목적: 본 유한요소해석적 연구는 새로운 Lock screw 시스템을 소개하고 그 역학적 특성을 분석하여 Lock screw가 지대주 나사 풀림을 방지할 수 있는지 알아보려고 한다. 연구 재료 및 방법: Lock screw는 임플란트 지대주 내부에 체결하여 지대주 나사 두부에 압축력을 가하는 장치이다. 그 효과를 알아보기 위해 CAD 프로그램을 이용하여 모델링을 하였고, 이를 다양한 하중조건 하에서 유한요소해석법을 이용해 분석하였다. 우선 지대주 나사의 조임회전력에 따른 전하중을 측정하고 이론 값과 비교하여 해석모델을 검증하였다. 검증된 해석 모델을 외부 하중이 없는 것과 178 N을 부여한 것으로 나누어 Lock screw의 조임회전력을 각각 10, 20, 30 Ncm으로 변화시켰고, 이때 임플란트 구성요소의 응력 분포가 어떠한 특성을 보이는지 살펴보았다. 결과: 여러 하중조건 하에서 Lock screw의 사용은 임플란트 구성요소의 항복강도를 넘어서는 등가응력을 발생시키지 않았다. 또한 지대주-지대주 나사 계면에서 축방향 하중의 증가를 보였다. 결론: Lock screw의 사용은 임플란트 구성요소에 과도한 응력을 가하지 않으며, 지대주-지대주 나사 계면의 마찰력을 증가시켜 지대주 나사 풀림을 방지할 수 있을 것으로 판단된다.
지상작전사령부는 지상작전수행개념인 "결정적 통합작전" 구현을 위해 작전계획 및 작전수행체계 발전을 지속해서 추진하였고 괄목할 만한 성과를 거두었다. 특히 전쟁 초기부터 공격과 방어를 동시에 실시하여 종심지역의 적을 무력화시켜 아군에게 유리한 여건을 조기에 조성하기 위한 "공방동시통합작전"을 중점적으로 발전시켰다. 그러나 기존의 M&S 체계만으로는 종심작전 효과분석이 제한되어 지휘관에게 과학적이고 합리적인 의사결정 지원이 불가하였다. 본 연구의 목적은 전장관리체계에서 사용 가능한 종심작전 효과분석 모델을 개발하는 것이다. 이를 위해 먼저 종심작전 수행 구성요소인 감시, 물리적타격, 비물리적타격 효과분석에 관한 선행연구를 하여 각각의 특징 및 제한사항을 고찰하고 연구 방향을 제시하였다. 다음으로 전·평시 지구사에서 생산되는 데이터를 활용하여 구성요소 간 상호작용이 반영된 종심작전 효과분석 방법론을 제시하였고, 전투실험 및 자료수집 등을 통해 분야별 입력데이터를 산출하였다. 최종적으로 종심작전효과예측모델 (DECAM)을 구현하고 지구사 및 군단 전투참모단에 배포하여 연합연습 간 활용하였다. 본 연구를 통해 효과분석 방법론 및 개발된 모델의 유용성을 확인할 수 있었으며 지구사 및 군단의 종심작전 수행능력 발전에 기여할 수 있었다.
전고체 배터리는 차세대 배터리의 유력 후보 중 하나로 특히 미래 전기차 산업을 이끌 핵심 부품으로 주목받고 있다. 본 연구에서는 글로벌 소셜미디어인 레딧(Reddit)의 전고체 배터리 관련 댓글 10,280건을 분석하여 전고체 배터리와 관련된 정책 이슈 및 대중의 관심사를 파악한다. 수집된 글로벌 데이터에 빈도분석, 연관규칙분석, 토픽모델링 등 텍스트마이닝 기법과 감성분석을 적용하여 세계적 동향을 읽고, 이를 우리 정부의 전고체 배터리 발전전략과 비교 및 관련 국가R&D의 정책적 방향을 제시하고자 한다. 분석 결과, 2016년부터 2021년까지의 전고체 배터리 이슈에 대한 전반적인 감성은 긍정이 50.5%, 부정이 39.5%로 긍정인 것으로 나타났다. 또한 세부 감성을 분석한 결과, 대중들은 전고체 배터리에 대해 신뢰와 기대를 가지고 있음과 동시에 해결되지 않은 기술적 문제들에 대한 두려움과 우려의 감정이 공존함을 알 수 있었다. 본 연구에서는 전고체 배터리와 관련된 핵심 이슈 도출을 위한 텍스트마이닝 분석 방법을 적용하였고, 정부 정책 분석을 바탕으로 한 하향식 접근방법과 대중의 인식을 분석하는 상향식 접근방법을 수용하여, 보다 포괄적인 동향 분석 방법을 제시하였다.
본 논문의 주된 연구목적은 기존연구에서 거의 고려되지 않았던 산업재 구매시장에서의 물류환경특성과 물류자원역량이 관계규범과 물류서비스를 통하여 물류성과에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 제안한 연구가설들을 검정하기 위하여 H중공업 및 HSD엔진의 구매부, 자재관리부, 수출입관리부, 외주관리부, 수입검사부 등의 물류관련부서에 종사하는 핵심 응답자로부터 272부의 설문지를 수집하여 자료분석에 이용하였다. 구조방정식 모형 분석을 통해 알아낸 분석 결과를 연구주제별로 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 산업재구매에서 환경의 역동성, 이질성 등의 물류환경 불확실성은 기대와는 다르게 가용성, 적시성 등의 물류서비스와 정보교환, 유연성 등의 관계규범에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 둘째, 물류자원역량은 구성요인의 특성에 따라 효과가 다르게 나타났다. LIS 등의 물류정보화는 직접적으로 물류서비스에 영향을 미치지 못하고 관계규범을 통하여 간접적으로 물류서비스에 유의한 영향을 주었고 반면에 물류 거래특유투자, 수송서비스 능력 등의 물류자원은 관계규범에는 영향을 주지 못하고 직접적으로 물류서비스에 유의한 영향을 미치었다. 셋째, 거래당사자간의 합의된 관계규범은 물류서비스를 유의하게 높이는 것으로 나타났으나 물류비용절감, 배송의 질 등의 물류성과의 제고에는 별다른 효과를 나타내지 못하였다. 넷째, 많은 선행연구들의 결과와 일치하게 장기적 관계를 기반으로 하는 산업재구매자와 자재공급업자의 거래에서 관계규범을 바탕으로 한 우수한 물류서비스는 리드타임 일관성, 배송품질 향상 등의 물류성과에 유의한 영향을 주었다. 마지막으로, 본 논문에서 밝혀진 물류환경, 물류정보화, 물류자원, 관계규범, 물류서비스 및 물류성과 간의 연관관계에 대한 분석결과들은 산업재 구매자들에게 이론에 근거한 전략적 물류관리 실천방안으로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구의 목적은 최근 확산되고 있는 국내 비대면 의료 서비스 애플리케이션의 서비스 속성과 소비자 반응을 정확히 평가하고 각 서비스간 차별성을 시각화하기 위한 방안을 모색하는 것이다. 이를 위해 국내에서 서비스 중인 주요 6개 비대면 진료 애플리케이션의 구글 플레이스토어 사용자 리뷰 데이터 총 2만 건을 수집하였다. 수집된 데이터에 대해 문장 단위로 분리한 후, BERTopic 모델링 기법을 적용하여 각 문장이 속한 서비스 속성에 대한 토픽을 도출하였다. 다음으로 미세조정된 KoBERT 모델을 통해 각 문장의 토픽에 대한 감성 점수를 예측하였다. 분석 결과, 사용자 리뷰로부터 애플리케이션 속성과 진료 속성 두 가지 범주 아래에서 각각 5개와 3개의 서비스 특성 토픽이 발견되었다. 애플리케이션 속성으로는 '예약 시스템', '사용 용이성', '재고 확인', '디자인', '안정성' 등이, 진료 속성으로는 '원격 의료적 속성', '편의성', '배송' 등이 도출되었다. 각 애플리케이션은 이러한 속성들에 대해 다른 수준의 감성 점수를 보였다. 주성분분석을 통해 속성별 감성 점수를 축약하여 2차원 공간 상의 포지셔닝 맵을 생성하였다. 결과적으로 본 연구는 비대면 진료 애플리케이션 사용자 리뷰 텍스트를 바탕으로 실증적 통계 방법과 텍스트 마이닝 기술을 접목하여 서비스 속성 도출, 감성 분석, 제품 포지셔닝 이라는 일련의 체계를 제시하고 있다. 이는 비대면 진료 애플리케이션의 서비스 품질과 소비자 반응을 객관적으로 진단할 수 있는 효과적인 방안이 될 것으로 기대된다.
천수방정식 기반 흐름해석모형은 하천 및 수로에서의 흐름을 수평 2차원적으로 수치모의하는데 활용되며 매개변수인 와점성계수와 조도계수에 큰 영향을 받는다. 따라서 적절한 매개변수의 선택은 흐름특성을 정확하게 모사하기 위해 매우 중요하다. 본 연구에서는 2차원 흐름해석에 적용되는 매개변수의 최적조합을 찾기 위한 자동화 알고리즘을 개발하고 적용하였다. 기존연구에서 2차원 흐름해석모형을 적용하는 경우 매개변수의 선정에 있어 경험적인 방법을 사용하여 최적의 매개변수를 찾는데 어려움이 있었다. 따라서 본 연구에서는 실험결과를 활용하여 다양한 매개변수의 조합에 따른 오차를 추적하고, 매개변수의 최적조합을 결정할 수 있는 알고리즘을 Python 언어를 이용하여 개발하고 적용하였다. 자동화 알고리즘은 121(11×11)개의 매개변수 조합에 따른 2차원 흐름해석결과 중 유속모의결과의 오차값을 비교하여 가장 정확한 조합을 손쉽게 결정하도록 구성되었다. 오차가 가장 작은 매개변수의 최적조합을 자동화 알고리즘의 적용을 통해 신속하고 간단하게 결정할 수 있다는 측면에서 높은 활용가치가 있을 것으로 기대된다.
최근 스마트 건설기술 중 현상에 대한 정확하고 빠른 정보수집이 가능한 3D 레이저 스캐닝 기술이 주목받고 있다. 3D 레이저 스캐닝 기술은 건설현장에서 현실과 가장 유사한 정보를 획득할 수 있다. 본 연구에서는 3D 레이저 스캐닝 기술을 활용하여 수집할 수 있는 포인트 클라우드 데이터를 건설현장 진도측정에 적용 가능성에 대하여 새로운 부재 식별방법을 실제 건물에 적용하여 제시하고자 한다. 연구 수행을 위해 BIM으로부터 부재 식별을 위한 위치 정보를 수집, 수집된 위치 정보의 인식 여유 범위를 설정하여 포인트 클라우드 데이터로부터 건물을 구성하고 있는 부재 식별을 진행하였다. 연구결과 포인트 클라우드 데이터로부터 건물을 구성하고 있는 기둥, 보, 벽 그리고 슬라브를 식별할 수 있음을 확인하였다. 식별결과는 실제 건물에 시공이 완료된 부재를 모두 확인할 수 있었으며, 이를 프로젝트 BOQ의 부재별 단가와 연동하여 기성 산출에 활용할 수 있다. 또한, 연구를 통해 획득한 포인트 클라우드 데이터는 건설현장의 품질관리 모니터링 및 건물의 유지관리를 위한 정확한 자료로써 활용될 수 있다. 연구결과는 추후 프로젝트 활용을 위해 사용되는 건설 정보의 적시성 및 정확성 향상에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
RFID(Radio Frequency Identification) 시스템은 응용 서비스의 비용과 에너지 효율성으로 인해 사물인터넷 기술의 핵심 구성 요소로 각광받고 있다. RFID 기술을 사물인터넷 응용 서비스 분야에서 사용하기 위해서는 RFID 시스템의 리더와 태그 사이의 단순한 인식뿐만 아니라 다양한 정보를 장기간 저장하고 관리할 수 있어야 한다. 그리고 정보를 태그에 읽고 쓰기 위하여 열악한 무선 채널에 강하고 신뢰성 있는 성능 향상 기술이 필요하다. 특히, UHF(Ultra High Frequency) RFID 시스템에서는 다수의 태그가 밀집 환경에서 수동적인 방법으로 통신하기 때문에 개별 태그의 인식률과 전송속도 향상이 필수적이다. 본 논문에서는 임펄스 잡음 환경에서 RFID 시스템의 성능을 분석하기 위하여 Middleton의 A급 임펄스 잡음 모델을 선정하였고 태그에서는 FM0 인코딩과 Miller 인코딩을 적용하여 RFID 시스템의 오율 성능을 분석하였다. Middleton의 A급 임펄스 잡음 채널에서 RFID 시스템의 성능을 분석한 결과, 가우스 잡음 대 임펄스 잡음의 전력비 값과 임펄스 잡음 지수 값이 클수록 가우시안 잡음 채널과 유사함을 알 수 있었다.
변기업은 변화하는 환경 속에서 생존하기 위해 다양한 전략으로 경쟁우위를 창출하고자 한다. 이에, 경쟁우위를 창출하는 방법에 대한 연구도 끊임없이 전개되고 있다. 이러한 상황은 기업의 혁신능력을 강화하도록 촉구하며 또한 지식창출의 변화가 매우 중요한 역할이 되었다는 것을 의미한다. 본 연구는 자원기반 관점을 바탕으로 지적자본과 흡수능력 프레임워크가 경쟁우위에 미치는 영향을 살펴보는 것을 목적으로 한다. 이에, 한국 중소기업의 샘플을 통해 지식흡수능력, 지식 창출, 지적 자본 및 내/외부 소스의 경쟁 우위 사이의 연계를 수행하는지 확인해보고자 한다. 이러한 목적을 검증하기 위해 15개 산업에서 106개의 공급업체의 설문이 수집되었다. 연구 모델은 SEM(구조 방정식 모델링)을 채택하고 AMOS 22를 적용하여 분석하였다. 분석 결과, 모든 가설은 채택되었다. 따라서 본 연구는 흡수 능력이 공급업체의 경쟁 우위를 키우는 데 있어 중요한 요소임을 의미한다. 또한, 지적 자본은 공급업체의 지식 재고의 중요한 구성 요소로 간주되어야 하며, 이것이 경쟁력에 대한 흡수 능력 영향을 크게 강화한다는 것을 제시한다. 향후 연구는 연구 모델을 다양한 국제적 환경이나 다국적 기업에서 검증하여 일반화 가능성을 향상시키는 것을 목표로 할 것이다.
본 연구에서는 안개(haze)가 존재하는 영상에서의 색상 왜곡에 대하여 분석하고자 한다. 장면에 안개가 포함되는 경우, 장면에서 반사되는 칼라 신호는 안개 성분에 따른 투과율의 영향으로 색상의 왜곡이 수반된다. 통상적인 안개 제거(de-hazing) 방법으로 안개의 영향을 배제하는 경우 색상의 왜곡이 충분히 해소되지 않는 경향이 있다. Khoury 등은 많은 연구에서 언급되는 안개 모델인 다크-채널-프라이어(dark channel prior) 기법을 이용하여 색상의 왜곡 정도를 파악하였다. 그러나 색 오차 값 등 왜곡의 경향성 만을 확인하였고, 구체적인 색 왜곡에 대한 분석을 하지 않았다. 본 논문에서는 색 왜곡의 형태를 분석하고, 색상의 왜곡을 줄일 수 있는 복원 방법을 제안하였다. Khoury 등이 사용한 데이터베이스의 입력 영상에는 표준 칼라 도구인 맥베스 칼라체커(Macbeth color checker)가 포함되어 있다. 맥베스 칼라체커(Macbeth color checker)의 칼라 값들을 이용하여 안개 농도의 변화에 따른 색상 왜곡을 분석하고, 모델링을 통하여 새로운 색상 왜곡 모델을 제시하였다. 제안한 방법은 안개 농도 변화에 따른 단계별 색도(chromaticity)의 변화와 기준 정보(ground truth)의 색도를 이용하여 사상(mapping) 함수를 구하는 것이다. 색 왜곡의 형태가 안개 농도에 비례하여 단계별로 차이가 있으므로 모든 단계에서 안정적으로 작동하는 통합적인 사상 함수를 구하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 제안한 방법을 통한 색상 왜곡의 개선을 각도 오차(angular error)의 값을 기준으로 추정하였으며, 기존 방법에 비하여 15% 정도의 개선효과가 있음을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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