국내의 대표적인 생태계 교란 외래어종인 배스와 블루길은 국내 토종 어류 개체군 감소에 가장 중요한 요인으로 보고되고 있다. 그러므로 이러한 외래어종 퇴치를 위한 시스템개발 및 현장 적용기술이 필요한 실정이다. 본 연구는 이러한 시스템개발에 앞서 물고기 인식을 위한 전체적인 시스템을 설계하고자 한다. 최근 들어 물체의 인식, 분류 그리고 학습에 이르는 일련의 과정들을 딥러닝(deep learning) 중 하나인 CNN(convolutional Neural Network)이 매우 뛰어난 성능을 나타내고 있다. 그러나 물체의 인식과 분류작업에 사용된 CNN의 데이터들은 특징들이 확연한 다른 물체의 인식과 분류에 주로 적용되었다. 본 연구는 비슷한 특징들을 갖는 물고기 개체들의 분류에 CNN을 적용하는 시스템을 설계하고자 한다.
장대 터널 및 급곡선 구간과 같은 시계 확보가 어려운 지역에서 위험 및 안전 정보를 함께 공유하기 위해서는 기관사, 열차 관제사 및 현장 작업자 사이에 보조적인 실시간 열차 정보 통신시스템의 개발이 필요하다. 이에 적합한 열차 정보 통신시스템을 개발하기 위하여 본 연구에서는 작은 노이즈와 신호 감쇄를 동시에 갖도록 하는 레일 전력선 통신을 제안하였다. 이에 대한 레일 전력선 통신의 기초 연구 일환으로서, 본 통신기법의 전송 특성을 향상할 수 있는 레일에 대한 임피던스 측정 및 정합특성 평가가 중요하다. 본 연구에서는 자체 제작한 임피던스 정합 트랜스포머와 네트워크 분석기를 이용하여 레일에 대한 반사 및 전파 특성을 평가하였다. 대향 접속방식의 임피던스 반사특성 시험결과로부터 레일 전력선 통신에 적합한 정합용 트랜스포머의 정합비율은 1:3.28임을 알 수 있었다. 또한, 제작한 임피던스 정합용 트랜스포머는 레일 전력선통신에서 투과 신호 전송을 향상할 수 있음을 확인하였다.
주제별조직 형태로 운영되는 대학도서관이 점차 증가하고 있지만 충분한 사전 작업과 현실적 고려 그리고 효과적인 주제별 운영에 대한 연구 없이 자료의 주제 구분만을 시도한 결과 많은 문제점들이 나타나고 있다. 주제별조직체제로 운영되고 있는 37개 대학도서관을 조사한 결과 효율적인 주제별조직을 위해서는 건물의 구조 및 형태ㆍ각각의 주제별 이용자 수ㆍ장서구성 등을 고려한 합리적 주제구분과 함께 주제별조직을 담당할 인력 즉, 주제사서의 확보가 필수적이라는 사실이 확인되었다. 따라서, 주제별조직 체제가 제대로 정착되기 위해서는 국내 대학도서관 현실에 적합한 주제별조직 모형이 개발되어질 필요성이 있으며 대학도서관 현장에서의 노력 즉, 충분한 지원의 확보와 주제사서의 양성ㆍ확보 방안이 마련되어져야 할 것으로 분석되었다.
본 연구의 목적은 노인집단에 대한 사회적 인식과 태도를 평가할 수 있는 연령주의(Ageism) 척도를 개발하는 것이다. 기존 연구를 통해 개발된 노인집단에 대한 인식 및 태도와 관련된 측정도구들을 평가하고 이에 기초하여 노화불안, 노인에 대한 인식(편견, 고정관념, 기피), 차별행동 등 연령주의에 대한 다차원적인 내용이 포함되도록 문항을 개발했으며 이에 대한 검증작업을 수행하였다. 연구결과를 요약하면, 연령주의 척도를 개발하기 위하여 기존 연구를 바탕으로 다차원적 문항을 정리하고 전문가 자문을 거쳐 예비문항 44개 문항을 구성하였으며, 사전조사 분석을 통하여 31개의 예비문항을 제안하였다. 그리고 18세 이상 1,535명을 대상으로 문항에 대한 검증을 실시하였다. 내적신뢰도 분석을 통해 8문항을 정리하여 23개 문항을 대상으로 탐색적 요인분석과 확인적 요인분석을 하였다. 연구결과 최종적으로 7개 하위요인으로 구성된 21개 문항이 구성되었다. 하위 요인으로는, 노화에 대한 인식으로서 노화에 대한 불안, 외모변화에 대한 태도를 설명하는 요인과 한편 노년에 대한 긍정적인 기대를 나타내는 요인도 나타났다. 그리고 노인에 대한 편견, 기피/회피를 나타내고 극단적으로 노인집단과의 분리를 나타내는 요인, 연령(고령)에 대한 차별 행동이 주요한 요인으로 추출되었다. 연령주의 척도는 사회구성원으로서 노인집단의 위치와 상황을 파악하는데 도움이 될 것이다. 그리고 나아가 이 결과는 노인관련 정책을 수립하고 노인관련 업무를 실천하는 현장에 노인에 대한 사회적 인식 및 태도에 대해 재인식할 수 있는 기회를 제공할 것이다.
신선한 채소나 과일은 무게의 74~94%에 상당하는 수분을 함유하고 있는데, 이러한 수분은 자칫하면 빠져나가기 쉽다. 품질이 우수한 채소나 과일이라도 수분손실이 생기면 다시는 보충할 수 없기 때문에 겉껍질을 마르고 쭈글쭈글하게 되어 품질등급과 가격결정에 손해가 된다. 또 무게의 5~l0%까지 수분이 줄어들면 상품성을 잃게되고, 무게단위로 판매되는 채소와 과일은 수분손실이 곧 무게감소이므로 총수입도 줄어드는 원인이 된다. 따라서 채소나 과일을 수확 한 후에 수분손실이 생기지 않도록 잘 관리하는 것은 농가소득과 직결되는 중요한 일이다. 그러나 기존의 저온저장고들은 저장고 내의 상대습도가 70~85%의 범위로 조성되고 있으며, 이러한 저습도의 문제를 해결하기 위하여 저장고의 바닥에 물을 뿌리는 등의 작업을 하고 있으나 문제가 해결되지는 않는다. 이에 따라 농업기계화연구소에서는 저온저장고 내의 상대습도를 90% 이상으로 유지할 수 있는 유닛쿨러를 '01년에 개발하였고,'02~'03년에 이것을 실제로 농가의 저온저장고에 설치하여 그 효과를 실증하였는데 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 현장연구에 사용된 저온저장고는 천안시에 있는 이진기 농가의 25평형 배 저온저장고 2동이었으며, 한 동은 시험구로 한 동은 대조구로 사용하였다. 2. 배의 저장온도는 0~-0.2$^{\circ}C$이었고, 상대습도는 대비 저온저장고의 경우 75~90% 범위에 있었으나 신기술투입 저온저장고에서는 98%로 유지되었다. 또 냉각기에 생기는 얼음을 제거하기 위해 작동되는 전기히터의 작동시간은 대비 저온저장고에서는 하루에 7회, 회당 45분 씩 이었고, 신기술 투입 저온저장고에서는 하루에 1회, 회당 30분 씩 이었다. 3. 배를 플라스틱 상자에 담아 저장할 때 대비 저온저장고에서는 111일 동안에 11.7%의 중량감모가 발생하였으나, 신기술투입 저온저장고에서는 5.6%의 중량감모만이 발생하여 약 50%의 중량감모를 줄일 수 있었으며, 배의 색깔이나 경도도 대비구 보다 우수하였다. 4. 배를 비닐로 포장하여 대비 저온저장고에 저장한 경우와 비닐로 포장하지 않고 신기술투입 저온저장고에 저장한 경우를 비교할 때 11월~다음해 1월 까지는 중량감모, 과피색깔 및 경도에 큰 차이가 없었으나, 2월부터는 비닐로 포장하여 대비 저온저장고에 저장한 배의 품질변화가 급격히 증가되어 중량감모, 과피색깔 및 경도가 신기술 투입시 보다 급속하게 나빠졌다.
이 논문에서는 프리캐스트로 제작된 아치 구조의 연결을 위한 루프 이음 상세를 제안하였다. 설계기준에서 제시하고 있는 루프 이음 상세의 요구사항을 만족하는 경우와 시공성을 개선하기 위한 상세 대안들에 대한 평가를 위한 실험적 연구를 수행하였다. 설계 요구사항을 만족하는 경우에는 프리캐스트 아치 실험체가 현장타설 일체형 부재에 비해서 높은 내하력을 나타내었다. 아치구조의 크라운 부위에서의 균열은 초기 균열 발생 이후 증가되는 압축력 효과로 인해서 0.2 mm를 초과하지 않는 균열폭이 발생하였다. 초기 균열 제어에 노치부의 와이어메쉬 보강이 효과를 보였고 철근 커플러와 확대머리철근을 이용한 연결부 상세도 기준 부재 이상의 내하력을 나타내었다. 시공성 개선 상세의 경우 구조적 거동에 차이를 보이지 않아서 작업자의 배근 시공성을 개선할 수 있을 것으로 판단된다. 루프철근의 내면 반지름과 겹침 이음 길이는 현재의 설계기준의 요구사항을 만족시키지 않으면 균열폭 제어 측면에서 좋지 않은 결과를 나타내었다.
최근 연구 결과에 따르면, 컨볼루션 신경 회로망은 이미지 분류, 객체 검출, 이미지 생성 등의 문제에서 최고의 성능을 보여주고 있다. 비전 카메라를 사용한 결함 검사는 다른 결함 검사보다 경제적이기 때문에 공장 자동화에 있어서 아주 중요하고, 딥러닝의 지도학습은 전통 기계학습 방식의 결함 검사 성능을 월등히 뛰어넘었다. 하지만, 딥러닝의 지도학습은 엄청난 양의 데이터 주석 작업을 요구하기 때문에, 이를 실제 산업 현장에 적용하는 것은 효율적이지 않다. 따라서 본 연구는 최근 이미지 생성 과업에서 큰 성공을 보여주고 있는 변분 오토인코더와 적대적 생성 신경망을 활용하여 비지도 방식의 비정상 검출을 위한 신경망 회로 구조를 제안하였고, 이를 MNIST, 용접 결함 데이터에 적용하여 비정상 검출 성능을 검증하였다.
준설토의 체적변화는 여수토를 통해 물과 함께 빠져나간 토립자의 유실량과 침강되어 새로이 형성된 지반 표면에서의 건조수축과 지반 내에서의 자중압밀에 의한 침하량의 합으로 생각할 수 있다. 그러나 현재까지 체적변화요인과 관련하여 자중압밀과 건조수축에 관한 연구에 비해 토립자의 유실과 관련된 연구는 미미한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 준설토의 체적변화요인 중 여수토를 통해 외부로 유실되는 토량을 보다 명확히 규명하기 위해, 준설작업을 실시하기 전의 원지반과 준설토를 투기하여 조성된 매립 지역에서 각각 채취한 시료에 대한 입도분석결과에 Marsal의 수정파쇄율(일본토질공학회, 1990)을 적용하여 유실율을 평가하는 방법을 적용하였고, 이를 검증하기 위하여 기존의 방법을 이용하여 평가한 유실율과 비교 검토해 보았다. 또한 실내모형시험을 실시하여 현장계측 결과와 비교 검토하였으며 마지막으로 준설토를 단계투기법에 의하여 투기했을때 유실율에 미치는 영향을 실내모형시험을 통하여 확인하였다.
건설산업은 타산업에 비해 불확실성이 크게 존재하고, 작업간에 상호 의존성이 강한 산업으로, 불확실성에 의해 발생되는 변이는 건설산업의 생산성 감소를 가져온다. 불확실성에 의한 변이의 대처방안으로 변이관리 및 연구의 필요성이 절실히 요구되고 있으나, 아직까지 국내에선 연구가 미흡한 실정이다. 본 연구의 목적은 건설산업에서 변이의 원인 빛 유형을 분석하고 그에 대한 대안으로 변이관리 기구 및 기법을 정립에 있다. 변이관리를 위한 방법으로, 우선 국내 건설현장에서의 변이관리 실태를 조사하였으며, 이를 토대로 변이관리 모델을 제안하였다. 변이관리 모델은 변이관리 기구를 통한 첫 번째 접근과 변이관리 기법을 통한 두 번째 접근 방식으로 제안하였고, 변이발생 시기에 따른 접근으로 변이의 발생 전과 발생 시, 발생 후로 변이관리의 상태를 분류하였다. 또한 변이관리에 적용되는 변이관리 기법으로 쉴딩(shielding)과 디커플링(decoupling) 두 가지를 사용하였다. 변이관리 기구 빛 기법의 적용은 국내 건설산업에서 생산성과 신뢰도(reliability)향상을 증대시키는 중요한 요소이며, 변이관리 모델을 이용한 변이관리는 국내 건설산업의 새로운 방향을 제안한다.
현재 정보통신기술은 나날이 발전하여 우리의 생활과 교육현장에 혁신적인 변화를 불러일으키고 있으나 2007 교육과정 개정이후 학교 컴퓨터교육은 점점 위축되어 가고 있다. 이런 상황에서 교육대학 교육과정개편은 학교 컴퓨터 교육과정에 영향을 받을 수 있을 것이다. 그러므로 본 논문에서는 교육대학 컴퓨터관련 교육과정의 방향을 모색하고자 전국교육대학 컴퓨터교육과정 현황을 조사 및 분석하고 교사, 학생, 교수의 설문결과를 바탕으로 교육대학 컴퓨터관련 교육과정 개선안을 제안하였다. 본 논문의 결과가 교육대학 컴퓨터관련 교육과정 개정작업에 도움을 줄 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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