원격탐사 기술을 이용하면 작물의 생육·생리 상태를 비파괴적이고 연속적으로 탐지할 수 있어 그 농업적 활용 가치가 크다. 원격탐사 기반 센서를 농장에 설치하여 스마트팜 시스템에 활용하면, 작물의 이상 여부를 실시간으로 연속해서 감시하여 농업정보(Agro-information)를 생산할 수 있다. 하지만, 작물은 동적으로 변하는 생물이므로, 관측 물리량이 작물의 이상 상태를 나타내는 것인지 생육단계에 따른 생육 변화를 나타내는 것인지 판단하기는 쉽지 않다. 따라서, 작물의 표준 생육정보(Standard growth information) 와 비교한 상대적인 생육을 파악해야 한다. 이상적인 재배관리에서 획득한 작물 생육관련 누적기온인 GDD (Growing Degree Days)와 식생지수의 관계를 표준 생육정보로 두고, 표준 재배관리 시행 논과 무비료처리한 논 각각에서 분광반사측정 센서로 관측된 식생지수(NDVI, Normalized Difference Vegetation Index; CCI, Chlorophyll/Carotenoid Index)와 비교해 작물 상태를 파악했다. 영양생장기 동안에는 생육 정도에 따라 NDVI의 차이가 나타났으며, 식물 스트레스에 따라 CCI가 반응했다. 벼가 익는 동안은 NDVI와 CCI 모두 감소하지만, 표준 생육에서 노화에 따른 그 감소 폭이 더 컸다. 향후 공학적 관측 기법과 농학적 해석 방법을 융합하여 유용한 농업정보를 생산하기 위해 다양한 기후조건과 품종을 대상으로 표준 생육정보 데이터베이스 구축이 필요하겠다.
4차산업혁명으로 인해 평생직업 능력개발을 위한 신기술 분야의 콘텐츠를 배울 수 있는 환경의 필요성이 높아져, 이에 K 대학의 온라인평생교육원은 스마트 학습 플랫폼인 STEP을 구축하였다. 본 연구에서는 STEP 학습자들의 유형에 대해 선행연구 및 타 플랫폼 사례분석, 학습자 대상의 설문조사 및 전문가 표적집단면접을 실행하고 이 결과들을 바탕으로 한 종합적인 분석을 실시하여 학습자 유형별 특징을 분류하였다. 그리고 도출된 결과를 활용하여 향후 STEP 학습자의 요구에 맞는 맞춤형 서비스를 제공하는 방안을 수립하고자 하였다. 도출된 방안들은 다음과 같다. 학습 콘텐츠 난이도, 학습동기 조사 등은 상시적으로 관리할 필요가 있으며, 학습구성 측면에서 학습콘텐츠의 운영을 정교화해야 한다. 또한 전문성 있는 콘텐츠를 확보하고, 취약 학습자 관리 및 학습자 지원시스템 및 다양한 교육방식을 적극 도입하는 것이 필요하다.
본 연구에서는 기존 철근콘크리트 (R/C) 구조체와 내진보강 부재의 접합부의 성능을 향상시키기 위해서 접합부에 탄성패드를 가지는 새로운 H형강 철골프레임 내부접합형 내진보강공법 (H-section Steel Frame with Elastic Pad, HSFEP)을 제안하였다. HSFEP 시스템은 필요 내진보강량 산정이 간편한 내력향상형 보강공법으로서, 전단파괴가 발생할 가능성이 매우 높은 비내진상세를 가지는 중·저층 R/C 건축물에 적합한 공법이다. 본 연구에서 제안한 HSFEP 내진보강공법의 유용성을 검증하기 위하여 비내진상세를 가지는 국내 R/C 건축물을 바탕으로 실물 2층 골조 실험체를 제작하여 유사동적실험을 수행하여 최대지진응답 하중 및 변위, 지진피해정도를 중심으로 내진보강효과를 검토하였다. 실험결과 본 연구에서 개발한 HSFEP 내부접합형 내진보강법은 접합부성능이 개선되었으며, 효과적으로 수평극한내력을 증진시킴과 동시에 대지진 입력 시에도 지진응답변위를 매우 효과적으로 억제시켰다.
발수제를 콘크리트 표면에 함침시키는 방법은 콘크리트의 균열이 발생할 경우, 기대하는 내구성을 확보할 수가 없다. 최근, 다양한 방수 및 발수 재료들을 콘크리트나 모르타르 내부에 혼입하여 균열 내부에서도 발수성을 확보하였으나 압축강도가 크게 저하되었다. 압축강도 저하를 극복하기 위해 아직까지 유기물과 무기물의 장점들을 동시에 이용한 연구가 없기 때문에, 본 연구에서는 유기물과 무기물을 적절히 혼합한 유무기 복합 발수제를 모르타르에 혼입하여 물리적 특성 및 발수성능을 평가하였다. 유무기 복합 발수제 혼입 시 Liquid 시험체에 비해 플로우 약 10%, 공기량이 약 50% 감소하였으며, P6L1 시험체의 경우, 기존 발수제인 Powder와 같은 39.5MPa로 무혼입 모르타르 대비 약 3.5%의 압축강도 저하를 확인하였다. 발수성능도 유무기 복합 발수제 혼입 시험체가 기존의 발수제 혼입 시험체인 Powder보다 높은 발수성을 확인하였으며, 염화물 침투 저항성 평가결과, 유무기 복합 발수제 혼입 시험체가 무혼입 모르타르 대비 약 45% 통과 전하량이 감소되는 것을 확인하였다. 이상의 실험을 종합하면, Powder 발수제와 Liquid 발수제를 5:1의 비율로 혼입한 P5L1 유무기 복합 발수제가 압축강도 저하 방지 및 발수성능 확보를 위하여 가장 합리적이라고 판단된다.
4차 산업혁명의 도래에 따라 주물공장에서도 사물인터넷(Internet of things, IoT) 기반의 공정 스마트화에 대한 관심이 높아지고 있다. 주물공장에서 자동 수집 되고 있는 공정데이터들도 일부 있으나 노후된 생산설비의 제한된 기능, 작업자 노하우 기반의 공정 설계 등의 이유로 여전히 많은 공정데이터가 수기로 관리되고 있다. 특히, 공정데이터의 빅데이터화에 대한 중요도를 인지함에도 불구하고 시스템 구축 비용 부담으로 인해 선뜻 도입을 어려워하는 기업들이 많다. 본 연구에서는 IoT 기반 디바이스를 제작하고 원심주조공정 현장에 직접 적용함으로써 제작 디바이스의 현장 활용성을 살펴보았다. 원심주조공정에 대해 취득하고자 하는 공정 인자로 작업현장의 온도 및 습도, 용탕 온도, 금형 회전속도를 선정하였다. 데이터 취득 인자별로 요구되는 상세 제품규격과 비용을 고려하여 센서를 선정하였으며, IoT 기반 디바이스 제작을 위해 무선통신이 가능한 NodeMCU 보드를 활용하여 회로를 구성하였다. 구성한 회로는 PCB 기판으로 제작하여 각 공정 인자별 디바이스의 설치 환경을 고려하여 작업 현장에 설치하였으며, 현장 실증을 통해 적용 가능성을 확인하였다. 현장 적용 이후, 작업자의 안전에 대한 만족도가 상승하였으며, 공정 관리 측면에서 효율성이 증가했음이 확인되었다. 더불어 지속적으로 데이터를 수집하면 추후 공정데이터-품질데이터의 연계가 가능할 것으로 기대된다. 본 연구에서 제작한 IoT 디바이스는 데이터 수집에 대한 적절한 신뢰도를 확보하면서도 비용이 저렴하여, 주물공장별로 현장 상황을 고려하여 도입 여부를 검토해볼 수 있을 것으로 생각된다.
본 연구는 위드 코로나(With COVID-19)시대 노인의 삶의 만족도와 여가생활 현황과 노인의 삶의 만족을 증진하기 위한 방안을 제시하였다. 이를 위해 경기도 노인복지관 노인 107명을 대상으로 삶이 만족도, 여가생활에 대해 알아보았으며 다음과 같은 결과를 도출하였다. 첫째, 전체적으로 삶의 만족도가 코로나 이전보다 이후에 상대적으로 낮아졌음을 알 수 있다. 둘째, 여가활동과 삶의 만족도 상관관계에서는 코로나 이전의 경우 여가활동 정도와 삶의 만족도가 유의한 상관관계를 보이지 않았고, 코로나 이후의 경우 여가활동 정도와 삶의 만족도가 유의한 정적인 상관관계를 보였다. 이러한 결과에 따라 대안방안을 제시하면 첫째, 지역사회에서 위드 코로나 시대에 맞는 노인을 위한 환경 개선과 관리할 수 있는 방안을 모색할 필요가 있다. 특히 디지털에 많은 변화로 노인들의 적응 격차를 줄이기 위해 노인관련 기관에서는 스마트폰, 키오스크 사용 방법 등의 교육을 실시하고 있으나 지역사회 차원의 방안으로 좀 더 확대될 필요가 있다. 둘째, 위드 코로나 시대에 노인건강관리를 위한 체계적인 시스템이 갖춰 줘야 한다. 셋째, 코로나로 인해 경제적인 어려움을 겪고 있는 노인을 위해 최소한의 생활보장이 보장되도록 노후소득보장제도 및 지원이 요구 되어진다. 넷째, 코로나로 인해 사회적 거리 및 관계위축으로 인한 관계 개선 및 위치 만족을 위한 노인들의 말벗과 상담 관련 프로그램 활성화가 필요하다.
가뭄은 자연적 현상이지만, 지역의 물리적 및 사회적 요소와 결합되어 피해가 발생한다. 특히, 각종 용수 공급 및 수요과 연관되어 사회 경제적으로 큰 피해를 야기시킨다. 비슷한 심도의 기상학적 가뭄에도 지역의 특성과 용수공급체계에 따라 실제로 발생하는 가뭄 피해는 다르다. 본 연구에서는 지역의 사회·경제적 인자와 용수공급체계를 고려하여 가뭄 위험도를 평가하였다. 노출성은 용수공급 과부족량을 나타내는 결합가뭄관리지수(JDMI)를 등급화하여 평가하였다. 취약성은 가뭄에 영향을 받는 10개의 사회·경제적 인자에 엔트로피, PCA 및 GMM를 적용하여 가중평균하여 평가하였다. 대응능력은 지역의 용수능력을 나타내는 인자들을 베이지안 네트워크에 적용하여 평가하였다. 위험도는 노출성, 취약성 및 대응능력을 통합하여 결정하였다. 용수공급 실패 사상의 발생 가능성을 의미하는 가뭄 노출성을 평가한 결과, 괴산군이 0.81로 가장 높게 나타났다. 가뭄 취약성의 경우, 대전광역시가 0.61로 매우 취약한 것으로 나타났다. 지역의 용수공급체계가 고려된 가뭄 대응능력을 평가한 결과, 세종시가 가뭄 대응능력이 가장 낮은 것으로 나타났다. 마지막으로 위험도를 평가한 결과, 청주시가 가장 높게 나타났다. 이러한 결과를 통해 가뭄에 대한 위험 및 취약 원인을 파악하였으며, 향후 지역의 특성을 고려한 가뭄 피해 저감 정책 마련이 가능하다.
AI 기술이 결합된 지능형 제품은 기술적 차별화를 실현하며 시장 경쟁력을 높일 수 있는 잠재성을 지닌다. 하지만 시장 수용도를 극대화 할 수 있는 AI 기반의 신제품 개발 방법론은 부재하다. 본 연구는 AI 기반의 지능형 제품 개발에 대한 방법론으로서 KANO-QFD 통합 모델을 제안한다. 실증적인 분석을 위한 구체적 사례로 탈모 예측 및 치료 기기에 대한 소비자 요구조건(Customer Requirements)의 유형을 분류하고, 이를 구현하기 위한 기술적 요구사항(Engineering Characteristics)의 상대적 중요도 및 우선순위를 도출하여 지능형 메디컬 신제품 개발의 방향을 제시하였다. 소비자 130명을 대상으로 실시한 설문조사 분석 결과, KANO 카테고리 중 매력적 품질(Attractive Quality) 요소로 미래 탈모 진행 상황에 대한 정확한 예측, 미래 탈모 모습 및 치료 후 개선된 미래 모습을 실물화하여 스마트폰으로 보고, 세련된 디자인, 레이저와 LED 빛 복합 에너지를 이용한 치료 등이 도출되었다. QFD의 품질의 집(House of Quality)을 기반으로 분석한 결과, 탈모 진단 및 예측을 위한 학습 데이터, 두피 스캔용 Micro 카메라 해상도, 탈모 유형 분류 모델, 맞춤화를 위한 개인별 계정 관리, 탈모 진행상황 진단 모델 순으로 상대적 중요도 및 우선순위가 도출되었다. 본 연구는 기존에 선행되지 않았던 AI 기반의 지능형 메디컬 제품 개발에 대한 방향을 제시하였다는 면에서 의의를 지닌다.
기후변화로 인해 가뭄의 빈도, 심도 및 지속기간 등이 증가함에 따라 가뭄 위험도가 높아질 것으로 전망되고 있다. 가뭄 위험도는 수문기상학적 요인뿐만 아니라 용수의 공급 및 수요와 관련 있다. 최근에는 기후변화와 함께 사회경제적인 요인도 가뭄 위험도를 높이는 것으로 나타나고 있다. 따라서 미래에 발생가능한 심각한 가뭄에 적절히 대응하기 위하여 다양한 조건에서의 가뭄 위험도를 전망할 필요가 있다. 또한, 다양한 시나리오를 고려하는 것은 미래의 가뭄 위험도 전망이 가지는 불확실성을 줄이는데 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 한국의 160개 시군구에 대한 기후변화 시나리오와 인구 및 용수 수요량 등을 고려하여 가뭄 시나리오를 작성하고 이에 따른 가뭄 위험도를 전망하였으며, 가뭄 위험도 전망 결과를 토대로 가뭄 위험 단계를 재설정하였다. 그 결과 한국의 가뭄 위험도는 과거에 비해 2020, 2025 및 2030년에서 모두 높아지는 것으로 나타났다. 특히, 기준 및 고위 시나리오에 따르면 2030년에는 가뭄 위험도가 과거보다 약 2배 정도 증가하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 산정된 가뭄 전망 결과를 새로운 가뭄 위험 단계에 적용한 결과, 기준 및 고위 시나리오에서는 2020년 및 2030년에 한국 대부분의 지역에서 대응(V) 단계로 나타났다.
최근 IoT 기술을 다양한 분야에 적용하는 사례가 늘어나고 있는 추세이다. 특히 각종 환경 센서를 통해 수집되는 대량의 데이터를 분석하여 적절한 정보를 제공하는 기술에 대해 연구되고 있다. 이러한 기술은 각 산업분야 중 농산업분야에서도 연구가 활발히 진행되고 있다. 농산업 분야에서 생장환경의 조성을 위한 모니터링 및 제어에 대한 연구가 많이 진행되고 있으나 병해충 및 기상재해 정보는 우리나라 평균 기상환경에 맞추어 방제 매뉴얼을 작성하여 제공됨으로 인해 실제 지역별 환경에 매우 힘든 실정이다. 특히, 특용과수는 전남지역에 생산량이 매우 높은편으로 지역 실정에 맞는 정보를 효율적으로 제공하기 위해서는 지역별 정보에 대한 수집에서 전문가 정보 제공에 이르는 다양한 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 미세기상 기후 수집 및 영상 정보를 통한 이미지 분석, 예찰 모형 등을 통해 병해충 및 기상 재해에 대한 피해를 최소화하기 위한 통합지원 플랫폼을 제안한다. 특용과수의 병해충에 대한 피해를 줄이기 위해 다양한 IoT 기술들을 활용하여 이를 통해 병해충에 대한 방제시기를 적절하게 알려주고, 생장환경을 적절하게 유지함으로써 특용과수 농가의 피해를 최소화하고 생산성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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