 수평면 일조시간 정보를 복잡한 산간집수역의 지형특성을 반영한 실제 일조시간 분포도로 변환하기 위해 지형효과를 정량화하기 위한 실험을 수행하였다. 경남 하동군 악양면 단일 집수역을 대상으로 정밀 DEM을 이용하여 그림자모형화 및 공제선분석 기법을 적용하여 일중 시간대별 음영기복도 1년 자료를 제작하였다. 2015년 5월 15일부터 2016년 5월 14일까지 1년 간 지형조건이 서로 다른 3지점에서 바이메탈식 일조계로 측정한 일조시간자료에 음영기복도 상 해당 지점의 휘도값을 추출하여 회귀시킴으로써 맑은 날의 휘도-일조시간 반응곡선을 얻었다. 이 곡선식을 하늘상태(운량)에 따라 보정할 수 있는 방법을 고안함으로써 일조시간 상세화 모형을 도출하였다. 이 모형의 신뢰도를 기존 수평면 일조시간 추정기법과 비교한 결과 추정값의 편의가 크게 개선된 것은 물론, 일적산일조시간 기준 RMSE가 1.7시간으로 지형효과를 반영하기 전보다 37% 이상 개선되었다. 어떤 지역을 대상으로 일조시간을 상세화 하기 위해서는 먼저 대상 지역의 매 시간 음영기복도의 격자점 휘도를 모형에 입력시켜 해당 시간대의 청천 일조시간을 추정한다. 다음에 같은 시간대의 기상청 동네예보(하늘상태)에 의해 구름 효과를 보정한다. 이렇게 추정된 매 시간 일조시간을 하루 단위로 적산하여 그 날의 누적 일조시간을 얻는다. 이 과정을 연구대상 집수역에 적용하여 수평 해상도 3m의 정밀한 일조시간 분포도를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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