1970년대에 콘크리트를 기반으로 지어진 많은 구조물과 빌딩은 안전성과 사용성을 고려하여 무수히 많은 연구를 현재까지 진행해 왔으나, 설계강도 보다 낮은 최대강도를 보이고 있다. 현재 노후화된 콘크리트 구조물들에 대한 다양한 보수 보강 공법이 개발되어 적용되고 있지만 기존 연구들은 구조물의 특성에 대해서는 고려하지 않고, 단지 기존 부재와 보수 재료의 부착에 관한 연구와 기존 부재를 효과적으로 보강하기 위한 새로운 방법을 개발하는 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구는 보수 보강 재료를 이용한 효율적인 강도증진 방법에 대한 연구, 보강 재료와 기존 부재 사이의 거동에 대해 부족했던 연구를 보완하고자 한다. 또한 고강도 콘크리트는 높은 압축강도를 발현하기 때문에 부재의 단면을 축소시킬 뿐만 아니라 구조물의 자중 또한 감소시킬 수 있으므로 거대한 구조물 건설에 사용되고 있다. 고강도 콘크리트의 사용이 점차 증가하는 추세이지만 고강도 콘크리트를 이용한 구조물의 보수 보강에 대한 방법 연구 역시 미진한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 효과적인 고강도 콘크리트 기둥에 대한 보수 보강 방법을 개발하고자 한다. 본 연구에서는 사각단명 형상을 가진 기둥을 팔각단면으로 형상 변형을 통해 CFS로 보수 보강하여 단면 형상이 변함에 따른 효과를 파악하고, CFS로 보강된 고강도 콘크리트(HSC) 기둥의 강도 증대 효과와 파괴 거동에 대해 파악하고자 한다.
생물다양성에 대한 사회적 관심이 늘어남에 따라 생물다양성 평가, 보호지역 지정, 서식지 관리 및 복원 등 생물자원에 대한 공간적 평가의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 이러한 야생동물의 서식지에 대한 평가를 위하여 자료의 수집 및 모형화의 기법 연구와 생물종풍부도를 작성하는데 목적이 있다. 종분포모형을 위해 사용된 GAM (Generalized Additive Model)으로 기존의 중첩 분석이나 GLM (Generalized Linear Model)에 비해 환경변수와 반응변수의 관계가 명확하고 이에 따른 해석이 용이하다. 본 연구대상지로는 국립공원, 경관생태보호구역, 수달보호구역으로 지정된 지리산, 백운산, 섬진강을 포함하고 있는 유역을 선정하였다. 대상유역의 토지피복에 따라 층화추출을 통하여 야생동물(포유류와 조류)의 출현/비출현 형태의 현장자료를 수집하였으며, 야생동물의 서식에 영향을 미치는 자연, 사회 경제적 자료를 구축하였다. 각 종에 대한 서식지이용분석과 주요서식인자를 확인한 후, 출현/비출현 모형을 통해 서식지적합성모형을 개발하고, 개별 종에 대한 서식지적합성지도 작성하였다. 서식지 적합성지도를 산술 합산하여 분류군별(포유류, 조류) 종풍부도, 통합종풍부도를 작성하였다. 개별 종 서식지의 주요인자는 서식지선택에 따라 다르게 나타났다. 고라니나 박새와 같은 몇몇 종들은 저지대에 분포하나, 대부분의 포유류나 조류의 잠재서식지는 국립공원 경계구역이나 중산간지역에 많이 분포하였다. 본 연구의 결과는 환경부에서 수행하는 생물다양성의 평가, 보호지역의 지정 등의 기초자료로서 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 한류 콘텐츠 소비 시 나타나는 한국, 일본, 미국의 감정 반응을 통해 국가별 소비 성향을 규명하는 데 목적이 있다. 방대해진 텍스트 리뷰를 이용한 감정 분석 연구가 주목받고 있고, 콘텐츠 수요에 환경적 특성이 주요한 영향을 주고 있음에도, 국가별 감정 반응 차이에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는, Russell(1980)이 제시한 감정 원형 모델을 사용하여 한국형 판타지 멜로드라마 <도깨비>에 대한 국가별 감정 단어의 변수 중요도 및 단어 간 연관을 비교하였다. 우선, 2017년 1월 26일부터 3월 26일까지 2달간의 텍스트 리뷰를 수집하였다. 둘째, 수집한 데이터로부터 Russell의 감정 모델에 해당하는 감정 단어를 선별하였다. 셋째, 선별한 데이터에 랜덤 포레스트를 적용하여 변수 중요도를 평가하였다. 넷째, Russell 축에 따른 주요 감정 단어 간 연관성을 비교하였다. 마지막으로 테스트 데이터를 이용하여 학습된 모델의 정확성을 측정하였다. 실험 결과, 국가별 감정 단어의 변수 중요도에서 한국과 미국은 Happy, 일본은 Pleased가 가장 중요한 변수로 나타남을 확인하였다. 단어 간 연관성에서 한국은 수동적 불쾌감, 미국과 일본은 수동적 쾌감이 강하게 나타나는 경향이 있음을 확인하였다. 본 연구를 통해, 한류 콘텐츠에 대한 국가별 감정 반응 차이를 확인할 수 있을 것으로 기대한다.
클라우드 컴퓨팅 환경에서 가상 컴퓨팅 및 스토리지 자원에 대한 요구가 대규모로 증가하면서 스토리지 시스템에서는 스토리지 공간을 효율적으로 절감하고 활용할 수 있는 중복제거 기법을 적용하고 있다. 특히 가상 데스크탑 인프라 환경에서 가상 데스크탑 이미지들에 대해 동일한 데이터가 중복되어 저장되는 것을 방지함으로써 스토리지 공간을 절감하는데 큰 효과를 얻을 수 있다. 하지만 안정적인 가상 데스크탑 서비스를 제공하기 위해서는 중복제거로 인한 가상 데스크탑의 성능 오버헤드와 주기적으로 발생하는 데이터 입출력 폭증, 그리고 빈번한 랜덤 입출력 동작과 같은 가상 데스크탑이 가지고 있는 특이한 워크로드를 효과적으로 처리할 수 있는 스토리지 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 가상 데스크탑 및 스토리지 서비스를 지원하기 위해 개발된 클러스터 파일 시스템을 제시한다. 여기에서는 가상 데스크탑 이미지들에서 중복된 데이터가 스토리지에 저장되기 이전에 실시간으로 검출하고 제거하는 인라인 데이터 중복제거 기법을 통해 스토리지 공간을 절감한다. 또한 가상 데스크탑 이미지에 대한 중복제거 처리를 가상 호스트가 아니라 가상 데스크탑 이미지가 실제로 저장되는 데이터 서버에서 수행함으로써 중복제거 처리로 인한 가상 데스크탑의 성능 오버헤드를 줄인다.
지표수와 지하수로 이루어진 수자원은 세계적으로 가장 중요한 천연자원 중 하나로 여겨진다. 지난 세기 이후 급속한 산업화와 급증하는 인구로 인해, 생활용, 산업용, 농업용수 수요가 급증하고 있으며, 이에 대한 지하수 수요도 급증하고 있다. 따라서 지하수에 대한 지속 가능한 개발과 관리를 위해서는 정확한 위치기반의 지하수 가능성도 작성이 필수적이다. 최근에는 기계학습과 지리정보시스템 통합이 지하수 가능성도 작성에 효과적인 방법이 되고 있다. 이러한 통합접근법의 현황 파악을 위해 6년(2015~2020년) 동안 94편의 직접 관련 논문에 대한 체계적 검토를 실시했다. 문헌 검토에 따르면, 매년 발간되는 연구의 수는 시간이 지남에 따라 급격히 증가했다. 전체 연구 분야는 15개국에 걸쳐 있으며, 85%의 연구가 이란, 인도, 중국, 한국, 이라크에 집중되었다. 지하수 산출 가능성 조사에는 20개의 변수가 자주 사용된 것으로 조사되었으며, 이 중 지형고도, 경사, 경사방향, 지형습도지수, 지질, 토지 이용 피복, 하천 밀도, 강과의 거리, 강우량 등이 자주 사용되는 것으로 나타났다. 기계학습 모델에 있어 랜덤 포레스트, 서포트벡터머신, 부스트 회귀트리 등의 방법이 많이 사용되었다. 이러한 문헌 연구는 최적의 결과를 위해 지하수 가능성도를 저비용 대체물이 아닌 현장 작업을 보완하는 도구로 사용해야 한다는 것을 보여준다. 마지막으로, 향후, 지하수 가능성도 작성의 표준화 및 정확성을 개선하기 위해 더 많은 연구가 진행되어야 할 것이다.
각 산업에서 대량의 데이터가 생산되면서, 빠른 경영 의사결정을 위해 시계열 패턴 예측 연구가 수많이 진행되고 있다. 하지만 데이터에 내재된 불확실성으로 인해 비선형 시계열 데이터의 특정 패턴을 예측하는 데 한계가 존재하고, 기업경영의 전략적 의사결정 어려움이 존재한다. 또한, 최근 수십 년간 불규칙한 랜덤워크 모형의 시계열 데이터 예측을 위해 산업의 목적에 맞는 금융시장 데이터를 대상으로 다양한 연구가 진행되고 있지만, 특정 규칙을 예측하고 지속가능의 기업목적 달성 어려움이 있다. 본 연구에서는 룰렛 데이터와 금융시장 데이터를 Chaos 분석기법을 이용하여 예측 결과를 비교분석하고 유의미한 결과를 도출하였다. 그리고, 본 연구는 카오스 분석이 시계열 자료를 분석하는데 있어 새로운 방법을 모색하는데 유용함을 확인하였다. 룰렛 게임의 특성을 한국 주가지수 선물의 시계열과 비교 분석하여 추세가 확인되는 경우 예측력을 높일 수 있다는 점을 도출하였으며, 불확실성이 높고 랜덤워크가 존재하는 비선형 시계열 데이터가 특정한 패턴을 가지고 있는지 판단하는데 의의가 있다.
본 연구에서는 양자 컴퓨터 관련 기술 트렌드 분석과 예측을 수행한다. 기존 양자 컴퓨터 기술 분석 관련 연구는 주로 기술 특징을 중심으로 응용 가능 분야에 집중되었다. 본 논문은 시장 중심의 기술 분석과 예측을 위하여 양자 컴퓨터 관련 국내 뉴스 기사를 기반으로 중요하게 다뤄지는 양자 컴퓨터 기술들을 분석하고 미래신호 감지와 예측을 수행한다. 뉴스 기사에서 사용된 단어들을 분석하여 빠르게 변화하는 시장의 변화와 대중의 관심사를 파악한다. 본 논문은 Cha & Chang (2022) 컨퍼런스 발표 자료를 확장했다. 연구는 2019년부터 2021년까지의 국내 뉴스 기사를 수집하여 진행된다. 먼저, 텍스트 마이닝을 통해 주요 키워드를 정리한다. 다음으로, Term Frequency - Inverse Document Frequency(TF-IDF), Key Issue Map(KIM), Key Emergence Map(KEM) 등의 분석을 통해 양자컴퓨터관련 기술을 탐색한다. 마지막으로, 랜덤포레스트, 의사결정나무, 연관분석 등을 통해 미래기술들과 수요 및 공급의 연관성을 파악한다. 연구결과 빈도분석, 키워드 확산도 및 가시성 분석에서 모두 AI의 관심도가 가장 높게 나타났다. 사이버보안의 경우 시간이 지날수록 뉴스기사에서 언급되는 비율이 다른 기술에 비해 압도적으로 높게 나타났다. 또한 양자통신, 내성암호, 증강현실 역시 관심도의 증가율이 높게 나타났다. 따라서 이를 트렌드 기술의 적용에 대한 시장의 기대가 높음을 알 수 있다. 본 연구의 결과는 양자컴퓨터 시장의 관심 분야 파악과 기술 투자 관련 대응체계 구축에 응용될 수 있다.
현대에서 디지털 시대에서의 색채 능력의 필요성은 시대의 요구로 기존 실습에 없는 세분화된 디지털 4영역에 관한 색채 실습 개선의 연구가 필요한 것이다. 기존 물감 색채 실습에서 해결되기 어려운 디지털 전공자들에게 더 특화된 4분야 영역별 디지털 색채 실습의 수업이 필요하며, 디지털화된 채색 및 색채 감각의 수업을 위해 효율적 인공지능의 활용을 연구하였다. 본 논문에서는 기존 색채 배색과 조색이 CMYK분야만 할수 있는 실습이었던 것을 포토샵 인공지능 쎈쎄이(Adobe Sensei)의 인공지능과 빅데이터 기술을 기반으로 디지털 색채 배색 실습과 조색의 방식을 제안하여, 색채 실습 영역 확대를 보여주고자 하였다. 아울러 최신의 어도비 쎈세이 프로그램 인공지능이 제공하는 개별 사용자들의 색채 정량화한 데이터를 토대로 필터 효과를 활용한 디지털 색에서의 실질적인 색 조합과 렌덤색채에 대한 학습자 예측을 향상 시키는 실습에 목적을 두었다. 결론적으로, 기존의 물감 실습의 혼색 과정의 모호성을 제거하고, 디지털 채색의 디테일을 보안한 프로그램 활용의 연구이며, 학습자의 수준과 숙련도가 낮아도 인공지능의 지원을 통한 학습능력의 향상으로 감각을 키워나가기 좋은 초급자와 중급자의 효과적 학습 방법을 제공할 수 있는 실습방식을 제안하고자 했다. 이론 고찰을 통한 배색과 주색에 필요한 어도비 프로그램 실습 방식과 기존 물감 실습보다 학습능력에 좋은 교습 향상에 대해 제시하였다.
탄소중립을 위한 세계적인 노력 속에서 전기자동차의 사용이 급속하게 증가함에 따라 배터리에 대한 수요도 증가하고 있다. 따라서, 전기자동차의 높은 효율을 달성하기 위해 차체 무게 감소와 배터리에 대한 고려가 중요한 요소로 부각되고 있다. 경량 소재로 알려진 구리와 알루미늄은 레이저 용접을 통해 효과적으로 접합될 수 있다. 그러나 두 소재의 물리적 특성이 서로 다르기 때문에 이를 접합하는 것은 여전히 기술적인 어려움이 존재한다. 본 연구에서는 구리와 알루미늄을 레이저 용접으로 접합하기 위한 최적의 레이저 파라미터를 찾기 위해 시뮬레이션을 수행하였다. 또한, 결과를 시각적으로 제시하기 위해서 Python 언어를 활용하여 GUI(Graphic User Interface) 프로그램을 개발하였다. 이 프로그램은 기계 학습 이미지 데이터를 활용하여 접합 성공을 예측하며, 안전하고 효율적인 레이저 용접 가이드로 활용될 것으로 예상되어, 전기차 배터리 조립 공정의 안전성과 효율성에 기여할 것으로 기대된다.
이 연구의 목적은 건강보험심사평가원의 자료를 이용하여 만 14세 이하 소아청소년들의 치아 우식 유병률의 경향성과 치료의 현황을 파악하는 것이다. 이 연구는 2011년부터 2020년까지 연도별로 전체 소아청소년이 포함된 모집단에서 약 100만명을 무작위 표본 추출한 집단의 진료내역을 이용하여 분석을 시행하였다. 이 연구에서 K02 치아우식 주상병명을 진단받는 아이들은 연도별로 증가하였고, 전반적으로 모든 연령군에서 치아 우식 치료를 받는 아이들도 증가하는 경향성을 보였다. 반면 중증의 치아 우식으로 인해 치수 치료 또는 발치를 경험한 10 - 14세 어린이들은 감소하는 경향을 보였다. 2021 - 2022년 아동 구강 건강 실태조사에서도 5세와 12세의 우식경험지수는 정체되거나 소폭 증가하는 경향을 보였으나 우식 유병자율은 감소하였다. 치료적 관점에서 개인적, 지역적 환경은 과거에 비해 전반적으로 개선된 것으로 나타났으나 예방적 관점에서 치아 우식 유병 상태와 예방 진료가 지난 10년간 개선되지 않고 정체 상태로 머물러 있던 것으로 해석된다. 따라서 대한민국에서 소아청소년을 대상으로 구강건강 증진 및 예방을 위해 시행되고 있는 구강 보건 사업에 대한 홍보와 효용성에 대한 평가가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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