본 연구는 고등학생의 자아존중감, 분노표현, SNS중독경향성의 정도 및 그들 변수 간의 관계와 SNS중독경향성에 미치는 영향 요인을 알아보고자 하는 서술적 조사연구이다. 대상자는 2020년 5월 18일~28일까지 총 10일 간 S시, G도 고등학교에 재학 중이며 SNS을 이용하고 있는 대상자에게 온라인 설문지를 이용하여 총 100부의 자료를 수집하였다. 연구결과, SNS중독경향성과 자아존중감(r=-.385, p<.001), 분노조절(r=-.354, p<.001)과는 보통의 역 상관관계, 분노표출(r=.321, p=.001), 분노억압(r=.308, p=.002)과는 보통의 순 상관관계를 나타냈다. SNS중독경향성에 미치는 영향 요인은 자아존중감(β=-.297, p=.001), 성별(β=.266, p=.003), 분노표출(β=.247, p=.007) 순으로 회귀모형의 설명력은 27.7%로 나타났다(F=12.279, p<.001). 따라서 SNS중독경향성을 낮추기 위해 고등학생의 자아존중감을 높이고 분노표출을 낮추기 위한 프로그램 개발이 필요하며 특히 성별에서 여자 고등학생의 SNS중독경향성을 낮추기 위한 방안이 모색되어야 할 것이다.
장애 청소년은 부자연스러운 행동과 언어를 가지고 있어 부드럽고 유연한 언어와 행동이 어렵고, 학습의 경험이 부족하여 성숙한 행동과 의사소통이 자유롭지 못한 한계가 있다. 장애 청소년은 행동 변화를 가져오는 편안하고 창의적이며 독창적인 생각을 하도록 유리드믹스 음악적 리듬 요소를 시간과 공간, 힘과 무게 그리고 균형과 유동성으로 구분하여 교수학습에 반영하였다. 유리드믹스 리듬 요소를 적용한 학습지도안은 장애 청소년의 자아존중감, 의사 소통, 창의성이 향상되는 효과를 관찰하는 방향으로 교육의 효과를 높이기 위하여 음악교육, 미술교육, 체육교육에 융합하여 연구 참여자를 선정하여 인터뷰 질문지를 토대로 장애 청소년의 연구에 적합한 관찰 방법으로 진행하였다. 연구 결과, 음악, 미술, 체육(라인댄스, 플레이타임)을 융합하여 유리드믹스 리듬요소인 시간과 공간, 힘과 무게, 균형과 유동성을 적용하여 수업을 진행한 결과 장애 청소년 교육효과가 향상된 것을 관찰되었다. 따라서 이 학습 과정에서 한계점을 보완하고 장애 청소년 교육에 적용할 수 있는 다양한 교육방안과 유리드믹스의 신체 놀이를 통한 교육이 반영될 수 있는 지원제도, 그리고 다양한 학습 도구를 적절하게 구성하는 방안을 제시하고자 한다.
최근 주유취급소 내의 건축물에 편의점, 자동차 수리점 등의 부대시설이 증가하고 있다. 이에 따라 부대시설에서 화재 발생 시 고정주유기에 미치는 화재의 영향을 알아보고 현행 규정의 타당성을 검증할 필요성이 있다. 본 논문에서는 부대시설에서의 화재 시 고정주유기까지의 이격거리에 따라 미치는 복사열의 영향을 알아보는 연구를 진행하였다. FDS 5.5.3을 사용하여 화재모델링을 하였고, 화원의 크기는 실규모 화재평가 장치를 이용한 사무실의 연소실험을 통한 단위면적당 열방출율을 입력하였다. 화원과 고정주유기의 이격 거리는 '위험물안전관리법 시행규칙 별표13 주유취급소의 위치·구조 및 설비의 기준'에서 명시하는 2 m 부터 이격거리를 1 m 간격으로 늘여가며 10 m까지 화원의 크기를 Case A의 경우 512.41 kW/m2, Case B의 경우 250 kW/m2로 설정하여 총 13개의 시나리오를 구성하여 연구를 진행하였다. 시뮬레이션을 통해 2 m의 이격거리는 부대시설의 화재 시에 주유기의 안전성을 확보하지 못하는 것으로 나타났으며 최소 4m 이상의 이격거리에서 복사열이 피해를 미치지 않는 것으로 나타났다. 이에 따라 부대시설의 화재 발생시 복사열을 차단할 수 있는 설비가 필요하며 부대시설의 용도를 제한하거나 건축물과 고정주유기의 이격거리를 다시 제고하는 방안이 필요할 것이다.
본 논문에서 챗봇에서 사용하는 AI알고리즘과 자연어처리 방법을 분류하고 제시하고 챗봇 구현에 사용할 수 있는 프레임워크에 대해서도 기술한다. 챗봇은 사용자 인터페이스를 대화방식으로 구성하여 입력된 문자열을 해석하고 입력된 문자열에 적절한 답을 학습된 데이터에서 선택하여 출력하는 구조의 시스템이다. 최근 콜센터와 주문 업무에 적용하여 인건비를 감소하고 정확한 업무를 할 수 있는 장점이 있다. 하지만 질문에 대한 적정한 답변 집합을 생성하기 위해 학습이 필요하며 이를 위해 상당한 계산 기능을 갖는 하드웨어가 필요하다. 개발을 하는 업체는 물론 AI분야 개발을 학습하는 학생들의 실습은 한계가 있다. 현재 챗봇은 기존의 전통적인 업무를 대체하고 있으며 시스템을 이해하고 구현하는 실습과정이 필요한 실정이다. 정형화되어 있는 데이터에 대해서만 응답을 하는 수준을 넘어 딥러닝 등의 기술을 적용하여 비정형 데이터를 학습시켜 질문에 대한 응답의 정확성을 높이기 위해 RNN과 Char-CNN 등을 사용해야한다. 챗봇을 구현하기 위해서는 이와 같은 이론을 이해하고 있어야한다. 본 논문에서는 단기간에 챗봇 코딩교육에 활용할 수 있는 방안과 기존 개발자, 학생들이 챗봇 구현을 할 수 있는 플랫폼을 활용하여 학생들이 전체시스템을 구현 예를 제시하였다.
DECOVALEX 프로젝트는 고준위방사성폐기물 처분 시스템에서 발생하는 복잡한 열-수리-역학-화학적(THMC) 복합거동에 대해 수치해석을 통해 보다 더 깊이 이해하기 위해 수행되고 있는 대표적 국제공동 연구이다. 현재 DECOVALEX-2023이 7개 task를 기반으로 진행 중이며, 이 중 Task C는 Mont-Terri 지하연구시설에서 수행된 실규모 정치(FE) 시험을 대상으로 처분시스템 내 THM 복합거동을 모사하는 것을 목표로 하고 있다. 본 연구에서는 자체개발 해석 코드인 OGS-FLAC을 활용하여 수치해석 연구를 수행하였다. 수치모델에서는 FE 시험과 같이 일정 출력의 히터를 수평으로 위치시켰으며, 주어진 계측지점에서 압력 분포, 온도 변화, 역학적 변형을 계측하였다. 완충재 내부로 유입되는 유체 흐름은 완충재의 흡입력으로 인해 발생하였으며, 주변 영역에서는 열 팽창 및 열 압력이 지배적으로 작용함을 확인하였다. 해석 결과는 향후 타 참여 그룹 및 실험 결과와 비교 검증을 수행할 계획이다.
국제해사기구(IMO)의 온실가스(GHG) 감축 전략과 같은 환경규제를 강화함에 따라 친환경 선박 및 대체 연료 등 기술 개발이 확대되고 있다. 그의 일환으로 해운사와 조선사를 중심으로 에너지 저감과 풍력 추진 기술을 활용한 선박 추진 기술이 대두되고 있다. 풍력 추진 기술의 확보와 실증 연구를 조선 및 해운 분야에 도입함으로써 친환경 기술을 활용한 고부가가치 시장을 창출할 수 있으며, 운항선박의 연료 소비율을 줄임으로써 연비를 약 6~8 % 정도 향상시켜 GHG의 감축을 기대할 수 있다. 로터 세일(Rotor Sail, RS) 기술은 원형 실린더가 일정한 속도로 회전하여 유체를 통과할 때 실린더의 수직 방향으로 유체역학적 힘을 발생시키는 기술이다. 이를 마그누스 효과(Magnus Effect)라고 하며, 본 연구에서는 선박에 설치된 풍력보조추진 시스템인 RS 주위의 난류 유동특성에 관한 수치해석적 연구를 통하여 추진효율을 높일 수 있는 방안을 제시하고자 하였다. 그래서 RS의 공기 역학적 힘에 영향을 미치는 매개변수로써 속도비(Spin Ratio, SR)와 종횡비(Aspect Ratio, AR) 변화에 따른 양력계수(CL)와 항력계수(CD)를 도출하였고, RS 끝단 플레이트(End Plate, EP) 적용에 따른 RS 주변 유동특성을 비교하였다.
도심지에는 많은 지중 매설관이 설치되어 있으며, 이러한 지중 관로의 위치(깊이, 방향 등)은 굴착을 수행하기 전에 특정되어야 한다. 지중 매설관을 탐지하기 위해 다양한 지구물리학적인 방법을 사용할 수 있으나, 지반의 불균질성으로 인해 정확한 위치정보를 파악하는 것은 어렵다. 다양한 비파괴 탐사 방법 중 GPR (ground penetrating radar)는 고속으로 실험이 가능하며, 다른 탐사 방법에 비해 상대적으로 저렴한 탐사비용 등의 장점을 갖는다. 그러나 GPR의 탐사 데이터는 해석이 직관적이지 않아 상당한 전문적 지식이 요구된다. 최근 딥러닝을 이용한 탐사 데이터의 자동판독 기술에 대한 연구가 증가하고 있으나, 매설물의 위치를 정확히 알고 있는 탐사 데이터가 부족하여 학습모델 구축에 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 이러한 문제를 FDTD (finite difference time domain)수치해석을 통해 해결하고 자동탐지 학습 모델의 성능을 향상시키기 위한 기초연구를 수행하였다. 첫째, 단일유전율로 구성된 균질지반을 구성하고 해석을 수행하였다. 불균질 지반의 경우 프랙탈 기법을 이용하여 모델을 구성하고 해석을 수행하였다. 둘째, 합성곱 신경망을 이용하여 딥러닝 학습을 수행하였다. Model-A는 균질 지반 해석 데이터만 이용하여 학습을 수행하였으며, Model-B는 균질 및 불균질 지반 해석 데이터를 이용하여 학습을 수행하였다. 그 결과 Model-B가 Model-A보다 탐지성능이 우수한 것을 확인하였다. 이는 자동탐지 모델의 학습 시, 지반의 불균질성을 포함하여 학습을 수행하면 탐지 모델의 성능이 개선됨을 의미한다.
최근 농업 현장에서는 빅데이터와 IoT(Internet of Things) 등 기술을 적용하여 디지털농업 스마트팜으로 자동화를 하고 있다. 이러한 스마트팜은 작물의 환경을 측정하고 데이터를 조사하고 가공하여 생산량의 증대와 작물의 품질을 향상하고자 한다. 생산량 예측은 첨단 농업인 스마트팜 디지털 농업에서 중요한 연구로 빅데이터를 활용하여 환경데이터를 분석하고 나아가 생육정보 데이터 품질 관리를 위한 표준화 연구가 필요하다. 본 논문에서는 스마트팜 딸기 농장에서 수집된 환경 및 생산량 데이터를 분석하여 연구하였다. 회귀분석을 기반으로 릿지회귀(Ridge Regression), LightGBM, XGBoost를 사용하여 작물 생산량 예측 모델을 분석하였다. 3가지 모델 중 최적의 모델은 XGBoost로 R2는 82.5%의 설명력을 보였다. 연구 결과 양액흡수량과 환경데이터간의 상관관계를 확인할 수 있었고, 생산량 예측 연구에 대한 유의미한 결과를 얻을 수 있었다. 향후 작물의 생육환경 정보 및 양액의 성분 등 양액흡수량을 연구하여 양액관리를 통해 환경오염 예방 및 양액 절감에 기여할 것으로 기대된다.
본 연구는 간호대학생을 대상으로 지각된 부모의 양육 태도, 그릿, 진로 결정 자기효능감의 관계를 파악하기 위한 서술적 조사연구이다. 연구 대상은 G시에 소재하고 있는 간호대학생 195명으로 2019년 4월부터 10월까지 자료수집을 하였다. 자료 분석은 SPSS 24.0 프로그램을 사용하였으며, 기술통계, 상관관계 분석을 실시하였다. 연구 결과 아버지의 양육 태도 41.84±7.55, 어머니의 양육 태도 42.97±8.74, 그릿 103.43±12.74, 진로 결정 자기효능감 76.99±10.10으로 나타났다. 진로 결정 자기효능감은 아버지의 양육 태도(r=-.228, p<.001), 어머니의 양육 태도(r=-.257, p<.001)와 유의한 음의 상관관계가 있었다. 그러나 그릿과는 유의한 양의 상관관계(r=.584, p<.001)가 있었다. 간호대학생의 진로 결정 자기효능감에는 그릿(β=.553, p<.001)이 영향을 미쳤으며, 모형의 설명력은 35.2%로 나타났다(F=36.070, p<.001). 따라서 간호대학생의 진로 결정 자기효능감을 향상시키기 위해서는 그릿을 높일 수 있는 전략을 이용한 지도와 교육이 필요하다.
이 연구에서는 원전해체 폐콘크리트 미분말을 방사성 폐기물 처분용 고화제로 재활용하기 위한 인수기준 성능 및 레올로지 특성을 분석하였다. 고화제는 방사성 콘크리트 미분말을 모사하여 사용하였으며, 시험체는 증류수, CoCl2, CsCl 1 mol 수용액을 배합수로 사용하여 제작하였다. 골재 미분말 혼입율 및 혼합수의 종류에 관계없이 재령 28일 압축강도 성능기준 3.45 MPa를 만족하였다. 모든 시험체는 침수강도 기준을 만족하였고 열순환 압축강도는 Plain-50을 제외한 모든 시험체에 대하여 인수기준을 만족하였다. 고화제의 레올로지 특성을 평가한 결과, 골재 혼입율이 증가할수록 항복응력과 소성점도가 감소함을 알 수 있었다. 모든 시험체의 코발트와 세슘에 대한 침출지수는 6 이상으로 인수기준을 만족하였다. 방사성 폐기물 처분용 고화제의 안정적인 성능을 확보하기 위해서는 고화제 내의 골재 성분은 40 % 이하로 사용하는 것이 효과적인 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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