• 한국전산구조공학회논문집
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• 제34권4호
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• pp.231-241
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• 2021

교량의 노후화는 다양한 원인에 기인하겠지만 겨울철에 제설용으로 살포하는 염화칼슘이 교량부재에 침투하여 부식을 유발하는 것이 대표적인 교량 노후화 원인중 하나라고 할 수 있다. 본 연구의 목적은 교량의 부식에 의한 노후화 정도를 정량화하고 이를 교량의 해석모델에 적용하여 노후화 정도에 따른 지진취약도 해석을 수행하고 노후화 정도와 지진취약도 곡선의 관계를 평가하는 것이다. 노후화 정도를 고려한 지진취약도 해석에 각 손상상태별로 한계값을 적절히 정의하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 손상정도에 따른 변위 연성도 능력의 저하 특성에 관한 기존 연구결과를 활용하여 손상상태를 정의하였다. 세 가지 교량받침과 두 가지 교각 높이에 따른 예제 교량들의 지진취약도 해석으로부터 노후화 정도가 증가할수록 지진취약도가 증가하는 경향이 나타냄을 알 수 있다. 이러한 노후화 정도에 따른 지진취약도의 차이는 손상상태가 경미, 보통, 심각, 붕괴의 상태로 갈수록 증가하는 경향을 나타낸다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1329-1341
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• 2022

해양환경 및 해양생태계를 파괴하고 해양사고의 원인이 되는 해양쓰레기는 매년 늘어나고 있으나 그 중 해양침적쓰레기는 해저에 위치해 있어 파악과 수거에 어려움이 있다. 이에 효율적인 수거와 분포량 파악을 위해 수중촬영 이미지를 이용하여 폐그물과 폐밧줄을 대상으로 딥러닝 기반의 의미론적 분할을 실험하였다. 분할에는 최신 딥러닝 기법인 high-resolution network (HRNet)을 사용하고 최적화 알고리즘(optimizer) 별 성능 비교를 하였다. 분할 결과 그물에서는 adaptive moment estimation (Adam), Momentum, stochastic gradient descent(SGD) 순으로 F1 score=(86.46%, 86.20%, 85.29%), IoU=(76.15%, 75.74%, 74.36%) 이며, 밧줄은 F1 score=(80.49%, 80.48%, 77.86%), IoU=(67.35%, 67.33%, 63.75%)로 그물과 밧줄에서 모두 Adam의 결과가 가장 높게 나타났다. 연구 결과를 통해 optimizer 별 분할 성능 평가와 최신 딥러닝 기법의 해양침적쓰레기 분할에 대한 가능성을 확인하였다. 이에 따라 수중촬영 이미지를 통한 해양침적쓰레기 식별에 최신 딥러닝 기법을 적용시킴으로써 육안을 통한 식별보다 정확하고 효율적인 식별을 통해 해양침적쓰레기의 분포량 산정에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제43권5호
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• pp.308-318
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• 2022

The purpose of this study is to evaluate the biomechanical properties of fractured adjacent soft tissue during closed reduction after forearm fracture using the finite element method. To accomplish this, a finite element (FE) model of the forearm including soft tissue was constructed, and the material properties reported in previous studies were implemented. Based on this, nine finite element models with different fracture types and fracture positions, which are the main parameters, were subjected to finite element analysis under the same load and boundary conditions. The load condition simulated the traction of increasing the fracture site spacing from 0.4 mm to 1.6 mm at intervals of 0.4 mm at the distal end of the radioulnar bone. Through the finite element analysis, the fracture type, fracture location, and displacement were compared and analyzed for the fracture site spacing of the fractured portion and the maximum equivalent stress of the soft tissues adjacent to the fracture(interosseous membrane, muscle, fat, and skin). The results of this study are as follows. The effect of the major parameters on the fracture site spacing of the fractured part is negligible. Also, from the displacement of 1.2 mm, the maximum equivalent stress of the interosseous membrane and muscle adjacent to the fractured bone exceeds the ultimate tensile strength of the material. In addition, it was confirmed that the maximum equivalent stresses of soft tissues(fat, skin) were different in size but similar in trend. As a result, this study was able to numerically confirm the damage to the adjacent soft tissue due to the fracture site spacing during closed reduction of forearm fracture.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권2호
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• pp.394-401
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• 2021

신재생에너지 신규설비 보급이 매년 꾸준히 증가하고 있으며, 그중 개발 확장성이 풍부하고 생산유발계수가 큰 해상풍력 시장이 급성장하고 있다. 특히 서남해 권역은 최고 수준의 해상풍력 잠재량을 보유하고 있으며, 관련 프로젝트들이 추진 중이다. 본 연구는 점토층 지반에 효과적인 해상풍력 하부구조물의 개발에 있어 EUROCODE에 의한 구조물의 설계 절차를 제시하고 구조 안전성을 고찰하여 관련 기술 분야에 이바지함을 목표로 한다. 선행연구에서는 풍력발전기 용량이 5MW급을 주요 대상으로 하였으나, 서남해 해상풍력발전기 시장의 기술 추세에 부합하는 발전 용량 8MW급을 연구 모델로 선정하였다. 이에 본 연구에서는 서남해 지질 조건에 부합하는 하부구조물을 개발하고, 구조 안전성을 유한요소법을 활용하여 검증하였다. 초기 설계안에서 일부 구간을 보강하여 구조 안전성을 확보하였다. 본 연구 결과를 기반으로 하여, 향후 다양한 형태의 하부구조물에 대한 구조 안전성 평가가 가능하며, 전문화된 구조 설계 및 평가 기준을 확립하였다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제41권4호
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• pp.642-657
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• 2022

이 연구는 과학 읽기 자료를 이용한 협력적 문제해결 중심 과학 수업이 초등학교 학생들의 과학 읽기 능력에 미치는 영향을 알아보는 것을 목적으로 하였다. 연구 대상은 초등학교 5학년으로 실험집단은 과학 읽기 자료를 이용한 협력적 문제해결 중심 과학 수업을 실시하였고 비교집단은 교과서에 바탕을 둔 과학 수업을 실시하였으며 과학 읽기 능력 검사지, 모둠별 논의과정 녹음본과 수업 녹화본을 수집하여 분석하였다. 연구 결과, 과학 읽기 자료를 이용한 협력적 문제해결 중심 과학 수업은 초등학교 학생들의 과학 읽기 능력의 향상에 효과가 있었다. 과학 읽기 능력 검사 결과, 총점 및 3개 하위 요소 모두에서 실험집단은 비교집단보다 통계적으로 유의미하게 높게 나타났으며, 특히 높은 수준의 인지 과정에 속하는 '성찰 및 평가'와 '통합 및 해석'이 큰 비율로 증가하였다. 학생들은 이 수업에서 교사가 제시한 자료를 읽고 읽은 내용을 바탕으로 논의에 참여하며, 읽은 내용과 읽기 과정에 대한 반성을 하게 된다. 이러한 과정에서 학생들의 과학 읽기 능력이 향상된 것으로 보인다.

• 산업융합연구
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• 제20권5호
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• pp.39-59
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• 2022

본 논문은 만 5세 대상 인공지능(AI) 교육 프로그램을 개발하기 위해 AI 교육에 대한 유아교사의 인식과 요구사항들을 분석하는데 목적을 두고 있다. 연구방법은 ADDIE 모형의 1단계인 분석단계를 중심으로 AI 교육의 교육적 요소를 추출하기 위해 설문조사 및 심층 인터뷰를 진행하였다. 연구결과는 첫째, 만 5세 대상 AI 교육은 놀이로서 자연스럽게 받아들일 수 있는 유아교육 내용과 AI를 융합한 교육과정을 설계해야 한다. 둘째, 교사의 성찰을 반영할 수 있는 AI 교육의 평가도구가 체계적으로 개발되어야 한다. 셋째, 놀이중심의 AI 교육환경 지원 및 유아교사 대상 교육지원이 필요하다. 마지막으로 비교과 교육과정의 AI 교육 등을 고려하여 지속해서 유아교육 현장에서 운영될 수 있도록 시스템을 구축해야 한다. 향후 만 5세 대상 놀이중심 AI 교육 프로그램을 개발하여 유아 대상의 AI 교육에 대한 인식을 확산하고 학습자의 연령별, 단계별 AI 교육 접근방안을 제시할 것을 기대한다.

• 과학교육연구지
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• 제46권1호
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• pp.1-16
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• 2022

본 연구에서는 중학교 수준에서 지구 온난화에 대한 학습발달과정을 탐색하고자 하였다. 이를 위해 2021년 4월부터 10월까지 구인 특화, 문항 개발, 결과 기술, 측정 모델 단계로 구성된 구인 모델링 방식에 따라 연구를 수행하였다. 학생 평가 문항을 개발하기 위하여 중학교 교육과정과 교과서를 분석하여 내용 요소를 토대로 구인별 개념 위계를 범주화하여 구인 구성도를 작성하였다. 구인과 문항 간 연계를 강화하기 위하여 선정된 구인에 따른 평가 문항을 선택형, 단답형, 서술형으로 개발하였다. 개발된 총 21개의 소문항을 중학생을 대상으로 온라인 평가를 실시한 결과 문항별 3단계 채점 기준에 의거하여 '상' 수준에 해당하는 학생은 많은 반면, '하' 수준에 해당하는 학생은 없는 것으로 나타났다. 이에 초기에 설정한 하위 정착점을 Level 0으로, 상위 정착점을 Level 4에서 Level 3으로 하향 조정하여 구인 구성도를 수정하였으며, 이를 바탕으로 지구 온난화에 관한 가설적 학습발달과정을 현상적 이해, 개념적 이해, 기제적 이해 순으로 제안하였다. 연구 결과를 토대로 차기 과학과 교육과정의 재구성 및 평가 체제 개선을 위한 방안을 제언하였다.

• 예술경영연구
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• 제54호
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• pp.59-93
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• 2020

디지털기술의 발달로 소비자들은 어느 때보다 상품에 관한 해박한 사전지식을 보유하게 되었다. 뮤지컬과 같은 서비스재는 무형성, 비분리성, 이질성 등으로 인해 사전지식 추구 경향이 더욱 강하게 나타난다. 공연예술 분야의 선행연구들은 관람객의 사전지식이 관람만족과 구전의향에 긍정적인 영향을 준다는 사실을 밝혔으나 최근에는 사전지식이 많은 경우 오히려 상품평가에 부정적 영향을 미친다는 주장도 있다. 이에 본 연구에서는 뮤지컬사전지식이 어떤 조건에서 관람만족과 구전의향을 높이는지 확인하고자 했다. 이를 위해서, 뮤지컬사전지식이 관람만족을 매개로 구전의향을 높이는 매개모형을 설정하였다. 그리고 이 매개경로를 조절하는 변수로서 트랜스포테이션을 도입하여 트랜스포테이션 수준에 따라 관람만족과 구전의향이 변화하는지를 검증하였다. 스토리로의 몰입과 동일시를 설명하는 개념인 트랜스포테이션을 도입한 이유는 뮤지컬 구성요소로서 스토리의 중요성이 크다는 선행연구결과를 반영한 것이다. 조절된 매개분석 결과, 뮤지컬사전지식이 관람만족을 통해 구전의향에 영향을 주는 매개경로는 트랜스포테이션에 의해 조절됨을 알 수 있었다. 이러한 결과를 통해 사전지식으로 무장한 관람객들을 만족시키기 위해서는 질 높은 뮤지컬스토리가 중요하다는 사실을 최초로 실증하였다는 점에 본 연구의 의의가 있다.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권4호
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• pp.625-640
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• 2022

Maglev rail joints are vital components serving as connections between the adjacent F-type rail sections in maglev guideway. Damage to maglev rail joints such as bolt looseness may result in rough suspension gap fluctuation, failure of suspension control, and even sudden clash between the electromagnets and F-type rail. The condition monitoring of maglev rail joints is therefore highly desirable to maintain safe operation of maglev. In this connection, an online damage detection approach based on three-dimensional (3D) convolutional neural network (CNN) and time-frequency characterization is developed for simultaneous detection of multiple damage of maglev rail joints in this paper. The training and testing data used for condition evaluation of maglev rail joints consist of two months of acceleration recordings, which were acquired in-situ from different rail joints by an integrated online monitoring system during a maglev train running on a test line. Short-time Fourier transform (STFT) method is applied to transform the raw monitoring data into time-frequency spectrograms (TFS). Three CNN architectures, i.e., small-sized CNN (S-CNN), middle-sized CNN (M-CNN), and large-sized CNN (L-CNN), are configured for trial calculation and the M-CNN model with excellent prediction accuracy and high computational efficiency is finally optioned for multiple damage detection of maglev rail joints. Results show that the rail joints in three different conditions (bolt-looseness-caused rail step, misalignment-caused lateral dislocation, and normal condition) are successfully identified by the proposed approach, even when using data collected from rail joints from which no data were used in the CNN training. The capability of the proposed method is further examined by using the data collected after the loosed bolts have been replaced. In addition, by comparison with the results of CNN using frequency spectrum and traditional neural network using TFS, the proposed TFS-CNN framework is proven more accurate and robust for multiple damage detection of maglev rail joints.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제15권3호
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• pp.89-99
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• 2022

교량은 경제 및 사회적 활동에 토대가 되는 핵심적인 사회기반시설이다. 우리나라의 교량은 70년대 경제발전과 함께 건설되기 시작하여 80~90년대에 집중적으로 건설되었다. 최근, 공용년수가 30년을 초과하는 교량의 수가 증가하고 있어서 교량의 안전을 확보하기 위해서는 지속적인 유지관리가 필요하다. 특히, 교량 노후화에 대응하기 위하여 ICT 기술을 활용한 유지관리, 예방적 유지관리, 생애주기 비용 절감, 교량 장수명화와 같은 기술 개발 연구들이 활발히 추진되고 있다. 본 논문은 교량의 내하성능 추정 모델 개발 연구의 일환으로 교량의 안전성 평가 자료에 기초한 상관관계 분석 결과를 제시한다. 분석 결과를 통해, 교량의 내하성능과 상관성이 높은 지표를 도출하였다.