• 제목/요약/키워드: work efficiency

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폴리바이닐알코올/그래핀 옥사이드/산화철 자성 마이크로겔을 이용한 염료 제거 (Preparation of PVA/Graphene Oxide/Fe3O4 Magnetic Microgels as an Effective Adsorbent for Dye Removal)

  • 고성문;김근성;위은솔;박래수;정홍련;윤창훈;장민철
    • Composites Research
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    • 제35권2호
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    • pp.98-105
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    • 2022
  • 본 연구에서는, 미세유체 시스템 기반 폴리바이닐알코올(PVA)/그래핀 옥사이드(GO)/산화철(Fe3O4) 자성 마이크로겔을 제조하고 겔의 염료 흡착성능을 평가하였다. 겔의 흡착성능(qe)은 염료의 농도, pH, 및 접촉시간을 변수로 하여 평가하였다. 사용된 염료는 메틸렌 블루(MB), 크리스탈 바이올렛(CV), 말라카이트 그린(MG)이며, 마이크로겔은 메틸렌 블루에 대해 가장 높은 흡착성능(191.1 mg/g)을 나타내었다. pH에 따른 겔의 흡착성능은 염료가 가지고 있는 atomic nitrogen 이온(N+)의 영향으로 모든 염료에서 pH가 10일 때 가장 높은 흡착성능을 나타냈다. 등온흡착 데이터분석을 통해 Langmuir 등온선의 일치도가 높아 단분자층 흡착임을 확인하였으며, 동역학적 분석에서는 유사 1차 반응 보다 유사 2차 반응의 일치도가 높아 화학흡착임을 확인하였다. 또한, 자성 마이크로겔의 회수와 겔표면에 흡착된 염료의 탈착을 통한 재사용 성능을 평가하였는데, 흡착성능은 흡·탈착 5회동안 70% 이상의 성능을 유지하는 것으로 나타났다.

Multi-fidelity uncertainty quantification of high Reynolds number turbulent flow around a rectangular 5:1 Cylinder

  • Sakuma, Mayu;Pepper, Nick;Warnakulasuriya, Suneth;Montomoli, Francesco;Wuch-ner, Roland;Bletzinger, Kai-Uwe
    • Wind and Structures
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    • 제34권1호
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    • pp.127-136
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    • 2022
  • In this work a multi-fidelity non-intrusive polynomial chaos (MF-NIPC) has been applied to a structural wind engineering problem in architectural design for the first time. In architectural design it is important to design structures that are safe in a range of wind directions and speeds. For this reason, the computational models used to design buildings and bridges must account for the uncertainties associated with the interaction between the structure and wind. In order to use the numerical simulations for the design, the numerical models must be validated by experi-mental data, and uncertainties contained in the experiments should also be taken into account. Uncertainty Quantifi-cation has been increasingly used for CFD simulations to consider such uncertainties. Typically, CFD simulations are computationally expensive, motivating the increased interest in multi-fidelity methods due to their ability to lev-erage limited data sets of high-fidelity data with evaluations of more computationally inexpensive models. Previous-ly, the multi-fidelity framework has been applied to CFD simulations for the purposes of optimization, rather than for the statistical assessment of candidate design. In this paper MF-NIPC method is applied to flow around a rectan-gular 5:1 cylinder, which has been thoroughly investigated for architectural design. The purpose of UQ is validation of numerical simulation results with experimental data, therefore the radius of curvature of the rectangular cylinder corners and the angle of attack are considered to be random variables, which are known to contain uncertainties when wind tunnel tests are carried out. Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations are solved by a solver that employs the Finite Element Method (FEM) for two turbulence modeling approaches of the incompressible Navier-Stokes equations: Unsteady Reynolds Averaged Navier Stokes (URANS) and the Large Eddy simulation (LES). The results of the uncertainty analysis with CFD are compared to experimental data in terms of time-averaged pressure coefficients and bulk parameters. In addition, the accuracy and efficiency of the multi-fidelity framework is demonstrated through a comparison with the results of the high-fidelity model.

"알렉사, 색상 팔레트를 만들어줄 수 있어?" 지능형 디자인 비서와 자연어로 협업을 수행할 UX/UI 디자이너의 생각 ("Hey Alexa, Would You Create a Color Palette?" UX/UI Designers' Perspectives on Using Natural Language to Interact with Future Intelligent Design Assistants)

  • 레나토 안토니오 베르타오;주재우
    • 한국융합학회논문지
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    • 제12권11호
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    • pp.193-206
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    • 2021
  • AI (인공지능)는 알렉사와 같은 지능형 가상 비서 (IVA)을 통해서 이미 우리의 삶에 침투했으며 디자인 작업에도 도입될 가능성이 높다. 본 연구에서는 AI를 활용하여 개발될 지능형 디자인 비서에 (intelligent design assistant) 대해서, 디자이너들이 어떠한 생각을 가지고 있는지 이해하고자 한다. 이를 위해서 브라질의 UX/UI 디자이너들에게 지능형 가상 비서와 AI 디자인 도구에 관한 설문 조사를 실시했으며, 추가로 알렉사와 (Alexa) 어도비 센세이를 (Adobe Sensei) 결합하여 음성 기반 AI 디자인 비서인 알렉사 센세이를 (Alexa Sensei) 가상의 시나리오로 만든 뒤, 이에 관한 설문도 함께 실시했다. 설문조사 결과, 브라질 디자이너들은 AI와 협업할 기회는 제한되어 있었으나 AI가 디자인 프로세스의 효율성을 개선해줄 것으로 기대한다는 사실을 알아냈다. 또한 응답자의 대다수는 AI 설계 시스템과 창의적으로 협력할 수 있을 것이라고 예측했다. 자연어를 통한 의사소통에는 한계가 있을 것으로 바라보았지만, 이미 지능형 가상 비서를 사용한 경험이 있는 디자이너들은 음성 기반 AI 디자인 비서에 대한 거부감이 낮다는 점도 함께 밝혀졌다.

A Study on AR Algorithm Modeling for Indoor Furniture Interior Arrangement Using CNN

  • Ko, Jeong-Beom;Kim, Joon-Yong
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제27권10호
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    • pp.11-17
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    • 2022
  • 본 논문에서는 증강현실 기술을 적용하여 실내 가구 인테리어를 배치하는데 작업의 효율성을 높일 수 있는 모델을 연구하였다. 현재 증강현실을 적용한 기존 시스템에서는 가구의 이미지를 출력할 때 기업 제품의 규모와 성격 등에 따라 정보가 제한적으로 제공되는 문제가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 AR 레이블링 알고리즘을 제시하였다. AR 레이블링 알고리즘은 촬영된 이미지에서 특징점을 추출하고 실내 위치 정보를 포함한 데이터베이스를 구축하였다. CNN 기법을 활용하여 실내 공간에서 가구의 위치 데이터를 검출해 학습시키는 방법을 채택하였다. 학습한 결과를 통해 실내 위치와 학습시켜 나타낸 위치와의 오차를 현저히 낮출 수 있다는 것을 확인한다. 또한 가구의 정확한 이미지 추출과 함께 가구에 대한 상세한 정보를 받아 사용자가 원하는 가구들을 증강현실을 통해 쉽게 배치할 수 있도록 하는 연구를 진행하였다. 연구 결과 모델의 정확도와 손실률이 99%, 0.026으로 나타나 신뢰성을 확보하여 본 연구가 유의미함을 알 수 있었다. 본 연구 결과는 AR 레이블의 설계, 구현을 통해 원하는 가구들을 실내에 정확히 배치하여 소비자의 만족도와 구매 욕구를 충족시킬 수 있을 것으로 기대된다.

목민심서를 통해 본 조선시대 인적자원 관리에 대한연구 (A study on human resource management in the Joseon Dynasty through Mokminsimseo)

  • 김봉화
    • 문화기술의 융합
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    • 제8권5호
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    • pp.409-421
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    • 2022
  • 본 연구의 목적은 다산 정약용의 목민심서를 통해 조선시대 인사관리 흐름을 이해하고 이는 현대의 행정 조직뿐만 아니라 사회복지조직에서도 어떻게 활용되어지고 있는 지를 파악하는데 있다. 그 결과 첫째, 조선시대의 인적자원관리는 대부분 공공 종사자들의 청렴과 관련되어있었다. 이는 오늘날 평가의 방법과 범위, 가치기준, 평가 활용 등에서 많이 활용되고 있는 내용들로 우리 전통적인 가치와 사상이 오늘날 까지도 사회복지조직 등 공조직의 종사자들의 평가에서 이어져 옴을 알 수 있었다. 둘째, 조선시대의 인재 모집과 채용에 대해서는 적재적소의 인재등용이라 할 수 있는 적실성과 채용의 공정성, 인적 자원 채용의 효과성을 높이기 위한 다양한 방법 등이 제시되어 있었다. 이는 인사가 만사임을 강조하는 인적자원의 적절한 등용과 규모에 대한 언급까지 구체적으로 언급되어 오늘날에도 시사하는 바가 크다. 마지막으로 보상과 징계영역에서는 보상보다는 징계에 대해서만 언급되어 공직자들의 경각심을 주고 능률을 높이는 방법으로 강화 또는 보상보다 징계를 강조했음을 알 수 있었다. 이는 오늘날 종사자들의 의욕을 고취시키고 일의 능률을 올리기 위한 방법으로 징계보다는 보상 패러다임으로 전환되어 나타나고 있음은 조선시대의 인적자원 관리와 차이를 보이고 있었다. 또한 공직자들의 교육과 훈련 부분에서는 전문성을 강조하고 있었고 몸가짐과 마음가짐의 품위 유지와 리더십을 강조하여 오늘날에도 사회복지조직을 비롯하여 공조직의 종사자들에게 요구되는 덕목이 면면히 유지되고 있음을 알 수 있다.

국내 스마트 항만의 지속가능성 영역과 지표의 우선순위에 관한 연구 (A Study on the Priority of Sustainability Areas and Indicators of Domestic Smart Ports)

  • 이재훈;장명희
    • 한국항만경제학회지
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    • 제38권4호
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    • pp.65-85
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    • 2022
  • 본 연구에서는 디지털 시대의 항만을 뜻하는 스마트 항만의 지속가능성 영역과 지표의 우선순위를 도출하기 위하여 선행 연구들과 최근 전 세계적으로 전 산업에서 필수불가결하게 도입하고 있는 ESG를 함께 연구하였다. 운영, 환경, 사회, 지배구조 등 4가지의 영역의 상위 평가항목과 20개의 하위 평가항목으로 계층구조를 설정하였고 AHP 기법 중에서 항목들의 가중치를 매기는 상대적 평가방법을 적용하였다. 쌍대비교 설문지를 Satty(1980)가 제안한 9점 척도로 구성하였다. 국내 대표적인 4개의 항만공사(부산, 인천, 울산, 여수광양)에서 지속가능성 혹은 ESG 관련 업무를 수행하는 실무 종사자들을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 분석 결과의 정확도를 높이기 위하여 일관성 비율이 0.1이하인 17부의 설문을 대상으로 AHP 분석을 실시하였다. 분석결과, 국내 스마트 항만의 지속가능성을 나타내는 4가지 영역 중 운영 영역의 우선순위가 제일 높았고, 그 다음으로 환경 영역임을 확인 할 수 있었다. 또한 20개 세부지표들에 대한 종합우선 순위를 살펴보면 운영 효율성, 운영 계획, 에너지 관리, 오염 측정 및 관리체계 등의 지표가 우선순위가 높은 것으로 나타났다. 반면 사회 영역과 지배구조 영역은 다른 영영들에 비해서 상대적 중요도가 낮은 것을 확인할 수 있었다.

대체 세정제의 선정을 위한 세정성 평가방법 연구 (A Study on the Cleanliness Evaluation Methods for the Selection of Alternative Cleaning Agents)

  • 신진호;이재훈;배재흠;이민재;황인국
    • 청정기술
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    • 제15권2호
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    • pp.81-90
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    • 2009
  • 본 연구에서는 산업체에서 대체 세정제를 객관적이고 체계적으로 선정하는데 도움을 주고자 여러 가지 세정성 평가방법을 실험을 통하여 비교 평가하였다. 세정성 평가방법으로는 중량법, OSEE (optically simulated electron emission)법, 접촉각법과 FTIR, UV-VIS, HPLC와 같은 정밀분석기기를 이용한 분석법을 사용하여 flux, solder, grease 등의 오염물질에 대한 세정성 평가를 수행하였다. 그 결과 중량법은 쉽고 간단하게 세정제의 세정효율을 측정할 수 있었지만 중량측정의 한계로 정밀측정이 어려웠다. 반면에 OSEE법은 세정제의 세정성 평가를 빠르고 정밀하게 수행할 수 있었다. 접촉각 측정법은 피세정물 표면에 오염물질과 세정제에 의한 얇은 친유성 막의 형성으로 인하여 접촉각 변화에 영향을 주기 때문에 세정성 평가에 특별한 주의가 요구되었다. 중량법으로 수행하기 어려운 정밀세정성 평가의 경우 UV-VIS, FTIR, HPLC와 같은 정밀분석기기를 이용하여 피세정물에 잔류한 flux, solder, grease 등의 극미량의 오염물을 특수 용제로 추출하여 아주 작은 농도의 오염물을 정량분석할 수 있었다.

신개발 심층시비장치를 이용한 심층시비가 벼와 콩 수량에 미치는 영향 (Effect of Fertilizer Deep Placement on Rice and Soybean Yield Using Newly Developed Device for Deep Fertilization)

  • 홍성창;김민욱;김진호
    • 한국환경농학회지
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    • 제42권1호
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    • pp.44-51
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    • 2023
  • Nitrogen fertilizer is an essential macronutrient that requires repeated input for crop cultivation. Excessive use of nitrogen fertilizers can adversely affect the environment by discharging NH3, NO, and N2O into the air and leaching into surrounding water systems through rainfall runoff. Therefore, it is necessary to develop a technology that reduces the amount of nitrogen fertilizer used without compromising crop yields. Fertilizer deep placement could be a technology employed to increase the efficiency of nitrogen fertilizer use. In this study, a deep fertilization device that can be coupled to a tractor and used to inject fertilizer into the soil was developed. The deep fertilization device consisted of a tractor attachment part, fertilizer amount control and supply part, and an underground fertilizer input part. The fertilization depth was designed to be adjustable from the soil surface down to a depth of 40 cm in the soil. This device injected fertilizer at a speed of 2,000 m2/hr to a depth of 25 to 30 cm through an underground fertilizer injection pipe while being attached to and towed by a 62-horsepower agricultural tractor. Furthermore, it had no difficulty in employing various fertilizers currently utilized in agricultural fields, and it operated well. It could also perform fertilization and plowing work, thereby further simplifying agricultural labor. In this study, a newly developed device was used to investigate the effects of deep fertilizer placement (FDP) compared to those with urea surface broadcasting, in terms of rice and soybean grain yields. FDP increased the number of rice grains, resulting in an average improvement of 9% in rice yields across three regions. It also increased the number of soybean pods, resulting in an average increase of 23% in soybean yields across the three regions. The results of this study suggest that the newly developed deep fertilization device can efficiently and rapidly inject fertilizer into the soil at depths of 25 to 30 cm. This fertilizer deep placement strategy will be an effective fertilizer application method used to increase rice and soybean yields, in addition to reducing nitrogen fertilizer use, under conventional rice and soybean cultivation conditions.

건설 자동화 서비스로 인한 노동시장의 변화와 대응전략 -목적, 시사점, 전략을 중심으로- (Changes in the Labor Market and Response Strategies of Construction Automation Services -Focused on purpose, implication, and strategy-)

  • 이재명;이용기
    • 서비스연구
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    • 제12권3호
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    • pp.158-175
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    • 2022
  • 본 연구는 4차 산업혁명과 기술 진보로 대량 실업과 고용불안에 대한 논의가 전개되고 있다. 특히 건설 자동화 서비스 방식은 빠른 발전과 기술간 융합에 따라 작업의 생산성을 높이고 현장 안전사고 방지, 건설 산업의 경쟁력을 높이는 데 기여할 수 있다. 하지만 노동자들의 자리는 감소할 것이며 소득분배도 악화시킬 것이라는 우려가 크다. 이에 본 연구는 노동 시장의 불안감을 완화시키고 정부 및 사회 각계각층이 고민하여 방향성을 모색할 필요성이 있다. 본 연구를 수행하기 위해 현재 건설 분야에 종사 중인 2명의 전문가와 심층 인터뷰를 진행하였으며 분석을 통해 의미 도출과 현 경향을 파악하고 필요한 개선방안과 제도적 영역에 관해 규명하고 연구 방향을 제시하고자 한다. 분석결과 목적, 시사점, 전략적 총 3개의 주제로 분석하고 이를 토대로 산업현장의 대응, 노동자 대응, 교육훈련 대응, 정부와 기업의 대응으로 총 4개의 분야별로 대응 전략을 제언할 수가 있다. 산업 현장의 대응은 수평적이고 유연화된 조직 문화로 전환 되어야 하고 기존 노동자의 교육과 신규 인재양성이 필요하다. 노동자 대응은 융합능력과 깊은 전문성을 길러야 하며 교육훈련 대응은 직업교육과 훈련에 초점을 맞춘 재교육 시스템 도입을 갖추어야 한다. 마지막으로 정부와 기업의 대응은 건설 기술 서비스 창업 및 창직 활성화를 지원해야 한다. 본 연구를 통해서 건설 자동화 서비스의 기술혁신에 따른 사회 전반의 생산성 향상과 효율성이 노동 시장에서 실업률 상승과 일자리 감소 등과 같은 사회적 문제로 이어지지 않도록 향후 경제 및 사회학적으로 논의를 활성화할 필요성이 있다.

3D-CNN에서 동적 손 제스처의 시공간적 특징이 학습 정확성에 미치는 영향 (Effects of Spatio-temporal Features of Dynamic Hand Gestures on Learning Accuracy in 3D-CNN)

  • 정영지
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제23권3호
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    • pp.145-151
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    • 2023
  • 3D-CNN은 시계열 데이터 학습을 위한 딥 러닝 기법 중 하나이다. 이러한 3차원 학습은 많은 매개변수를 생성할 수 있으므로 고성능 기계학습이 필요하거나 학습 속도에 커다란 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 손의 동적인 제스처 동작을 시공간적으로 학습할 때, 3D-CNN 모델의 구조적 변화 없이 입력 영상 데이터의 시공간적 변화에 따른 학습 정확성을 분석함으로써, 3D-CNN을 이용한 동적 제스처 학습의 효율성을 높이기 위한 입력 영상 데이터의 최적 조건을 찾고자 한다. 첫 번째로 동적 손 제스처 영상 데이터에서 동적 이미지 프레임의 학습구간을 설정함으로써 제스처 동작간 시간 비율을 조정한다. 둘째로는 클래스간 2차원 교차 상관 분석을 통해 영상 데이터의 이미지 프레임간 유사도를 측정하여 정규화 함으로써 프레임간 평균값을 얻고 학습 정확성을 분석한다. 이러한 분석을 통하여, 동적 손 제스처의 3D-CNN 딥 러닝을 위한 입력 영상 데이터를 효과적으로 선택하는 두 가지 방법을 제안한다. 실험 결과는 영상 데이터 프레임의 학습구간과 클래스간 이미지 프레임간 유사도가 학습 모델의 정확성에 영향을 미칠 수 있음을 보여준다.