본 연구에서는 서로 다른 Pore per inch (PPI, 1 inch 당 pore의 수)를 갖는 Ni-foam 사이에 Sn-3.0Ag-0.5Cu(wt.%, SAC305) 솔더 침지 공정을 수행하여 Ni-foam/SAC305 복합 솔더를 제조한 후, 이를 천이액상 확산 접합(Transient liquid Phase bonding, TLP bonding) 공정에 적용하여 형성된 접합부의 미세구조 분석 및 기계적 특성 평가가 수행되었다. 제조된 Ni-foam/SAC305 복합 솔더 프리폼 (Solder preform)은 Ni-foam 및 SAC305로 구성되었으며, Ni-foam 계면에는 (Ni,Cu)3Sn4 조성의 금속간 화합물이 형성되었다. TLP 접합 공정 수행 시, Ni-foam 계면의 금속간 화합물은 (Ni,Cu)3Sn4+Au로 변환 되었으며, 접합 시간이 증가할수록 Ni-foam과 SAC305가 지속적으로 반응하면서 접합부는 금속간 화합물로 변환되었다. 130 PPI Ni-foam/SAC305 복합 솔더 접합부가 가장 빠른 속도로 금속간 화합물로 변화되는 것을 확인하였다. 기계적 특성에 미치는 Ni-foam의 영향을 확인하기 위해 전단 시험 수행 결과, TLP 접합 초기에 모든 조건의 솔더 접합부는 50 MPa 이상의 우수한 기계적 특성을 나타내었으며, 접합 시간이 증가할수록 전단 강도는 증가하는 경향을 나타내었다.
군용 웨어러블 어플리케이션은 기존에는 상상할 수 없었던 개인 상태 점검 및 모니터링을 가능케 함으로써 큰 주목을 받고 있다. 그 중에서도 인간의 동작 상태를 인식하기 위한 기술은 개별 병력의 운용 현황 및 이동 상태를 즉각적으로 수집하여 능동적인 병력 관장을 허용한다는 점에서 그 필요성이 매우 높다. 본 논문에서는 군용 웨어러블 어플리케이션 연구의 일환으로 전투 상황 중의 군인이 어떤 환경에서 어떤 동작을 수행하고 있는지에 대한 정보를 취득하는 발목형 웨어러블 디바이스를 제안한다. 실제상황을 가정했을 때, 군인의 상지는 상황에 대한 변동성에 쉽게 노출되므로 지면과 상시 상호작용하고 있는 발목 부근에 측정 모듈을 부착한다. 측정 데이터는 각 동작 중의 3축 가속도 및 3축 각속도로 이들은 인간이 설정한 알고리즘으로는 해석이 불가능하다는 특징이 있다. 본 논문에서는 이러한 동적 데이터를 활용해 인간의 행동양식을 파악하기 위해 데이터의 이동 양상을 모델링하는 과정을 소개한다. 데이터로부터 추출되는 특징은 총 네 가지로 (최댓값, 최솟값, 평균, 표준편차) 딥러닝 모델의 인풋으로 활용돼 총 여덟 종류의 주요 군사 동작(Sitting, Standing, Walking, Running, Ascending, Descending, Low Crawl, High Crawl)을 분류하는데 활용된다. 그 결과, 임의의 시험 상황에 대해 95.16%의 정확도로 군인의 이동 현황을 파악해낼 수 있었다. 본 연구는 웨어러블 기술 및 인공지능을 융합하여 군용 어플리케이션으로 확장될 동작 인식의 새로운 접근 방식을 제안했다는 점에서 의미가 크다.
정부는 검정형 자격제도의 한계를 극복하고 관련 산업계에 적용가능한 실무능력 인재 양성을 목적으로 과정평가형 자격제도를 운영하고 있으며, 지적분야도 지적산업기사 등급의 과정평가형 자격제도를 운영중에 있다. 그러나 과정평가형자격의 교육훈련과정에 지적분야가 아닌 측량분야의 능력단위를 교육함으로서 과정평가형 자격제도의 취지와 맞지 않는 부분이 있다. 따라서 본 연구는 지적분야의 과정평가형 자격제도를 면밀히 분석하고 그에 따른 개선방안을 제시하였다. 첫째, 지적분야의 NCS는 2014년 개발이후 별다른 보완·개발이 이루어지지 않아 현행 법령과 맞지 않는 부분이 다수 존재하므로 이에 대한 보완개발이 필요하며, 둘째, 현행 지적분야 과정평가형 자격제도에 활용하고 있는 측량분야의 선택능력단위를 지적분야의 NCS 능력단위로 개선할 것을 제안하였다. 또한 현행 지적분야의 NCS의 12개 능력단위를 필수능력단위로 지정하고 교육·훈련을 운영한다면 충분히 지적기사 등급의 역량을 갖춘 실무인재를 양성할 수 있을 것이므로 지적기사 등급의 과정평가형 자격제도 도입을 제안하였다. 그러나 실질적인 제도운영 및 적용을 위해서는 과정평가형 자격제도 교육·훈련에 활용되고 있는 지적분야 NCS의 보완·개발이 반드시 선행되어야 할 것이다.
정맥의 천자는 병리학적 검사를 위한 혈액 샘플을 획득하기 위해 널리 사용되고 있다. 바늘을 사용한 침습적인 정맥 천자 방법이 반복되서 시행되면 환자가 받는 고통이 증가되는 문제가 있어 본 연구팀은 사전에 소형 근적외선 (near-infrared, NIR) 영상 시스템을 개발하였다. 획득된 NIR 영상의 화질 개선을 위하여 본 연구에서는 노이즈 제거에 효율적으로 잘 알려진 비지역적 평균 (non-local means, NLM) 알고리즘을 모델링하여 시스템에서의 적용 가능성을 분석하고자 한다. 개발된 NIR 영상 시스템은 dichroic 및 long-pass filter를 적외선 (infrared, IR)이 통과하여 최종적으로 CMOS 센서 모듈로 검출되는 원리를 기반으로 구성하였다. 제안하는 NLM 알고리즘은 노이즈를 제거시키고자 하는 픽셀을 주변 픽셀들간의 거리들을 고려한 값으로 대체하는 원리를 기반으로 모델링하였다. 850 nm의 중심 파장을 가진 NIR 영상을 획득 후 NLM 알고리즘을 적용하여 히스토그램 평활화를 통해 최종 정맥 영역을 분할하였다. 결과적으로 NLM 알고리즘을 적용한 정맥의 NIR 영상의 coefficient of variation은 평균 0.247로 기존의 filtering 방법들과 비교하여 우수한 결과값으로 도출되었다. 또한 NLM 알고리즘의 dice similarity coefficient 값은 기존의 median filter와 total variation 방법에 비하여 각각 62.91 및 9.40% 향상된 값이 획득되었다. 결론적으로 NLM 알고리즘은 NIR 영상 시스템으로 획득한 정맥의 정확한 분할이 가능하게 할 수 있음을 증명하였다.
무연솔더에 Fe 입자를 첨가하여 Cu3Sn 금속간화합물 성장을 억제하고 취성파괴를 방지하는 연구는 보고된 바 있으나 이러한 복합솔더를 TLP(transient liquid phase) 본딩에 적용한 경우는 아직 없다. 본 연구에서는 Sn계 무연솔더 내부에 Fe 입자의 함량을 적절히 조절하여 Sn-3.5Ag-15.0Fe 복합솔더를 제작하고 TLP 본딩에 적용하여 접합부 전체를 Sn-Fe 금속간화합물로 변화시킴으로써 고온 솔더로서의 적용 가능성을 탐색하였다. 접합공정 중에 형성되는 FeSn2 금속간화합물은 513℃의 고융점을 가지므로 사용 중 온도가 280℃까지 상승하는 전력반도체용 파워모듈에 안정적으로 적용이 가능하다. 칩과 기판에 ENIG(electroless nickel-immersion gold) 표면처리를 적용한 결과 접합부에 Ni3Sn4/FeSn2/Ni3Sn4의 다층 금속간화합물 구조를 형성하였으며 전단시험시 파괴경로는 Ni3Sn4/FeSn2 계면에서 균열이 진전하다가 FeSn2 내부로 전파되는 양상을 보였다. TLP 접합공정 2시간 이후에는 30 MPa 이상의 전단강도를 얻었고 특히 200℃ 전단시험에서도 강도 저하가 전혀 없었다. 본 연구결과는 최근 활발히 연구되고 있는 전기자동차용 파워모듈에 적용할 수 있는 소재 및 공정으로 기대할 수 있다.
이 연구는 학교 교육과정 시간을 활용하여 5학년 학생들에게 적용할 에듀테크 활용 프로그램을 개발하는 것을 핵심으로 하며 연구 결과를 토대로 한 결론은 다음과 같다. 첫째, 에듀테크 활용 미래교육 프로그램 개발을 위하여 콘텐츠 선호도 조사를 시행하여 결측값을 제외하고 교사 27명, 학생 216명의 유의미한 응답을 확인하였다. 미래교육 실행에서 별도의 에듀테크 기기 필요 여부에 따라 1순위를 중심으로 UCC(동영상 촬영, 편집 등), 작품활동(3D 펜, 3D프린터 등)이 선정되었다. 둘째, 에듀테크 활용 미래교육 프로그램을 개발하기 위해 선행연구를 기반으로 미래교육 수업 모듈을 4단계로 설정하였다. 먼저 Make a foundation에서는 주제별 이론을 전개하고, Open an activity에서는 핵심적인 에듀테크 활용 미래교육 체험활동을 전개한다. Organize evaluation에서는 개별적 자기 평가하고, 이를 바탕으로 Act individually에서는 맞춤형 심화 보충 활동을 하도록 하였다. 셋째, 에듀테크를 활용한 미래교육 프로그램이 정규 교육과정에 편성되기 위해서는 교육과정과의 연계성이 충분히 확보되어야 한다. 연구 대상인 5학년 교과 교육과정을 분석하고 창의적 체험활동과 연계하여 시수를 확보하는 등 체계적이고 안정적인 연구실행 근거를 마련하도록 하였다. 이러한 과정을 통해 개발한 자료는 내용 타당도 검사를 바탕으로 수정 및 보완하였다. 프로그램 적용 및 검증 단계를 수행하지 못한 점은 이 연구의 한계이나 이 프로그램을 통해 학교 현장에서 미래교육실천 가능성이 확대되기를 기대한다.
본 논문은 수중 환경에서의 전통적인 음파 통신을 대체할 수 있는 레이저 통신의 해군 적용 방안을 연구한다. 아두이노 및 MATLAB을 활용한 레이저 송수신기를 구성하여 수조 실험을 진행하여 다양한 수중 환경에서 통신 가능 여부를 확인하였다. 첫 번째 실험에서는 레이저를 통해 데이터를 전송할 때, 통신 간 원하는 메시지를 데이터화하여 전송하고 이를 수신하여 올바른 메시지로 변환되는지 확인하였다. 두 번째 실험에서는 수중 상황에서의 통신 작동 여부를 확인하였으며, 세 번째 실험에서는 CDS 조도 센서 모듈을 사용하여 빛의 세기를 측정하고 다양한 수중 상황에서 레이저 통신의 한계를 측정하여 확인하였다. 또한, MATLAB Code를 활용해 염도, 수온, 수심 등의 데이터를 수집하여 탁도를 계산하고 계산된 탁도(5, 20, 55, 180)에 대해서 최적의 파장값(532nm, 633nm, 785nm, 1064nm)을 제시하였다. 이를 바탕으로 해군 전술 통신, 원격 센싱, 수중 드론 제어 등의 분야에서의 활용방안을 중점적으로 분석한다. 마지막으로 현재의 기술 한계를 극복하고 성능을 향상하는 개선방안을 제시하였다.
최근 5년 동안 건설업에서의 사고사망자가 급증하고 있는 실정에서, 이 연구는 안전인지 모델을 활용한 안전성 향상 방안을 탐구한다. 건설업에서의 고령 근로자 비중 상승 및 생산성 저하 등의 문제로 안전문제가 심각해지고 있는 가운데, 4차 산업혁명 기술을 활용한 안전성 향상의 필요성이 대두되고 있다. 연구에서는 건설업의 안전문제를 파악하기 위해 건설업 사망재해의 통계적 데이터를 분석하였고, 특히 소규모 건설현장을 중점으로 한 안전인지 모델을 개발하였다. 건설현장의 안전 등급 분석을 통해 안전위험을 정량화하고, 무선 통신 기술 중에서도 DWM1000 모듈을 적용하여 실시간 위치 측정 및 안전 수준 산출을 수행하였다. 또한, 안전 관리 시스템을 통해 각 근로자의 위험 수준을 측정하고, 이를 평균하여 전체 현장의 Safety Climate Index(SCLI)를 도출함으로써 일일, 주간, 월간 안전 분위기를 산출하였다. 이를 통해 안전 조치의 효과를 모니터링하고, 지속적인 개선 조치를 취할 수 있는 안전인지 모델을 제안하였다. 본 연구는 건설현장에서의 안전성을 높이고 사고 예방을 위한 체계적인 모델을 제시하여, 안전인지 모델을 통한 생산성 향상 및 안전성 강화에 기여할 것으로 기대된다.
이 연구의 목적은 가정교재연구및지도법 교과목과 그에 대한 교수법, 그리고 중국어교재연구및지도법 교과목과 그에 대한 교수법을 중심으로 융복합 교과목 모델을 개발하고 적용하는 것이다. 이 연구는 예비 교사들이 미래의 교육 현장에서 다양한 교육 문제를 효과적으로 해결할 수 있도록 준비시키기 위한 틀을 제공하고자 하였다. 이러한 목표를 달성하기 위해, Fogarty의 Connected Model을 활용하여, 융복합 교육과정이 학생들 사이에서 협력적이고 다양한 사고를 촉진하는 영향을 탐구하였다. 연구 결과에서는 이 모델이 교과목 수강생의 융복합 소양을 향상시켰으며, 교과목 및 전공에 관한 지식 전달을 넘어 교육 공동체를 형성하는 데 필요한 역량을 키우고, 수업에 대한 만족도도 높이는 것으로 나타났다. 또한, 이 연구는 학습자 중심의 전략, 협동 학습, 그리고 다양한 평가 메커니즘의 중요성을 입증하였다. 이러한 융복합 교과목 모델은 예비 교사 교육을 혁신할 뿐만 아니라 현장 교육에도 적용될 수 있어, 더 넓은 범위의 교육 문제 해결에 기여할 수 있을 것으로 예상된다.
현대인들의 운동, 건강 관심도가 늘어남에 따라 운동에 관련된 정보 및 기기들의 수요가 늘어나고 있으며 잘못된 자세로 운동할 시 신체 불균형과 부상을 초래할 수 있다. 이에 본 연구에서 사용자들의 올바른 운동 자세를 통한 건강증진 및 부상 예방을 위한 자세교정을 목적으로 한다. 시스템의 주기억 장치로는 Arduino Uno R3와 압력 센서, 가속도 센서를 사용하여 개발하였다. 압력 센서는 스쿼트 자세 판별, 가속도 센서는 일반걸음, 팔자걸음, 안짱걸음 3가지의 걸음걸이 판별을 위해 사용되었다. 데이터를 블루투스 모듈로 스마트폰에 전송하고 App에 표시하여 사용자에게 올바른 운동 자세를 안내해준다. 걸음걸이 판별은 발이 벌어진 각도 20˚를 기준으로 진행하였으며, 올바른 스쿼트 자세는 숙련자의 데이터를 기반으로 전족과 후족의 압력 센서 값의 비율을 비교했다. 따라서 걸음걸이 판별 시 약 90%의 정확도와, 스쿼트 자세 시 압력 센서 값의 비율 7:3을 기준 하에 95%의 정확도를 가지는 실험을 기반으로 사용자가 운동 시 App을 통해 실시간으로 확인하여 올바른 자세로 운동을 할 수 있고, 잘못된 자세로 운동을 진행할 때 교정할 수 있도록 안내해주는 시스템을 구축했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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