시판되고 있는 실험용 및 산업용 건조기는 일반 드라이오븐, 열풍 순환 건조기, 진공건조기, 동결건조기 등으로 구분되고 기능, 크기 및 용량 등에 따라 그 종류도 다양하다. 그러나 제품의 품질 제어 및 성능 개선을 위해 중요한 요소인 수분측정이 적용되지 않아 현재는 건조 종료 후 임의로 중량을 칭량하기 때문에 매우 수동적이다. 일반적으로 수분을 측정하기 위한 방법은 직접적인 측정법과 간접적인 측정법으로 구분되고 수분 분리 전.후의 질량 또는 부피 변화와 같은 직접적인 측정법이 주로 이용된다. 상대적으로 열전도도, 마이크로파 등과 같은 간접적인 측정법은 측정 장비를 활용하기 때문에 적용이 제한적이다. 본 연구에서는 오픈소스 기반의 아두이노를 이용하여 비교적 손쉽게 수분측정 시스템을 설계하여 외부 환경요인에 영향 받지 않고 수분 변화량 및 무게 변화를 실시간으로 모니터링 하였다. 구체적으로 수분 민감도 물질 및 식품 건조에 적합한 60℃와 80℃에서 작동할 수 있는 온.습도 및 로드셀 측정 센서를 건조기 내부에 패키징하여 각종 변화량을 측정하였다. 또한 바나나, 배, 톱밥의 유기 시료를 이용한 반복적인 실험을 통해서도 건조시간 및 온도에 따른 증발율 변화와 로드셀 측정값에 있어 안정적인 응답특성을 나타냄으로써 성능 안전성을 확보할 수 있었다. 향후 온.습도 범위의 확대와 CFD(Computational Fluid Dynamics) 프로그램과의 비교 분석을 통해 신뢰도를 더욱 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.
콩은 세계 5대 식량작물 중 하나로 식물성 단백질의 주요 공급원이다. 작물 특성상 기후변화에 따라 곡물 생산량에 큰 영향을 받기 때문에 국립농업과학원에서는 콩 품종별 생장 분석을 통해 작물표현형 연구를 진행중이다. 콩 품종별 생장 분석을 위한 생장 과정 사진 촬영은 자동화된 시스템으로 이루어지지만 생장 상태를 확인, 기록, 분석하는 과정은 수작업으로 진행되고 있다. 본 논문에서는 이러한 과정을 자동화 할 수 있도록 콩 작물의 영상 데이터에서 콩잎 객체를 검출하는 YOLOv5s 모델과 검출된 콩잎의 전개 여부를 판단하는 합성곱 신경망(Convolution Neural Network; CNN) 모델을 설계, 학습하였다. 두 모델을 결합하고 검출된 콩잎의 좌표데이터로 층을 구분하는 알고리즘을 구현하여 콩 작물의 시계열 데이터를 입력하여 생장을 분석하는 프로그램을 개발하였고, 그 결과 콩 작물의 제2~3복엽까지 생장 시기를 판단할 수 있었다.
현대 사회에서는 효율성을 강조하여 조직 내 팀 프로젝트와 개인 업무를 세부 계획으로 이끄는 경향이 있다. 24시간 일상에서 시간을 효과적으로 활용하는 능력은 성실함의 지표로 여겨지며, 사람들은 계획적이고 조직적인 사람들을 모방하고 다양한 시스템을 활용하여 일상을 관리하려고 노력한다. 주어진 업무를 효율적으로 수행하려는 이유는 정해진 기간 내에 작업을 완료함으로써 프로젝트의 성패에 영향을 미치기 때문이다. 프로젝트 일정을 소홀히 할 경우, 성공적인 결과를 위협하는 큰 위험으로 여겨집니다. 이는 조직의 대형 프로젝트뿐 아니라 개인의 생활에서도 같이 적용되며, 시간 기반의 효율적인 관리를 강조하는 다양한 일정 관리 도구를 활용한다. 프로젝트 관리에서는 단순히 '오늘'을 기준으로 하는 것이 아니라 세부 업무 진행 상황을 주의 깊게 파악하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 우리는 사용자가 속한 프로젝트에 날짜가 아닌 업무 단위로 접근하여 일정을 관리할 수 있는 안드로이드 애플리케이션을 제안하고 그 구현 내용을 소개한다. 본 논문에서 우리가 구현한 애플리케이션은 사용자가 속한 프로젝트를 등록하여 프로젝트의 목표 및 일정을 관리할 수 있다. 더불어, 프로젝트 전체 또는 개별 목표 진행률을 가시화하여 업무에 효율적으로 접근할 수 있는 기능을 제공한다. 이로써 사용자들은 본 논문에서 우리가 제안하는 애플리케이션을 활용하여 본인이 속한 프로젝트에 전념하며 업무 단위로 일정을 관리함으로써 프로젝트의 전반적인 효율을 향상할 수 있다.
해싱 기반 이미지 검색에서는 조작된 이미지의 해시코드가 원본 이미지와 달라 동일한 이미지 검색이 어렵다. 본 논문은 이미지의 질감, 모양, 색상 등 특징 정보로부터 지각적 해시코드를 생성하는 자기 감독 기반 딥해싱 모델을 제안하고 평가한다. 비교 모델은 오토인코더 기반 변분 추론 모델들이며, 인코더는 완전 연결 계층, 합성곱 신경망과 트랜스포머 모듈 등으로 설계된다. 제안된 모델은 기하학적 패턴을 추출하고 이미지 내 위치 관계를 활용하는 SimAM 모듈을 포함하는 변형 추론 모델이다. SimAM은 뉴런과 주변 뉴런의 활성화 값을 이용한 에너지 함수를 통해 객체 또는 로컬 영역이 강조된 잠재 벡터를 학습할 수 있다. 제안 방법은 표현 학습 모델로 고차원 입력 이미지의 저차원 잠재 벡터를 생성할 수 있으며, 잠재 벡터는 구분 가능한 해시코드로 이진화 된다. CIFAR-10, ImageNet, NUS-WIDE 등 공개 데이터셋의 실험 결과로부터 제안 모델은 비교 모델보다 우수하며, 지도학습 기반 딥해싱 모델과 동등한 성능이 분석되었다.
본 연구는 비즈니스 컨설팅과 같은 학습자 맞춤형 창업교육이 대학창업지원의 일환으로 유용하게 기능할 수 있는지와 비즈니스 컨설팅이 타 기관의 컨설팅과 비교하였을 때 창업 역량 강화에 긍정적인 영향을 끼쳤는지를 살펴보았다. 나아가 비즈니스 컨설팅과 같은 맞춤형 교육을 활용하여 대학의 창업지원이 어떤 방향으로 발전해야 할지를 살펴보고 이에 대해 제언하였는데, 그 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 비즈니스 컨설팅은 개별 창업자(팀)의 부족한 점을 알려주고 개선 방향을 짚어주었다는 점에서 긍정적 영향을 끼쳤다고 볼 수 있다. 둘째, 타 기관의 컨설팅과 비교하였을 때 컨설턴트와 학생 간 업무적 관계를 넘어 애착관계를 형성했다는 점과 교내에서 무료로 진행했다는 점이 상대적으로 이점을 지닌다고 보이며, 대학생들은 이러한 비즈니스 컨설팅을 통해 한층 더 세상을 성숙하게 바라볼 수 있게 되었다. 셋째, 본 연구는 맞춤형 창업교육이 교과목 및 타 비교과와 연계하여 시너지 효과를 끌어낼 수 있다고 보며, 이러한 인식에 기반한 Co-curriculum 교육 시스템 구축 연계 방안을 설계하였다. 이러한 본 연구는 비즈니스 컨설팅을 대표적 사례로 하여 맞춤형 창업교육의 만족도와 가능성을 살펴보고, 나아가 이를 기반으로 학생들이 원하는 창업교육의 지원 방향성을 탐색하였다는 점에 의의를 가진다.
최근 필수의료에 대한 접근성 문제가 중요한 사회적 현안이 되고 있다. 정부는 필수의료 제공체계를 강화하기 위해 '필수의료 정책 패키지'를 종합적 대안으로 제시하고 2028년까지 10조 원 이상의 재원을 투입하겠다고 천명하였다. 의료체계의 틀을 바꾸는 중요한 내용을 담고 있는 만큼, 정책 추진 시 고려해야 할 몇 가지 논점을 제시하고자 한다. 첫째, 의사인력양성시스템 설계 시 정쟁화를 막는 기전이 강구되어야 한다. 둘째, 전공의 의존도를 줄이고 전문의 중심 병원으로 전환하는 것은 전공의 양성비용을 사회가 부담하는 한편, 전문의 서비스에 대한 대가로 고비용을 지불한다는 것을 의미한다. 이러한 변화로 인한 비용을 사회가 지불할 용의가 있는지를 숙고하고 적절하게 예산이 마련되어야 한다. 셋째, 세부 정책수단들 중 공유형 진료체계나 지역네트워크사업 등은 개념적 논의 수준에 있기 때문에 다양한 쟁점들이 내실 있게 검토되어야 하며, 국내 의료체계의 여건에 적합하도록 중장기적으로 검토해갈 필요가 있다.
플랜트 엔지니어링 기업은 서로 다른 공종별 부서에서 플랜트 공정/설비/파이프/계장 등 각 관련 분야의 요구사항 문서를 작성하거나 참조하게 된다. 공정 관련 요구사항 문서는 공정에 대한 설명과 함께 이를 운영할 설비 또는 관련 시설의 요구사항들을 포함한다. 각 공종별 문서에 기술된 설비 또는 부품에 관련된 요구사항과 사양 정보는 문서의 작성자와 검토자들이 다르기 때문에 상호 간에 불일치가 발생할 가능성이 있다. 이 사항들에 대한 일치성을 확인하는 것은 전체 플랜트 설계 정보의 신뢰도를 높일 수 있다. 하지만, 문서의 양이 방대하고 서로 다른 문서들에 동일한 설비 부품에 대한 요구사항들이 일반 문장 형태로 흩어져 있기에 이를 사람이 추적하여 관리하는 것은 한계가 있다. 본 논문에서는 서로 다른 문서들 내에 기술된 요구사항 문장들을 분석하여 설비 또는 설비 부품과 관련된 요구사항 문장의 유사도를 계산하여 의미적으로 동일한 문장을 찾아내는 방법을 제안한다. 요구사항 문장의 유사도를 계산하기 위하여 의미적으로 요구사항의 중심이 되는 부품과 속성을 개체명 인식 방법을 활용하여 찾아내고, 찾아진 부품과 속성들의 유사도를 계산하여 두문장이 의미적으로 동일함을 판단하는 방법을 제안한다. 플랜트 현장에서 사용하는 문서의 문장들을 예제로 하여 제안하는 방법을 설명하고 실험 결과를 설명한다.
급격한 도시화로 인한 지하의 무분별한 개발은 기존 지하매설물의 점검과 교체 그리고 새로운 지하시설물 설치에 지연을 일으키고 있다. 최근에는 체계화된 시스템을 도입하여 지하시설물을 관리하고 있지만, 실제 시공은 현장 여건에 따라서 설계 도면과 다르게 진행되기 때문에 기존 지하매설물의 부정확한 위치 정보로 사고가 끊임없이 발생하고 있다. 한편, 전기비저항 탐사는 전극을 지반에 관입시켜 전극 간 전위차로 지반의 전기저항을 측정하는 방식이며, 비파괴 물리탐사 기법으로서 널리 이용되고 있다. 그리고 다수의 전극 쌍을 이용하여 복잡한 지하 구조를 영상화하고, 딥러닝 알고리즘을 활용한 데이터 해석 기술들이 비약적으로 발전하였지만, 아직 지하매설물의 기하학적 조건에 따른 전기저항 변화를 정량적으로 평가한 기초적인 연구로서는 진행된 바가 없다. 본 연구에서는 전극과 지하매설물의 기하학적 매개 변수 해석을 통해서 전기저항 변화를 평가하였다. 먼저, 이론식과 수치 해석의 전기저항값 차이가 작게 나타난 정량화된 메쉬를 적용하여 3차원 전기저항 수치 해석 모듈을 개발하고, 매설물의 깊이, 크기, 그리고 전극과 매설물 간 이격거리에 따른 매개 변수 해석을 통해서 정상 직류 상태에서 전기저항 변화를 정량적으로 비교하였다. 전기저항은 매설물이 얕은 깊이에 위치하고, 크기가 크고, 전극과의 이격거리가 가까울수록 높게 측정되었다. 추가적으로 전극과 지하매설물 주변에 형성된 전위 및 전류밀도 분포를 분석하여 터미널 전극 주변에서 측정된 전기저항을 고찰하였다.
PHC 말뚝은 압축력 및 휨 모멘트에 대한 저항력이 우수하며, 공장에서의 생산으로 인해 품질 관리가 효율적으로 이루어진다. 이러한 장점으로 인해 다양한 토목 및 건축 현장에서 널리 활용되고 있지만, PHC 말뚝의 설계 과정에서 중요한 요소인 주면 마찰력은 주로 경험식이나 N 값 등의 추정치를 기반으로 하고 있다. 이에 대한 실험적 연구는 상대적으로 부족하며, 환경적 요소 중 하나인 pH 값과 지하수 또는 해수의 영향 역시 간과되는 경우가 많다. 본 연구에서는 진동기계 기초의 영향을 받는 PHC 말뚝 모델을 중심으로 다양한 pH 환경(산성, 중성, 염기성) 및 해수의 영향하에 한 달 동안 수침 후, 해당 PHC 말뚝-사질토의 접촉면에 대한 반복 단순 전단시험을 수행하였다. 이를 위해 교란 상태 개념(Disturbed State Concept)을 적용하여 접촉면의 동적 거동을 정량적으로 평가하였다. 연구 결과, 화학적 환경에 따른 동적 전단응력은 중성 > 산성 > 염기성 순으로 감소하였다. 또한, pH 영향을 받은 경우와 해수의 영향을 받은 경우를 비교했을 때, pH 영향을 받은 경우에 전단응력의 감소가 더 크게 나타났다.
본 연구에서는 국내 연안 해역 환경에서의 해상교통관제 서비스에 기여할 수 있는 항적 간 거리 척도를 개발하였다. 새로운 항적간 거리 척도는 전통적으로 위치 시계열 간의 유사도를 측정하는 데 활용되는 하우스도르프 거리(hausdorff distance)와 두 항적 간의 대지속력(Speed Over Ground, SOG)의 평균 간의 차이, 그리고 대지침로(Course Over Ground)의 분산 간의 차이를 가중합하여 설계되었다. 새로운 척도의 유효성을 검증하기 위하여 실제 AIS 항적 데이터와 병합 군집화 알고리즘을 활용한 기존 항적 간 거리 척도와의 비교 분석이 수행되었으며, 새로운 거리 척도를 활용한 항적 군집화 결과가 하우스도르프 거리(hausdorff distance), 그리고 다이내믹 타임 워핑 거리(Dynamic Time Warping distance) 등 기존 척도에 비해 항적 간 지리적 거리나 대지속도 및 대지침로 등 선박 거동 특성의 분포를 비슷하거나 그 이상의 수준으로 정교하게 반영하고 있음을 데이터 시각화로써 확인하였다. 정량적으로는 Davies-Bouldin 지표를 기준으로, 군집화 결과가 더욱 우수하거나 약간 낮은 수준을 기록한 한편, 거리 계산 효율성에서는 특히 우수함을 실증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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