• Composites Research
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• 제36권3호
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• pp.162-166
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• 2023

복합재료는 일반적인 고강도 구조체에 활용성이 증가하고 있지만 최신의 복합적인 전자기기 내부 소자 등과 같은 multifunctional 재료들의 성능 특성 요구가 증가하고 있다. 기기의 방열 특성의 경우 대표적으로 요구되는 물성인 반면 복합재료의 경우 적층 공정으로 인해 수직 방향의 열적 특성 제어는 해결해야 될 문제 중 하나이다. 본 연구에서는 vacuum filtration 방법을 이용하여 Carbon fiber reinforced polymer를 제작하였다. 복합재료 제작 공정에서는 섬유들의 분산에 활용성이 가장 뛰어난 세 가지 solvent들을 사용하여 solvent의 영향을 살펴보았다. 또한 세가지의 aspect ratio를 가지는 단섬유 carbon fiber들의 수직 방향의 배열성을 확인하기 위해 현미경을 통한 morphology를 관찰하였고 제작된 시편의 열전도도 측정을 통해 배열성을 검토하였다. 시편의 열전도도 측정 결과 단섬유 carbon fiber의 aspect ratio가 낮을수록 높은 열전도도를 보였으며 through-plane 방향의 열전도도는 DMF, NMP, Acetone 순으로 각각 8.69 W/m·K, 10.32 W/m·K, 13.01 W/m·K의 증가되는 값을 보였다.

• 중소기업연구
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• 제39권3호
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• pp.57-76
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• 2017

오늘날 국내외 경기 침체로 전반적인 실업률이 상승하고 있는 상황에서도 대졸자들의 중소기업 취업 기피현상으로 인한 인력수급의 불균형과 사회적 불안요인은 여전히 발생하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 시사점을 제공하기 위하여 본 연구는 대학생들의 중소기업 취업에 관한 신념과 태도가 어떻게 중소기업 취업의도에 영향을 미치는지를 Ajzen의 계획된 행동이론(TPB: Theory of Planned Behavior)을 바탕으로 조사 분석하였다. 본 연구는 Ajzen이 제시하는 2단계 실증 조사방법에 따라 진행되었으며, 1단계 설문조사에서는 중소기업 취업과 관련된 부각된 신념, 규범적 준거인 및 통제요인을 추출하고 이를 바탕으로 2단계의 본 설문을 설계하여 조사를 실행하고 그 결과를 분석하였다. 자료의 분석기법으로는 2세대 다변량 분석기법에 속하는 구조방정식 모형 중 특히 PLS 구조방정식 모형을 이용하였다. 이는 본 연구가 탐색적 성격을 지니므로 공분산 기반 구조방정식보다 PLS 구조방정식이 보다 적합할 것이라는 판단에 따른 것이다. 연구 결과, Ajzen의 TPB 이론이 대학생들의 중소기업 취업의도를 설명하고 예측하는 데에도 매우 효과적인 모형임을 입증하였다. 우선, 성별 요인은 중소기업 취업의도와 영향요인 간에 유의적인 조절변수로 작용함을 보였다. 중소기업 취업과 관련하여 여학생들은 사회적 압력을 나타내는 주관적 규범에 가장 큰 영향을 받는 반면, 남학생들은 중소기업 취업의 결과에 대한 태도가 가장 중요한 요인으로 작용하였다. 또한 조사대상자들은 학업성적이 높을수록 중소기업을 기피하는 현상을 보였다. 본 연구의 결과는 중소기업들이 보다 유능한 대졸 취업자 채용을 위한 홍보와 채용결정에 유익한 시사점을 제공해 줄 수 있을 것이다. 추후 다양한 전공을 대상으로 추가적인 매개변수와 조절변수를 포함하는 후속 연구들이 요구될 것이다.

• 한국건설순환자원학회논문집
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• 제11권4호
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• pp.416-424
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• 2023

콘크리트는 전 생애주기에서 막대한 양의 이산화탄소를 배출하며, 이산화탄소 감축을 위한 사회적인 요구에 따라 콘크리트에 이산화탄소를 광물형태로 저장하려는 연구가 지속되고 있다. 본 연구에서는 광합성을 통해 이산화탄소를 흡수하여 탄산칼슘으로 고정하는 남세균(Cyanobacteria)을 다공성 콘크리트 기질에 도포하였으며, 이의 특수 환경 양생에 따른 콘크리트 기질의 특성 변화를 분석하였다. 실험 결과 미생물에 의한 탄산칼슘 석출은 빛이 닿는 표면부에서 집중되어 있는 것을 확인하였으며, 대부분의 석출이 골재가 아닌 페이스트 부분에서 발생하였다. 이러한 미생물에 의한 탄산칼슘 석출은 페이스트의 역학성능을 강화하였으며, 양생 재령의 경과에 따라 전체 압축강도가 향상되는 효과를 보였다. 또한 미생물 막과 탄산칼슘의 증가로 공극구조가 개선되어 투수량 감소에도 영향을 끼쳤다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권1호
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• pp.1-6
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• 2024

본 전기자동차(EV)의 사용을 늘리고 계통 부담을 최소화하기 위해 재생에너지를 사용하는 마이크로그리드가 중요한 역할을 담당해야 한다. 마이크로그리드는 소형 디젤발전과 같은 화석연료를 사용할 수도 있지만, 많은 경우에 친환경 에너지인 재생에너지로부터 에너지를 공급받을 수 있다. 그러나 태양광과 풍력과 같은 재생에너지는 가변적인 출력 특성을 갖는다. 따라서 전기자동차의 충·방전 에너지 수요를 충족하는 동시에 안정적으로 부하 전력을 공급하기 위해서 마이크로그리드에 디젤발전 또는 전기차-그리드(V2G)를 병행 에너지원으로 활용하는 전기자동차 충전인프라 구성에 대한 검토가 필요하다. 이와 같은 배경으로 본 연구에서는 태양광발전, 풍력발전, 디젤발전과 V2G를 활용하여 부하에 안정적으로 전력을 공급할 수 있는 마이크로그리드의 모델을 구성하였다. 제안된 마이크로그리드는 태양광발전과 풍력발전을 1차 공급에너지원으로 전력 수요에 대응토록 하고, 부하의 전기차의 운영 유형과 부하 동기기의 회전속도를 판단하여 부족 전력에 대해 디젤발전으로부터 안정적으로 전력을 공급할 수 있는 모델이다. 이렇게 제안된 모델의 시스템 성능을 검증하기 위해 MATLAB/Simulink로 시뮬레이션함으로써 마이크로그리드의 안정적 운영 방안을 고찰하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.510-516
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• 2021

최근 무인항공기의 활용 범위와 수요가 지속적으로 증가하고 있으며, 저고도 무인항공기의 경우 유인항공기와 별개의 관리 체계 개발을 통해 별도의 운영 시스템 구축에 관한 연구가 진행되고 있다. 저고도 무인항공기의 경우도 공역을 비행하는 비행체 이므로 비행체의 운영에 필요한 기술 기준 및 인증 제도의 수립이 필수적이며, 이에 대한 연구도 함께 진행되고 있다. 비행체의 운영 기준 및 인증 요건이 제시되는 경우, 이를 확인할 수 있는 시험방법도 함께 제시되어야 한다. 특히, 소형무인항공기의 경우는 비행중 요구되는 항법의 정확도 수준이 유인항공기 또는 대형 무인항공기 보다 정밀한 비행을 요구하므로, 기존의 비행체 비행에서만 확인할 수 있는 비행 결과 정확도 산출이 아닌 별도의 항법오차의 산출이 필요할 것으로 판단하였다. 본 연구에서는 기존 유인항공기와 다른 장시간의 운영 데이터 획득이 어려운 무인항공기에 적용이 가능한 항법 오차 도출에 관한 시험 방법에 대하여 제시하였고, 실증 시험을 수행하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.301-307
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• 2023

딥러닝은 심층신경망(Deep Neural Network)을 구축하고 대량의 훈련 데이터를 수집한 후, 구축된 신경망을 오랫동안 학습 시켜야 한다. 만약, 학습이 제대로 진행되지 않거나 과적합이 발생하면, 학습은 실패하게 된다. 현재까지 개발되고 있는 딥러닝 도구들을 사용할 경우, 훈련데이터 수집과 학습에 많은 시간이 소요된다. 하지만, 모바일 환경의 급격한 도래와 센서 데이터의 증가로 인해, 신경망 학습에 걸리는 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 실시간 증강형 딥러닝 기술에 대한 요구가 급격하게 증가하고 있다. 본 연구에서는 미세먼지 센서를 장착한 아두이노 시스템을 사용하여 실시간 증강형 딥러닝 시스템을 구현 하였다. 구현된 시스템에서는 미세먼지 데이터를 5초마다 측정하고 최대 120개가 축적이 되면, 기존에 축적된 데이터와 새로이 축적된 데이터를 데이터셋으로 사용하여 학습을 수행하도록 하였다. 학습 수행을 위한 신경망은 입력층 1개, 은닉층 1개, 출력등 1개로 구성하였다. 구현된 시스템에 대한 성능을 평가하기 위해 학습 시간과 평균 제곱근 오차(root mean square error, RMSE)를 측정 하였다. 실험 결과, 평균 학습 오차는 0.04053796이었으며, 학습주기당(1 에포크) 평균 학습 시간은 3,447 초 정도의 시간이 걸렸다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제26권4호
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• pp.333-348
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• 2023

인공지능 기반의 수학 디지털교과서의 가장 핵심적인 기능으로 여겨지는 개별 맞춤형 교수·학습이 실현되기 위해서는 개별 학생의 여러 가지 특성 요인에 대한 명확한 분석과 진단이 가장 관건이다. 본 연구에서는 수학 AI 디지털교과서에서 개별 맞춤형 학습 진단을 위한 분석 요인과 도구, 데이터 수집·분석을 위한 구축 모델을 도출하였다. 이를 위하여 최근 교육부의 AI 디지털교과서 적용 계획에 따른 수학 AI 디지털교과서에 대한 요구, 개별화 맞춤형 학습과 이를 위한 데이터에 대한 선행 연구, 수학 디지털플랫폼에서 학습자 분석에 대한 요인 등이 검토되었다. 연구 결과, 연구자는 학생 개인별로 수집해야 할 데이터로 학습 분석을 위한 요인으로 학습 준비도, 과정 및 수행도, 성취도, 취약점, 성향 분석을 위한 요인으로 학습 지속 시간, 문제해결에 걸린 시간, 집중도, 수학학습 습관, 정서 분석을 위한 요인으로 자신감, 흥미, 불안, 학습의욕, 가치 인식, 태도 분석을 위한 요인으로 자기 관리, 학습 전략으로 정리하였다. 또한, 이러한 요인에 대한 데이터 수집 도구로, 문제에 대한 정오 데이터, 학습 진도율, 학생 활동에 대한 화면 녹화 자료, 이벤트 데이터, 시선 추적 장치, 자기 응답 설문 등을 제안하였다. 최종적으로 이러한 요인들을 학습 전, 중, 후로 시계열화한 데이터 수집 모델이 제안되었다.

• Composites Research
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• 제36권6호
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• pp.441-447
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• 2023

최근 경량 소재에 대한 수요 증가로 기존 금속과 복합재간 접합 관심이 지대하다. 리벳팅과 같은 볼트 체결인 기계적 결합의 경우 응력 집중, 균열 및 박리가 발생함에 따라 접착제를 사용한 화학적 결합이 주목받고 있다. 본 논문에서는 접착제의 접합강도 향상을 위해 레이저 및 플라즈마 표면처리를 진행하였으며, 이에 대한 접착특성을 평가하고자 한다. 접합강도 실험을 위해 흔히 자동차용 소재로 사용되는 탄소섬유강화플라스틱(CFRP), CR340(Steel)과 Al6061(Aluminum)을 실험 소재로 선정해 레이저 및 플라즈마 표면처리를 진행 후 단축전단강도를 측정하였다. 플라즈마 표면처리 후 CFRP-CR340 및 CFRP-Al6061 이종소재 시편에서 각각 접합강도가 7.3% 및 39.2% 향상되었다. CR340-Al6061 시편은 레이저 표면처리에서 기준 시편대비 56.2% 증가하였다. 플라즈마 표면처리 후 표면자유에너지(SFE)가 향상되었는데 이는 화학반응 메커니즘을 통해 손상을 최소화해 접합강도 향상을 나타낸 것으로 사료된다. 레이저 표면처리는 물리적 표면처리로 거친 접합 표면 생성으로 인해 mechanical interlocking 효과로 인해 접착 강도가 향상된 것으로 사료된다. 본 연구를 토대로 실제 구조물 파손의 대표적인 원인인 피로파손을 예방하기 위해 장기 피로시험을 진행 할 예정이다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제40권3호
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• pp.93-100
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• 2024

저온 다짐의 경우 간극수 동결이 발생되어 상온에서의 다짐 특성과 상이한 양상이 발생된다. 특히, 캐나다 알버타주와 같이 유기질토가 많이 분포되어 있는 지역에서는 보수성과 압축성이 크고 동결·융해에 민감한 유기질토의 특성에 따라 유기물 함량이 다짐 성능에 주요한 영향을 미친다. 알버타주는 환경규제로 인하여 굴착토를 활용하여 되메움을 수행해야 하며 고위도에 위치하는 지리적인 특성으로 동절기가 길어 건설공사를 진행하기에 불리한 조건을 가지고 있다. 본 논문에서는 유기질토의 유기질 함량에 따른 저온 다짐 특성을 평가하기 위하여 실내 다짐시험을 수행하였다. 실험 결과, 유기질 함량이 증가할수록 최적함수비가 증가하였고 최대건조단위중량이 최대 21.9% 만큼 감소되었다. 또한, -4℃ 이하의 온도조건에서는 최적함수비가 나타나지 않고 함수비가 증가할수록 건조단위중량이 감소하는 것으로 분석되었다.

• 경영정보학연구
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• 제25권1호
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• pp.93-110
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• 2023

최근 비정형 자료인 텍스트를 벡터로 변환하고 이를 통해 다양한 목적으로 방대한 양의 자연어를 분석하는 시도가 이루어지고 있다. 특히 코퍼스 규모가 제한적일 수밖에 없는 전문적인 도메인의 텍스트에 대해서도 분석 수요가 급증하면서, 해당 전문 분야의 문서를 범용 문서와 함께 분석하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 특정 전문어를 해당 전문어 코퍼스 외부의 일반적인 범용어와 함께 분석하기 위해서는, 전문어 임베딩 공간을 범용어 임베딩 공간과 일치시키는 것이 필요하다. 기존에는 변환 행렬 또는 매핑 함수 등을 통해 전문어 코퍼스로부터 얻은 전문어 임베딩 값을 범용어 임베딩 공간으로 변환, 일치시키려는 시도가 있었지만, 변환 행렬을 기반으로 하는 선형 변환은 국지적인 범위에서만 근사적인 변환 효과가 있다는 일반적인 선형 변환의 한계를 극복하지 못했다. 이러한 선형 변환의 한계를 극복하기 위해 최근에는 다양한 형태의 비선형적인 변환 방법이 제안되고 있으며, 본 연구에서는 오토인코더(Autoencoder)와 회귀 모델을 동시에 학습하는 종단형 학습을 통해 전문어 임베딩 공간을 범용어 임베딩 공간으로 변환하여 임베딩 공간을 일치시키는 모델을 제안한다. 실제 "보건의료" 분야의 R&D 문서에 대해 임베딩 변환 실험을 진행한 결과, 제안 방법론이 기존의 오토인코더를 활용한 방법 대비 변환 정확도 측면에서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.