최근 급변하는 사회 환경에 따라 유연한 사고력 및 문제해결능력 등을 갖춘 창의·융합형 실무 인재 양성이 중요해지고 있다. 따라서 대학은 학생들이 다학제적으로 협력하고 융합하여 학교에서 배운 내용을 토대로 실무현장의 프로젝트를 수행 할 수 있는 교육경험을 제공하는 것이 필요하다. 이에 본 연구는 산학협력기반 다학제적 융합 캡스톤디자인 교육과정을 통해 통합적 문제해결능력을 갖춘 창의적 인재양성을 목표로 설계·계발·운영하였다. 이를 위해 참여 기업 및 융합 교수팀을 구성하고 함께 교육과정을 개발하고 D대학 화장품공학부 재학생을 대상으로 15주간 운영하였다. 교육이 끝난 후 학습만족도와 인지된 학업성취도를 조사한 결과 5점 만점에 각각 3.77점, 3.86점으로 보통 이상으로 나타났다. 그리고 참여 경험에 대한 심층인터뷰 결과 긍정적 경험과 관련된 5개 주제와 부정적 경험과 관련된 3가지 주제가 도출되었다. 본 연구는 향후 산학협력기반 다학제적 융합 캡스톤디자인 교육과정 운영 시 기초자료를 제공할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 입자기반 개별요소모델(grain-based distinct element model, GBDEM)을 이용하여 암석 균열의 역학적, 수리적 거동을 평가할 수 있는 수치해석기법을 제시하고 해석해와의 비교를 통해 검증하였다. 이는 DECOVALEX-2023 프로젝트 Task G의 일환으로 수행된 벤치마크 모델링 연구로, Task G는 결정질 암반 내 균열의 열-수리-역학적 복합거동을 해석하기 위한 수치해석기법을 개발하는 데에 목표가 있다. 본 연구에서는 사면체 개별 입자들을 이용하여 해석모델을 생성하고 3DEC을 이용하여 입자와 접촉에서의 거동을 해석하였다. 이 과정에서 등가연속체 개념을 적용해 입자기반모델의 미시물성을 산정할 수 있는 새로운 기법을 제시하였다. 한편, 균열 경사각과 거칠기, 경계응력조건 및 압력 조건에 따른 해석을 실시하여 각 해석조건이 균열의 수직, 전단방향 거동에 미치는 영향을 살펴보았다. 해석 결과, 제안된 수치모델은 경계응력에 따른 균열의 미끄러짐(fracture slip)과 유체 압력에 따른 균열의 개방(fracture opening), 균열 경사에 따른 응력 분포, 거칠기로 인한 전단변위의 구속 등을 합리적으로 재현하고 있음을 확인하였다. 수치해석을 통해 계산된 균열의 수직방향, 전단방향 변위는 모두 해석해를 통해 계산된 값과 거의 일치하는 결과를 보였다. 본 연구의 해석모델은 Task G에 참여하는 국외 연구팀들과의 의견 교류와 워크숍을 통해 지속적으로 개선하는 한편, 향후 다양한 조건의 실내시험에 적용하여 타당성을 검증할 예정이다.
본 연구에서는 입자기반 개별요소모델(grain-based distinct element model, GBDEM)을 이용하여 결정질 암석 내 포함된 균열의 열-역학적 거동을 평가할 수 있는 수치해석기법을 제시하고 열에 의한 균열의 미끄러짐 거동을 해석하였다. 이는 DECOVALEX-2023 프로젝트 Task G의 일환으로 수행된 벤치마크 모델링 연구로, Task G는 결정질 암반 내 균열의 열-수리-역학적 복합거동을 해석하기 위한 수치해석기법을 개발하는 데에 목표가 있다. 여기에서는 Voronoi diagram을 이용하여 다면체 개별입자의 집합체로서 해석모델을 생성하고, 입자 및 입자간 접촉에서 발생하는 열-역학적 거동을 개별요소프로그램인 3DEC을 통해 해석하였다. 암석 시험편의 탄성거동을 재현하기 위하여 등가연속체 개념을 적용하여 입자와 접촉의 미시물성을 산정하였으며, 균열에 상응하는 접촉에는 Coulomb slip model을 부여하여 인장강도와 전단강도를 갖는 불연속면을 모사하였다. 경계응력과 열응력에 의한 균열의 거동을 수치적으로 모델링하였으며, 경계조건에 따라 균열의 미끄러짐이 발생하는 열-역학적 메커니즘을 정량적으로 분석하였다. 해석 결과, 본 연구에서 제시한 해석모델이 암석 내 열팽창과 열응력의 증가, 균열 응력과 변위, 경계조건의 영향 등을 합리적으로 재현하고 있음을 확인하였다. 본 연구의 해석모델은 Task G에 참여하는 국외 연구팀들과의 의견 교류와 워크숍을 통해 지속적으로 개선하는 한편, 향후 실내실험에 적용하여 타당성을 검증할 예정이다.
본 연구에서는 3차원 입자기반 개별요소모델(grain-based distinct element model, GBDEM)을 이용하여 암석 균열의 열에 의한 미끄러짐 거동을 해석하였다. 이는 DECOVALEX-2023 프로젝트 Task G에 참여하여 수행한 연구로, 해석대상은 한국건설기술연구원에서 수행된 saw-cut 균열 시료에 대한 열-역학적 하중 재하 실험 결과이다. 여기에서는 암석 시험편을 Voronoi 다면체의 집합체로 모델링하고, 개별요소법 코드인 3DEC을 통해 입자와 입자 간 경계면, 내부에 포함된 균열에서의 열-역학적 연계거동을 해석하였다. 주요 해석내용은 가열로 인한 암석 표면의 온도 분포, 열응력의 증가에 따른 주응력 변화, 균열의 전단변위와 수직변위이다. 해석 결과, 상기 수치모델은 실내실험에서 관찰된 열전달과 열손실 특성, 열에 의한 균열의 점진적 전단파괴 프로세스, 변위의 제한으로 인한 열응력의 증가 등을 합리적 수준에서 재현하고 있는 것으로 나타났다. 그러나 가열에 의한 전단파괴 시점, 열응력 증분과 변위 크기 등에서는 다소 차이를 보였다. 본 연구의 해석모델은 Task G에 참여하는 국외 연구팀들과의 의견 교류 및 협력을 통해 지속적으로 개선, 검증할 예정이다.
전략적 성과관리체계인 BSC(Balanced Scorecard)는 조직 성과향상을 위한 혁신적 도구로서 주목받아 오고 있다. 최근 몇 년간 정부는 BSC의 장점을 인식하고 공기업들이 BSC를 구축하여 조직을 혁신하고 성과를 극대화하도록 유도해왔다. 그러나 많은 공기업들의 경우 BSC 고유의 특성과 장점에 대한 충분한 공감대를 확보하지 못하고 기존의 평가 제도나 조직 문화의 특성으로 인해, 효과적인 BSC 구축 및 BSC 성과의 극대화에 어려움을 겪어오고 있다. 따라서 본 연구에서는 공기업 중 성공적으로 BSC를 도입한 것으로 평가를 받고 있는 한국남부발전(주) 사례를 분석함으로써, 공기업이 BSC를 구축할 때 수행해야 하는 활동 및 절차, 필요 자원(인력, 시간), 주요 의사결정 이슈 등을 실제 산출물과 함께 제시하였다. 이와 같은 프로젝트 세부 사항들은 공공기관 또는 비영리 기관들이 BSC를 구축하는 데 유용한 가이드라인으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 본 사례 기업이 BSC 구축과정에서 겪은 문제점에 대한 극복 노력과 이를 기반으로 도출한 시사점들은 BSC를 구축하고 운영하는 다른 조직들에게 유용한 경험 지식과 통찰력을 제공해 줄 수 있을 것으로 기대된다.
최근 십여 년 사이에 급속도 발전한 스마트폰 카메라의 성능과 전 세계적으로 높아진 보급률을 기반으로 스마트폰 영화제작을 통한 다양한 국제 교류의 가능성을 연구해 볼 것이다. 정부와 자본 중심의 교류, 단순한 영화제작교육 이라는 목표에서 벗어나 민간 중심의 문화 교류에 방향성을 두고자 한다. 2017년 11월 17일부터 22일까지 진행된 <한국-베트남 영화제>의 부대행사로 <스마트폰 영화 워크숍>이 열렸다. 영화제 기간 내에 3일 동안 진행된 워크숍으로 한국의 영화감독과 베트남의 영화학도들 간의 국제 협업 프로젝트로 주목을 받은 행사였다. 본 연구자는 이 워크숍의 멘토로 참여하여 실무중심의 연구를 진행하였다. 워크숍의 팀 구성과 시나리오, 촬영장비, 일정 등 한국에서의 Pre production부터 현지에서 작품을 완성하고 상영에 이르기까지 Production, Post production의 전 과정을 단계별로 짚어보았다. 직접 경험한 국제 워크숍 교류 사례 분석을 통해 시행착오와 개선방안 등을 모색하고 나아가 문화교류의 성과와 향후 기대 효과에 대해서도 가늠해 볼 것이다. 이 경험적 실무 사례연구를 참고삼아 국제 워크숍 교류가 활발히 이루어지기를 기대한다.
보편적 인공지능교육의 필요성이 확대되고 직무 변화가 이루어지고 있는 현 시점에서, 가장 먼저 인공지능을 직무의 일부분으로 경험하게 되는 대학의 비전공자를 위한 인공지능 교양교육에 대한 연구 및 논의는 미흡한 실정이다. 비전공자 대상 인공지능 교육과정이 운영되고 있지만 주로 인공지능의 개념 및 원리에 대한 이론 중심의 교육으로 운영되고 있다. 비전공자 대상 인공지능에 대한 일반적인 개념을 이해하기 위해 체험학습을 병행하여 진행 할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 비전공자의 특성을 고려하여 학습에 흥미를 갖고, 인공지능 수업에 대한 부담감을 낮출 수 있는 난이도의 인공지능 체험교육 학습콘텐츠를 설계한 후 앱인벤터와 오렌지 인공지능 플랫폼을 활용한 체험 교육의 학습효과를 살펴보고자 한다. 팀 별 인공지능 관련 프로젝트 작성을 통해 수집된 학습관련 데이터와 설문조사 자료를 바탕으로 분석한 결과 인공지능 교육의 필요성에 대한 인식의 긍정적인 변화와 인공지능 리터러시 능력이 향상된 것으로 나타났다. 교수자에게는 인공지능 체험교육 학습을 위한 학습모형을 설계하는 데 기틀을 마련해 주는 계기가 될 것으로 기대한다.
일반적인 토공사에서 사용하는 진동롤러에 의한 층다짐을 급속충격다짐(RIC)공법을 이용한 일시 다짐으로 대체하면 토공에 소요되는 공사기간을 획기적으로 단축할 수 있다. 동적하중에 의한 다짐은 모래와 같은 조립질 토사에 적합한 공법으로 인식되고 있는데, 최근에는 매립 프로젝트의 주요 재료인 모래의 공급부족으로 세립분을 함유한 토사의 사용이 점차 증가하고 있다. 따라서 RIC와 같은 동적하중에 의한 다짐공법을 적용하기 위해, 세립분을 함유한 매립재료 사용 시의 유효개량심도에 대한 검증이 필요하다. 본 연구에서는 깨끗한 모래인 Sand fill과 세립분이 함유된 Public fill에 대한 RIC공법 적용 전·후의 현장시험 결과를 비교하여 세립분 함량에 따른 RIC공법의 유효개량심도에 대한 영향을 검토하고, 콘저항치 qc를 사용한 다짐 품질관리기준과 관련된 문제를 논의하였다. 결론적으로 세립분을 포함하는 다양한 종류의 매립토사에 대한 다짐 품질관리를 위해서는 qc 측정값의 정규화가 필요하며, 깨끗한 모래의 상대밀도 Dr=70%에 해당하는 다짐 품질관리기준은 정규화 콘저항치 Qtn,cs=110으로 평가되었다. 이러한 결과를 바탕으로, RIC 품질관리 시에 적용 가능한 매립토사의 세립분 함량을 고려한 심도별 qc 품질관리기준을 제안하였다.
단파장 적외선 스펙트럼은 생성환경에 따라 상당히 큰 변화폭을 갖고 있으므로, 해외에서는 스펙트럼 라이브러리를 제작하여 데이터베이스화하고 있다. 대표적으로 USGS, CSIRO가 있으며, 최근 중국에서 과거 다수의 자료들을 종합하여 사용할 수 있는 프로젝트를 진행하고 있다. USGS 라이브러리는 광물뿐만 아니라 적외선에 반응하는 다양한 물질들을 대상으로 한 총 2,457개 스펙트럼을 제공한다. 이 중 광물 스펙트럼은 1,276개로 전체의 절반 정도이다. 스펙트럼 명칭에 분석기기(NIC4, BECK, ASDNG 등), 순도코드(a, b, c, d, u) 및 측정 방식 (AREF, RREF, RTGC, TRAN)을 표시하였으며, 시료별 별도의 메타파일을 제공하여 사용자의 이해를 돕고 있다. 분석치는 ASCII와 GIF 형태로 제공한다. CSIRO 라이브러리는 총 502개이며, 이 중 대다수인 493개가 광물 스펙트럼이다. USGS 라이브러리는 무료로 공개된 자료인 반면, CSIRO 라이브러리는 TSG8에 번들로 제공되거나 별도로 구매해야 한다. USGS 라이브러리에서 일라이트는 4개의 시료에 대하여 분석기기별 12개 스펙트럼을 제공한다. 이들 중 스펙트럼 형상이 분석 가능한 8개 스펙트럼과 국내 일라이트 스펙트럼을 비교해 보면, 일본산 일라이트 1개를 제외하면 국내 일라이트와 흡수피크의 위치가 상당한 차이를 보인다. 이와 같은 차이의 발생 원인에 대한 추가연구뿐만 아니라, 우리나라에 적합한 데이터베이스의 구축이 필요하다.
TBM (tunnel boring machine) 터널 프로젝트의 리스크 관리 측면에서 굴진율 예측은 중요하며, 이를 위한 머신러닝 기반 TBM 굴진율 예측 연구가 지속적으로 진행되어 왔다. 그러나, 기존 연구의 머신러닝 예측 모델은 정상 굴진율과 이상 굴진율 간의 불균형 데이터를 고려하는 데 한계가 있다. 본 연구에서는 데이터 증강 기법을 통해 불균형 데이터를 처리하여 머신러닝 기반 TBM 굴진율 이상탐지 성능을 개선하였다. 먼저, 상관관계 분석을 통해 유사 변수를 제거하여 6가지 입력특성을 선정하였다. 또한, 하위 10%와 상위 10%의 굴진율을 각각 이상 등급으로, 그 외 범위의 굴진율을 정상 등급으로 굴진율 등급을 구분하였다. 기존 학습 데이터와 SMOTE (synthetic minority oversampling technique)를 통해 증강된 학습 데이터를 각각 XGB (extreme gradient boosting)에 적용한 XGB 모델과 XGB-SMOTE 모델을 구축하였다. 굴진율 등급 예측 성능을 비교한 결과, XGB 모델은 정상 굴진율에 대한 예측 성능은 우수하나 이상 굴진율 예측 성능은 상대적으로 낮게 도출되었다. 반면, XGB-SMOTE 모델은 모든 굴진율 등급에서 일관되게 우수한 예측 성능을 보였다. 이는 SMOTE를 통한 이상 굴진율 데이터의 증강이 이상 굴진율을 유발하는 지반조건과 TBM 운영인자 간의 패턴 학습 수준을 향상시켰기 때문으로 판단된다. 결론적으로, 본 연구는 머신러닝 기반 TBM 굴진율 이상탐지 시 데이터 증강 기법을 활용한 불균형 데이터 처리가 효과적임을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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