• 한국지반공학회:학술대회논문집
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• 한국지반공학회 2008년도 추계 학술발표회
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• pp.1251-1258
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• 2008

The purpose of this research is to introduce the new temporary earth retaining wall system using landslide stabilizing piles. This system is a self-supported retaining wall(SSR) without installing supports such as tiebacks, struts and rakers. The SSR is a kind of gravity structures consisting of twin parallel lines of piles driven below dredge level, tied together at head of soldier piles and landslide stabilizing piles by beams. There are three types of excavation wall structures: standard method for medium retained heights(<8.0m), internal excavation method and slope excavation method for deep-excavation applications(>8.0m). In the present study, the measured data from seven different sites which the SSR was used for excavation were collected and analyzed to investigate the characteristic behavior lateral wall movements associated with urban excavations in Korea.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제59권2호
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• pp.191-199
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• 2021

화학 공정의 주요 설비 중 하나인 증류탑은 물질들의 끓는점 차이를 이용하여 혼합물에서 원하는 생산물을 분리하는 설비이며 증류 공정은 많은 에너지가 소비되기 때문에 최적화 및 운전 예측이 필요하다. 본 연구의 대상 공정은 공급처에 따라 원료의 조성이 일정하지 않아 정상 상태로 운전이 어려워 효율적인 운전이 어렵다. 이를 해결하기 위해 데이터 기반 예측 모델을 이용하여 운전 조건을 예측 할 수 있다. 하지만 미가공 공정 데이터에는 이상치 및 노이즈가 포함되어 있어 예측 성능을 향상시키기 위해 데이터 전처리가 필요하다. 본 연구에서는 인공 신경망 모델인 Long short-term memory (LSTM)과 Random forest (RF)를 사용하여 모델을 최적화한 후, 데이터 전처리 방법으로 Low-pass filter와 One-class support vector machine을 사용하여 데이터 전처리 방법 및 범위에 따른 예측 성능을 비교하였다. 각 모델의 예측 성능과 데이터 전처리의 영향은 R2과 RMSE를 사용하여 비교하였다. 본 연구의 결과, 전처리를 통해 LSTM의 경우 R2은 0.791에서 0.977으로 RMSE는 0.132에서 0.029로 각각 23.5%, 78.0% 향상되었고, RF의 경우 R2은 0.767에서 0.938으로 RMSE는 0.140에서 0.050으로 각각 22.3%, 64.3% 향상되었다.

• 한국과학교육학회지
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• 제39권4호
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• pp.511-523
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• 2019

미래의 과학자 양성을 목표로, 진정한 과학 탐구의 경험을 강조하고 있는 고등학생들의 R&E 활동에서 점진적으로 주목하고 있는 것은 진정한 탐구 주체로서의 학생의 활동이다. 본 연구에서는 고등학교에서 수행되고 있는 R&E 활동 중에서 특히 학생이 그 주체가 되어 연구의 과정을 결정하고 실행하는 학생 주도의 R&E를 대상으로 연구 수행의 주요 흐름을 파악하고, 각 단계에서 드러나는 학생의 인식적 행위주체성을 탐색하고자 하였다. 이를 위하여 과학영재학교 1학년 학생들이 수행한 교내 R&E 활동에 대하여 18개월에 걸친 질적 사례 연구를 수행하였으며, 연구 참여자와의 반 구조화된 면담 자료, 연구자의 참여관찰 일지, 학생과의 논의 과정에 대한 녹음자료, 학생 산출물 등과 같은 질적 자료를 수집, 근거이론에 기반한 지속적 비교분석법에 따라 귀납적으로 분석하였다. 연구 결과, 학생 주도의 R&E 활동은 주제 탐색의 단계-연구 설계의 단계-실험활동 수행의 단계-해석 및 고찰의 단계-과학적 의사소통의 단계를 거치는 것으로 드러났으며, 이와 같은 연구의 흐름은 비선형적이며 단계 간 중첩과 회귀가 빈번하게 드러나는 동적인 특징을 지님을 알 수 있었다. 두 번째로, 학생 주도의 R&E 활동에서 학생의 인식적 행위주체성은 R&E 구조와의 지속적인 상호작용을 통해 발현되었다. R&E의 구조에 의한 인식적 행위주체성의 촉발은 연구의 진행에 따라 점차 자발적 발현으로 전환되었으며, 특히 학생의 인식적 신념과 깊은 관련성을 보였다. 또한 인식적 행위주체성의 발현 과정에서 학생들은 스스로를 R&E 활동의 의사결정자로 배치하는 모습을 보였으며, 이는 R&E 활동에 대한 권위의 재분배와도 밀접한 관련성을 드러냈다. 학생 주도의 R&E 활동이 어떠한 흐름을 가지고 이루어지며, 그 가운데 학생들이 어떠한 인식적 행위주체성을 보이는지에 대한 본 연구는 지속적으로 확산되고 있는 고등학생들의 연구 활동 참여에 대한 심층적 이해를 제공함과 동시에, 학생들이 스스로의 탐구 활동에서 진정한 주체로 자리매김 할 수 있도록 지원하고자 하는 많은 교육 연구자들에게 그 방향성 수립을 위한 단초를 제공할 수 있을 것이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권8호
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• pp.4133-4145
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• 2017

Advances in science and technology are driving us to the better life but also forcing us to make more investment at the same time. Therefore, the government has provided the investment to carry on the promising futuristic technology successfully. Indeed, a lot of resources from the government have supported into the science and technology R&D projects for several decades. However, the performance of the public investments remains unclear in many ways, so thus it is required that planning and evaluation about the new investment should be on data driven decision with fact based evidence. In this regard, the government wanted to know the trend and issue of the science and technology with evidences, and has accumulated an amount of database about the science and technology such as research papers, patents, project reports, and R&D information. Nowadays, the database is supporting to various activities such as planning policy, budget allocation, and investment evaluation for the science and technology but the information quality is not reached to the expectation because of limitations of text mining to drill out the information from the unstructured data like the reports and papers. To solve the problem, this study proposes a practical text mining methodology for the science and technology trend analysis, in case of aerospace technology, and conduct text mining methods such as ontology development, topic analysis, network analysis and their visualization.

• KSTLE International Journal
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• 제6권2호
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• pp.58-64
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• 2005

An OEM driven working group started in January 2004 to elaborate the philosophies, concepts and test procedures for testing piston ring and cylinder liner materials as well as engine oils outside the engine using the $SRV^{(R)}$ test equipment. The different $SRV^{(R)}$ test philosophies in use by OEMs are compiled. The working group focuses on a.) ASTM sequence VIB (Fuel economy by aging oils), b.) friction and wear in the top dead region under mixed/boundary lubrication, c.) extreme pressure load under mixed/boundary lubrication and d.) hydrodynamic friction. Tribological test result and precision data are presented.

• 기술혁신학회지
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• 제20권4호
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• pp.1192-1211
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• 2017

오늘날 혁신은 기존의 패러다임에 도전하며 자신의 분야뿐만 아니라 다른 여러 분야와 협력함으로써 이루어지며, 이에 따라 개방형 혁신의 중요성이 강조되고 있다. 본 연구는 개방형 혁신이 혁신 활동에 어떤 영향을 미치는지 분석하였고, 다양한 혁신 활동에서 조직혁신의 역할을 살펴보았다. 분석을 위해 과학기술정책연구원(STEPI)에서 수행한 2016년 한국기업혁신조사(KIS) 데이터를 활용하였고, 총 1,453개 제조업체를 표본으로 선정하여 로지스틱 회귀분석을 수행하였다. 분석 결과, R&D 협력은 새로운 지식이나 기술을 획득하기 위한 가장 대표적인 수단으로써 제품혁신에 긍정적인 영향을 미친 반면, R&D 협력은 공정혁신과는 큰 관련이 없는 것으로 나타났다. 조직혁신의 경우에는 R&D 협력이 제품혁신과 공정혁신에 미치는 긍정적인 영향을 모두 강화하는 것으로 나타나, 조직 변화는 새로운 혁신 활동에 긍정적인 역할을 한다고 설명할 수 있다. 즉, R&D 협력과 관련하여 기업들은 조직혁신을 고려할 필요가 있을 것이다. 본 연구는 다양한 혁신 유형의 인과관계와 역할에 대해 분석한 점에서 의의가 있으며, 향후 기업들이 혁신 활동을 원활히 수행하는데 기여할 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.220-229
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• 2020

최근 디지털 기술의 발전으로 연구 패러다임이 데이터 중심으로 변화하고 있다. 연구데이터의 국가적 관리와 활용은 연구의 투명성과 효율성을 제고하고, 나아가 데이터 기반으로 급변하는 사회에 대비하기 위한 필수 요소이다. 주요 선진국에서는 공적 지원에 의해 수행된 연구에서 생산되는 연구데이터의 공유·활용을 위한 정책과 인프라 구축이 적극적으로 추진되고 있다. 국내에서도 2019년 국가연구개발과제 제안시 데이터 관리 계획을 제출하도록 관련 규정이 개정되었다. 데이터 관리 계획 제도가 효과적으로 실행되고 지속성을 유지하기 위해서는 연구자에게 다양한 지원 여건이 필요하다. 또한 데이터 관리 계획 가이드라인과 이행 절차는 국가 또는 기관 차원의 연구데이터 관리·활용을 위해 필수적이다. 이 연구에서는 데이터 관리 계획의 개요와 국내의 추진 현황 및 이슈를 살펴보고, 작성 가이드라인과 체크리스트, 적용프로세스, 그리고 연구기관에서의 이행방안을 제시한다.

• 한국기계가공학회지
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• 제12권2호
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• pp.27-33
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• 2013

In this study we analyzed the on-road driving performance of two parallel-type diesel-hybrid buses which have been driven in Daegu metropolitan area. A real-time on-board data logger was facilitated to measure the vehicle information such as vehicle speed, idle stop, state of charge of battery, and engine operating conditions. These diesel-hybrid buses ran as a commuter at Daegu Exco area and Dalsung industrial complex. The driving pattern in Exco area comprised more frequent idle stop and relatively lower speed than at Dalsung area, where comprised no idle stop. Due to those different driving patterns, the fuel economy at Dalsung showed $3.7\;km/{\ell}$, which is about 8% higher than that of Exco. The main causes of this come from the higher portion of regenerative braking and higher speed which moves to the operating points of diesel engine with a lower fuel consumption.

• 지적과 국토정보
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• 제50권2호
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• pp.21-35
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• 2020

코로나 팬더믹 및 외교적 분쟁 등으로 인해 각국 정부는 제조업 회귀 및 협력 다변화를 위해 노력하고 있으며, 유관 정책개발을 위한 자국·해외 지역간 혁신역량 비교분석을 필요로 하고 있다. 미국·유럽연합은 국가연구개발투자에 의해 유발되는 지역 공간정보를 분석하기 위해 데이터기반 분석 플랫폼을 개발·고도화하여 왔으며, 분석의 영역은 경쟁국들의 지역(대한민국의 도·광역시 등)을 포함한다. 한국은 세계적 수준의 국가연구개발 데이터베이스를 구축하여 왔으나, 미국·유럽연합과 비교할 수 있는 지역 공간정보 분석 플랫폼의 개발·활용 사례가 부족한 것이 현실이다. 최근 국내 정책현장에서 지역 공간정보의 수요가 늘고 있으며, 또한 공공데이터 개방정책으로 인하여 기존에는 불가능했던 현장수요 맞춤형 정보분석이 가능해졌다. 본 연구는 국가과학기술지식정보 원시데이터의 분석 자동화를 통해, 예측하기 어려운 사회현안(코로나 및 무역분쟁 등) 대응에 기여할 수 있는 현장수요 맞춤형 지역분석 구도를 개발하였다. 연구의 결과들은 지역의 공간정보를 활용해 신규 사회이슈에 대응하고자 하는 정책현장을 지원하는데 기여한다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제62권3호
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• pp.214-224
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• 2024

밸브는 유량과 압력 조절 등의 중요한 역할을 수행하며, 적절한 밸브 사이즈와 유형 선택이 필요하다. Engineering Procurement Construction (EPC) 산업에선 밸브 사이즈 계수(C_v)의 수식적 계산을 바탕으로 사이즈와 유형을 선정해왔으나 이러한 방식은 전문가의 많은 시간과 비용이 요구되어 비효율적이다. 본 연구는 이를 해결하기위해 머신 러닝기법을 이용한 밸브 사이즈 및 유형 예측 모델을 개발하였다. Artificial neural network (ANN), Random Forest, XGBoost, Catboost의알고리즘을 적용하여 모델들을 개발하였으며, 평가 지표로는 사이즈 예측에는 Normalized root mean squared error (NRMSE)와 R²를, 종류 예측에는 F1 score를 적용하였다. 또한, 유체 상에 따른 영향을 확인하고자 유체 전체, 액체, 기체, 스팀의 4개의 데이터 세트로 사례 연구를 진행하였다. 연구 결과, 사이즈의 경우 전체, 액체, 기체에선 Catboost(R²기준, 전체: 0.99216, 액체: 0.98602, 기체: 0.99300. NRMSE 기준, 전체: 0.04072, 액체: 0.04886, 기체: 0.03619)가, 스팀에선 Random Forest가(R²: 0.99028, NRMSE: 0.03493) 가장 뛰어난 모델임을 확인하였다. 종류의 경우 Catboost가 모든 데이터에서 가장 높은 성과를 제시하였다(F1 score 기준, 전체: 0.95766, 액체: 0.96264, 기체: 0.95770, 스팀: 1.0000). 본 연구에서 제안한 모델들을 적용할 경우, 주어진 조건에 따른 밸브 선택을 도와 의사결정 속도를 높여줄 것으로 기대된다.