본 연구에서는 열적 삭마에 의한 노즐목 면적 증가량을 알아내기 위해 KSR-III로켓의 주엔진인 KL-3 엔진의 노즐목의 형상을 측정하고자 시도하였으며, 기존에 사용하던 3차원 변위 측정기를 이용한 방식의 접근이 곤란함에 따라 영상처리 기법을 도입한 측정 방식을 고안하여 사용하였다. 영상 기반 노즐목 형상 측정 장치는 만족스런 결과를 보였다. 시험결과 분석을 통해서는 삭마의 형상은 분무 형상에 의해 결정된다는 것과, 삭마의 진행이 3개의 구간으로 나누어 설명할 수 있음을 밝혔는데, 노즐목이 원형을 그대로 유지하며 삭마진행이 미미한 구간, 원형에서 벗어나 요철형상이 발달하면서 삭마진행이 가속되는 구간, 요철형상이 이미 정착되어서 요철의 깊이만 증가하되 삭마량은 미미한 구간이다. 또한 60초 연소 후 노즐목 면적 증가율은 +5.82% 정도로 만족할 만한 수준으로 판단한다.
저수지군 연계운영 문제는 서로 상충되는 목적들이 존재하고, 다양한 평가 기준들이 존재하는 다목적 특성을 갖는 문제이다. 때문에 저수지군 연계운영 문제에 다중목적계획법이 많이 사용되고 있으나 문제의 해결을 위해 사용한 다수의 목적간의 가중치 설정에 의사결정자의 주관적요소가 반영 될 수도 있고, 설정된 가중치에 따라 결과 값이 민감하게 반응하여 의사결정자가 바람직한 가중치 설정에 어려움이 있다. 본 연구의 목적은 다중 목적 특성이 존재하는 저수지군 연계운영 문제에 다요소 의사결정기법 적용하여 바람직한 저수지별 저수 가중치를 선정하는 방법을 제안하는 것이다. 제안하는 저수 가중치 선정 절차는, 우선 GA-CoMOM (Genetic-Algorithm Coordinate Multi-reservoir Operation Model)을 통해 수계 전체 관점에서 저수량과 발전량의 상충되는 목적에 대한 파레토 최적해와 각 최적해에 해당하는 저수지별 저수 가중치를 도출한다. 다음 단계로 다요소 의사결정기법중에 하나인 수정된 거리척도 기반의 DEA 순위 선정 절차를 이용하여 도출된 최적해들의 운영 결과를 평가하여 파레토 최적해군 중에 선호해를 결정하고, 결정된 선호해의 저수지별 저수 가중치를 해당 기간의 저수 가중치로 선정한다. 설명한 선호 가중치 선정 절차를 금강 수계에 적용해 보고 저수지 연계운영에서 바람직한 가중치를 도출할 수 있음을 보인다.
LiDAR(Light Detection and Ranging)는 개체목의 위치, 수고, 지하고 등을 직접적으로 측정할 수 있으며, LiDAR로부터 측정된 수고정보로부터 흉고직경을 간접적으로 측정할 수 있다. 이상의 생장인자로부터 임분의 체적 및 생체량을 추정할 수 있다. 본 연구에서는 LiDAR로 부터 측정된 개체목의 수고, 지하고, 흉고직경 등을 현장조사 자료와 비교하여 정확도 검정을 실시하였다. 경기도 가평 유명산 일대의 잣나무림, 낙엽송림, 참나무류림 등의 단순림을 대상으로 연구를 수행하였으며, LiDAR로부터 측정된 수고의 결정계수는 0.66으로 나타났다. 수종별로는 잣나무가 0.68, 낙엽송이 0.66, 참나무류가 0.60으로 나타났다. 그리고 LiDAR로부터 측정된 지하고의 결정계수는 0.79로 나타났으며 수종별로는 잣나무가 0.73, 낙엽송이 0.79, 참나무류가 0.68로 나타났다. 수종별로 예측된 흉고직경의 결정계수는 잣나무가 0.73, 낙엽송이 0.73, 참나무류가 0.85로 나타났으며, ha당 흉고단면적의 결정계수는 잣나무가 0.82,낙엽송이 0.92, 참나무류가 0.95로 나타났다. LiDAR로부터 측정된 생장인자를 이용하여 추정한 연구지역의 수종별 ha당 생체량은 잣나무가 40,306 tdm/ha, 낙엽송이 94,150 tdm/ha, 참나무류는 94,481 tdm/ha로 나타났다.
본 연구의 그라파이트는 로켓 노즐목 재료로 많이 사용되는 것으로써 다른 어떤 내열재료보다 로켓추진기관의 작동시간 동안 그 형상을 유지할 수 있는 삭마저항성과 열전도도가 큰 재료이다. 노즐목으로 사용되는 그라파이트는 내삭마성, 사용가능 온도, 가격, 무게측면에서 유리하지만 열충격 강도가 상대적으로 작기 때문에 설계시 구조적인 안전성을 충분히 확보해야만 한다. 본 연구에서는 로켓 노즐목으로 많이 사용하는 ATJ 그라파이트에 대하여 실험과 해석을 통하여 고온 파괴 인성치를 결정하였으며, 열충격시험 결과를 그라파이트 재료의 비선형성을 고려한 hypo elastic 기법을 이용한 해석적 방법으로 비교하여 해석의 정확성을 확인하였다.
본 강좌는 수학과, 통계학과 학생들을 대상으로 개발한 연계전공 과목이다. 본 강좌의 개발 목적은 인턴쉽을 통해 대학에서 배운 전공지식을 실무에 적용할 수 있는 능력을 배양하고, 현업에서 활용되고 있는 최신 이론들을 접하는 기회를 부여하는데 있다. 수강자는 이러한 경험으로 응용학문에 대한 이해를 증진시키고, 경쟁력 있는 실무능력 및 경험을 갖추어 졸업 후 진로 결정에 많은 도움을 받을 것이다. 이를 위해 수리과학 전공자를 대상으로 한 인턴쉽프로그램을 제안하고, 이를 성공적으로 실행할 수 있는 교과목을 개발하였다.
보존처리를 위한 사전 조사 일환으로 충북 영동군 영국사 대웅전 하부에서 출토된 탄화 목부재의 재질을 원소분석(C, O, H, N, S), SEM-EDX, X선 회절 및 IR 분석을 이용하여 조사하였다. 원소분석 결과, $500^{\circ}C$ 정도에서 탄화된 것을 알 수 있었다. SEM-EDX분석에서 칼슘 성분이 다량 검출되었다. 이는 토양에서 흡수된 것으로 보인다. X선 회절 및 IR분석에서는 셀룰로오스 결정성이 붕괴되고 목재 성분이 탄화정도에 따라 다른 수준으로 열분해된 것이 확인되었다. 이상의 재질 분석 결과, 수용성 PEG (polyethylene glycol)의 분자량을 달리하는 2단계 보존처리하는 방법이 영국사 대웅전 출토 탄화목의 적절 보존법으로 사료되었다.
본 연구는 최근 그 시장규모와 수요가 급격히 증가하고 있는 CMS의 평가방법론을 개발하기 위한 목적으로, CMS와 IT솔루션 평가이론에 대하여 고찰하여, CMS의 평가항목을 크게 '솔루션 특성', '공급벤더 역량', '구매업체 환경적합성'의 대항목으로 분류하고, '컨텐츠 관리기능', '비즈니스지원기능', '기술성', '경제성', '벤더수준', '서비스', '사후관리', '정보화계획적합성', '정보화설비적합성', '조직/인적자원적 합성'의 총 10가지 세부항목을 정의하였다. 또한 AHP 기법을 통하여 각 평가항목의 가중치를 결정하고, 과거 단순가중치법을 이용하여 도입된 CMS구매과정에 대한 사례연구를 실시하였다. 결과적으로 각 솔루션의 순위는 똑같이 결정되었으나, 과거 단순가중치법에 의해 산출된 각 솔루션의 득점비율과 본 사례연구를 통하여 도출된 상대적 선호도는 수치상 큰 차이가 존재하였다. 그 차이는 평가항목과 방법상의 차이에 의한 당연한 결과이지만, 솔루션의 선정이라는 중차대한 의사결정문제를 해결함에 있어, 보다 객관적이고 과학적인 방법론을 이용하여야 함을 시사하고 있다.
본 연구는 최근 그 시장규모와 수요가 급격히 증가하고 있는 CMS의 평가방법론을 개발하기 위한 목적으로, CMS와 IT솔루션 평가이론에 대하여 고찰하여, CMS의 평가항목을 크게 "솔루션 특성", "공급벤더역량", "구매업체 환경적합성"의 대항목으로 분류하구 "컨텐츠 관리기능", "비즈니스지원기능", "기술성", "경제성", "벤더수준", "서비스", "사후관리", "정보화계획적합성", "정보화설비적합성", "조직/인적자원적합성"의 총 10가지 세부항목을 정의하였다. 또한 AHP 기법을 통하여 각 평가항목의 가중치를 결정하고, 과거 단순가중치 법을 이용하여 도입된 CMS구매과정에 대한 사례연구를 실시하였다. 결과적으로 각 솔루션의 순위는 똑같이 결정되었으나, 과거 단순가중치 법에 의해 산출된 각 솔루션의 득점비율과 본 사례연구를 통하여 도출된 상대적 선호도는 수치상 큰 차이가 존재하였다. 그 차이는 평가항목과 방법상의 차이에 의한 당연한 결과이지만, 솔루션의 선정이라는 중차대한 의사결정문제를 해결함에 있어, 보다 객관적이고 과학적인 방법론을 이용하여야 함을 시사하고 있다.
본 연구는 코로나 19로 인하여 발생한 비대면 수업 환경에서 학습자들의 요구 분석을 토대로 플립 러닝과 메이커 교육 기반 인공지능 융합 교양 교과목의 설계 방향을 탐색하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 메이커 교육 기반 인공지능융합 교양 교과목을 수강한 학생들과 수강하지 않은 학생들을 대상으로 플립 러닝에 대한 학생들의 인식과 함께 학습자의 교육 요구도를 조사하였다. 이를 바탕으로 Borich 교육 요구도와 The Locus for Focus Model 모델을 활용하여 교과목 내용 요소에 대한 우선 순위를 분석함으로써 교과목 설계를 위한 기초 자료로 활용하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 메이커 교육 기반의 인공지능 교양 교과목 내용 요소는 총 9개 영역으로 구성되었으며 플립 러닝을 활용하는 수업으로 설계되었다. 둘째, 교육 요구가 가장 높은 영역은 '인공지능 이론', '인공지능 프로그래밍 실습', '피지컬 컴퓨팅 이론', '피지컬 컴퓨팅 실습'이, 차 순위는 '융합프로젝트', '3D 프린팅 이론', '3D 프린팅 실습'으로 결정되었다. 셋째, 플립 러닝을 활용하여 메이커 교육 기반 인공지능융합 교양 교과목을 운영하는 것은 수강 경험의 유무와 상관없이 대부분 긍정적인 응답이었으며 수강 경험이 있는 학생들의 경우에는 만족도가 매우 높았다. 이를 바탕으로 플립러닝과 메이커교육을 활용한 인공지능 기반의 융합 교양 교과목이 설계되었다. 이는 학생들의 요구를 반영하여 교양 교육에서 인공지능 융합 교육의 기초를 마련하고 대학생의 인공지능 소양 함양의 기회를 제공한다는데 의의가 있다.
본 연구는 전국 간호대학의 노인간호 교과목의 운영 현황을 파악하고 미국간호대학협회에서 제시한 19개 노인간호역량이 교과목에 반영되어 있는지 확인하고자 시도되었다. 연구대상은 한국간호교육평가원 인증을 받은 간호교육기관 198개로 각 대학의 홈페이지, 학과 홈페이지, 대학편람, 입시관련 정보, 교육과정표, 강의계획서를 인터넷 검색엔진을 통한 자료 수집 후 분석하였다. 수집된 노인간호 교과목의 강의계획서와 가장 최근의 교과과정표를 확인하여 SPSS 23.0을 사용하여 분석하였다. 노인간호 교과목 운영 현황은 빈도와 백분율을 산출하여 제시하였고, 강의계획서에 나타난 교육 내용은 미국간호대학협회(AACN)가 제시한 19개 노인간호 역량을 기반으로 분석하였다. 185개 기관(93.43%)는 노인간호 교과목을 운영하였고, 98개 기관(49.49%)은 이론과목, 84개 기관(42.42%)은 이론과 실습을 병행하였다. 전공필수인 경우 52.92%, 4학년 1학기 편성이 27.84%, 2학점 운영 53.54%로 가장 많았다. 강의계획서를 분석한 결과, 의사소통 관련 교육역량이 포함된 경우가 40%이었고, AACN 노인간호역량으로 '노인에게 효과적인 정보제공능력', '윤리적이고 비강압적인 의사결정', '억제대 비사용 케어', '급성기 재가 장기요양서비스 간 안전하고 효과적인 전환'은 교육내용에 없었다. 결론적으로 현재까지 노인간호 교과목은 질병중심으로 교육이 되고 있었고 노인의사소통을 포함한 효과적인 정보제공역량이 반영될 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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