• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.1243-1244
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• 2022

In recent years, the growing interest in off-site construction has led to factories scaling up their manufacturing and production processes in the construction sector. Consequently, continuous large-scale site monitoring in low-variability environments, such as prefabricated components production plants (precast concrete production), has gained increasing importance. Although many studies on computer vision-based site monitoring have been conducted, challenges for deploying this technology for large-scale field applications still remain. One of the issues is collecting and transmitting vast amounts of video data. Continuous site monitoring systems are based on real-time video data collection and analysis, which requires excessive computational resources and network traffic. In addition, it is difficult to integrate various object information with different sizes and scales into a single scene. Various sizes and types of objects (e.g., workers, heavy equipment, and materials) exist in a plant production environment, and these objects should be detected simultaneously for effective site monitoring. However, with the existing object detection algorithms, it is difficult to simultaneously detect objects with significant differences in size because collecting and training massive amounts of object image data with various scales is necessary. This study thus developed a large-scale site monitoring system using edge computing and a small-object detection system to solve these problems. Edge computing is a distributed information technology architecture wherein the image or video data is processed near the originating source, not on a centralized server or cloud. By inferring information from the AI computing module equipped with CCTVs and communicating only the processed information with the server, it is possible to reduce excessive network traffic. Small-object detection is an innovative method to detect different-sized objects by cropping the raw image and setting the appropriate number of rows and columns for image splitting based on the target object size. This enables the detection of small objects from cropped and magnified images. The detected small objects can then be expressed in the original image. In the inference process, this study used the YOLO-v5 algorithm, known for its fast processing speed and widely used for real-time object detection. This method could effectively detect large and even small objects that were difficult to detect with the existing object detection algorithms. When the large-scale site monitoring system was tested, it performed well in detecting small objects, such as workers in a large-scale view of construction sites, which were inaccurately detected by the existing algorithms. Our next goal is to incorporate various safety monitoring and risk analysis algorithms into this system, such as collision risk estimation, based on the time-to-collision concept, enabling the optimization of safety routes by accumulating workers' paths and inferring the risky areas based on workers' trajectory patterns. Through such developments, this continuous large-scale site monitoring system can guide a construction plant's safety management system more effectively.

• 창의정보문화연구
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• 제5권3호
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• pp.225-236
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• 2019

컴퓨팅 사고력을 토대로 문제를 바라보고 접근하는 것은 학생들이 미래사회를 살아가는데 필수적인 역량으로 정보교육을 통해 향상시킬 수 있다. 본 연구는 2015 개정 교육과정에서 일반선택과목이 된 정보과목에 대한 운영현황을 분석하여, 향후 정보교육의 효과를 높이는 데 기여하기 위한 목적이 있다. 목적 달성을 위해 2015-2016년 시기의 고등학교를 졸업한 학생 400명을 대상으로 설문을 실시하였고, 학생 5명, 정보 교사 5인을 대상으로 인터뷰를 진행하였다. 정보과목의 운영시기, 운영내용, 운영방법, 그리고 평가방법 등을 분석하였다. 분석 결과, 정보과목의 운영은 1학년 2학기부터 3학년 2학기 까지 매우 다양하였다. 수업 방법은 강의형이 가장 많았으나, 3학년 2학기에는 자습에 대한 비율도 높게 나타났다. 학습 내용은 전체 내용을 모두 배우지는 않은 것으로 나타났으며, 수업에서는 교과서의 사용비율이 낮게 나타났다. 본 연구는 정보과목 수업이 다른 입시과목 제외 과목들과 유사하게 교육과정을 준수하는 형태로 진행되지 않았음을 확인하였다. 또한 처음으로 정보과목의 운영 현황을 분석했다는 점에 의의가 있다.

• 산업융합연구
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• 제21권3호
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• pp.195-202
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• 2023

본 연구는 학습자의 교육적 요구를 파악하기 위해 현장에서 이루어진 수업을 바탕으로 설문조사 결과를 분석하여 SW 교육에 필요한 요소를 반영하기 위한 것이다. 본 연구에서는 선행연구를 통해 학습 동기와 학습 성취도에 따른 다양한 실험적 요소를 구성하고 설계하였다. 본 연구에 적용한 설문조사로 교수자 역량(FC), 학습자 역량(LC), 교육 여건(EC)의 3가지 부문의 실험적 요소를 1차 영역별, 2차 전공 계열별로 각각 분석하였다. CT 기반의 SW 교육을 영역별로 분석한 결과 교육자료 개발, 강의에 대한 이해, 교수방법은 만족도가 높게 나타난 반면, 수강생과의 소통, 강의의 난이도, 수강 인원은 상대적으로 낮게 나타났다. 전공별로 분석한 결과는 인문 계열에서 공학 계열보다 어렵고 흥미가 떨어지는 것으로 결과가 나타났다. 본 연구에서는 이러한 통계적 결과를 바탕으로 학습자의 문제해결 능력 향상 측면에서 향후 효과적인 교양교육을 위하여 흥미로운 교과과정으로 비전공 SW 교육이 개선되어야 할 필요성을 제시한다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.335-340
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• 2021

본 연구는 농어촌 초등학교 저학년을 대상으로 로봇과 SW교육을 위한 메이커 교육 프로그램 환경 조성, 메이커교육 프로그램 개발 및 적용 연구를 수행하였다. 선행 메이커교육 모델을 기초로 초등학교 저학년 수준에 맞는 OMCSI 모형은 개발하였으며, 이를 기초로 5종의 WeDo 활용 초등 메이커 교육 프로그램을 개발하였다. 2020년 4월 1일 ~ 2020년 10월 30일까지 경상남도 대합초등학교의 2학년 10명을 대상으로 WeDo로봇 2.0을 활용한 초등 메이커 교육 프로그램을 적용한 결과는 다음과 같다. 컴퓨팅사고력의 분석능력에서 평균이 3.40점 올랐으며(t=-2.378, p=0.034), 설계능력에서도 평균이 3.30점 올랐다.(t=-2.329, p=0.040). 그리고 구현능력에서도 평균이 3.40점(t=-2.458, p=0.038)올랐다. 마지막으로 추론능력에서는 3.70점(t=-2.449, p=0.037)로 올랐다. 즉, 컴퓨팅 사고력 4개의 하위요소 모두가 유의확률 0.04이하로 사전사후 컴퓨팅 사고력의 점수 간에는 통계적인 유의미한 차이를 나타냈다. 따라서 WeDo 로봇을 활용한 초등 메이커 교육 프로그램'이 학생들의 컴퓨팅 사고력 향상에 매우 효과적으로 작용했다고 할 수 있다

• 대한토목학회논문집
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• 제26권4D호
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• pp.671-678
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• 2006

본 연구에서는 2개의 질량을 갖는 1/4 차량모델을 이용하여 차량-궤도-교량간의 동적상호작용 현상을 표현하기 위해 비선형 헤르츠 접촉스프링(Nonlinear Hertzian Contact Spring)과 비선형 접촉감쇠장치(Nonlinear Contact Damper)를 도입하였다. 또한, 차량에 작용하는 하중은 차량의 중량외에 임의시간단계의 차륜재하위치인 레일답면(즉, 주행로상의 접촉면)에서의 변위가 제한조건식(Constraint Equation)으로 가해졌다. 이 변위제한조건식은 Penalty방법(Penalty Method)에 의해 구현되었으며, 해의 안정화(Stabilization)를 위한 기법과 제한조건오차보정반력(Reaction from Constraint Violation)을 도입하였다. 또한, 차량의 피칭운동을 표현하고, 다양한 차량/열차를 모형화하기 위해서 1/4 차량모델의 차체 및 대차프레임 간을 강체연결 및 핀이 있는 강체연결조건으로 모형화하였다. 시간적분방법으로는 Newmark계열의 시간적분법이 사용되었으며, 해의 정확성 확보를 위해 국지적 오차평가에 근거한 적응적시간간격기법(Adaptive Time-Stepping Scheme)을 도입하였다. 이러한 적응적시간간격기법을 도입하여 동적해석에서 시간간격의 크기를 자동적으로 결정함으로써 동적해석에서의 해의 정확성을 확보하고 시간적분에 소요되는 계산비용을 감소시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권10호
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• pp.291-298
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• 2023

본 논문에서는 정보·컴퓨터 표시과목의 임용시험에서 프로그래밍 문항이 프로그래밍 능력을 겸비한 교사 선발에 적합한지 연구하였다. 최근 5년 동안의 문항을 분석한 결과, 프로그래밍 문항의 평균 배점이 교과내용학 총점의 38%(20.8점)로 높게 나타났다. 기출문항에서 프로그래밍 문항의 배점 비중이 높은 과목은 프로그래밍과 자료구조로 확인되었으며, 이들의 평가영역별 배점분포를 분석한 결과 각각 0%~47%, 0%~53%로 영역별 편차가 큰 것으로 나타났다. 본 논문에서는 프로그래밍 문항이 교육 현장에서 요구하는 교사 선발에 적합한지 교사 31명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 임용시험의 프로그래밍 문항에서 평가할 내용에 대한 응답으로 컴퓨팅 사고력이 58%로 가장 높게 나타났다. 문항의 적합도에 대한 응답에서 문제해결력이 5점 척도 기준에서 2.84로 가장 높았으나 전반적으로 적합도가 낮은 것으로 나타났다. 프로그래밍 문항 출제를 위해 적합한 언어로 C언어와 파이썬의 응답이 각각 55%, 45%로 나타났다. 이 결과에서 교사들은 기존의 C언어 외에 파이썬 선호도가 매우 높은 것을 확인하였다. 본 연구에서는 이러한 연구결과를 바탕으로 프로그래밍 문항 출제에 대한 개선방안을 제안하였다.

• 한국음향학회지
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• 제42권6호
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• pp.519-528
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• 2023

본 논문에서는 식기 세척기 내 원심펌프를 대상으로 수치적/실험적 연구를 통해 최적 설계를 수행하였으며 유량 및 소음 성능을 개선하고자 하였다. 먼저 대상 원심펌프의 특성을 실험적으로 분석하기 위해 펌프 성능시험기를 통한 유량 실험과 반 무향실에서의 소음 실험을 진행하였다. 원심펌프 회전에 따른 내부 유동 및 유동 소음 성능을 수치적으로 모사하기 위해 전산유체역학 기반의 Reynolds Averaged Navier-Stokes(RANS) 방정식과 Ffowcs Williams and Hawkings 방정식을 지배 방정식으로 수치해석을 수행하였다. 실험 결과와의 비교를 통해 수치 기법의 유효성을 검증하였으며, 검증된 수치 기법을 활용하여 원심펌프 내 임펠러 형상에 대한 최적 설계를 수행하였다. 수치 기법의 활용을 통해 최적 설계된 임펠러의 개선된 유량 성능을 수치적으로 확인하였으며, 유동장 분석을 통해 임펠러 형상 각도 변화에 따른 유동 특성 변화 및 개선을 확인하였다. 또한, 시제품 제작 및 실험을 통해 개선 유량 성능을 검증하였으며, 팬 법칙에 의거하여 동일 유량에서 소음 수준이 감소함을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권10호
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• pp.641-653
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• 2023

기후변화와 도시화의 영향으로 인해 자연재해의 발생빈도와 규모가 증가하고 있다. 특히 도시 침수는 발생 시간이 짧고 막대한 인명 및 경제적 손실을 초래할 수 있기 때문에 신속하고 정확도 높은 예측 정보 생산이 중요하다. 하지만, 기존 물리과정 및 인공지능 기반 기법은 고해상도 침수 해석을 위해 많은 전산 자원이나 데이터가 요구되는 한계가 있다. 본 연구에서는 딥러닝 기반 초해상화(Super-Resolution) 기법을 통한 고해상도 도시 침수 해석 방법을 제안하고 적용성을 평가한다. 제안된 방법은 고해상도 물리 모형의 결과로 훈련된 초해상화 딥러닝 모형을 이용하여 저해상도 침수 해석 이미지를 고해상도로 변환한다. 미국 포틀랜드 도심지의 두 가지 침수 사례에 대해 적용, 4 m 공간해상도 물리 모의 결과를 1 m 급 고해상도 침수 해석 정보로 초해상화 하였으며, 초해상화 이미지와 고해상도 원본 간 높은 구조적 유사성이 확인되었다. 성능 지표로 평가한 결과, 전체 검증 대상 이미지에 대한 평균 PSNR 22.77 dB, SSIM 0.77로 우수하여, 초해상화 기법의 도시 침수 해석 적용성이 검증되었다. 제안된 방법은 적은 양의 침수 시나리오만으로도 효율적인 딥러닝 모형 훈련이 가능하고, 물리 모형의 정보를 최대한 활용할 수 있기 때문에, 고해상도 도시 침수 정보 생산에 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권6호
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• pp.672-680
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• 2023

선박의 설계과정에 있어, 선박의 중량은 유체역학적 성능에 큰 영향을 미치는 가장 중요한 요소 중 하나이다. 선박은 일반적으로 최적의 흘수와 배수량을 갖는 하나의 조건으로 설계되지만, 실제로는 연료의 소비, 선박 평형수의 충전과 적재 조건과 같은 운항 활동으로 인해 선박의 중량 및 흘수가 일정 범위 내에서 바뀐다. 본 연구에서는 소형선박을 대상으로 3가지 하중조건에 따른 선박의 저항성능 변화를 모형실험과 수치해석을 통해 연구하였다. 마지막으로 2050년까지 CO2 배출 가스를 50% 감축한다는 국제해사기구(IMO) 목표를 따라 선박의 저항 성능을 개선하여 동력 요구 사항을 줄이기 위해 선박의 중량 변화에 따른 저항성능의 민감도를 연구하였다. 연구 결과, 선박의 중량변화에 따른 효과는 낮은 프루드 수에서 크게 나타나는 것으로 확인되며, 저항성능에 대한 연구 결과, 설계 흘수의 적재조건을 기준으로 배수량이 11.1% 증가하고, 흘수가 5% 증가한 Over load의 적재조건에서 운항 시 선체의 총 저항이 모형시험과 CFD 시뮬레이션에서 각각 15.97%, 14.31%까지 증가하는 것을 볼 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제43권1호
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• pp.103-111
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• 2024

축류팬은 상대적으로 저압의 유동 영역에서 유동을 수송하기 위해 사용되며, 다양한 설계 변수에 대해 설계된다. 축류팬의 날개 끝 형상은 유동 및 소음 성능에 지배적인 역할을 수행하며 이에 대한 대표적인 유동 현상으로 날개 끝에서 발생하는 날개 끝 와류와 누설 와류가 있다. 이러한 3차원 유동 구조를 제어하기 위해 다양한 연구가 수행되어 왔으며, 항공기 분야에서 날개 끝 와류를 억제하고 효율을 증가시키기 위해 윙렛 형상이 개발되었다. 본 연구에서는 에어컨 실외기용 축류팬 날개에 적용된 윙렛 형상의 영향을 분석하기 위한 수치적, 실험적 연구를 수행하였다. 3차원 유동 구조 및 유동 소음을 수치적으로 분석하기 위해 unsteady Reynolds-Averaged Navier-Stokes(RANS) 방정식과 Ffocws-Williams and Hawkings(FW-H) 방정식을 전산유체역학 기법에 기초하여 수치 해석하였으며, 실험 결과와의 비교를 통해 수치 기법의 유효성을 검증하였다. 윙렛 형상에 따른 날개 끝 와류와 누설 와류의 형성의 차이를 3차원 유동장을 통해 비교하고, 그에 따른 공기역학적 성능을 정량적으로 비교하였다. 또한, 예측 유동장을 바탕으로 소음을 수치적으로 모사하여 윙렛 형상이 유동 소음 측면에 미치는 영향을 분석하였다. 대상 팬 모델의 시제품을 제작하여 유동 및 소음 실험을 실시하여 실제 성능을 정량적으로 평가하였다.