부분 방전 현상은 배전반, 트랜스포머, 스위치 기어 등 고압전력기기에서 많이 발생한다. 부분 방전은 절연체의 수명을 단축하고 절연파괴를 가져오게 되고 이로 인해 정전사고 등 대형피해가 발생하게 된다. 부분 방전 현상은 제품 내부에서 발생하는 경우와 표면에서 발생하는 여러 가지 유형을 가지고 있다. 본 논문에서는 부분 방전 현상에 대한 패턴 및 발생할 확률을 예측할 수 있는 예측 모델을 설계하는 것이다. 설계된 모델을 분석하기 위하여 부분 방전 현상을 발생시키는 시뮬레이터를 활용하여 각각의 부분 방전 유형에 대한 학습 데이터를 UHF 센서를 통하여 수집하였다. 본 논문에서 설계된 예측 모델은 딥 러닝 중 CNN을 기반으로 설계를 하였으며 학습을 통하여 모델을 검증하였다. 설계된 모델에 대한 학습을 위하여 5,000개의 훈련데이터를 만들었으며 훈련데이터의 형태는 UHF센서에서 입력되는 3차원의 원시데이터를 2차원 데이터로 전 처리하여 모델에 대한 입력데이터로 사용하였다. 실험결과, 학습을 통하여 설계된 모델에 대한 정확도는 0.9972의 정확도를 갖는 것을 알 수 있었으며 데이터를 2차원 이미지로 만들어 학습한 경우 보다 그레이 스케일 이미지 형태로 만들어 학습한 경우가 제안된 모델에 대해 정확도가 높음을 알 수 있었다.
본 연구는 간호학 전공 대학생의 낙태와 안락사에 대한 태도 및 좋은 죽음에 대한 인식 수준과 관련요인과의 관계를 파악하기 위하여 시도되었다. 자료조사는 C시 및 G시에 소재한 대학교 2곳의 간호학 전공 학생들을 대상자로 선정하여 구조화된 설문지를 통하여 이루어졌다. 연구방법은 서술적 조사연구로서 변인에 대한 평균과 표준편차, 빈도분석, Pearson's correlation coefficients 분석을 실시하였다. 본 연구결과, 대상자의 낙태 반대에 대한 지지정도는 2.51±.56점(점수범위 1-4)으로 낙태에 대한 반대가 찬성보다 우위에 있었다. 안락사에 대한 인식은 3.06±.47점(4점 척도)로 중간보다 높은 수준으로 긍정적으로 인식하였고, 좋은 죽음 인식은 2.97±.47점(4점 척도)으로 중간 정도로 나타났다. 낙태에 대한 의사결정은 97.1%가 임신한 여성에게 있다고 하였으며 낙태를 경험한 대학생은 5.7%였다. 낙태에 대한 태도는 안락사에 대한 태도와 부적 상관관계(r=-.374, p<.001)를 보여 낙태반대를 지지할수록 안락사에 대해 긍정적인 태도를 나타내었다. 따라서 대상자들이 간호서비스를 제공하면서 생명의 존엄성과 인본주의적 사고에 기초하여 환자의 인권을 보호하고 존중할 수 있도록 생명과 죽음과 관련된 윤리교육이 필요하다.
해양 운송 산업은 특성상 항공 및 철도 등의 다른 운송 산업보다 비교적 늦게 신기술이 적용되는 산업이다. 현재 대부분의 선박은 기계장치 및 시스템에 문제가 발생하거나 운용 시간 기반으로 정비를 하는 사후 정비(Corrective Maintenance, CM)와 예방 정비(Preventive Maintenance, PM)에 속하는 시간 기반 정비(TBM, Time Based Maintenance)가 적용되고 있다. 그러나 높은 유지보수 비용이 요구되고, 육상의 즉각적인 지원이 어려우며, 선박이 멈추면 즉시 위험에 노출되는 해양 환경에서 운영되는 선박에서 과도한 단순 정비로 인한 인력과 비용 낭비, 예측되지 못한 고장 및 결함으로 유발되는 사고 등으로 인해 운용 효율화 측면에서 기존 정비법에 대한 한계점이 문제시 되고 있다. 예지 정비(Predictive Maintenance, PdM)는 진보된 기술로 기계의 상태 및 성능을 모니터링하여 고장시기를 예측하여 정비하는 방법으로 핵심 기계장치가 항상 최상의 작동 상태를 효율적으로 유지할 수 있도록 한다. 본 논문은 해양 환경에서 PdM의 적용성에 중점을 둔 해양 예지 정비(MPdM, Maritime Predictive Maintenance)에 대해 고안하였으며, 제시된 MPdM은 지리적 고립과 극한 해양 상황 등 해양 운송 산업의 특수한 환경을 고려하여 설계되었다. 본 논문은 선진 미래 해양 운송을 가능하게 하는 MPdM이라는 개념과 그 필요성을 제안한다.
본 논문에서 고안된 시선추적 시스템은 루게릭(Lou Gehrig's)이나 각종 근육 관련 질환으로 신체가 부자연스러운 분들을 위해 쉽게 접근할 수 있도록 고안된 안구기반 컴퓨터 입력 장치로, 약 1,700명 정도로 추산되는 국내 루게릭 환자 수와 각종사고나 질환에 의해 몸을 움직이기 힘든 환자의 수를 합쳐 잠재적 수요만 국내 3만 명에 이르는 사용자를 위한 안구입력 장치이다. 이 안구 입력 장치는 소수의 사용자를 위한 장치이기 때문에 시중에서는 수많은 종류의 상용기기가 제공되고 있어, 이 잠재적 사용자들이 사용하기에는 가격도 비싸고 사용방법도 어려워, 접근성이 많이 떨어지고 있다. 그 이유로는, 각 개인의 경제사정과 스마트 디바이스에 대한 개별 사용 경험도 조금씩 달라 시중 시선추적 시스템을 사용해보기에는 비용 면이나 사용성 면에서 접근하기가 어려운 경우가 대부분이라 할 수 있다. 이에 따라, 저가의 기기지만 엄선된 부품과 사용하기 편리한 기술을 통해 IT 기기로의 접근성을 개선하여 사용자들에게 쉬운 접근이 가능하도록 하는 시도는 반드시 필요하다. 이에, 본 논문에서는 여러 종류의 시선추적 시스템을 사용했던 사용자들의 자발적 VoC(Voice of Customer)를 통해 기존 시스템의 부족한 점을 개선하고, 사용성 테스트를 통해 이를 만족하는 시스템을 보완/설계함으로써 훨씬 더 많은 사람 및 환자들이 편리하게 사용할 수 있게하고, 기존 PCCR 시스템 대비 계산량을 15배 이상 줄이는 동시에, 시선 오차도 0.5~1도 이내로 보완된 우수한 성능의 시선추적 시스템을 제안한다.
본 연구에서는 오늘날 기록관리는 정보통신 기술의 발전과 업무환경이 급변하고 정부의 규모와 여러 기능들이 확대되면서 행정업무에서 발생하는 기록과 그에 따른 데이터 생산량이 대폭 증가함에 따라 관리에 대한 중요도가 커졌다. 빅데이터의 특성을 가진 공공기록물의 개념과 빅데이터 특징을 연계하여 사례로 설명한다. 빅데이터 발생 환경에 따른 사회적, 기술적, 환경적, 경제적, 정치적 영역으로 살펴보기 위해 'STEEP'분석을 실시하였다. 공공기록관리분야에서 빅데이터 기술 적용 적절함과 필요성을 알아보고 활용이 가능한 업무 분석을 통해 공공기록관리 업무의 최우선 적용 가능한 프레임워크를 도식하고 업무 시사점을 제시하였다. 첫째, 공공기록관리 절차와 표준에 '분석' 단계를 넣고 기록관과 기록물관리전문요원들에 의해 빅데이터 분석기술을 적용할 수 있는 신규 조직과 추가연구와 시도가 필요하다. 둘째, 많은 양의 데이터 속에 비구조화 되어있고 숨겨져 있는 패턴을 발견할 수 있도록 통합적 사고와 관련이 있는 '빅데이터 분석 자격'을 갖춘 기록물관리전문요원을 양성하여야 한다. 셋째, 공공기록분야에 빅데이터기술과 인공지능을 결합하여 자가 학습 시킨 후, 맥락을 분석하고 이를 통해 공공기관의 사회 현상과 환경을 분석하고 예측 되도록 하여야 한다.
진해만 해역은 태풍 내습 시에 우리나라 남동권 해역의 주요 태풍 피항지로 이용되고 있다. 하지만 태풍 내습 시 진해만 내 선박이 폭주하고 주묘가 다수 발생하는 등 해양사고 발생 가능성이 존재한다. 본 논문은 태풍 내습 시 진해만 피항지에 대해 안전 확보 및 효율적으로 관리할 수 있는 방안을 해당 해역의 VTS 관제사로부터 도출하고, 이를 선박 운항자에게 AHP 기법을 통하여 상대적 중요도를 도출하여 관리자와 이용자 의견이 반영된 안전대책을 제시하였다. AHP 설문조사를 위한 안전 대책 요소를 선정하기 위하여 진해만 내 태풍 내습 시 VTS 관제사의 대응 조치 평가 내용에 대해 분석하였다. 선정된 안전대책 요소를 기반으로 설문조사를 실시한 결과, 선정된 요소에 대해 선박 운항자는 선박의 안전을 효율적 관리보다 약 2배 이상 중요하게 생각하며, 종합적으로 피항선 관리, 정박구역 관리, 피항정보 관리, 규정 및 지침 마련, 시스템 장비 개선, 교육 및 홍보·알림 활동 순으로 중요하게 고려함을 파악하였다. 본 논문에서 식별된 방안 및 상대적 중요도를 통해서 진해만 태풍 피항지를 안전하고 효율적으로 관리하는 기반이 될 수 있을 것으로 사료된다.
지하 공동구 화재 발생에 따른 직·간접적 피해는 사회 전반에 매우 큰 영향을 미치므로 이를 사전에 예방 및 관리하기 위한 노력이 필요하다. 화재의 발생 원인 중 케이블 자체에서 발생하는 경우는 단락, 누전, 과전류에 의한 발화 및 도체 접속부 과열, 절연체의 졀연 파괴에 의한 스파크 발생으로 인한 발화가 대부분이다. 지하 공동구의 특성에 의해 발생하는 이러한 원인을 조기에 찾아내기 위해서 지하 공동구는 영상분석을 활용한 감지 시스템을 통해 재난 및 안전사고 방지를 위한 상시 관리를 하기 위한 노력을 하고 있으며, 이 중에서 CCTV 기반의 딥러닝 영상분석 기술을 적용한 화재 감지 시스템 개발사례가 보고되고 있다. 하지만 CCTV의 경우는 사각지대가 존재하기 때문에 이를 좀 더 보완하기 위해서 스파크 발생으로 불꽃이 발생하기 전 스파크 소리를 사전에 감지해 화재 예방을 할 수 있는 고성능의 음향 기반 딥러닝 모델을 개발하고자 한다. 본 연구에서 마이크 센서를 이용하여 지하 공동구 환경에서 음향을 수집을 할 수 있는 방안을 프로토타입 모듈 개발과 실험을 통해 제안하며, 결로가 많은 지하 공동구 환경에서 음향 센서를 배치하고 기능 이상 없이 실시간으로 정보 수집 여부에 대한 가능성을 검증한다.
지하공간의 개발이 활발해짐에 따라 최근에는 지하와 관련된 안전사고가 자주발생하고 있다. 이와 관련하여 국토교통부에서는 『지하안전관리에 관한 특별법』(2018.01.01. 시행, 이하 지하안전법)을 시행하고 있다. 지하안전법의 핵심이 되는 내용 중에는 현재 우리나라에서 지하공간에 존재하는 지하시설물, 지하구조물, 지반의 지하정보를 3차원으로 가시화 할 수 있도록 지하공간통합지도를 구축하고 이를 활용하는 것을 포함하고 있다. 본 연구는 지하공간통합지도 중 3차원의 지하구조물 데이터를 대상으로 3차원 모델 생성 후 이를 빠르게 검수할 수 있는 프로그램을 개발하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 우선 3차원 지하구조물 데이터를 생성하고 자동 검수하는 기술에 대하여 국내·외 현황을 조사하였다. 핵심이 되는 연구내용으로는 지하공간통합지도를 구축할 때 3차원 지하구조물의 검수기준에 따라 자동으로 3차원 모델 품질을 검수하는 프로그램을 개발하였다. 본 연구를 통하여 현재 수작업 방식으로 진행하고 있는 3차원 모델 검수과정을 98% 이상 자동화함으로써 지하공간통합지도 지하구조물의 3차원 모델의 품질향상을 도모할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서 현대사회는 인구감소와 평균수명의 증가로 평생교육과 원격교육의 필요성이 증가되고 있으며 많은 사람들이 질 좋은 교육적 혜택을 받을 수 있게 되었다. 게다가 일상과 학습이 함께 결합되는 교육의 대중화와 일상화가 교육적 특징이다. 개개인은 더욱 쉽게 지식에 다가갈 수 있게 되었으며 이에 동영상이 중요한 역할을 담당하게 되었다. 영상 콘텐츠는 교육의 대중화와 일상화를 이끌어내는 가장 기본 매체이며 정보통신기술의 발달과 미디어 콘텐츠 제작, 편집기술의 대중화로 누구나 쉽게 만들고 공유할 수 있게 되었다. 영상교육콘텐츠 사업은 SNS를 통해 세계적으로 증대할 것으로 보이는데 특히, 화예디자인 관련 영상콘텐츠 교육산업은 환경이 필수인 시대에 적합한 콘텐츠 분야로 여겨진다. '1인가구, 1인 미디어' 시대가 특징인 현시대에 식물로 구성된 환경은 인간의 정서적인 능률과 환경의 쾌적성, 안정감을 회복시켜서 스트레스로부터 보호해 준다. 즉 본능적으로 인간은 자연에 대한 선호성을 가지고 있기 때문에 식물은 인간성 회복을 위해 중요한 역할을 한다. 이러한 배경 하에 화예디자인은 고성장, 고부가가치 및 고용 창출 효과가 높은 유망산업분야가 될 것으로 기대된다. 인류 4차 혁명시대에 경쟁력 있는 영상콘텐츠는 미래국가의 성장을 좌우 할 것으로 예상되면서 화예디자인 분야 교육콘텐츠 산업에 수요자 눈높이에 맞는 의견과 감성적인 사고가 반영된다면 더욱 발전된 화예디자인 분야의 발전을 기대해 볼 것이다.
초경량 비행장치인 드론의 최대 허용 비행 고도는 지상 150m로 이는 난류의 영향을 받아 바람의 변동성이 강한 대기경계층 내에 존재한다. 또한 대기경계층 내에서의 바람 변동성은 지리적 위치에 따라 다른 특성을 가지므로 드론 관련 안전사고 방지를 위해서는 비행 지역에서의 각 고도의 바람 특성에 대한 명확한 이해가 필요하다. 본 연구에서는 인천국제공항 인근에 위치한 항공기상관측장비 테스트베드에서 윈드라이다(WindMast 350M)를 사용하여 2022년 7월과 9월에 바람의 연직 구조 관측을 수행하였고, 이러한 관측된 바람 자료를 활용하여 드론의 안전비행을 위한 정보를 생산하는 분석 방안을 제시하였다. 우선 윈드라이다를 통해 수집된 바람 자료에 푸리에 변환 분석 방법을 사용하여 수평 풍속의 시간 규모 특징을 각 고도별로 살펴보았다. 또한 강수와 무강수 사례의 바람장의 스펙트럼으로부터 드론 비행에 중요한 바람의 시간 규모인 1시간 이하 규모의 수평 풍속의 분산을 분리하여 전체 규모에 대한 1시간 이하 규모의 기여도를 각 고도별로 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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