스마트팩토리는 제조생산 전 과정이 디지털 자동화 솔루션으로 결합돼 생산성 및 품질, 그리고 고객만족도를 향상시키는 지능형 공장으로 스스로 제어할 수 있는 공장을 말한다. 독일, 유럽, 미국 등을 중심으로 전세계 제조 산업에서 급속도로 변화하고 있다. 우리 정부도 이러한 변화에 대응하기 위해 중소중견기업을 위한 스마트팩토리 보급확산 정책을 펼치고 있으며 산업자원통상부, 중소벤처기업부, 중소기업기술정보진흥원, 각 지역 테크노파크 등 관계부처 및 기관들과 삼성, SK, LG 등 대기업들이 스마트팩토리 지원 사업에 적극적인 투자를 하며 제조 스마트화에 나서고 있다[1]. 공장자동화(Factory Automation, FA) 구축에는 이기종 장비의 연결에 대해 많은 이슈들이 있다. 다양한 장비로부터의 다양한 통신 구성이 가장 힘든 측면이 그 이유이다. 같은 회사 제품들로만 구성되거나 표준안이 존재하면 모르겠지만, 오래된 장비와 최신의 장비, 사용 환경도 제각각인 장비들이 일련의 통신을 통해 통합 구축을 하려니 구축하기가 쉽지 않다. 이런 문제점을 해결하기위한 방법으로 전 세계적으로 널리 보급되어 있는 자동화 프로토콜의 하나이고, 대표적인 설비 제어시스템인 PLC의 수많은 공업 기기에서 통신표준으로 사용하고 있는 FieldBus중 하나인 Modbus를 이용하여 통신 하는 방안을 제시하고자 한다.
본 연구는 일반농가에서 적용 가능한 유전평가시스템을 구축을 위해 경기 지역에서 사육중인 암소 619두를 BLUP (Best Linear Unbiased Prediction)과 GBLUP (Genomic Best Linear Unbiased Prediction)을 사용하여 각 형질(도체중, 등심단면적, 등지방두께, 근내지방도) 별 추정 육종가의 정확도를 비교분석 하였다. GBLUP의 경우 참조집단의 크기를 다르게 그룹을 나누어 분석하였다. 분석결과 GBLUP 참조집단의 크기가 커질수록 각 형질의 육종가의 정확도도 상승하는 것을 확인 하였다. BLUP과 GBLUP 방법을 사용하여 추정한 육종가의 정확도를 비교하면, GBLUP 방법을 사용하여 육종가를 추정하였을 때 도체중, 등심단면적, 등지방두께 근내지방도순으로 각각 0.10, 0.09, 0.09, 0.11 이상 상승한 것을 확인할 수 있었다. 따라서, GBLUP 방법을 암소 평가 및 선발에 적용한다면, 정밀하고 정확한 개체 선발이 가능하고 참조집단의 크기를 더욱 키운다면 보다 정확한 개체 선발을 할 수 있기 때문에 선발의 효율성이 증가할 것으로 사료된다.
농업관측에서의 다중분광 드론은 식생구분 및 식생활력도 분석에 있어 복사량이나 반사도와 같은 물리량을 기반으로 한 정량적이고 신뢰성 있는 데이터가 필요하다. 작황분석 모니터링을 위한 원격탐사 자료의 경우 동일지역에 대해 여러 시기에 걸쳐 촬영된 영상이 요구되며, 특히 엽면적 지수 또는 엽록소와 같은 생물리자료의 경우 동일한 기준에서의 시계열 자료를 통해 분석되므로 직접적으로 비교 가능한 반사도 자료가 필요하다. 드론영상을 기반 정사영상(정합영상)은 전체 영상 화소값이 왜곡되거나 접합 경계면 화소값의 차이가 발생하여 정확한 물리량 산출에 한계를 가진다. 본 연구는 시계열 작황 모니터링을 위한 드론영상의 보정방법에 따른 지상 반사도와 드론영상 기반 식생지수를 산정하고 그 결과를 지상관측자료와 비교하여 전처리 방법에 따른 드론영상의 분광학적 특성을 구명하고자 수행하였다.
InSAR (Interferometry SAR) 기술은 복소수 데이터를 활용해 두 개 이상의 SAR 이미지 자료에서 위상차 정보를 얻어 고해상도 영상추출, 지표면 변화 탐지, 표고 측정, 빙하 변화 관측을 할 수 있는 기술이다. 많은 국가에서 InSAR기술을 활용한 화산활동 탐지, 남극의 빙하관측, 지반침하 및 지표변화 분석 등 다양한 분야에서 InSAR 기술에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 지하수위 저하로 인해 지반침하가 발생한 사례에 대하여 InSAR기술로 분석된 지반침하량을 수치해석기법, 계측결과와 비교·분석하였다. 분석결과 InSAR기술결과와 수치해석기법을 이용하여 추정한 침하양상이 상당히 유사한 것으로 나타났으며, 주요 침하구간에서 발생한 최대침하량이 InSAR기술과 계측결과가 유사한 것으로 나타나 InSAR기술의 신뢰성을 확인할 수 있었다. 본 사례연구를 통해 과거 발생한 지역의 시계열적 지반침하 이력과 터널 및 지하공간 건설 중 갑작스런 이벤트 발생으로 인한 계측이 수행되지 않은 인접구간의 침하특성 파악 등에 InSAR 기술이 핵심기술로 활용될 수 있을 것으로 판단되었다.
학업 및 취업 준비에 대부분의 시간을 쏟는 20대 대학생에게 있어 학습 공간으로써 대학도서관의 역할은 필수적이다. 본 연구의 궁극적인 목적은 코로나19 시기의 이용 행태 변화를 통해 도출된 이용자의 요구를 대학도서관 열람실 공간에 반영하여 활용도를 높일 수 있는 방안을 제시하기 위함이다. 이를 위해 먼저 코로나19 전·후의 대학도서관 열람실 이용 행태를 비교하여 변화와 특성을 확인하였다. 연구 대상으로는 지역 거점 국립대학교인 J대학교를 선정, 중앙도서관의 코로나19 전·후 3개년도에 해당하는 2019~2021학년도의 열람실 이용로그 579,555건을 수집하여 열람실 활용도를 분석하였다. 또한 120,090건의 자료 이용 데이터를 기반으로 도서관 이용 방문 목적을 비교하였고 각 열람실별 특성과 이용률과의 관련성을 분석하였다. 본 연구 결과가 팬데믹 이후 뉴노멀 시대에 대응하기 위한 도서관 열람실 운영 및 공간 재구성 정책 수립 시 기초자료로 활용되길 고대한다.
자외선은 노출 정도에 따라 인체에 유익 또는 유해한 영향을 미치므로 개인별 적정 노출을 위해서는 정확한 자외선(UV) 정보가 필요하다. 국내의 경우 기상청에서 생활기상정보의 한 요소로 자외선 정보를 제공하고 있으나 지역별 자외선 지수(UVI, Ultraviolet Index)로 사용자 위치의 정확한 UVI를 제공하지는 못하고 있다. 일부에서는 정확한 UVI의 취득을 위해 직접 계측기를 운용하지만 비용이나 편의성에 문제가 있고, 태양의 복사량과 운량 등 주변 환경요소를 통해 자외선 양을 추정하는 연구도 소개되었으나 개인별 서비스 방법을 제시하지는 못하였다. 이에 본 논문에서는 각 개인별 위치에서의 정확한 UVI 제공을 위한 태양객체 정보와 태양광 특성을 이용한 UVI 산출 딥러닝 모델을 제안한다. 기 수집한 하늘이미지 및 태양광 특성을 분석하여 태양의 위치 및 크기, 조도 등 UVI와 상관도가 높은 요소들을 선정한 후 DNN 모델을 위한 데이터 셋을 구성한다. 이후 하늘이미지로부터 Mask R-CNN을 통해 추출한 태양객체 정보와 태양광 특성을 입력하여 UVI를 산출하는 DNN 모델을 구현한다. 국내 UVI 권고기준을 고려, UVI 8이상과 미만인 날에 대한 성능평가에서는 기준장비 대비 MAE 0.26의 범위 내 정확한 UVI의 산출이 가능하였다.
본 연구에서는 가정 내의 가스 밸브에 장착되는 가스 타이머와 ESP-01 와이파이 모듈을 활용하여 서버와 연동되는 IoT 검사 시스템을 개발하였다. 가스 누출 IoT 검사 시스템의 서버 환경은 APM(Apache, PHP, MySQL)을 설치하여 세대별 가스 압력 데이터를 수집하여 누출 체크를 할 수 있도록 하였다. 가스 누출 IoT 검사 시스템 제어를 위해 앱 인벤터를 활용하여 가스 누출 체크 값을 실시간으로 관리를 할 수 있도록 하였다. 또한 모바일 앱으로 회원 관리 및 WiFi 설정, 누출 체크 값 등을 확인할 수 있도록 사용자의 편의성을 높였다. 지역별 가입자 관리를 하기 위해서 관리자 모드로 로그인하여 사용자 목록 확인을 하여 누출 검사 여부와 결과에 대한 안내를 할 수 있도록 하였다. 또한 사용자가 가스누출 체크 버튼을 누르면 자동으로 압력을 체크하여 서버에 측정값이 저장되고 가스 누출 발생 시에는 경보 및 수리 후 누출 체크를 하여 정상이면 사용할 수 있도록 하였다. 또한 회원의 중복 가입을 막기 위해 MAC 주소를 기반으로 회원 관리를 할 수 있도록 하였다.
자녀에게 부모의 관심과 돌봄은 성장하는 과정에서 매우 중요한 요건이지만 부모도 양육이 매우 생소하고 어려운 일이다. 양육과정에서 부모는 양육과 관련된 끊임없는 정보요구가 발생하며 이를 해결하기 위하여 개인 수준에서 학부모 간 모임이나 관계를 통해 정보를 획득하고자 노력하는데 이 과정에서 갈등 및 스트레스를 받는 경우가 종종 발생한다. 이에 본 연구는 학부모 간 소셜네트워크의 특성을 탐색하고 이러한 소셜네트워크 특성이 정보공유의도 및 정보공유만족도에 미치는 영향을 파악하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 선행 연구를 조사하여 설문지를 개발하였으며 어린이집 한 곳을 선정하여 학부모를 대상으로 설문조사를 실시하였고 수집된 설문데이터는 소셜네트워크분석(SNA: social network analysis) 방법을 활용하여 분석하였다. 분석 결과, 소셜네트워크 특성과 정보공유의도, 정보공유만족도간 관계는 상관관계를 가지지만 학부모 소셜네트워크의 특성과 정보공유의도, 정보공유만족도의 영향관계는 성립되지 않았으며, 도움을 주고자 하는 것보다 받고자 하는 의도가 높은 것으로 나타났다. 이에 학부모들의 정보요구 충족을 위한 정책 지원 방안과 지역 공공도서관의 역할 재고의 필요성을 제시하였다.
도시화와 산업화에 따라 도심지에 개발이 늘어나면서 지반침하로 인한 피해가 지속적으로 발생되고 있으며, 도심지에서의 건물붕괴는 대규모 인명 및 재산 피해로 이어질 위험이 크다. 굴착지반에 균등하지 않은 하중이 작용하고, 대상지반의 사전지식이 없는 경우의 지반거동에 대해서는 연구가 거의 이루어지지 않았다. 이에 따라 지반 조사 정보가 없는 흙막이 공사의 굴착 과정에서 발생되는 배면 지반의 침하거동을 분석하는 방법이 기존에는 없었고, 본 연구에서는 시계열 데이터를 가공하여 상대적 침하거동과 상호관련성을 분석하여 흙막이 벽체 배면 지반의 침하거동을 분석하고자 하였다. 본 논문에서는 평균침하량차지수와 평균상대침하량차를 정의 및 계산하였으며, 이를 좌표계에 도시하여 시간경과에 따라 측점간의 상대적 침하거동을 분석하였다. 또한 관측점들의 군집을 분류할 수 있는 기준이 필요하여 k-평균군집분석과 Dunn Index를 이용하여 분류하였다. 분석결과 계측지점의 침하량이 일정한 값으로 수렴하면서 모든 군집들이 안정영역으로 이동한 것을 확인할 수 있었으며, 군집은 세분화되었다. 이러한 분석결과를 바탕으로 연구대상의 각 측점 간 상관관계를 분석하여 연구대상 지반의 독자거동영역과 동일거동영역을 구분할 수 있었다. 이처럼 측점들 간의 상대적 침하거동을 분석을 통해 거동영역을 구분할 수 있다면, 주변지역의 융기, 지반파괴영역 예측, 터파기 공사 시 활동파괴의 방지 등 침하관리와 안정관리에 도움을 줄 수 있다고 판단된다.
본 연구에서는 과학 수업 전문성과 관련된 변인들 간의 영향을 살펴보기 위하여 외적 변인인 학습조직문화를 외생변인으로, 내적 변인인 과학 인식론적 신념, 과학 교수 효능감을 내생 변인으로 설정하고 변인들 간의 직·간접적인 효과와 구조적 관계를 파악하고자 하였다. 서울과 경기 지역에서 과학을 가르치는 현직 초등교사 499명의 설문지 응답 결과를 데이터로 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 본 연구에서 측정한 학습조직문화, 과학 인식론적 신념, 과학 교수 효능감 및 과학 수업 전문성과의 관계에 대한 상관을 살펴보면, 각 측정요인 간의 상관은 모두 유의한 상관계수를 보였다. 둘째, 과학 인식론적 신념과 과학 교수 효능감은 과학 수업 전문성에 직접 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 과학 인식론적 신념은 과학 교수 효능감에 직접적으로 영향을 미치며, 과학 교수 효능감을 매개하여 과학 수업 전문성에도 유의한 영향을 나타냈다. 넷째, 교사가 지각한 학습조직문화는 과학 수업 전문성에 유의한 영향을 보이지 않았으나, 과학 인식론적 신념과 과학 교수 효능감에는 직접적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 학습조직문화, 과학 인식론적 신념, 과학 교수 효능감, 과학 수업 전문성의 구조적 관계를 규명한 연구 결과를 토대로 초등교사의 과학 수업 전문성의 효율적인 향상을 위해 교사 개인의 내적 요인과 함께 학교 조직문화의 개선에 대한 방안도 고려할 필요성이 있음을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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